直播導(dǎo)讀
大家晚上好！今天和大家分享一下我們在腦科學(xué)以及類腦智能方面的交叉性研究。
我報(bào)告的題目叫做人腦：一個(gè)智能化的動(dòng)力系統(tǒng)。人腦是自然界最偉大的奇跡之一，認(rèn)識(shí)人腦一方面能夠幫助我們更好的理解自身、保護(hù)我們的大腦，另一方面它也決定著我們?nèi)祟愃軇?chuàng)造的人工智能上限。
1探究人類大腦智能的鑰匙
人腦是一個(gè)非常復(fù)雜的對象?？梢杂貌煌姆椒?、不同的視角去探究我們的大腦。我們可以從生物的角度去研究底層神經(jīng)元的動(dòng)態(tài)特征，也可以用化學(xué)方法去探究不同神經(jīng)遞質(zhì)的深化機(jī)制，還可以從物理的角度去思考理解它的結(jié)構(gòu)、功能、動(dòng)力學(xué)以及三者之間的關(guān)系？
從這張圖我們可以看到，當(dāng)從微觀角度去觀察大腦，最底層大腦它是由一些非?；A(chǔ)的神經(jīng)元構(gòu)成。如果沿著空間尺度逐漸拉大，不同的神經(jīng)元它會(huì)組成神經(jīng)回路，神經(jīng)回路會(huì)組成不同的腦區(qū)，腦區(qū)進(jìn)一步則會(huì)組成一個(gè)全局的腦網(wǎng)絡(luò)。全局的腦網(wǎng)絡(luò)就能夠去實(shí)現(xiàn)一些比較復(fù)雜的認(rèn)知功能。
從最基礎(chǔ)的單個(gè)神經(jīng)元慢慢演化成一個(gè)非常復(fù)雜的系統(tǒng)，功能也在逐漸地豐富。復(fù)雜的功能是建立在物質(zhì)基礎(chǔ)上，功能的豐富肯定帶來了結(jié)構(gòu)特征的改變，那如何理解這些特征產(chǎn)生的過程呢？
這就提供了一個(gè)探究人類智能的鑰匙。從數(shù)學(xué)角度來說，我們需要一些方法幫助我們?nèi)ダ斫庥^測到的特征具體揭示了什么樣的含義以及能夠理解大腦的程度。基于這些想法，我們就提出一個(gè)可能很大的問題，叫做大腦它是如何實(shí)現(xiàn)它的功能或者說如此智能的？
2三個(gè)角度研究大腦智能
從科學(xué)研究角度，可以將上述問題拆解成三個(gè)角度進(jìn)行理解。
首先第一個(gè)視角，從動(dòng)力系統(tǒng)的角度來看。動(dòng)力系統(tǒng)，顧名思義首先它是動(dòng)的，然后它是一個(gè)系統(tǒng)。對大腦來說，從微觀的角度，動(dòng)力系統(tǒng)指的就是把單個(gè)神經(jīng)元看成一個(gè)元素，不同的神經(jīng)元組成了網(wǎng)絡(luò)，在這個(gè)網(wǎng)絡(luò)上就會(huì)有一些信號(hào)變化，研究信號(hào)變化的一致性規(guī)律就叫做動(dòng)力系統(tǒng)的研究。
從動(dòng)力系統(tǒng)角度可以探索發(fā)現(xiàn)，當(dāng)給定了大腦某種特定結(jié)構(gòu)后它的放電模式是什么樣子；在正常人和患者中又會(huì)有什么樣的差異性？這一類的研究能夠幫助我們?nèi)ダ斫獯竽X的結(jié)構(gòu)和功能之間的關(guān)聯(lián)。
第二個(gè)視角是考慮大腦的智能成因。大腦智能的實(shí)現(xiàn)會(huì)涉及到一些信息處理和流動(dòng)、不同種類的信息不同種類的刺激。比如說看到的東西、聽到的聲音、聞到的氣味或者摸到的東西，不同類別的信息在大腦里都會(huì)有相應(yīng)的處理機(jī)制。
從神經(jīng)編碼的角度來說，我們就希望能夠去思考。第一點(diǎn)，大腦在微觀尺度上如何去編碼這些信息。第二點(diǎn)，隨著大腦功能的成熟化或者說豐富化，不同的、更高級的大腦功能在處理信息上會(huì)有什么樣的優(yōu)勢？我們可以從哪些角度去理解這個(gè)機(jī)制。
第三點(diǎn)，從相對應(yīng)用的角度，我們希望去理解大腦可能有一些特殊的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)或者動(dòng)力學(xué)特征，我們能否利用它幫助我們設(shè)計(jì)一個(gè)更普適的人工智能，或者說提高我們現(xiàn)在人工智能的水平。因?yàn)楫?dāng)前人工智能在一些具體任務(wù)上，比如說視覺識(shí)別，智能語音等確實(shí)是比人類在某些方面強(qiáng)，但是在一些通用性任務(wù)上卻不如人類。那么我們能否通過一些生物機(jī)制幫助我們有所啟示。
前面兩點(diǎn)其實(shí)是構(gòu)成了第三點(diǎn)的一個(gè)基礎(chǔ)。只有知道大腦結(jié)構(gòu)與功能的關(guān)聯(lián)，以及大腦信息編碼的特性，我們才能夠設(shè)計(jì)更好的人工智能。
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