編輯_耿黎明

腦科學(xué)＋人工智能
—— 開啟未來無限可能

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現(xiàn)在，人工智能已經(jīng)可以通過對話交流，對抑郁癥患者的效治療起到積極作用

隨著科技的飛速發(fā)展，研究大腦的技術(shù)手段也越來越趨向多樣化。現(xiàn)代腦科學(xué)作為一門年輕的學(xué)科，在短時間內(nèi)得到了蓬勃發(fā)展。專家紛紛表示，腦科學(xué)與人工智能的交叉融合勢必引發(fā)新的科技革命和產(chǎn)業(yè)革命，在可預(yù)見的未來深刻影響人類的思維范式和生活方式，成為人類認識世界的全新視角。

腦科學(xué)與人工智能蓬勃發(fā)展

注意力是前普林斯頓大學(xué)、現(xiàn)任耶魯大學(xué)心理學(xué)系教授，認知神經(jīng)科學(xué)專家Turk-Browne一直以來的研究重心。從學(xué)習(xí)到工作，注意力在人類社會的各個領(lǐng)域中都扮演著至關(guān)重要的角色。遺憾的是，我們往往很難對自己的注意力進行把控。往往是課堂上被老師點名批評、或者直到與周圍的車輛發(fā)生碰撞，人們方才意識到自己的心不在焉。能夠及時發(fā)現(xiàn)走神，將注意力進行調(diào)整，對個人及社會都有著莫大的意義。Turk-Browne教授稱，以往對注意力開展研究的方式是對研究對象進行fMRI（功能性磁共振成像）掃描，進而對數(shù)據(jù)進行分析。

與醫(yī)院常見的MRI的結(jié)構(gòu)性成像不同，新興的fMRI是利用磁振造影來測量神經(jīng)元活動所引發(fā)的血液動力的改變，且對人體不造成任何損傷。然而，fMRI需要專業(yè)人員在實驗室中耗費數(shù)月乃至一年的時間來分析數(shù)據(jù)。

對于科學(xué)家們來說，這般漫長的過程無疑是不利于研究進行的。而通過實時fMRI，Turk-Browne教授指出，科學(xué)家們得以在短短數(shù)秒之內(nèi)展開數(shù)據(jù)分析。這就形成了一個閉環(huán)結(jié)構(gòu)，科學(xué)家們可以了解到人們大腦的實時活動，進而通過反饋影響實驗對象的大腦，而實驗對象最終的數(shù)據(jù)自然也會影響到科學(xué)家的分析結(jié)果。

張益肇博士從跨學(xué)科領(lǐng)域的角度闡述了人工智能與腦科學(xué)之間千絲萬縷的聯(lián)系。通過計算機視覺技術(shù)，人工智能得以通過一個人的動作來了解對方，通過互動引導(dǎo)自閉人群與外界的交流。

人工智能還可以在嬰幼兒時期對孩子的大腦進行掃描，配合數(shù)據(jù)分析，得出罹患自閉癥的概率，從而盡早對自閉癥進行治療，收到更好的預(yù)后效果。除了計算機視覺，人工智能的另一大領(lǐng)域就是自然語言理解。

現(xiàn)在，人工智能已經(jīng)可以通過對話交流，對抑郁癥患者的效治療起到積極作用。人工智能大顯身手的另一腦科學(xué)領(lǐng)域則是老年癡呆癥。無論是app上的測試還是MRI腦部掃描，都可以對老年人群進行未雨綢繆的關(guān)懷，盡可能降低老年癡呆癥對老年人生活質(zhì)量乃至壽命長度的危害。

科技創(chuàng)新讓一切不無可能

近日，在中科院學(xué)術(shù)會堂召開的“腦科學(xué)與人工智能”科學(xué)與技術(shù)前沿論壇上，中國工程院院士、中國人工智能學(xué)會理事長李德毅作了《自駕駛認知》報告。他認為，基于駕駛的圖靈測試可大大推動我國類腦研究和無人車的產(chǎn)業(yè)化發(fā)展。事實上，對腦認知的度量和測試一直是人工智能關(guān)注的焦點。

那么，為什么聚焦人的大腦？在會上，中科院外籍院士、中科院神經(jīng)科學(xué)研究所所長蒲慕明介紹說，人類大腦有1000億個神經(jīng)細胞，彼此之間由大量的神經(jīng)纖維連接成極為復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。目前，腦科學(xué)最有待突破的就是理解人腦高級認知功能的神經(jīng)網(wǎng)路基礎(chǔ)，也是今后人工智能模擬人的發(fā)展方向。

顯然，對大腦的恰當(dāng)模擬是制造出人工智能的關(guān)鍵。然而，直到現(xiàn)在我們對人腦工作原理的了解仍然十分粗淺，更談不上對它的精確模擬。蒲慕明表示，腦科學(xué)是人類理解自然界現(xiàn)象和人類本身的“最終疆域”，是本世紀(jì)最重要的前沿科學(xué)之一。當(dāng)條件成熟時，腦科學(xué)同計算機科學(xué)的融合發(fā)展能夠更加緊密，沒有人能想象出它將會爆發(fā)出多大的能量。

腦科學(xué)能為人工智能帶來什么？專家介紹，腦科學(xué)可以為人工智能提供生理學(xué)原理、數(shù)據(jù)、機制等，并啟發(fā)更具通用性和自主性的人工智能新模態(tài)。“就像知識遷移是人類天生的技能，機器模仿生物從熟悉領(lǐng)域到未知領(lǐng)域的學(xué)習(xí)方法，構(gòu)建跨領(lǐng)域、跨模態(tài)遷移學(xué)習(xí)模型，充分利用大量舊的已標(biāo)注樣本和當(dāng)前少量標(biāo)記數(shù)據(jù)，訓(xùn)練新模型，解決新問題?！敝锌圃涸菏?、中科院自動化研究所研究員譚鐵牛認為，只有充分借鑒腦科學(xué)、認知科學(xué)乃至心理學(xué)的先進成果，突破現(xiàn)有理論與方法固有的局限性，才能夠?qū)崿F(xiàn)人工智能模式識別理論與方法的創(chuàng)新。

譚鐵牛介紹，近幾十年人工智能的快速發(fā)展具體表現(xiàn)在一些智能算法，如深度學(xué)習(xí)的成功應(yīng)用，其秘訣在于，構(gòu)建一個大型的數(shù)據(jù)庫及大規(guī)模計算能力的提高。如今，深度學(xué)習(xí)在人臉識別、語音識別上的精度甚至超過了人類。數(shù)據(jù)顯示，微軟、谷歌、百度的語音識別錯誤率已經(jīng)低于人類的5%，人工智能將繼續(xù)在語言、圖像和視頻處理等方面取得更大的進展。

反過來，人工智能能否啟發(fā)腦科學(xué)研究？在蒲慕明看來，答案是肯定的。人工智能可以為腦科學(xué)提供仿真模擬手段、系統(tǒng)與平臺，支持科學(xué)假設(shè)的驗證，并為其提供廣泛的應(yīng)用前景?！澳X科學(xué)與人工智能的進一步交叉融合，有望在若干特色方向上取得突破，對探索人類的智能本質(zhì)、提升人類的智能極限、推動社會的智能化水平具有重要研究價值和應(yīng)用前景?！逼涯矫髡f。

人類大腦的復(fù)雜與奇妙令人著迷，關(guān)于未來的展望則激動人心。在科學(xué)家的努力之下，科學(xué)之光照亮大腦的幽邃角落將只是時間問題。在科技創(chuàng)新的助力下，這一天已不再遙不可及。

（內(nèi)容來源_經(jīng)濟日報）