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探尋學科交叉的創新魅力

2017-03-16 09:44:30范國軒
科學中國人 2017年1期
關鍵詞:人工智能學科

范國軒

物含妙理總堪尋。科學的征途總是充滿了奧妙,回首近百年的科學史,有四成以上的諾貝爾自然科學獎成果來自多學科融合創新,學科交叉研究已經成為開啟當今科學殿堂的金鑰匙。著名科學家錢學森曾經評價:“交叉學科是一個非常有前途、非常廣闊而又重要的科學領域!”

而在上海,有一位年輕的科學家,正站在學科融合的交匯點,在腦和類腦研究領域闖出一條新路。他是復旦大學類腦人工智能科學與技術研究院教授張捷。

非線性科學與復雜網絡:初品學科交叉的芬芳

“我本科期間學習化學工程,后來由于個人的興趣原因,考取了山東大學信號與信息處理專業的研究生,做非線性科學研究。”2005年,在碩士畢業后,張捷選擇到香港理工大學繼續深造。香港維多利亞灣的海風帶來了別樣的氣息。這里,正是他探索學科交叉的起點。

2000年一次偶然的機會,張捷聽了日本一位教授關于復雜網絡的報告,這讓他產生了將手中關于非線性時間序列分析的課題研究,和復雜網絡相結合的靈感。

張捷將一個時間信號劃分成多個“片段”,每一段用一個節點表示,并將信號片段之間的相關性作為對應節點之間的連接。“就像傅里葉變換把一維時間序列從時域轉化到頻域一樣,這里我們就可以把時間序列轉化為一個網絡,實現了從時域到網絡域的變換。”張捷告訴記者,在此前,并沒有人用復雜網絡方法分析過一維時間序列。而這樣做的意義是,刻畫復雜網絡拓撲結構的近百個指標,都可以被用來挖掘對應時間序列的特性,從而極大豐富了時間序列分析方法體系。

這個成果發表在物理學頂級期刊美國《物理評論快報》,目前已經被引用250余次,“這一工作首次將傳統非線性時間序列分析與現代復雜網絡理論相結合,對相關的學術領域將產生很大的影響。”審稿人對其進行了高度評價。在這項工作的基礎上,張捷作為合作者與許小可在《美國科學院院報》上發表了另外一篇論文,引用達200余次。目前這兩篇論文被Web of science歸入物理領域中最優秀的1%之列,張捷也因此獲得了香港青年科學家獎提名獎。

“這是一個典型的學科交叉的例子,很多研究者對這一新開辟的方向產生了濃厚興趣。大家最感興趣的莫過于這個巧妙的想法是怎樣產生的”。在張捷看來,不同領域獨特的視角相結合將會帶來意想不到的收獲,很多創新其實可以通過各學科特有的概念間“雜交”而成。好的交叉,會給人美的感受。《滕王閣序》中的傳世名句“落霞與孤鶩齊飛,秋水共長天一色”就是這樣的例子。落霞與孤鶩之間,秋水與長天之間,本無關聯,但被王勃納入到一副畫面中,落霞和長天頓時被賦予“動”的神韻,動靜的結合給人以極致的美學享受。因此,學科交叉的魅力就在其帶來的新的生命力和創造力。“物含妙理總堪尋”,看上去并不相關的事物之間往往存在著精妙的聯系,通過解讀這種關聯或者交叉,往往會“曲徑通幽”,“柳暗花明”。“當然研究者需要對相關學科都有相當深入的把握,而不僅僅是表面的結合與交叉。”他補充道。

計算科學和腦科學:深耕學科交叉的原野

從2012年起,世界各國掀起了“腦計劃”的風暴。腦科學主要研究人類大腦的運作方式,這不僅有助于重大腦疾病,比如說抑郁癥和精神分裂癥的診斷和治療,還有望促進新一代人工智能的發展。在香港學習工作6年,博士后出站后,張捷做了一個大膽的決定,他加入了復旦大學計算系統生物學中心,踏上了腦與類腦交叉研究之路。

