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中國科學家發現精細視覺新機制將助力人工智能發展

2018-05-23 03:46:36宋杰
中國經濟周刊 2018年20期
關鍵詞:人工智能信息研究

宋杰

人類有多種感覺器官來感知外部信息,其中80%外部信息是通過視覺獲得的。但是迄今為止,視覺科學領域有一個重大基礎問題——我們為什么能夠同時看到畫面的細節和整體,依然困擾著全球視覺神經科學家們。

國際神經科學頂級期刊《神經元》于今年3月30日發表了一個重大科技成果,探索和解答了這一視覺科學的重大命題。該成果來自中科院神經科學研究所、腦科學與智能技術卓越創新中心王偉研究組的最新突破性研究發現——編碼局部精細視覺信息的神經元不僅存在于大腦初級視覺皮層,而且聚集成群存在于中高級視覺皮層。

該研究不僅能夠幫助我們認識和理解靈長類大腦的工作原理,還將為神經計算、類腦人工神經網絡模型和人工智能信息處理提供新的理論指導和依據。

近日,《中國經濟周刊》就此對中科院神經科學研究所博士生導師王偉進行了專訪。

發現大腦中的“千里眼”

王偉告訴《中國經濟周刊》,“睜眼看世界”這個看似簡單的過程背后,有數百億神經元的共同協作。過去的研究認為,視覺信息在從低級視覺腦區向高級腦區傳遞的過程中,將很多精細的圖像信息過濾掉了。可是,為何我們最終感受到大腦呈現的圖像中,不僅有整體信息,更有豐富的細節信息?針對這一視覺科學的重大問題,王偉研究團隊進行了多年的研究攻關,深入解析了這一重大視覺感知問題的腦神經基礎。

他們發現在靈長類較高級視覺腦區(V4)中,竟然存在能夠高保真地保留原本由初級視覺大腦擅長編碼的精細視覺信息,這些具有“千里眼”能力的神經元,在高級視覺大腦是成群結隊集合在一起的。這意味著他們找到了之前不為人知的新的精細視覺信息處理途徑。

“就像是在茫茫大海中看到了新大陸!”王偉告訴記者。這一新發現揭示了較高級視覺腦區(V4)在整體和局部的視覺編碼中承上啟下的關鍵作用。V4腦區就好像一個戰場指揮官,不僅掌控著全局,還對細節了如指掌。

與此同時,王偉團隊還發現,編碼局部視覺信息的神經元開始反應的時間,比編碼整體視覺信息的神經元至少要晚10毫秒以上。這說明在沒有特定視覺任務時,視覺感知是從整體開始的。這也符合人類“先整體后細節,先森林后樹木”的視覺體驗。比如當你漫步田野,視覺首先感知到的是田園整體的風景,然后才是水塘邊的放牛娃。

十年磨一劍

這一改寫教科書的科研成果背后,是王偉團隊長達10年的不懈努力。

2008年從英國全職回國建立實驗室,中科院神經科學研究所能夠給王偉的工資,只有他當時在英國大學工資的1/4左右。但王偉看到的是,中科院神經科學研究所所長蒲慕明院士營造的全球神經科學界獨一無二的寧靜科研港灣。他說,這里的科學家有穩定的運行經費支持,可以將大部分精力集中在科研上,同時科研支撐和保障服務也是國際一流的。

2009年起,蒲慕明所長利用中國優勢和特色,開始打造國際一流的非人靈長類實驗動物平臺,這為他的研究插上了騰飛的翅膀——因為小鼠的視覺非常差,研究視覺認知及其神經活動和腦機制,必須用與人類最接近的獼猴來做實驗。

王偉博士的研究方向屬于系統神經生物學。國內該研究基礎薄弱,尤其是絕大多數高校本科教育沒有開設神經生物學專業,以至于進入神經所的碩博連讀研究生缺乏神經科學專業方面的知識和訓練。王偉說,做如此高難度的實驗,一個學生熟練掌握實驗技術就要3到5年。經費穩定,就能有穩定的科研隊伍,讓他們安心完成世界級難題的挑戰,不急于畢業和出國。導師的科研熱情,穩定的資源供給和陪伴指導,對留住他們也是十分重要的。國際同行競爭激烈,國家和研究所下達的科研任務卻刻不容緩。如果此時人才資源流失,將會是創新力量的重大損失。為此,王偉博士自己沖在科研的第一線,帶領研究生,主做所有關鍵實驗和收集關鍵數據,并在實驗過程中,向研究生示范,講解和交流科研心得體會。

中科院神經科學研究所博士生導師王偉(右二)及其團隊部分成員

“每一根頭發后面都站著至少一名大腦研究人員”

腦科學是生命科學研究的最后一個終極堡壘。中國工程院院士戴瓊海曾說過:盡管人工智能已經成為“工具”,逐漸滲透到人類的生活中,代替人類進行重復性工作,越來越多的機器使得人類勞動力得以解放,有精力去追求創造性,但是“現有的算法與理想智能還有距離,迫切需要對腦科學進行探索”。因此,人工智能的發展進入到了包括腦科學的認知機理在內的“生物智能”發展階段。

人類大腦一般為1.4公斤左右,有近千億個神經元,每個神經元又包含上千個突起,從計算單元的數量上進行比較,比目前最大規模的集成電路晶體管數量還高了數十萬倍。

人工智能歸根結底是以智能的方式來解決問題,理解具有超級智能的大腦工作原理,對于開發人工智能具有深刻的意義。腦科學的發展不但對于腦疾病的防治有巨大的推動作用,還將強有力地推動人工智能的進一步發展,從而推動人類經濟文化的巨大變革和進步。

由于認識到腦科學對人工智能的推動作用,美國、日本、澳大利亞和歐盟等國家和地區都已經在積極布局各自的腦科學和利用計劃。總思路是通過各種現代技術手段對不同物種的大腦進行研究,以探索大腦運行的基本原理,并以此為基礎,提出新一代的人工智能理論與方法,建立從機器感知、機器學習到機器思維和機器決策的顛覆性模型和工作方式。

科學研究不僅要滿足人們的好奇心,更要體現出對社會的價值。王偉說,腦科學研究,歸根結底是要服務于社會,從某個方面來改善人們的生活質量。比如說如果某天我們攻克了老年癡呆癥,那將會使多少老人有一個幸福的晚年?如果我們找到了治療抑郁癥的有效方法,會使多少人免于痛苦?但是作為世界上最難研究的大腦,其基本的運行原理尚不清楚,研究難度系數是極其巨大的,每一步進展都十分艱難而緩慢,因此科研人員的分工極為精細。“可以毫不夸張地說,我們大腦外面對應的每一根頭發背后都站著至少一名大腦研究人員。大腦的研究,需要國家對大腦研究隊伍全方位的支持。”王偉說。

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