蒲慕明院士：脑机融合技术或许会成为未来人工智能的一个热门方向
【导读】当前 ， 以人工智能为代表的新技术 ， 成为推动第四次工业革命走向深入的重要力量 ， 会给经济、社会、文化等多领域的发展带来深刻变革 。 但是 ， 因为对大脑工作方式的了解有限 ， 人工智能的开发与研究仍处于比较低的水平 。 未来 ， 可不可以充分模拟人类大脑 ， 研发出更高级的人工智能技术？人脑与机器能否高度融合？如果未来脑科学推动人工智能研究取得更大突破 ， 机器会不会和人一样有思想、有情感、有意识 ， 它们还能和人类和谐相处吗？目前 ， 机器与人脑相比还有多大差距？脑机融合技术的前景如何？我们对未来人工智能的种种担忧有必要吗？要解答这些问题 ， 敬请聆听中国科学院院士、中科院脑科学与智能技术卓越创新中心学术主任蒲慕明的深度解读 ， 为您揭开人脑奥秘 ， 消除未来人工智能发展疑虑 。
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中国科学院院士、
中科院脑科学与智能技术卓越创新中心学术主任蒲慕明
“脑机接口” ， 也称作脑机融合技术 ， 就是通过芯片和传感器 ， 用大脑控制各种设备 ， 这或许会成为未来人工智能的一个热门方向 。 2019年夏天 ， 被称作“美国科学狂人”的马斯克就宣布取得了这项技术的突破 ， 目前已经可以做到在猴子脑内植入芯片后 ， 猴子通过大脑成功操控电脑 。 如果这项技术应用到人类身上 ， 不仅能治疗大脑损伤和缺陷 ， 还能大大增强人类的认知与行为能力 。
遥远的梦想——科幻机器人
现在我们有很多对未来人工智能的想法都是科幻小说带来的 。 科幻小说的鼻祖叫艾萨克·阿西莫夫 ， 他在上世纪50年代就写了一本书叫《我 ， 机器人》 。 书中讲述了一个Robot（机器人）瞧不起正常人类 ， 它说人类真没用 ， 要睡觉 ， 这么脆弱等等 。 艾萨克·阿西莫夫那个时候想的机器人 ， 它就是一个智能体 ， 在上世纪50年代的科幻小说是可以出现这个的 。 但是我们知道 ， 事实上人工智能能够做到的极为有限 。 我们看到的机器人展览 ， 那些机器人的动作都是非常缓慢的 ， 只能做一些固定的事情 。
所以我们的机器人制造、人工智能现在需要的是什么呢？我们需要多感觉 。 比如像叠杯子这类动作就需要多感觉 ， 需要视觉、触觉很快地整合 ， 然后再把感觉运动转换成机器手的运动 。 机器人还需要进行记忆提取 ， 提取出关于这个杯子应该放在什么地方 ， 需要运转什么程序 ， 要做什么工的记忆 ， 然后再制定关于怎么样去叠的计划 ， 之后再去执行 。 但这些行为现在的机器人还做不到 ， 我们目前还没有一个机器人能够达到这样的地步 。 也就是说 ， 科幻小说虽然给我们带来了一些想象 ， 但是也带来了很多错误的期待、期望 。 这对科学家、对技术的研发来说 ， 都是一个错误的期望 ， 是目前还达不到的期望 。
脑机融合初试锋芒
人工智能的能力有限 ， 但是已经很有用了 。 比如怎么样分析我们大脑的电信号 ， 我们大脑不断地向头皮发出脑波 ， 因为头皮是湿的 ， 有水分 ， 所以它可以放置电极 ， 电流可以流到外头来 。 大脑里面的活动实际上可以反映在大脑的头皮上面 ， 所以头皮上电极可以测到各种波 ， 但是这些波是成千上万的神经元在里面活动造成的整体的结果 ， 我们很难从这里面去解码 ， 告诉你到底是哪个神经元 ， 或哪个脑区造成的活动 。 但是,假如你有大量的脑波数据 ， 又能够有大量的脑内思绪的标记 ， 比如你想用脑波来控制机器手 ， 那么在想有动作的时候 ， 可以用人工智能的算法分析脑电对应着的想法 ， 以后慢慢就可以准确地用来控制这个机器手了 。 但事实上这个信号怎么来的 ， 并没有真正能够解码 ， 但是已经可以用了 。
抑郁症出现时的脑波是异常的 ， 但是不知道为什么会有这样的脑波 ， 假如能够很准确地把异常脑波对应到抑郁的症状 ， 脑波的模式就变成一个抑郁症的指标了 。
所以 ， 将来由于使用大数据 ， 就可以解释很多事情 ， 可以有很多用途 ， 虽然我们不知道这些数据本身是如何产生的 。 医疗数据也是这样 ， 医疗系统里每个人都有很多数据 ， 这些数据能够判断此人是否有病 ， 有什么样的病 ， 包括面部的表情、走路的状态都是数据 。 假如这些数据都收集起来了 ， 就可以判断有某种病的人 ， 他有一组特殊的数据是最匹配的 。 机器不断去学 ， 成千上万病人的数据都有了 ， 机器都学过了 ， 可能就可以认出来某一些组合的症状 ， 代表某一种病 。 虽然我们不知道为什么会如此 ， 会有这样的表型 ， 但是我们可以利用这个表型来做疾病的诊断 。 最近脑机接口是一个很热门的研究方向 ， 脑机接口的应用相当广 。 首先 ， 脑机接口有两类 ， 一种是非侵入式的 ， 一种是侵入式的 。 像脑电波 ， 就是电极放在头皮上面的 ， 是非侵入式的 。 非侵入式的应用会非常广 ， 比如通过脑波诊断来判断大脑的状态 ， 做疾病的诊断 。 可以用脑波来控制外面的机器、外骨骼系统 ， 比如瘫痪的人可以用脑波来控制外面的器械帮助走路 ， 这些都有可能 ， 马上就可以用的 。 另外一种是侵入式的 ， 侵入式的直接把电极插入到大脑皮层 。 侵入式的好处是它可以记录更多、更准确的大脑的反应 。 如果只看外面皮层的电位 ， 不能够确定脑内活动的源头 ， 所以侵入式可以更好地用来操纵外面的器械 。 美国现在已经出现可以帮助人走路的设备 ， 利用的就是侵入式的电极 ， 这在医疗上很有用途 。
