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| 本文作者： 李詩 | 2017-08-01 18:09 |
近日，特斯拉CEO馬斯克關(guān)于AI的言論引起了很大爭議，馬斯克表示AI可能在2030年至2040年就全面超越人類，他稱自己接觸了最前沿的腦機科學(xué)，因此認為“AI”是“人類文明史上面臨的最大威脅”。馬斯克創(chuàng)辦的Neuralink公司將開發(fā)一種被稱為“神經(jīng)蕾絲”的技術(shù)，在人腦中植入細小的電極，可能有朝一日能用來上傳、下載人的思想，期望實現(xiàn)人與人之間的心靈感應(yīng)——把想法直接從一個人的大腦轉(zhuǎn)移到另一個而不通過任何外部設(shè)備。不少人對馬斯克的想法潑了冷水，那么，從腦機科學(xué)來看，人類可能實現(xiàn)這樣的心靈感應(yīng)，變成賽博格（半人半機）嗎？我們不妨來聽聽前沿的腦機科學(xué)家都正在做什么，對未來有什么樣的預(yù)期。
2017 年 7 月 28-30 日，由 中國計算機學(xué)會（CCF）主辦的高端學(xué)術(shù)活動——中國計算機學(xué)會學(xué)科前沿講習(xí)班（CCF Advanced Disciplines Lectures，簡稱 ADL）第 81 期在北京中國科學(xué)院計算技術(shù)研究所舉辦。
本期講習(xí)班由北京大學(xué)計算機科學(xué)技術(shù)系主任，信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院教授黃鐵軍主持，另有六名來自學(xué)界、業(yè)界的大牛，為現(xiàn)場百名學(xué)員講解了“類腦計算”相關(guān)的前沿與應(yīng)用。雷鋒網(wǎng)編輯亦到現(xiàn)場聽講。
學(xué)術(shù)、技術(shù)大牛們都講了啥？
大牛們從模擬生物神經(jīng)元和神經(jīng)突觸的神經(jīng)形態(tài)器件、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片以及類腦計算模型和應(yīng)用等方面對國內(nèi)外類腦計算研究進展進行介紹，探討相關(guān)技術(shù)的未來發(fā)展趨勢。
下面雷鋒網(wǎng)帶你走進本期講習(xí)班的關(guān)鍵內(nèi)容和知識。（按分享時間順序總結(jié)，排名不分先后）。
黃鐵軍：類腦計算—從理念到實踐
北京大學(xué)信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院教授，計算機科學(xué)技術(shù)系主任，國家杰出青年科學(xué)基金獲得者，教育部長江學(xué)者特聘教授
黃鐵軍教授回顧計算機和人工智能的發(fā)展，提出目前我們正處于神經(jīng)形態(tài)計算類腦計算機的元年。以AI的誕生、制造強AI、繪制大腦地圖、神經(jīng)形態(tài)計算、AI睜開眼睛為框架體系講解了類腦計算。黃鐵軍認為相比于Brain Inspired Computing（腦啟發(fā)的計算），黃鐵軍認為Brain Like（仿腦）是取得突破的可行路線，是走向“強人工智能”的必要階段，可能比“人工智能”（人工設(shè)計出來的智能）和“認知科學(xué)”（理解思維的機理）更早實現(xiàn)。
他認為以視覺為主的感知是智能之源，他目前正在進行的靈長類初級視覺系統(tǒng)解析仿真項目正揭示出了仿腦在視覺信息編碼和分析識別方面的潛在價值。黃教授的團隊主要研究基于神經(jīng)脈沖序列的圖像編碼，包括仿真視網(wǎng)膜：視頻編碼，仿真視皮層：影像解碼重構(gòu)。
曾毅：類腦智能—從受腦啟發(fā)到通用智能的探索
中國科學(xué)院自動化研究所類腦智能研究中心副主任，中瑞數(shù)據(jù)驅(qū)動神經(jīng)科學(xué)聯(lián)合實驗室副主任
曾毅教授從人工智能、神經(jīng)科學(xué)、認知科學(xué)交叉的視角介紹了類腦智能的研究進展，介紹了團隊在大規(guī)模多尺度生物腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模與模擬、類腦自主學(xué)習(xí)、多感覺融合、認知功能協(xié)同及其在無人機、機器人領(lǐng)域的智能應(yīng)用方面的研究進展。
潘綱 講座題目：從腦機接口到腦機融合
浙江大學(xué)計算機學(xué)院教授、博導(dǎo)，計算機系統(tǒng)所副所長
潘綱教授介紹了腦機接口的基礎(chǔ)知識、植入式和非植入式的腦機接口方式。他認為腦科學(xué)研究有三個十年，前十年是“腦的十年”：從生物角度認識腦，當前十年是“腦機接口”：從工程角度利用腦，未來十年是“腦機一體化”：從信息角度融合腦。
