當大腦研究不斷深入，“造腦”似乎正在成真;當大數(shù)據(jù)引發(fā)計算革命，人工智能找到新路……近日舉行的浦江創(chuàng)新論壇上，多領域科學家暢議未來科學疆界，有專家提出科學哲學一問：未來，人類是否還需要思考?

從大腦研究到“造腦”

早在100多年前，著名的西班牙科學家、神經(jīng)系統(tǒng)研究的先驅者卡赫曾經(jīng)說過，“只要大腦的奧秘尚未大白于天下，宇宙將仍是一個謎”。論壇上，中科院院士、腦科學研究專家楊雄里教授傳遞兩個令人驚訝的消息——

最近奧地利科學家應用人的胚胎干細胞或者成年人的皮膚細胞，通過精細的操作培育出一個包含大腦皮層、視網(wǎng)膜，以及跟記憶有關的海馬區(qū)的微型大腦。盡管這個微型大腦“年齡”相當于人類胚胎9周的發(fā)育水平，從整體上來說它跟一個完整的人類大腦之間還有相當顯著的差距，但是這樣的成果已相當令人振奮。若將其植入到中樞神經(jīng)系統(tǒng)損傷的部位，是否可以有效促使中樞神經(jīng)系統(tǒng)損傷以后的修復?以此為橋梁，是否可以期待腦科學與信息科學、計算機科學、工程技術之間產(chǎn)生更加密切的交叉，和更加活躍的互動?

在瑞典，有課題小組正在研發(fā)神經(jīng)形態(tài)芯片。研究人員在微型的芯片上面模擬大腦神經(jīng)元和突出的神經(jīng)生物學屬性，嘗試實時實現(xiàn)復雜的感覺和認知任務。

盡管科學界大腦研究的目的，并非單一指向對大腦的“復制”，但這些“造腦”信息顯然反映出當前對大腦研究的深入推進，以及未來廣闊的探索空間。

楊雄里教授列出一組數(shù)據(jù)：人腦組成單元神經(jīng)細胞數(shù)量達上千億，與銀河系已知星體總數(shù)相當;而作為神經(jīng)細胞的連接點“突觸”數(shù)量，又是神經(jīng)細胞的1000倍，達到10的14次方，每秒完成千萬次動態(tài)鏈接;　人類大腦可儲存的信息相當于美國國會圖書館藏書總量的50倍……正是這些數(shù)字構成的神經(jīng)網(wǎng)絡令人類得以產(chǎn)生感覺、接收信號、形成意識、獲得邏輯、發(fā)出指令、學習、擁有記憶。也正由此，揭示腦的奧秘成為現(xiàn)代科學面臨的最大挑戰(zhàn)。

近幾十年來，在細胞和分子層次上，科學家們用特殊的方法標記了各種類型的神經(jīng)細胞，通過其他新技術研究各種不同狀態(tài)的神經(jīng)細胞活動的特點和功能特性，并把細胞的形態(tài)和它的功能相關起來。另一方面，科學家們通過無創(chuàng)傷腦成像技術，嘗試在腦實施不同功能的時候，監(jiān)測和分析腦的不同分區(qū)的神經(jīng)細胞活動狀態(tài)及其變化。

在以上兩方面，科學家們已經(jīng)取得了巨大成功，但巨大的鴻溝也由此形成。在細胞和分子水平的研究結果，與整體檢測腦功能活動狀態(tài)研究之間，我們對于產(chǎn)生知覺、認知、思維等涉及數(shù)千乃至上百萬神經(jīng)元集群活動的監(jiān)測，仍然積累不多，需要更多有效的技術手段，才能令研究者們探索大范圍的神經(jīng)元集群功能狀態(tài)及動態(tài)變化成為可能，進而助力人類在探索大腦，甚至實現(xiàn)“人造腦”的路上跨越溝壑、走得更遠。

