目前，美國(guó)哈佛大學(xué)科學(xué)家正在研制超級(jí)智能機(jī)器人，其工作能力有望超越人類。

近日，據(jù)國(guó)外媒體報(bào)道，美國(guó)科學(xué)家獲得了2800萬美元（約合1.84億人民幣）的研究經(jīng)費(fèi)，用于設(shè)計(jì)一款能與人類識(shí)別圖形速度相媲美的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。

情報(bào)機(jī)構(gòu)要處理的數(shù)據(jù)越來越多，這些數(shù)據(jù)都必須進(jìn)行迅速分析，但問題是，人類很難保持這樣的工作速度，計(jì)算機(jī)的學(xué)習(xí)能力又很有限。哈佛大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)如今正著手解決這一問題。他們希望能弄清，是怎樣的大腦活動(dòng)過程賦予了人類識(shí)別圖形的出色能力。

研究人員使用腦科學(xué)中心的世上首臺(tái)多波束掃描電子顯微鏡對(duì)這些切片進(jìn)行掃描，并拍攝照片。利用這一方法，該團(tuán)隊(duì)便能夠獲得這些數(shù)據(jù)的三維圖像。

他們希望能弄清，是怎樣的大腦活動(dòng)過程賦予了人類識(shí)別圖形的出色能力。他們的終極目標(biāo)是，研發(fā)出仿生計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，從而制造出更加聰明的人工智能系統(tǒng)。

人類天生就擅長(zhǎng)識(shí)別圖案，一個(gè)東西只需要看幾次，再次見到的時(shí)候就能認(rèn)出來了。計(jì)算機(jī)則不然，就算訓(xùn)練上千次，也很難培養(yǎng)出這樣的能力。受人類大腦啟發(fā)而研發(fā)出的智能計(jì)算機(jī)可以用來察覺網(wǎng)絡(luò)入侵、讀取核磁共振圖像、甚至能駕駛汽車。

據(jù)哈佛大學(xué)工程與應(yīng)用科學(xué)學(xué)院（SEAS）稱，為了弄清為何人類和其它哺乳動(dòng)物能夠做到這一點(diǎn)，研究人員記錄了大腦視覺皮層的活動(dòng)情況，并使用創(chuàng)新技術(shù)將它們之間的聯(lián)系繪制出來。接下來，他們?cè)偈褂媚嫦蚬こ烫幚磉@些數(shù)據(jù)，并將其運(yùn)用到高智能計(jì)算機(jī)算法的研發(fā)中去。

在該研究的第一階段，老鼠會(huì)接受訓(xùn)練，識(shí)別計(jì)算機(jī)屏幕上的物體。與此同時(shí)，考克斯的團(tuán)隊(duì)會(huì)使用洛克菲勒大學(xué)的高級(jí)激光顯微鏡記錄視神經(jīng)的活動(dòng)情況。記錄下這些活動(dòng)之后，研究人員會(huì)從老鼠的大腦中抽取出一塊約1立方毫米的腦組織，并在分子與細(xì)胞生物學(xué)教授杰夫·利奇曼（Jeff Lichtman）的實(shí)驗(yàn)室中切成超薄的切片。接下來，研究人員會(huì)使用腦科學(xué)中心的世上首臺(tái)多波束掃描電子顯微鏡對(duì)這些切片進(jìn)行掃描，并拍攝照片。

“這是一次絕妙的機(jī)會(huì)，我們得以看見一片完整的視覺皮層切片的全部細(xì)節(jié)。”利奇曼說道。“我們對(duì)開始研究感到十分激動(dòng)，但絕不會(huì)幻想這是件容易的事情。”“這些數(shù)據(jù)超過了一個(gè)帕字節(jié)，相當(dāng)于160萬張光盤的容量。它們將被送到計(jì)算機(jī)科學(xué)系的漢斯皮特·菲斯特那里，然后他將使用一定的算法來重建細(xì)胞邊界、突觸和細(xì)胞之間的聯(lián)系。”

利用這一方法，該團(tuán)隊(duì)便能夠獲得這些數(shù)據(jù)的三維圖像。通過這些圖像弄清大腦是如何利用視覺皮層的神經(jīng)元聯(lián)結(jié)來識(shí)別和解讀圖案的。

小編覺得這項(xiàng)研究將有助于機(jī)器人視覺和定位技術(shù)的研發(fā)，“人造人”已離我們不遠(yuǎn)了。

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