脑机接口：未来生命科学和信息技术交叉融合的主战场
“意念手写”不再是科幻中的桥段。《自然》杂志日前发布的一篇封面文章显示，国外有研究团队通过“意念书写”脑机接口，可实现让受试者将脑中想象的“笔迹”转为屏幕文本，准确率超99%，而且受试者可达到每分钟输入90个字符的速度。一时间，关于脑机接口的讨论又热闹起来。
相比地球上其他生物，人最强的是大脑，肌体反而较弱。脑机接口，是大脑和外部设备之间创建的直接连接通路，它既是神经修复最有效的工具，是目前能完全解决瘫痪、中风、帕金森等患者神经功能受损的有效手段，此外它还是全面解析认识大脑的核心关键技术，是国际脑科学最前沿研究的重要工具。
脑机接口的核心是充分发挥人脑的优势，绕过人体自身器官，大脑直接与外界装备进行高效互动。其核心挑战在于，如何在最低限度损伤大脑和最大限度利用大脑之间达到平衡。相比非植入式脑机接口，植入式脑机接口在神经信号质量和神经调控精度等关键性能上有着天然的优势，不过植入手术对大脑的创伤、植入器件长期在体的安全性等问题仍是当前的研究瓶颈。
脑机接口将如何改变我们的生活？近的说，它能直接修复运动感知功能，帮助高位截瘫、渐冻人、失明病人恢复独立生活和交流能力，回归社会。去年，浙江大学研究团队已实现利用Utah阵列电极实现了高位截瘫患者用意念控制机械臂完成握手、饮水、进食等动作。未来，可发展其成为超越智能手机的脑机接口智能终端，未来的人们得以通过意识操控周围的设备，并赋予超越常人的耐力、速度、精度和效率。
环顾世界，美国国防高级研究计划局（DARPA）、脸书、谷歌、亚马逊等商业巨头都在积极布局脑机接口领域，成果不断涌现，并已形成较高的技术壁垒。当前，中国脑机接口（尤其是植入式脑机接口）的关键器件和高端装备严重依赖进口，国内缺乏原创性脑机接口核心技术，跟踪居多，布局分散、缺乏系统性。近两年，美国对脑机接口进行出口管制，系统级产品及核心器件供应受到不小影响，对中国脑科学研究、神经疾病患者治疗等均产生不同程度的影响。
中国“脑计划”，也即“脑科学与类脑研究”作为“科技创新2030重大项目”即将全面启动。随着该计划的推进，脑认知原理解析、认知障碍相关重大脑疾病发病机理与干预技术研究、类脑计算与脑机智能技术及应用、儿童青少年脑智发育研究、技术平台建设等都将取得不小的进展。其中，脑机接口作为底层核心技术，关乎中国“脑计划”几乎所有关键内容。
中国的脑机接口研发，面临几大挑战。一是安全性和有效性难以兼得，这一问题的待解限制了脑机接口技术的大范围运用。二是脑机接口的有效带宽，即到底植入多少个电极足以基本涵盖大脑重要活动或满足特定功能需求，仍是一个未知数。三是海量神经信号的处理仍是难题。四是社会普遍关注的脑机安全与伦理风险。
脑机接口作为人与客观世界之间并非无懈可击的中介，也存在被对手入侵甚至接管的风险，这在客观上增加了人的决策的复杂性和不确定性，增加决策风险。此外，脑机接口技术的最终出口必将是应用在人身上，而脑机接口要在人上开展临床试验，根据国家法律法规，必须先过临床伦理，未来的风险也尚未可知。
不夸张地说，脑机接口是下一个生命科学和信息技术交叉融合（BTIT）的主战场，代表了一种新兴的、具有潜在破坏性的技术领域。作为一个系统工程，脑机接口包括软硬多个组件，涉及微电子、神经科学、材料学、机器人、临床医学等多个学科，产学研医交叉融合、环环相扣。
在高端科技中，笔者认为，脑机接口是中国最有可能迎头赶上甚至“直线超车”的领域之一。目前来看，在脑机接口核心器件的设计方面，中国完全不落后于国外，而且其加工只涉及成熟的半导体工艺，这些核心加工技术均不面临被“卡脖子”的问题和风险。因此，对于中国来说，推进脑机接口未来的发展，主要还是加快推进资源调配等问题，各环节协同合作，研制出全链条自主可控的脑机接口系统，为中国“脑计划”的全面开展和顺利推进提供解决方案。
