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人工智能时代是否来临机器人可以像人脑那样进行思考?

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发表于 2019-9-29 17:42:43 | 显示全部楼层 |阅读模式
人工智能时代是否会来临?机器是否可能像人脑那样进行思考?人工智能步伐加快,2022年有望诞生首台“类脑机”
近日,北京大学科技成果发布会暨人工智能产业论坛在双创周北京会场主题展现场举行。本次活动为2019年全国双创周北京会场科技成果转化“火花”系列活动的首场活动。
“火花”燃爆现场
中关村"火花" 系列活动是双创周北京会场的一大亮点。中关村管委会联合首都高校、科研院所共同开展,拟邀请一系列科学家、技术经理人、投资人、企业家,一起碰撞科技成果转移转化“火花”,促进中关村科技成果对接及转化,让科技创新的火花成为创新发展的"星星火种"。
中关村科技成果转化“火花”活动旨在发挥高校院所科技成果转化源头作用,完善成果快速转化机制,促进成果寻找应用场景,加速成果转变为产业技术和落地企业,服务北京高精尖经济结构构建和高质量发展。
北京大学是国内人工智能领域起步最早、相关学科最为齐全的大学之一。早在1986年,数学系、计算机系、无线电系联合全校十余个系所,开展视觉与听觉信息处理研究,并设立了相关的实验室;2002年创办了国内第一个智能科学系;2017年开设面向计算科学理论前沿的“图灵班”,2018年增设人工智能班;今年4月27日正式成立人工智能研究院。目前,学校从事人工智能相关研究的教师超过百人,形成了较为完整的人工智能学科布局和研究体系,推进了一批科技成果的产业化。
出席本次活动的还有中关村管委会、北京大学科技开发部、北京大学医学部、北京大学肿瘤医院相关负责人以及高校、科研机构、技术转移服务机构、科技金融投资机构、相关企业代表。
强人工智能时代来临?
与很多唱衰强人工智能时代的观点不同,北京大学计算机科学技术系主任、AI专家黄铁军坚信强人工智能时代会在未来20至30年后到来。
何为强人工智能?黄铁军在论坛上表示,人工智能走过百年发展历程,目前已步入新一代AI阶段。强人工智能将能够适应环境,应对未知挑战,具有自我意识,达到并超越人类水平。
黄铁军认为,类脑机的诞生将拉开强人工智能时代的序幕,而且2022年将有望诞生首台类脑超级计算机。根据欧盟推出的《人类大脑计划》,到2022年首台实时模拟人类大脑的机器就会出现,约20年后尺寸与人脑相当又能精确模拟人脑功能的类脑机或将面世。
目前,英国曼彻斯特大学计算机科学学院正在研究类脑超级计算机项目。据曼彻斯特大学官网介绍,这台计算机拥有100万个处理器内核,每秒可进行200万亿次运算,处理信息的方式与人脑类似。
“所谓类脑超级计算机,就是它在模仿生物大脑处理信息的方式,而且处理速度和规模远超同类机型,但在体系结构上与传统意义的超级计算机有明显不同。”黄铁军解释说。除了国外,国内也已开展类脑芯片研究,去年,北大已研制出北大视网膜芯片,芯片的视觉感知不同于以往的摄像头技术,而是模拟人类脉冲神经,从而形成画面。
强人工智能如果出现,会不会出现电影里人类和人工智能对战的情形?黄铁军笑言,无须恐慌,机器人跟人类“打不起来”。“电影里人类跟机器人枪战的画面,现实根本不会出现。因为如果真的出现强人工智能,它的反应和速度远过人类几个数量级,你还没掏枪,它都打你无数拳了,这架打不起来。”
多个科技成果,此外,基于人工智能技术,论坛上还发布了多个北大科技成果。北大校友、北京医准智能科技有限公司创始人兼CEO吕晨翀发表了“人工智能医疗影像落地实践与思考”的主题演讲,分享了2017年底创建专注于人工智能辅助医疗影像诊断的公司——医准智能,18个月推出肺结节智能检测、乳腺钼靶智能检测两个系统获得多家大型医院的认可并投入临床使用,携手IBM共同推出集深度学习和影像组学平台于一体的达尔文智能科研平台,助力医生高效自主完成AI医疗研究的人工智能应用发展故事。
北京大学肿瘤医院放射科吴昊副主任的 “人工智能推动放疗质量提升和医疗资源下沉项目”,通过将基于人工智能自主研发的智能治疗计划模型“移植”到基层医院并应用于临床,探索出一条医疗资源下沉并推动基层放疗质量提升的路径,期待与专业机构合作,加快推广应用的进程,让更多二三线城市的肿瘤患者享受到同等水平的医疗资源。
北京大学计算机科学技术研究所邹磊教授的 “gStore图数据库项目”,可广泛应用于政府大数据管理、企业知识图谱服务和多源数据融合分析等多个领域。目前已经应用于多个互联网公司的知识图谱项目和政府大数据集成平台中,产生了良好的社会和经济效益。gStore系统在图谱数据量大且查询复杂的情况下其性能明显优于现有的工业图数据库系统,处于该领域国际领先的地位。
北京大学信息科学技术学院计算机软件研究所李戈副教授的aiXcoder——智能编程机器人项目是一款智能编程机器人产品,如同开发者的一个工作同伴,协助开发者更加顺畅地编写代码,有效节省开发时间、降低开发者对外部信息的依赖,通过机器的不断学习,帮助人工从重复性的劳动中解放出来,使开发者有更多时间投入具有创造性的开发中。同时,它能够帮助企业主动积累知识资产,降低人员流动给企业生产带来的影响,提升软件企业的创新力与生产力。

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