人机融合进一步深化 生化机器人何时降临

潘云鹤认为，世界已从以人类与物形成的二元空间结构，演变为人、物、信息网格构成的三元空间结构。人、物、网之间的互动将形成各种新计算，包括感知融合、"人在回路中"（操作员在经过第一次指令输入后，仍有机会进行第二次甚至不间断的指令更正）、增强现实，以及跨媒体计算。

当AI2.0之火点燃，如何为新的时代续柴加火？受访的诸位科学家最终形成了较为一致的答案：第一助力是足够规模且质量较高的数据。

尽管在过去半个世纪，计算机的运算速度一直呈指数型增长，可以做的事情越来越多，可给人的感觉是快却不够聪明，比如不能回答人的提问，不会下棋，不认识人，不能开车，不善于主动做出判断……北京航空航天大学副教授秦曾昌认为，当数据量足够大之后，很多智能问题可以转化为数据处理问题。因为从方法来看，计算机获得智能的方法与擅长逻辑分析推理的人类智能不同，人工智能更多地利用大数据，从数据中学习获得信息和知识。

苏州思必驰联合创始人、首席科学家俞凯提出，人工智能发展的机遇，一是数据量的增大；第二个是云计算的出现，使得大规模计算能力得以实现。

自从10年前我们有了大数据之后，计算机的进展非常迅猛。"今天计算机能获得如此高的智能，很大程度上取决于数据。"俞凯说。

而影响更为深远的助力则是认知与脑科学的研究突破。《科技发展新态势与面向2020年的战略选择》一书指出，信息科技根本性突破可能取决于脑科学的进展。一旦脑科学取得大的突破，必将引起信息技术的革命性变革。

脑科学和神经科技是近20年来我国发展最快的学科之一，也是美国、欧洲相继进行战略布局的重点领域。中科院自动化所脑网络组研究中心蒋田仔团队目前已成功绘制出全新的人类脑图谱，该图谱包括246个精细脑区亚区，以及脑区亚区间的多模态连接模式。该研究中心主任、博导蒋田仔介绍，脑网络组图谱是人类脑图谱发展和神经技术进步的必然趋势，是脑科学、认知科学、认知心理学相关学科发展的支撑，势必会对人工智能领域取得突破奠定基础。

神经科学和信息学的合作，将深度渗透到人工智能领域，神经网络——计算机模仿人类神经元建立的模型会令机器加速具备诸多技能。几乎可以预见，未来5年至10年，甚至更长的一段时间，大数据、脑机接口和神经工程将成为人工智能及相关领域科学家竞相突破的重点对象。

也许在不远的未来，人机协同的生化人真的可以像钢铁侠一样自由飞翔，犹如机甲战士般随意念操纵"武器"，改写生命轨迹、穿梭时空，甚至脱离物质属性而存在。