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【蒲慕明院士：脑机融合技术或许会成为未来人工智能的一个热门方向】有些闭环式的脑机接口 ， 可以调控大脑的功能 。 比如说想睡觉了 ， 或者想要一个不想睡觉的人进入睡眠 ， 可以非侵入式地记录他的电波 ， 然后根据脑的状态做反馈脑刺激 ， 利用另外一个接口 ， 来刺激大脑 ， 也是非侵入式的 ， 让大脑进入睡眠态 ， 或者进入清醒态 ， 这都是很有用的 。 睡眠有问题的人 ， 很多人吃安眠药都无效 ， 假如有很好的脑机接口的调控模式 ， 就是一个非常有效的工具 。 该装置还能让长途司机保持清醒 ， 观测他的大脑状态 ， 改变他的大脑状态 ， 让他能够正常工作 。
如何让脑科学研究造福人类？
类脑人工智能这个前沿的科技会带来很多的社会伦理问题 ， 比如说现在有技术可以做到控制大脑 ， 通过电刺激来读取大脑的信息 。 但谁有权来控制这个？你的父母可不可以做这个？你的医生什么情况下可以调控你的大脑？这个是要有伦理标准的 。
我们现在研究大脑 ， 研究脑疾病、药物治疗 ， 各种的康复手段都是用来修复大脑、保护大脑的 ， 但是我们还有能力可以增强大脑的机能 ， 增强大脑智能 。 这种增强就像运动员吃兴奋剂一样 ， 他可能会跑得比别人更好 。 但是这项技术我们也是不被允许的 。
还有就是人工智能可以取代哪些职业 。 现在的大公司都想发展通用人工智能、通用机器人 。 这并不是像以前一样 ， 机器人都做一样的工作就可以 ， 现在要做的是更强的机器人 ， 并实现用机器人来取代人 。 大公司当然愿意要这种技术 ， 因为它省钱 ， 而且一天24个小时都可以操作 。 如果这样的话 ， 将来就可以不要工人了 。 但若一些职位的工人将来被取代的话 ， 我们的社会上就会出现劳工问题、失业问题 。 假如有一天 ， 人类给予机器人自主思考的能力 ， 有真正跟人差不多的一群机器人出现 ， 那时候社会应该是怎么样的一个社会 ， 这需要我们认真考虑 ， 这也可以算是伦理的问题 ， 是社会问题 。 我们必须要设计属于我们的一种模式 ， 关于将来发展出来的人工智能要怎样管控 ， 怎样服务人类、造福人类 ， 并且不会造成社会危害 ， 这都是我们的社会要定的标准 。
以原子弹为例 ， 科学家研发出链式反应 ， 知道可以释放能量 ， 之后物理学家造出原子弹 。 但是也有物理学家认为 ， 这是一个可以用来创造能源的方式 ， 之后核能就出来了 。 所以怎么样能够管控核武器 ， 发挥核能的优势、好处 ， 怎么样让这个新技术、新发展服务造福人类 ， 这是政治家、政府和全社会的问题 ， 我们要事先考虑到这些问题 。
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脑科学与类脑研究的“一体两翼”
我们近期出现的劳工问题 ， 关于应用能力很强、可以取代劳工的机器人 ， 就光这件事情 ， 我们就需要有相应的对策 。 社会有自己调控的能力 ， 我们对人类社会、对自己有信心 。 我们可以对新科技进行调控 ， 使它多为我们人类造福 ， 而不是造成危害 。 未来10年 ， 我们国家会大力支持脑科学的研究 。 我们国家正在考虑2030创新重大项目 ， 我们称之为脑科学与类脑研究 。 这个内容的主体是做基础研究 ， 做脑认知功能的神经基础 。 我们不仅要知道大脑的神经环路 ， 知道它的功能 ， 也要知道大脑的神经环路是怎么发育出来的 。 在这个基础研究的主体之外还有“两翼” ， 我们叫“一体两翼” 。 我们一边希望能够研发出各种脑机接口 ， 比如说用大脑的信息如何控制机器 ， 如何用机器调控大脑的信息 ， 还希望能够研发出新的计算方法 ， 人工智能里面机器学习的方法是关键 ， 我们希望能够研发出类似人脑的机器学习的算法 。 还有各种类似人的神经元、神经网络的器件 ， 各种智能体、机器人等等 。 另外的“一翼“就是脑疾病 ， 就是基于认知功能基础研究的成果 ， 对很多和认知相关的重大脑疾病 ， 我们可以早期诊断 ， 在还没有发病之前 ， 能够发现有各种指标 ， 及早干预脑疾病的进程 。 像退行性的疾病 ， 这类病越到后期就越难治 ， 越早发现这个疾病 ， 早期干预是最好的治疗模式 。 要做这个也需要建立很多关于临床社区的队列 ， 收集人群队列的大数据 。 所以整个中国的脑计划研究 ， 在这“一翼”的出口就是健康产业 ， 这对于各种医疗器件的产业发展也会有很大的好处 。
来源：中国经济大讲堂
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