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                    【腦客中國】顧實:人腦,一個智能化的動力系統(tǒng)

                    時間:2022-12-21 編輯:瀚翔醫(yī)療 瀏覽數(shù):6220


                    直播導讀

                    大家晚上好!今天和大家分享一下我們在腦科學以及類腦智能方面的交叉性研究。



                    我報告的題目叫做人腦:一個智能化的動力系統(tǒng)。人腦是自然界最偉大的奇跡之一,認識人腦一方面能夠幫助我們更好的理解自身、保護我們的大腦,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)元的動態(tài)特征,也可以用化學方法去探究不同神經(jīng)遞質(zhì)的深化機制,還可以從物理的角度去思考理解它的結(jié)構(gòu)、功能、動力學以及三者之間的關(guān)系?


                    從這張圖我們可以看到,當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)元它會組成神經(jīng)回路,神經(jīng)回路會組成不同的腦區(qū),腦區(qū)進一步則會組成一個全局的腦網(wǎng)絡(luò)。全局的腦網(wǎng)絡(luò)就能夠去實現(xiàn)一些比較復(fù)雜的認知功能。



                    從最基礎(chǔ)的單個神經(jīng)元慢慢演化成一個非常復(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?


                    這就提供了一個探究人類智能的鑰匙。從數(shù)學角度來說,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,我們就提出一個可能很大的問題,叫做大腦它是如何實現(xiàn)它的功能或者說如此智能的?


                    2三個角度研究大腦智能

                    從科學研究角度,可以將上述問題拆解成三個角度進行理解。


                    首先第一個視角,從動力系統(tǒng)的角度來看。動力系統(tǒng),顧名思義首先它是動的,然后它是一個系統(tǒng)。對大腦來說,從微觀的角度,動力系統(tǒng)指的就是把單個神經(jīng)元看成一個元素,不同的神經(jīng)元組成了網(wǎng)絡(luò),在這個網(wǎng)絡(luò)上就會有一些信號變化,研究信號變化的一致性規(guī)律就叫做動力系統(tǒng)的研究。



                    從動力系統(tǒng)角度可以探索發(fā)現(xiàn),當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)。


                    第二個視角是考慮大腦的智能成因。大腦智能的實現(xiàn)會涉及到一些信息處理和流動、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有相應(yīng)的處理機制。


                    從神經(jīng)編碼的角度來說,我們就希望能夠去思考。第一點,大腦在微觀尺度上如何去編碼這些信息。第二點,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有什么樣的優(yōu)勢?我們可以從哪些角度去理解這個機制。


                    第三點,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撲結(jié)構(gòu)或者動力學特征,我們能否利用它幫助我們設(shè)計一個更普適的人工智能,或者說提高我們現(xiàn)在人工智能的水平。因為當前人工智能在一些具體任務(wù)上,比如說視覺識別,智能語音等確實是比人類在某些方面強,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制幫助我們有所啟示。


                    前面兩點其實是構(gòu)成了第三點的一個基礎(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)計更好的人工智能。



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