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蒋田仔:分析脑科学前沿研究与人工智能的结合

2016-7-13 10:24| 发布者: zora| 查看: 260| 评论: 0|来自: 晧辰仪联网

摘要:   5月28日晧辰仪联网消息,在国科控股、中科创星、长城会等发起的“硬科技创新联盟”成立大会上,中科院自动化所脑网络组中心主任、杰青、脑网络组学创始人蒋田仔对脑科学前沿研究与人工智能的结合进行了深入浅出 ...

  5月28日晧辰仪联网消息,在国科控股、中科创星、长城会等发起的“硬科技创新联盟”成立大会上,中科院自动化所脑网络组中心主任、杰青、脑网络组学创始人蒋田仔对脑科学前沿研究与人工智能的结合进行了深入浅出的解读。

  以为下中科院自动化所脑网络组中心主任、杰青、脑网络组学创始人蒋田仔的演讲实录:

  谢谢,很高兴有这个机会来分享一下我在这方面的研究。因为我是准科研工作者,所以我的报告可能更学术一些。

  我们讲的脑网络科学,国际上有一个研究,现在我从这个方面给大家介绍一下。

  因为国际上的连接只强调连接,我们脑网络组包括两个最基本的要素,一个是网络的节点,另外一个就是节点跟节点之间的连接。比如说总北京到天津,这两个城市本身有很重要的特性,这个就是节点。你可以坐火车去,也可以坐巴士去,也可以自己开车去。

  前面不同的人提到人工智能和人脑,机器什么时候能够超过脑。我觉得在我有生之年,我看不到这样一种可能性,人工智能能够超过人脑。因为这里面人本身经过了几万年的进化,现在我们自己都不清楚。从网络组学来说,它至少有三个不同的层级,一个是在最微观的神经元层级,它们的连接有多少呢?现在所有的计算是解决不了的,脑网络到底是怎么构建的。

  另外,再退一步把规模稍微缩小一点,所谓的介观水平,功能柱及其连接差不多有十的八次方的功能柱,就是人类也没有办法构建全脑网络到底是什么样的。

  还有就是宏观水平,我们所谓的认知功能都是依赖于脑区之间到底怎么连,它们的信息是怎么相互交流的,最后产生了行为。无论是从运动、语言等等都依赖于网络的信息传递。

  现在基因组学有一千多种,真正留下来的可能就是十种左右。有一个非常有趣的现象,九十年代出现了基因组,在座的于军所长他本身就是做这方面工作的。再过十年,蛋白质,再过十年就是所谓的连接组和网络组。我认为每过十年有一个里程碑事件的组学被留下来。

  为什么网络组这么重要,这个可以追溯到二十年以前,从七十年代开始已经不研究生物学了,他研究脑科学,他选择了人的意识。我刚才说过,在我有生之年,我看不到人工智能能够超过人脑。比如说人的意识,我们自己都不知道定义,你怎么通过人工智能告诉机器的意识是什么。后来他研究了二十年,在这个领域没有什么特别重要的进展。他自己都不知道用什么样的技术来做这个事情,没有新的技术要认识脑科学是不可能的。

  过了二十年以后,脑科学连接组跟他们研究的基因生物学是一样的,如果没有这个东西可能什么也不知道,包括脑子是怎么正常工作的。比如说老年痴呆或者是得了抑郁症、孤独症,脑子到底哪个地方出了什么问题。

  在这个背景下我们提出了网络组的理论,我们认为网络组包括下面五个方面的东西。首先要把网络本身的拓扑结构构建出来,到底什么是网络。这里面包括两部分,一是连接组加上脑网络的图谱,图谱就是节点,你怎么对应。我要研究从天津到北京,我要了解这两个城市本身的变化,交通水平是不是有能力来搭建,要考察它的节点本身。

  网络本身的动态演变,比如说我们在早上网络是不是跟晚上的网络一样,特别是一些功能网络。比如说吃点药之前跟吃点药以后网络有可能发生改变了。

  另外一个方面就是脑子本身的功能,功能异常网络到底是怎么表现出来的。我们科学院叫脑功能研究图谱,研究不同的功能,以及功能异常在网络上到底是怎么显示的。我认为经过脑网络组框架里面,很重要的是所谓脑网的遗传基础,你的网络跟我的网络是不是一样,这种差异到底是后天形成的,还是先天存在的,所谓的遗传基础问题。

  我刚才说了,特别是在微观和介观尺度下,网络这么大的规模完全靠计算机做实验是很难的,你有没有在小范围对一些特定的功能,它所涉及局部的网络,怎么对它进行模拟和建模,以及所对应的需要超级计算的设施。像欧盟的十年脑计划,就是在做第五个方面的问题。

