“人工智能”“大脑”“类脑”“机器人”，这一系列与脑有关的词汇成为近日在合肥举行的2015中国计算机大会(CNCC)中的主题词。无论是大会主报告，还是分论坛，很多发言都围绕这些词汇，阐述技术的应用和发展。
CNCC是国内计算机领域的年度盛会，已经连续举办11年。不同于一般的学术会议，CNCC重点探讨计算机及信息技术领域最新进展，预测未 来发展趋势。从2012年开始，大数据进入学术研究范畴，数据挖掘、计算、应用以及大数据背景下的信息安全一直是CNCC的主要内容。如今，随着数据的海 量产生和基础计算能力的提升，计算开始“仿脑”“造脑”。
生物脑电子脑“杂交”将猛不可挡
中国工程院院士、人工智能专家李德毅的演讲深入浅出，他以“狼孩”长大后不能回归为人的情况为例，解释了人脑的成长和认知，提出不能只研究生物脑的遗传特征，更要研究脑的后天认知。
李德毅说，脑认知是生物属性和社会属性、先天属性和后天属性相互结合而产生的整合性认知过程，所以“生物脑和电子脑如果能够形成杂交优势，其势将猛不可挡。”
李德毅认为，在一个智能体上，计算认知、记忆认知、交互认知三种并存互补，其中“脑认知的核心是记忆，而不是计算。人类的记忆力强，记忆量大，就是所谓的聪明。”他强调，还有重要的一点就是遗忘，遗忘是人类智能的显着表现，不会遗忘的人脑将不堪重负。
此外，李德毅提出，经过研究，人脑的交互认知不但在各个神经元之间，还包括在整个人脑和外部世界之间，不断学习互动，使得自己更聪明。
“图灵模型和冯·诺依曼计算机，只具有计算机智能。而脑认知的构成单元，应该同时具有记忆智能、计算智能和交互智能，大大降低能耗。”按照 人脑的认知特点，李德毅领导的团队开始构造机器驾驶脑，“我们知道驾驶这个行为对于一个熟练驾驶员来说，很多反应要在十几毫秒内完成。而我们的计算机可以 在纳秒级进行感知。” 李德毅介绍了“机器驾驶脑”的优点：“它对自然风景、建筑风格、行人、年龄、姿态，是不是美女一概熟视无睹。机器驾驶脑识别行人的走姿，不管是弯着腰走或者是挺胸走，都不会撞上。”
机器驾驶脑已经成功完成了驾驶。2012年11月24日，北京到天津，机器驾驶脑利用视觉加雷达，完成了100多公里的路程。
2015年，李德毅的团队与上汽合作制造了新概念车，用雷达和GPS导航实现了10公里绕桩实验，驾驶员需要40分钟，而机器无人驾驶只用了10分钟多一点。
2015年8月29日，宇通智能客车在全开放环境的郑开大道上安全行驶了32.6公里，其中经过了26个信号灯路口，自主完成了跟车行驶、自主变道、邻道超车、定点停靠等一系列试验科目，顺利到达测试终点。经过第三方证明，这是全球第一辆无人驾驶大客车。
有了这些成功实验，李德毅信心十足提出新设想：“如果人脑特定问题的认知能力可以先局部形式化，用人工智能技术构建千千万万特定机器认知脑，通过移动互联网、云计算和大数据，是否可以倒逼并形成一个人造生物脑呢?”
“计算机还是太笨了”
卫星能够看清地面上很多东西，甚至车牌号都可以看到，可是为什么现在还没找到马航MH370?
中科院院士、清华大学张钹教授首先提出这样一个问题。接着，他自问自答：“是计算机太笨了，计算机不知道什么叫飞机残骸，人也没法告诉计算机残骸的大小，用户无法跟计算机交互，计算机的处理方法和理论难以发现飞机残骸。”
张钹的报告题目是《类脑计算和类脑计算机》。他以清华大学类脑研究中心的初步经验为例，与到会的专家学者一起探讨：目前，人类还不是十分清楚大脑工作机理，仅仅依据关于大脑的现有知识，能否制造出比现有计算机更优越的计算机?如果可以，这种计算机如何构造?
今年5月份，清华大学“类脑计算研究中心”揭牌，信息、生物、材料、物理、微电子等7个院系多学科共同支持类脑研究。
张钹认为，类脑计算有两个基本模型：一是利用知识驱动的方法，模拟人的高级思维;二是利用人工神经网络来模拟人的感知。
“大脑跟计算机完全不一样，工作原理不一样，结构也不一样。”张钹提醒，“做类脑计算机千万别去模仿大脑，因为你对大脑根本都不清楚，我们现在是在大脑启发下做这项研究。”
2013年奥巴马启动了美国的脑计划，提出了九点研究方向：大脑细胞类型及统计，大脑结构图，大规模神经网络技术，操作神经回路的工具，神经细胞与个体行为关系，大脑成像技术等。美国的脑科学家们从不同程度上研究脑认知。在被问及中国的脑计划何时启动时，神经生物学家、中科院院士、复旦大学杨雄里教授回答：从2013年5月份开始，自己已经参加了多次座谈 会，但我国的脑计划项目现在还在筹划中。目前确定的基本架构是，一体两翼：脑科学和类脑研究。“脑计划是一个比较全面的计划，既有脑科学基础理论的研究， 同时又兼顾类脑研究。整体来说，这个和美国脑计划是不同的，它着重发展一些先进技术。”
机器会越来越聪明
“我们过去买剧都是‘拍脑袋’，现在是通过各种预测。比如说，我们花了很多资金买断了《爱情公寓4》的独播权，并作了预估，最后实际播放和 预估的数据有90%的重合度。”在中国计算机大会的主题演讲中，爱奇艺CTO汤兴透露，社交平台上用户讨论的话题对传播效率影响巨大。他发现，过去绝大多 数传播的预算都是浪费的，因为没有触达你真正想触达的用户，相比之下，人们更接受口碑传销。
汤兴说，他们通过大数据分析与挖掘，让内容的制作和采买更符合用户的喜好。
由于数据的海量扩大、处理能力的提升以及各种计算领域的新发展，现在许多与人们衣食住行领域的相关应用已经非常智能。这体现在可穿戴设备、家电厂商、健康医疗、工业制造等方方面面。
关于“脑”问题，在分论坛上有更热烈的讨论，比如，“互联网时代的人工智能”聚集了一批研究者，就人工智能的最新技术、人工智能领域核心难题、对人工智能至关重要却被忽略的技术方向以及我国在人工智能发展上扮演什么角色，进行了讨论。
微软亚太研发集团主席洪小文介绍了“微软小冰”——这个基于社交平台的机器人的发展，“她”已经可以和人类进行长时间的生动对话。洪小文说 自己可以“大胆预测”：“大数据跟计算能力的增加，让人工智能深入到生活中每个角落，未来的5到10年，计算机领域很多工作都跟智能、特别是人工智能有关。”
而从事人工智能、进化计算等领域研究的清华大学张长水教授则持一定的保留意见。他认为，我们要解决的问题还很多，比如说图象识别、语音识别等智能之路，难度是有层次的，有的问题比较容易解决，有的问题困难一点。
“现在语音识别可以在微信上使用，但还是需要说普通话，如果有方言口音就识别不好了。”
“说人工智能春天来了，这话说的可能还是有点早。”张长水说。
