脑科学+人工智能:开启无限可能

谢谢大家点开这篇文章,话说最近的天气开始冷了,为了避免换季感冒,小编只能裹着大毛毯上班了,大家也要注意保暖呦,这个季节感冒太不好受了,爱你们哟,比心比心。

大脑内有860亿个神经元,结构极为复杂;另一方面,对大脑的研究方法囿于技术限制,在绝大部分时间里,科学家都难以对大脑的活动进行精确、直观的实时观测。人类已然制造出了战胜地球上最强围棋选手的AlphaGo,面对自身的大脑时却依旧如雾里看花。

脑科学与人工智能 蓬勃发展

研究大脑的技术手段也越来越趋向多样化。现代脑科学作为一门年轻的学科,在短时间内得到了蓬勃发展。专家纷纷表示,脑科学与人工智能的交叉融合势必引发新的科技革命和产业革命,在可预见的未来深刻影响人类的思维范式和生活方式,成为人类认识世界的全新视角。

认知神经科学专家Nicholas Turk-Browne,围绕实时脑成像技术,为我们解读了意识、思维、注意力等大脑的种种奇妙“密码”,展现了人类大脑思维优化的无限可能。

注意力在人类社会的各个领域中都扮演着至关重要的角色。遗憾的是,我们往往很难对自己的注意力进行把控。往往是课堂上被老师点名批评、或者直到与周围的车辆发生碰撞,人们方才意识到自己的心不在焉。能够及时发现走神,将注意力进行调整,对个人及社会都有着莫大的意义。Turk-Browne教授称,以往对注意力开展研究的方式是对研究对象进行fMRI(功能性磁共振成像)扫描,进而对数据进行分析。

新兴的fMRI是利用磁振造影来测量神经元活动所引发的血液动力的改变,且对人体不造成任何损伤。然而,fMRI需要专业人员在实验室中耗费数月乃至一年的时间来分析数据。

这般漫长的过程无疑是不利于研究进行的。而通过实时fMRI,Turk-Browne教授指出,科学家们得以在短短数秒之内展开数据分析。这就形成了一个闭环结构,科学家们可以了解到人们大脑的实时活动,进而通过反馈影响实验对象的大脑,而实验对象最终的数据自然也会影响到科学家的分析结果。

微软亚洲研究院副院长、美国麻省理工学院电气工程和计算机科学博士张益肇从跨学科领域的角度阐述了人工智能与脑科学之间的联系

人工智能得以通过一个人的动作来了解对方,通过互动引导自闭人群与外界的交流。

配合数据分析,得出罹患自闭症的概率,从而尽早对自闭症进行治疗,收到更好的预后效果。除了计算机视觉,人工智能的另一大领域就是自然语言理解。

人工智能已经可以通过对话交流,对抑郁症患者的效治疗起到积极作用。人工智能大显身手的另一脑科学领域则是老年痴呆症。无论是app上的测试还是MRI脑部扫描,都可以对老年人群进行未雨绸缪的关怀,尽可能降低老年痴呆症对老年人生活质量乃至寿命长度的危害。

在中科院学术会堂召开的“脑科学与人工智能”科学与技术前沿论坛上,中国工程院院士、中国人工智能学会理事长李德毅作了《自驾驶认知》报告。他认为,基于驾驶的图灵测试可大大推动我国类脑研究和无人车的产业化发展。事实上,对脑认知的度量和测试一直是人工智能关注的焦点。

为什么聚焦人的大脑?在会上,中科院外籍院士、中科院神经科学研究所所长蒲慕明介绍说,人类大脑有1000亿个神经细胞,彼此之间由大量的神经纤维连接成极为复杂的神经网络。脑科学最有待突破的就是理解人脑高级认知功能的神经网路基础,也是今后人工智能模拟人的发展方向。

对大脑的恰当模拟是制造出人工智能的关键。然而,直到现在我们对人脑工作原理的了解仍然十分粗浅,更谈不上对它的精确模拟。蒲慕明表示,脑科学是人类理解自然界现象和人类本身的“最终疆域”,是本世纪最重要的前沿科学之一。当条件成熟时,脑科学同计算机科学的融合发展能够更加紧密,没有人能想象出它将会爆发出多大的能量。

脑科学可以为人工智能提供生理学原理、数据、机制等,并启发更具通用性和自主性的人工智能新模态。“就像知识迁移是人类天生的技能,机器模仿生物从熟悉领域到未知领域的学习方法,构建跨领域、跨模态迁移学习模型,充分利用大量旧的已标注样本和当前少量标记数据,训练新模型,解决新问题。”中科院院士、中科院自动化研究所研究员谭铁牛认为,只有充分借鉴脑科学、认知科学乃至心理学的先进成果,突破现有理论与方法固有的局限性,才能够实现人工智能模式识别理论与方法的创新。

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