大數(shù)據(jù)讓機器更聰明

如果說大腦研究，更多著眼于人體之內的話，那么大數(shù)據(jù)時代的降臨，似乎正在讓機器變得更聰明。

中國科學院院士，北京航空航天大學校長懷進鵬從硬件說起：當代集成電路技術的發(fā)展主要是基于“摩爾定律”，即芯片上晶體管特征尺寸不斷縮小，而芯片性能不斷提升。過去的幾十年里，各國科學家全力以赴，力圖將更多晶體管集成到一塊更小的芯片上。目前，一塊市售22納米芯片上已包含十億個晶體管。與此同時，因為計算的速度和存儲容量不斷變化，CPU　性能提高3500倍，內存和硬盤價格下降了35000倍和460萬倍……這些信息技術的飛躍，正將人類推入一個全新的免費在線時代。而由此產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)，為計算科學開辟了新的研究領域。

近三年來，大數(shù)據(jù)計算已經(jīng)在社會科學研究領域得到了許多應用。懷教授舉例，谷歌曾憑借搜索情況，準確預測到了流感的發(fā)生及其傳播規(guī)律，還有企業(yè)甚至估算出金融危機的爆發(fā)……當浩無邊際的數(shù)據(jù)之海，通過電腦分析告訴我們如此之多，令人不得不深思，這是否意味著一個新的計算時代的誕生? 它對人工智能的意義分量幾何?

專家對比以前在工業(yè)經(jīng)濟中的傳統(tǒng)統(tǒng)計計算方式，做任何特征識別時只需采樣即可，相當于做菜到了一定火候，拿勺子舀一點嘗一下，而如今，老辦法在大數(shù)據(jù)面前失效了，數(shù)據(jù)不斷加入不同類型的內容，靠品嘗、靠抽樣顯然已經(jīng)無法滿足……從傳統(tǒng)的計算科學向大數(shù)據(jù)張望的科學家們面臨的問題，顯然不僅限于此——數(shù)據(jù)的增量性如何處理?近似性如何有效結合?如何更有效利用還原方法、歸納方法研究計算當中的屬性?

他進一步指出，這一基于數(shù)據(jù)的學科，若要給人工智能帶來進一步影響，就不僅僅是數(shù)學的事，更涵蓋了傳播學等學科。抽象如一個信息從哪個地方開始傳播?為什么傳播?社會的認知如何?具體到為何在各類情感中，互聯(lián)網(wǎng)上憤怒是傳播得最快的?這些都可以成為未來探索的方向。

在城市建起人工神經(jīng)網(wǎng)絡

早在1950年，天才的計算機科學家圖靈就已經(jīng)通過嚴密的論證，闡述了計算機也能產(chǎn)生智慧的科學事實。多年以后的今天，計算機及其相關科學的發(fā)展早已超越了前人想象，相比之下，人工智能研究的方向，卻稍顯迷惘。腦科學、數(shù)學計算科學領域已經(jīng)發(fā)力，在城市發(fā)展的社會科學領域，探索同樣也在進行。

專家指出，在物聯(lián)網(wǎng)時代，智慧城市的建設離不開智能計算機的幫助，物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)所帶來的思想碰撞與技術融合，也會為人工智能技術帶來新的突破。

近幾年，計算機科學家們仿照人腦神經(jīng)系統(tǒng)的構造，提出了構建人工神經(jīng)網(wǎng)絡以發(fā)展人工智能的設想，與智慧城市的原理不謀而合，城市里遍布的傳感節(jié)點，就如同人腦中的一個個神經(jīng)元細胞，節(jié)點之間按照一定的路由選擇算法與主機連接，最終使整個城市變成一個巨大的大腦。

專家認為，物聯(lián)網(wǎng)技術的興起大大促進了傳感器的發(fā)展，傳感器的職能便是搜集數(shù)據(jù)，各種聲光壓力溫度傳感器就好比人類的五官和觸覺，保證了物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)擁有源源不斷的數(shù)據(jù)信息，而云計算的異軍突起更是為這些海量數(shù)據(jù)提供了一個可靠的處理方式，如果人工智能的研究借助物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)搜集方式和數(shù)據(jù)處理方式，再配合適當?shù)臋C器學習算法，也許會有新的思路。