众所周知，人工智能是一种旨在让计算机模仿人类思考、学习和解决问题的技术，或者说是涵盖极广的概念。近年来，AI在模仿人类的路上确实步伐加快——围棋、绘画、人脸识别、机器狗等领域，许多曾被认为只有人类才能涉足的领域，AI开始逐一进入，甚至在某些特定领域的专用人工智能算法已经大幅超越了人类。
然而，这些算法的本质依然是基于海量数据驱动的统计学习，与人类更复杂的高级认知功能相比，仍有本质上的差异。清华大学教授刘肢芹在6月1日举办的北京智源大会上表示：“目前来讲，人的智能还是这个世界上最高等的智能。”
智源研究院是一家位于北京的领先人工智能研究院，曾打造全球最大的智能大模型“悟道”，刘嘉同时也是智源研究院的首席科学家。智源大会目前已举办4次，有8位图灵奖得主、500位AI领域的顶尖学者参加。
刘嘉在这次大会上担任人工智能认知神经基础论坛的主席，他主讲的内容是由人工智能、认知科学、神经科学三类学科结合形成的新兴跨学科领域。神经科学关注大脑功能的系列学科，实验方法包括分子分析和细胞机制，对整个生物体的行为与心理研究等。认知科学则研究信息如何在大脑中形成及转录过程，涵盖认知的定义、用途和工作方式，以及信息如何表现为感觉、语言、注意、推理和情感。
人工智能作为尝试模拟大脑功能的机器，本身也是认知科学理论的实践和验证，而神经科学的许多理论也曾多次推动人工智能的发展。刘嘉表示，这一学科将使我们从“生物的智能”这一特殊切入点去理解人工智能中的“智能”本质。
他通过一个二维图解释了类似生物大脑的AI：X轴表示环境，从封闭环境到开放环境；Y轴代表任务多样性，从静态任务到随环境变化的任务。左下角是封闭环境中的静态任务，如人脸识别、图像分类；左上角是封闭环境中的动态任务，如围棋、游戏；右下角是开放环境中的静态任务，如机器狗、无人机研究。刘嘉认为，人工智能目前要攻克的领域是第一象限，即开放环境中的动态任务，这也是人类最擅长的领域。
要使AI拥有这样的智能，研究核心有两个：动态动力学（Dynamic），即智能通过进化、演化产生；具身（Embodied），即智能的载体，包括大脑、身体和环境。实现这两个研究核心的路线包括生物数据和图灵测试。
刘嘉提到，为了模仿生物人类的智能，需要来自神经生物学方面的数据，理解AI产生智能的基础。他还强调通用智能训练环境的重要性，指出不同的环境产生的智能也不同，而基于物理环境的演化正是智能产生的关键。他将这种实验比喻成图灵测试2.0版。
最后，要对新生成的系统进行测评，根据大脑生物数据调整系统，将关于人类的预设知识填入智能体中，类似于向人类身体嵌入“基因”。刘嘉表示，结合多元数据、训练环境和智能测评者，不断调整，可能是通向通用人工智能（AGI），即具备与人类同等智慧甚至超越人类的人工智能的正确道路。
采写/编译：南都见习记者杨博雯
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