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AI智能:脑科学与人工智能带来的机遇和挑战在哪里
作者:路正初  发布日期:2019-07-03   浏览:189

脑,尤其是人脑,构造非常复杂。

脑科学与人工智能带来的机遇和挑战在哪里

图虫创意

脑,尤其是人脑,构造非常复杂。脑有上百亿的神经元,还有分支等连接起来,是一个非常复杂的结构。生命科学发展至今,从基因组到单细胞,从转化医学到精准医学,均取得了长足的发展。但是人类至始至终还不够明白——脑究竟起什么作用?脑的作用是非常复杂的,它有两个系统,一个是从脑神经到各个器官的连接系统;另一个是通过免疫系统的再反馈系统。这样复杂的系统,怎样把脑的东西了解清楚,是人类一直要探索的重要方向。尤其是在本世纪,科学家应该力图去解决这个问题。

脑神经的连接,800多个神经元和整个器官免疫系统连接,加起来超过整个光纤网络的总和。在本世纪初,对于脑的困惑和问题主要是在哪里?第一个是我们居然不知道800多个脑神经有哪些行为动作?第二个是我们不知道大脑的结构图。第三个是大脑的神经元在控制我们的语音和视觉时,我们不知道哪些神经元在视觉或者是听觉中起作用?还有就是如何了解神经细胞与个体行为的相关性?所以这四个方向是脑科学目前和长期要解决的工作,它与人工智能有着密切的关系。

为了做脑科学的研究,试图找到第一个做脑科学研究的科学家。我们虽然不知道最早做脑科学研究的是谁,但是我们知道第一个做脑科学的获得诺贝尔奖的人是谁——现代神经生物学之父Cajal,最主要的工作是用显微镜最终绘制出了神经元的结构图,所以他是做脑科学研究的第一个获得诺贝尔奖的人。100多年来有20多位科学家获得了脑科学方面的诺贝尔奖。神经系统的结构和功能,信息传递、神经细胞怎么传递,大脑认知和感知,还有其他的神经科学,这些领域的研究获得了多个诺贝尔奖。网格细胞与人工智能有极大关系。最重要在上面,现在提出的脑计划相比于2013年开始提出来的第一代,除了刚才说的四个研究工作,加了一个内容,即最后的一条内容——提出新一代人工智能的理论与方法。从机器感知、机器学习到机器思维和机器决策的颠覆性模型和人工智能的方式,这是脑科学的一个重要补充。

我国提出一体两翼——脑科学和类人脑方面的工作。如果开展工作,可以看出做什么研究是最重要的环节。美国脑计划分成四大组成,其中两个组成都和观测有关,怎么去看细胞的信息传递和关联关系,以及细胞本身的特点;也就是说,我们观测的仪器是脑科学必不可少的重要的工具。

进一步调研发现,在成像时,我们看到的分辨率足够高时,看到的视野就非常小;而看到视野非常大时,分辨率就比较低。我们进行了进一步的分类。第一个是1982年诺贝尔奖,它的视场小,分辨率比较低,但获得猫视觉的响应,突破了对人工智能的结构,做出了巨大的贡献。第二个是2014年超分辨率的诺贝尔奖,对神经细胞的分类进行了观测。大家知道,X光、核磁共振等技术视场非常大,分辨率非常低,达到毫米级,看不到神经元。

还有大视场方面的特点。我们用两个坐标标识它,红坐标是中间尺度、小视场和高分辨率,还有大视场高分辨等四个象限,高分辨率,视场大,分辨率还要高,这是国际上非常热的科研沃土。大家都在关注这方面的研究。

首先一个脑科学工作是2017年,六位科学家中,三位是做脑成像,三位是做脑关系的,拿到了1.5亿美元的支持。他们希望看到的一个视野有多大?把一条斑马鱼能够装进去,斑马鱼有3 000多条神经元,要观测清楚,并且要观察到它们的具体行为。这些行为是怎么连接的,这个工作是他们的一个五年计划,这是一个事例。以前的显微镜只能看四分之一,现在他们要做全视场的研究工作。

难在什么地方?有两个方面,一个是结构;一个是功能。大家都知道,一个系统,结构决定功能。神经系统的结构是首要的。那么在这里,蓝色区域是光学显微镜,只占一块,不能看全脑系统;下面是功能核磁,客观测动态脑区级功能活动。了解到脑区的功能,但是划分不出边界,我们的细胞大概就是几个微米,其分辨率只能达到毫米。所以国际上,大视野高分辨的观测仪器一直是研究的重点和热点。

国际上做这个方面的工作团队,我计算了一下,大概有300多个,具有典型的代表有加州理工、麻省理工、霍华德休斯学院、北卡医学院等。可以看到,它的视场很大,分辨率也很低;而分辨率很高时,视野较小。神经元在动态连接的过程中,瞬间的变化就难以捕捉到。这几个研究都存在这方面问题。

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