未來的計算機模樣？或許更像你濕噠噠的大腦

當下的科技公司，要麼已經「All in AI」，要麼是正在「All in AI」的路上。

在人工智慧邁向人類智力的途中，深度神經網路對人類大腦神經網路架構的模仿是其中關鍵。這使得腦神經科學成為了人工智慧發展中最重要的關聯學科。

11 月 12 日，極客公園前沿社活動邀請到了認知神經科學之父邁克爾·加扎尼加（Michael S. Gazzaniga）教授，與前沿社會員一起分享了腦科學發展的現在和未來。

加扎尼加教授認為，隨著「光遺傳學」以及「神經液態環境」等前沿技術的成熟，人工智慧所依賴的神經網路、甚至計算機架構本身，都將發生巨大變化。

邁克爾·加扎尼加教授

進入「動力學階段」的腦神經研究

在腦神經科學領域，加扎尼加是一位當代宗師。

1960 年代，加扎尼加教授開始對做過胼胝體橫切術病人（裂腦人）進行研究。通過這些研究，人類左右腦的分工與關聯得以明晰。1981 年，加扎尼加的研究成果幫助其導師，羅傑·斯佩里拿下諾貝爾醫學獎。

20 世紀 70 年代末期，加扎尼加聯合心理學家、語言學家喬治 ? A ? 米勒（George A. Miller），共同創立了認知神經學，試圖通過心理學和生物學的聯姻來解答關於人類大腦更多、更複雜的問題。

加扎尼加認為，在運行機制層面，人類大腦神經元和白蟻類似——作為獨立個體，神經元和某些白蟻都能在「中央指令」缺失的情況下，和其他個體協作完成遠大於其本身的任務，比如運動會上的百米衝刺或者建造一座五米高的砂塔。

加扎尼加教授坦言，人們對腦神經的理解依然相當有限。現代腦神經研究已經過渡到「動力學階段」，即研究少數神經元群體與人類行為之間的聯繫。

「一個簡單的勾手指動作，雖然只需要 300 個神經元參與，但卻可排列出超過 2 萬種以上的神經元組合方式。」加扎尼加如此介紹腦神經研究多面臨的挑戰。

神經元運算催動的 AI 革新

與加扎尼加教授一樣，眾多的腦神經科學家也在努力研究大腦中神經網路的運行原理。新工具和新方法的出現，正在給腦神經研究提供全新的思路。

在加扎尼加位於 UCSB（加州大學聖巴巴拉分校）的實驗室里，他的年輕門徒們正在使用光遺傳學（optogenetics）方法分析大腦中神經元的運動——光遺傳學融合了光學和遺傳學技術，能夠精準控制特定細胞在空間與時間上的活動。其時間上精準程度可達到毫秒，而空間上則能達到單一細胞大小。

研究人員會選擇一個擁有特定大小神經系統的有機組織，通過光遺傳學技術，團隊能夠顯示每個被激活的神經元，並精確刺激單個神經元。通過機器視覺技術，研究人員可以量化這些神經元的行為，提取每個神經元、神經網路和神經系統的計算信息。

這種研究方法的意義不止生物學層面，對計算機科學同樣意義重大。在目前大熱的人工智慧背後，深度神經網路技術功不可沒，而後者正是計算機科學家參照人類腦神經網路創造出的「模仿物」。

UCSB 的腦科學團隊已經發現，單個神經元同樣能夠進行運算，而這些運算可以在神經網路中形成運算池。此前學界將神經網路看成微型處理器，但現在的研究結果證明，每個神經元本身就是一個微型計算器。

隨著研究的不斷推進，單個神經元運算將會徹底改變目前流行的深度神經網路架構，革新整個人工智慧產業。

人機交互的未來：從固態到液態

人工智慧之外，整個矽谷目前最火熱的就是 BMI 腦機介面技術（Brain Machine Interface）。伊隆·馬斯克（Elon Musk）的 Neuralink 公司，希望能通過腦機介面技術實現「人機共存」。在今年的 F8 開發者大會上，Facebook 的黑科技部門「Building 8」，展示了使用腦電波技術實現隔空打字的 Demo。一時間，BMI 技術成為高科技巨頭的又一戰場。

儘管有科技巨頭在背後助推，腦機介面技術的發展阻力依然不小。目前主流的腦機介面有兩種形式：一種是植入式，即需要通過手術將微型電極植入到測試者的大腦皮層中監測神經信號；另一種是非侵入式，即通過 EEG 腦電波來接收用戶的神經信號。兩種方法各有利弊：植入式獲得的腦神經信號更清晰，但會對大腦造成物理上的影響，且植入的電極受到大腦皮層排斥，最多二至三年就會失效；使用腦電波的方式，雖然不用植入電極，但收集到的神經信號清晰度和數量都受到極大限制。

目前為止，我們一直將人類大腦看成是一個更高性能的電腦，即便前者計算能力超群，歸根結底還是一個生物器官。本質上說，人類的大腦是由水、糖、脂肪和蛋白質組成的一個液體環境，腦部活動的動力來源正是這些液體，而不是電源。

加扎尼加教授透露，目前有團隊正在研究人腦的液體環境，或者稱其為「腦神經液態環境」。通過這項研究，我們在未來將有可能建造一個液態的環境，讓大腦能夠在這個環境中適應接入的電子設備。之前大腦排斥植入的電極，是因為二者之間差異較大。而如果能合成一種接近腦神經細胞的化學物質，就能讓大腦更容易接受這些物質，創造出更自然高效的腦機介面解決方案。未來，也許是一汪沒有固定形狀的液體，將替代四四方方的塑料盒子，襲承「電腦」之名。

到那時，摩爾定律進化所遵從的「從大到小」，保不準就將變為「從硬到軟」。

頭圖來源：視覺中國

責任編輯：劉鵬

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