從腦科學到人工智能的機遇與挑戰

戴瓊海

IT產業變革周期十分頻繁，平均每10年就會發生一次技術變革，如今已進入計算技術和人工智能技術為代表的智能化時代。

人工智能和腦科學都是我們關注的未來技術，但目前相關研究看似兩條平行線，人工智能領域研究依靠的是科學家和工程師，而腦科學屬于生命科學范疇，兩條平行線如何能相交，是我們需要探索和解決的問題。

腦科學進步將有力推動人工智能發展

當前，人工智能的研究和應用如火如荼，它已成為“工具”，逐漸滲透人類的生活，代替人類進行重復性工作，越來越多的機器將解放人類勞動力去追求創造性。

但從人工智能60年發展歷程來看，其算法離實現理想智能還有距離，迫切需要對腦科學進行探索。因為現有的人工智能還只是借鑒了以前的一些算法來理解，是被動的人工智能，而人的認知是具有主動性的。

我認為，腦科學的認知是生命科學的最后一個堡壘。人的大腦一般為1.4公斤左右，在大腦皮層有上百億個神經元，每個神經元又包含一千多個分支，可謂十分復雜。腦科學的發展不僅對于腦疾病的防治有著巨大推動作用。更不為人知的是，腦科學研究還有助于在人工神經網絡技術中設計實現新的學習機理與拓撲結構。換句話說，腦科學的進步將強有力地推動人工智能的進一步發展。

簡單介紹一個案例，1981年，David Hubel和Torsten Wiesel發現了視覺系統的信息處理，可視皮層是分級的，分成了V1、V2、V3、V4多個區域，這個發現激發了人們對于神經系統的進一步思考。……