蒲慕明 徐波 譚鐵牛

人類的大腦是生物演化的奇跡，它是由數(shù)百種不同類型的上千億的神經(jīng)細(xì)胞所構(gòu)成的極為復(fù)雜的生物組織。理解大腦的結(jié)構(gòu)與功能是21世紀(jì)最具挑戰(zhàn)性的前沿科學(xué)問題；理解認(rèn)知、思維、意識(shí)和語言的神經(jīng)基礎(chǔ)，是人類認(rèn)識(shí)自然與自身的終極挑戰(zhàn)。腦科學(xué)對(duì)各種腦功能神經(jīng)基礎(chǔ)的解析，對(duì)有效診斷和治療腦疾病有重要的臨床意義；腦科學(xué)所啟發(fā)的類腦研究可推動(dòng)新一代人工智能技術(shù)和新型信息產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。

《國家中長期科學(xué)和技術(shù)發(fā)展規(guī)劃綱要（2006—2020）》對(duì)腦科學(xué)與認(rèn)知科學(xué)研究做了戰(zhàn)略規(guī)劃：“腦功能的細(xì)胞和分子機(jī)理，腦重大疾病的發(fā)生發(fā)展機(jī)理，腦發(fā)育、可塑性與人類智力的關(guān)系，學(xué)習(xí)記憶和思維等腦高級(jí)認(rèn)知功能的過程及其神經(jīng)基礎(chǔ)，腦信息表達(dá)與腦式信息處理系統(tǒng)，人腦與計(jì)算機(jī)對(duì)話等?！苯陙恚X科學(xué)在基礎(chǔ)研究和應(yīng)用方面醞釀著歷史性的重大突破，發(fā)達(dá)國家紛紛推出大型腦研究計(jì)劃；我國政府亦將啟動(dòng)“腦科學(xué)與類腦研究”國家科技重大專項(xiàng)：側(cè)重以探索大腦認(rèn)知原理的基礎(chǔ)研究為主體，以發(fā)展類腦人工智能的計(jì)算技術(shù)和器件及研發(fā)腦重大疾病的診斷干預(yù)手段為應(yīng)用導(dǎo)向。面對(duì)激烈的國際競爭以及迫切的社會(huì)需求，“腦科學(xué)與類腦研究”項(xiàng)目的實(shí)施，將有助于我國在腦認(rèn)知原理、類腦人工智能和腦疾病診治的前沿領(lǐng)域取得重大突破，在國際上產(chǎn)生引領(lǐng)作用。

1 國際腦科學(xué)和類腦研究的回顧與前瞻

1.1 腦科學(xué)的回顧

現(xiàn)代神經(jīng)科學(xué)的起點(diǎn)是神經(jīng)解剖學(xué)和組織學(xué)對(duì)神經(jīng)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的認(rèn)識(shí)和分析。從宏觀層面，Broca和Wernicke對(duì)大腦語言區(qū)的定位，Brodmann對(duì)腦區(qū)的組織學(xué)分割，Penfield對(duì)大腦運(yùn)動(dòng)和感覺皮層對(duì)應(yīng)身體各部位的圖譜繪制、功能核磁共振成像對(duì)在活體進(jìn)行任務(wù)時(shí)腦內(nèi)依賴于電活動(dòng)的血流信號(hào)等，使我們對(duì)大腦各腦區(qū)可能參與某種腦功能已有相當(dāng)?shù)睦斫?。由于每一腦區(qū)的神經(jīng)元種類多樣，局部微環(huán)路和長程投射環(huán)路錯(cuò)綜復(fù)雜，要理解神經(jīng)系統(tǒng)處理信息的工作原理，必須先具有神經(jīng)元層面的神經(jīng)聯(lián)結(jié)結(jié)構(gòu)和電活動(dòng)信息。20世紀(jì)在神經(jīng)元層面從下而上的研究也有了一些標(biāo)志性的突破，如Cajal對(duì)神經(jīng)系統(tǒng)的細(xì)胞基礎(chǔ)及神經(jīng)元極性結(jié)構(gòu)和多樣形態(tài)的分析，Sherrington對(duì)神經(jīng)環(huán)路和脊髓反射弧的定義，Adrian發(fā)現(xiàn)神經(jīng)信息以動(dòng)作電位的頻率來編碼信息的幅度，Hodgkin和Huxley對(duì)從動(dòng)作電位的離子機(jī)制并發(fā)現(xiàn)各種神經(jīng)遞質(zhì)及其功能，Katz和Eccles對(duì)化學(xué)突觸傳遞的分析，Hubel和Wiesel發(fā)現(xiàn)各種視覺神經(jīng)元從簡單到復(fù)雜的感受野特性，Bliss和Ito等人發(fā)現(xiàn)突觸的長期強(qiáng)化和弱化現(xiàn)象，O’keefe等人發(fā)現(xiàn)對(duì)特定空間定位有反應(yīng)的神經(jīng)元等，使我們對(duì)神經(jīng)元如何編碼、轉(zhuǎn)導(dǎo)和儲(chǔ)存神經(jīng)信息有了較清楚的理解，但是這些神經(jīng)元的特性是如何通過局部環(huán)路和長程環(huán)路產(chǎn)生的，我們的理解還十分有限。至于對(duì)環(huán)路中的神經(jīng)信息如何產(chǎn)生感知覺、情緒、思維、抉擇、意識(shí)、語言等各種腦認(rèn)知功能的理解更為粗淺。問題的關(guān)鍵是，我們對(duì)腦功能相關(guān)的神經(jīng)環(huán)路結(jié)構(gòu)和神經(jīng)信息處理機(jī)制的解析仍極不清楚。

