下一代人工智能,类脑智能落地应用的挑战是什么?

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电子发烧友网报道(文/李弯弯)近年来,智能化发展越来越迅速,服务机器人、智能座舱、自动驾驶等设备逐渐深入人们的生活,而这些设备都需要跟人交互,需要有很好的感知能力,包括视觉、听觉、甚至触觉,而多模态交互将会是类脑技术的一个发展方向。
 
根据市场研究机构Yole报告显示,2020年到2030年的十年里,类脑将会迎来快速发展,预计到2035年类脑智能将占到传统人工智能的18%,突破200亿美元市场规模。而且时识科技创始人兼CEO乔宁认为,类脑智能不只是做AI,还可以用于逻辑运算。
 
当前研究界和企业界都已经意识到类脑智能的优势,然而业界人士普遍认为现在类脑智能离落地还差半步,那么类脑智能现阶段在落地应用中遇到的挑战是什么呢,如果解决了这些问题,未来将会率先在哪个赛道落地?日前多位行业专家就这些问题进行了全面探讨。
 
类脑智能落地应用的挑战是什么?
 
首先是目前来看成本还很高,武汉大学电子信息学院副教授博士生导师余磊表示,近几年类脑技术的发展非常快,确实也能解决很多问题,然而存在的问题是,太贵了,他们在研究的过程中需要类脑相机,买一台需要五万五千元人民币,买四台就花费了二十多万元人民币。
 
其次是技术上还有提升空间,中国电子科技南湖研究院先进算法实验室主任徐庶分析到,类脑技术从实验室走向应用,主要有两个方面:一是如果这个技术是为了替换现有技术,那就要看它用多大代价解决了主要问题;二是这个技术能不能解决现有技术完全解决不了的问题。
 
类脑技术应用落地还差那半步体现在哪里呢?类脑技术展现出来很多性能确实让人眼前一亮,比如事件相机对动态的捕捉、对隐私的保护性等,确实表现出一些现有人工智能解决不了的问题,比如用非常低的功耗,可以进行高效的动作识别和处理,而目前还差的半步,主要是像素、成像质量、稳定性等问题,致使还不能解决更多场景遇到的问题,因此还没能广泛应用,因此在这些方面还需要提升。
 
第三是对大脑神经网络的研究还不够,清华大学博士邓磊谈到,他们在研究的时候,时常会思考一个问题,真正的类脑智能到底是什么?他们发现在研究中,很多时候只是完成了从数据输入到输出的一种映射关系,而他们希望的类脑智能是,能够在更高的认知层面去体现智能,而这个问题在短期内解决不了。
 
邓磊表示,研究神经网络是希望能够更多的知道大脑的运作模式,从而解释人的行为,而现在研究的还只是大脑的冰山一角 ,研究难以应用落地,也在于研究的底层机制还太少,因此在这个基础上做类脑智能还比较困难。
 
未来类脑智能会在哪个赛道率先落地?
 
如果目前的这些挑战得以解决,那么未来类脑智能会率先在哪个赛道得到应用呢?徐庶认为,如果能够把像素、成像质量、芯片计算性能等都提升上来的话,最早会在智能家居落地,因为类脑芯片的关注重点是低功耗,非常适合消费级场景,另外类脑对隐私的保护性非常好,在家居之后,各类智能机器人都是很好的赛道。
 
类脑智能包括感知层面和处理层面,从感知层面来看,有视觉、听觉、触觉等,余磊谈到,目前视觉方面已经比较成熟,比如事件相机,反应快,基本是微妙级的,动态范围也很好,在极端场景,比如运动、强弱光线下都有很好的表现,未来可以应用的场景很大。
 
如果上述谈到的技术上的问题得以解决,那么类脑智能在技术上的瓶颈可能就不再是很大的问题,而困难的将会是生态,就像之前的ANN、NLP网络等能够应用起来,都离不开生态的建设,因此科研院所、企业等都需要有这个意识,从而真正推动类脑智能全面应用起来。
 
另外一位投资人认为,类脑智能作为一个新的技术,其技术的亮点大家都看到了,然而如何推广应用,其实是有方法论的,常见的方法是找到技术的差异性,再找到足够细的细分领域,跟差异性相匹配,这样才会在合适的落地点形成爆发。

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