（作者：陶虎，系中国科学院上海微系统与信息技术研究所副所长、研究员）
潘云鹤院士：人工智能要瞄准学科交叉前沿—新闻—科学网
潘云鹤院士：人工智能要瞄准学科交叉前沿
国务院于2017年7月向全社会发布了《新一代人工智能发展规划》，指出人工智能是引领未来的战略性技术，必须放眼全球，把人工智能发展放在国家战略层面系统布局、主动谋划，打造竞争新优势，开拓发展新空间，有效保障国家安全。为了推动新一代人工智能发展，《新一代人工智能发展规划》提出了要构建科技创新体系，把握技术属性和社会属性高度融合，推进研发攻关、产品应用和产业培育“三位一体”发展，支撑科技、经济、社会发展和国家安全四项任务。
在《新一代人工智能发展规划》推出之前，为了推动人工智能与经济社会深度融合、提升我国人工智能科技创新能力，中国工程院于2015年12月批准启动了《中国人工智能2.0发展战略研究》重大咨询研究项目，将加强人工智能研究和应用作为实施国家战略创新发展非常重要的工作之一。
梳理人工智能发展历程，项目组观察到，“人工智能要进行换代，也就是人工智能要从原来的1.0走向2.0”。促使人工智能换代的动力既有来自人工智能研究的内部驱动力，也有来自信息环境与社会目标的外部驱动力，两者都很重要，但相比之下，往往后者的动力更加强大。随着互联网的普及、传感器的泛在、大数据的涌现、电子商务的发展、在线社区的兴起，数据和知识在人类社会、物理空间和信息空间之间的交叉融合与相互作用，形成了驱动人工智能走向新阶段的四种外在动力。
首先，本世纪的信息环境已发生巨大而深刻的变化。随着移动终端、互联网、传感器网、车联网、穿戴设备等的流行，感知设备已泛布城市，计算也与人类密切相伴，遍布全球的网络正史无前例地连接着个体和群体，开始快速反映与聚集他们的发现、需求、创意、知识和能力。与此同时，世界已从二元空间结构PH（Physics,HumanSociety）演变为三元空间结构CPH（Cyber,Physics,HumanSociety）。CPH的互动将形成各种新计算，包括感知融合、“人在回路中”、增强现实（AR）、跨媒体计算等等。
其次，社会对人工智能的需求急剧扩大。人工智能的研究正从过去的学术牵引迅速转化为需求牵引。智能城市、智能医疗、智能交通、智能物流、智能制造、智能农业、智能等应用中的新目标、新问题，都迫切需要人工智能的新发展。为此，很多企业和城市已主动布局，进行人工智能新研发。
第三，人工智能的目标和理念也在发生大的转变。人工智能的目标正从过去追求“用计算机模拟人的智能”转化为用机器与人结合成增强的混合智能系统；用机器、人、网络结合组织成新的群智系统；用人、机器、网络和物相结合而成的智能城市等等更复杂的智能系统。
第四，人工智能的数据资源也在发生大改变。人工智能的基本方法是数据驱动的算法。今后会更多地涌现出大数据驱动计算、传感器和网络驱动计算、跨媒体驱动计算。因此，大数据智能、感知融合智能、跨媒体智能的发展均为不可避免的趋势。而传统的以字符为基础的机器智能测试图灵方法将受到挑战。
上述种种环境的巨变，促成人工智能技术的重大提升，为人工智能2.0的形成与发展创造了切实的外部环境。同时，一系列新智能技术已在萌芽，分别是大数据智能、群体智能、跨媒体智能、混合增强智能和智能自主系统等。
中国人工智发展特别迅猛，这也是中国现代发展的一个重要趋势。中国人工智能发展领域非常广泛，在图像理解、语音识别、机器翻译和无人系统（智能自主系统）等领域发展很快，这是全世界共同的地方。
当然，人工智能发展也面临一些挑战。