1.2 腦科學(xué)領(lǐng)域的重大問題：從圖譜制作到機(jī)制解析

就像20世紀(jì)90年代“全基因組測序”是理解生物體基因基礎(chǔ)的關(guān)鍵，“全腦圖譜的制作”已成為腦科學(xué)必須攻克的關(guān)口。核磁共振等腦成像技術(shù)大大推動(dòng)了人們?cè)跓o創(chuàng)條件下對(duì)大腦宏觀結(jié)構(gòu)和電活動(dòng)的理解。但是由于這些宏觀成像技術(shù)的低時(shí)空分辨率（秒、厘米級(jí)），不能滿足在解析大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和工作原理時(shí)的需求，目前急需有介觀層面細(xì)胞級(jí)分辨率（微米級(jí)）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖譜和高時(shí)間分辨率（毫秒級(jí)）的載體神經(jīng)元集群的電活動(dòng)圖譜。完整的全腦圖譜制作的必要過程中，對(duì)每個(gè)腦區(qū)神經(jīng)元種類的鑒定是必要的一步。目前使用單細(xì)胞深度RNA測序技術(shù)對(duì)小鼠大腦進(jìn)行的鑒定中，已發(fā)現(xiàn)許多新的神經(jīng)元亞型。利用在這些神經(jīng)元亞型特異表達(dá)的分子作為標(biāo)記，可以繪制各腦區(qū)各種類型神經(jīng)元的輸入和輸出聯(lián)接圖譜。對(duì)一個(gè)神經(jīng)元亞型的最好的定義是連接和功能的定義：接受相同神經(jīng)元的輸入并對(duì)相同腦區(qū)的相同神經(jīng)元有輸出的一群神經(jīng)元。在建立結(jié)構(gòu)圖譜后，需要描敘各個(gè)神經(jīng)聯(lián)接在進(jìn)行腦功能時(shí)的電活動(dòng)圖譜，這就需要有對(duì)神經(jīng)元集群在體內(nèi)的觀測手段。有了神經(jīng)元層面的網(wǎng)絡(luò)電活動(dòng)的圖譜，并進(jìn)一步用操縱電活動(dòng)的方式來決定該電活動(dòng)與腦功能的因果關(guān)系，就能逐步解析腦功能的神經(jīng)基礎(chǔ)。

上述3類腦圖譜（神經(jīng)元種類圖譜、介觀神經(jīng)聯(lián)接圖譜、介觀神經(jīng)元電活動(dòng)圖譜）的制作將是腦科學(xué)界長期的工作。以目前已有的技術(shù)，鑒別小鼠全腦的所有神經(jīng)元的類型和介觀層面的全腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖譜制作至少需要10～15年，而對(duì)非人靈長類（如獼猴）則可能需要20～30年以上的時(shí)間。當(dāng)然，與過去人類基因組測序一樣，腦結(jié)構(gòu)圖譜制作的進(jìn)展速度很大程度上依賴于介觀層面觀測新技術(shù)的研發(fā)，后者又依賴于對(duì)新技術(shù)研發(fā)和圖譜制作的科研投資。值得注意的是，在全腦神經(jīng)聯(lián)接圖譜未完成前，神經(jīng)科學(xué)家針對(duì)特定腦功能的已知神經(jīng)環(huán)路，對(duì)其工作機(jī)制已作出了許多有意義的解析。尤其是在過去10年中，使用小鼠為模型，利用光遺傳方法操縱環(huán)路電活動(dòng)，對(duì)特定神經(jīng)環(huán)路的電活動(dòng)與腦認(rèn)知功能之間的因果關(guān)系的理解，取得了前所未有的進(jìn)展。神經(jīng)系統(tǒng)內(nèi)所有的腦功能環(huán)路都存在于彼此相連的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之中，許多認(rèn)知功能的神經(jīng)環(huán)路都牽涉到許多腦區(qū)的網(wǎng)絡(luò)，全腦的結(jié)構(gòu)和電活動(dòng)圖譜是完整地理解大腦功能神經(jīng)基礎(chǔ)所必需的。

許多動(dòng)物都具有基本腦認(rèn)知功能，例如感覺和知覺、學(xué)習(xí)和記憶、情緒和情感、注意和抉擇等，這些功能的神經(jīng)環(huán)路和工作機(jī)理研究，可使用各種動(dòng)物模型（包括果蠅、斑馬魚、鼠、猴等）；但是對(duì)高等腦認(rèn)知功能，如共情心、思維、意識(shí)、語言等，可能有必要使用非人靈長類（如獼猴和狨猴）為實(shí)驗(yàn)動(dòng)物。介觀神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)元類別、結(jié)構(gòu)性和功能性的聯(lián)接圖譜繪制，在未來20年將是不可或缺的腦科學(xué)領(lǐng)域。我國科學(xué)家有望在此領(lǐng)域發(fā)揮引領(lǐng)作用。

1.3 腦健康領(lǐng)域的重大問題：腦疾病的早期診斷和干預(yù)

