編者按：Jeff Hawkins是美國(guó)著名發(fā)明家、計(jì)算機(jī)科學(xué)家和神經(jīng)科學(xué)家，美國(guó)工程院院士。2004年，他出版了一本科普著作《On Intelligence》，把人工智能這個(gè)陌生概念播撒到無(wú)數(shù)人的心里。和現(xiàn)有機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等研究不同，他的研究方向是破解人類大腦的工作機(jī)制，然后把它用于計(jì)算機(jī)。就像許多教授在大會(huì)上所詬病的，他也曾批評(píng)過(guò)現(xiàn)有“AI研究”不過(guò)是搜集數(shù)據(jù)。14日，《紐約日?qǐng)?bào)》撰寫了一篇專欄，向我們揭示了這位高深莫測(cè)的大師的近況，以及他的神經(jīng)科學(xué)研究。

Jeff Hawkins

在構(gòu)建人工智能的全球競(jìng)賽中，這是個(gè)被錯(cuò)過(guò)的機(jī)遇。

Jeff Hawkins，一個(gè)用了十年時(shí)間潛心研究人類大腦奧秘的硅谷老兵，原本已經(jīng)同意與世界領(lǐng)先的AI實(shí)驗(yàn)室——DeepMind安排會(huì)面了。

DeepMind是Google母公司Alphabet旗下的一家子公司，它的科學(xué)家們正致力于制造出一臺(tái)機(jī)器，讓它能完成大腦所能做的所有任務(wù)。而Jeff Hawkins早在十幾年前就創(chuàng)辦了一家小公司Numenta，它的目標(biāo)是弄清楚大腦是如何工作的，然后對(duì)其進(jìn)行逆向工程。

但這場(chǎng)本該在4月進(jìn)行的會(huì)面還是夭折了。DeepMind聘請(qǐng)了上百名優(yōu)秀AI研究員，擁有一支經(jīng)驗(yàn)豐富的神經(jīng)科學(xué)家團(tuán)隊(duì)，但在訪問前夕，Jeff Hawkins和DeepMind的創(chuàng)始人之一Demis Hassabis進(jìn)行了一次對(duì)話，讓后者發(fā)現(xiàn)整個(gè)倫敦實(shí)驗(yàn)室?guī)缀鯖]有人能理解Hawkins的工作。

正如Hawkins所說(shuō)的，在世界能夠構(gòu)建人工智能之前，它必須先解釋人類智能，這樣我們才能創(chuàng)造出真正能像大腦一樣工作的機(jī)器。“你不必模仿整個(gè)大腦，”他說(shuō)，“但你必須了解大腦如何運(yùn)作，并模仿其中的重要部分?！?/p>

這也是他的公司Numenta的工作目標(biāo)?，F(xiàn)年61歲的Hawkins以工程師的身份開始了自己的職業(yè)生涯，他創(chuàng)辦了兩家傳統(tǒng)移動(dòng)計(jì)算機(jī)公司Palm和Handspring，并在此過(guò)程中自學(xué)了神經(jīng)科學(xué)。

現(xiàn)在，在Numenta工作了十多年之后，他認(rèn)為自己和一些一起工作的研究人員正在努力解決這個(gè)問題。在周一于荷蘭舉辦的一場(chǎng)會(huì)議上，他將公布團(tuán)隊(duì)的最新研究：大腦功能的基本組成部分——皮質(zhì)柱的內(nèi)部運(yùn)作機(jī)理。

對(duì)于這項(xiàng)研究，機(jī)器學(xué)習(xí)社區(qū)的研究人員們會(huì)是什么反應(yīng)呢？是肯定Hawkins研究的價(jià)值，還是認(rèn)為他不正統(tǒng)、太自信？目前這還是個(gè)未知數(shù)。

Jeff Hawkins將在荷蘭的會(huì)議上展示團(tuán)隊(duì)最新成果

Hawkins一直沉浸在自己對(duì)大腦工作機(jī)制的包羅萬(wàn)象的想法中。這和一般神經(jīng)科學(xué)家不一樣，他們的目標(biāo)往往是研究果蠅大腦，或是人類視覺的某一細(xì)節(jié)，這也是Hawkins比他們更進(jìn)一步的地方。

他的理論始于皮質(zhì)柱。所謂皮質(zhì)柱，指的是大腦皮質(zhì)的基本功能單位，又稱功能柱。它是新皮質(zhì)的重要組合部分，新皮質(zhì)是哺乳動(dòng)物大腦皮質(zhì)的大部分，與視覺、聽覺人類語(yǔ)言、理性等高等功能有密切關(guān)系。但是，目前神經(jīng)科學(xué)家對(duì)新皮質(zhì)的工作原理尚且存疑。

