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最近神经科学结合AI领域,有哪些最新的研究进展?

 山峰云绕 2018-05-16


越来越多的神经科学家相信,未来或许只有借助AI才能彻底搞清人脑神经网络的秘密,下面我就来介绍一个实际应用。

事情要从2011年说起,那一年俄罗斯亿万富豪德米特里·伊茨科夫(Dmitry Itskov)发起了“2045行动”(2045 Initiative),希望在2045年他65岁之前把自己的意识上传到一台电脑中去,这样他的灵魂就可以永生了。

要想实现这个目标,首先必须搞清楚意识的物质基础。神经科学家们普遍认为,人类的意识存在于大脑神经元的连接方式之中。美国国立卫生研究院(NIH)于2010年启动了“人类神经连接组学计划”(Human Connectome Project),希望能把人类大脑中所有神经元的连接方式全都画出来,就像当年的人类基因组计划一样。伊茨科夫也为这项计划投资了一大笔钱,希望能借助这项计划实现自己的理想。

神经科学家们在伊茨科夫的资助下,动用了世界上最先进的核磁共振成像仪,已经初步画出了部分人类大脑神经元的连接模式。问题在于,仅仅这一部分神经元就已经复杂到难以解读的程度了。要知道,人脑中一共有大约1000亿个神经元,每个神经元都和另外几十甚至上百个神经元有联系,光是把这些连接都画出来就已经是一项几乎不可能完成的任务了,更不用说还要去分析其中的规律。

因此,当时几乎所有神经科学家都承认,这个目标的实现难度太大了,目前还看不到任何希望。

但是,阿尔法围棋(AlphaGo)的出现改变了一切。这套基于“深度学习”算法的人工智能电脑程序战胜了世界最顶尖的职业围棋高手,让神经科学家们看到了曙光,他们希望能够借助人工智能的力量,帮助他们解决这个看上去无比复杂的问题。

2018年2月20日出版的《自然》(Nature)杂志就介绍了这样一个案例。旧金山一家私立神经科学研究所的史蒂夫·芬科伯纳(Steve Finkbeiner)博士领导的一个研究小组试图运用扫描仪研究大脑神经元的功能,但这套设备产生了海量的数据,远远超过了他们的分析能力。于是,芬科伯纳和谷歌的人工智能部门展开合作,利用谷歌提供的深度学习算法帮助自己分析这些数据,取得了意想不到的成功。

除此之外,还有科学家利用AI技术研制出了一种读心机器,能够帮助残疾人通过意念来控制机械臂,做出简单的动作。这套设备运用了大量AI技术,让计算机来学习如何阅读残疾人的神经信号,从中推断出这个人到底想要做什么,因为科学家们尚不清楚哪个神经控制哪种意念,只能让计算机通过深度学习来推断。

虽然目前这套设备所能做出的动作十分有限,但想当初阿尔法围棋从战胜欧洲冠军到战胜世界冠军只用了不到半年的时间。人工智能的发展速度往往超出人们的预期,让我们拭目以待吧。

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