據(jù)世界衛(wèi)生組織定量評(píng)價(jià)，全球各類疾病給社會(huì)造成的負(fù)擔(dān)中，腦疾病占28%，已超過心血管疾病或癌癥。其中備受關(guān)注的腦疾病包括神經(jīng)發(fā)育疾?。ㄈ缱蚤]癥）、精神疾?。ㄈ缫钟舭Y）和神經(jīng)退行性疾?。ㄈ缋夏臧V呆癥等）。神經(jīng)發(fā)育疾病是一類由腦部生長和發(fā)育缺陷導(dǎo)致的疾病，表現(xiàn)為情緒、認(rèn)知等功能的異常。不少病變發(fā)生的時(shí)期較早，在嬰兒期或童年期就有表現(xiàn)。其中自閉癥（又稱孤獨(dú)癥）主要表現(xiàn)為人際交往、情感、語言交流等方面的障礙，以及狹隘的興趣和重復(fù)刻板等怪異行為。我國0～6歲低齡兒童占人口總數(shù)近8%，自閉癥的發(fā)病率很高，一般平均在1%左右。根據(jù)局部抽樣調(diào)查數(shù)據(jù)保守推算，我國患兒人數(shù)已過百萬，受自閉癥困擾的人群可能達(dá)千萬。精神疾病是由神經(jīng)系統(tǒng)病變導(dǎo)致的行為和心理活動(dòng)紊亂，表現(xiàn)為認(rèn)知、情感、意志等精神活動(dòng)出現(xiàn)不同程度的障礙。其中抑郁癥最為普遍，據(jù)中國疾病預(yù)防控制中心調(diào)查，我國抑郁癥的發(fā)病率超過4%，患者人數(shù)超過3000萬，已成為影響我國人民生產(chǎn)生活的主要病癥之一。神經(jīng)退行性疾病是一類以神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)和功能逐漸喪失以至死亡為特征的神經(jīng)系統(tǒng)病變。其中常見的是老年癡呆癥（又稱為阿爾茨海默綜合征），在65歲及以上的人群中發(fā)病率約13%，并且發(fā)病率隨著年齡的增長而大幅提高。85歲及以上的人群，約有一半以上患有此病。2014年我國老齡人口已突破2億大關(guān)，并且將以每年100萬的速度增長。我國屬老年癡呆癥的高發(fā)地區(qū)，目前患者人數(shù)超過600萬，居全球首位，且呈明顯上升趨勢。

目前科學(xué)界對(duì)這3類重大腦疾?。ㄓ啄昶谧蚤]癥和智障、中年期抑郁癥和成癮、老年期的退行性腦疾?。┑牟∫蛉圆涣私?，治療的措施也十分缺乏。早期診斷和早期干預(yù)將是對(duì)腦疾病最有效的醫(yī)療方式。人類需要繼續(xù)探索這些腦重大疾病的致病機(jī)理，致病機(jī)理的完全理解仍有賴于闡明腦認(rèn)知功能的神經(jīng)基礎(chǔ)。在完全理解機(jī)理之前，急需研發(fā)出有效的腦重大疾病預(yù)警和早期診斷的各種指標(biāo)，包括基因變異的檢測、血液體液和腦脊液中的分子成分、腦影像及腦功能的指標(biāo)等。對(duì)診斷出的早期患者，需要早期干預(yù)，以延緩或預(yù)防腦疾病的出現(xiàn)。我們需要研發(fā)早期干預(yù)的藥理、生理和物理新技術(shù)和新儀器。目前醫(yī)療界已在使用一些物理刺激技術(shù)來治療腦疾病，如穿顱磁刺激（TMS）、穿顱直流電刺激（tDCS）、深度腦刺激（TMS）等，這些刺激方法的精度和刺激模式需進(jìn)一步優(yōu)化，而優(yōu)化的過程仍依賴于腦科學(xué)對(duì)認(rèn)知功能的神經(jīng)環(huán)路所獲得的新信息。新藥物和新型生理物理干預(yù)技術(shù)的研發(fā)，需要合適的動(dòng)物模型，因此，建立腦重大疾病的非人靈長類模型是不可或缺的一環(huán)。

1.4 人工智能發(fā)展的回顧

1956年夏季，以麥卡錫、明斯基等為首的一批有遠(yuǎn)見的年輕科學(xué)家探討用機(jī)器模擬智能，并提出了人工智能這一術(shù)語，60年來該領(lǐng)域的理論和技術(shù)都得到了迅速的發(fā)展。

圖靈獎(jiǎng)獲得者Allen Newell以認(rèn)知心理學(xué)為核心，探索認(rèn)知體系結(jié)構(gòu)。至今在認(rèn)知心理學(xué)與人工智能領(lǐng)域廣泛應(yīng)用于心智建模的認(rèn)知體系結(jié)構(gòu)SOAR與ACT-R都是在Newell直接領(lǐng)導(dǎo)下或受其啟發(fā)而發(fā)展起來的，并以此為基石實(shí)現(xiàn)了對(duì)人類各種認(rèn)知功能的建模。DavidMarr不但是計(jì)算機(jī)視覺的開拓者，還奠定了神經(jīng)元群之間存儲(chǔ)、處理、傳遞信息的計(jì)算基礎(chǔ)，特別是對(duì)學(xué)習(xí)與記憶、視覺相關(guān)環(huán)路的神經(jīng)計(jì)算建模作出了重要貢獻(xiàn)。Hodgkin與Huxley依據(jù)生理實(shí)驗(yàn)結(jié)果創(chuàng)建了第一個(gè)精細(xì)的動(dòng)作電位模型，Misha等人構(gòu)建了神經(jīng)元之間的突觸計(jì)算模型。由瑞士洛桑聯(lián)邦理工大學(xué)（EPFL）發(fā)起的“藍(lán)腦計(jì)劃”自2005年開始實(shí)施，經(jīng)過10年的努力，目前專注于極為精細(xì)的微觀神經(jīng)元及其微環(huán)路建模，較為完整地完成了特定腦區(qū)內(nèi)皮質(zhì)柱的計(jì)算模擬。但總體而言，以上工作要真正實(shí)現(xiàn)認(rèn)知功能的模擬還有很大鴻溝需要跨越。

