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理解人類大腦是21世紀(jì)科學(xué)領(lǐng)域最重大的挑戰(zhàn)之一。近年來，根植于腦科學(xué)的人工智能研發(fā)取得突破性進(jìn)展，神經(jīng)科學(xué)家、信息科學(xué)家和產(chǎn)業(yè)界的精英們跨界聯(lián)手，深度融合，引發(fā)了新的科技革命和產(chǎn)業(yè)革命，在可預(yù)見的未來將深刻地影響人類的思維范式和生活方式，成為人類認(rèn)識世界的全新視角。2015浦江創(chuàng)新論壇未來（科學(xué)）分論壇上，來自國內(nèi)外的知名專家和產(chǎn)業(yè)界精英共同探討交流了人工智能的最新進(jìn)展、面臨的問題和未來的發(fā)展趨勢。

Sean Hill（“人類腦計劃”歐盟神經(jīng)信息學(xué)執(zhí)行主任）

“人腦計劃”成為各國研究的熱點(diǎn)

人腦也是世界上最為強(qiáng)大的電腦，它讓我們感知整個世界。它是一項(xiàng)強(qiáng)大的技術(shù)，我們可以在開發(fā)下一代計算機(jī)技術(shù)的時候進(jìn)行借鑒。但與此同時，人腦有關(guān)的疾病和紊亂也在困擾著我們，這些疾病的復(fù)雜程度超出了我們的理解能力，從基因?qū)用娴郊?xì)胞再到回路，人類對這些大腦不同層面的神經(jīng)性疾病的機(jī)理知之甚少。歐洲“人腦計劃”凝聚了來自歐洲、亞洲及美國的約400多名專家以及112個研究院的力量，同時有長期的資金支持，項(xiàng)目10年間將獲得10億歐元的資金支持。從神經(jīng)科學(xué)的角度，我們希望能夠把基因和我們的認(rèn)知行為聯(lián)系起來，當(dāng)然可能最有爭議的一個目標(biāo)就是要建立和模擬細(xì)胞層面的人腦模型，我們的工作現(xiàn)在還處于一個初步的階段。

郭愛克（中科院院士、中科院上海生命科學(xué)研究院神經(jīng)科學(xué)研究所研究員）

腦科學(xué)研究是人工智能技術(shù)取得突破的前提

現(xiàn)在我們處在人工智能發(fā)展的關(guān)鍵階段，類腦智能、類腦芯片、腦機(jī)結(jié)合、深度學(xué)習(xí)算法、大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模等如雨后春筍，發(fā)展迅猛。但人類對腦的認(rèn)識很浮淺、人工智能向人腦的學(xué)習(xí)還不夠，這是人工智能技術(shù)一直沒有實(shí)現(xiàn)根本性突破的主要原因。只有清晰的了解大腦是怎么運(yùn)作的，才有可能設(shè)計出一臺機(jī)器，做人類大腦能做的事情。

腦功能聯(lián)結(jié)圖譜研究是腦科學(xué)的戰(zhàn)略制高點(diǎn)，是探索腦工作原理、揭示腦疾病發(fā)生機(jī)制，發(fā)展腦式計算的必由之路，腦科學(xué)極有可能在這個方向上取得重大突破。2012年中科院啟動了一個先導(dǎo)項(xiàng)目，叫做“腦功能連接圖譜計劃”。對特定腦功能的神經(jīng)聯(lián)結(jié)通路和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行解析和模擬，包括突觸層面、神經(jīng)元環(huán)路層面，結(jié)構(gòu)和功能網(wǎng)絡(luò)層面。目前項(xiàng)目已獲得實(shí)質(zhì)性進(jìn)展。

鄧立（微軟美國研究院深度學(xué)習(xí)技術(shù)中心主任、首席研究員）

大數(shù)據(jù)應(yīng)用為人工智能的大規(guī)模應(yīng)用提供技術(shù)支撐

近幾十年人工智能的快速發(fā)展具體體現(xiàn)于一些智能算法，如深度學(xué)習(xí)的成功應(yīng)用中。深度學(xué)習(xí)的成功秘訣在于，構(gòu)建的一個大型的數(shù)據(jù)庫以及大規(guī)模計算能力的提高。由于這兩點(diǎn)，深度學(xué)習(xí)在人臉識別、語音識別上的精度甚至超過了人類?，F(xiàn)在微軟、谷歌、百度的語音識別錯誤率降到了4.8%，已經(jīng)低于人類的5%?？梢灶A(yù)見的是，未來我們將繼續(xù)看到語言處理方面更大的進(jìn)步，圖像和視頻處理方面將會有很大進(jìn)展。

王?。ㄈA大基因董事合作人、碳元科技創(chuàng)始人）

實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的互通共享是重點(diǎn)

我是慫恿者或者叫倡導(dǎo)者，堅(jiān)信大數(shù)據(jù)最重要的就是分享。腦科學(xué)、基因研究等產(chǎn)生各種尺度、不同水平的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)不可能由一家公司、一個機(jī)構(gòu)收集，如果不共享不分享，都只是片段數(shù)據(jù)，無法真正發(fā)揮作用，必須建立一個共享分享的平臺，但是分享又會有另外的問題，比如說隱私問題、倫理問題、法律法規(guī)問題，有的人愿意把數(shù)據(jù)共享，有的人不愿意把數(shù)據(jù)共享，有的人愿意有條件地共享，這里還需要一個合作的機(jī)制。

馮建峰（復(fù)旦大學(xué)類腦人工智能科學(xué)與技術(shù)研究院院長、首席科學(xué)家）

聚焦重點(diǎn)領(lǐng)域，實(shí)施上海人腦計劃

上海腦科學(xué)應(yīng)該從“濕、軟、硬、用”四個方面發(fā)展?！皾瘛本褪顷P(guān)于神經(jīng)元的東西，“軟”主要是發(fā)展智能算法，“硬”指與可穿戴設(shè)備、芯片相結(jié)合，“用”指可以用到各行各業(yè)的東西。他介紹，上海腦科學(xué)總體的規(guī)劃經(jīng)過一年多時間的討論制定完善，今年3月開始實(shí)施。目前已經(jīng)著手推進(jìn)基于腦信息處理的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和智能系統(tǒng)研究的重大項(xiàng)目。

汪小京（上海紐約大學(xué)副校長、神經(jīng)科學(xué)教授）

充實(shí)腦科學(xué)研究后備軍，人才培養(yǎng)是關(guān)鍵

美國理論和計算神經(jīng)科學(xué)起源于20年前，建了5個中心，后來發(fā)展成大概10個。20多年來，這10來個中心吸引了很多物理、數(shù)學(xué)、工程等等領(lǐng)域來的年輕人，把他們培養(yǎng)成這個領(lǐng)域的精英。這個模式在歐洲、以色列也很成功。現(xiàn)在國內(nèi)也很迫切需要建這種類似的平臺。我們從2010年開始在國內(nèi)建了一個計算認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)的高級暑期班，當(dāng)時就確定這個暑期班的重點(diǎn)就是認(rèn)知和計算。5年來已經(jīng)開始培養(yǎng)了一批年輕人，也吸引了越來越多人才。這方面需要有一定的支持，需要有一種機(jī)制真正吸引年輕人進(jìn)入這個領(lǐng)域。

本文由上海市科學(xué)學(xué)研究所助理研究員湯琦博士根據(jù)與會專家現(xiàn)場發(fā)言和PPT內(nèi)容整理。