第3章 智慧之门访谈一·类脑计算
他回忆道：“当时，在虚拟鸡尾酒会中，我看见一个有点像披头士的年轻人站在一边，周围没什么人。
他似乎也看见了我，冲我笑了笑。
我想这可能是某个新晋的讲师吧。
出于礼貌，我走了过去，对他说道：‘你好，我叫林柏翠，是南加州大学计算机系的系主任，目前专注于通用模型、自然语言处理等方向，请问你是研究什么方向的？
’他露出一脸憨厚的笑容说道：‘你好，我是大卫·马尔，我是计算神经科学和计算机视觉的创始人。
’听到大卫·马尔的名号，我着实吓了一跳，深感自己的唐突。
不过我立刻意识到，这是大卫·马尔的虚拟数字人，是主办方按照大卫在世时的形象制作的，也难怪看起来那么年轻了。
知道是虚拟数字人后，我试探性地问了他一句：‘马尔先生对人工智能的发展方向有什么看法吗？
’‘大卫’应该是按照设计好的程序，回答我说：‘我认为，人脑的意识从计算角度看是由三个层级完成的，分别为计算理论层、算法表征层和物理实现层。
而我的灵感大都来自于我生理学的背景，人脑就是人工智能最好的模板！
请问阁下怎么看？
’我心想这虚拟数字人做得还挺专业，回答道：‘马尔先生，我非常同意你的看法！
’‘大卫’最后跟我礼貌地告别：‘好的，林教授，祝你研究顺利！
’虽然跟虚拟数字人的对话显得有些机械，‘大卫·马尔’那句阐述自己理论哲学的话却深深印入我的脑海。
虚拟鸡尾酒会结束后，我便陷入了深深的思考。
“其实，在那次暑期会议之前半年，我刚刚从亚马逊离职，重新返回学术界。
在亚马逊的时候，我专注于大数据和大模型方向的研究。
我最重要的工作成果就是参与亚马逊精选知识库的构建和亚马逊雅典娜计划的实施。
当时，我们采用了各种自动化的技术和巧妙的策略构建了一个包含人类社会方方面面知识的包括图片、文字、视频、音频和机器人控制指令的错误信息极少的知识库。
使用这个知识库，在亚马逊云上我们训练了一个超级通用模型雅典娜，希望它能全知全能。
在三年多的时间内，我们通过不断迭代，提升雅典娜的规模并降低它的能耗。
最终我们使得雅典娜拥有50万亿个参数，能够在各种人工智能竞赛中拔得头筹。
而且，通过对知识库的自动化升级，我们让雅典娜能够持续保持智能的领先优势。
雅典娜研发成功后，公司把它跟亚马逊云深度绑定，让它为亚马逊的各项服务提供高质量的人工智能支持。”
吕思梦略感疑惑地问道：“林院长，既然您在亚马逊的项目取得了如此巨大的成功，您为什么还要从亚马逊离职呢？”
林柏翠说：“虽然雅典娜从表面上看确实十分强大，我们也利用它全面的人工智能能力为亚马逊显著降低了成本，但是它并不完美。
我讲一个比较典型的例子。
在雅典娜取代了百分之五十的亚马逊人工客服之后，高层起初十分高兴，因为这为亚马逊一年节省了数亿美元的成本，亚马逊的股价为此上升了近10个点。
但是三个月后，亚马逊的退货率却上升了百分之三十。
这又让高层十分不满。
经过客户调查发现，在新增的退货事件中，百分之五十的客户在抱怨智能客服不近人情，在对话中客户情绪得不到应有的安抚。
另有百分之三十的客户反馈，一开始智能客服还能理解自己说的意思，在交谈了一会儿后，智能客服却误解了自己的意思，不得不转入人工客服。
同时，百分之八十的客户都认为人工客服的接听速度过慢。
后来，高层不得不重新提高了人工客服的比例，并要求我们继续提升雅典娜的智能水平。
在之后的两年中，我们抽调了数十位金牌客服为我们打造专用的客服技巧知识库，并为雅典娜加入了专门的语言情绪检测功能。
但最终的效果依然差强人意。
我们发现，尽管雅典娜掌握了越来越多的客服专业技巧，记住了越来越多的情景，但是对事物之间的合适性的判断没有本质的提高。