Hawkins認(rèn)為皮質(zhì)柱在處理每個(gè)任務(wù)時(shí)使用的都是相同的方法，相當(dāng)于計(jì)算機(jī)執(zhí)行不同任務(wù)時(shí)往復(fù)循環(huán)地使用單一算法。對(duì)于花費(fèi)數(shù)十年建立新型計(jì)算設(shè)備的人來(lái)說(shuō)，這個(gè)想法非常合乎邏輯。

因此他要做的就是找出這種“算法”。

雖然有人持懷疑態(tài)度，但不少神經(jīng)科學(xué)家還是很喜歡這個(gè)想法的，有人甚至也在做類似的研究。他們都對(duì)Hawkins的廣泛思考持贊許態(tài)度，畢竟在學(xué)術(shù)界，做一個(gè)特立獨(dú)行的人真的很不容易。而在Hawkins看來(lái)，當(dāng)你為自己的科研工作投資資金時(shí)，整件事會(huì)更容易一些。

盡管如此，有些人還是對(duì)他自籌資金的行為生出了另一種擔(dān)憂，排開對(duì)學(xué)術(shù)互動(dòng)嚴(yán)謹(jǐn)性的影響，這種做法會(huì)不會(huì)是一種不切實(shí)際的冒險(xiǎn)呢？事實(shí)上，Numenta多年來(lái)一直在研究大腦一小部分，他們有一個(gè)合理的理由：把大腦的所有工作機(jī)制拼接在一起是一項(xiàng)艱巨而難以理解的任務(wù)。

“很明顯，我們需要更好地了解什么是智能?！盡IT的神經(jīng)科學(xué)家Tomaso Poggio在采訪了Hawkins和Hassabis后如是說(shuō)，“而Hawkins正在努力揭示這一點(diǎn)。”

如果Hawkins的工作成功了，那他帶給AI社區(qū)的啟發(fā)和影響將遠(yuǎn)超AI現(xiàn)在取得的成就。今年來(lái)，Google、蘋果和亞馬遜等公司已經(jīng)在自動(dòng)駕駛汽車、智能助理、即時(shí)翻譯軟件等領(lǐng)域獲得了不少突破。

它們都依賴于“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”，這是一種以大腦中的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)為模型的數(shù)學(xué)系統(tǒng)。由于科學(xué)家們不理解大腦的工作原理，他們無(wú)法重建大腦，也無(wú)法復(fù)制大腦的重要功能。

Jeff Hawkins的科研團(tuán)隊(duì)

按照Allen腦科學(xué)研究所的首席科學(xué)家兼總裁Christof Koch的說(shuō)法：“到目前為止，大腦是已知宇宙中最復(fù)雜的高度興奮物質(zhì)。我們甚至不了解蠕蟲的大腦?！?/p>

來(lái)自破解大腦的召喚

1979年，憑借對(duì)DNA的研究獲得諾貝爾獎(jiǎng)的Francis Crick在Scientific American上發(fā)表了一篇文章，他呼吁建立一個(gè)包羅萬(wàn)象的大腦理論，以解釋人腦這個(gè)“深刻而又神秘”的器官。

就在當(dāng)年，Hawkins在康奈爾大學(xué)獲得電氣工程學(xué)位，開始步入職業(yè)生涯，他先后供職于計(jì)算機(jī)芯片巨頭英特爾和一家早期筆記本電腦公司Grid Systems。但在讀了雜志上的那篇文章后，他意識(shí)到只有研究大腦才是自己的畢生追求。

那時(shí)他還在英特爾，他向上級(jí)申請(qǐng)建立一個(gè)神經(jīng)科學(xué)實(shí)驗(yàn)室，但這個(gè)提議很快就被拒絕了。于是Hawkins轉(zhuǎn)而在加州大學(xué)伯克利分校求學(xué)，不幸的是，他的博士研究計(jì)劃也被斃了。在那個(gè)年代，Hawkins的種種經(jīng)歷都足以說(shuō)明他是個(gè)異類。

時(shí)間來(lái)到1992年，他創(chuàng)辦了自己的公司Palm Computing。在iPhone出現(xiàn)的15年前，這家公司已經(jīng)為大眾制造了一臺(tái)手持電腦。但Hawkins顯然沒有忘記自己的理想，當(dāng)他聘請(qǐng)Donna Dubinsky作為公司的CEO時(shí)，他曾警告道：只要有可能，我就會(huì)放棄與Palm合作，重返神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域。每每憶及此事，Dubinsky就不由感慨：“這件事一直在那里，一直在后臺(tái)醞釀著。”

1996年，U.S. Robotics以400萬(wàn)美元收購(gòu)了Palm。大約兩年后，Hawkins和Dubinksy一起離開了，他們創(chuàng)辦了一家新公司Handspring。四年后，Palm重新恢復(fù)獨(dú)立，并在2003年收購(gòu)了Handspring 1.92億美元的股份。

