成为VIP会员查看完整内容
VIP会员码认证
首页
主题
发现
会员
服务
注册
·
登录
0
浙江大学发布“意识、脑与人工智能”十大科学问题
2019 年 9 月 1 日
新智元
新智元推荐
来源:浙江大学
整理编辑:张佳
【新智元导读
】“人工意识”是否可能?机器如何理解人类的情感表达?强人工智能的心理机制是什么?脑机融合能否实现超级智能?浙江大学“双脑计划”相关团队经过反复讨论、深入凝练,最终提出了十大具有前沿性、挑战性的科学问题。
2018年9月,浙江大学发布“
双脑计划
”,布局脑科学与人工智能的会聚研究,聚集全校生命科学、信息科学、物质科学和哲学社会科学众多领域的专家学者,开启探索脑认知、意识及智能的本质和规律。
2019年4月,浙江大学召开“
意识、脑与人工智能
”圆桌论坛,吴朝晖院士、段树民院士与倪梁康教授(文科资深教授)分别围绕“意识”问题,从计算机科学、脑科学、哲学角度作主旨报告,提出了一系列具有挑战性的跨学科问题。
2019年4月,“意识、脑与人工智能”圆桌论坛举行
在此基础上,浙江大学“双脑计划”相关团队组织哲学、计算机科学、神经与脑科学、心理学、社会学等领域专家,聚焦意识与脑、意识与人工智能方面的重大问题,经过反复讨论、不断碰撞、深入凝练,最终提出了
十大具有前沿性、挑战性的科学问题
,旨在引领国内外学术界的思考,推动意识、脑与人工智能交叉领域的研究。
一、意识的生物学基础是什么?
意识曾仅是哲学家的研究领域,但随着神经科学发展,科学家逐渐参与到意识本质的研究中。
目前大部分观点认为,意识产生的物质基础是神经元,其生物学基础是脑中多个神经网络间的相互作用;
也有研究认为意识的产生由相对独立的脑结构(称为意识开关)来主导。
意识的生物学基础是什么,及其衍生出来的一系列问题有待进一步探究。
例如,意识产生的物质基础是否唯一,能否在神经元以外的物质载体上制造出意识等。
二、“人工意识”是否可能?
从人工智能向人工意识的发展,必须考虑将人工情感和人工意欲的因素纳入人工意识和人工心灵系统的可能性。
可尝试通过对神经回路的复杂性的把控来解决所有类型的意识涌现(表象、情感、意志)的复杂性,并在神经系统中找到作为意识之自身觉知(qualia)的对应项。
三、机器如何理解人类的情感表达?
在人机共生社会,需要解决机器人与人类的自然交互问题,以使得机器人可以真正融入人们的生活,产生共情、共鸣和自然的社会行为。
其中一个重要的挑战是机器如何理解人类的情感表达。
四、强人工智能的心理机制是什么?
弱人工智能在解决特定领域问题中,展现出了强大到可以比肩甚至超越人类的能力,但也暴露出通用性弱、学习效率低等一系列问题。
解决这些问题需要回归强人工智能的“初心”,即研究人类智能的心理机制是什么,探索人类为何能利用有限的算力实现通用智能、如何在小数据条件下完成高效学习等问题。
五、意识的信息机制是什么?
意识是指一个人体验自身存在的能力,而不仅仅是记录或者像机器人那样对刺激做出反应。
研究意识的信息处理机制,需要重点关注信息处理的主观性(subjective)、结构性(structured)、特有性(specific )、统一性(unified)和确定性(definitive)等问题。
六、脑机融合能否实现超级智能?
脑机融合是基于脑机接口技术,实现脑与机的双向交互、相互适应及协同工作,最终达到生物智能和机器智能的融合,其目标是实现更强大的智能形态。
鉴于机器智能与人类智能的互补性,如何实现生物智能和机器智能的互联互通,融合各自所长,创造出性能更强的智能形态是核心问题。
七、情绪情感的脑机制是什么?
情绪是个体对一定程度的复杂情况做出反应的特定状态。
情绪情感的产生涉及感觉、知觉、动机、奖赏、评估、感觉-行为转换等多种脑功能,并参与修饰和调控记忆及相关认知过程。
人类智慧的形成和复杂社会体系的建立,均与情绪情感程序的进化和固化有关。
情绪情感相关精神疾病也在持续和广泛地困扰人类社会。
因此,研究情绪情感的脑机制是脑科学研究领域最令人兴奋的方向之一,其研究成果也将为相关精神疾病的诊断和治疗提供新的策略和手段。
八、学习的生物学基础是什么?
动物需要适应环境变化,而学习就是神经系统把环境信息转变成经验的编码过程,与学习密切相关的记忆则是神经系统对这些经验的存储和提取的过程。
研究学习记忆的神经生物学机制是神经科学领域至关重要的研究方向,也是阐明认知功能障碍的关键。
九、潜意识的脑科学机制是什么?
