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戴瓊海，中國工程院院士，清華大學(xué)教授

腦科學(xué)與人工智能帶來的機(jī)遇和挑戰(zhàn)在哪里？人工智能學(xué)會(huì)發(fā)展到今天，規(guī)模已非常龐大，令人震驚。

腦，尤其是人腦，構(gòu)造非常復(fù)雜。腦有上百億的神經(jīng)元，還有分支等連接起來，是一個(gè)非常復(fù)雜的結(jié)構(gòu)。生命科學(xué)發(fā)展至今，從基因組到單細(xì)胞，從轉(zhuǎn)化醫(yī)學(xué)到精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)，均取得了長足的發(fā)展。但是人類至始至終還不夠明白——腦究竟起什么作用？腦的作用是非常復(fù)雜的，它有兩個(gè)系統(tǒng)，一個(gè)是從腦神經(jīng)到各個(gè)器官的連接系統(tǒng)；另一個(gè)是通過免疫系統(tǒng)的再反饋系統(tǒng)。這樣復(fù)雜的系統(tǒng)，怎樣把腦的東西了解清楚，是人類一直要探索的重要方向。尤其是在本世紀(jì)，科學(xué)家應(yīng)該力圖去解決這個(gè)問題。

腦神經(jīng)的連接，800多個(gè)神經(jīng)元和整個(gè)器官免疫系統(tǒng)連接，加起來超過整個(gè)光纖網(wǎng)絡(luò)的總和。在本世紀(jì)初，對(duì)于腦的困惑和問題主要是在哪里？

第一個(gè)是我們居然不知道800多個(gè)腦神經(jīng)有哪些行為動(dòng)作？

第二個(gè)是我們不知道大腦的結(jié)構(gòu)圖。

第三個(gè)是大腦的神經(jīng)元在控制我們的語音和視覺時(shí)，我們不知道哪些神經(jīng)元在視覺或者是聽覺中起作用？

還有就是如何了解神經(jīng)細(xì)胞與個(gè)體行為的相關(guān)性？所以這四個(gè)方向是腦科學(xué)目前和長期要解決的工作，它與人工智能有著密切的關(guān)系。

為了做腦科學(xué)的研究，試圖找到第一個(gè)做腦科學(xué)研究的科學(xué)家。我們雖然不知道最早做腦科學(xué)研究的是誰，但是我們知道第一個(gè)做腦科學(xué)的獲得諾貝爾獎(jiǎng)的人是誰——現(xiàn)代神經(jīng)生物學(xué)之父Cajal，最主要的工作是用顯微鏡最終繪制出了神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)圖，所以他是做腦科學(xué)研究的第一個(gè)獲得諾貝爾獎(jiǎng)的人。100多年來有20多位科學(xué)家獲得了腦科學(xué)方面的諾貝爾獎(jiǎng)。神經(jīng)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和功能，信息傳遞、神經(jīng)細(xì)胞怎么傳遞，大腦認(rèn)知和感知，還有其他的神經(jīng)科學(xué)，這些領(lǐng)域的研究獲得了多個(gè)諾貝爾獎(jiǎng)。網(wǎng)格細(xì)胞與人工智能有極大關(guān)系。最重要在上面，現(xiàn)在提出的腦計(jì)劃相比于2013年開始提出來的第一代，除了剛才說的四個(gè)研究工作，加了一個(gè)內(nèi)容，即最后的一條內(nèi)容——提出新一代人工智能的理論與方法。從機(jī)器感知、機(jī)器學(xué)習(xí)到機(jī)器思維和機(jī)器決策的顛覆性模型和人工智能的方式，這是腦科學(xué)的一個(gè)重要補(bǔ)充。

我國提出一體兩翼——腦科學(xué)和類人腦方面的工作。如果開展工作，可以看出做什么研究是最重要的環(huán)節(jié)。美國腦計(jì)劃分成四大組成，其中兩個(gè)組成都和觀測(cè)有關(guān)，怎么去看細(xì)胞的信息傳遞和關(guān)聯(lián)關(guān)系，以及細(xì)胞本身的特點(diǎn)；也就是說，我們觀測(cè)的儀器是腦科學(xué)必不可少的重要的工具。