人工智能符號(hào)主義研究的出發(fā)點(diǎn)是對(duì)人類思維、行為的符號(hào)化高層抽象描述，20世紀(jì)70年代興起的專家系統(tǒng)是該類方法的代表。而以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表的聯(lián)接主義的出發(fā)點(diǎn)正是對(duì)腦神經(jīng)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)及其計(jì)算機(jī)制的初步模擬。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究可以追溯到20世紀(jì)40年代，有些還借鑒了腦神經(jīng)元之間突觸聯(lián)接的赫布法則作為其學(xué)習(xí)理論。感知器（Perceptron）是淺層人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的代表，由于其權(quán)值自學(xué)習(xí)能力引起了巨大關(guān)注。Minsky等人指出，單層感知器無法表示異或函數(shù)的缺陷使得人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究一度陷入低谷，而反向傳播算法的提出解決了多層感知機(jī)學(xué)習(xí)的難題。隨后Minsky在文獻(xiàn)[19]中提出的第2個(gè)問題，即當(dāng)時(shí)計(jì)算能力的提升不足以支持大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的問題長期限制了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，直至深度學(xué)習(xí)的誕生及其支撐硬件平臺(tái)的發(fā)展。在深度學(xué)習(xí)提出之前，Rumelhart等人重新提出誤差反向傳播算法，其在非線性模式分類中顯示的強(qiáng)大性能帶動(dòng)了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究和應(yīng)用的一輪熱潮。LeCun等人提出的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)受到了Fukushima等人更早提出的Neocognitron的啟發(fā)。深度學(xué)習(xí)算法提出之后，隨著GPU并行計(jì)算的推廣和大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)，在大規(guī)模數(shù)據(jù)上訓(xùn)練多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)成為可能，從而大大提升了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)和泛化能力。然而，增加層數(shù)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仍然是腦神經(jīng)系統(tǒng)的粗糙模擬，且其學(xué)習(xí)的靈活性仍遠(yuǎn)遜于人腦。

在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究中，大多數(shù)學(xué)者主要關(guān)心提升網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的性能。Poggio及其合作者的工作是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)向更類腦方向發(fā)展的典范，特別是其模仿人類視覺信息處理通路構(gòu)建的HMAX模型上的一系列工作。此外，Bengio及其合作者融合了腦的基底神經(jīng)節(jié)與前額葉的信息處理機(jī)制，提出了類腦強(qiáng)化學(xué)習(xí)，也是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)向更類腦的方向發(fā)展有較大影響力的工作。加拿大滑鐵盧大學(xué)Eliasmith團(tuán)隊(duì)的SPAUN腦模擬器是多腦區(qū)協(xié)同計(jì)算領(lǐng)域標(biāo)志性的工作。由Hawkins提出的分層時(shí)序記憶（Hierarchical Temporal Memory）模型更為深度地借鑒了腦信息處理機(jī)制，主要體現(xiàn)在該模型借鑒了腦皮層的6層組織結(jié)構(gòu)及不同層次神經(jīng)元之間的信息傳遞機(jī)制、皮質(zhì)柱的信息處理原理等。

從問題求解目標(biāo)講，幾乎所有的人工智能系統(tǒng)都需要首先進(jìn)行人工形式化建模，轉(zhuǎn)化為一類特定的計(jì)算問題（如搜索、自動(dòng)推理、機(jī)器學(xué)習(xí)等）進(jìn)行處理，因而人工智能系統(tǒng)都被稱為專用人工智能系統(tǒng)。IBMDeepBlue系統(tǒng)擊敗國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫、IBM Watson問答系統(tǒng)在“危險(xiǎn)邊緣”挑戰(zhàn)賽中擊敗人類對(duì)手、Siri等自動(dòng)人機(jī)對(duì)話與服務(wù)系統(tǒng)的出現(xiàn)、Google汽車自動(dòng)駕駛等都從不同視角展示了這個(gè)領(lǐng)域的進(jìn)展。而最為震撼的是，2016年3月份Google的AlphaGo程序首次利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)擊敗人類圍棋世界冠軍。這些人工智能系統(tǒng)的出現(xiàn)，有力地推動(dòng)了人工智能技術(shù)和應(yīng)用的發(fā)展，也使得人工智能成為目前IT領(lǐng)域最為引人注目的領(lǐng)域。

1.5 類腦人工智能發(fā)展的重大問題：具有自主學(xué)習(xí)能力的智能系統(tǒng)

人工智能技術(shù)代表著國家競爭力，并正在以前所未有的速度滲透到現(xiàn)代服務(wù)業(yè)、工業(yè)和軍事等領(lǐng)域中。隨著老齡化社會(huì)的到來，需要大量具備能理解人類意圖并進(jìn)行人機(jī)協(xié)同工作的智能機(jī)器人，歐盟SPARC就啟動(dòng)了全球最大的民用機(jī)器人研發(fā)計(jì)劃；以IBM Watson為代表，將有大量具備復(fù)雜數(shù)據(jù)整合和分析能力的人工智能用于醫(yī)療、法律、政府決策等領(lǐng)域，正在替代很多專業(yè)領(lǐng)域的白領(lǐng)工作；通過人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)無人駕駛，不但釋放大量勞動(dòng)力、提高生活質(zhì)量，且是另外一個(gè)萬億級(jí)規(guī)模產(chǎn)值的領(lǐng)域。我國人口紅利的消失也迫切需要發(fā)展各種智能機(jī)器人替代藍(lán)領(lǐng)工人，智能化成為未來工業(yè)發(fā)展的必然趨勢。德國“工業(yè)4.0”，軟銀集團(tuán)的孫正義提出2050年機(jī)器人拯救日本經(jīng)濟(jì)，美國總統(tǒng)奧巴馬提出的以機(jī)器人為核心的高端制造業(yè)回歸，無不對(duì)中國智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展構(gòu)成重大挑戰(zhàn)。美國的X47-B無人機(jī)實(shí)現(xiàn)在航母上的自主起降，美國的BigDog能在多種復(fù)雜環(huán)境中自如穩(wěn)定行進(jìn)，世界軍事強(qiáng)國已逐步形成以加速發(fā)展智能化武器裝備為核心的競爭態(tài)勢?？梢哉f，沒有智能技術(shù)武裝的服務(wù)業(yè)、工業(yè)和軍事的大國之間的較量，就猶如侏儒和巨人的格斗。