  下面我再讲一讲,我们自己在这方面的研究进展。我认为跟国际上是完全不一样的,在宏观上定义网络的图谱,如果没有图谱,北京在哪儿,天津在哪儿你根本就不知道。研究人脑是一样的,你必须要有相对比较准确的图谱,关于图谱这个事情已经有一百多年的历史。大家无论在临床,神经外科,神经内科基本上停留在1909年的图谱。这个图谱现在看来是非常粗糙的,而且很多边界的定义是错误的。德国研究所全所研究了二十年,他们准备构建一个新的图谱,到现在为止,他们只完成了70%全脑的重新划分,并且用的思想跟原来的思想是完全一样的。

  所以我们当时提出来一个完全不一样的思想,就是所谓的脑网络组图谱,主要是基于细胞工作,就能看到椅子跟桌子不一样。所以我们提出它跟其他方面的连接模式是不一样的,这是我们对脑网络组图谱最核心的思想。我们能够把脑子分出来,这是我们现在的图谱,能够把全脑分成246个,而且每个有非常清晰的边界,每一个不同颜色的区域跟脑子其他方面是怎么连接的。有了这个我们就知道脑子到底参与了什么样的功能。

  所以现在我们已经正式发表了,因为这里面有三个特点,每一个人都可以做,你必须要用标准去做,更重要的是我们可以大规模做,现在我们做的是大学生这个年龄段,比如说20到29岁,因为这个年龄段是最稳定的。现在我们正在往更老的年龄做,因为毕竟是有差别的。

  有了这些东西以后有很多的应用,比如说基于图谱怎么做,国际上已经开始做了,就是基于以前非常粗糙的图谱研究人类的短期记忆,到底怎么近来建模,这样的图谱就是建模出来,也很难说这个东西是对的。所以我认为脑网络图谱,在这个领域可能有非常重要的作用。

  我们认为有了图谱以后,人的基本的认知功能,比如说对语言、对复杂的图形图像的识别,以至于对空间位置的信息处理,以及在线的抉择等等。它所对应的非常清晰的脑子网络,就是我前面标出来的老区跟它有非常好的对应关系,回过头来可以对类脑进行设计。

  另外一个是在网络上信息传递的规律,Alphago只是借鉴了人脑本身非常皮毛的概念,还没有真正用到脑子本身对信息处理的基本规律。

  比如说关于我刚才说的在微观尺度上面,神经元对神经元的连接到底是什么样的,在这个领域里面争论不休。我们团队发生了人脑基本的连接是二阶,高阶是可以通过二阶表征的,对类脑计算意义很大。相当于你把这个体系结构,把它的复杂性一下子降下来了,这个在计算机科学里面有本质的区别,所以你在设计类脑计算或者是体系结构的时候,计算复杂性会大大降低。

  另外是脑子本身对信息处理的规律,我们发生了临界现象,实际上就是两种不同状态下,从一种状态过渡到另外一种状态的时候,可能是脑信息处理最关键的要素。为什么说这个东西有用,我举两个例子。比如说IBM设计芯片的时候都是静态的,你这个东西设计以后不能处理很多动态的信息。你可以用它来设置语音,因为你设计的类脑计算机,可以来处理一些动态的信息,实际上这个可能会对类脑产生一些革命性的突破。

  在未来这里面有很多问题没有解决,为什么中国要出台中国的脑计划,我认为脑图谱或者是脑网络等等,应该是这里面最核心的。当然要研究未来的类脑智能,以及疾病在这个上面怎么表现出来。

  现在很多研究基本上都是在单一水平下,我刚才说三个层次,宏观、介观到微观,大部分像前十多年说的基本上都是宏观尺度上。牵扯到什么样的技术呢?我们这边有两类技术,一类是本身的检测技术,脑子的活动怎么检测它。

  最近我们发展了怎么来检测脑子本身,我们有头戴,你在睡觉的时候都可以脑子到底是怎么变化的,特别是一些老年人,有时候因为高血压,血液的循环可能在某一瞬间就出了问题,通过手机可以给你报警,超过某一个阈值的时候就会通知你。

  另外,现在要研究脑,有一些非常先进的技术,可以看到它们之间到底是怎么连接,以及在执行不同任务的时候,甚至可以在看到单个神经元,在不同的时刻是怎么表现的。

  我今天只不过是举例子说一下,我们国内在某些领域脑科学有非常好的创新,我们一点都不自卑,有很多东西别人做了20年才完成的70%,我们真正做这个项目的时候,就是973项目的支持,我们把这个图谱就建立起来了。其他领域也有这样的例子,我们作为中国人应该要有这种自信,谢谢大家。

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