雁鸣 ：中国脑科学研究向何处去？

 

 

两组数据触动我写这篇文章：

 

第1组数据是美中日韩人工智能人才的竞争力调查，韩国经济研究院面向30名人工智能专家进行问卷调查得出，如果将美国人工智能 人才的竞争力视为10，韩日中三国的人工智能人才竞争力分别为5.2（韩国）、 6.0（日本）和8.1（中国）。

 

第2组数据是美国，欧洲和中国脑科学研究人员数据：蒲慕明教授在最近一次发言中指出：“中国脑科学研究人员数量只是美国的20份之 1，欧洲的1/3。”

 

这两种数据给我们一个严重的警告，就是说，没有脑科学研究背景，中国人工智 能竞争力只是一种虚假的、低端的、不可持续的竞争力。

 

想谈谈两个问题的看法：

 

第一个问题，没有智能的人工智能

 

目前的人工智能，实际上是没有高级智能的“基于规则系统，Rule based systems”，也称作专家系统。

 

下棋软件，人脸识别，语音输入，自动驾驶，实际上都属于“基于规则系统”。 比如说特斯拉的自动驾驶系统，他有一个学习功能，就是从实际的驾驶者的操作 当中，找出驾驶的规则，并且不断改进这些规则。

 

第二个问题，目前的“中国脑计划”，有“懂脑、护脑、仿脑”三个内容，

但是，还缺少了两个重要目标：“用脑”和“塑脑”。

 

“用脑”：

 

高效地使用脑。

 

脑是个“多任务系统”，同时，又有两种“运行摸式”：“前台运行”和 “背景运行”。而这两种“运行摸式”，在运行中，在“问题解决”能力与效率 上显示出差异。

 

怎样才能高效运用呢？

 

“塑脑”：

 

也就是怎样影响脑，使之具有更强的功能与更高的效率。这就关系到人才

的成长与培养。

 

这关系到教学内容，教材编写，老师教学表达，以及课后练习。

 

比如说“应试教育”教育出来的学生，对比“思维教育”教育出来的学生，他们 的脑结构和思维方式有什么不同？

 

我们今天的“知识点教育”和“知识点考核”是完全不可能培养出创新人才的。

 

中国的任何科教计划项目，都应该考虑人才培养向题。

 

“跟随思维”指导下制定的“中国脑计划” 在中国科学院院刊 747，上面有一篇文章， 《面向未来的中国科学院脑科学与类脑智能研究           —— 强化基础研究，推进深度融合》 当中有这么一句总结性的表达：

 

“尽管各国脑计划不完全相同，但最终目标均是了解大脑，并将研究成果用于脑 部疾病治疗和人工智能开发。”

 

由此可见，“中国脑计划”，有“懂脑、护脑、仿脑”三个内容，完全是来自 “跟随思维”。

 

“跟随思维”将让我们永远看不到制高点。

 

中国出台了脑计划，南方跟北方都成立了脑科学研究中心，大家都说要抢占制高 点，然而，什么是制高点？

 

迈向制高点

 

真正的智能系统，必须能够：分析数据，发现问题，提出问题，产生解决方案， 解决问题，发明创新。

 

“问题解决 problem solving”，应该是一个“小高地”，它的难度比“发明创 新”这个真正的“制高点”要低。

 

在2012年夏季的《大脑世界》杂志上有一篇文章，讨论“洞察力”、“顿悟”的 文章，《啊哈！ 时刻：创意洞察力背后的科学》。

 

（https://brainworldmagazine.com/aha-moment-science-behind-creative-insight/）

 

2016年7月21日，卡内基.梅隆大学发表了研究消息，《大脑如何进行数学运算》--- 简单地说，这研究揭示出：

 

1. 解数学题时，脑的四个区域顺序参与工作；

 

2. 难度高的题，脑的某个区域工作负荷加大。（https://www.cmu.edu/news/stories/archives/2016/july/problem-solvingstages.html）

 

这两项研究都瞄准了一个目标：“问题解决 problem solving”。

 

然而，它们都只取得了一点点的观察结果，没有揭示脑的工作机制。

 

因此，在这个方向上，有很大的努力空间。

 

另外一个是“举国协作”问题。

 

首先，是研究项目上的分工协作；

 

其次，更好地利用昂贵的仪器。

 

各研究单位的“脑活动监测仪器”都少或缺，这使得很多研究无法进行。

现在，“低时延”的“5G”技术成熟了。

 

在“中国脑计划”之下，国家应该建立一个“脑仪器网”项目。把脑仪器联网。

 

1. 可以互相“租用”；

2. 可以联网进行重要的“多脑交互活动”实验。

 

这些是我对脑科学和人工智能的一些思考，希望引起探讨。在讨论中，深入到更 具体的细节。

 

作者：雁鸣  芯片设计软件 首席工程师   来源：昆仑策网【作者来稿】；图片来自网络，侵删