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| 編輯推薦： |
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科技界一代传奇杰夫霍金斯人工智能领域里程碑式作品，挖掘人类智能复杂表象背后的简单机制，初次提出人脑工作原理的普适框架。比尔盖茨盛赞作者，诺贝尔奖得主詹姆斯·沃森和埃里克·坎德尔推荐之作。北京智源人工智能研究院院长黄铁军、驭势科技（北京）有限公司联合创始人兼CEO吴甘沙、Numenta公司前员工兼汤恩科技创始人崔彧玮、北京智源人工智能研究院理事长张宏江、清华大学计算机系教授唐杰、北京大学心理与认知科学学院教授吴思、清华大学脑与智能实验室首席研究员刘嘉、清华大学计算机科学与技术系副教授刘知远、中国科学院自动化所研究员余山、易宝支付总裁余晨、诺贝尔奖得主詹姆斯沃森联袂推荐。北京智源人工智能研究院学者倾情翻译。湛庐文化出品。
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| 內容簡介： |
人工智能领域一直以来坚信：只要人工智能系统能产生类似于人类的行为，它就是智能的。于是，我们看到了能够打败国际象棋guan军的计算机棋手，能够根据路况选择行驶路线的无人驾驶汽车，能够做手术的“医生”……人们甚至开始担忧：有朝一日，机器人会不会超越人类，进而奴役人类？
在《新机器智能》一书中，科技界一代传奇杰夫·霍金斯指出，如今的人工智能并不智能。要想创造眞正的机器智能，蕞快的途径是理解大脑的工作原理，然后在计算机中模仿这些原理。霍金斯一生痴迷两件事——计算机和大脑。早在几十年前，他创建的Palm掌上电脑就在商业上取得了巨大成功，也成为现代智能手机的原型。但霍金斯一心想弄清楚大脑的工作原理。经过数十年的不懈努力，他终于发现了其中的奥秘：大脑学习世界的一个模型，并使用这个模型来预测未来。人类的创造力、意识都是通过这个模型产生的。这一全新的智能理论框架被命名为“记忆-预测模型”，它改变了人们对智能的看法，也为开发眞正的机器智能奠定了坚实的基础。
《新机器智能》主题宏达又足够吸引人，深入探讨了智能的核心问题：计算机真的智能吗？大脑是如何工作的？为什么弄清大脑的工作原理如此困难？如果不以行为来定义，那应该怎样定义智能呢？“记忆-预测模型”的含义是什么？如果你想了解自身、了解智能、了解机器智能，那么一定不要错过霍金斯的这一本里程碑式作品。
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| 關於作者： |
杰夫·霍金斯
科技界一代传奇，美国知名发明家、计算机科学家和神经科学家，于2003年当选美国国家工程院院士。Palm掌上电脑创始人，Numenta公司创始人。1992年创立Palm公司。1996年，该公司推出的创新产品PalmPolit一经上市便取得了创奇般的成功，18个月内销量超过100万台，将苹果和微软的同期产品远远甩在身后。多年来深耕对大脑的探索，致力于解释大脑是如何工作的。他认为只有把人类智能弄明白，才能制造出像人类大脑一样工作的机器智能，著有《千脑智能》《新机器智能》。
桑德拉·布莱克斯利
科学作家，《纽约时报》撰稿人。
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| 目錄：
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推荐序一 探索大脑理论的孤胆英雄
推荐序二 在机器上重构人类智能
推荐序三 从大脑中探索智能的起源
中文版序 人工智能与大脑
