人工智能与神经科学研究主题研究

　　文/ 上海新奇因子智能科技有限公司 程燕

　　摘 要：在当前社会经济与科技持续稳定发展背景下，人工智能（AI）促使各个行业全面转型发展，医学领域也迎来了全新的发展机遇。当前临床决策支持系统、人工神经网络以及大数据挖掘等技术在人工智能的支持下顺利开展。目前，以医学影像技术与神经网络技术为代表的AI 技术已经被广泛应用到疾病的筛查、诊断、治疗以及康复等多个方面，对诊断的准确率以及工作效率的提升有着一定的积极影响。神经科学研究具有前沿性强以及交叉性比较显著的特点，将人工智能技术融入其中，使两者之间互相促进，收获更多的科研成果，助推我国科技事业的发展。

　　关键词：人工智能；神经科学；研究主题

　　神经科学的研究始于20世纪中叶，主要针对人与动物神经系统结构进行研究，目前已经对精神系统内分子水平、细胞水平以及细胞之间的变化过程有了一个初步的了解，这些过程在中枢功能控制系统内可实现灵活运用。目前，欧盟人类脑计划、美国大脑计划以及日本的脑/思维计划相继出台，这一领域已有一定研究进展。中国脑计划则是一体两翼的结构，将脑认知神经原理作为基础，重点研究脑疾病治疗方法，且推动新一代人工智能的发展。神经科学与人工智能之间的信息流动是相互的，人工智能与大数据技术成为神经科学发展的加速器，而精神科学研究成果也会推动人工智能发展。因此需要根据人工智能以及神经科学研究现状分析，把握好两者研究的特点以及发展趋势，为将来研究提供科学有效的参考。

　　一、人工智能与神经科学之间的关系

　　随着时代不断发展，目前人工智能技术已经被广泛运用到神经系统疾病的风险预测、影像学诊断、病理学诊断以及实验室诊断等。神经科学是实现整个神经系统结构、功能以及疾病的研究，不断探索认知以及行为本质以及规律的学科。通过对脑认知功能神经基础研究，能够分析出人类神经精神性疾病的病因，进而实现药物的靶向筛选[1]。在这一背景下，人工智能（AI）与神经科学（NS）之间存在着相互依存、互相促进的关系。下面将详细分析：（1）神经科学可以为人工智能提供生物学基础，神经科学通过对大脑结构和功能的研究，为人工智能提供生物学依据。例如，神经元和突触的结构及其相互作用启发了人工神经网络的设计，而大脑的信息处理机制则为人工智能算法和模型提供了灵感。（2）人工智能助力神经科学数据分析，人工智能技术在神经科学领域的应用，有助于处理和分析大量的神经元数据。深度学习等人工智能方法可以自动识别和对神经元图像分类，提取特征并进行功能解析，从而为神经科学研究提供有力支持。（3）人工智能驱动的神经建模，人工智能技术可以帮助研究人员构建更精确的神经网络模型，从而更好地模拟大脑功能。这类模型有助于研究神经系统的动力学、计算能力和神经可塑性，为理解大脑提供了有力工具；（4）双向交流与融合，人工智能技术和神经科学的研究成果可以相互借鉴和应用；（5）合作推动创新，人工智能与神经科学领域的专家携手合作，可以共同探索大脑之谜，如认知机制、意识本质等[3]。总之，人工智能与神经科学之间的互相促进，有利于拓展我们对智能和认知的理解，为相关领域的发展注入新活力。

　　二、人工智能与神经科学研究现状分析

　　（一）人工智能中深度学习技术发展历程

　　在深度学习技术迅猛发展的10年时间里，人工智能模型需要在指定的场景与环境下接受一系列的操作，衍生出一个个小模型，包括语言识别、文字识别、意图理解模型以及图像识别模型等多个方面。在此过程中，对应的操作人员需要进行有限范围内设置的任务，使问题得到妥善解决。由此可以看出，小模型无法适用在各个领域内，对应的场景出现变动还需要进一步地完善与调整相关参数，因此需要由专业的工作人员来进行。除此之外，模型训练对数据质量以及数量方面要求比较高，如果缺少充足的数据支撑，在复杂的环境下，整个训练难度更高，最终效果将会受到影响。小模型存在的问题直接限制了AI研发整体效率，并且还需要消耗大量的成本[4]。

　　而在大规模发展中，研究人员应当综合分析训练数据以及参数所发生的变化，从最开始的亿级升级转变为百亿、千亿，模型参数在不断地提升，能够在各个领域都可以实现运用，整个模型参数超过阈值后，模型的潜能将会被充分地激发出来，表现出不同的表现。模型相同，尽管应用场景不同，也只需要简单地调整或者保持不变，优化了传统工作模式中存在的不足，模型人工智能将发生转变。模型技术不仅是学术界重点观察的领域，在产业领域也具有一定的重要作用。目前国内已经有许多科技公司实现对大规模智能模型的研发。

