想讓機器人更聰明？IBM正在測試人腦運算法則 _想讓

十多年來， Palm創始人杰夫霍金斯(jeffhawkins)把所有的時間和積蓄都花在了一個理論上，這個理論將解釋人腦的工作原理，并為一個全新的人工智能軟件提供理論基礎。然而，盡管機器學習在谷歌等公司中發揮了核心作用，但霍金斯的努門塔公司并沒有對科技行業產生太大影響。

最后，一個科技巨頭對他的理論感興趣。

IBM在加州圣何塞的almaden研究實驗室成立了一個研究小組，研究Numenta的學習算法。他們使用這些算法來分析和測試衛星圖像，他們還在設計一臺可以在硬件上實現霍金斯想法的計算機。霍金斯說，大約有100人參與這個項目。這個項目的內部名稱是“Cortex學習中心” 。

IBM不允許項目負責人溫弗里德威爾克(WinfriedWilcke)接受媒體采訪，但他在今年2月于桑迪亞國家實驗室舉行的一次會議上公開描述了自己的工作。他稱贊Numenta的軟件比其他機器學習軟件更接近生物現實，能夠更有效地分析原始數據。在使用機器學習軟件之前，專家通常需要用樣本數據對其進行訓練。Wilke說， Numenta的軟件可以讓機器學習解決更多的問題。

【想讓機器人更聰明？IBM正在測試人腦運算法則】 機器學習被谷歌和其他計算機公司用來完成各種任務，例如圖像分類和處理口語短語。許多研究人員正在專注于一項名為“深度學習”的技術，該技術用于訓練多層人工神經網絡來發現數據中存在的模式。結果是顯著的，但深度學習并不緊密模仿生物學。

Numenta的算法也在網絡中工作，但研究人員的目標是準確再現由大腦外層的大約100個神經元組成的神經回路的運行，稱為新皮層。

霍金斯說：“我們不僅要從人腦的生物功能中獲得靈感，我的目標是完全再現人腦的功能。”他認為大腦認識世界的能力來自這些神經回路。在軟件中模仿這些電路將使機器學習軟件更加強大。他說：“這樣我們就能創造真正的機器智能。”

威爾克在桑迪亞實驗室會議上表示， Numenta已經在使用生物線索和編寫實用軟件之間達成了平衡。威爾克說：“我們似乎找到了突破點。Numenta的算法不會過于簡單或過于復雜，這使得構建大規模模型成為可能。”

IBM的研究團隊正在研究使用Numenta的算法來分析農作物的衛星圖像，并從數據中發現機械故障的早期跡象。威爾克說，他們正在開發一種新的計算機，可以在物理上復制努門塔的算法。

要制造這種計算機，需要堆疊幾個硅片，然后將這些硅片連接起來，模仿Nementa算法中的網絡。

然而，一些計算機科學家和神經科學家批評了霍金斯的計劃，稱它與他聲稱的不同。紐約大學心理學教授、人工智能初創公司GeometricIntelligence的聯合創始人加里馬庫斯(GaryMarcus)表示， Numenta的模型可能比人工神經網絡更接近大腦的工作方式。“然而，這種模式仍然過于簡單化。到目前為止，我還沒有看到無可辯駁的論據來證明這些項目可以在任何重大挑戰領域取得更好的結果。”

馬庫斯霍金斯的算法只是模仿了一些已知的工作機制，而大腦的大部分機制仍然是個謎。到目前為止， Numenta的技術成果仍然有限。他說：“我沒見過他們嘗試處理自然語言理解，或者在圖像識別方面有什么最先進的成果。”

盡管霍金斯指出， IBM接受他的想法表明了它的價值，但他似乎并不特別渴望看到結果。他已經放棄了將2013年推出的名為Grok的軟件推向市場以獲取利潤的計劃。Grok軟件用于發現云軟件日志中的異常現象， Hawkins表示這款軟件即將免費發布。

Numenta公司的20名員工現在正專注于完善基于Hawkins原始理論的算法，專注于讓軟件學會控制引擎或其他物理設備，這對機器人來說將非常實用。霍金斯說：“我們很幸運得到了投資，我自己也有一些資金，所以我們不用馬上投產。我們相信，我們正在為未來30年奠定知識產權基礎。”