脑科学与人工智能结合，将开启人类无限可能
前普林斯顿大学、现任耶鲁大学心理学系教授，认知神经科学专家NicholasTurk-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。
注意力是Turk-Browne教授一直以来的研究重心。从学习到工作，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。
与医院常见的MRI的结构性成像不同，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。
对于科学家们来说，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。
张益肇博士从跨学科领域的角度阐述了人工智能与脑科学之间千丝万缕的联系。通过计算机视觉技术，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。
人工智能还可以在婴幼儿时期对孩子的大脑进行扫描，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。
现在，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。
脑科学＋人工智能：开启无限可能
近日，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。
那么，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。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路基础，也是今后人工智能模拟人的发展方向。
显然，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。
脑科学能为人工智能带来什么？专家介绍，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。
谭铁牛介绍，近几十年人工智能的快速发展具体表现在一些智能算法，如深度学习的成功应用，其秘诀在于，构建一个大型的数据库及大规模计算能力的提高。如今，深度学习在人脸识别、语音识别上的精度甚至超过了人类。数据显示，微软、谷歌、百度的语音识别错误率已经低于人类的5%，人工智能将继续在语言、图像和视频处理等方面取得更大的进展。
反过来，人工智能能否启发脑科学研究？在蒲慕明看来，答案是肯定的。人工智能可以为脑科学提供仿真模拟手段、系统与平台，支持科学假设的验证，并为其提供广泛的应用前景。“脑科学与人工智能的进一步交叉融合，有望在若干特色方向上取得突破，对探索人类的智能本质、提升人类的智能极限、推动社会的智能化水平具有重要研究价值和应用前景。”蒲慕明说。
人类大脑的复杂与奇妙令人着迷，关于未来的展望则激动人心。在科学家的努力之下，科学之光照亮大脑的幽深角落将只是时间问题。在科技创新的助力下，这一天已不再遥不可及。
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