摘要：李德毅院士認為，腦認知的內涵包括記憶力、計算認知和互動認知。計算固然重要，記憶更重要。腦認知的本質是統計認知，多次反覆在感知、認知、行動過程中形成不確定性，動態演化過程從時間上看是積分，就變成記憶。
為了更好地引導和推動我國人工智慧領域的發展，由中國人工智慧學會發起主辦，csdn承辦的2015中國人工智慧大會（ccai 2015）於7月26-27日在北京友誼賓館召開。本次會議的主旨是創辦國內人工智慧領域規模最大、規格最高的高水平學術和技術盛會，匯聚國內外頂級的專家學者及產業界人士，圍繞當前最新熱點和發展趨勢的話題進行交流與**，並針對「機器學習與模式識別」、「大資料的機遇與挑戰」、「人工智慧與認知科學」和「智慧型機械人的未來」四個主題進行專題研討，努力打造國內人工智慧前沿技術和學術交流的平台。
在第二天的主題報告環節，中國工程院院士、中國人工智慧學會理事長李德毅發表題為《腦認知的形式化——從研發機器駕駛腦談開去》的主題報告。他表示，從學科交叉的角度，要想解釋腦認知之謎有兩條路：腦認知的神經學方法和腦認知物理學方法。結合腦認知物理學方法研究生物腦的形式化，主要是解決這些問題：腦認知的形式化可以不可以先關注腦認知的社會屬性？人腦是如何反應客觀物理世界？人腦如何從外部環境中獲得知識和技能的？人腦是如何根據已知解決未知的？人腦的想象力即如何形成創新的？
李德毅認為，腦認知的內涵包括記憶認知、計算認知和互動認知，其中記憶比計算更重要。他解釋說，腦認知的本質是統計認知，對世界的認知不是一次完成的，需要多次反覆，在不停的感知、認知和行動過程中形成不確定性，這就是進化。動態演化過程從時間上看是積分，就變成記憶。計算認知方面，人腦沒有多種計算，只有乙個計算方法——相似計算。互動認知則具有二重性，除了腦認知的往返跳躍、並行處理，另外乙個重要特點是腦通過感知和外部世界互動。由此看來，馮·諾伊曼計算架構中，計算、儲存和互動相互分離，計算機只有計算智慧型，沒有記憶智慧型和互動智慧型。這也意味著認知智慧型的實現需要一種新的計算模型。
基於上述三個方面的研究，李院士認為，腦認知形式化一開始不必糾結於高併發、大流量和大資料資訊編碼等，而是要懂得忽略和聚焦，懂得抽象和分離。他分享了「駕駛腦」的試驗，機器駕駛選擇性忽略腦認知對人體內分泌系統，對軀體神經系統、對心肺機能、對自身生存相關行為的控制和調節等，只關注安全駕駛這個特定注意。駕駛腦用機器模擬人腦對安全駕駛的自學習和駕駛技能積累能力，尤其重要的是並不模擬在駕駛過程中與安全駕駛無關的其他認知活動，並做到乙個板卡上，以微秒級並行模擬人腦的記憶認知、計算認知和互動認知的三位一體。
他演示了2023年設計成功的北京到天津高速公路全程的無人駕駛，全程沒有人工干預。設計上包括感知、認知和行動三大功能模組，其中長期記憶、工作記憶和動作記憶非常重要，採用了gpu加cpu加fpga加asic的技術。
李德毅最後表示，人腦特定問題域的認知能力可以先區域性地形式化，哪怕在微觀上不具有組織結構的相似形。當千千萬萬的特定機器認知腦，逐步形式化之後，通過移動網際網路、雲計算和大資料，將有可能倒逼並逼近「人造生物腦」。
本文**於"中國人工智慧學會",原文發表時間"
2015-07-30"
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