第二次把公司賣了之后，Hawkins終于建立起了自己的神經(jīng)科學(xué)實(shí)驗(yàn)室。但它的壽命非常短，因?yàn)橐粋€(gè)充滿學(xué)術(shù)氛圍的實(shí)驗(yàn)室不足以支撐Hawkins對(duì)他的新皮質(zhì)理論的研究。于是，他聯(lián)合Dubinsky和另一名人工智能研究員Dileep George一起創(chuàng)立了Numenta。

在剛開始的幾年間，這家公司嘗試過(guò)銷售自制軟件，但在Dileep George離開之后，它又進(jìn)入了一個(gè)單一的項(xiàng)目。現(xiàn)在它主要由Hawkins本人資助——當(dāng)然他不會(huì)透露自己花了多少錢——公司的唯一目的是解釋新皮質(zhì)的工作原理，然后對(duì)其進(jìn)行逆向工程。

Jeff Hawkins：“你不必模仿整個(gè)大腦，但你必須了解大腦如何運(yùn)作，并模仿其中的重要部分。

一杯澄澈的咖啡

在Numenta內(nèi)部，Hawkins獨(dú)占一間小辦公室，辦公室外是另外五名神經(jīng)科學(xué)家，大多是自學(xué)成才。

Hawkins說(shuō)，大約兩年前，他正坐在辦公室里，盯著咖啡杯。

他摸了一下杯子，用手指劃過(guò)杯沿。突然，仿佛有靈感迸現(xiàn)，他跳了起來(lái)，快速向門外跑去。

他一頭扎進(jìn)剛吃完午飯的妻子的懷里——研究副總裁Subutai Ahmad，他偶然發(fā)現(xiàn)的最親密的合作者——一邊大聲喊著：“皮質(zhì)知道一切的位置！”這個(gè)舉動(dòng)讓Ahmad一頭霧水。

當(dāng)Hawkins盯著杯子看時(shí)，他意識(shí)到皮質(zhì)柱不僅僅是捕獲感覺，它們還能確定激活那些感覺的位置。它們捕捉世界的方式是三維的，而不是二維，一切都與周圍的事物有關(guān)。

直到最近，沒有人理解新皮質(zhì)是如何將視覺上平面圖像轉(zhuǎn)換為大腦中的真實(shí)物體的。 但我們弄清楚了這一點(diǎn)的工作原理。我們推斷出新皮層的所有輸入都與表示“位置”的信號(hào)配對(duì)。當(dāng)你看到杯子的圖像時(shí)，圖像的每個(gè)部分、每個(gè)線段都會(huì)被分配一個(gè)相對(duì)于三維杯子的位置。它類似于在計(jì)算機(jī)中創(chuàng)建對(duì)象的CAD模型。我們的理論解釋了為什么你能在看到二維杯子線條時(shí)能感知到三維的杯子，以及為什么你可以想象它旋轉(zhuǎn)的樣子、觸摸的感覺。它還解釋了為什么即使你移動(dòng)視點(diǎn)，把視點(diǎn)固定在圖像上的不同位置，你對(duì)杯子的感知也是穩(wěn)定的。只要將輸入特征指定到相對(duì)于杯子的正確位置，圖像相對(duì)于視網(wǎng)膜出現(xiàn)的位置就無(wú)關(guān)緊要了?！狫eff Hawkins《強(qiáng)人工智能的秘密》

Hawkins堅(jiān)信，如果皮質(zhì)柱以這種方式處理視覺和觸覺，那么它們也會(huì)以類似的方式處理聽覺、語(yǔ)言甚至數(shù)學(xué)。從那以后，他一直在努力證明這一點(diǎn)。

他說(shuō)：當(dāng)大腦構(gòu)建一個(gè)世界模型時(shí)，一切都有相對(duì)于其他一切的位置。這就是它理解一切的方式?！?/p>

他和AI社區(qū)研究人員之間的關(guān)系一直很緊張，但其中的癥結(jié)并不是學(xué)界覺得Hawkins錯(cuò)了，而是他們根本不理解他從事的研究——如此與眾不同，如此雄心勃勃。

“為了推動(dòng)科學(xué)進(jìn)步，Hawkins一直在努力的事情不能陷入困境。他可以從其他神經(jīng)科學(xué)家的廣泛實(shí)驗(yàn)中借鑒并受益?！奔永Ｄ醽喲芯繉?shí)驗(yàn)室Janelia Research Campus的高級(jí)主管Nelson Spruston表示，“連續(xù)循環(huán)的測(cè)試和修改生物學(xué)啟發(fā)的神經(jīng)計(jì)算模型是開發(fā)富有洞察力的大腦理論的關(guān)鍵?！?/p>

從另一方面看，Nelson Spruston也包含這樣的潛臺(tái)詞：Hawkins將不得不為了更嚴(yán)格的審查公開自己的研究，并找到和其他研究團(tuán)隊(duì)的互動(dòng)方式——他們可能從未以他的方式看待大腦。