脑科学是个啥，跟人工智能有什么渊源「AI核心算法」

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脑科学这个词听起来让人感觉很神秘，大家伙儿日常也几乎接触不到。毕竟很多人从小接受的教育都是学好数理化，走遍天下都不怕。如今社会里什么金融、互联网又火的一塌糊涂，这么算起来脑科学的确是小众冷门的领域了。

但如果说跟大家息息相关也不为过，因为脑科学从大类上划分属于生命科学的一个分支，生命科学那就伴随了每个人的生老病死，从出生设定的DNA开始，到生理心理变化的各个层面，都与生命科学相关。但是脑科学在其中是非常独特的存在，因为人类现在的技术手段还无法完全搞清楚大脑活动的机理，尤其是受到观测大脑活动的技术手段限制。按照咱们国家蒲慕明院士的说法，现在的脑科学就像是十二世纪初期的物理和化学，有很多进展了，但是重大的理解和突破还没有出现，还很神秘。

既然没搞清楚那就说明很有搞头，2018年SCIENCE在创刊125周年之际，召集全世界的大佬科学家们讨论哪些问题是未来最值得搞清楚的，即所谓的未来发展方向，最后公布了125个最具挑战性的科学问题，其中脑科学就占了18个，包括意识的生物学基础、记忆储存与恢复、人类的合作行为、成瘾的生物学基础、精神分裂症的原因、引发孤独症的原因等。总的来说就是争取能够阐明人脑结构、功能乃至认知、思维和意识的神经基础，是人类认识自然与自身的终极挑战。可以说，当今十年甚至于再之后的十年都是脑科学快速的发展的时期，有志于此的朋友们绝对可以考虑考虑。

接下来咱们就聊一聊什么是脑科学，主要的发展过程和代表性成果，以及与人工智能有什么样的渊源。

先说结论，人类大脑作为已知世界中最为复杂的存在之一，对人工智能的研究极具启发意义，例如视觉感知、语言编码等等，但又不能简单模仿脑结构，就好像飞机不能简单模仿鸟用翅膀飞翔，更重要的当然是大自然演化的杰作背后所隐喻的“智能的规律，或者叫认知机制等等”。

什么是脑科学

先引用一下百度百科中对脑科学的定义，“脑科学，狭义的讲就是神经科学，是为了了解神经系统内分子水平、细胞水平、细胞间的变化过程，以及这些过程在中枢功能控制系统内的整合作用而进行的研究。（美国神经科学学会）广义的定义是研究脑的结构和功能的科学，还包括认知神经科学等。”

从这里可以看出来，最直接的脑科学跟生物相关性更强，尤其是用于医学领域，对生理性神经系统疾病和精神疾病的治疗。扩展一下又涉及到了模拟大脑创造智能科技新方法，如神经网络、脑机接口等等。

专业的说法是主要包括三个方面，基础神经科学、计算神经科学和临床神经科学。可以形象的表述为：理解脑、模拟脑和保护脑。理解脑就是阐明脑功能的神经基础和工作原理。模拟脑就是研发类脑计算机和人工智能系统等。保护脑就是促进智力发展、防治脑疾病和创伤。

先来张图直观的理解下啥是大脑。这是个大脑皮层的宏观图谱，也代表了目前的人类对大脑认识水平，图谱的事情后面再细说。简单说就是大脑分区负责不同的功能，可以粗略的分为前脑、中脑和后脑。前脑是最后进化出来的，但是高级功能几乎都在这里，结构上主要由丘脑、下丘脑及上丘脑等，包括了经常听说的海马体等，据说几乎所有的信息都在大脑皮层处理，包括感觉、思考、记忆、情绪等。中脑则是第二进化出来的，位于脑干最上端，这里有个很关键的东西，神经递质多巴胺从这里起源。后脑是最早进化出来的，与脊髓相连，主要负责最为基础的生命功能，包括呼吸、心跳等，以及各种潜意识的活动。这里有个说法，按照这个进化顺序，未来或许人类还能再前脑基础上进化出新的分区也说不定，很好玩。但也没准还没来得及进化出来就被机器脑替代了。

