停一下手里的事兒，看一下窗外的鳥(niǎo)兒、松鼠甚至昆蟲(chóng)。這些生物體都有復(fù)雜的生存任務(wù)，比如尋找食物、天敵的威脅、跟蹤或躲避其他動(dòng)物等等。地球上沒(méi)有還沒(méi)有哪個(gè)機(jī)器人，可以做這些蟲(chóng)子和小動(dòng)物都能輕松做到的事情。Neurala的CEO，Max Versace，發(fā)表了一些自己對(duì)2027年時(shí)AI的預(yù)見(jiàn)。

雖然“自然”智慧豐富多樣，但現(xiàn)在的人文智慧仍然非常原始。目前，AI工具還是“原始的”，它們是為一個(gè)特殊目的設(shè)計(jì)和構(gòu)建的，并且相對(duì)來(lái)說(shuō)并不復(fù)雜。比如，管理無(wú)人機(jī)，自駕車和玩具的代碼和傳感器等等，通常僅存在于一部分的應(yīng)用中，比如導(dǎo)航、物體識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別等等。

對(duì)于所有這些應(yīng)用類似生物有機(jī)體，AI需要一個(gè)“大腦”。目前的AI智能是設(shè)計(jì)和構(gòu)建的，以提供狹窄的隔離功能。你可以稱之為“爐灶功能”。每個(gè)功能，會(huì)斷開(kāi)，在連接方面是獨(dú)立的。這意味著AI可以擊敗一個(gè)人類國(guó)際象棋冠軍，但是以呈現(xiàn)新的場(chǎng)景時(shí)往往分崩離析。與國(guó)際象棋玩家不同的是，這個(gè)人類國(guó)際象棋冠軍不僅可以打一場(chǎng)有效的比賽，而且可以進(jìn)行一些需要大量處理和判斷的活動(dòng)，比如站起來(lái)、開(kāi)車、談話、聽(tīng)音樂(lè)、畫(huà)畫(huà)等等。所以，當(dāng)你對(duì)AI的“與人類”甚至動(dòng)物的能力進(jìn)行直接和徹底的比較時(shí)，可以看到我們?cè)谌斯ぶ悄芊矫孢€有很漫長(zhǎng)的路要走。

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我們今天在AI與我們將在2027年看到的AI的主要區(qū)別是，未來(lái)的AI將會(huì)更像人類和動(dòng)物的大腦一樣運(yùn)行，而不是分析離散輸入的爐灶加工，我們?cè)诳紤]到多種感官模式的過(guò)程中進(jìn)步，我們根據(jù)多個(gè)同時(shí)復(fù)雜的因素做出決定，幫助我們?nèi)〉?**成果。

以老鼠的大腦為例。即使是最小的動(dòng)物，大腦發(fā)達(dá)的程度也能解決很復(fù)雜的問(wèn)題，比如飼養(yǎng)食物、避免捕食者、與其他動(dòng)物交互。即使有大約兩克的大腦，老鼠的整合導(dǎo)航和視覺(jué)的能力、嗅覺(jué)與觸覺(jué)的提示，意味著它可以完成類似于感測(cè)、規(guī)劃、導(dǎo)航、避免障礙物等能力。老鼠大腦的這些分開(kāi)的功能都是集成的，最終為手頭的任務(wù)提供了解決方案。動(dòng)物和人類大腦的秘密在于他們發(fā)現(xiàn)了一種在同樣的低功耗組合中共同設(shè)計(jì)這些技能的方式。

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這些共同工程就是我們所說(shuō)的“全腦”的方法，而這個(gè)新的方式就是AI所在地方。綜合處理將變得普遍，與軟件、AI和人類/動(dòng)物智慧之間的界限會(huì)變得模糊不清。正如人類或動(dòng)物大腦所依賴并結(jié)合多個(gè)腦區(qū)域進(jìn)行有效和自主的操作，未來(lái)的AI將利用集成的深度學(xué)習(xí)框架和邊緣處理來(lái)讓AI變得更實(shí)時(shí)。

通過(guò)將多個(gè)AI功能內(nèi)置于同一個(gè)軟件包或單個(gè)計(jì)算模塊中，由于系統(tǒng)之間的協(xié)同作用，AI系統(tǒng)將實(shí)行更快、更好的性能。這將使AI能夠完成抽象推理，允許機(jī)器執(zhí)行的、復(fù)雜的、非直觀的操作，使他們更接近我們。

比如，AI和軟件之間的模糊線可能適用于使運(yùn)輸更加容易和安全。今天的自主駕駛汽車是采用爐灶式的方法，一次添加一個(gè)傳感器或模塊，然后組合所有這些處理流。另一方面，人類將戰(zhàn)術(shù)視覺(jué)相結(jié)合——比如：

高層次導(dǎo)航：“我互道那棟建筑，我通常在這里右轉(zhuǎn)。”

遠(yuǎn)程避免碰撞：“那輛車在亂開(kāi)，我會(huì)把保持距離距離。 ”

高層次的規(guī)劃：“我***走那條路，因?yàn)槟沁叢惶隆?rdquo;

雖然傳統(tǒng)的方法將導(dǎo)致難以整合的軟件和硬件組件，但全腦AI方法在整個(gè)大腦中使用相同的構(gòu)建塊，共同設(shè)計(jì)這些組件：通過(guò)模擬接觸鏈接的人造神經(jīng)元，幾乎像大腦一樣，與自然同行一樣。

另一個(gè)例子是我們與NASA的合作。當(dāng)Neurala與美國(guó)航空航天局合作設(shè)計(jì)一個(gè)“老鼠大腦”來(lái)引導(dǎo)火星漫游者在模擬的火星環(huán)境中時(shí)，我們遵循了這種全腦的方法，因?yàn)槲覀冎挥猩倭康挠?jì)算能力才能依賴，只能提供一個(gè)解決方案，這不僅能將所有這些功能結(jié)合在一起，而且還可以有效地執(zhí)行。

畢竟，即使現(xiàn)在的AI正在讓與我們交流的軟件和機(jī)器更好，在生活的許多部分提高了生產(chǎn)力。隨著AI開(kāi)始模仿先進(jìn)的人類和動(dòng)物大腦活動(dòng)，它將成為越來(lái)越有用的工具，實(shí)時(shí)解決問(wèn)題，并利用人性化的決策能力。在未來(lái)10年里，同樣的一體化處理使得低齡老鼠看起來(lái)像個(gè)天才，將是一種為所有人帶來(lái)好處的AI。