潜意识指“已然发生但并未达到意识水平的心理活动过程或内容”,被认为是最复杂的心理现象,可能成为阐明人类意识大脑机制的突破口。
随着认知神经科学和脑科学等交叉学科研究的发展,以及脑图谱技术、基因技术的进步,对潜意识的脑科学机制研究可能会有更大的突破。
十、人类决策的脑处理机制是什么?
决策脑机制的研究日益受到重视,但决策偏好的神经机理还远未被揭开。
系统探究决策脑机制,不仅有助于揭示决策者价值权衡过程的神经基础,还能为基于神经信号预测人的决策倾向,以及诊治决策异常相关脑疾病提供科学研究依据。
登录查看更多
点赞并收藏
0
暂时没有读者
2
权益说明
本文档仅做收录索引使用,若发现您的权益受到侵害,请立即联系客服(微信: zhuanzhi02,邮箱:bd@zhuanzhi.ai),我们会尽快为您处理
相关内容
浙江大学
关注
5
浙江大学,简称浙大,坐落于素有“人间天堂”美誉的历史文化名城杭州。前身是1897年创建的求是书院,是中国人自己最早创办的现代高等学府之一,是一所具有悠久历史的教育部直属全国重点大学,985、211工程重点建设高校。据ESI公布的数据,截至2015年9月,浙江大学18个学科进入世界学术机构前1%,居全国高校第二;7个学科进入世界前100位,4个学科进入世界前50位,居全国高校第一。
清华大学《人工智能之机器学习》报告,8个篇章203页pdf,附下载
专知会员服务
147+阅读 · 2020年5月31日
华为发布《自动驾驶网络解决方案白皮书》
专知会员服务
125+阅读 · 2020年5月22日
中科大-人工智能方向专业课程2020《脑与认知科学导论》
专知会员服务
121+阅读 · 2020年3月4日
从信息社会迈向智能社会—北京大学高文院士、黄铁军教授
专知会员服务
44+阅读 · 2020年2月20日
新时期我国信息技术产业的发展
专知会员服务
69+阅读 · 2020年1月18日
阿里巴巴达摩院发布「2020十大科技趋势」
专知会员服务
106+阅读 · 2020年1月2日
纽约大学AI Now研究所发布《AI Now 2019 年度人工智能报告》, 100页pdf
专知会员服务
34+阅读 · 2019年12月18日
2019中国硬科技发展白皮书 193页
专知会员服务
81+阅读 · 2019年12月13日
《全球人工智能发展白皮书》(2019版)发布,94页PDF,德勤科技编
专知会员服务
224+阅读 · 2019年11月8日
互联网、社会互动和群体行为,中国人民大学冯仕政教授,第八届全国社会媒体处理大会SMP2019
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月23日
人工智能的现状与未来(附PPT)
人工智能学家
74+阅读 · 2019年3月27日
中科院院士谭铁牛: 人工智能的历史、现状和未来
专知
16+阅读 · 2019年2月17日
《人工智能芯片技术白皮书(2018)》发布(附下载)
专知
18+阅读 · 2019年1月12日
斯坦福学者:生物智能可能是解决AI发展瓶颈的关键
新智元
8+阅读 · 2018年12月10日
【人工智能】高文院士:国家新一代人工智能发展规划
产业智能官
8+阅读 · 2018年11月11日
IBM长文解读人工智能、机器学习和认知计算
人工智能学家
5+阅读 · 2018年8月26日
周志华:严肃的研究者就不该去触碰强人工智能
人工智能学家
4+阅读 · 2018年1月28日
CCCF:周志华 | 关于强人工智能
AI科技评论
4+阅读 · 2018年1月17日
心理学与脑科学:进展、思考和展望
科技导报
9+阅读 · 2017年10月27日
【迁移学习】杨强:从机器学习到迁移学习 | GAITC 演讲
产业智能官
4+阅读 · 2017年8月18日
Meta-Transfer Learning for Zero-Shot Super-Resolution
Arxiv
43+阅读 · 2020年2月27日
Improving Knowledge-aware Dialogue Generation via Knowledge Base Question Answering
Arxiv
16+阅读 · 2019年12月16日
The Consciousness Prior
Arxiv
4+阅读 · 2019年12月2日
Causality for Machine Learning
Arxiv
22+阅读 · 2019年11月24日
Learning Disentangled Representations for Recommendation
Arxiv
8+阅读 · 2019年10月31日
Incorporating Relation Knowledge into Commonsense Reading Comprehension with Multi-task Learning
Arxiv
5+阅读 · 2019年9月5日
Knowledge Based Machine Reading Comprehension
Arxiv
4+阅读 · 2018年9月12日
Adversarial Meta-Learning
Arxiv
7+阅读 · 2018年6月8日
Question Answering through Transfer Learning from Large Fine-grained Supervision Data