　　（二）神经科学研究历程

　　对神经科学的研究，古希腊医生希波克拉底早在公元前400年就对神经系统进行了描述。然而，在这个阶段，人们对神经系统的认识仅限于表面观察。后来在17—20世纪，科学家们开始进行实验研究，以揭示神经系统的结构和功能。例如，英国的查尔斯·谢林顿和西班牙的圣地亚哥·拉蒙-卡哈尔在19世纪末和20世纪初对神经元进行了详细描述，大脑成像技术(如fMRI、PET、EEG)的最新发展以及信号分析与数据处理方面的进展为研究意识提供了一个有效的研究框架[5]。直到20世纪，神经生理学家们开始研究神经元之间的信息传递和神经系统的基本功能，其中包括美国科学家艾伦·霍奇金和安德鲁·赫胥黎对神经元动作电位的发现，以及对神经递质的发现和研究。随着分子生物学的发展，神经科学家开始研究神经系统的分子机制，发现了神经生长因子（NGF）和神经调节蛋白，以及钙离子在神经信号传导中的作用等。在目前科技不断发展背景下，神经科学家开始运用计算机科学和数学方法研究神经系统，计算神经科学旨在建立神经元和神经网络模型，以解释大脑的功能和行为。而影像技术目前也得到了良好的发展，如功能性磁共振成像（fMRI）、脑电图（EEG）和正电子发射断层扫描（PET）等，神经科学家能够非侵入性地观测大脑活动，揭示大脑结构和功能的关系。当前科学已经掌握了大脑不同层次的结构和功能，包括脑区之间的连接、神经网络和神经环路。通过这一研究有助于理解大脑的整体功能和组织原理[6]。

　　三、人工智能在神经科学研究中的应用

　　（一）神经数据分析

　　人工智能技术在神经科学领域的应用，有助于处理和分析大量的神经元数据。深度学习等人工智能方法可以自动识别和对神经元图像分类，提取特征并进行功能解析，从而为神经科学研究提供有力支持。神经网络模型的发展，如深度学习模型，有助于我们理解大脑的信息处理机制和复杂行为。

　　（二）脑图像分析与可视化

　　人工智能技术在脑图像分析领域取得了显著成果，如脑区功能连接性分析、脑结构分析等。这些技术有助于揭示大脑功能和结构的变化，为理解大脑疾病提供依据。功能性磁共振成像（fMRI）、脑电图（EEG）、正电子发射断层扫描（PET）等技术目前已经成熟，为研究大脑活动提供了强大的手段。这些技术使得科学家能够观测到大脑在各种认知任务和生理状态下的功能和结构变化。

　　（三）神经网络建模

　　人工智能技术可以帮助研究人员构建更精确的神经网络模型，从而更好地模拟大脑功能。这类模型有助于研究神经系统的动力学、计算能力和神经可塑性，为理解大脑信息处理机制提供有力工具。神经可塑性研究大脑如何适应和学习新环境、新技能，以及神经元和突触如何随着经验而改变[7]。神经可塑性研究为理解大脑的学习和记忆机制，以及神经系统疾病的发病机制提供了重要线索。

　　（四）脑-计算机接口（BCI）

　　BCI旨在实现大脑和计算机之间的直接通信。人工智能技术在BCI中的应用，可以提高信号识别的准确性和稳定性，为肢体残疾人士提供新的交流方式，并为神经康复带来希望。在此过程中，还需要关注神经心理学研究大脑与行为的关系，认知神经科学则探讨大脑如何实现高级认知功能，如思考、决策、记忆和语言。这些领域的研究有助于我们了解大脑损伤如何影响认知和行为，以及正常老化过程中的认知变化。

　　（五）神经调控技术

　　借助神经调控技术，如脑深部刺激器（DBS），可以治疗一些神经系统疾病，如帕金森病。除此之外，人工智能技术在神经调控领域的应用，可以提高刺激策略的个性化水平和治疗效果。

　　（六）神经疾病诊断和治疗

　　人工智能技术在神经疾病的早期诊断、病情评估和个性化治疗方面具有巨大潜力。例如，人工智能可以帮助医生分析脑影像数据，提高癫痫、脑癌等疾病的诊断准确性。总之，人工智能在神经科学研究中的应用，为神经数据分析、模型构建、疾病诊断和治疗等方面提供了强大支持。在未来，随着人工智能技术的不断发展，其在神经科学领域的应用将更加广泛，为揭示大脑功能和治疗神经系统疾病带来更多突破。

　　四、结束语

　　人工智能与神经科学作为前沿性的研究项目，许多国家都加入研究行列，对应的研究成果发布量最高的国家为美国，为整个领域的发展提供了主要动力。当前人工智能与神经科学之间已经建立起了紧密的联系，两者之间互相促进，促使整个领域取得了良好的发展。在未来人工智能不断发展背景下，还应当进一步探索与分析，实现创新与突破。

　　参考文献

　　[1] 陈肖东. 预见人工智能与人的智能之鸿沟—基于马克思认识论对认知神经科学的解构 [ J]. 理论界, 2021(9): 22-28.

　　[2] 郑永和, 王杨春晓, 王一岩. 智能时代的教育科学研究：内涵、逻辑框架与实践进路 [ J]. 中国远程教育, 2021(6): 1-10+17+76.

　　[3] 张学博, 阮梅花, 袁天蔚，等. 神经科学和类脑人工智能发展：新进展、新趋势 [ J]. 生命科学, 2020, 32 (10): 993-1013.

　　[4] 本刊讯. 研究人员重建神经科学与人工智能之间的桥梁[ J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4 (4): 82.

　　[5] 原军超. 藏传佛教禅修的神经现象学研究[D]. 西南民族大学, 2020.

　　[6] 黄甫全. 研发师德高尚的AI 教师—德育神经科学和人工智能与有效教学论的交融愿景 [ J]. 中国德育, 2019(5): 40-46.

　　责编 / 马铭阳