脑科学有啥主要成果

如果从神经科学相关的解剖学和组织学算起，那就非常早了，大概古希腊的智者们就在思考到底是心脏还是大脑在主导认知，公元4世纪就有很多解剖的记录了，这个不去说他。到了近代，关于脑科学的研究工作得到了世界主要国家的大力支持，都有各自的“脑计划”国家级专项支持，包括美国、欧盟、日本等。咱们国家也制定了脑科学的专项计划，比如《“十三五”科技创新规划》中将脑科学与类脑智能列为“科技创新2030重大项目”，而十四五规划100个重大项目清单中也有脑科学与类脑研究专项。这里我直接引用一下文献中总结的图片，非常清楚。

本图引用自《神经科学和类脑人工智能发展：新发展、新趋势》，张学博等，2020年10月发表于生命科学期刊

总的来说各国脑计划的内容各有侧重也有交叉，大致呈现以下特点：以破解人类脑疾病难题和发展类脑计算为重点方向；将神经科学研究数据标准的建立和数据平台的建设作为促进脑科学创新的基础等等。

简单点您可以记住，大家都在忙着观测绘制“大脑的神经链接图谱”，从而从中发现可重复的规律，用来指导医学和人工智能等创新工作，就好像基因图谱一样。这个图谱其实分为三个层次，宏观图谱、介观图谱和微观图谱。其中最为直观的大脑皮层绘制工作已经完成了，就是所谓的各个功能脑区的观测，这个工作在很早就完成了，而且那个时候做动物，甚至人体试验都还是不太受到管制的，不像现在，不能随便做人体试验了，毕竟现在对人命的重视不可同日而语。

现在则是重点在做介观图谱的绘制，就是用光学显微镜成像、核磁共振成像的越来越先进的观测手段对神经元、突触连接等进行绘制，这个算是微米级别的。之前的大脑皮层则是毫米级别的。一根头发平均80微米左右，大家感受一下。

目前的最高级别观测是微观图谱，这个要用到电子显微镜成像技术了，能达到纳米级别。全世界最高精度的电子显微镜驱动就要1.2兆伏的电，而且不允许有1V以上的波动，这玩意本身就要一幢楼才装得下，不过这个显微镜已经可以看到单个原子的程度了，所谓的微微米级精度，简单理解，1微微米和1米的关系就好像铅笔尖和地球的比例关系，非常恐怖了。所以再用这个大家伙做观测的难度就可想而知了。尤其电子显微镜是多种高端技术集合而成的高端精密仪器，目前做的最好的可能还是日本厂商。电子显微镜这个话题又大了，咱们就不展开了。只能说咱们国家是任重而道远啊。

关于咱们国家的脑计划有个好记的特征，就是一体两翼，一体就是基础研究，找脑功能、结构、认知等机制的规律，两翼，一是用于诊断治疗脑疾病，二是发展类脑智能技术。接下来咱们重点说说类脑智能的事情。反正就是脑科学大家还没有拉开差距，可以好好努力一把，核心技术掌握在自己手里才踏实嘛。

脑科学与人工智能是啥关系

其实从前面的分析已经可以看出来，脑科学可以在保护脑和模拟脑两个方面发挥重要作用，毕竟人类大脑是这个星球上生物演化的奇迹，由数百种不同类型的上千亿的神经细胞所构成的极为复杂的生物组织，目前的计算机，一方面在数量规模上远远没有达到人类大脑水平，另一方面大脑的神经细胞可是能够动态重构的，计算机的硬件是不可以的，当然也有类脑计算机在做这方面的探索，搞一些能够动态调节的类脑忆阻器、忆容器、忆感器等神经计算元器件，但都还远未达到成熟可用的程度。

