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人机融合被视为人工智能的下一个重要拐点，美国科技狂人埃隆·马斯克正着手推动人机融合。3月28日，马斯克宣布，成立一家名为“神经连接”的公司，这家科技企业致力于把人脑与电脑联接起来，提升人脑能力，以确保人类有能力应对人工智能（AI）带来的威胁。 早在15年前，英国雷丁大学控制论专家、教授凯文·沃伊克率先在自己的著作《我和生化机器人》中提出并剖析了生化人（Cyborg）这一概念，而生化人在英文中对应短语的字面意思正是有机生命与无生机器的合成体。 值得一提的是，这位教授为了撰写学术著作，曾在1998年利用外科手术，把一个硅片脉冲转发器植入了自己的左臂，2002年又将一个边长3毫米的方形芯片植入到左腕，使自己的神经系统通过芯片线路与计算机相连，他还在书中说，当那个戴着芯片的他在办公大楼里进进出出时，所有由电脑控制的房间都能辨认出他，自动开灯、开门，电脑还会发出“早安，沃威克教授”的问候，并且在接到新邮件时通知他，并自动下载新邮件，他的助手也能在任何时候找到他。 事实上，人工智能从诞生之日起，就尝试在各个方面提高、延伸人的能力，人机融合的过程已经开始，并且还在加速前进中。作为人工智能领域的深耕者，第四范式创始人、CEO戴文渊认为，人机协同融合可以分为三个发展阶段，分别是感知融合阶段、行为融合阶段以及思想融合阶段。 第一阶段：感知融合。 其实，我们已经走过了一个较为成熟的感知融合阶段。在这个阶段中，传感器作为核心组件出现，应用在不同领域和技术中，例如我们所熟悉的智能家居、视觉识别技术，以及语音识别技术等。借助人工智能，人类的感知能力被成百上千倍地放大与拓展，被赋予了“眼观六路，耳听八方”的本领。与此同时，人工智能在该阶段完成技术积累，奠定下一步发展的技术前提。 第二阶段：行为融合。 目前，人工智能领域最受关注的技术，是可以在工业界落地的技术。而这正是行为融合阶段，人机融合的本质——基于对人类“老师”的学习模仿，机器不知疲倦地训练和更新，最终在某种行为能力或工作能力上，实现对人类的补充和超越。例如在金融领域，人工智能就可在精准营销、风险防控、智能投顾等多个场景中，有效缓解人力不足、精力不够的局面。以智能投顾为例，过去因为人力成本高昂，金融机构只能为少数VIP投资者提供个性化理财服务。而现在，机器通过学习客户经理的投顾准则和经验，再经过自身超高维度模型处理，可以为顾客提供更加周到细致的理财建议，赢得顾客的信赖。不少业内专家都认为，在行为融合阶段，中国和美国等发达国家的研发差距在不断缩小，可以说该阶段是中国实现弯道超车的最佳时机。 第三阶段：思想融合。 对思想融合阶段的阐述，其实与前文引用的《人类简史》的观点颇为相似。关于这一阶段的探索，无论是国内还是国际，都尚处于起步阶段，没有太多成熟的理论和实践。也许未来，随着机器学习、生物传感器、脑机交互等技术的发展，这一融合过程将加速发生。人工智能程序可以在你出生后的每一天，从每一条短讯到每一秒心跳，都充分研究你，深得你心的人工智能，最终与你实现思想融合，替你作出更有利的选择，小到购物作品牌选择，大到像婚姻这种令人纠结的终身大事。 人机物三元融合 科幻作家、科幻迷也勇敢畅想：当人类不再着眼于自身肢体的进化，而是将自己的大脑和四肢全部与计算机和机器进行连接，当知识和外界信息随时通过神经元信号输入人类大脑，并储存起来以备调用，人类便无需用脑学习，就可以拥有一个天才般的电脑。 理论上，人类的所思所想也可立即以信号输入的形式，被电脑所解析并转化为跨媒体符号，以视频或者图像等形式显现出来；将不同人类的信号相连，无需语言或手势交流便可拥有“读心术”的能力，实现“思想的透明化”。 城市的管理者依照技术的进展速度与方向提出发展路径：智能化的需求牵引，使AI在城市、医疗、交通、物流、机器人、无人驾驶、手机、游戏、制造、社会、经济等的发展中成为新技术、新目标，很多企业和城市已进行AI布局。 从过去追求“用计算机模拟人类”，转化为以机器与人结合而成的增强型混合智能；由机器、人、网络结合形成新的群智系统；还有由人、机器、网络和物结合成的智能城市等更复杂的智能系统。 潘云鹤认为，世界已从以人类与物形成的二元空间结构，演变为人、物、信息网格构成的三元空间结构。人、物、网之间的互动将形成各种新计算，包括感知融合、“人在回路中”（操作员在经过第一次指令输入后,仍有机会进行第二次甚至不间断的指令更正）、增强现实，以及跨媒体计算。 当AI2.0之火点燃，如何为新的时代续柴加火？接受《环球》杂志记者采访的诸位科学家最终形成了较为一致的答案：第一助力是足够规模且质量较高的数据。 尽管在过去半个世纪，计算机的运算速度一直呈指数增长，可以做的事情越来越多，可给人的感觉是快却不够聪明，比如不能回答人的提问，不会下棋，不认识人，不能开车，不善于主动做出判断……北京航空航天大学副教授秦曾昌认为，当数据量足够大之后，很多智能问题可以转化为数据处理问题。因为从方法来看，计算机获得智能的方法与擅长逻辑分析推理的人类智能不同，人工智能更多地利用大数据，从数据中学习获得信息和知识。 苏州思必驰联合创始人、首席科学家俞凯提出，人工智能发展的机遇，一是数据量的增大；第二是云计算的出现。“今天计算机能获得如此高的智能，很大程度上取决于数据。”俞凯说。 影响更为深远的助力则是认知与脑科学的研究突破。《科技发展新态势与面向2020年的战略选择》一书指出，信息科技根本性突破可能取决于脑科学的进展。一旦脑科学取得大的突破，必将引起信息技术的革命性变革。 脑科学和神经科技是近20年来我国发展最快的学科之一，也是美国、欧洲相继进行战略布局的重点领域。中科院自动化所脑网络组研究中心蒋田仔团队目前已成功绘制出全新的人类脑图谱，该图谱包括246个精细脑区亚区，以及脑区亚区间的多模态连接模式。该研究中心主任、博导蒋田仔介绍，脑网络组图谱是人类脑图谱发展和神经技术进步的必然趋势，是脑科学、认知科学、认知心理学相关学科发展的支撑，势必会为人工智能领域取得突破奠定基础。 神经科学和信息学的合作，将深度渗透到人工智能领域，神经网络——计算机模仿人类神经元建立的模型会令机器加速具备诸多技能。几乎可以预见，未来5至10年，甚至更长的一段时间，大数据、脑机接口和神经工程将成为人工智能及相关领域科学家竞相突破的重点对象。 也许在不远的未来，人机协同的生化人真的可以像钢铁侠一样自由飞翔，犹如机甲战士般随意念操纵“武器”，改写生命轨迹，穿梭时空，甚至脱离物质属性而存在。 我们刻录人类走向永续生存的每个瞬间。 |
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