“我到復旦后,加入了馮建峰教授的團隊,我之所以能做出這個重要的選擇,得益于他在學術上對我的影響。”馮建峰教授是國家第二批“千人計劃”教授,上海數學中心首席科學家,復旦大學類腦人工智能研究院的首任院長,是國際上從事計算系統生物學和類腦交叉學科研究的知名專家。“我于2007年有幸與馮教授相識,他深厚的學養、敏銳的思維和兼容并包的學術胸懷讓我十分敬佩,特別是他將多領域知識融會貫通后在學術上自由馳騁的廣闊視野,讓我深刻感受到了學科交叉帶來的無窮魅力。”

然而,從非線性科學和復雜網絡領域轉向腦科學并不是一帆風順,這個過程不僅需要對新的學科進行系統的學習,而且還需要深入了解腦科學的前沿,培養對新領域科研的眼光,“這并不容易,學科交叉需要雙倍的努力。然而一旦交叉中碰撞出火花,其中的發現會讓人更加興奮”張捷說。經過近6年的耕耘,張捷在腦科學的研究中漸入佳境。

2016年8月份,國際腦科學知名雜志Brain以封面形式發表了張捷關于大腦動態網絡機制的論文。2014年美國麥克阿瑟天才獎得主Danielle Bassett教授,專門為此研究撰寫了題為“The flexiblebrain”的評論文章,認為“這項工作是我們在理解大腦網絡動態變化道路上的一塊重要基石(an important stepping-stone)。國內外上百家媒體如《英國每日郵報》《光明日報》頭版對此都給予了焦點報道。

“我在時間序列分析和復雜網絡這兩個領域的積累,成為這項研究中的催化劑。”張捷把時間序列分析和動態復雜網絡的方法融合,應用于腦科學:通過對核磁共振掃描的高維大腦神經活動時間序列的分析,首次構建了大腦功能網絡動態圖譜,并找出了腦網絡動態變化的機制。他發現人腦中與學習、記憶緊密關聯的腦區如海馬、顳下回、嗅皮層、尾狀核等腦區均表現出高“可變性”。這些區域同其他部分的連接模式變動更加頻繁,從而能夠參與到不同功能的子網絡中,構成了大腦可學習性的基礎。“而人腦中與智力相關性小的區域,包括視覺、聽覺和感覺運動區,皆表現出了低‘可變性”。腦網絡的,可變性,受局部神經活動或電活動的調制,這意味著經顱刺激等能夠調節局部神經活動的手段將能夠控制大腦的可學習性。這很有可能會改變未來的學習方式和學習效果,張捷說道。此外,大腦“可變性”越強或越靈活,個體的智力以及其創造力也就越高。

專家表示,根據這一發現,未來或將可能通過賦予人工智能系統內部各部件動態相互作用的模式,使機器人真正產生人類的思維方式,這一重大成果或將給人工智能的發展帶來重要影響。

科學研究與臨床應用:播種學科交叉的碩果

“發表論文只是科研的一個方面,挖掘研究成果的實用價值,則會造福于更多的人。”在科研成果的轉化方面,張捷同樣進行著積極的探索和努力。

“比如上面提到的腦網絡可變性指標,就可被用于預測認知訓練的學習效果,以及中風等神經疾病病人的康復水平”。此外,張捷與合作者發展了適用于臨床腦疾病客觀定量化的計算生物標識和診斷軟件,為重大腦疾病包括精神分裂癥、小兒多動癥、抑郁癥、自閉癥等疾病的精準醫療提供支持。與西南大學合作,通過對千余名大學生進行核磁共振大腦掃描和基因測序,對其創造力、情商等特質進行預測等。張捷相信,腦科學這一高度交叉學科的研究投入無疑會對新一代人工智能、精準醫療等產生深遠的影響。

“天地間都是文章,妙處還須自得”。不同科學領域之間往往存在著意想不到的關聯,而學科之間的交叉則是破譯復雜現象的利器和創造性的源泉。交叉學科的道路也許并不是一番坦途,需要比單一學科研究更為持久的探索和加倍的投入。希望張捷能夠在學科交叉的道路上走的更遠,運用學科交叉這只“妙手”,解讀腦科學的“大文章”。

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