眾所周知，科技創(chuàng)新對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的進(jìn)步起著巨大的作用。計(jì)算機(jī)的快速發(fā)展使信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)成為現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)的重心之一。然而，現(xiàn)有計(jì)算機(jī)仍難以完成許多對(duì)人類大腦來(lái)說(shuō)輕而易舉的復(fù)雜任務(wù)。所以，新一代信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)很關(guān)注對(duì)于大腦功能和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究，希望在理解其工作機(jī)制的基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)出新型的“人腦式電腦和機(jī)器人” 。今年3月，百度董事長(zhǎng)兼首席執(zhí)行官李彥宏在人大、政協(xié)兩會(huì)上提出了“中國(guó)大腦”提案，呼吁一個(gè)新技術(shù)革命，并希望以此“帶動(dòng)整個(gè)民族創(chuàng)新能力的提升”。
對(duì)基礎(chǔ)研究的投入將帶來(lái)腦科學(xué)、腦科技的突飛猛進(jìn)
中國(guó)要在信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)上成為世界領(lǐng)軍人，應(yīng)該大力發(fā)展神經(jīng)科學(xué)，帶動(dòng)下一個(gè)信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)革命。在美國(guó)， 硅谷一些公司(高通(Qualcomm), IBM等)已開(kāi)始向這一新興的“腦科技”(NeuroTech)產(chǎn)業(yè)進(jìn)軍。同時(shí)，發(fā)展神經(jīng)科學(xué)也具有戰(zhàn)略意義。 美國(guó)國(guó)防部高級(jí)研究計(jì)劃局(DARPA， Defense Advanced Research Projects Agency)、高級(jí)情報(bào)研究計(jì)劃署(IARPA，Intelligence Advanced Research Projects Activity)，以及海軍等軍事部門在神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域已投入大量資金研發(fā)最新的神經(jīng)技術(shù)。
但是，在基礎(chǔ)研究讓我們真正了解大腦的生物學(xué)原理之前， 這些應(yīng)用都缺乏堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)、難于發(fā)展。就好像一個(gè)國(guó)家如果不重視固體物理研究，不可能在國(guó)際上成為芯片和電腦技術(shù)創(chuàng)新的領(lǐng)軍人。所以，最重要的是對(duì)神經(jīng)科學(xué)基礎(chǔ)研究提供長(zhǎng)期穩(wěn)定的資金支持。即使美國(guó)情報(bào)高級(jí)研究計(jì)劃署這樣以應(yīng)用為目標(biāo)的機(jī)構(gòu)，目前也主要資助“大腦皮層網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器智能”(Machine Intelligence from Cortical Networks， MICrONS)的基礎(chǔ)研究【1】。該項(xiàng)目“旨在逆向大腦的運(yùn)算法則，徹底改變機(jī)器學(xué)習(xí)”，并且“ 參與者將利用他們對(duì)大腦表征、轉(zhuǎn)換和學(xué)習(xí)規(guī)則的深入研究和理解，來(lái)創(chuàng)造能力更強(qiáng)的類腦機(jī)器學(xué)習(xí)算法。” 這樣的規(guī)劃正是基于長(zhǎng)遠(yuǎn)的戰(zhàn)略考慮。
學(xué)科交叉推動(dòng)新興的計(jì)算神經(jīng)科學(xué)發(fā)展
“類腦人工智能” 至今最成功的例子，是“深度學(xué)習(xí)”(deep learning) 【2】。“深度學(xué)習(xí)”植根于對(duì)大腦視覺(jué)系統(tǒng)的研究。視覺(jué)系統(tǒng)由很多“層”神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成(因此叫“深度網(wǎng)絡(luò)”)。神經(jīng)信號(hào)經(jīng)第一層處理后送至第二層，經(jīng)第二層進(jìn)一步處理后送至第三層，以此類推。層與層之間的網(wǎng)絡(luò)連接是通過(guò)學(xué)習(xí)訓(xùn)練而形成的(故名“深度學(xué)習(xí)”)。深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)在完成某些任務(wù)上(比如二維物體識(shí)別)已接近人的能力。然而目前這個(gè)理論還有相當(dāng)大的局限。例如，深度網(wǎng)絡(luò)模型通常只有“前饋” 連接(從第一層到第二層、第二層到第三層，等等)，而人腦的神經(jīng)系統(tǒng)有很多“反饋” 連接(從第三層回到第二層，等等)，比如視覺(jué)注意力就來(lái)自于從高級(jí)“控制”腦區(qū)到初級(jí)視覺(jué)腦區(qū)的反饋信號(hào)。訓(xùn)練深度網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法目前也十分有限，需要千萬(wàn)張圖來(lái)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)。人們對(duì)視覺(jué)注意力、抉擇、學(xué)習(xí)等認(rèn)知功能的大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)制的研究方興未艾。發(fā)展腦科學(xué)基礎(chǔ)研究，將促進(jìn)“深度學(xué)習(xí)” 等類腦智能技術(shù)的蓬勃發(fā)展。
計(jì)算神經(jīng)科學(xué)是腦科學(xué)中新興的、跨領(lǐng)域的交叉學(xué)科【3，4】。它把實(shí)驗(yàn)神經(jīng)科學(xué)和理論研究聯(lián)系在一起，運(yùn)用物理、數(shù)學(xué)以及工程學(xué)的概念和分析工具來(lái)研究大腦的功能。 各種新實(shí)驗(yàn)技術(shù)的快速發(fā)展，給我們帶來(lái)了海量數(shù)據(jù)。但指數(shù)增長(zhǎng)的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，并不保證帶來(lái)指數(shù)增長(zhǎng)的知識(shí)。就像物理學(xué)一樣，只有當(dāng)理論的發(fā)展與實(shí)驗(yàn)同步時(shí)，我們才能找到大腦運(yùn)作的基本規(guī)律。因此側(cè)重于理論和模型的計(jì)算神經(jīng)科學(xué)與實(shí)驗(yàn)神經(jīng)科學(xué)的互動(dòng)，將會(huì)對(duì)認(rèn)識(shí)大腦工作機(jī)制起到十分關(guān)鍵的作用。大腦是一個(gè)異常復(fù)雜的動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)，具有多種在不同時(shí)空層次上的反饋機(jī)制，定量分析和計(jì)算模型上深入解析是至關(guān)重要的。這也就是為什么理論和計(jì)算神經(jīng)科學(xué)成為了美國(guó)的“腦計(jì)劃“中的七大優(yōu)先研究方向之一: “嚴(yán)謹(jǐn)?shù)睦碚摚Ｐ徒ㄔ旌徒y(tǒng)計(jì)分析，使我們對(duì)于復(fù)雜的，非線性的大腦功能有深入的了解，這是僅憑直覺(jué)無(wú)法做到的。為了推動(dòng)理論和數(shù)據(jù)分析的發(fā)展，我們必須加強(qiáng)來(lái)自多學(xué)科的實(shí)驗(yàn)科學(xué)家和理論科學(xué)家的合作，如統(tǒng)計(jì)學(xué)，物理學(xué)，數(shù)學(xué)，工程以及信息科學(xué)等。”【5】。