進(jìn)一步調(diào)研發(fā)現(xiàn)，在成像時(shí)，我們看到的分辨率足夠高時(shí)，看到的視野就非常小；而看到視野非常大時(shí)，分辨率就比較低。我們進(jìn)行了進(jìn)一步的分類。第一個(gè)是1982年諾貝爾獎(jiǎng)，它的視場小，分辨率比較低，但獲得貓視覺的響應(yīng)，突破了對(duì)人工智能的結(jié)構(gòu)，做出了巨大的貢獻(xiàn)。第二個(gè)是2014年超分辨率的諾貝爾獎(jiǎng)，對(duì)神經(jīng)細(xì)胞的分類進(jìn)行了觀測(cè)。大家知道，X光、核磁共振等技術(shù)視場非常大，分辨率非常低，達(dá)到毫米級(jí)，看不到神經(jīng)元。

還有大視場方面的特點(diǎn)。我們用兩個(gè)坐標(biāo)標(biāo)識(shí)它，紅坐標(biāo)是中間尺度、小視場和高分辨率，還有大視場高分辨等四個(gè)象限，高分辨率，視場大，分辨率還要高，這是國際上非常熱的科研沃土。大家都在關(guān)注這方面的研究。

首先一個(gè)腦科學(xué)工作是2017年，六位科學(xué)家中，三位是做腦成像，三位是做腦關(guān)系的，拿到了1.5億美元的支持。他們希望看到的一個(gè)視野有多大？把一條斑馬魚能夠裝進(jìn)去，斑馬魚有3 000多條神經(jīng)元，要觀測(cè)清楚，并且要觀察到它們的具體行為。這些行為是怎么連接的，這個(gè)工作是他們的一個(gè)五年計(jì)劃，這是一個(gè)事例。以前的顯微鏡只能看四分之一，現(xiàn)在他們要做全視場的研究工作。

難在什么地方？有兩個(gè)方面，一個(gè)是結(jié)構(gòu)；一個(gè)是功能。大家都知道，一個(gè)系統(tǒng)，結(jié)構(gòu)決定功能。神經(jīng)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)是首要的。那么在這里，藍(lán)色區(qū)域是光學(xué)顯微鏡，只占一塊，不能看全腦系統(tǒng)；下面是功能核磁，客觀測(cè)動(dòng)態(tài)腦區(qū)級(jí)功能活動(dòng)。了解到腦區(qū)的功能，但是劃分不出邊界，我們的細(xì)胞大概就是幾個(gè)微米，其分辨率只能達(dá)到毫米。所以國際上，大視野高分辨的觀測(cè)儀器一直是研究的重點(diǎn)和熱點(diǎn)。

國際上做這個(gè)方面的工作團(tuán)隊(duì)，我計(jì)算了一下，大概有300多個(gè)，具有典型的代表有加州理工、麻省理工、霍華德休斯學(xué)院、北卡醫(yī)學(xué)院等。可以看到，它的視場很大，分辨率也很低；而分辨率很高時(shí)，視野較小。神經(jīng)元在動(dòng)態(tài)連接的過程中，瞬間的變化就難以捕捉到。這幾個(gè)研究都存在這方面問題。

總之，要做一個(gè)大視場、多尺度，動(dòng)態(tài)連續(xù)觀測(cè)的一個(gè)光學(xué)系統(tǒng)，是比較難的一件事。2016年英國十大進(jìn)展學(xué)會(huì)，6 mm×6 mm×3 mm的視場擴(kuò)展，分辨率非常高，0.8 μm，縱向分辨率8 μm，是其的十大進(jìn)展之一。

