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戴瓊海院士

他透露，近期有確切消息稱，美國航空航天局在嫦娥四號無人探測器實現(xiàn)人類首次軟著陸月球背面后，就日前中國嫦娥四號在月球取得的數(shù)據(jù)請求與中國合作共享。這是美國罕見的登門尋求合作，也是自2011年之后中美雙方在太空領域的首次合作，之前美國曾頒布法律，禁止未經(jīng)美國國會同意擅自與中國進行太空項目合作。

中美持續(xù)了近一年的貿(mào)易對抗，終于有了不一樣的氣象，不得不說科技的力量是如此的強大。我國探月科技發(fā)達，美國才提出了合作的請求。

由此可見，這個時代誰占領科技制高點，誰就更加強大。目前，引領產(chǎn)業(yè)變革的智能產(chǎn)業(yè)，已經(jīng)上升到了國家戰(zhàn)略的高度。

腦科學與人工智能給人類帶來哪些機遇和挑戰(zhàn)？目前人工智能的規(guī)模，已非常龐大。

關于大腦，人類仍不清楚它是如何運轉的。因為人腦構造非常復雜，擁有上百億的神經(jīng)元，還有分支等連接起來。而且大腦擁有兩個系統(tǒng)，一個是從腦神經(jīng)到各個器官的連接系統(tǒng)；另一個是通過免疫系統(tǒng)的再反饋系統(tǒng)。如何完全了解腦結構、元素，是科學界一直探索的重要問題之一。

特別是目前類人腦已成為人工智能發(fā)展的一個很重要的方向，人工智能急需用腦科學的研發(fā)成果來建模。

人腦是一個非常復雜的系統(tǒng)，腦神經(jīng)的連接、800多個神經(jīng)元和整個器官免疫系統(tǒng)連接，加起來超過整個光纖網(wǎng)絡的總和。

目前，人類對于腦的困惑主要在于：首先，不了解800多個腦神經(jīng)具有什么樣的行為動作；其次不清楚大腦結構圖；再次，人們不了解大腦神經(jīng)元在控制人的語音和視覺時，有哪些神經(jīng)元在視覺或聽覺中起了作用；最后人類不知如何尋找神經(jīng)細胞與個體行為之間的關聯(lián)性。這四個方向是腦科學研究需長期探討的問題，并與人工智能密切相關。

對于人工智能的發(fā)展，從機器感知、機器學習到機器思維再到機器決策的轉換，腦科學起到了引導和推動作用。研究腦科學，必須借助高精度的觀測儀器。

眾所周知大腦包括兩部分，結構和功能，一個系統(tǒng)通常都是結構決定功能。神經(jīng)系統(tǒng)中，結構是首要的。在這里，藍色區(qū)域是光學顯微鏡，只占一塊，不能看全腦系統(tǒng)；下面是功能核磁，客觀測動態(tài)腦區(qū)級功能活動。了解到腦區(qū)的功能，但不能區(qū)分出邊界，腦細胞就是幾個微米大，分辨率也只能達到毫米。

目前包括加州理工、麻省理工、哈佛大學等世界上300多個團隊都在做高科技的觀測儀器。在國際上，大視野、高分辨的觀測儀器一直是研究的焦點。

他強調(diào)：如果這樣的儀器研發(fā)成功，那么計算神經(jīng)元的模型和機器學習的模型就有可能被打通。

但目前人工智能基本都是同類大數(shù)據(jù)的學習，未能融入各種感知與記憶數(shù)據(jù)以及信息傳遞機制等。

他表示：他目前仍沒有找到腦信息的傳遞機制；將人工智能融入各種感知、記憶數(shù)據(jù)等，是全世界許多人工智能領域科學家正在苦苦探求的事情。

他的團隊目前正通過腦觀測和腦認知的結合來做人工智能的腦模擬，讓人工智能做到從感知到?jīng)Q策與控制，變?yōu)閺恼J知到?jīng)Q策與控制，具有主動性。“我們的計算攝像儀器，未能看到大腦的視覺連接行為，僅找到了它聽覺和視覺的環(huán)路部分，但也不完整”。

