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神经科学会成为 人工智能“超进化”的关键吗

发布时间:2019-03-19 01:00 | 来源:未知 浏览次数:

  人工智能会取代人类吗?这个问题一度引发全民热议。虽然目前人工智能正在快速提“智”,但是这不代表它真的很聪明。相反,很多时候它还很傻很天真,仍然需要向人脑学习。

  近日,以色列魏茨曼科学研究学院计算机科学系教授希蒙·厄尔曼发文表示,相信神经科学能为人工智能发展提供进一步的助力。那么,人工智能和神经科学究竟有什么关系?神经科学到底如何进一步助力人工智能发展?深度融合神经科学的人工智能将发生哪些变化?

  神经科学和人工智能本属同源

  谈到人工智能和神经科学之间的关系,中国科学院上海生命科学研究院副研究员王小理用两句话来概括:同源分流、学科独立;交叉融合、分久必合。

  最初,人工智能与神经科学是两门各自独立的学科,有着不太一样的研究对象、研究方法体系。从学科起源的时间原点来看,人工智能学科以1956年美国达特茅斯学院夏季讨论班为缘起;而神经科学诞生的标志可以回溯到1891年的神经元学说。这样看神经科学算是人工智能学科的“前辈”。

  神经科学更多地侧重于生物学意义上的神经活动的规律,解析包括思维、情感、智能等在内的高级神经活动的发生机制,而意识起源问题,则是神经科学的终极目标,研究方法上神经科学是以自然现象归纳为主的“实验科学”。而人工智能是研究开发能够模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学,研究对象不是智能而是智能操控,现阶段研究方法上是侧重于对复杂现象进行模拟仿真的“计算科学”。

  “但可以将神经科学和人工智能的关系简单理解为源和流。”王小理告诉科技日报记者,人工智能的兴起和发展离不开神经科学成果的滋养。

  正如希蒙·厄尔曼文章所述,早期人工智能领域的科学家将生物神经系统作为参照对象,创造出了近年来盛行的“深度网络”脑启发架构,这是一个非常鲜明的“源流”案例,也一直为神经科学家和人工智能领域科学家所津津乐道。但有些人工智能领域的专家,认为深度网络前期是仿脑,后期发展了独立的方法,因此认为,人工智能有自己的方法体系,基本可以抛开脑科学。这样的观点其实是值得深入讨论的。

  中国科学院神经科学研究所蒲慕明院士曾向记者表示,近年来,脑与神经科学、认知科学的进展使得人们在脑区、神经微环路、神经元等不同尺度观测的各种认知任务中,获取脑组织的部分活动数据已成为可能,获知人脑信息处理过程不再仅凭猜测,通过多学科交叉和实验研究获得的人脑工作机制更具可靠性。因此,脑科学有望为机器学习、类脑计算的突破提供借鉴。

  但是,人工智能对神经科学发展的反哺或反馈作用也是客观存在的。在神经科学基础研究阶段,人工智能可以辅助研究人员解析复杂的脑神经信号、脑神经图谱实验数据,构建和模拟大脑模型系统等。在转化应用阶段,人工智能还能加速脑科学成果的应用,例如大脑疾病诊断与新疗法成果的临床转化等。

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