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中国脑计划准备抢先机

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来源:北京晚报    2018-05-21
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在这个脑科学展里,互动性的内容很多,比如在介绍“史楚普效应”的展板旁有一个有趣的互动游戏,展示屏中很多不同的色块,而选择色块的要求是按“文字颜色”或“文字意思”,单文字的颜色和意思却个个“拧巴”——用绿色写的“红色”二字出现时,如果是按意思就需要按红色色块,如果要求按颜色就要选绿色色块。记者反复做这个游戏,依然很难实现百分之百正确。玩过这个游戏之后再去理解主要说明心理干扰对反应时间影响的“史楚普效应”就很有感触了;还有一个游戏是对测量受试者对声音的敏感度,戴上耳机,里面传出细微的声音,有的像水声,有的像手撕纸的声音,有的像煎培根的声音,要在很短的时间里从给出的图案中做出选择,看似简单,要想全做对也不容易。所有这些,都是对大脑反应的一种测试。另外,展览还有一些有趣的大脑知识,比如“人脑是只使用了10%吗”、“怎么样的大脑看起来聪明”、“怎样让你的孩子提升注意力”等,既有意思,也让人们能更加了解神秘的大脑。


脑科学助力人工智能


人工智能曾步入“寒冬”。上世纪五十年代,随着计算机的出现,人工智能有了新的发展,并在跳棋上战胜了人类,同时在数学定理证明上展现出强大能力。许多科学家兴奋地认为,利用软硬件形成的人工智能可在任何领域内战胜人类。麻省理工学院著名科学家马文·明斯基曾公开宣称,人工智能只需要一代人的时间就可以战胜人类。这一愿望推动了一大批科研人员投身到这一研究领域。


然而,这样的想法还是太过于天真了,人类大脑的复杂性远远超出了科学家的预想。当时的计算机由于算法过于简单、数据不足及速度过慢等原因,相继在诊断和图片识别方面败北,使人们对人工智能的憧憬变为质疑。到本世纪初,有关构建仿人类智能机器的想法几乎在科学界销声匿迹,甚至连人工智能这一名词也似乎远离了严肃科学,有人将上世纪七十年代至本世纪初这段时间称为“人工智能的冬天”。直到名为“深度学习”的强大技术横空出世,这一情况才发生了根本性转变。


2005年,深度学习技术使人们恢复了对人工智能的憧憬。2012年,谷歌开发出智能个人助理GoogleNow,用自然语言来回答用户问题、提供建议,并根据用户以往的搜索习惯预测其可能需要的信息。此后,谷歌又推出图片搜索引擎GooglePhotos。智能手机助理软件更是一日千里,成为人们不可或缺的生活工具。谷歌AlphaGo战胜围棋顶尖高手李世石的消息更是成为轰动世界的头条新闻。技术进步推动深度学习技术迅速商业化,并成为人工智能发展的重要推手。


何为深度学习,这一技术的核心就是从人类大脑的运行原理中汲取营养,通过模拟神经元来逐渐学习如何识别图像、理解语言,甚至做出自己的决定。多年来,人工智能进展缓慢,主要是由于人类是以自己能够理解的方式,而不是机器所能理解的方式来认识世界,处理问题,因此对人类来说容易的事,对机器来说则千难万难。而深度学习最有潜力之处,就是让机器自己学习,通过自主学习教会自己如何做出正确的决定。然而,让机器对特定情境做出正确决定并非一件轻而易举的事。人类之所以比较容易做出正确的决定,是因为一些相关知识早已储存在大脑中,事到临头可以直觉的方式瞬间作出反应,并可在今后的实践中不断积累经验。因此,机器学习的一个重要方面是为其编码学习算法,让机器从分析比较大量实例中学习提高。


编码学习算法面临的另一个挑战,是没有一个放之四海而皆准的固定模式可以处理机器所面对的各种情境。而人类则不然,人类似乎天生就可以处理各种情境、学习各种知识。因此,人类大脑自然就成为设计人工神经网络最重要的模型。


人类大脑通过神经元来进行计算,每个神经元通过突触传递信号。神经元在学习过程中可以加强突触的强度,并向临近的神经元传递信息。深度学习技术也从构建虚拟神经元来形成人工神经网络,通过增强连接神经元间的突触优势来实现机器学习。如通过为机器提供日落的图片来作为输入,这样“日落”一词经过人工智能才能输出,且每次提供不同的日落图片,不断改变人工神经网络突触连接的数值和强度,以此来完成学习任务。这一学习过程的关键是不让机器单纯地死记硬背,而是遇到新的日落图片时,同样可以产生有关日落的输出。


正因为在脑科学和类脑智能领域的不断探索,人工智能才走出瓶颈,迎来了发展的春天,进而极大地影响了人类生活。从这个意义上讲,脑科学研究和类脑研究将对未来人类科技的发展起着极其重要的作用。

