中国应尽快启动国家层面“脑计划”

近几年，脑科学与类脑智能正成为世界各国研究和角逐的焦点，尤其是在人工智能竞争更白热化的当下，更是如此。5月14日，我国类脑智能技术及应用国家工程实验室在合肥成立。这个实验室的成立将对中国类脑智能带来什么样的影响?目前全球的类脑智能技术存在什么难题?下一步的发展重点又将是什么?中国类脑智能技术与全球相比处于什么水平?类脑智能技术的发展会让机器人颠覆人类吗?日前，《中国电子报》记者采访了类脑智能技术及应用国家工程实验室主任、中国科技大学信息学院执行院长吴枫。

中国应该尽快启动国家层面的“ 脑计划 ”

吴枫表示，类脑智能与人工智能紧密关联，目前的人工智能还主要是采用原来的计算机技术，包括采用分布式计算与大数据分析来完成。而人脑的很多机理和现在的人工智能其实是不一样的，所以人工智能技术下一步发展，一条路径是沿着原来的路线，采用机器学习等技术来发展，另外一条路径是研究人脑，从人脑中借鉴其机制和机理来发展人工智能技术，统称类脑智能技术，或者脑启发人工智能技术。

目前世界各国都非常重视类脑智能技术的研究，定制了相关的“脑计划”。比如美国的“脑计划”，重点研究统计大脑细胞类型，建立大脑结构图，开发大规模神经网络记录技术，开发操作神经回路的工具，了解神经细胞与个体行为之间的联系，把神经科学实验与理论、模型、统计学等整合，描述人类大脑成像技术的机制等。中国“脑科学与类脑科学研究”简称为“中国脑计划”，主要有两个研究方向：以探索大脑秘密、攻克大脑疾病为导向的脑科学研究，以及以建立和发展人工智能技术为导向的类脑研究。

吴枫表示，目前我们缺乏一个国家层面的脑计划，在这方面我们已经讨论了很长时间，因为这是一个比较大的计划，充分讨论是必要的。类脑的研究涉及很多学科，包括脑科学，也包括了芯片、硬件、软件，有不同的学术的观点，也有不同的技术思路，花一些时间讨论是比较正常的。但迟迟没有启动，就会影响我国的类脑智能技术的进步。目前我国各个机构进行类脑研究的力量比较分散，相互之间的协作比较少，如果我国能够尽快启动国家层面的脑计划，这对中国的脑科学研究、类脑智能技术的研究，人工智能的研究等都是非常重要的事情。而且能够发挥中国集中力量办大事的优势，加快中国类脑智能技术的研究。

类脑智能技术发展面临三大挑战

吴枫认为，目前，全球类脑智能技术研究主要面临三大瓶颈，即脑机理认知不清楚、类脑计算模型和算法不精确、计算架构和能力受制约，类脑实验室将围绕这三大瓶颈展开攻关。最大的难题还是对脑的观测、脑的认识和脑的工作的机制的了解。基于此来发展人工智能技术相对容易一些，第一步对脑机理的认知是最难的。

对脑机理的研究目前有两个维度的方法在推进。第一是对脑的观测和脑的成像。第二是通过核磁共振的方法对脑的宏观进行观测，不同的脑区域如何协同，哪些任务由哪些脑区来完成。

吴枫表示，事实上，很小的一个脑组织，它的细胞层面、连接层面的成像数据很大。一个小鼠全脑的数据是100GB，这么大的数据量，事实上人是很难去看的，所以我们现在是用基于现有的深度学习的大数据方法去分析成像数据，看能不能找到相应的规律。

据了解，当前我国在人工智能研究领域，存在脑认知和类脑信息处理能力较为薄弱等问题。今年1月，国家发改委批复中国科技大学牵头承建“类脑智能技术及应用国家工程实验室”，共建单位包括复旦大学、中科院沈阳自动化所、中科院微电子所和百度公司，共同建设类脑智能技术应用研究平台，支撑开展类脑认知与神经计算、类脑芯片与系统、类脑智能机器人等技术的研发与工程化。