要做寬視場和高分辨是核心的難題，怎樣巧妙設(shè)計(jì)這樣的系統(tǒng)？這里存在的問題也非常大。根據(jù)這方面的工作，我們也聯(lián)合了國內(nèi)幾家單位開始攻關(guān)。2009年我們?cè)谏钲陂_會(huì)，研討了到底需要什么樣的東西才能和我們的信息結(jié)合起來；2012年我們開始做腦皮層神經(jīng)、腫瘤轉(zhuǎn)移的觀測(cè)。現(xiàn)在有清華大學(xué)、浙江大學(xué)、中國科學(xué)院上海生命科學(xué)研究院三家單位聯(lián)合研制，設(shè)計(jì)了一個(gè)計(jì)算攝像的系統(tǒng)。給出原有的光照，結(jié)合我們的強(qiáng)項(xiàng)計(jì)算重建，加入計(jì)算光照和模型算式。通過幾年的努力，平臺(tái)構(gòu)建、元件加工、模塊裝配到系統(tǒng)集成，我們完成了這樣一個(gè)儀器。儀器里最重要的創(chuàng)新點(diǎn)涉及到什么？我們用儀器成像原理做了曲面，來做成像，用多個(gè)傳感器取得曲面成像。

智能成像模型有兩個(gè)成果，一個(gè)是壓縮感知，我們提出了LOGSUM范數(shù)算法；一個(gè)是metric Learning度量學(xué)習(xí)，完成了一個(gè)算法的工作。通過幾年的工作，我們研制了很多儀器，如RUSH，實(shí)時(shí)的動(dòng)態(tài)成像系統(tǒng)。

可以看到，與國際上先進(jìn)儀器相比，1 cm×1.2 cm的視場足夠大。最大的特點(diǎn)是國際上同類儀器中成像速度最快的，還有通量也是國際儀器中最大的。通量越多，描述時(shí)間的細(xì)節(jié)越豐富。我們的通量是5.78。

這是我們?cè)谌ツ昱牡搅说谝粡埲X的圖。大家可以看到不同的顏色，代表了不同的深度。腦皮層達(dá)到了100μm，這是在動(dòng)態(tài)圖里截取出來的。這張圖誕生于2017年7月，我們做的第一張完全事動(dòng)態(tài)的圖，一張圖7個(gè)G。

這樣的儀器也帶來了很多生命科學(xué)的實(shí)驗(yàn)。

首先是顛覆科學(xué)發(fā)現(xiàn)的問題。在這里最重要是做一件什么事？1991年開始，核磁共振開始出現(xiàn)時(shí)，有一個(gè)假設(shè)就是神經(jīng)細(xì)胞的作用和血氧是有關(guān)聯(lián)的。兩個(gè)門派，一個(gè)認(rèn)為有關(guān)聯(lián)；另一個(gè)認(rèn)為沒有關(guān)聯(lián)。核磁共振技術(shù)無法驗(yàn)證這樣一個(gè)假設(shè)，但是我們的儀器可以試圖解決這方面的工作。

使用小鼠進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，我們吹小鼠胡須時(shí)，可以看到這個(gè)神經(jīng)元的變化，它和神經(jīng)血管的供應(yīng)是有關(guān)聯(lián)。我們已經(jīng)做了上千次實(shí)驗(yàn)，但是并沒有說明它到底有沒有關(guān)聯(lián)，所以這個(gè)實(shí)驗(yàn)還要持續(xù)做下去。現(xiàn)在北卡醫(yī)院的兩個(gè)教授還在和我們做這個(gè)實(shí)驗(yàn)，這個(gè)實(shí)驗(yàn)一旦成功，不管有關(guān)系或者沒有關(guān)系，將會(huì)給科學(xué)界帶來非常大的震撼。現(xiàn)在有很多生命科學(xué)家也持續(xù)發(fā)郵件詢問結(jié)果。這項(xiàng)實(shí)驗(yàn)還在進(jìn)行，目前還沒有準(zhǔn)確結(jié)果。

我們也可以在探索腦疾病上進(jìn)行相關(guān)的研究。最重要的腦疾病，包括帕金森、老年癡呆等，病例很多。這是腦腫瘤，我們與第三軍醫(yī)大學(xué)開展的工作，這是活體細(xì)胞的展示。目前的技術(shù)需要5~7天才能確定有沒有腫瘤，用這臺(tái)儀器3 ms就可以診斷結(jié)果。所以第三軍醫(yī)大學(xué)，從去年開始就希望訂購這臺(tái)儀器。