先说第一个方面，保护脑，即从生老病死的角度对大脑的发育、疾病治疗等进行干预，使大脑状态良好。这个不细说了，最后一张开脑洞可以说一些好玩的事情。简单说就是自闭症、抑郁症、老年痴呆，以及智障等问题的生理及心理治疗方法，甚至可以学习如何提高记忆力和学习效率等，很神奇的。

接下来咱们重点说说模拟脑的事情，也就是类脑智能，毕竟咱们是个人工智能的自媒体。这里引用一个中科院大佬曾毅等给出的定义，类脑智能是以计算建模为手段，受脑神经机制和认知行为机制启发，并通过软硬件协同实现的机器智能。类脑智能系统在信息处理机制上类脑，认知行为和智能水平上类人，其目标是使机器以类脑的方式实现各种人类具有的认知能力及其协同机制，最终达到或超越人类智能水平。由于类脑智能的手段主要是从机制上借鉴脑，而不是完全模仿脑，其对应的英文术语为“Brain-inspired Intelligence”更为合适。

关于类脑方面的工作包括了很多方面，理论方面对大脑信息处理机制的模拟，硬件方面对类脑计算元器件的开发，软件层面对算法模型的借鉴等等。总体而言，现在仍然还是初级阶段，主要因为我们对大脑本身的认识还停留在比较肤浅的阶段，并没有真正揭示微观的机理，这个在前面脑科学中已经说过了。

理论方面，脑科学的认知机制研究方面有很多重要成果对智能技术研究很有指导意义。认知这个东西比较抽象，引用一下大师的描述，Newell认为认知体系结构可以解释心智的所有成分如何产生连贯的认知，用咱们容易听懂的话说就是，Newell在演讲中所提到的终其学术生涯希望回答的科学问题“人类的心智如何能够在物理世界重现”。这个定义可以理解为是一种整合性的理论，对人类如何处理信息解决问题的规律的研究，包括知觉、学习、语言、记忆、注意、意识等等。比较有代表性的如SOAR和ACT-R认知体系结构，对于智能技术的理论框架建立很有启发。值得注意的是，这两项工作都是起源于卡内基梅隆（CMU）大学，由图灵奖获得者Newell主导发现的，而CMU大学也是美国人工智能技术的研究重镇之一。这个领域后来又发展出EPIC、Clarion、SAL和Icarus等等各种认知结构。简单说两个感觉一下。

Soar（State，Operator，Actand Result），翻译过来就是状态、操作、行动和结果，也就是选择操作，作用环境，改变状态，从而产生相应的结果。是当前同领域内较为先进和成熟且广为认可的认知架构之一，代表着认知架构研究的最高水平。Soar的发展源于Simon和Newell两位人工智能领域的大师对GPS（General Problem Solver）的研究，通过该研究，Simon和Newell证明了所有可以符号化表示的问题都能够通过GPS来解决。详细的不说了，放两张图大家感受下，核心就是符号化的问题描述和求解过程，可以引入经验、规则、强化等各种机制。

本图引用自《基于认知结构SOAR的机器人路径规划》，穆杨，2019年发表于海军航空工程学院学报

ACT-R （Adaptive Control of Thought–Rational），翻译为理性思维的自适应控制。该理论最近的5.0版本中，认为人类的认知过程需要五种不同的模块参与，即感知-运动模块、目标模块、陈述性模块和程序性系统。ACT-R 5.0理论的重点不是弄清楚到底有多少模块，而是将已发现的模块用作核心系统的一部分，包括各个模块如何相互作用以确定认知的理论，这一认知体系结构混合了串行加工和并行加工。详细说起来非常复杂，简单放个图感受下。