你知道，人是有应变能力的，尤其是金牌客服，他们能根据具体的情况使用合适的交谈策略来促成最优的服务结果。
而由于人类语言的复杂性，具体情况的数量可以说是无穷无尽的，根本不可能穷举后输入。
机器由于学习不到对事物之间合适性的判断，尽管掌握了更多的知识，在具体的应变时，基本靠固有的知识库，还是有一定概率说出不合适或者不正确的话来。
因此，在取代了百分之三十的客服后，雅典娜未能取得进一步的突破。
而我觉得自己既然不能为工业界贡献更多的价值，就应该回到学术界，思考新的路径。
于是，在入职亚马逊五年之后，我又回到了学术界。
并在半年后参加了麻省理工的那次暑期会议。”
吕思梦接着问道：“那么您和大卫·马尔先生的虚拟人交谈之后，想到了哪些问题呢？”
林柏翠整理了一下思路，停顿了一小会儿，又清了清嗓子，然后说道：“人的大脑大概有160亿个神经元细胞，而我们的雅典娜己经拥有了50万亿个参数。
当然如果算上神经元之间的突触连接，大脑中的参数量可以达到160万亿。
但不管怎么说，雅典娜的参数量己经和大脑很接近了。
然而，雅典娜表现出的智能依然只是十分单一的机械式、平面化智能，基本不能进行知识的抽象和重组。
机器智能还有一个重大的缺点，就是耗能太高，雅典娜的训练和运行每年需要耗费上亿美元，只有在大规模使用的企业才能平摊成本。
“如果进行深入的思考，你会发现，现在的人工智能实质上是一种符号主义和连接主义的混合体。
内容上，它采用了符号主义知识库的模式；形式上，它采用了连接主义的模型。
我们在创造一种能够吸纳尽可能多知识的神经网络模型。
‘大卫·马尔’告诉我，人脑是个多层级的计算模型。
符号主义看到的是人类智能的最高级，也就是可以用数理逻辑描述的逻辑思维。
而连接主义看到的是人类智能的最低级，也就是组成大脑的基本单元神经元及其相互连接。
显然处于中间层的，从神经元产生逻辑思维的过程，是缺乏理论描述的。
还有一点，当前的人工智能研究在连接主义创立之后，很少从认知神经科学中寻求灵感，基本只从数学模型的角度来发展神经网络。
通过这些年的实践，我觉得一个不完整的人工智能理论体系和一个不重视认知神经科学的人工智能前进方向很难实现强人工智能，我想做些事情改变这个现状。”
“哇，您这个想法感觉有划时代的意义呢！”
吕思梦激动地说道。
“小吕，过誉了。
不过，这就是我回国创办江云大学类脑研究院的根本原因。
我想通过建立更加完整和贴合人脑的理论来实现强人工智能。
借用卡弗·米德提出的类脑计算概念，就是要创造一个完备的类脑理论。”
“林院长，您当时在美国学术界和工业界应该己经有了很扎实的人脉，您为什么还选择回国创办类脑研究院呢？”
“这有三个方面的原因。
第一个原因跟日本的第五代计算机计划比较类似。
作为科技的后发国家，国内对新的想法和技术更有投入的意愿。
而美国在人工智能方面作为领先国家，总体趋于求稳的策略，更愿意在己经成熟的技术路线上发展。
第二个方面的原因，作为中国人，在美国学校所能争取的资源还是相对有限的。
类脑研究院的建设最理想的情况下需要整合计算机科学与技术、微电子科学与工程、生物学和心理学西种一级学科的人才，至少也需要整合计算机科学与技术和认知神经科学两个方面的人才。
这需要学校投入较多的资源并授予极大的权力，当时我接洽了国内外好几个院校的校长，江云大学承诺给予我最好的资源。
第三个原因则带有我个人的一点主观看法。
经过在欧美国家长期的工作与生活，我有一种感觉，那就是西方文化下成长起来的人才倾向于分解性思维和程序性思维。
这可能与他们规整的字母文字有一定的关系。
在科学的起源阶段，这种思维特性很好地推动了数理逻辑体系的建立和诸多学科的划分，使得人类解决某一方面具体问题的能力得到了极大的提升。
