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戴瓊海院士

他透露，近期有確切消息稱，美國航空航天局在嫦娥四號無人探測器實現人類首次軟著陸月球背面后，就日前中國嫦娥四號在月球取得的數據請求與中國合作共享。這是美國罕見的登門尋求合作，也是自2011年之后中美雙方在太空領域的首次合作，之前美國曾頒布法律，禁止未經美國國會同意擅自與中國進行太空項目合作。

中美持續了近一年的貿易對抗，終于有了不一樣的氣象，不得不說科技的力量是如此的強大。我國探月科技發達，美國才提出了合作的請求。

由此可見，這個時代誰占領科技制高點，誰就更加強大。目前，引領產業變革的智能產業，已經上升到了國家戰略的高度。

腦科學與人工智能給人類帶來哪些機遇和挑戰？目前人工智能的規模，已非常龐大。

關于大腦，人類仍不清楚它是如何運轉的。因為人腦構造非常復雜，擁有上百億的神經元，還有分支等連接起來。而且大腦擁有兩個系統，一個是從腦神經到各個器官的連接系統；另一個是通過免疫系統的再反饋系統。如何完全了解腦結構、元素，是科學界一直探索的重要問題之一。

特別是目前類人腦已成為人工智能發展的一個很重要的方向，人工智能急需用腦科學的研發成果來建模。

人腦是一個非常復雜的系統，腦神經的連接、800多個神經元和整個器官免疫系統連接，加起來超過整個光纖網絡的總和。

目前，人類對于腦的困惑主要在于：首先，不了解800多個腦神經具有什么樣的行為動作；其次不清楚大腦結構圖；再次，人們不了解大腦神經元在控制人的語音和視覺時，有哪些神經元在視覺或聽覺中起了作用；最后人類不知如何尋找神經細胞與個體行為之間的關聯性。這四個方向是腦科學研究需長期探討的問題，并與人工智能密切相關。

對于人工智能的發展，從機器感知、機器學習到機器思維再到機器決策的轉換，腦科學起到了引導和推動作用。研究腦科學，必須借助高精度的觀測儀器。

眾所周知大腦包括兩部分，結構和功能，一個系統通常都是結構決定功能。神經系統中，結構是首要的。在這里，藍色區域是光學顯微鏡，只占一塊，不能看全腦系統；下面是功能核磁，客觀測動態腦區級功能活動。了解到腦區的功能，但不能區分出邊界，腦細胞就是幾個微米大，分辨率也只能達到毫米。

目前包括加州理工、麻省理工、哈佛大學等世界上300多個團隊都在做高科技的觀測儀器。在國際上，大視野、高分辨的觀測儀器一直是研究的焦點。

他強調：如果這樣的儀器研發成功，那么計算神經元的模型和機器學習的模型就有可能被打通。

但目前人工智能基本都是同類大數據的學習，未能融入各種感知與記憶數據以及信息傳遞機制等。

他表示：他目前仍沒有找到腦信息的傳遞機制；將人工智能融入各種感知、記憶數據等，是全世界許多人工智能領域科學家正在苦苦探求的事情。

他的團隊目前正通過腦觀測和腦認知的結合來做人工智能的腦模擬，讓人工智能做到從感知到決策與控制，變為從認知到決策與控制，具有主動性。“我們的計算攝像儀器，未能看到大腦的視覺連接行為，僅找到了它聽覺和視覺的環路部分，但也不完整”。

他繼續講：“我們的計算攝像儀器，1 cm×1.2 cm的視場足夠大。最大特點是國際上同類儀器中成像速度最快的，通量也是國際儀器中最大的。通量越多，描述時間的細節越豐富。我們的通量是5.78。2017年7月 ，我們拍到了第一張全腦的圖，腦皮層達到了100μm，是在動態圖里截取出的。”

戴瓊海的實驗室是國際上第一個看到在小鼠聽音樂時全腦神經元變化的研究組。小鼠聽音樂時，那邊是神經元的整個連接狀態。亞細胞級、結構功能的統一，他們在國際上第一個獲得了這樣的成果。

小鼠的狀態，對應的神經圖就是腦連接的狀態。同時還可以看到，小鼠海馬區分層神經元的連接狀態，在這里他的團隊找到了部分信息傳遞的這種機制方式。

這是一個毫米級的神經元在傳遞。他希望借此能分析出它們的模型，找到它們的工作規律，為人工智能的信息傳遞機制帶來一些有用的計算方法和模型。

目前，他們計算攝像儀器的分辨率和視場加起來不是國際最領先的，但他們的通量是國際領先的，后面會突破400 nm，實現國際領先。目前儀器的元器件已完成，計劃在今年1月底前完成400 nm最高分辨率集成。自從他們的計算攝像儀器做出來以后，引發了不少國際學者的關注。

回想自己的研發工作，他表示：多年研發經歷讓他深感，想要出成果，必須具有端正的科研態度和優良的科研作風。

他以自己實驗室的工作人員為例，他的實驗室研究方向發生過多次變化，從研究流媒體轉到立體視頻，之后轉到計算攝像學，最后從事于腦科學與人工智能研究。

由于實驗室成員踏實肯干、努力進取，所以他們在從事的每個研究方向上都取得了突出成果：他們的立體視頻重構及顯示技術，獲2012年國家技術發明一等獎；新一代立體視覺關鍵技術與產業化，獲2016年國家科技進步二等獎；團隊研發成功了世界上最大視場的高速高分辨光學顯微鏡等科研成果。

他認為，搞科研的人，只要耐得住寂寞，不計個人得失，勇于追求探索，就一定能夠成功。

在談及實驗室同學如何成長時，他表示：當靈感突現時，一定立刻抓住。自己曾在凌晨4點時突然產生一個好想法，就立刻把它發到工作群里與大家討論，第二天就與相關人員探討自己想法可行性，后來因此獲得了很多的收獲。

“研究者要么能做出別人想不到的；要么做出別人做不到的事；要么將一種研究做到極致。當然，還要低調做人，扎實做事。做研究要頂天立地、嚴謹負責、一定不能學術不端。”這是他一直信奉的。

對于自己熱愛的人工智能領域，他對人工智能的未來發展有著深刻、獨到的見解。

關于人工智能，他認為未來可能朝著三個方向發展：第一，生命不斷發生變化，生命已經進化到現在的人工智能階段，隨著材料科學的發展，未來生命會發生新的形態、業態的變化，例如人造器官，人工智能和人的器官已經在一起了，真正實現了一個主動式的人工智能。

第二，目前有團隊正在求證“意識”是否能夠存儲，這也是時下的熱點問題。

第三個方向是光電計算。現在的電子計算機基于硅級的納米，量子計算離我們已經不遠了。

將光子器件和硅基集成在一起，這樣的計算機對人工智能的發展產生了非常大的作用。

當下復雜的算法使研究者很多工作難以推進。能用好光電計算，可以引領新一代摩爾定律的產生。光電計算一旦產生，存儲、計算一體化將變為皮米級的工作。現在是納米級的，等到了皮米級的工作，就可以帶來新的摩爾定律的發生。