他認為以腦機接口為代表的神經(jīng)技術(shù)的突破使得腦與計算機之間的結(jié)合越來越緊密，腦機融合及其一體化已成為未來計算技術(shù)發(fā)展的一個重要趨勢。他也分析了腦機融合存在的問題與挑戰(zhàn)：如何實時獲取穩(wěn)定的神經(jīng)信號？如何設(shè)計植入式設(shè)備兵提高生物兼容性？如何理解神經(jīng)信號的意義?如何開發(fā)具備感知計算能力的混合智能系統(tǒng)？
唐華錦 ：神經(jīng)形態(tài)認知計算
四川大學(xué)計算機學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師，類腦計算研究中心主任
唐華錦教授認為與傳統(tǒng)人工智能方法不同，神經(jīng)形態(tài)計算主要受神經(jīng)科學(xué)發(fā)展推動，是建立在大腦神經(jīng)電路結(jié)構(gòu)和神經(jīng)信息處理與神經(jīng)脈沖計算原理上的新型計算模式，并最終以神經(jīng)形態(tài)硬件方式來實現(xiàn)仿腦的認知計算與低功耗運算。雖然在神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域神經(jīng)元和突觸層級已經(jīng)取得了很大的進展，而如何模擬生物神經(jīng)元及突觸可塑性實現(xiàn)認知計算及實現(xiàn)神經(jīng)形態(tài)芯片依然面臨很多挑戰(zhàn)，有待深入研究。他從神經(jīng)形態(tài)認知計算領(lǐng)域需要解決的主要問題出發(fā)，介紹了該領(lǐng)域取得的主要進展。
陳云霽 ：深度學(xué)習(xí)處理器
中國科學(xué)院計算技術(shù)研究所研究員，博士生導(dǎo)師，未來計算實驗室主任
陳云霽教授認為由于深度學(xué)習(xí)是目前最重要的智能計算技術(shù)，未來每一臺計算機都可能需要一個專門的深度學(xué)習(xí)處理器。他主要介紹了中科院計算所在2012年和Inria合作研制的全球首個深度學(xué)習(xí)處理器架構(gòu)，介紹了深度學(xué)習(xí)處理器的發(fā)展歷程和未來前景。他期望深度學(xué)習(xí)處理器能夠?qū)⒋硇灾悄芩惴ǖ奶幚硭俣群托阅芄谋忍岣咭蝗f倍。
清華大學(xué)教授，國家千人特聘教授，清華大學(xué)類腦計算中心主任
施路平教授認為類腦計算功能芯片是類腦計算的核心技術(shù)之一，介紹了國內(nèi)外在類腦計算功能芯片方面的現(xiàn)狀和進展，討論這個領(lǐng)域的主要挑戰(zhàn)，未來可能的發(fā)展路線。同時他認為目前的最大問題是腦神經(jīng)科學(xué)和計算科學(xué)的分離，類腦計算需要多學(xué)科的融合，清華大學(xué)類腦計算中心聯(lián)合了精儀系、醫(yī)學(xué)院、計算機系、自動化系、微電子系、電子系、材料學(xué)院，一同探討類腦計算芯片。
北京師范大學(xué)腦與認知科學(xué)學(xué)院教授，認知神經(jīng)科學(xué)與學(xué)習(xí)國家重點實驗室副主任，IDG/McGovern腦科學(xué)研究所研究員
吳思教授在一開場就給出了自己對于智能的定義：智能就是人類不斷把一個個很智能的事情變得不那么“智能”的過程。目前的人工智能將變成日常，而不再是智能。他認為計算神經(jīng)科學(xué)的宗旨是用數(shù)學(xué)建模和仿真方法來闡明大腦的工作原理，計算神經(jīng)科學(xué)在腦科學(xué)與類腦計算之間起到了重要的橋梁作用。報告將簡要介紹神經(jīng)系統(tǒng)計算的一些重要特性，他回顧了計算神經(jīng)科學(xué)發(fā)展的歷史背景，介紹了一些神經(jīng)信息處理的基本原理及實現(xiàn)的網(wǎng)絡(luò)模型。
現(xiàn)場
學(xué)員積極提問
這一位來自哈爾濱的老師吸引了雷鋒網(wǎng)的注意，因為每節(jié)課結(jié)束他都會提問，并且還不止一個，下課后再與教授們深入交流，當之無愧的明星學(xué)員啦。
學(xué)員與老師們交流
雷鋒網(wǎng)在聽講后深感腦機科學(xué)的神奇，為了讓更多類腦計算愛好者、業(yè)界從業(yè)者、科研研究者們都能看到 CCF ADL 課程，人工智能培訓(xùn)平臺 AI慕課學(xué)院獲 CCF 獨家線上視頻版權(quán)，雷鋒網(wǎng)作為獨家合作媒體，完整再現(xiàn)各路專家現(xiàn)場授課、交流的場景。
本次課程為付費課程，2017年8月會在AI慕課學(xué)院獨家上線，原價 2500 元（CCF 會員）的線下課程現(xiàn)在限時特價 699 元預(yù)售，有興趣的學(xué)員戳：http://www.mooc.ai/course/114，或者掃描下圖二維碼觀看。
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