吴朝晖:混合智能-迈向人工智能2.0的新突破
作者：吴朝晖，计算机应用专家，浙江大学校长，中国科学院院士
出处：《百名院士谈建设科技强国》，中国科学院、中国工程院编，人民出版社
科技创新关乎社会生产力和综合国力的提升,是牵动国家发展全局的关键所在。人工智能作为引领未来科技创新的战略性技术和推动产业变革的核心驱动力，是经济发展的新引擎、社会进步的加速器,已成为全球战略必争的科技制高点。在2018年的两院院士大会上，习近平总书记从建设社会主义现代化强国的战略高度，明确提出要以信息化、智能化为杠杆培育新动能，推进互联网、大数据、人工智能同实体经济深度融合。这为人工智能发展指明了战略方向。
吴朝晖院士
在移动互联网、大数据、超级计算、传感网、脑科学等新理论新技术以及经济社会发展强烈需求的共同驱动下，人工智能进阶到2.0的发展新阶段。混合智能是人工智能2. 0阶段最为重要的发展重点和突破方向之一，其在学科 、理论、技术等方面的整体推进,必将引发经济社会从宏观到微观各领域的重大变革深刻改变人类生产生活方式和思维模式，实现社会生产力的全面进步。
一、从人工智能到混合智能的跃升
放眼全球，世界主要发达国家、国际组织、顶尖大学等均把脑科学和人工智能发展放在战略层面进行系统布局、主动谋划，希冀以此获得战略新主动打造竞争新优势、开拓发展新空间。诚然，脑科学和人工智能都在各自领域实现了超乎想象的引领性发展，如人类对脑结构脑功能和脑智能的探索和认识日新月异;人工智能呈现出深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控等新特征,但从脑神经科学研究角度来看，要完全弄清脑智能仍是件比较遥远的事情;从人工智能发展角度看，目前人工智能高级认知功能还远弱于人类自身。人类智能(脑)和机器智能(人工智能)研究智能问题的起点虽有不同,但两者之间相互影响、相互促进愈发深人，为人类从多个角度探索更强智能提供了可能和启发,如人们开始思考利用深层次的人类智能去创建更智慧的机器等问题。
半个多世纪的人工智能研究表明，机器在搜索、计算、存储、优化等方面具有人类无法比拟的优势，然而在感知、推理、归纳和学习等方面尚无法与人类智能相匹敌。鉴于机器智能与人类智能的互补性，我们多年前提出了混合智能( cyborg inelligence ，ci)的研究新思路，即将智能研究扩展到生物智能和机器智能，融合各自所长，实现互联互通，创造出性能更强的智能形态。混合智能是以生物智能和机器智能的深度融合为目标，通过相互连接通道，建立兼具生物(人类)智能体的环境感知、记忆、推理学习能力和机器智能体的搜索、计算、优化、存储的新型智能系统。
二、混合智能的原型实现与平台构建
围绕感知增强、认知增强以及闭环交互，我们从混合智能的计算体系展开研究与探索,分别研制了视听觉增强大鼠机器人学习增强大鼠机器人癫痫预测-抑制大鼠闭环系统,以及混合智能软硬件支撑平台cyborgware,从而验证了智能增强的可行性与科学性推动了混合智能的创新性发展。
浙大在脑与脑机融合领域的研究处于领先水平
面向混合智能三层体系结构的感知行为层与机器端任务规划层的相互调用目标,我们构建了视听觉增强大鼠机器人。
基于感知决策与行为层互联互调,我们构建了学习增强大鼠机器人。通过行为学实验发现,混合智能的大鼠比单纯生物大鼠表现出更好的迷宫探索能力。
双向互适应机制是混合智能系统的核心要素。一方面,机器从生物读取信息，智能感知脑的状态以适应脑的变化;另方面， 机器 向生物输入随大脑状态变化的调控信号，由于脑对外部输人具有可塑性，从而形成脑对外部刺激的适应。
为了能够更加方便、快速地构建一个混合智能系统并支撑其运行，我们特别研制了混合智能软硬件支撑平台。
三、混合智能的应用前景与发展展望
随着信息技术、神经科学、材料科学等科技的快速发展,计算嵌入到生物体并与之无缝融合,将成为未来计算技术的一个重要发展趋势。在此背景下,混合智能探索生物智能与人工智能的深度协作与融合，有望开拓形，成一种非常重要的新型智能形态。
作为一个新兴的研究方向,混合智能在理论、技术等领域都亟待进一步的研究与探索。
面向全面建设社会主义现代化国家的新征程，以混合智能为代表的新一代人工智能将进一步服务国家战略需求，聚焦机器学习算法，大数器智能、跨媒体感知计算混合增强智能人机协同智能等重大问题开展前沿研究，加速构筑人工智能先发优势;将进一步引领学科交叉汇聚，深度推动神经系统科学、认知科学、计算机科学等领域的互动融合，不断优化人工智能的学科体系与发展生态;将进一步打通创新发展链条，更加主动适应人工智能创新链和产业链深度融合的趋势,持续推动人工智能的应用转化。未来可期，只要我们在混合智能等前沿领域乘势而上，实现关键核心技术的重大突破，就一定可以抢占人工智能发展的先机，加快推进我国的科技创新事业，为建设科技强国贡献力量。
诵读人：网络中心 企业党支部 乔红超、齐勇
