戴琼海 从脑科学到人工智能的机遇与挑战

　　IT产业变革周期十分频繁，平均每10年就会发生一次技术变革，如今已进入计算技术和人工智能技术为代表的智能化时代。

　　人工智能和脑科学都是我们关注的未来技术，但目前相关研究看似两条平行线，人工智能领域研究依靠的是科学家和工程师，而脑科学属于生命科学范畴，两条平行线如何能相交，是我们需要探索和解决的问题。

　　脑科学进步将有力推动人工智能发展

　　当前，人工智能的研究和应用如火如荼，它已成为“工具”，逐渐渗透人类的生活，代替人类进行重复性工作，越来越多的机器将解放人类劳动力去追求创造性。

　　但从人工智能60年发展历程来看，其算法离实现理想智能还有距离，迫切需要对脑科学进行探索。因为现有的人工智能还只是借鉴了以前的一些算法来理解，是被动的人工智能，而人的认知是具有主动性的。

　　我认为，脑科学的认知是生命科学的最后一个堡垒。人的大脑一般为1.4公斤左右，在大脑皮层有上百亿个神经元，每个神经元又包含一千多个分支，可谓十分复杂。脑科学的发展不仅对于脑疾病的防治有着巨大推动作用。更不为人知的是，脑科学研究还有助于在人工神经网络技术中设计实现新的学习机理与拓扑结构。换句话说，脑科学的进步将强有力地推动人工智能的进一步发展。

　　简单介绍一个案例，1981年，David Hubel和Torsten Wiesel发现了视觉系统的信息处理，可视皮层是分级的，分成了V1、V2、V3、V4多个区域，这个发现激发了人们对于神经系统的进一步思考。神经-中枢-大脑的工作过程，或许是一个不断迭代、不断抽象的过程。

　　而人工智能也在不断发展，开始进入包括脑科学的认知机理在内的“生物智能”发展阶段。

　　众所周知，Hinton是深度网络的发明者。在Google人工智能首次完胜人类围棋冠军后，深度网络更是席卷全面。

　　但在今年的人工智能大会上，Hinton开始坚决反对他提出的深度网络，可以说是推翻了他提的理论。

　　再说IBM的True North，它内置了4096个内核，2.56亿个轴突。目前，IBM在做第二代人工智能时也放弃了这种类人脑芯片，认为要从脑科学进行研究。2016年，美国启动了阿波罗项目，其最重要的目标就是研究大脑的计算神经网络，并用这些研究发现更好的机器学习和人工智能学习算法，该项目由哈佛大学团队做成像，卡内基大学团队做算法，贝勒医学院去观察机器学习思考模式是如何变化的。

　　脑计划研究的挑战

　　目前，世界各国都制定了脑计划研究的相应策略。例如，美国脑计划在2013年4月2日就开始实施。欧盟、中国的脑计划研究现在也开始出台，总的思路是探索脑科学秘密，研究人类大脑成像技术机制，统计大脑细胞类型，把神经科学与理论模型统计学进行整合。

　　那么，美国脑计划的核心是要干什么？要解决什么问题？我们发现，首先是机器开发，要开发大规模神经网络技术；其次是描述人类大脑成像技术的机器，所以说成像技术，也就是大的显微镜成为脑科学研究的重要瓶颈。

　　迫切的需求是什么呢？是在体的大市场。所谓在体就是活体，大家可以看到，目前的显微镜可以看到静态的细胞结构网络，但是看不到功能，如何把两者统一起来，做这方面的观测仪器，是一个重大的挑战。

　　脑科学研究的市场比较大，但新型的成像仪器无法兼顾高视场、多尺度。目前，我们成立了“类脑智能技术及应用国家工程实验室”。这个实验室一开始做的是流媒体，后来做立体，现在主要在做生命科学的仪器。

　　2015年之前，我们先是做了设计验证，然后开始平台构建，2016年时进行模块装配，一直到2017年完成了系统集成，这个仪器目前占据了我们实验室120平方米大的地方。我们实验室其实很鼓励学生自己搭系统，充分发挥他们的自由创造能力，但是这并不是说未来研究都是以交叉项目为主导的。有的老师就专心做该学科的课题，而有的老师，比如我则致力于跨学科的研究。

　　目前，我们的仪器做了三种类型的突破性实验。

　　第一个实验方向，我们是和解放军总医院、北京大学、上海神经所，以及北师大团队一起共同来探索的。但是这里面有一个假设，1991年开始假设神经元和血管之间的耦合机制，现在没有明确，这只是一个假设，因为通过现在的看法推翻不了这个假设，也证明不了这个假设，我们的仪器企图在这方面做出贡献，目前已经开始做出贡献。

　　大家知道，人的十个手指头代表了脑需的不同部位，通过这里面可以看到血管的收缩和神经元的包体，可以看到它们之间有没有关系。当然我们目前只做了一部分实验，这还需要长期的实验观测才能得到相应的结论，一旦这个结论出来，在国际上也是一个颠覆性的结论。这是我们做的一大探索。

　　第二个探索是大脑与疾病的关系，我们做了全脑尺度免疫保护机理研究，要判断免疫细胞的流动和肿瘤细胞的流动是相反的方向，这样对我们研究肿瘤起到一个非常大的作用。

　　还有一个迁移免疫细胞的轨迹，能测算出来它走的路径和它所做的事。目前，全脑尺度免疫保护机理研究，关系到中风的问题，大家可以看到一个放量过程，可以看到癫痫病人神经元死亡范围有多大。

　　第三个探索是要推动人工智能的跨越式发展，在这里面我们做了一个目标对比。通过从结构网络静态到功能网络动态，我们看到了一个清醒的全脑，并能够把两者统一起来。这是我们做的小鼠听音乐的实验，观察小鼠神经元概率的变化，它的血管变化和神经元概率的变化。

　　中国脑计划与人工智能发展机遇

　　目前，脑计划作为重大科技项目已被列入国家“十三五”规划。

　　中国科学家在2015年，就对脑科学与类脑研究在中国“一体两翼”的部署达成了初步共识，即以阐释人类认知的神经基础（认识脑）为主体和核心（一体），同时展现“两翼”：其中一翼是大力加强预防、诊断和治疗脑重大疾病的研究（保护脑）；另一翼是在大数据快速发展的时代背景下，受大脑运作原理及机制的启示，通过计算和系统模拟推进人工智能的研究（模拟脑）。

　　脑科学项目实施也是深圳市人工智能重点发展的一个战略布局。

　　我认为，在脑科学与人工智能领域，深圳市的发展机遇应该是很大的，行业应用很广，很多地方都可以用到人工智能。

　　我的体会有以下几点：第一，脑科学与人工智能研究将是覆盖深圳全行业的科技革命；第二，脑科学和人工智能将成为深圳科技产业实现从高速到高质量发展的利器；第三，引领创新、突破核心，人工智能产业发展将拉动深圳市立体布局；第四，深圳市要吸引国际国内有影响力的团队，建立脑认知、脑疾病、模拟脑研究机构，构筑产学研联盟，从而为深圳的产业发展贡献力量。

　　（本文根据中国工程院院士戴琼海在第六届中国电子信息博览会数字经济前沿论坛上的演讲整理而成，未经本人确认。）

　　中国工程院院士 戴琼海

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