他繼續(xù)講：“我們的計算攝像儀器，1 cm×1.2 cm的視場足夠大。最大特點是國際上同類儀器中成像速度最快的，通量也是國際儀器中最大的。通量越多，描述時間的細節(jié)越豐富。我們的通量是5.78。2017年7月 ，我們拍到了第一張全腦的圖，腦皮層達到了100μm，是在動態(tài)圖里截取出的。”

戴瓊海的實驗室是國際上第一個看到在小鼠聽音樂時全腦神經(jīng)元變化的研究組。小鼠聽音樂時，那邊是神經(jīng)元的整個連接狀態(tài)。亞細胞級、結構功能的統(tǒng)一，他們在國際上第一個獲得了這樣的成果。

小鼠的狀態(tài)，對應的神經(jīng)圖就是腦連接的狀態(tài)。同時還可以看到，小鼠海馬區(qū)分層神經(jīng)元的連接狀態(tài)，在這里他的團隊找到了部分信息傳遞的這種機制方式。

這是一個毫米級的神經(jīng)元在傳遞。他希望借此能分析出它們的模型，找到它們的工作規(guī)律，為人工智能的信息傳遞機制帶來一些有用的計算方法和模型。

目前，他們計算攝像儀器的分辨率和視場加起來不是國際最領先的，但他們的通量是國際領先的，后面會突破400 nm，實現(xiàn)國際領先。目前儀器的元器件已完成，計劃在今年1月底前完成400 nm最高分辨率集成。自從他們的計算攝像儀器做出來以后，引發(fā)了不少國際學者的關注。

回想自己的研發(fā)工作，他表示：多年研發(fā)經(jīng)歷讓他深感，想要出成果，必須具有端正的科研態(tài)度和優(yōu)良的科研作風。

他以自己實驗室的工作人員為例，他的實驗室研究方向發(fā)生過多次變化，從研究流媒體轉到立體視頻，之后轉到計算攝像學，最后從事于腦科學與人工智能研究。

由于實驗室成員踏實肯干、努力進取，所以他們在從事的每個研究方向上都取得了突出成果：他們的立體視頻重構及顯示技術，獲2012年國家技術發(fā)明一等獎；新一代立體視覺關鍵技術與產(chǎn)業(yè)化，獲2016年國家科技進步二等獎；團隊研發(fā)成功了世界上最大視場的高速高分辨光學顯微鏡等科研成果。

他認為，搞科研的人，只要耐得住寂寞，不計個人得失，勇于追求探索，就一定能夠成功。

在談及實驗室同學如何成長時，他表示：當靈感突現(xiàn)時，一定立刻抓住。自己曾在凌晨4點時突然產(chǎn)生一個好想法，就立刻把它發(fā)到工作群里與大家討論，第二天就與相關人員探討自己想法可行性，后來因此獲得了很多的收獲。

“研究者要么能做出別人想不到的；要么做出別人做不到的事；要么將一種研究做到極致。當然，還要低調(diào)做人，扎實做事。做研究要頂天立地、嚴謹負責、一定不能學術不端。”這是他一直信奉的。

對于自己熱愛的人工智能領域，他對人工智能的未來發(fā)展有著深刻、獨到的見解。

關于人工智能，他認為未來可能朝著三個方向發(fā)展：第一，生命不斷發(fā)生變化，生命已經(jīng)進化到現(xiàn)在的人工智能階段，隨著材料科學的發(fā)展，未來生命會發(fā)生新的形態(tài)、業(yè)態(tài)的變化，例如人造器官，人工智能和人的器官已經(jīng)在一起了，真正實現(xiàn)了一個主動式的人工智能。

第二，目前有團隊正在求證“意識”是否能夠存儲，這也是時下的熱點問題。

第三個方向是光電計算。現(xiàn)在的電子計算機基于硅級的納米，量子計算離我們已經(jīng)不遠了。

將光子器件和硅基集成在一起，這樣的計算機對人工智能的發(fā)展產(chǎn)生了非常大的作用。

當下復雜的算法使研究者很多工作難以推進。能用好光電計算，可以引領新一代摩爾定律的產(chǎn)生。光電計算一旦產(chǎn)生，存儲、計算一體化將變?yōu)槠っ准壍墓ぷ鳌，F(xiàn)在是納米級的，等到了皮米級的工作，就可以帶來新的摩爾定律的發(fā)生。