未來人類智商拼不過AI？能不能植入芯片快速學習

　　11月9日消息，權威人士一直擔憂未來機器人會超越人類，取代我們的工作，還有可能帶來更多后果，就像《黑客帝國》中的場景一樣。從事大腦科學研究25年的Christof Koch教授提出了一種解決方法：想要不落后于機器，我們應當借助大腦植入設備提升我們的認知能力。

　　Koch是艾倫大腦科學研究所的負責人，該研究所的年度科研預算超過1億美元。Koch在《華爾街日報》發(fā)表了題為“想要不被人工智能超越，我們就需要一個高科技的大腦”的文章，小標題則是“避免AI崛起帶來的反烏托邦式未來，強化人類大腦的科技必不可少?！?/p>

　　Koch探索了非侵入式的植入方法，比如說經(jīng)顱磁刺激，但是他認為這還不夠。他聲稱：“想要最終提升我們的腦力，需要直接聽取或者控制單個神經(jīng)元。而且想要實現(xiàn)這一目標我們就得直接接觸大腦組織，現(xiàn)在至少需要進行手術來穿過頭骨。”

　　Koch提出，大腦植入物已經(jīng)能夠幫助癱瘓病人操控計算機和機器人，而且科學家們也在探索是否能夠將其作為一種治療抑郁癥及其它精神障礙的方式。他聲稱，未來的大腦植入物能夠迅速幫助我們下載大量的知識，這樣我們甚至不需要嘗試就能夠學習新的技能，就像黑客帝國中的尼奧學習駕駛直升機一樣。

　　Koch稱：“另外一個令人激動的科研領域就是借助直接的神經(jīng)元間連接，將兩個大腦或者更多的大腦融合到一個意識大腦中。就像《星際迷航》中的博格一樣。”Koch呼吁設計出安全、廉價、可靠而且耐用的設備和程序來操控頭骨保護下的大腦工作過程。

　　提到大腦植入物就不得不提到該領域的兩位先驅者Jose Delgado和Robert Heath，他們分別在一只公牛和一位同性戀男性身上進行了試驗。對于Koch的提議他們肯定會非常喜歡。但是Koch忽視了他的想法帶來的明顯問題。壞人入侵我們智能手機和平板電腦的事實已經(jīng)非常令人恐懼，那么他們是否能夠入侵我們的大腦呢?大腦植入物會讓統(tǒng)治者獲得終極的大腦信息讀取和思想控制能力。

　　但是最重要的是，我們距離Koch想象的大腦強化技術還遙遙無期?？茖W家們一直在對治療神經(jīng)性疾病相關的神經(jīng)技術進行試驗，半個多世紀以來他們收獲甚微。將神經(jīng)組織和數(shù)字技術可靠的整合到一起需要打破神經(jīng)編碼，而神經(jīng)編碼相當于大腦內負責認知、記憶、情感和決定工作的大腦軟件。但是Koch的提議讓人懷疑是否能夠在不久的將來解開神經(jīng)編碼。

　　神經(jīng)系統(tǒng)科學對于神經(jīng)編碼的研究有著太多的候選對象，比如說群體編碼、速度編碼、時間編碼、祖母細胞編碼和混沌編碼等等。Koch曾經(jīng)聲稱，幾乎可以確定神經(jīng)編碼不會像遺傳編碼那樣簡單和普遍。

　　神經(jīng)編碼似乎在不同的物種中有所不同，即使是同一物種也存在不同的感知模式。Koch解釋稱：“與聽力相關的編碼不同于嗅覺編碼。部分原因是構成詞語的音素變化較快，而氣味變化較慢?；蛟S并沒有普遍概念來管理神經(jīng)信息處理過程，而且大腦具有驚人的適應性，能夠提取每一個信息并且在需要的時候形成新的編碼。因此對大腦處理信息了解太少的原因就在于，我們難以了解當時的編碼方法?！?/p>

　　Koch的神經(jīng)編碼研究一直都讓人質疑。因為從他開始研究以來只有諸多的神經(jīng)研究的宣傳出現(xiàn)，但神經(jīng)編碼研究并沒有真正的突破性進展。Koch現(xiàn)在已經(jīng)重點關注一種名為綜合信息理論的智力模型。這個模型表明，即使是單一的質子或許也是有意識的，這意味著意識遍布整個宇宙。但他的這一理論似乎已經(jīng)透漏出一種絕望的信號。

　　因此他的研究方向轉向了把人類打造成超級智慧的半機械人。Koch似乎在為他的大腦研究項目尋找一個偉大的理由。Koch也在真正擔憂人類的未來。去年他就在一次采訪中表達了自己對于不平等、政局不穩(wěn)、核恐怖主義和戰(zhàn)爭的擔憂。他擔心未能解決這些問題的科學會加劇這些問題。

　　比如說，人工智能研究的進步可能導致人類運輸工失業(yè)。Koch稱：“大量的卡車和出租車都將實現(xiàn)自動駕駛，因為這項技術更安全、更廉價而且更迅速。那么因此失業(yè)的這350萬駕駛員將何去何從?我們要把他們打造成Java程序員嗎?這值得懷疑，如果我們不照顧他們，他們就有可能挨餓，而且我們也將面臨更多的社會問題?！?/p>

　　人工智能也可能從其它方面造成嚴重的破壞。比如說，一個股票篩選程序或許會刺激人們進行戰(zhàn)爭來提升國防股的表現(xiàn)。Koch解釋稱：“它并不是要占領世界，只是想要讓自己的投資回報最大化，而意外一直都是存在的。此外，機器或許最終將比人類聰明，那才是我們要擔心的事情。”