计算神经科学专家和大脑人工智能的关系

众所周知,科技创新在经济社会的进步发挥了巨大的作用。计算机信息技术产业的快速发展成为现代经济的焦点之一。然而,现有的计算机仍然是难以完成许多人类大脑的快速轻松地是一项复杂的任务。因此,新一代信息技术产业重点脑功能和神经网络的研究,希望能了解其工作机理的基础上,设计一种新型的“人类大脑类型电脑和机器人。今年3月,董事长兼首席执行官李彦宏,百度在全国人民代表大会、中国人民政治协商会议,提出的两个“中国大脑”提案,呼吁一个新的技术革命,并希望“推动整个国家的创新能力”。

在基础研究的投资将会导致大脑科学、大脑科学技术突飞猛进

中国将成为世界领先的信息技术产业,应该发展神经科学,由信息技术革命。在美国,一些公司在硅谷(高通、高通、IBM等)已经开始这个新兴行业“脑科学”(NeuroTech)。与此同时,神经科学的发展也具有战略意义。美国国防高级研究计划局(DARPA,DefenseAdvancedResearchProjectsAgency),高级情报研究项目(IARPA IntelligenceAdvancedResearchProjectsActivity),以及海军和其他军事部门在神经科学领域投入了大量的资金发展最新的神经技术。

然而在基础研究,在我们真正理解大脑生物学,这些应用程序是缺乏一个坚实的存储很难发展。如果一个国家不重视固体物理学研究,也不可能成为世界上一个芯片和计算机技术创新的领导者。所以,最重要的是神经科学的基础研究提供长期稳定的资金。即使美国情报高级研究计划局应用如目标,也是主要的资金“网络机器智能”的大脑皮层(MachineIntelligencefromCorticalNetworks微米)的基础研究[1]。项目”旨在扭转大脑算法,彻底改变机器学习”,和“参与者将使用他们的大脑表示,转换,和学习的深入研究和理解规则,创造能力更强”大脑的机器学习算法。这个计划是基于长期战略考虑。

促进计算神经科学的发展新兴的跨学科性

大脑人工智能最成功的“喜欢”,是“深度学习”(deeplearning)[2]。“深度学习”是根植于大脑视觉系统的研究。视觉系统是由许多“层神经网络(所谓的“深层网络”)。神经信号发送到第二,第一层处理后在第二次进一步治疗到三楼,等等。层与层之间的网络连接是由培训学习(如此命名“深度学习”)。深入学习系统在完成某些任务(如2 d对象识别)接近一个人的能力。然而,这个理论有一个相当大的局限性。深层网络模型,例如,通常只“前馈”连接(从一楼到二楼,第二个到三楼,等等),和人类神经系统有很多的“反馈”链接(返回从第三到第二层,等等),如视觉注意力从“控制”高级脑区初级视觉反馈信号的区域。深度培训网络的学习算法也是有限的,需要做的只是训练网络。人们学习的视觉注意,选择,比如认知功能的研究大脑的神经网络系统。脑科学基础研究的发展,将促进“深度学习”等大脑智能技术的蓬勃发展。

计算神经科学是新兴的、跨学科的大脑科学跨学科(3、4)。这副神经科学的实验和理论研究,应用物理、数学和工程概念和分析工具来研究大脑的功能。各种新的实验技术的迅速发展,给我们带来了很多的数据。但实验数据的指数增长,它并不能保证知识的指数增长。喜欢物理,只有在理论和实验的发展同步,我们可以发现大脑操作的基本规则。因此集中在计算神经科学和实验神经科学的理论和模型交互,将努力理解大脑机制发挥着至关重要的作用。大脑是一个复杂的动态系统,与多个反馈机制在不同时间和空间层面,探索在定量分析和计算模型是至关重要的。这就是为什么理论和计算神经科学成为了“计划”,“七个重点研究方向之一,严格的理论、模型构建和统计分析,使我们对复杂,非线性有很深的理解大脑的功能,只是凭直觉做不到。为了促进理论和数据分析的发展,我们必须加强实验和理论的科学家多学科合作,如统计、物理、数学、工程和信息科学等。”[5]。

结合真实的信息科学和现代神经科学是一个巨大的挑战,计算神经科学之间的一座桥梁,将在课堂上计算、人工智能和大脑脑机接口(布莱恩- MachineInterface)发展过程中扮演着重要角色。可以说,没有世界级的计算神经科学,是不可能有一个世界级的类大脑智能技术创新。机器学习(包括深度学习),反过来,可以引入一个新的方法来处理大脑科学数据,新的思路来模拟大脑功能。因此,计算神经科学和信息科学应该密切合作,在大脑和大脑联合研究的重要前沿的人工智能问题。

应该鼓励更多的科技人才进入大脑

我们需要物理,数学方法用于研究数以千亿计的神经元组成的复杂结构及其非线性动态行为;需要使用基因的理论和数学模型,对神经元,神经网络,大脑系统的多层次研究,解释认知功能;需要使用新的信息科学工具来分析和解释实验中获得大量数据,需要使用生物医学工程技术产生脑机接口,脊髓损伤和残疾的病人可以包含智能假肢脑电信号。在这些领域,中国潜力巨大的优势,和计算神经科学的发展是关键。

