目前的人工智能（AI，Artificial Intelligence）似乎并不具备智能。知名计算机科学家与神经科学家杰夫·霍金斯（Jeff Hawkins）表示：“当今的 AI 还称不上‘智能’。”同时，他还指出，必须透彻研究大脑才能实现真正的 AI，并据此提出了“千脑智能”（A Thousand Brains）的理论。
图 | 杰夫·霍金斯（Jeff Hawkins）（来源：资料图）
人类的大脑可能是我们目前所知的最好的智力。它本身极其复杂，“一千个大脑”指什么？
“千脑理论”使理解大脑变得更简单。许多年前，美国科学家弗农·蒙卡斯尔（Vernon Mountcastle）提出，大脑的最大部分是由数千个几乎相同的单元组成的。所以他认为，只需要研究一个单元做了什么，很大成程度上就能理解大脑是如何创造智力的。这是一个很大的简化。“千脑理论”建立在蒙卡斯尔的洞察力之上，并解释了每个单元都在做什么。蒙卡斯尔在 20 世纪 50 年代发现并描述了大脑皮层的柱状组织，这一发现是大脑皮层研究的一个转折点。
霍金斯进一步解释说：“大脑包含了成千上万个几乎相同的部分，可将之称为皮质柱（Columns）。有些列来自眼睛输入，有些来自皮肤输入，有些来自耳朵或其他列输入。每一列就像一个小大脑，所以我们称它为千脑理论。”
该理论还提出，每一列都可以跟踪我们的传感器和身体是如何移动的，当我们移动时，对这些列的输入就会发生变化。因此每一列都可以学习复杂的世界模型。千脑理论解释了这些列是如何一起工作，并创造人的自我意识的。
据了解，霍金斯在 AI 和神经科学两方面都有深入研究。在约四十年前，他曾是英特尔的软件工程师，后为理解智能的运作方式，去到加州大学伯克利分校攻读神经科学博士学位。
在 1992 年，他创立了著名的手持设备制造商 Palm 公司。如今，他运营着一家神经科学研究公司 Numenta。
霍金斯提到，尽管目前的深度神经网络，一定程度上受到人脑中神经元触发方式的影响，但这种启发很可能不会再有进一步的显著进展。
他还谈到，现在 AI 领域的很多人似乎并不关注智能和大脑方面的细节，并表示有必要改变这一点。
（来源：Pixabay）
当下，AI 已经成为人类社会的一个重要话题，霍金斯表示，如今 AI 的许多缺点都可以通过模拟大脑来克服。在“千脑理论”中，他列出了他认为构建真正智能机器需要包含的一组属性。
例如，AI 中缺少的关键成分之一是运动。我们需要移动地来学习，并按照世界的规则采取行动。通过整合运动和许多并行模型，便可能制造出更像人类智能的人工智能。
“我相信，AI 的未来将会基于这些大脑原理。”霍金斯说。
然后，对于“千脑理论”是否是 AI 进化的最终答案，他表示，该理论是在理解大脑方面向前迈出的一大步。虽然还有很多事情要做，但他相信这是完整大脑理论中缺失最大的部分，该理论为快速回答剩余的问题提供了基础。
长期以来，霍金斯团队一直被人类大脑背后的潜在模型或逻辑所吸引，他们目前的研究主要集中在对新大脑皮层的理解上，该区域约占人类大脑的 75%。其不仅正在扩展“千脑理论”，同时也在应用该理论来改进现有的人工智能。他还专门写了一本《千脑智能》的同名书籍，来详细阐释其观点。
当被问到是否会用这些改进来创造带有情感的机器时，霍金斯给出了否定回答，并提到 AI 的长期目标应该是创造智能机器，而不是复制人类。
在他所著的《千脑智能》书中，解释了为什么不想制造带有情感机器的原因。该书包括千脑智能理论、人工智能的未来、人类智能的未来三大部分，共十六个章节。
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其中，谈到了实现通用人工智能（AGI，Artificial General Intelligence）的道路、从专用 AI 到 AGI 的解决方案、智能的判断标准、机器的意识，以及机器智能存在的风险、脑机融合的畅想，甚至是阻止人类灭绝的方法等广泛内容。
比如，在解释智能的概念时，很多人认为，智力应该由一个系统完成某些任务的能力来定义，比如开车或玩游戏。有时，即使是一个单细胞的生物体也被认为是一种智力。
但霍金斯表示这是思考智力的错误方式。智能更多的是关于系统如何学习和理解世界，就像计算机由内部工作，而不是特定的应用程序来定义一样。
最后，他说道：“今天的人工智能缺乏对智能的定义，在很多方面它远不如人类智能。要创造真正智能的机器，我们首先需要对大脑进行逆向工程。并不是要直接复制大脑，而是建立按照类似原理工作的机器。研究大脑，不仅是为了了解它是如何工作的，也是为了了解什么是智能。”
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