剛才說了哈佛大學(xué)需要看到多條斑馬魚，我們這個(gè)儀器可以實(shí)現(xiàn)，這個(gè)研究是什么？研究腫瘤細(xì)胞在體內(nèi)形成腫瘤的過程是什么。可以看到細(xì)胞的運(yùn)動(dòng)。細(xì)胞怎么轉(zhuǎn)移？往哪里轉(zhuǎn)，在什么環(huán)境下轉(zhuǎn)？這是我們非常重要的一項(xiàng)研究工作，就是多條斑馬魚的共同觀測(cè)。

第二個(gè)可以看到，小鼠全腦在運(yùn)動(dòng)過程時(shí)免疫細(xì)胞與腫瘤細(xì)胞是相反的過程。腦腫瘤手術(shù)中最難的是確定它的邊界，切得少了沒有把腫瘤切干凈，切多了把人切傻了。這個(gè)單細(xì)胞的實(shí)驗(yàn)也引起了醫(yī)學(xué)界的轟動(dòng)。比如同濟(jì)醫(yī)學(xué)院，跟蹤一個(gè)細(xì)胞就能知道后面的情況，可以確定邊界到底有多大。

我們可以看到中風(fēng)前和中風(fēng)后細(xì)胞的變化區(qū)域在哪里？損傷以后形成中風(fēng)，這是一個(gè)最重要的研究工作。還有一個(gè)是癲癇病的切換，自發(fā)癲癇波的產(chǎn)生，哪些產(chǎn)生癲癇波，哪些癲癇細(xì)胞沒有產(chǎn)生，產(chǎn)生和不產(chǎn)生到底有什么關(guān)聯(lián)，這是國際上都在探討的。同時(shí)我們又給它一個(gè)刺激的波，電極刺激下產(chǎn)生癲癇波，哪些是自發(fā)產(chǎn)生，哪些是電極刺激產(chǎn)生。

這些工作對(duì)于加速藥物研發(fā)也起到了很大的作用。大家知道心梗帶來了非常大的危害。到底心臟細(xì)胞怎么運(yùn)作，能夠給出一個(gè)藥物判斷。藥物判斷這個(gè)是和制藥公司做的試驗(yàn)，通過高通量的心肌藥物，哪種藥起作用，哪種藥不起作用。

這是我在生物科學(xué)和醫(yī)學(xué)上簡單的匯報(bào)，如何推動(dòng)人工智能的發(fā)展，我們希望做一些貢獻(xiàn)。

大家知道，胡貝爾對(duì)人的視覺系統(tǒng)起到了非常重要的作用。腦神經(jīng)元之間的信息傳遞機(jī)制是什么？可解釋人工智能才能提供生物學(xué)的范例。國際上為了做這件事，也投入了1億美金，啟動(dòng)了阿波羅腦計(jì)劃。想要摸清一個(gè)立方毫米10萬個(gè)神經(jīng)元的研究關(guān)系，包括活動(dòng)和連接關(guān)系，最后形成大數(shù)據(jù)。我們?cè)谙耄?jì)算神經(jīng)元的模型和機(jī)器學(xué)習(xí)的的模型能不能打通，能不能在這里找到他們的一個(gè)工作。

