中国人工智能学会

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CCAI 2016 演讲实录丨吴朝晖： 混合智能：概念、模型及新进展

发布时间：2016-11-08

11月6日，近千位国内智能领域的著名专家、城市学领域的专家学者、城市管理者、媒体、企业家齐聚2016中国（杭州）人工智能产业论坛，展开一场别开生面的人工智能主题演讲。

以下是吴朝晖院士的演讲实录：

尊敬的各位领导、专家、同行、老师、同学，大家下午好！非常高兴有这个机会参加这次论坛，并为各位分享关于混合智能的观点，刚才李院士做了非常好的报告，关于智能，我今天分享的是关于人工智能新的发展方向。人工智能发展60年来出现了很多高峰，产生了很多标志性的成果，我简单为各位列举的PPT上有几样，1997年深蓝战胜国际象棋冠军，2005年无人驾驶赢挑战，2006年深度学习开始兴起，2011年IBM在智力答题上超过了人类，特别是是今年的AlphaGo在战胜围棋冠军上的突出表现，成功把人工智能推上了新的浪潮。深度学习有一些成果表现在基于大数据的语音识别、人脸识别。在人工智能模拟人类的各个智能当中，感知能力依然很初步。

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吴朝晖

浙江大学校长

中国科学院院士

所以我们的想法是，人和机相互协同，基于脑机结合的基础上，使得认知在更高层面上得到发展，所以BCI的技术已经在上世纪80年代初形成了，特点随着材料技术的发展，使得这项技术得到了发展，有嵌入式的、穿戴式的、植入式、非植入式。所以从脑机接口来讲，脑和机通过结合形成回路，机器从大脑读取神经系统，从不同的规律讲，可以有一个神经元，并且近来组织和处理，从而形成了指令，重新反馈给大脑，对大脑的行为进行干预。虽然现在干预手段比较少，但是我们非常清晰地看到，干预手段的技术在不断创新，无线和有线的，接触和非接触性的。


从脑机接口的趋势来看，从机联和物联，下一段很快会有发展。所以我们认为脑机接口使得结合成为可能。脑的信号处理机制和计算机的信号处理有惊人的相似之处，如果我们把信号处理定位在定信号处理上，人和脑都是一样的。脑和机器同样存在层次化，所以信号由不同的脑皮层分层次、分阶段处理。还有模块化。所以我们认为脑机结合是可能的，我们称为混合智能。这个概念提出是10年前，现在越来越多的人把这个概念在不同的地方进行运用。混合智能新的形态来看，通过脑机接口进行双向互动。这是10月12号美国发布的在人工智能研究与发展策略规划，将“人机智能协同”作用七大战略之一。

我想跟各位分享一下  关于脑机融合的最新进展，这些都是很有创新想法的。比如说我们在2012年在老虎的层面上，大脑通过机器感知增强，使得老鼠红外感知能力增强。2013年发布了两个大脑之间通过有线、无线的连接进行了通讯。2011年，记忆加工替代芯片，2013年，老虎虚假记忆植入，2014年，用意念控制老鼠转基因表达。这是今年刚刚发布不久的，人类首次进行触觉恢复，有四个微电极阵列，可以体验到机械臂传感器传递过来的触觉，并且能力区分出是哪个机械设备。我们通过电子的机械，使得原来神经通路不通的情况下，怎么使它通。

这个是今年发表的《关于恢复瘫痪病人的运动功能》，它是将多个电极植入到患者的运动皮层的皮下区域，记录过区域多单元精神活动，将解码信号通过一个NMES传到患者手臂的肌肉中。另外，我想跟各位同行分享的是刚刚10月8号举办了首届精神机械假肢奥运会，这是在瑞士理工大学组织的，是在机器智能弥补人类智能不足的重要体现。所以，基于这些判断，我们提出了脑机融合的混合智能。融合生物智能和机器智能的互补式智能模式，生物感知认知基本单元与机器计算功能单元之间的层次多尺度的深度融合，所以因此我们提出了层次混合智能计算模型，这个莫名在相关的学术会议上引起反响。在不同的功能之间，可以相互混合，从而形成混合感知，混合执行多层次智能模式。

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我们对混合智能的形态做了描述，同样的混合智能是基于脑机融合的概念，同样是脑和人之间的，从混合作用来讲，可以分为增强型混合智能、替代型智能、补偿型智能。另外从增强类型讲，人的行为可以通过感知、认知和行为增强混合智能。从耦合成都上来讲，可以分为穿戴人机协同智能、脑机脑合混合智能、脑机一体化混合智能。


我们研究混合智能的时候，我们有几个思路，信息回路模型，信息输出、信息输入的循环。输入有电刺激、光基因、磁刺激。搞计算机的同志对计算智能这方面很熟悉，右边是机器智能，左边是生物智能。人的大脑虽然是网络，但是网络是分层的，是集聚的，不是全连接的，网络和网络之间又有连接，是这么一个概念。我们提出这个架构，希望能够更好地做一些尝试。

研究这么一个复杂性，我们观点是仍然用信息的角度考虑，第二，是用系统的角度，第三是用智能的角度，具体不展开讲。这形成了脑机融合混合智能的研究。这是我们在老鼠上做的工作，因为老鼠便宜，猴子贵，老鼠的视觉很弱，触觉很强，触觉有记忆能，视觉退化了。我们用摄像头来替代老鼠的视觉，用摄像头形成机器智能手段来替代老鼠的视觉。在这个过程当中，识别方向是通过视觉的完成，视觉完成已经形成的信号导入到老鼠的运动层，刺激它运动，所以老鼠就按照你的目标走。

第二项工作，这是利用老鼠的紫外感，虽然老鼠看不见白的光，但是它对紫外线非常敏感。从这个角度来讲，我们通过生物感知的能力，通过紫外线的刺激，把刺激老鼠定位到视觉不层，信号拿出来，对老鼠的行为进行控制，所以看到了我们紫外线，老鼠直接对紫外线能感知，对这个行为进行控制。

第三项工作，把老鼠的眼睛、胡须全部盖起来，老鼠没有眼睛、有没有胡须，看不见，触觉不了，直接让计算机来引导它走迷宫，结果发现，计算机引导它走迷宫，它的学习能力超过它自己，这是一个比较重要的发现。

刚才三个例子是老鼠的例子，我们在猴子上面也做了相关的工作，这是通过猴子规划层、执行层和运动学参数做的研究，这项工作也取得了很好的成绩。去年浙江大学通过多学科的交叉，推出了达尔文的神经模拟芯片，它能够直接支持2000多个神经元，以及4M+的神经突出，15个不同的突触神经。这是人用意念控制球的运动。

刚才讲的几个工作，也是相关的媒体在报道。我们的工作在今年的BCI的奖，都有封面文章。

这是中央电视台做的节目，关于《挑战不可能》，用人意念控制大鼠。

973项目，脑机融合的感认知计算理论与方法，围绕以下三个科学问题，一，感觉、运动整合的脑信息表征与编解码原理。二，脑机协同的认知计算问题。三，运动功能重建中的互适应学习机理。特别是在脑的表征和编解码方面取得了增长，比如说首次发现了前额叶神经网络的两类特殊神经元等等。

我们希望通过我们这项研究，能够解决脑和机器成为回路过程当中意图和目标，决策和任务，感知和行为方面的体系结构、学习方面、解码技术。这项工作还刚刚起步，我们现在在挑战很多不可能的东西，人类进入了新时代。我的报告完了，谢谢！

（本报告根据速记整理）

CAAI原创 丨 作者吴朝晖院士

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