第一个挑战是“勇探无人区”。从事科学研究和企业发展的人士，都应该更好贯彻党中央所提出的人工智能要“勇探无人区”这一理念。这个理念实际上是中国科学技术发展思想的一次转型。长久以来，学术界往往是瞄准世界先进的方向进行投入，即学科前沿。什么叫学科前沿？就是全世界研究最热门的地方。为了了解学科前沿，一般去看一看国际上在研究什么或者杂志上发表什么文章，然后看看这些研究有什么缺陷和不足，则去做些修改和补充，然后算是进入到了学科前沿。
但是，这种跟随式方法所取得的成果只是真正学科前沿一部分，这个前沿是国外学者感兴趣的部分。推动人工智能学科前沿发展的态度应该是一只眼睛看着国际的学科前沿，另外一只眼睛要紧盯国家迫切需要实用领域中所需要的人工智能应用，从应用推向模型，模型推向理论，这个就是无人区。中央在2018年就提出了这个号召，我们应该深入的贯彻中央的这一个思想。在人工智能这个领域，尤其是新一代人工智能领域，就应该两只眼睛同时工作，一只眼睛盯着无人区，一直眼睛盯着国际前沿，而不能像过去那样只用两只眼睛看一个目标，把国家需求的东西都放弃。
比如医疗智能领域装备、智能自主系统、从大数据到知识到决策的大数据智能以及视觉知识等等，这些都是需要加以投入的研究方向。
第二个问题是要以更大力度培养人工智能人才。这个里面包括专业人才，人工智能专业人才一直短缺。人工智能是计算机应用学科的一个方向，计算机应用学科又是计算机三个学科中间的1/3，人工智能是计算机应用学科里面的一个分支，所以过去所培养的人工智能人才和现在的发展趋势是很不适应的。为此，要加大专业人才的培养力度，而且要加大交叉人才的培养力度，因为人工智能交叉人才更少。同时，要加大对企业现有的科技人才的人工智能方面的培训，使得企业能够考虑他的企业怎么向智能化转型，能够转型的更成功。
国务院发布的《新一代人工智能发展规划》、教育部发布的《高等学校人工智能创新行动计划》以及教育部、发改委和财政部三部委联合发布的《关于双一流建设高校，促进学科融合，加快人工智能领域研究生培养的若干意见》等文件，对人工智能的人才培养、人工智能学科建设及人工智能专业建设等提出了具体要求。当前，全国一共有215所高校获批设置人工智能本科专业、3所高校（浙江大学、武汉大学和华中科技大学）获批设置人工智能交叉学科，中国正在建立人工智能本科和研究生层次人才培养体系。
为了加强人工智能人才培养，高等教育出版社联合国家新一代人工智能战略咨询委员会在北京组织成立了“新一代人工智能系列教材”编委会，组织出版涵盖人工智能基础理论、算法模型、技术系统、硬件芯片和伦理安全以及“智能+”学科交叉等方面内容的教材，目前教材编写工作进展顺利，《人工智能导论：模型与算法》、《可视化导论》和《智能产品设计》已经先后出版，且三本教材均在爱课程（中国大学MOOC）发布了在线课程，选修人数超过12万人次。为了促进优秀教材资源共享，浙江大学搭建发布了“智海—新一代人工智能科教平台（www.wiscean.cn）”，寓意为“有智之能，方可驱动时代变革，有海之容，便可赋能万物更新”，并同时赋予“人工智能、教育先行；产学协作、引领创新”平台理念。人才是人工智能发展所需要的战略资源，对人工智能人才培养是中国推进新一代人工智能发展的重中之重。
第三个问题是需要对人工智能伦理有一个清醒的认识。我们在讨论人工智能发展所需简洁明了的伦理标准这个问题时，提出了两个标准，第一个标准就是人工智能要“向善”，即求善、追求善良、真善美。善良是一个很重要的标准，人工智能就是要为人类服务，差的和坏的人工智能以及不对的人工智能就不能去干，因此人工智能要“向善”。第二个标准就是要“求真”。即机器学习所依赖的数据以及人工智能算法模型不能搞假的，不能搞欺骗，不搞伪造。