實(shí)際上，現(xiàn)有人工智能基本上是同類大數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，未來的人工智能會(huì)融入各種感知與記憶數(shù)據(jù)和信息傳遞機(jī)制是什么？現(xiàn)在我們還沒有找到這個(gè)信息傳遞的機(jī)制，我們硬學(xué)。怎樣從感知到?jīng)Q策與控制，做到認(rèn)知到?jīng)Q策與控制，這樣的一個(gè)工作使得人工智能具有主動(dòng)性。我們希望能夠通過腦觀測(cè)和腦認(rèn)知的結(jié)合來做腦模擬。現(xiàn)在我們這個(gè)儀器，可以看到百萬級(jí)的神經(jīng)元，對(duì)于它的連接狀態(tài)是什么？現(xiàn)在還沒有看到它的視覺連接行為，但是我們已經(jīng)找到了它聽覺和視覺的環(huán)路部分，也沒有找到全部。下面是我們?cè)趪H上第一個(gè)看到在小鼠聽音樂，全腦神經(jīng)元的變化。這是小鼠在聽音樂時(shí)，那邊是神經(jīng)元的整個(gè)連接狀態(tài)。亞細(xì)胞級(jí)、結(jié)構(gòu)功能的統(tǒng)一，這是國際上第一個(gè)拿出的結(jié)果。小鼠的狀態(tài)，對(duì)應(yīng)的神經(jīng)圖就是腦連接的狀態(tài)。同時(shí)還可以看到，它的海馬區(qū)分層神經(jīng)元的連接狀態(tài)，在這里我們找到了部分信息傳遞的這種機(jī)制方式。可以看到，這是一個(gè)毫米級(jí)的神經(jīng)元在傳遞。我們希望在這里分析它們的模型，找到它們的工作規(guī)律，為人工智能的信息傳遞機(jī)制帶來一些好的算法和模型。

因?yàn)檫@個(gè)儀器做出來以后，從2017年開始我們做了近兩年的生命科學(xué)和人工智能方面的實(shí)驗(yàn)，也得到了國際上很多學(xué)者的關(guān)注。

目前，我們的分辨率和視場加起來不是國際最領(lǐng)先的，但我們的通量是領(lǐng)先的，要突破400 nm，國際領(lǐng)先。元器件已經(jīng)完成了，希望在2019年的1月完成400 nm最高分辨率集成。但是目前還缺經(jīng)費(fèi)。

現(xiàn)在我們有一個(gè)團(tuán)隊(duì)專門做大數(shù)據(jù)分析，有10位老師帶著博士生討論清晰動(dòng)物全腦實(shí)時(shí)成像數(shù)據(jù)，讓小鼠看不同的顏色、不同動(dòng)態(tài)的物體，它的視覺環(huán)路是怎樣的？另外還要研究比如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的記憶決策和控制的機(jī)制。同時(shí)又組成了兩個(gè)團(tuán)隊(duì)在做微觀成像，就是分子成像，看細(xì)胞——個(gè)體細(xì)胞的特征和整體細(xì)胞的聯(lián)系。通過微觀和宏觀來看能不能做尺度上的總體成像，為人工智能提出一些新的線索和方式。這個(gè)研究非常復(fù)雜，也要持續(xù)的研究。

未來方向。第一個(gè)方向，生命是會(huì)發(fā)生變化的，生命進(jìn)化到現(xiàn)在的人工智能階段，隨著材料科學(xué)的發(fā)展，未來的生命會(huì)發(fā)生新形態(tài)和新業(yè)態(tài)的變化，比如我們的人造器官都會(huì)造出來，人工智能和我們的器官都已經(jīng)在一起，真正實(shí)現(xiàn)了一個(gè)主動(dòng)式的人工智能。

第二個(gè)方向，有三人的小團(tuán)隊(duì)，正在調(diào)研腦聯(lián)網(wǎng)，就是解決國際上的下一個(gè)問題，意識(shí)能不能存儲(chǔ)。這個(gè)問題是比較前沿的，也正在做這方面的分析。希望能夠提出一點(diǎn)想法。

第三個(gè)方向是光電計(jì)算。現(xiàn)在的電子計(jì)算機(jī)基于硅級(jí)的納米，量子計(jì)算離我們還有不遠(yuǎn)的距離。因此我們提出了光電計(jì)算，把光子器件和硅基集成在一起，對(duì)人工智能的發(fā)展起到了非常大的作用。現(xiàn)今復(fù)雜的算法使得我們很多工作沒有辦法往下推進(jìn)。光電計(jì)算如果用好了，是可以引領(lǐng)新一代摩爾定律的產(chǎn)生。如果光電計(jì)算形成，存儲(chǔ)和計(jì)算一體化的就變成了什么？就變成了皮米級(jí)的工作。現(xiàn)在是納米級(jí)的，如果做到皮米級(jí)的工作，可以帶來新的摩爾定律的變化。