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　在这个平台上，除了生物智能和人工智能，还有一个新课题是研究人机融合系统的描述、建模和控制，这是一个全新的、有人融合进去的系统。这一类共生系统怎么研究，值得关注。

　　李德毅：我同意王教授的观点，即人的思维和意识是能够控制的。我认识一个在美国科学院从事生理学研究的脑科学家，我说我想做一个机器驾驶脑，你给我画一个人脑的功能结构图吧。他的回答让我很沮丧，他说脑组织的结构图随时可以画，脑功能的结构图100年也出不来。虽然沮丧，但我觉得他的这番话值得我们思考。

　　严伟：模拟脑做得最好的还是CPU。IBM有个科学家做了一个模拟神经元芯片，能模仿从电路到脑的过程。如果脑的功能100年都画不出来，电路怎么实现?电路要有明确的实现方式，神经元就是一个互相串联的系统。它也有内在的脑结构，如果要模拟人脑，我们希望有大脑的一些功能出来，这样做电路的就可以有一个方向了。

　　李德毅：刚才严伟教授提到，如果人脑功能结构图100年出不来，机器脑怎么出得来?我前面说过，虽然我们不可能把人脑所有认知能力都做出来，但如果特定情境和局部环境下的认知能力，如驾驶脑、运算脑、下棋脑、情感脑等可以逐步做出来的话，那么由人工智能技术构建的千千万万特定认知机器的脑，通过移动互联网、云计算和大数据，是否可以逼近人造脑呢?

　　自我学习能力是人工智能面临的大挑战

　　让机器人实施某种单一功能，比如开车、扫地，目前已经能做到，但是，机器人(或人工智能)要能具备自我学习的能力，这在目前仍是一个很大的挑战。从这一点上看，机器人要超越人目前还难以实现。

　　张轮：否认人工智能的威胁是不现实的，它对人类肯定有威胁，但是威胁在什么地方，我们又该如何看待这个威胁?从微观、局部地去看一些职业的或者环境的改变，肯定是有威胁的，但对人这个物种丝毫不构成威胁。机器人其实早就出现了，我们现在所理解的机器人是20世纪下半叶出现的可编程机器人，可编程机器人可以把一些算法模型融入，这样人类就有可能把自己的思想融入到机器中去。

　　人类目前对自己的智能并没有完全了解，在并不完全了解的情况下把人的意图传达给机器人，就存在很多的不确定性和可能性。我们的思维主要是基于生物启发，所以就出现了下棋的机器人，机器人很多地方比人强，它的计算能力比人强，它能记很多东西。但智能的一个核心问题是它不可测，我们大脑处在什么水平不可测，甚至你我之间谁更聪明，这些都不可比。

　　机器人的进化有两个方面，即能力和功能的拓展。让机器人实施一个功能，比如开车、扫地或者唱歌，已经都能做到。但是能力的培养，即机器人要能自我学习，这在目前的人工智能研究中是一个很大的挑战。从这一点上看，机器人想超越人，目前还难以实现。
文章链接：工控中国 http://www.gkzhan.com/news/detail/55090.html