李德毅院士：认知机器的结构和激活

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文章摘要

从物理学视角解读人类认知是人工智能领域的一个核心挑战。计算机通用结构存在局限性，如孤立计算、忽视记忆和孤立思维、忽视具身等问题。文章以驾驶认知为例，提出认知机器的通用结构应包括感知、思维、行为等部分，区别于传统计算机架构和现有模型，增加了记忆组块，使用人工智痕元胞作为神经元细胞的镜像，构建思维软构体，实现记忆智能的生成、调控和提取。物质硬构体可采用多种并行处理单元，系统分布、并行、异构。机器激活后，依赖负熵生存，进入与物理世界具身交互的认知状态。机器认知既像人又不像人，能够自主感知、思维、决策、行为，可交互，会学习，自纠错，自成长。该结构可用于构造数字虚拟机器人和具身机器人，推动人机共生的智能时代。

计算机体系结构的局限性在于缺乏记忆形成、调控和提取的组织结构，以及缺失具身交互认知。认知机器体系架构由感知、记忆、交互和计算等部件组成，其中记忆是智能之母，包括瞬时记忆、工作记忆和长期记忆三类组块。智痕元胞作为思维软构体，是物质硬构体的镜像，记忆智能是智痕元胞网络的整体具象。驾驶认知作为典型案例，展示了机器认知的多样性和具身性。驾驶脑结构包括传感器信息处理模块、思维决策模块和运动控制模块，形成反馈回路，构成认知循环。基于智痕元胞的瞬时记忆、工作记忆和长期记忆网络，确保记忆的形成、调控和提取。机器具身行为的多重嵌套控制，确保机器具身智能的稳定性和可成长性。认知机器越过算力、算法和数据阶段，可交互、会学习、自成长成为新硬核，实现有指导学习、半/弱指导学习、自主学习。认知机器的通用架构体现了人脑不同记忆区的认知网络，实现了情境数据和知识模型双驱动。