想让机器人更聪明？IBM正在测试人脑运算法则？

十多年来，Palm创开发者_Python百科始人杰夫霍金斯(jeff hawkins)把所有的时间和积蓄都花在了一个理论上，这个理论将解释人脑的工作原理，并为一个全新的人工智能软件提供理论基础。然而，尽管机器学习在谷歌等公司中发挥了核心作用，但霍金斯的努门塔公司并没有对科技行业产生太大影响。

最后，一个科技巨头对他的理论感兴趣。

IBM在加州圣何塞的almaden研究实验室成立了一个研究小组，研究Numenta的学习算法。他们使用这些算法来分析和测试卫星图像，他们还在设计一台可以在硬件上实现霍金斯想法的计算机。霍金斯说，大约有100人参与这个项目。这个项目的内部名称是“Cortex学习中心”。

IBM不允许项目负责人温弗里德威尔克(Winfried Wilcke)接受媒体采访，但他在今年2月于桑迪亚国家实验室举行的一次会议上公开描述了自己的工作。他称赞Numenta的软件比其他机器学习软件更接近生物现实，能够更有效地分析原始数据。在使用机器学习软件之前，专家通常需要用样本数据对其进行训练。Wilke说，Numenta的软件可以让机器学习解决更多的问题。

机器学习被谷歌和其他计算机公司用来完成各种任务，例如图像分类和处理口语短语。许多研究人员正在专注于一项名为“深度学习”的技术，该技术用于训练多层人工神经网络来发现数据中存在的模式。结果是显著的，但深度学习并不紧密模仿生物学。

Numenta的算法也在网络中工作，但研究人员的目标是准确再现由大脑外层的大约100个神经元组成的神经回路的运行，称为新皮层。

霍金斯说：“我们不仅要从人脑的生物功能中获得灵感，我的目标是完全再现人脑的功能。”他认为大脑认识世界的能力来自这些神经回路。在软件中模仿这些电路将使机器学习软件更加强大。他说：“这样我们就能创造真正的机器智能。”

威尔克在桑迪亚实验室会议上表示，Numenta已经在使用生物线索和编写实用软件之间达成了平衡。威尔克说：“我们似乎找到了突破点。Numenta的算法不会过于简单或过于复杂，这使得构建大规模模型成为可能。”

IBM的研究团队正在研究使用Numenta的算法来分析农作物的卫星图像，并从数据中发现机械故障的早期迹象。威尔克说，他们正在开发一种新的计算机，可以在物理上复制努门塔的算法。

要制造这种计算机，需要堆叠几个硅片，然后将这些硅片连接起来，模仿Nementa算法中的网络。

然而，一些计算机科学家和神经科学家批评了霍金斯的计划，称它与他声称的不同。纽约大学心理学教授、人工智能初创公司Geometric Intelligence的联合创始人加里马库斯(Gary Marcus)表示，Numenta的模型可能比人工神经网络更接近大脑的工作方式。“然而，这种模式仍然过于简单化。到目前为止，我还没有看到无可辩驳的论据来证明这些项目可以在任何重大挑战领域取得更好的结果。”

马库斯霍金斯的算法只是模仿了一些已知的工作机制，而大脑的大部分机制仍然是个谜。到目前为止，Numenta的技术成果仍然有限。他说：“我没见过他们尝试处理自然语言理解，或者在图像识别方面有什么最先进的成果。”

尽管霍金斯指出，IBM接受他的想法表明了它的价值，但他似乎并不特别渴望看到结果。他已经放弃了将2013年推出的名为Grok的软件推向市场以获取利润的计划。Grok软件用于发现云软件日志中的异常现象，Hawkins表示这款软件即将免费发布。

Numenta公司的20名员工现在正专注于完善基于Hawkins原始理论的算法，专注于让软件学会控制引擎或其他物理设备，这对机器人来说将非常实用。霍金斯说：“我们很幸运得到了投资，我自己也有一些资金，所以我们不用马上投产。我们相信，我们正在为未来30年奠定知识产权基础。”