（1）人工智能要滿足現(xiàn)實(shí)需求還缺乏足夠的適應(yīng)性。圖靈機(jī)計(jì)算的本質(zhì)是需要人們對(duì)現(xiàn)實(shí)世界進(jìn)行形式化的定義，模型能力取決于人對(duì)物理世界的認(rèn)知程度，因此人限定了機(jī)器描述問題、解決問題的程度。這使得目前的智能系統(tǒng)在感知、認(rèn)知、控制等多方面都存在巨大瓶頸。例如還難以實(shí)現(xiàn)海量多模態(tài)信息的選擇性感知與注意、模式識(shí)別與語言理解在處理機(jī)制與效率等方面與人腦相比還存在明顯不足，需要針對(duì)某個(gè)專用問題非常依賴人工輸入知識(shí)或提供大規(guī)模標(biāo)記訓(xùn)練樣本。

（2）目前的人工智能技術(shù)缺乏通用性。語音識(shí)別、圖像處理、自然語言處理、機(jī)器翻譯等采用不同的模型和不同的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，兩種不同的任務(wù)無法采用同一套系統(tǒng)進(jìn)行求解，不同任務(wù)之間知識(shí)也無法共享。而人腦卻采用同一個(gè)信息處理系統(tǒng)進(jìn)行自動(dòng)感知、問題分析與求解、決策控制等。

（3）目前基于深度學(xué)習(xí)方法已經(jīng)在人工智能領(lǐng)域取得了很大的成功，然而其代價(jià)是高耗能。例如在執(zhí)行AlphaGo這樣的任務(wù)時(shí)，共動(dòng)用了1202個(gè)CPU核和176GPU核，采用了40個(gè)搜索線程進(jìn)行計(jì)算。按照這個(gè)耗能計(jì)算，我們還無法想象要實(shí)現(xiàn)一個(gè)具備大腦功能的智能系統(tǒng)按照目前的水平需要多少供電。而人類大腦的功耗僅在20 W左右。

Ailamaki等人指出：“除人腦以外，沒有任何一個(gè)自然或人工系統(tǒng)能夠具有對(duì)新環(huán)境與新挑戰(zhàn)的自適應(yīng)能力、新信息與新技能的自動(dòng)獲取能力、在復(fù)雜環(huán)境下進(jìn)行有效決策并穩(wěn)定工作直至幾十年的能力。沒有任何系統(tǒng)能夠在多處損傷的情況下保持像人腦一樣好的魯棒性，在處理同樣復(fù)雜的任務(wù)時(shí)，沒有任何人工系統(tǒng)能夠媲美人腦的低能耗性?！苯陙恚X與神經(jīng)科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)的進(jìn)展使得在腦區(qū)、神經(jīng)簇、神經(jīng)微環(huán)路、神經(jīng)元等不同尺度觀測的各種認(rèn)知任務(wù)中，獲取腦組織的部分活動(dòng)相關(guān)數(shù)據(jù)已成為可能。人腦信息處理過程不再僅憑猜測，而通過多學(xué)科交叉和實(shí)驗(yàn)研究獲得的人腦工作機(jī)制也更具可靠性。因此，受腦信息處理機(jī)制啟發(fā)，借鑒腦神經(jīng)機(jī)制和認(rèn)知行為機(jī)制發(fā)展類腦智能已成為近年來人工智能與計(jì)算科學(xué)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。

新一代人工智能需要在上述腦研究啟發(fā)下，以多腦區(qū)、多模態(tài)和多任務(wù)協(xié)同為核心，研究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)微觀刺激調(diào)控和宏觀動(dòng)態(tài)演化、視聽觸感認(rèn)知通道及協(xié)同、長時(shí)短時(shí)記憶與決策、運(yùn)動(dòng)視覺與規(guī)劃控制等，建立具有生物和數(shù)學(xué)基礎(chǔ)的計(jì)算模型與學(xué)習(xí)方法，實(shí)現(xiàn)具有自主學(xué)習(xí)能力的智能系統(tǒng)。

2 國際大型腦研究計(jì)劃概述

近年來國際上興起了腦科學(xué)研究的熱潮，發(fā)達(dá)國家紛紛推出大型腦研究計(jì)劃。其中最受關(guān)注的是2013年美國和歐盟分別提出的“通過推動(dòng)創(chuàng)新型神經(jīng)技術(shù)開展大腦研究計(jì)劃（Brain Research through Advancing Innovative Neurotechnologies，BRAIN）”和“人腦計(jì)劃（Human Brain Project，HBP）”，以及2014年日本啟動(dòng)的“腦智（Brain/MIND）計(jì)劃”。美國的腦計(jì)劃側(cè)重于新型腦研究技術(shù)的研發(fā)，從而揭示腦的工作原理和腦的重大疾病發(fā)生機(jī)制，其目標(biāo)是像人類基因組計(jì)劃那樣，不僅要引領(lǐng)前沿科學(xué)發(fā)展，同時(shí)帶動(dòng)相關(guān)高科技產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。在未來10年將新增投入45億美元。參與此計(jì)劃的機(jī)構(gòu)包括美國政府科研資助機(jī)構(gòu)（如NIH、NSF、DARPA）、民間基金會(huì)（Kavli、Simon基金會(huì)）和研究所（Allen研究所）。在計(jì)劃啟動(dòng)之初，美國NIH成立了工作小組，邀請(qǐng)專家在全美各地召開討論會(huì)征求意見，并為此計(jì)劃提出了9項(xiàng)優(yōu)先發(fā)展的領(lǐng)域和目標(biāo)，其中依序?yàn)椋鸿b定神經(jīng)細(xì)胞的類型并達(dá)成共識(shí)；繪制大腦結(jié)構(gòu)圖譜；研發(fā)新的大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)電活動(dòng)記錄技術(shù)；研發(fā)一套調(diào)控神經(jīng)環(huán)路電活動(dòng)的工具集；建立神經(jīng)元電活動(dòng)與行為的聯(lián)系；整合理論、模型和統(tǒng)計(jì)方法；解析人腦成像技術(shù)的基本機(jī)制；建立人腦數(shù)據(jù)采集的機(jī)制；腦科學(xué)知識(shí)的傳播與人員培訓(xùn)。