序言 制造像大脑一样工作的机器智能
第1章 人工智能与人类智能
能力有限的人工智能
不具备智能的计算机
从生物学入手研究智能
第2章 神经网络
自联想记忆
行为决定了智能吗
用简单的框架理解大脑
从大脑内部提取智能
第3章 人类大脑的层次结构
新皮质的功能区
新皮质使用相同的计算工具工作
新皮质的可塑性
新皮质并不直接感知世界
感觉替代
新皮质建立了世界模型
第4章 从记忆中检索答案的大脑
用记忆解决问题
新皮质自动存储模式序列
新皮质可以自动联想到模式
新皮质以固定的形式存储模式
不变的表征
新皮质如何做出具体的预测
第5章 记忆 - 预测模型，全新的智能理论
大脑的预测
预测是人类理解世界的基础
智能的记忆 - 预测模型
第6章 记忆 - 预测模型是如何工作的
不变的表征
新皮质是一个整体
每个皮质区都会形成不变的表征
新皮质的世界模型
新皮质的序列
皮质区的结构
皮质区的工作原理
信息是如何上下流动的
大脑为什么会忽略反馈
新皮质如何学习
处于一切之上的海马
另一条沿层级向上的新皮质通路
理解新皮质
第7章 意识与创造力
动物具备智慧吗
人类智慧有什么不同
什么是创造力
一些人比另一些人更具有创造力吗
创造力能够被训练出来吗
创造力会让我误入歧途吗
什么是意识
什么是想象力
什么是现实
第8章 智能的未来
我们可以制造智能机器吗
我们应该制造智能机器吗
智能机器能做些什么
智能机器的时代何时到来
后 记 真正的智能机器
附 录 经得起检验的11个预测
致 谢
参考文献
译者后记
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| 內容試閱：
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探索大脑理论的孤胆英雄
黄铁军
北京智源人工智能研究院院长，北京大学教授
杰夫·霍金斯是我佩服的极少数人之一。这里我之所以用“人”，而没有用学者（他确实醉心于研究）、院士（他是美国工程院院士）或企业家（他是掌上电脑先驱企业Palm创始人）等称呼，是因为很难有一个称呼可以概括他。如果一定要有一个称呼，我想说他是一位智能时代的孤胆英雄。
点燃霍金斯学者梦想的是基因双螺旋结构的发现者弗朗西斯·克里克。克里克1977年移居美国，开始探索大脑和意识这个更难的问题，1979年9月在《科学美国人》（Scientific American）杂志上发表科普文章《思考大脑》（Thinking About the Brain），指出“脑科学研究明显缺乏的是一个普适的思想框架来解释这些研究结果”。那一年，霍金斯刚从康奈尔大学电子工程专业毕业，进入英特尔公司工作，被克里克的文章深深吸引。从此，寻找大脑运行背后的理论框架，就成了这名电子工程师的人生目标。
可是，英特尔公司虽然是“电脑”企业的领头羊，却没有研究“大脑”的部门，于是霍金斯转向信息领域最有可能研究这个问题的顶级学府麻省理工学院，申请人工智能实验室的博士研究生。招生面试组问他想做什么，他回答说，希望“以大脑理论为基础创造智能机器”，然而得到的答复却是：大脑只是一台混乱的计算机，研究它没有任何意义。于是他又转向了美国西海岸更加开放的加州大学伯克利分校，1986年1月被神经科学博士研究生项目录取。这次他的研究课题有所收敛——研究新皮质如何进行预测，当时的系主任弗兰克·韦伯林（Frank Werblin）组织的教授组积极肯定了这个课题的重要性，但霍金斯不确 定如何开展工作，也找不到研究这个方向的导师。