不过在类脑研究上，整体性思维和异步性思维是更加重要的，因为人的意识是大脑各脑区信息汇总的产物，同时各个脑区又有自己独特的节奏和内容。
而这些思维特点又恰恰是中华文明的特质，你看咱们的古文强调的就是整体的意境和词语的灵活搭配，语句并不受过于严谨的语法规则的约束。
两相对比，我觉得中文更符合大脑原生的运作方式。”
吕思梦一脸惊奇：“我还是第一次听说这种观点呢！
不过我觉得您讲的很有道理，中文与西方语言确实具有截然不同的特点。
但我从来没有想过这与大脑和人工智能的研究可以联系起来。
今天还真是从您这儿学到了不少东西啊！
不过据我了解，在去年，也就是2027年，您回国办学的时候，国内顶尖的几所大学都己经建立了自己的类脑研究院好一段时间了，您当时是否有自己不一样的办学理念呢？”
“小吕，你这个问题又提得很好啊！
我当时跟国内几个校长交谈后，他们也跟我介绍了当时国内己有的类脑研究院的状况。
我在进行了一定的了解后，发现它们都存在一个共同的问题。
但在说这个问题之前，我先要发表一下我对类脑人才培养的一些观点。
我相信，类脑理论的建立不同于人工智能之前五十年的发展即以计算机学人才为主力军，是一个需要多学科人才共同努力的事业。
这其实是回归了人工智能初期的状况，大量来自于数学、物理和生理学的科学家共同投身于人工智能理论的研究。
我想要建立的是一个在统一理论框架的指导下各学科紧密合作和深入交流的研究院，是一个培养具有多学科背景、综合性思维但又专长于某一学科的人才的研究院。
我当时发现，己经建立的类脑研究院都采用的是联盟式的合作方式，一方面缺乏一个共同的理论，另一方面缺乏深入的研究和教学合作。
而我想建立的类脑研究院就想改变这种现状，让计算机科学与技术和认知神经科学背景的研究人员能够掌握对方的思维模式。
更加具体地说，就是让认知神经科学的研究持续启发计算机模型的构建，然后让计算机模型的运算验证认知神经科学的猜想。
在教学方面，要让我们的学生在重点掌握一个学科基础知识的前提下全面了解另一个学科的主要基础知识。”
“林院长，通过今天对您的采访，我对类脑研究这个领域又有了全新的认识，我对您的研究院今后的发展也充满了期待。
欢迎您回国执教，祝您的研究院早日取得丰硕的研究成果！”
吕思梦起身和林柏翠热情地握了握手，林柏翠满怀信心地回答道：“谢谢你，小吕，我相信江云大学类脑研究院的未来是充满无限可能的！”
3D投影的影像定格在林柏翠和吕思梦的握手瞬间，然后渐渐消失不见了。
一个西十多岁身材高大穿着棕色格纹西装戴着玳瑁眼镜的老师对面前围拢的同学们说：“今天的开放活动就到此结束了。
大家如果有进一步了解我们类脑研究院的兴趣，可以登录我们的研究院网站或者进入我们的元宇宙研究院和我们的数字老师互动。
如果想报考我们老师的硕士或博士研究生，请将简历发送到相应老师的电子邮箱。
感谢大家今天的参与！”
这人正是组织今天开放活动的类脑研究院计算机系系主任高望川教授。
当参加开放活动的学生逐渐散去后，高望川看见一个三十多岁一身黑色正装的商务人士还站在原地并面带笑容地看着自己。
此人相貌俊朗，镜片后的一双眼睛清澈明亮，似乎蕴含着对未知的向往。
他一下子就猜出了对方的身份，应该是过来洽谈合作的立芯公司的研发总监刘锐，因为他和刘锐约定的时间正好是此时。
高望川客气地问道：“您好，我是江云大学类脑研究院计算机科学与技术系的系主任高望川。
您是立芯公司的研发总监刘锐博士吧?”刘锐也礼貌地回答道：“高教授，您好！
对，是我。”
确认之后，高望川热情地伸出右手，刘锐也赶紧做出回应，两人友好地握了握手。
高望川接着说：“刘博士，我们去会议室详谈吧。”
刘锐说：“好的！”
然后便跟着高望川上楼去了。