歐盟是世界最大的經(jīng)濟(jì)體，多年來對(duì)腦科學(xué)及相關(guān)疾病的研究有大量投入。2012年7月“歐洲第七框架計(jì)劃（FP7）”將“腦部疾病防治”和“涉及健康、材料、神經(jīng)科學(xué)與神經(jīng)機(jī)器人的信息通信技術(shù)”作為新的資助主題，共投入19.2億歐元。2013年1月歐盟正式公布“人腦計(jì)劃”（HBP）為未來新興技術(shù)旗艦計(jì)劃（FETFlagship）的兩大計(jì)劃之一。該計(jì)劃原由瑞士的神經(jīng)學(xué)家Henry Markram構(gòu)思并領(lǐng)導(dǎo)籌劃，初始目標(biāo)是用超級(jí)計(jì)算機(jī)來模擬人類大腦，用于研究人腦的工作機(jī)制和未來腦疾病的治療，并借此推動(dòng)類腦人工智能的發(fā)展。參與的科學(xué)家來自歐盟各成員國的87個(gè)研究機(jī)構(gòu)。

日本在2014年啟動(dòng)的國家腦計(jì)劃的目標(biāo)是“使用整合性神經(jīng)技術(shù)制作有助于腦疾病研究的大腦圖譜（Brain Mapping by Integrated Neurotechnologies for Disease Studies，Brain/MINDS）”，為期10年，第1年2700萬美元，以后逐年增加。此計(jì)劃聚焦在使用狨猴為動(dòng)物模型，繪制從宏觀到微觀的腦聯(lián)結(jié)圖譜，并以基因操作手段，建立腦疾病的狨猴模型。

3 中國腦計(jì)劃

過去2年內(nèi)，在科技部的組織下，中國腦科學(xué)和智能技術(shù)相關(guān)領(lǐng)域的專家舉行了10余次討論。這些會(huì)議達(dá)成的基本共識(shí)是，我國急需啟動(dòng)一項(xiàng)國家級(jí)“腦科學(xué)和類腦研究”計(jì)劃；并建議此計(jì)劃應(yīng)依據(jù)我國的特色、優(yōu)勢、需求和目前的科研力量，以理解腦認(rèn)知功能的神經(jīng)基礎(chǔ)為研究主體，以腦機(jī)智能技術(shù)和腦重大疾病診治手段研發(fā)為兩翼，在未來15年內(nèi)使我國的腦認(rèn)知基礎(chǔ)研究、類腦研究和腦重大疾病研究達(dá)到國際先進(jìn)水平，并在部分領(lǐng)域起到引領(lǐng)作用。腦認(rèn)知原理的研究將可能產(chǎn)生有重大國際影響的基礎(chǔ)科學(xué)成果；腦重大疾病的研究可望建立早期診斷與早期干預(yù)的技術(shù)體系，大幅度降低腦疾病的經(jīng)濟(jì)與社會(huì)負(fù)擔(dān)。類腦研究和腦機(jī)智能技術(shù)是未來高科技領(lǐng)域的關(guān)鍵；類腦計(jì)算系統(tǒng)的突破將推動(dòng)我國信息產(chǎn)業(yè)并帶動(dòng)工業(yè)、農(nóng)業(yè)、金融及國防等領(lǐng)域的跨越式發(fā)展。

在腦計(jì)劃討論中，專家們提出了一些未來研究的重點(diǎn)內(nèi)容。在腦認(rèn)知的神經(jīng)基礎(chǔ)原理領(lǐng)域，包括基本腦認(rèn)知功能（感覺和知覺、學(xué)習(xí)和記憶、情緒和情感、注意和抉擇等）以及高等腦認(rèn)知功能（同理心、思維、自我意識(shí)、語言等）的神經(jīng)環(huán)路和工作機(jī)理、人腦宏觀神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模式動(dòng)物介觀神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)性及功能性全景式圖譜的繪制。在類腦計(jì)算與腦機(jī)智能技術(shù)領(lǐng)域，包括類腦計(jì)算理論和新一代人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算模型、類神經(jīng)形態(tài)的處理器和類腦計(jì)算機(jī)、類腦計(jì)算系統(tǒng)所需要的軟件環(huán)境和應(yīng)用平臺(tái)、可自我學(xué)習(xí)和能適應(yīng)環(huán)境而成長的機(jī)器人、腦機(jī)接口和腦機(jī)融合的新模型和新方法、腦活動(dòng)（電、磁、超聲）調(diào)控技術(shù)等。在腦重大疾病與健康領(lǐng)域，包括了闡釋腦重大疾?。ㄈ缬啄昶谧蚤]癥和智障，中年期抑郁癥和成癮、老年期的退行性腦疾?。┑闹虏C(jī)理、確立腦重大疾病預(yù)警和早期診斷的各種指標(biāo)（包括基因譜、血液和腦脊液、腦影像和腦功能指標(biāo)）、腦重大疾病早期干預(yù)、治療與康復(fù)的（藥理、生理和物理）新手段和器件的研發(fā)、建立非人靈長類動(dòng)物（獼猴為主）的腦重大疾病模型等。為支撐這些研究，需要建立關(guān)鍵核心技術(shù)研發(fā)與推廣的三類全國性平臺(tái)：腦結(jié)構(gòu)與功能研究新技術(shù)平臺(tái)、腦重大疾病臨床研究技術(shù)平臺(tái)、類腦研究工程平臺(tái)?？傊?，與歐、美、日新啟動(dòng)的腦計(jì)劃相比，中國腦計(jì)劃所包含的內(nèi)容更為廣泛，同時(shí)對(duì)社會(huì)需求有更直接的對(duì)應(yīng)。