作为博士生导师，我想说这样的学生特别难得。绝大多数博士生更习惯导师指定研究方向甚至论文题目，而不是追求自己发自内心热爱的研究方向。即使有霍金斯这种博士生，如果发现缺乏导师，往往也会知难而退，转向“更保险的”研究课题，发表几篇论文，顺利毕业。因此，很多学校的博士生获得学位的比例很高，但原始创新率很低。
霍金斯没有知难而退，而是在图书馆泡了两年，读了过去50年神经科学领域最重要的数百篇论文，以及心理学家、语言学家、数学家和哲学家对大脑和智能的看法。虽然没找到答案，但人类对这个问题的认知水平他已经了然于胸。霍金斯认为这就是一流教育，我完全同意，这才是每名博士研究生的必修课：不是导师告诉你做什么，而是求教于追寻这一问题的所有先贤，经过了这一关，你就已经和他们站到一起了。
霍金斯经过了这一关，清楚地知道几年的博士研究实现不了自己的梦想，于是决定从长计议。他返回工业界，并开启了掌上电脑的传奇，成立的Palm公司取得了巨大成功。如果他醉心商业，把掌上电脑的成功扩展到手机，苹果手机成功的历史可能会被他改写。但霍金斯志不在此，他心心念念的还是大脑。2002年，他用创业积累的资金成立了红木神经科学研究所（Redwood Neuroscience Institute），专注新皮质理论研究，聘任了10位全职科学家，吸引了100多名访问学者。
但是，顶级神经科学家都知道大脑是个巨大的神秘丛林，他们更愿意聚焦于力所能及的新发现，而不是霍金斯追求的大脑理论。因此，霍金斯决定把红木神经科学研究所捐给加州大学伯克利分校，并创立了研究公司Numenta，自己带领团队专注于大脑理论研究。2010 年，他提出了一种皮质柱预测模型，开发了相应的开源软件HTM，并应用于股票市场异常检测等领域。
我怀着对霍金斯传奇经历的仰慕，于2016年1月访问了Numenta。访问之前，我的研究团队把HTM用于模糊运动目标的检测，验证了模型的独特价值。霍金斯很高兴地看了我的演示，我也顺道指出了他的《新机器智能》一书中的几处小错误，谈了我对大脑和智能之间关系的看法。也正是在那一年，霍金斯有了新发现，就是《千脑智能》（A Thousand Brains）中的“新皮质中的地图状参考系”。
这里就不剧透这个新发现了。如果成功的话，这个新发现对脑科学的意义，就像进化论对生命科学的意义一样重大。我期望这个新学说能够成功，至少作为大脑原理的一部分与世长存，让这位追逐梦想40余年的孤胆英雄稍感慰藉。
然而，作为一名痴迷大脑的同好，我的看法与霍金斯并不相同。我认为未来20年，更重要的任务是实现人类大脑的精细解析、建模和仿真，进而制造出媲美甚至超越人类大脑的超级大脑，之后才算正式踏上揭示大脑奥秘的征程。简言之，霍金斯主要是从功能模拟的角度探索大脑原理（虽然他比很多类脑专家更关心大脑的结构），是基于自顶向下的方法论，类似生命科学中的进化论；我强调的是从结构仿真出发构造大脑，再重现大脑功能，是基于自底向上的方法论，类似生命科学中的从基因组出发合成生命。自顶向下和自底向上论者从来都争执不休，但蕞终会走到一起，就像进化论和基因组结合才能揭示生命的奥秘一样。希望同样拥有梦想的你我和霍金斯一起努力，创造超级大脑，揭示大脑的奥秘，共同见证那个伟大的会师时刻。
第3章 人类大脑的层次结构
新皮质的可塑性
这种忽视部分原因在于，人们没有找到相应的工具来研究信息如何在六层结构的新皮质内流动。我们目前使用的工具还比较粗糙，通常只能用来研究新皮质中的哪些位置，可以产生各种能力，但无法探究这些能力是何时以及如何产生的。例如，我们通过现在流行的新闻报道可知，许多神经科学都认同这样的观点：大脑是高度专业化的模块的集合。功能成像技术，如功能性磁共振成像（fMRI）和正电子发射型计算机断层显像（PET），几乎只关注脑图和前面提到的功能区。通常在这些实验中，被试会躺下，把头放在扫描仪内，并执行某种思维任务或运动任务。