“无人驾驶的根本问题不在于车而在于人，其核心是物化驾驶员在开放条件下对不确定性驾驶环境的认知，从而研发机器驾驶脑，和汽车一起构成轮式机器人。”近日，在中科院学术会堂召开的“脑科学与人工智能”科学与技术前沿论坛上，中国工程院院士、中国人工智能学会理事长李德毅作了《自驾驶认知》报告。他认为，基于驾驶的图灵测试可大大推动我国类脑研究和无人车的产业化发展。

    事实上，对脑认知的度量和测试一直是人工智能关注的焦点。“譬如在无人驾驶领域，如果要释放驾驶员的注意力，释放驾驶员的驾驶认知，必须要有一个物化驾驶员在线认知的智能代理，否则难以自动。”李德毅告诉《经济日报》记者，驾驶认知即是指驾驶员感知车辆和周边事物，认识、理解形成驾驶态势，决策并导致认知行为的过程，涉及视听觉、思维、记忆、学习、交互等一系列活动，“这一切都与脑科学研究密不可分”。

    相较于传统汽车驾驶依靠的是驾驶员手、脚和力量的延伸，“装配了传感器的线控汽车，则是用驾驶脑替代驾驶认知，并获得驾驶技能，这有可能使得汽车成为驾驶员自己，或者说让机器成为自己，这是人工智能时代最有意义的课题之一”。李德毅表示，汽车自驾驶认知系统将和人工驾驶有高度同构性，它是在长期的驾驶实践中，由环境感知到决策控制的经验积累形成的，最终实现拟人驾驶，“这将是从研究认知科学到认知工程的转变”。

    近年来，根植于脑科学的人工智能研发取得了突破性进展，与会专家纷纷表示，脑科学与人工智能的交*融合势必引发新的科技革命和产业革命，在可预见的未来深刻影响人类的思维范式和生活方式，成为人类认识世界的全新视角。

    那么，为什么聚焦人的大脑？在会上，中科院外籍院士、中科院神经科学研究所所长蒲慕明介绍说，人类大脑有1000亿个神经细胞，彼此之间由大量的神经纤维连接成极为复杂的神经网络。目前，脑科学最有待突破的就是理解人脑高级认知功能的神经网路基础，也是今后人工智能模拟人的发展方向。

    显然，对大脑的恰当模拟是制造出人工智能的关键。然而，直到现在我们对人脑工作原理的了解仍然十分粗浅，更谈不上对它的精确模拟。蒲慕明表示，脑科学是人类理解自然界现象和人类本身的“最终疆域”，是本世纪最重要的前沿科学之一。当条件成熟时，脑科学同计算机科学的融合发展能够更加紧密，没有人能想象出它将会爆发出多大的能量。

    脑科学能为人工智能带来什么？专家介绍，脑科学可以为人工智能提供生理学原理、数据、机制等，并启发更具通用性和自主性的人工智能新模态。“就像知识迁移是人类天生的技能，机器模仿生物从熟悉领域到未知领域的学习方法，构建跨领域、跨模态迁移学习模型，充分利用大量旧的已标注样本和当前少量标记数据，训练新模型，解决新问题。”中科院院士、中科院自动化研究所研究员谭铁牛认为，只有充分借鉴脑科学、认知科学乃至心理学的先进成果，突破现有理论与方法固有的局限性，才能够实现人工智能模式识别理论与方法的创新。

    谭铁牛介绍，近几十年人工智能的快速发展具体表现在一些智能算法，如深度学习的成功应用，其秘诀在于，构建一个大型的数据库及大规模计算能力的提高。如今，深度学习在人脸识别、语音识别上的精度甚至超过了人类。数据显示，微软、谷歌、百度的语音识别错误率已经低于人类的5%，人工智能将继续在语言、图像和视频处理等方面取得更大的进展。

    反过来，人工智能能否启发脑科学研究？在蒲慕明看来，答案是肯定的。人工智能可以为脑科学提供仿真模拟手段、系统与平台，支持科学假设的验证，并为其提供广泛的应用前景。“脑科学与人工智能的进一步交*融合，有望在若干特色方向上取得突破，对探索人类的智能本质、提升人类的智能极限、推动社会的智能化水平具有重要研究价值和应用前景。”蒲慕明说。