4 中國腦科學(xué)和類腦智能技術(shù)的優(yōu)勢領(lǐng)域

《國家中長期科學(xué)和技術(shù)發(fā)展規(guī)劃綱要（2006—2020）》將“腦科學(xué)與認(rèn)知”列入基礎(chǔ)研究8個(gè)科學(xué)前沿問題之一?！?73”“863”計(jì)劃和科技支撐計(jì)劃等對(duì)腦科學(xué)研究總投入約14億元人民幣，國家自然科學(xué)基金資助腦研究的經(jīng)費(fèi)近20億元人民幣，2012年起中科院啟動(dòng)的B類先導(dǎo)專項(xiàng)“腦功能聯(lián)結(jié)圖譜計(jì)劃”，每年投入經(jīng)費(fèi)約6000千萬元人民幣。通過以上項(xiàng)目的實(shí)施，我國已培養(yǎng)了一批積極參與國際腦科學(xué)前沿工作的科學(xué)家團(tuán)隊(duì)，建立了一些國際先進(jìn)水平的技術(shù)平臺(tái)；在腦和神經(jīng)元發(fā)育的分子機(jī)制、基因組分析和基因操作技術(shù)、突觸可塑性、膠質(zhì)細(xì)胞與神經(jīng)元的交互作用、視覺感知功能環(huán)路、情感情緒的調(diào)控機(jī)制、學(xué)習(xí)記憶和抉擇等腦認(rèn)知功能的神經(jīng)基礎(chǔ)、多模態(tài)腦成像技術(shù)、腦電信號(hào)采集分析、宏觀和介觀層面腦網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的觀測和分析技術(shù)等方面，已取得了一批國際水平的成果；理解腦疾?。ㄈ缋夏臧V呆癥、帕金森病、抑郁癥、精神分裂癥、毒品成癮等）的發(fā)病機(jī)制、精神類疾病的相關(guān)基因研究、精神神經(jīng)藥物研發(fā)和進(jìn)一步研發(fā)腦疾病的預(yù)防、早期診斷和治療手段等方面已具有了初步的條件；腦疾病的轉(zhuǎn)基因獼猴模型制作，已居國際領(lǐng)先；多種腦重大疾病患者的資源庫建設(shè)、致病基因和早期生物標(biāo)記的篩選等領(lǐng)域已建立了一定的基礎(chǔ)。但是，與發(fā)達(dá)國家相比，整體水平仍有相當(dāng)差距，尤其是支撐腦科學(xué)研究的先進(jìn)技術(shù)的原創(chuàng)和研發(fā)能力差距甚大；國際影響力有限，同時(shí)缺乏整體、系統(tǒng)性的統(tǒng)籌規(guī)劃。面對(duì)時(shí)不我待的新形勢，我國必須抓住機(jī)遇，推動(dòng)腦科學(xué)研究的跨越式發(fā)展。

腦機(jī)智能也得到了我國“973”“863”和自然科學(xué)基金項(xiàng)目的支持，其分布在《國家中長期科學(xué)和技術(shù)發(fā)展規(guī)劃綱要（2006—2020）》前沿技術(shù)中的“智能感知”和“虛擬現(xiàn)實(shí)”等領(lǐng)域，同時(shí)在重點(diǎn)領(lǐng)域與優(yōu)先主題中“數(shù)字媒體內(nèi)容技術(shù)”也包含了人工智能技術(shù)?！?73”“863”計(jì)劃和科技支撐計(jì)劃等從不同角度對(duì)人工智能研究進(jìn)行了支持。自2008年開始，國家自然科學(xué)基金委啟動(dòng)了重大研究計(jì)劃“視聽覺信息的認(rèn)知計(jì)算”，連續(xù)5年資助了73個(gè)項(xiàng)目。“在感知特征提取、整合和表達(dá)”“感知數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)和理解”以及“多模態(tài)信息協(xié)同計(jì)算”等核心科學(xué)問題上取得進(jìn)展。2012年起中科院啟動(dòng)的B類先導(dǎo)專項(xiàng)“腦功能聯(lián)結(jié)圖譜計(jì)劃”，從2015年開始也專門將智能技術(shù)納入其中，進(jìn)行融合。

通過以上項(xiàng)目的實(shí)施，我國在計(jì)算機(jī)視覺、語音識(shí)別、機(jī)器翻譯和自然語言理解等領(lǐng)域已達(dá)國際先進(jìn)水平，并在產(chǎn)業(yè)化方面邁出了堅(jiān)實(shí)的步伐。同時(shí)我國也在深度學(xué)習(xí)芯片體系架構(gòu)方面有所創(chuàng)新，并在類腦智能機(jī)器人方面率先進(jìn)行了布局。但是，與發(fā)達(dá)國家相比，在支撐類腦智能的前沿研究以及軟硬件結(jié)合的類腦智能機(jī)器人領(lǐng)域的原創(chuàng)與研發(fā)能力方面差距甚大。我們迫切需要按照“頂天立地”的原則，一方面抓兩個(gè)學(xué)科的融合，產(chǎn)生原始創(chuàng)新的理論和方法；另一方面要進(jìn)一步加強(qiáng)技術(shù)的應(yīng)用和產(chǎn)業(yè)化，迎頭趕上人工智能浪潮的到來。

