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“脑科学”风暴强势来袭,中国如何发力抢占先机?

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企鹅号小编
发布2018-01-12 16:31:06
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发布2018-01-12 16:31:06
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斯白露,中国科学院沈阳自动化研究所研究员,中科院“百人计划”入选者,国家“青年千人计划”入选者。

来源:千人智库

概要:随着人工智能在应用领域的井喷式发展,人类对于自身脑的探索欲望越发强烈,试图通过了解脑的工作原理,揭开脑的奥秘,帮助诊断、治疗脑疾病,助力人工智能实现真正意义上的“智能”。

脑被认为是生命机能的主要调节器,也是心理、意识的物质本体,位于我们脊椎上方颅骨内部,它就像一台计算机,发挥着处理数据、传递信息、执行操作的作用,生成我们的行动、语言以及思维。

随着人工智能在应用领域的井喷式发展,人类对于自身脑的探索欲望越发强烈,试图通过了解脑的工作原理,揭开脑的奥秘,帮助诊断、治疗脑疾病,助力人工智能实现真正意义上的“智能”。如何破解大脑内部的重重谜团,为人类带来福音?《千人》杂志专访中国科学院沈阳自动化研究所研究员,中科院“百人计划”和国家“青年千人计划”入选者斯白露,请他从计算神经科学的角度,阐述对脑科学乃至脑计划的见解。

脑科学:人类认知的“黑洞”

在《国家中长期科学和技术发展规划纲要》中,“脑科学与认知科学”被列为八大科学前沿之一。脑科学研究不仅是当前国际科技前沿的热点领域,而且是人类理解自身的终极目标。当下,阿尔茨海默病、帕金森病等脑部重大疾病仍困扰着人类,没有有效的治愈办法,人类对于大脑获取、处理与加工复杂信息的机制和高级认知功能的理解,还只是沧海一粟。

人类为什么可以研发出“运载火箭”“超级计算机”“智能机器人”等众多科技含量高的智能产品,但对于脑的研究还处于“盲区”?

斯白露认为这是由脑本身的复杂性和特殊性决定的。脑是一个高度复杂的非线性系统,单个神经细胞就能产生混沌的放电行为,成百上千乃至百亿个神经细胞互相连接形成神经环路和脑组织,能完成感知、记忆、决策等一系列认知任务。同时脑也是一个特殊的自组织系统,它具有自我发育、自我调整、自我学习的机制,受到周围自然环境和社会环境的影响,具有高度的动态性,因此研究的难度系数很高。尤其是对人脑的研究还受到观测设备的时间和空间分辨率以及医学伦理的限制,人脑在单细胞和神经微环路层次的功能和机制还缺乏高效的研究手段。“目前神经科学家主要以果蝇、大鼠、猴子等动物为研究对象,通过向脑部植入探测电极,能清晰地观察到每一个神经细胞的电活动(比如放电频率、细胞膜电位) 。”斯白露举例说道。

如何更好地观测脑?斯白露介绍道:目前已研发出分辨率越来越高的无损观测脑的技术,如功能性核磁共振成像技术,通过测量神经活动引起的血氧水平变化来无损地观察局部脑区的活动。研制脑电信号的高分辨率无损观测仪器还有待数理科学、信息科学等领域的研究人员在原理、算法方面不断创新。

时至今日,脑科学仍是人类认知的“黑洞”,对于脑的信息处理机制和一些说不清、道不明的脑疾病,还需要一代代的科研者深入探索。

多学科交叉:碰撞脑科学发展的“火花”

斯白露认为多学科交叉是脑科学发展的必由之路。脑活动体现为生物化学反应、信息整合、行为决策和环境反馈等一系列连锁过程,其中的科学问题往往需要采用生命科学、物质科学、信息科学、行为科学、社会科学等各领域的方法综合研究,必须联合多学科领域科研者的优势和专长集中“火力”攻克。斯白露结合自己的研究经历分享了他的观点。2008到2011年他参加了由挪威科技大学莫泽教授牵头的欧盟第七框架计划项目“空间脑”,旨在研究哺乳动物大脑空间记忆神经环路产生空间认知的原理。这个合作项目的成员包括位置细胞的发现者英国伦敦大学学院的奥基夫教授、德国海德堡大学、瑞士苏黎世大学的神经科学家、意大利国际高等研究院和以色列魏茨曼研究院的理论神经科学家和一家研制神经电生理记录装置的公司。斯白露所在的意大利国际高等研究院团队通过理论建模发现内嗅皮层中的栅格细胞在发育过程中形成的空间位置编码会受到环境形状的影响,并在2012年的国际期刊《生物控制论》上发表了他们的成果。这项工作启发了合作项目中的挪威和英国研究组,他们设计了新的实验,系统地研究环境边界对栅格细胞编码的作用。这两个研究组在2015年的《自然》期刊上发表文章基本证实了斯白露的结论,并发现了更多的实验现象。目前斯白露的研究组正根据这一新的实验结果对栅格细胞的编码机制开展进一步研究。在斯白露看来,这种理论设想与实验发现之间的迭代循环是多学科交叉带来的协同效应。2014年的诺贝尔生理或医学奖被授予给奥基夫教授和莫泽教授夫妇,其中很大原因在于通过“空间脑”项目的思想碰撞和分工协作揭示了位置细胞、栅格细胞的发育过程和编码特点,以及神经环路中不同细胞相互协作完成空间认知任务的机制。这一系列成果是系统神经科学的重大发现,意味着今后系统神经科学的研究必将得到越来越多的重视。同时,这些发现对构建智能机器人和新一代计算机体系结构具有重要的启示意义。