计算神经科学仍然是我国相对较弱,但我们有大量的优秀科技人才,特别是年轻人。如果他们有机会进入大脑,计算神经科学的快速发展指日可待。这不仅培养下一代领导人的基础研究,同时带出大量的大脑智能工程和技术人员。举个最近的例子,伦敦大学学院的两个计算神经科学DeepMind公司成立博士后,启动后不久被谷歌以4亿美元(合25亿元人民币)。近年来,谷歌、Facebook和其他公司想招聘的毕业生计算神经科学,这种需求会越来越大。

培养新一代的计算机神经学家,可以考虑几个方面。在美国,斯隆基金会(SloanFoundation)和斯基金会(SwartzFoundation)从90年代开始建立理论神经科学中心,现在共有11斯隆-施瓦茨(斯隆-施瓦茨)中心,坐落在大学。这些研究中心专注于吸引训练和物理、数学或计算机科学的其他领域背景的研究生和博士后,帮助他们成功地计算神经科学领域。迄今为止,中心创造超过一百的学者一直在世界各地著名大学的教授计算神经科学越来越成熟。中国应该考虑建立几个理论和计算神经科学中心。此外,强大的大学应打破学科界限,计算神经科学的本科和研究生课程,条件成熟后可以建立相关的专业。这不仅让物理和数学学科的年轻人有机会研究神经科学,也使实验科学家有机会学习数学建模。暑期学校是另一个有效的方法。自1988年以来,海洋生物实验室做计算神经科学暑期学校,训练大量的转移从数学、科学、工程、信息科学、年轻人的大脑。我们在2010年也开始在国内建立了计算和暑期学校[6]的认知科学,培养跨学科的年轻人才。同时,为了建立一个新的领域,有必要讨论一下这领域的专家和学生定期会议,沟通与合作,计算神经科学等跨学科尤其重要。因此,我们需要通过定期会议和暑期学校的条件。

计算神经科学的前景和未来的聪明的大脑

十三五规划”更为严酷,带来新的交叉领域在中国发展的好机会。我们的目标应该包括:首先,大量的数据分析的发展,大脑处理数据(包括大脑回路和耦合组学数据,高密度成像数据,质量测量的认知功能和脑疾病研究数据)服务。第二,理论和计算神经科学的发展,特别是大规模的认知(包括内存、决策、语言)脑功能系统仿真,在水平(分子、细胞、多尺度网络动态系统和行为)的分析机制。第三,发展行为的实验测量方法,包括定量测定患者的认知功能的大脑疾病和标准化。第四,计算神经科学的发展和大脑的交叉研究和应用人工智能,包括深入学习算法,智能机器人,etc.Fifth,吸引人们从数学、科学、工程、信息科学,神经科学,收到了良好的定量大脑训练新一代的科学家。第六,建立跨科学研究项目的特殊支持。第七,大量的数据共享、跨学科研究和人员培训等国际合作。需要改革赋予的一切,和操作的管理模式,也需要我们支持跨单位、跨学科协同创新。

大脑是宇宙中最复杂的系统之一,近年来研究技术突破在理解大脑为人类创造了一个新时代。但我们的大脑功能,尤其是高级认知功能的神经网络机制的研究才刚刚开始,实验神经科学必须与理论和计算神经科学。计算神经科学和脑科学和人工智能两个领域之间的桥梁,这些领域的交互和协作创新将大大促进信息科学和技术的未来,大脑科学技术和新一代超级计算机的发展。(作者是上海副总裁和纽约大学的神经科学教授,纽约大学,原耶鲁大学神经科学教授。))

【1】NeuroscienceProgramsatIARPA

http:www.iarpa.gov \ \/ \ \/ \ \/ index . php \ \/研究项目\ \/ neuroscience-programs-at-iarpa

【2】LeCunY BengioY HintonG(2015)“深度学习——LeCun(Bengio和辛顿联合审查”,CSDN,2015年6月2日

http:www.csdn.net \ \/ \ \/ \ \/ \ \/ 2015-06-02条\ \/ 2824825

【3】王小菁(2009)理论神经科学,看到“神经科学”(第三版)主编:韩寒js,北京医科大学出版社,53章(1003 – 1018)。

[4]王小菁(2010)“中国21世纪的展望”计算神经科学,科学时报,2010年8月25日。http:news.sciencenet.cn \ \/ \ \/ \ \/ sbhtmlnews \ \/ 2010 \ \/ 8 \ \/ html 235983.吗?Id = 235983

【5】BRAIN2025:AScientificVision:BrainResearchthroughAdvancingInnovativeNeurotechnologies

WorkingGroupReporttotheAdvisoryCommitteetotheDirector (brain), the national institutes of health.

科学www.nih.gov http:\ \/ \ \/ \ \/ \ \/大脑\ \/ 2025 \ \/ BRAIN2025.pdf

【6】国际暑期学校和认知神经科学http:ccnss.org \ \/ \ \/ \ \/计算