本图引用自《人类行为的计算机模拟——ACT-R认知体系结构》，红色史莱姆，发表于知乎专栏心理学前沿

软件方面的模拟，又叫做计算神经科学。追求用计算机复现大脑的所有环节，比较有名的是复现老鼠大脑的蓝脑计划，老鼠大脑的神经元和突出数量大概是人脑的千分之一，但是目前还没完成。神经网络所引领的深度学习浪潮也是启发自神经元及其连接的机制，但只能算是初步模拟，因为在神经元工作原理、突出形成原理等方面还有巨大的差异。人工智能虽然已经有CNN、RNN、DRL等等诸多成果，可以在人脸识别、语音识别、语言翻译、打游戏等很多方面超越最佳人类表现，但总体来说目前人工智能领域所形成的主要成果主要是在行为层面对人类行为的模拟，但是机理层面并没有真正的模拟人脑的信息处理机制，这当然与脑科学本身的研究还无法支撑起这个模拟有关系。所以未来随着脑科学基础研究的发展，人工智能方法在灵活性、适应性等方面还有很大的进步空间。

硬件方面的发展，以类脑芯片和计算平台为代表，追求高性能、低能耗的计算系统。忆阻器等各种新器件，类脑的芯片架构，NPU、GPU、DaDianNao等等。这方面的进展相对软件更加缓慢一些，这里面既有脑科学基础研究的制约，也很受到材料和工艺的制约，一些新材料的发现也将带来革命性的影响。

关于未来

综上可以看出，脑科学的研究仍然处于初级阶段，伴随着材料、检测、制造等技术的发展，一定会在大脑微观图谱绘制和信息处理机制等方面有突破性的进展，随之而来的大脑医疗健康方面和类脑计算方面都会有具体的应用，一方面可以破解各种神经疾病的病因和治疗方法，另一方面会有更加能够适应动态环境的信息处理方法出现。

关于脑科学的研究或许是一个潘多拉的盒子，这个星球当前对于信息处理能力最强的就是大脑，伴随着进化已经发展出各种区别于低级智慧生物的大脑结构，但是脑科学的研究可能会暴力改变这种进化的节奏，就像飞机和汽车的制造一样，掌握了空气动力学和热力学，就掌握了运用这种能力的钥匙。脑科学就是信息处理能力的密钥，一旦掌握，很多科学研究的进展可能会一日千里，当年的图灵造了个图灵机就把密码破解这件事搞得飞起。但是，在这种进化下，人类的身体或许就很难适应发展的速度了，我们现在的身体不已经在生活工作中感受到生理和精神的一点点不适应了嘛。

但也不必杞人忧天，进化的结果未必如何，人机混合的机器人未必不是好事。

开开脑洞-好玩的脑科学

关于脑科学还有很多有趣的现象，比如头被砍掉了是否还能活下去，换手幻觉、移魂换体等。简单说说，感兴趣的可以自行搜索看看，属于神经科学研究的成果。

美国的一只鸡叫麦克，1945年被砍头后依然生存了18个月，百度百科“公鸡砍头奇迹存活”可以看到更多消息，这倒也不是多么不可思议，因为还有一些低等动物可能都不要大脑就能活下去，但是这个砍头鸡到底是怎么回事貌似也没有明确的说法。

换手幻觉，将一只真手遮蔽起来，视线之内用一只仿真的橡胶手来代替，使用两把小刷子在真手和假手上同步反复刷动刺激，约十几秒至一分钟就会产生“身体转移错觉”这种怪异体验，虽然参与者都能够从心理上清晰的意识到这是假手，是外部物体，但是在感觉上却不由自主地将其当成了自己的真手，检测记录的皮肤电反应和大脑核磁共振扫描也都记录到了相应的信号。其实玩AR眼镜的时候不就有这种视觉欺骗的感觉嘛，所以大脑还是蛮容易被骗的，类似的试验还有很多种，都是心理学家和神经科学试验玩出来的。

另外，跟咱们比较接近，偏实用一些的还有对记忆、语言等机制的研究，可以带来很多增强记忆、语言学习能力的小技巧，都很有意思。

 

好了，关于脑科学咱们就聊到这，任何一部分展开都是大部头，咱们只是投石问路，希望对大家有点帮助，如果觉得不错，请给咱们支持一下吧，分享、收藏、三连各种走起，在此多谢啦！

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