在这些研究经历的基础上,从2013年开始,斯白露就带领团队开展“类脑导航系统”的研究。他们结合哺乳动物大脑中空间记忆神经环路的细胞类型、连接结构和神经编码,构建了模仿位置细胞和栅格细胞神经环路的类脑空间记忆神经网络,整合从摄像头的图像信息中提取的速度和感知信息,形成环境的地图记忆,完成导航和定位。他们的系统不依赖于GPS等位置信息传感器,可广泛应用于物流、巡检、自动驾驶等需要自主导航和定位的领域。相比于传统的机器人导航方法,“类脑导航系统”在大规模环境中更具有优势。由于融合了脑科学的最新成果,他们的“类脑导航系统”的工作机制清晰,克服了深度学习神经网络的不可解释的缺点。

“脑计划”热潮:培育力量,着眼未来

为了更加系统地解析大脑,有效地诊断和治疗脑疾病,发展具有颠覆性的下一代智能技术,各国纷纷启动实施“脑计划”工程,布局脑科学研究。

2008年,美国工程院把脑的逆向工程作为21世纪的14个重大工程挑战之一。2013年美国率先启动了“推进创新神经技术脑研究计划”,启动资金达1亿多美元;同年,欧盟推出了预期10年的“人类脑计划”,重点在于通过超级计算机技术来模拟脑功能,以实现真正意义上的人工智能;2014年,日本科学家发起“神经科学研究计划”,受到日本教育部、文化部以及日本医学研究与发展委员会的支持与重视,侧重于对人脑相关疾病的研究;2016年2月,澳大利亚脑联盟正式成立,集合了澳大利亚神经科学学会、心理学会在内的神经科学和行为科学的研究团体的科学大咖计划了三条行动路线;2016年5月30日,韩国未来创造科学部发布《大脑科学发展战略》,并预计在未来十年内脑研究方面财政总投入将达到3400亿韩元(约合人民币18.7亿元)。纵观全球,很多国家都已有了脑科学研究的“大动作”,虽然各有侧重,但各国对脑科学研究的热情是一致的。

我国在2006年就已预计到脑科学在科技发展中的地位,国务院发布《国家中长期科学和技术发展规划纲要(2006—2020)》并对脑科学与认知科学研究做了战略规划,同时将“脑科学与认知”列入基础研究8个科学前沿问题之一;2016年,“十三五”规划纲要确定“脑科学与类脑研究”为重大科技创新项目和工程之一,由中国科技部、国家自然基金委牵头,长期资助,资助时间长达15年(2016~2030年)。

斯白露说:“由此可见,我国与世界其他主要国家相比,较早认识到脑科学的重要地位,并作出前瞻性规划和全面性布局。从国家层面聚焦人力物力,面向国家重大所需、民生迫切所求,集中优势力量、发挥中国特色进行统筹安排,分阶段成系统地推动脑科学研究可以形成合力,加快对脑的全面深入解析,推动脑科学及类脑智能的迭代发展,促进科研体制机制上的改革和创新,营造开放、合作、共享的科研生态,加速交叉学科建设和跨学科人才的培养。”多学科协同攻关是科学发展新阶段的一个显著特点。

在科学发展的早期由于学科尚未成熟,科学家往往横跨多个领域。随着科学发展的深入和细化,科学家通常专注于一个小领域,具有各自的背景知识、学术语言、思维方式与研究手段。当科学发展到新阶段需要解决全球共同面临的重大挑战时,解决方案往往来自于学科交叉,需要打破学科界限,跨界合作。一方面,数据共享能够丰富公共资源,为学科交叉提供养份。正如艾伦脑科学研究所所长克里斯托夫·科赫所言:“科学家不能让数据和成果藏在付费屏障后面,数据的开放共享才能造福我们所有人”。另一方面,科研体制上要建立促进合作的机制,避免过度竞争,为前沿交叉领域的学科和人才发展提供充分的空间。比如计算神经科学是脑科学与数理科学、信息科学的交叉。计算神经科学提出脑工作的理论框架,为实验神经科学提供假设和预测。实验神经科学反过来可以验证计算神经科学提出的预测。计算神经科学和实验神经科学的互动可以把脑科学大量的数据转化为对脑的原理性、机制性知识,从而指导进一步的研究。斯白露介绍,我国目前计算神经科学领域人员数量少,发展缓慢,需要大力培育。北京师范大学、上海纽约大学、上海交通大学等学校每年举办计算神经科学的夏季和冬季学校,设置学科交叉的课程培养研究生。而年轻科研人员跨界开展计算神经科学的研究需要一段时间的积累与磨合,为了应对考核与竞争的压力,不太愿意离开自己长期钻研的领域,到一个全新的领域开展工作,导致计算神经科学研究的复合型人才匮乏。斯白露建议,在脑科学前沿交叉领域引入风投机制,设立培育方向,孵化新的学科增长点,为发展颠覆性技术提供稳定宽松的友好型科研环境。

星多天空亮,人多智慧广”。笔者相信,举全球之力量,在脑科学发展即将到来的黄金时代,定能攻克“脑科学”这道世纪难题,造福人类。脑科学研究吹响了新一代科技革命的号角,在全世界向脑科学高峰攀登的进程中,中国的科技领军人才和多学科交叉团队应该抢占先机,瞄准科技前沿,发挥中国人的聪明才智和刻苦钻研的精神,勇当排头兵,为建设科技强国、造福人类贡献力量。

本文来自企鹅号 - 人工智能学家媒体

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

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