“求真”和“求善”是人工智能伦理中两个非常根本的标准。保护隐私等问题可以通过这两个标准推理出来，从而产生二级标准或者三级标准。
最后强调全社会关注的是整个人工智能发展应由一个健康的生态系统来推动。中国正在形成产、学、政联合有机营造的人工智能生态系统。一方面政府、产业、大学和学术研究机构要结合起来，形成一个很好的生态。另外一个方面是推动人工智能赋能社会的基本元器械、平台和应用等也要构成一个生态系统。
过去科研只基础理论和应用系统两块。但是，近年来人工智能、大数据，信息技术的发展显示，理论研究和应用研究中间应该还有平台支撑和平台服务，这一块很重要。
操作系统实际上是平台，人工智能的平台也是平台，这些平台在推动生态的发展中间起到覆盖作用，可被视为中流砥柱。所以，我们应该有新的理念来构造整个生态系统，注重平台的支撑。科研经费和科研力量也要向构造平台系统进行投入。平台是公共系统，不能只是依靠企业来打造。政府也要参与构造人工智能平台，这样人工智能成体系推动就可更高效。
（本报记者崔雪芹根据潘云鹤院士在世界人工智能大会上的视频发言整理）
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近日，清华大学智能产业研究院（AIR）携手华润生命科学集团有限公司成立“人工智能与生命健康”联合研究中心。清华大学智能产业研究院副院长刘洋教授任联合中心主任。联合研究中心管理委员会首次会议在清华大学智能产业研究院（AIR）召开。
清华大学智能产业研究院（AIR）院长张亚勤、首席科学家马维英、副院长刘洋、首席研究员聂再清，华润生命科学集团有限公司总经理颜建国、科技创新部总经理何建涛、生命科学研究院专业总监张宣等出席会议。
成立背景
随着科学技术的发展，生命科学领域将成为继航空航天、微电子芯片后的最新的国际科技竞争前线领域，是我国科技创新的攻坚方向之一。习近平总书记在2020年科学家座谈会上提出：“坚持面向世界科技前沿、面向经济主战场、面向国家重大需求、面向人民生命健康，不断向科学技术广度和深度进军。”“面向人民生命健康”是新时期我国科技发展的四大方向之一。
华润生命科学集团有限公司在精准医学、生物技术和数字医疗领域有雄厚的技术和资源积累，智慧医疗是清华大学智能产业研究院（AIR）三大重要研究方向之一。双方将携手发挥各自优势，在人工智能与生命科学交叉领域致力于应用技术研发与产业化合作，实现产学研用有机结合，为生命科学产业技术发展提供可持续支撑。
研究方向
按照“数据为本，中西贯通”的思路，清华华润人工智能与生命健康联合研究中心将部署三大研究方向：
智慧中医结合可解释人工智能方法理论与面向智慧中医的大规模预训练模型，形成中医机理发现与解释，智能中医鉴别、中医智能辅助诊疗和中医药智能健康管理。助力中医药传承精华，守正创新，加快推进中医药现代化、产业化。
生命健康大数据致力于通过人工智能、大数据技术充分发掘生命健康领域数据价值，打通数据壁垒，交叉领域知识鸿沟，沉淀生命健康数据集，加速生命科学发现、疾病治疗，构建AI+生命健康的人才和产业生态。
人工智能辅助药物研发利用先进的人工智能算法与模型，结合生物医药大数据，加速疾病治疗新靶点发现、新抗原发现、药物设计与精准医疗。
中心管委会联席主任张亚勤在会议中指出，联合研究中心将着眼探索新的创新模式，实现原创性基础理论突破，打造创新性共性核心技术，推动产业、经济发展。中心管委会联席主任颜建国指出，中心应在三个研究方向上瞄准核心突破点，探索人工智能技术和生命健康需求场景的交叉融合，实现产学研用有效转化。
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