在北京市脑科学研究专项引领下，自动化所类脑智能研究中心在类脑人工智能的研究方面，已取得初步进展。  

　　一个小小的机器人，从它的视角望出去的正前方，摆放着一个摇铃。机器人问：“这是什么？”一个声音告诉它：“这是摇铃。”机器人先进行了缓慢地观察，之后伸手握起摇铃晃动，然后放回。当再次向机器人展示摇铃时，机器人便能识别出摇铃，并回忆起摇铃发出的声音。  

　　这是笔者在自动化研究所类脑智能研究中心看到的一幕。  

　　“让机器人真正在与环境的交互过程当中去学习新的概念，以促使机器人对客观世界产生深度理解。”自动化所类脑智能研究中心研究人员表示，在北京市科委脑科学研究专项的支持下，该中心在类脑人工智能研究方面已取得初步进展。  

　　类脑智能闪现“曙光”  

　　人工智能是计算机科学的一个分支，它的目标是了解智能的本质，并生产出一种新的能以与人类智能相似的方式解决问题的智能机器。人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。  

　　然而，发轫于1956年的人工智能至今仍未成功赋予计算机更多的类人智能，更谈不上具有自主学习、想象创造等人类智能的高级特征。让机器人产生类人智能的道路依然漫长，但这条蜿蜒曲折了几十年的长路前方似乎已依稀让人瞥见一缕曙光。  

　　自动化研究所类脑智能研究中心副主任曾毅研究员介绍说：“与原来的机器人非常不一样的是，类脑智能不是给机器人灌输大量的概念和海量的相关图片，而是让机器人真正在与环境的交互过程中去学习新的概念，从而促使机器人掌握更多的现实世界知识，并运用这些知识解决问题。”  

　　同时，它的学习方式是通过视觉、听觉、触觉等多感知通路来采集相关信息，实现真正的多模态概念学习。“通过多模态的感知，采用自主学习的方式探索式地学习客观事物和对象，其背后的机制正如人的学习模式一样，多脑区协同，甚至是几十个脑区协同起来完成这样一个认知功能。”曾毅解释道。  

　　机器人通过与环境交互和多感知通路融合学习客观事物，是自动化所在北京脑科学研究专项规划中承担的研究课题“基于多脑区协同的认知计算研究与验证”的部分研究内容和取得的最新进展，而同时开展的研究还有中科院自动化所与北京大学、中国传媒大学一起承担的“大脑初级视觉系统解析仿真平台研究与应用验证”课题。曾毅介绍，在该课题中，自动化所主要研究模仿大脑视觉相关脑区如何协同工作，并在无人机上进行最终验证应用。  

　　“现在的无人机避障技术往往只是简单的规则设定，而我们的研究是将通过感知—决策环路建模，使无人机可以进行自主决策、自主选择路线躲避障碍。”曾毅说。  

　　受人脑启发的“机器大脑”  

　　许多人会产生疑问，大脑奥秘尚未揭示，我们还不了解智能背后的基本原理，怎么能制造出具有“大脑智能”的类脑系统？  

　　北京大学计算机科学技术系主任黄铁军介绍，人脑虽然是迄今已知的最为复杂的结构，规模庞大，但仍然是一个复杂度有限的物理结构：拥有约一千亿个神经元，每个神经元通过数千甚至上万个神经突触和其他神经元相连接。采用神经科学实验手段，从分子生物学和细胞生物学层次解析大脑神经元和突触的物理化学特性，理解神经元、突触的信号加工和信息处理特性，并无突破不了的技术障碍。  

　　随着探测手段的不断改进，大脑解析日益精细，而神经元和突触作为信息处理单元为解析精度设定了下界，因此“大脑解析长远来看是一个能够实现的工程技术问题”。  

　　自动化所在大脑的解析建模上也做了大量的前期工作。曾毅介绍，人的绝大多数高级认知功能都与大脑皮层密切相关，从类脑智能计算建模的角度讲，可以粗略地认为我们的初步工作是把人的智能信息处理模型进行抽象，表示成一个可以用计算表达的类皮质柱模型，让它作为机器进行智能信息处理的基本组件，基于它来实现脑皮层相关的不同的类脑认知功能。  

　　“当然，不光是脑皮层，很多分布于脑皮层之下的脑区在认知功能的实现过程中也发挥着重要作用，例如基底神经节和丘脑。”曾毅解释道，“因此我们的建模工作立足全脑多脑区的协同和不同认知功能的协同。”  

　　在认知脑计算模型的构建方面，类脑智能研究中心展开了不同尺度的脑认知计算建模的工作。曾毅介绍，在微观尺度，构建了超过30类不同类型神经元的放电与突触计算模型；在介观尺度，实现了由不同类型神经元构成的，完成不同基本单元级别认知任务（如方向选择）的微环路和皮质柱计算模型。在宏观尺度，已构建了由213个脑区、约7100万神经元组成的哺乳动物多脑区协同计算模拟系统。  

　　在此基础上实现的类脑计算模型已经具备初步的多模态感知、自主学习、记忆、归纳推理、决策、动作模仿等认知能力，并初步应用于无人机和机器人平台。  

　　“以前是在行为尺度观测人如何处理信息，然后构造人工智能系统，现在通过大科学仪器的帮助，我们可以初步地、部分地观察脑如何工作，如观察单个神经元的活动，再如在大脑进行学习活动时可观察有哪些脑区参与该认知过程，由此分析脑区之间的协同机制，然后在这个基础上构建更接近人脑工作原理的智能系统。”曾毅说，受这些脑研究的启发，通过计算建模构造出一个机器大脑，而这个机器大脑则有望广泛应用于未来的智能机器人。  

　　深度协同进行类脑研究  

　　如何把大脑不同的认知功能协同起来，是智能科学要回答的问题。而要构建受人脑启发的“机器大脑”，完成类脑认知功能的计算建模，这需要各个科研团队间明确和协同的分工配合。  

　　“在北京市科委的类脑计算专项合作方面，我们推动了中科院自动化所、北京大学、中国传媒大学等相关单位协同合作，相关各方通过定期召开项目讨论会等形式，落实具体科研项目的协作。”北京市科委主任闫傲霜介绍。  

　　中国科学院自动化研究所从2009年开始规划类脑研究和前期探索，到2014年整体性启动类脑智能研究，2015年4月正式成立类脑智能研究中心。目前类脑智能已成为该研究所的重大战略，研究所协同所内相关优势力量，包括模式识别国家重点实验室、复杂系统管理与控制国家重点实验室、国家专用集成电路设计工程技术中心、智能感知与计算研究中心，全面启动类脑研究。  

　　不久前，中国科学院揭牌成立“脑科学与智能技术卓越创新中心”。中科院神经所、中科院自动化所等20余个脑科学、认知科学、人工智能、计算科学相关的研究单位将协同开展深度交叉融合研究。  

　　据了解，来自不同研究所的脑神经科研人员和类脑智能科研人员将采取定期互访、共同指导青年科研人员及学生、共同开设脑科学与智能技术系列课程等方式促进深度交流和深度融合。  

　　（原载于《中国科学报》 2016年4月5日第8版）