Arxiv
3+阅读 · 2018年5月31日
Understanding disentangling in $β$-VAE
Arxiv
4+阅读 · 2018年4月10日
VIP会员
自助开通(推荐)
客服开通
详情
相关主题
浙江大学
人工智能
哲学
段树民
吴朝晖
大学
相关VIP内容
清华大学《人工智能之机器学习》报告,8个篇章203页pdf,附下载
专知会员服务
147+阅读 · 2020年5月31日
华为发布《自动驾驶网络解决方案白皮书》
专知会员服务
125+阅读 · 2020年5月22日
中科大-人工智能方向专业课程2020《脑与认知科学导论》
专知会员服务
121+阅读 · 2020年3月4日
从信息社会迈向智能社会—北京大学高文院士、黄铁军教授
专知会员服务
44+阅读 · 2020年2月20日
新时期我国信息技术产业的发展
专知会员服务
69+阅读 · 2020年1月18日
阿里巴巴达摩院发布「2020十大科技趋势」
专知会员服务
106+阅读 · 2020年1月2日
纽约大学AI Now研究所发布《AI Now 2019 年度人工智能报告》, 100页pdf
专知会员服务
34+阅读 · 2019年12月18日
2019中国硬科技发展白皮书 193页
专知会员服务
81+阅读 · 2019年12月13日
《全球人工智能发展白皮书》(2019版)发布,94页PDF,德勤科技编
专知会员服务
224+阅读 · 2019年11月8日
互联网、社会互动和群体行为,中国人民大学冯仕政教授,第八届全国社会媒体处理大会SMP2019
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月23日
热门VIP内容
开通专知VIP会员 享更多权益服务
《人工智能驱动的无人机多学科概念设计》
《基于神经网络评估的军事模拟深度限制搜索》最新100页
人工智能如何改变无人机?
《你所需要知道的理论:人工智能、人类认知与决策》牛津大学最新53页报告
相关资讯
人工智能的现状与未来(附PPT)
人工智能学家
74+阅读 · 2019年3月27日
中科院院士谭铁牛: 人工智能的历史、现状和未来
专知
16+阅读 · 2019年2月17日
《人工智能芯片技术白皮书(2018)》发布(附下载)
专知
18+阅读 · 2019年1月12日
斯坦福学者:生物智能可能是解决AI发展瓶颈的关键
新智元
8+阅读 · 2018年12月10日
【人工智能】高文院士:国家新一代人工智能发展规划
产业智能官
8+阅读 · 2018年11月11日
IBM长文解读人工智能、机器学习和认知计算
人工智能学家
5+阅读 · 2018年8月26日
周志华:严肃的研究者就不该去触碰强人工智能
人工智能学家
4+阅读 · 2018年1月28日
CCCF:周志华 | 关于强人工智能
AI科技评论
4+阅读 · 2018年1月17日
心理学与脑科学:进展、思考和展望
科技导报
9+阅读 · 2017年10月27日
【迁移学习】杨强:从机器学习到迁移学习 | GAITC 演讲
产业智能官
4+阅读 · 2017年8月18日
相关论文
Meta-Transfer Learning for Zero-Shot Super-Resolution
Arxiv
43+阅读 · 2020年2月27日
Improving Knowledge-aware Dialogue Generation via Knowledge Base Question Answering
Arxiv
16+阅读 · 2019年12月16日
The Consciousness Prior
Arxiv
4+阅读 · 2019年12月2日
Causality for Machine Learning
Arxiv
22+阅读 · 2019年11月24日
Learning Disentangled Representations for Recommendation
Arxiv
8+阅读 · 2019年10月31日
Incorporating Relation Knowledge into Commonsense Reading Comprehension with Multi-task Learning
Arxiv
5+阅读 · 2019年9月5日
Knowledge Based Machine Reading Comprehension
Arxiv
4+阅读 · 2018年9月12日
Adversarial Meta-Learning
Arxiv
7+阅读 · 2018年6月8日
Question Answering through Transfer Learning from Large Fine-grained Supervision Data
Arxiv
3+阅读 · 2018年5月31日
Understanding disentangling in $β$-VAE
Arxiv
4+阅读 · 2018年4月10日
大家都在搜
palantir
MoE
强化学习方法
自主系统
时间序列
壁画
洛克菲勒
大模型
笛卡尔
出海产品从 0 到 1 该怎么做
Top
提示
微信扫码
咨询专知VIP会员与技术项目合作
(加微信请备注: "专知")
微信扫码咨询专知VIP会员
Top