这些任务可能是玩电子游戏、做动词变位、阅读句子、看不同的面孔、给图片命名、想象某事、记忆清单上的内容、做财务决策等。扫描仪检测出在做这些任务时，哪些脑区比平时更活跃，并在被试大脑的图像上绘制彩色斑点以精准定位这些脑区。这些脑区的功能可能是完成这些任务的关键。数以千计的功能成像实验已经完成，接下来研究人员还会开展成千上万的此类实验。在整个过程中，我们正在逐步绘制一幅成人大脑的典型图像，标明各个功能发挥作用的位置。这样一来，人们可以很容易地说出：“这是面部识别区，这是数学区，这是音乐区。”由于我们不知道大脑是如何完成这些任务的，因此自然会假设
大脑是以不同的方式执行各类活动的。
但它确实是这样吗？越来越多引人注目的证据都表明芒卡斯尔的观点是正确的。有一些极好的例子证明了新皮质极其灵活。任何一个人，只要得到适当的培养，并处于合适的环境中，他就能学会成千上万种口语中的任何一种。同样，他也可以学习手语、书面语言、音乐语言、数学语言、计算机语言和肢体语言。他可以学会在寒冷的北方或炙热的沙漠中生活，可以成为国际象棋高手、精通钓鱼和耕作的人或理论物理学家。考虑这样一个事实：你有一个特殊的视觉区，似乎专门用于表征书面字母和数字。这是否意味着你生来就有一个可以处理书面字母和数字的语言区？不太可能。相比于漫长的演化历程，书面语是最近才出现的事物，人类的基因无法为它进化出一个特定的机制。因此，在童年时期，人的新皮质仍将自己划分为用于处理特定任务的不同功能区，而在划分时依靠的纯粹是经验。人类的大脑具有令人难以置信的学习和适应能力，哪怕这些环境直到最近才出现。这证明了大脑是一个极其灵活的系统，而不是一个针对一千个问题有一千个解决方案的系统。
神经科学家还发现，新皮质的布线方式具有惊人的“可塑性”，这意味着它可以根据流入其中的输入类型而改变布线方式，并重新布线。例如，新生雪貂的大脑可以通过外科手术重新布线，以便它的眼睛可以将接收的信号发送到新皮质中通常用于发展听觉的区域。结果，雪貂竟然在其大脑的听觉部分发展出了正常的视觉通路。换句话说，它用通常会听到声音的大脑组织看东西。研究人员已经对其他感觉区和脑区完成了类似的实验。例如，可以在老鼠出生时，将它的几片视觉皮质移植到通常表征触觉的区域。随着老鼠的成熟，移植的组织会处理触觉信息而不是视觉信息。细胞并非天生就专门负责处理视觉、触觉或听觉信息。人类的新皮质同样具有可塑性。先天性失聪的成年人在通常应该成为听觉区的地方处理视觉信息。而先天性失明的成年人使用他们的新皮质的最靠后区域阅读盲文，该部分通常专门用于处理视觉信息。由于盲文需要触摸，你可能会认为它主要会激活触摸区，但显然，没有哪个区
域的新皮质会满足于什么都不表征。视觉皮质没有像它“应该做”的那样从眼部接收信息，而是四处寻找其他输入模式筛选信息，也就是对其他皮质区中的信息进行筛选。
所有这些证据都表明，脑区主要会根据其成长过程中流入信息的种类形成专门的功能。与地球表面注定要根据国界线划分成不同的国家不同，新皮质并不是经过严格设计，使用不同的算法执行不同功能的。新皮质的组织，就像全球的政治地理一样，由于早期环境不同，可能会出现不同的结果。
基因决定了新皮质的整体结构，包括哪些区域连接在一起这类具体细节，但在这个结构中，该系统是高度灵活的。
芒卡斯尔是对的。新皮质的每个区域都有一种强大的算法。如果你将新皮质区以合适的层次结构连接在一起，并提供输入流，它就会学习其环境。因此，未来的智能机器不必拥有和人类一样的感觉或能力。皮质算法可以以新颖的方式部署在机械化的新皮质中，表现出新颖的感觉。由此，真正灵活的智能就会在生物大脑之外出现。
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