如果眼睛长在手上，大脑放在云端会怎样呢？

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如果眼睛长在手上，大脑放在云端会怎样呢？

2017 年 11 月 6 日 硅谷第一线 硅谷密探

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人工智能的未来是云端智能？

当前关于人工智能和人脑系统之间区别的讨论很多，但是如果我们从第一性原理来探讨，很多问题就豁然开朗。

如果把人工智能系统和大脑都看成信号处理系统，有一个本质区别就是信号传输的频率和速度的快慢。

人类大脑神经信号传递靠的是离子，通过透过钠与钾等离子来传输，其速度被限制在化学扩散的速率，所以我们的大脑内大部分神经信号是以约30m/s的速度传播。

为什么用离子来传输信号？为了省能量，碳基生命最大的生存负担是获取能量，进化过程中如果能用最少的能量能生存的话，就会用最省能量的，大脑现在已经占据了身体大约 20%的能量损耗，再多人会受不了。

但是离子跑得很慢，频率在500hz 左右，在电脑内的传播速度就是 30m/s - 100 m/s的速度。从这个角度看，未来电脑超越人脑是完全可能的。

电场在真空状态下于线路传播的速度约是光速的一半、即1.5亿m/s，所以电信号比人脑神经信号快100万倍。电脑传递信号靠的是电子，电流强度约是脑电波的1000倍，所以传递信号的功耗约是脑电波传递信号功耗的100万倍（功耗是电流的平方，所以是1000^1000)。

人类的智力可以概括为两个方面：1）储存信息的能力；2）处理信息的能力。储存信息的能力可能与神经冲动的传播速度有关，但是关系不直接。而处理信息的能力（至少处理速度）与神经冲动的传播速度就有比较直接的关系了。

人脑由于长期进化对能耗的敏感，限制了神经冲动的传播速度的进化。举个例子，眼睛如果长在人的手上，其实做事情会更灵活，我们将可以看所有想看的东西。那为什么手上没有长眼睛？因为视觉信号带宽很大，如果长在手上，脑信号传输慢，延迟会太长了，看半天也来不及反应。

当前人类不同的感觉器官反应时间都是100毫秒级别，听觉约是120--180ms 视觉约是150-225ms，大部分时间是在花在了传输上。如果可以用移动通信网络代替人的神经网络的话，100ms 约可以传3万公里。

如果用电子网络来造一个人的话，我们可以设计一个新的机器人，就是云端智能机器人。这个智能机器人的大量复杂决策直接在云端完成，这个云端大脑是完全可以超越人类智能的。

为什么是“把大脑放到云端？因为人类大概有1000亿个神经元，想要用电脑模拟人脑是非常复杂的，那么如果想要电脑达到人脑的水平所制造出来的电脑会是巨大的！

我们大脑里面有1000亿神经元，并且人脑平均重量只有1000克，非常轻，平均的耗能大概是40瓦。人脑的每一个神经元相当于300个输入和300个输出芯片，如果用45纳米的芯片，要实现人的大脑需要2000吨重的芯片才可以实现，并且如果要实现人大脑的耗电是需要27兆瓦。也就是说，跟人脑比，同水平的电脑的重量和它的耗能都超过人脑100万倍，这也就意味着，我们如果想用芯片做一个和人脑一样聪明的机器人，这个机器人是不可能扛着大脑走的。

云端大脑能够从本质上解决耗能和体积的问题，这也是达闼科技CEO黄晓庆创办达闼科技的原因之一，他认为智能机器人的终极形态是云端机器人，达闼科技已完成1亿美元A轮融资。

即使建造了这样的大脑，接下来还需要解决传输的问题，如果所有的设备都连到这个云端大脑，可能信号传输会非常的拥堵。

好在未来人工智能的发展，也会对不同频率的决策行为有不同的解决方案，不会所有的决策都在云端完成，而是会有大量的本地智能。

从智能的角度来看，越是高频率的决策需要的智能水平就越低，反之亦然。

从频率看，比如对运动神经的控制，苍蝇飞行时每秒振动频率330次，但对飞行的控制不需要太多复杂的决策。实际上人的大脑有超过一千亿根神经元，苍蝇的大脑只有十万个神经元。

识别图像这样的行为，比如识别红绿灯，发生频率不需要一秒几百次，一般也就一秒钟几次。里面需要的智能水平就比运动神经控制的智能水平要高，苍蝇可能是无法识别的，但是一些哺乳动物能够做到。

对于如何处理收到警察罚单的这样的问题，发生的频率比较低，这是需要人脑的智慧才能处理。

总结一下，未来会有类似于人类的植物神经那样的本地智能设备处理大量的高频率决策行为，也会有云端大脑处理复杂决策行为。而云端大脑的信息传输的安全性也非常重要，达闼科技就专注于实现云端智能机器人运营级别的安全云计算网络、以及安全智能终端等技术的研究。

从人工智能的发展角度来看，随着深度学习的发展，在图像识别、语音识别上我们准确率已经很高了，我们可以理解为已经达到了动物本能的阶段，进来的发展方向是攻克更多的低频率的决策问题，而 Alpha Go 等进展让我们看到了希望。

回顾人工智能的发展历史，计算力的提升和数据量的提升都会带来智能的飞跃，特斯拉CEO 伊隆.马斯克也认为 AI 未来将在智力上大大超越人类。

那么如果这样的云端大脑如何为人所用呢？

他提到问题的关键也是通信速度。他看到了通信带宽决定了我们与 AI 的结合程度，也看到了结合程度决定了我们未来在 AI 世界中的位置。