5 中國科學(xué)院腦科學(xué)與智能技術(shù)卓越創(chuàng)新中心

為配合國家科技發(fā)展的戰(zhàn)略需求和相應(yīng)的體制與機(jī)制改革，中國科學(xué)院在“四類機(jī)構(gòu)”改革的框架下，于2014年8月成立了“腦科學(xué)卓越創(chuàng)新中心”，以上海生命科學(xué)研究院神經(jīng)科學(xué)所為依托單位。鑒于腦科學(xué)與類腦研究交叉和融合發(fā)展的需求，“腦科學(xué)卓越創(chuàng)新中心”在2015年擴(kuò)容為“腦科學(xué)與智能技術(shù)卓越創(chuàng)新中心”（簡稱為“腦智中心”）。腦智中心是跨學(xué)科、跨院校的組織；目標(biāo)在以科學(xué)問題為導(dǎo)向，凝聚中國科學(xué)院的科研實(shí)力，通過團(tuán)隊(duì)合作和學(xué)科交叉融合，解決在腦科學(xué)和類腦智能技術(shù)兩個(gè)前沿領(lǐng)域的重大問題。

腦智中心有4個(gè)特點(diǎn)：（1）中心的科研骨干來自中國科學(xué)院20個(gè)研究所和中國科學(xué)院院外若干高校。每位科研骨干加入中心后，都須參與一個(gè)或多個(gè)研究團(tuán)隊(duì)，以合作的形式對(duì)團(tuán)隊(duì)成員共同感興趣的重大前沿科學(xué)問題進(jìn)行攻關(guān)。（2）與其他已有的實(shí)驗(yàn)室聯(lián)盟不同，中心明確要求每位學(xué)術(shù)骨干把主要的工作精力投入到完成中心團(tuán)隊(duì)的研究課題中。依據(jù)中心、學(xué)術(shù)骨干、骨干所在單位簽訂的“三方工作協(xié)議”，所在工作單位將積極支持骨干完成中心任務(wù)，提供必要的科研條件，并按照中科院制定的《卓越中心章程》認(rèn)定與采納中心對(duì)參與成員的考核結(jié)果。（3）中心所組織的全國性科研團(tuán)隊(duì)，將配合或承擔(dān)國家中長期重大科研項(xiàng)目的任務(wù)。（4）中心也是中科院科研體制改革的實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，將探索各種機(jī)制，以期最大程度地避免中科院各單位間研究內(nèi)容的同質(zhì)化與碎片化。腦智中心的共建單位多、學(xué)科多樣、文化差異較大，給有效交流合作帶來相當(dāng)?shù)碾y度。為此中心采取了一些措施，包括中心成員每年必須在中心其他共建單位蹲點(diǎn)兩個(gè)星期以上，進(jìn)行開課、講座和實(shí)驗(yàn)工作；啟動(dòng)雙導(dǎo)師研究生制度等。腦智中心將不斷嘗試新的機(jī)制，促進(jìn)不同研究背景的科學(xué)家之間的交流合作，并建立團(tuán)隊(duì)合作，攻克重大科學(xué)問題。

中心的科研工作包括5個(gè)領(lǐng)域：（1）在“腦認(rèn)知功能的環(huán)路基礎(chǔ)”領(lǐng)域，中心將研究感覺輸入是如何啟動(dòng)和調(diào)節(jié)動(dòng)物的本能行為、神經(jīng)元震蕩活動(dòng)在多感覺信息處理和整合中的作用、記憶儲(chǔ)存與提取的神經(jīng)機(jī)制、適應(yīng)性行為和高級(jí)認(rèn)知功能（如自我意識(shí)、共情心和語言等）的神經(jīng)環(huán)路基礎(chǔ)。（2）在“腦疾病機(jī)理與診斷干預(yù)”領(lǐng)域，中心正在利用基因操作技術(shù)，研制腦疾病的猴類模型和腦認(rèn)知研究的工具猴。中心也在研究人類特有基因在調(diào)節(jié)腦容量和腦疾病致病機(jī)理的作用；研制能早期診斷發(fā)育性、精神性和神經(jīng)退行性腦疾病的基因、分子和認(rèn)知功能指標(biāo)。（3）在“腦研究新技術(shù)”研究方向，中心正在完善鑒別神經(jīng)元類型的單細(xì)胞基因分析方法、病毒感染示蹤標(biāo)記神經(jīng)環(huán)路的方法、記錄電信號(hào)和化學(xué)信號(hào)的微電級(jí)陣列技術(shù)，以及各種觀測腦結(jié)構(gòu)和功能的光學(xué)、磁共振影像新技術(shù)。（4）在“類腦模型與智能信息處理”研究方向，中心在介觀和宏觀水平對(duì)光學(xué)和磁共振成像數(shù)據(jù)進(jìn)行全腦聯(lián)結(jié)組分析，研發(fā)多感覺模態(tài)感知和能準(zhǔn)確辨認(rèn)圖像、語音并理解語義的信息計(jì)算模型。（5）在“類腦器件與系統(tǒng)”研究方向，中心正在研發(fā)類神經(jīng)元計(jì)算芯片、新一代的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算器件、類腦智能機(jī)器人以及人機(jī)協(xié)同的智能訓(xùn)練和生長環(huán)境。

6 結(jié)語

雖然，腦科學(xué)與類腦研究是兩個(gè)目標(biāo)完全不同的領(lǐng)域：腦科學(xué)的目標(biāo)是要理解大腦的結(jié)構(gòu)和功能、演化來源和發(fā)育過程，以及神經(jīng)信息處理的機(jī)制。類腦研究的目標(biāo)是研發(fā)出新一代的智能技術(shù)，推動(dòng)信息產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。但在競爭激烈的國際科技界，哪個(gè)國家能領(lǐng)先占領(lǐng)腦科學(xué)和類腦研究的高地，很大程度要看誰能首先做到這兩個(gè)領(lǐng)域真正地融合發(fā)展。中科院腦科學(xué)與智能技術(shù)卓越創(chuàng)新中心的成立，邁出了重要的一步。