据介绍，类脑实验室的另一方面重要任务是推进产业化，研发面向类脑智能的核心芯片和操作系统、基于神经网络的类脑机器人等，推进类脑视频监控、语音交互、无人驾驶等产业发展，目标是形成千亿元级重大新兴产业。

吴枫透露，刚刚成立的类脑智能技术及应用国家工程实验室希望解决以下这些问题。一是构建比较好的观测设备。进行类脑研究需要有比较好的观测设备，要对数百个小鼠的大脑的数据进行分析。中科院脑谭铁牛院士牵头的课题组就正做这样的研究，其中之一就是对100只猴子做深度的试验。二是实现数据共享。当小鼠、猴子以及人脑的数据来了之后，不是某一家机构就能够全部研究透彻，需要把数据共享出来，要做类脑研究、人工智能分析，再把这样的分析结果运用到发展人工智能模型、新的智能芯片、新兴产业等。三是类脑国家工程实验室要建立一个链条。类脑研究涉及脑观测技术、脑数据分析、神经网络模型、类脑芯片等一个很长的链条。

吴枫表示，类脑智能技术研究的未来，主要还是集中在共性技术上，类脑智能技术有很多的应用领域，可以应用到智能家居、机器人等，但是这其中比较关键的还是脑的机理、模型。

产学研用协作一直是国内的短板，类脑国家工程实验室如何来解决协作的问题?吴枫表示，一是类脑国家工程实验室希望以合肥为中心来推动，因为实验室得到了安徽省、合肥市政府的大力支持，包括资源的整合、行业的投入等。二是尽量利用互联网技术的手段，把不同的地方、不同的机构研究的成果和数据共享起来。三是尽量采用不同的机制。因为不同的机构诉求不一样，研究层面，通过国家项目，大家联合申请合作，产业层面通过对人工智能中小企业的孵化、投资，按照投资占比的方式来推动。

类脑芯片未必只是大公司机会

谈及目前全球比较先进的、比较有代表性的类脑实验室，吴枫表示，目前全球在类脑研究领域是比较细分的。比如用人工智能技术来搭建大脑，百度有百度大脑，讯飞有讯飞大脑，谷歌也有谷歌大脑。比如从芯片方面来看，有IBM的TrueNorth的神经元芯片，中科院的“寒武纪”芯片。从观察方面来看，美国有神经所，中国有中科院神经所、复旦的脑科学研究院等都是比较领先的。

目前世界各国都在加快类脑芯片的研发，中国在做类脑芯片研制的都是相对比较小的团队和公司，比如中科院院的寒武纪，但是在美国做类脑芯片研发的是类似IBM和谷歌、英特尔等这样的大公司，中国类脑芯片的研发会在后半程被美国拉大差距吗?

吴枫认为，目前大家是用CPU和GPU来完成类脑计算，这是不对的。类脑计算从原理、材料、器件到芯片等都需要进行新的探索。目前中国包括北大微电子所等都在研究新型器件，IBM与寒武纪芯片也并没有到产业界广泛使用阶段。未来芯片是大公司还是小公司做，公司大小不起决定性作用，实际上互联网时代的成功企业，都是从微小公司起步的，迅速发展成为大公司。类脑芯片也是颠覆性的技术，微小企业有微小企业的优势，加上国内的投资环境，相关研究资金募集也比较容易，所以类脑技术、类脑芯片哪一种会取得成功，大家都在探索阶段。需要更多的公司投入、更多公司探索。

马上，AlphaGO最近又要和人类下棋了，大家都预测人战胜机器的可能性为零。机器智能在通用能力上会有战胜人类的那一天吗?吴枫表示，按照目前来看，电脑具有自我认知、自我推理还是比较困难的，要到那一步可能性还是很小。类脑智能技术的发展，有可能让电脑具有自我意识，自我认知、不过会经过比较漫长的时间。

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