8月17日晚20点,清华大学脑与智能实验室首席研究员兼社科学院心理学系刘嘉主任作为脑客中国科研第68位讲者为大家带来主题为《认知神经智能科学——基于脑与认知科学的人工智能》的报告。
报告结束后,刘嘉老师针对观众提到的问题作出了解答:
1.人类加工面孔的神经活动如何和AI加工面孔的表征活动进行类比呢?有哪些比较好的方法?
研究人类大脑神经网络时,我们会使用磁共振、erp以及各种范式来理解大脑究竟怎么工作的。而这一套方法论,我们同样可以用来研究人工智能神经网络,人工智能神经网络它需要我们认知科学,脑科学的一些方法和技术。可以把每一个神经元的每个unit当成一个神经元,去记录每个神经元的发放,记录神经元的活动,知道他网络间的连接。简而言之就是我们可以把认知神经科学的方法论搬到AI里面去理解AI是怎么运行的。
2.目前人工智能在面孔、物体识别等领域已经有比较好的表现了,您认为AI在对情绪内容的感知方面还需要走多久呢?
我觉得这个问题分成两部分,首先简单的微表情识别,我相信AI基本上是达到人类水平,甚至比人类水平更高。但如果想通过表情来洞察一个人内心的状态,这些AI是远远不够的。他所需要的计算、知识,现阶段还需要大量的心理学研究来做。所以我觉得我们自身怎么理解我们人类的情绪,对他人的共情等这一系列研究结果对于推动AI的发展会有非常长足的影响。
3.当我们进入一个新的领域时,虽然可能会比较快的上手,但是考虑很多问题都会很粗糙,有时候甚至不知道自己存在什么样的问题。您认为这样的情况应该怎么解决呢?
大原则,我一直坚信的就是无论对于任何事情,行动是解决一切问题的唯一办法。比如说针对焦虑、抑郁等这些东西,你解决它最简单的办法就是行动。所以说你要进入某个领域,你最简单的办法就是行动,你不需要做任何的准备,直接去做研究,去看别人怎么做的,去复现他的研究。
4.人脑是具有个体差异的,那AI怎么能够体现出这种差异呢?
因为你的大脑加工的脑功能区存在着差别,你所感知的世界就是不一样的。从这种角度讲,一个简单的神经元的速度和轴突的长度,就可能会导致我们看见的世界是完全不一样的。神经网络不仅能够反映人类的共性,同时也能去理解人类的个体差异。换句话而言,当我们用认知、神经科学的方法论去理解AI时可能发现AI的差异性可能就是非常简单的一些参数不同而已。