以色列公司 Cortica 研发非监督式学习 通用 AI 将至？

以色列特拉维夫的一家初创公司正在寻求改变人工智能感知世界的方式。这家公司名叫Cortica，他们的得意之处是拥有一个公开透明、可验证的机器学习算法，使机器能够在没有指导的情况下学习、分类和描绘事物。

机器和我们一样感知世界

特拉维夫中部一座小型办公楼，那里是以色列蓬勃发展的科技产业中心，二楼有一家 人工智能 公司，也就是Cortica的世界总部，该公司拥有雄心勃勃的目标，即让机器能像我们一样看这个世界。他们是过去几年在世界各地涌现出来的数百家人工智能创业公司之一。

全球人工智能市场目前已超过10亿美元，而科技巨头们正竞相收购，这些巨头正在重新定位自己，以人工智能为先。但这个领域非常复杂，而且知识门槛很高。这些公司的工作大多会涉及“机器学习”、“深度学习”或“神经网络”等专业术语，因为大多数消费者和投资者都不知道它们的真正含义。对于一个没有该领域背景的人来说，很难从那些卖关子的话中分辨出实质的东西。

Cortica的不同之处在于，他们的算法与大多数机器学习算法有区别，后者本质上是黑匣子系统，即使是程序员也不知道系统在做什么，而Cortica的程序公开透明，可以验证。

非监督式学习

它也依赖于人工智能研究的一个分支，非监督式学习。大多数人工智能公司都依赖于算法，这些算法必须由人类来教授，以便学会如何描述自己正在学习的内容。这个过程更慢、更乏味，也更不可能发现新东西。像Cortica所使用的非监督式学习算法，可以在无人指导的情况下自主学习、分类和描述事物。

Cortica是由以色列理工学院的教授Josh Zeevi以及他的两位博士研究生Igal Raichelgauz和Karina Odinaev建立的。以色列这个人口只有800多万的小国，已经成为全球技术创新的中心。以色列现在在纽约证券交易所上市的公司比美国和中国以外的任何国家都多，其中50%的以色列公司是做技术起步的。如果Cortica实现了公司的愿景，它将会上榜以色列成功的初创公司名单。

正如Zeevi教授所说：“电脑本来就能够比人脑做得更好，这是很客观的事实。尽管目前还没有人做到，但Cortica将会实现这个目标。”Cortica的团队在纽约和北京设有办公室，他们相信自己找到了方法，通过模拟人类大脑皮层，令机器可以像我们一样看这个世界。

当你睁开眼睛时，你的脑海中会产生大量的处理过程，模拟这个过程并非易事。当你的眼睑在眼睛后面闪烁的时候，眼睛就会接收到可见的光波，并把它转换成电信号，再把信息传递到大脑后部，从而对所看到的所有物体的大小、形状、深度和颜色等进行分类和分析。然后，所有这些数据都被发送到你的大脑皮层进行进一步的处理，把所有的东西与你曾经见过的其他物体进行比较，再把它们划分成不同的对象。这就是你识别事物，理解并判断其功能的过程。

这种情况每秒钟发生十次，有一种在移动的感觉，因为每一帧都由特定的神经元组成“小集合”，而这正是Cortica技术的一个基本概念，它的灵感来源于神经元的皮层神经网络所展示出的神经生理功能。这种视觉反应是即时触发的，并与Cortica庞大的数据库进行了比较，这些数据包含了由神经网络高度压缩的信号及图像信息等。所有人都表示，这是一种种难以置信的复杂处理过程，然而它却发生在人类睁开眼的每一个瞬间。Cortica认为他们已经成功地进行了模拟。

如今很多公司声称他们几乎快要实现这项技术了，以后机器可以像人类一样轻松流畅地完全如此复杂的处理过程。Cortica认为，他们独特的解决方案是自己领先业内同行的优势，并表示他们将是第一个提出机器与人类拥有一致的视觉系统的公司。这项技术将会有广泛的应用，并会令许多不同的领域产生革命性的变化。从安全摄像头到自动驾驶汽车，再到卫星图像和医疗诊断，这一技术都可以发挥巨大的改善作用。但这些对于Cortica来说，仅仅是该系统发挥作用的开端。

通用人工智能

在人工智能研究领域，让计算机拥有视觉感将是一个重大的进步。再加上自然语言处理方面的进步，人工智能将具备理解并与世界互动所需的基本技能。这将使人工智能研究进入下一个阶段，即寻找计算机科学的圣杯：通用人工智能（AGI）。

与那些被用来输入、输出某些特定信息的狭义人工智能不同，通用人工智能将能够接收各种输入信息，并提供多样化的输出。从很多方面来说，这是人类与计算机的区别，计算机需要接收特定的指令，也只能输出指令所要求的信息。但人类可以通过各种感官接收各种各样的信息，然后用这些信息完成不同的任务。在程序员眼中，这样的人类可以被成为通用计算机。

但我们也是有局限性的，主要是因为我们能够处理的信息量以及输出信息的速度有限。人类只能在同一时段高效地完成一件任务，而且通过说或写发送信息的速度也非常有限。通用人工智能则能够突破这两大局限，远远超越人类。

Cortica认为，假以时日，他们的技术对于通用人工智能的到来将是至关重要的。一旦成功，它将成为人类的终极技术。

本文由网易见外智能编译平台提供翻译服务，英文来源：Futurism，作者：Benjamin Stecher，审校：小ka