中国脑计划悄然布局


在电影《阿凡达》中,有这样一个经典桥段:在潘多拉星球,下身瘫痪的前海军战士杰克·萨利头戴复杂的设备,躺在密封舱中,用意念控制阿凡达的运动。现实中,意念操控的黑科技也许不再是梦想。脑科学研究者正在揭示预测性运动控制神经机制,以脑科学基础研究支持人工智能发展并促进两大领域的深度融合。


然而相对于大脑的奥秘,人类迄今为止还在摸索。“我们至今没有绘制出人类大脑的联结图,这是一件无法忍受的事情,没有它就别指望能了解大脑是如何工作的。”中国科学院生物物理研究所研究员、中科院院士郭爱克在北大120周年校庆活动之一的“脑与认知科学”论坛上引用了DNA发现者克里克的话。他问在座的大学生:“是不是知道了大脑的联结图,就一定能够知道大脑的工作机理?”


“不然!人的大脑是一种超复杂的神经网络系统,我们无法奢望通过简单的模拟就能了解大脑的全部秘密,因此,探索大脑之路依然任重道远。”郭爱克说。


郭爱克从1999年开始就研究果蝇的抉择机理。他说,生命是一个不断做出抉择的连续链条,抉择是大脑智力活动的中央舞台,从抉择的“司令部”、抉择的脑机制这一研究开始,有助于了解智力的本质,探索智力最遥远的“根”。通过研究人类和线虫、斑马鱼、小鼠、猴等典型动物的大脑,试图理解哪些机制在进化上是保守的,哪些是人类所独有的。这一研究对于探究人类智慧的本质具有很大的参考价值,有助于人们进一步理解人类行为理性的来源。


国家“千人计划”获得者、中科院生物物理研究所脑与认知科学国家重点实验室主任何生的研究重点之一是“人类的意识”。在刚刚举办的第39期理解未来“脑科学与认识”讲座中,何生说,“意识”问题的研究被认为是21世纪生命科学最重要的科学问题,人脑视觉系统在大脑中所占比重最多,研究对视觉信息的加工处理被认为是研究“意识问题”最重要的突破口。随着无创伤性活体脑成像,特别是磁共振功能成像的发展,人们已经能够在一定程度上“看到”意识活动对应的脑活动,但距离完全了解意识的神经机制还有相当大的距离。近年来,通过双稳态视觉现象等实验,可以在保持视觉输入不变的情况下,研究视觉意识变化时大脑活动的变化,从而帮助了解视觉意识相关的神经机制。另一方面,通过研究无意识情况下大脑对视觉信息的处理,可以了解大脑对哪些信息的处理是需要意识的,而哪些信息可以在无意识的情况下自动加工,这些研究可以帮助我们理解意识的功能和意义,而意识的研究不仅有重大的理论意义,理解意识的机制和神经表达对精神疾病的预防,诊断和治疗也有极其重要的价值,因为精神疾病本质上是意识某些方面的异常,同时在人工智能可以打败顶级围棋高手的今天,意识的研究无疑对未来人工智能的发展有着关键的影响。


中科院生物物理研究所脑与认知科学国家重点实验室研究员王晓群,两个月前还让他的团队刚刚在《自然》杂志上在线发表论文,绘制出了人脑前额叶胚胎发育过程的单细胞转录组图谱,并对其中关键的细胞类型进行了系统的功能研究,为绘制最终完整的人脑细胞图谱奠定了重要的基础。


从灵长类祖先进化到现代人类的过程中,大脑容量增加了三倍,王晓群的团队通过对神经元单细胞转录组数据的系统分析和深度挖掘,首次揭示了在人类大脑前额叶皮层发育过程中兴奋性神经元生成、迁移和成熟的三个关键阶段,帮助人们在寻找意识的神经表达这样一个最具挑战性的科学问题的探索过程中打开了一扇窗。


“脑科学与类脑研究”作为重大科技项目,现在已被列入国家“十三五”规划,中科院神经科学研究所所长、脑科学与智能技术卓越创新中心主任蒲慕明在中国脑计划中起到了运筹帷幄的关键作用。蒲慕明透露,在过去的几十年里,脑科学不论是在宏观尺度还是微观尺度都取得了巨大的进步。然而,在宏观和微观这两个层次之间的沟壑,即介观尺度,仍然需要填补,而那里可能正是大脑奥秘所在。


蒲慕明说,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,目前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络基础。现在科学家已利用小鼠等模型,部分理解了人认知外部世界的神经网络机制。而未来一二十年内,对小鼠神经网络的研究将大致完成。其后,以非人灵长类动物为模型研究人类高等认知功能,如思考、自我意识、共情以及语言等,这是未来数十年脑科学研究的重点领域,也是中国脑科学研究能够抢占国际领先地位的时机。

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关键词:史楚普效应   谷歌  千人计划 

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