大脑研究热度变高，脑科学和人工智能究竟何去何从？

2019-04-09 11:15

逆向工程中的悖论：通过大数据实现少样本？

如此看来，针对大脑的逆向工程除了在研究方式上更为特出，分工上更聚焦细节之外，跟以往的大脑模拟工程等等也并无差别。

但值得注意的是，Microns和其他大脑模拟最大的差别，就在于目标明确。

在13年“BRAIN倡议”被提出时，当时定下的目标是通过研究大脑来研究阿尔茨海默病、自闭症等等疾病。但实际上真正开始启动时，最受关注的项目Microns却将目标圈定在了人工智能应用方面，三个团队每个都配上了至少一位算法科学家，为了把神经学的结果转换成可应用的计算机科学。

如此来看，大脑研究与人工智能之间有种“有事钟无艳，无事夏迎春”的感觉。平时脑科学研究总将目标放在心理学、神经学、医学学科上，可一旦人工智能有热度可蹭，与脑科学有关的类脑计算、认知计算等等，又立刻成为了人工智能的明日之光。

就拿Microns这一个项目来说，就存在着严重的悖论。

首先Microns的目标，是通过对大脑的模拟推演，实现更高效的少样本甚至无样本学习，让神经网络不再需要依靠大量的数据就行建立模型。

而以目前这种对大脑逆向工程的手段来看，Microns率先输出的并不是算法，而是海量的神经元运动数据——每立方毫米的脑组织就会产生1到2 PB的数据。

所以为了处理这些数据，Microns率先要研发出能够承载海量数据的神经网络模型，耗费大量时间进行训练，兴许还要利用上超算。

整个过程，是与Microns项目的初衷背道而驰的。

Microns是谁的砖石瓦片？

其实对于Microns的未来，研究人员自己也很悲观。虽然如今Microns的赞助费用已经高达上亿美元，参与研究的哈佛大学神经学家David Cox却表示，人脑研究实在是太过庞杂的命题，他们一定会得出结果，但这些结果很难符合人们的预期。

目前来说，Microns已经能够为实验鼠的一些神经元进行简单的分类。例如在分辨出在受到刺激时，哪些神经元互相连接，哪些神经元又是相对独立的。只是这样的结果不仅离应用还很远，就连理论化和体系化都很难做到。

最后Microns项目的结果，很有可能只是累积下来大量关于神经元运动的数据，在开放给社会之后，等待更多力量共同挖掘。这个过程就像盖房子，或许今天我们见证的，仅仅是准备砖石瓦片的过程。利用这些砖石瓦片的，或许是人工智能，也或许是脑科学。

脑科学与人工智能之间的关系，有时候就像狗血言情小说里面的男女主角，看似天生一对，却历经波折总是不能在一起。但是在彼此追逐的过程中，都获得了更好的成长。

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