研究大脑运作规律不仅有助于人类的健康和认知发展，同时有助于改进脑机智能技术。

5月11日的DBA课程中，神经生物学家和生物物理学家、中国科学院院士、美国科学院外籍院士蒲慕明就“脑科学与智能技术的进展与前瞻”进行精彩授课，为企业家学者们讲解中国脑计划内容，分析脑疾病诊治、脑科学对认知和智能的影响，以及探讨脑机接口与类脑人工智能的关系。

课堂掠影

如何利用大脑运作规律

改进脑机智能技术？

脑机智能技术包含大脑与机器的接口、信息交替的界面，以及各种新的模型和方法，如何利用大脑得到信息来帮助设计新一代的模型和计算系统，将是未来研究方向。

蒲慕明院士介绍，人类大脑的活动为电信号在细胞之间的传播，信号可以受到外界的调控，包括电场+磁场+超声，都可以调控人类大脑的活动，改变大脑的状态。当大脑活动是异常状态时，需要用外来的物理力去改变大脑活动，即神经调控技术。

蒲慕明

神经生物学家和生物物理学家

中国科学院院士

美国科学院外籍院士

计算机与人脑的区别在于，计算机有其专门储存记忆的地方，而人脑则将信息储存在神经元节点上，有些脑区域和记忆形成是有关系的，比如因为战争而留下的恐惧记忆，可以针对这一脑区做电刺激。而机器在处理信息的过程中，会在搜集很多信息的基础上生成的新信息。

目前，新一代机器学习模型即人工智能网络深度学习，其架构较为简单，因此如何利用大脑得到信息来帮助设计新一代的模型和计算系统，以及如何模仿神经元处理信息的方式来研发新的类神经元芯片，将是未来研究的重点方向。

蒲慕明院士以陪护机器人研发为例为同学们进行了讲解。他指出，这类机器人不仅能够帮忙打扫卫生，还有对话交流等等，这类智能体在未来将是人工智能领域里最大的皇冠，能够将这个类脑智能体做好，意味着推动人工智能达到更好的状态。目前大模型智能可以实现对话和语言模型，而智能体需要更多硬件和软件的结合，例如给机器人的手装配各种触角，能够感知人类的动作，也可以听懂人的讲话，看懂人的表情，通过将这些信息整合到一起，进而作出反应。

因此，利用人工智能技术创造智能体并非简单装配过程，而是使其能够进行学习和交互，对于环境存在不断的交互行为，以持续修改提升自己。

 中国脑计划的“一体两翼”是什么？

中国脑计划的“一体两翼”包括认知功能基础研究、脑健康和医疗产业以及类脑智能产业。

蒲慕明院士表示，大脑是最重要的器官，大脑的研究和理解，是生物科学的前沿，研究脑科学的同时又将推动许多智能技术的发展。目前，人工智能中很多根本想法是从神经科学脑科学中获得的，即使目前人工智能仍然存在大数据算力效率不足等问题，但是人脑本身是高效机器，我们依然可以从脑科学中为未来人工智能技术发展提供灵感与启发，这也是全世界都关注的领域。

据蒲慕明院士介绍，中国脑计划目标有三个：

• 第一个是理解大脑如何工作，为何可以如此高效；
• 第二个帮助人们研发新一代人工智能系统，提升人工智能系统效率以及各种脑机接口；
• 第三个是健康中国目标之下的保护大脑工作，包括抑郁症、老年痴呆疾病预防诊治等。

具体而言，“中国脑计划”包括三个方向，称为“一体两翼”，“一体”指的是作为认知功能的神经基础，是原理层面的研究，“两翼”为两个应用方向，一是重大脑疾病的诊断和诊疗方法；另一个是脑机智能技术，即类脑器件。

蒲慕明院士表示，学习和记忆是我们大脑最基本的功能，所有环境的信息都在大脑里留下了痕迹，这个痕迹就是记忆，人们的决策都是基于已有的模板、已有的记忆进行的，这是源于学习过程中获得的信息存储在大脑里面，人们将其提取出来以做决策。因此，我们需要知道在大脑复杂的网络中，信息如何流动，怎样彼此影响，这是基本的脑功能。不仅如此，相比于机器人，人类灵长类还具备高级脑功能，被称为高级认知功能，包括对别人的理解的共情心、同理心。

儿童如何产生高级认知功能？

两个月到两岁之间，儿童大脑中大量的网络逐渐形成并生成各类功能，这一时期的教育尤为关键。

在讲座中，蒲慕明院士提到，人们关心儿童发育过程中如何产生基本的高级认知功能，遗传因素、环境因素等会产生多大影响。

小孩子在刚出生的时候大脑中网络是很少的，一个月的孩子的大脑网络基本没有建立，意味着其没有办法处理信息。而在两个月到两岁之间，大量网络将形成，这些网络不断增加连接，形成了各种功能，包括运动等。在此过程中，连接的速度并不相同，就突触的数目而言，刚出生时连接很少，在幼儿期至青春期会不断增加。

聪明的儿童说明其大脑网络内在效率较高，这一形成过程是在后天婴儿期进行的，即关键期形成的各种网络使其大脑网络特别有效。

除此之外，大脑网络还存在修改和调整的情况，比如刚开始运动系统并不完善时，孩童走路会出现摔跤的情况，此时大脑就要进行修改和调整，在慢慢学习的过程中，通过活动造成的可塑性会强化有好处的网络，听觉系统、视觉系统、语言系统等，都要有正常的输入。

比如在UCLA有一个研究案例，一个洛杉矶的女孩子从出生之后被关在柜子里，妈妈跑掉了，爸爸是精神病，每天像喂养小动物一样给小女孩一点食物，到7岁之后才被解救出来，结果不会走路，不会说话，所有大脑网络都是异常的。UCLA试图帮助小孩子恢复智能，但是并未成功。

而青春期后，突触的数目会不断下降，我们可塑性会逐渐下降，但是还是存在可塑性，如果修正出现了问题，那么就可能出现自闭症、精神分裂等精神类疾病。

如何认识脑疾病与退行性疾病干预？

伴随着老龄化社会的到来，如何提前诊治干预退行性疾病值得人们关注。

蒲慕明院士介绍，相对而言，在脑疾病诊治领域，目前最好的治疗技术之一为深度脑刺激，比如刺激帕金森病人的大脑运动系统的靶点等等，抑郁症治疗也存在一些靶点，与多巴胺系统有关。

脑疾病是最重要的关键疾病，其包含的类型很多，包括情感障碍、抑郁症、药物成瘾，以及心智障碍、精神类疾病等。

可以说，脑疾病是一种社会负担，伴随着老龄化社会的到来，退行性疾病会使人们的功能很快出现异常、记忆很快丧失。阿尔兹海默症是一种认知功能的衰老——随着时间变化，人们对于过去事情的记忆会随着年龄而下降，不同记忆的衰退程度不同，因此测量记忆的模式是不同的，个体间也存在很大差异。

如果我们没有很好的延缓老年痴呆的干预手段，到2050年社会负担将达到不能承受的地步，根据2015年的统计，阿尔兹海默症的比例逐渐上升，90岁到94岁这个年龄段将近三分之一是阿尔兹海默症。

比如有一个老太太在商场的镜子面前自言自语，是因为她认为镜子里面是另一个老太太，最后是她的儿子将她带走了。阿尔茨海默症以及很多疾病会出现自我识别障碍的问题。

因此，许多国家脑科学领域研究聚焦找到干预范围，通过找到各种预警信号，以及症状出现的早期指标、脑脊液状态、脑影像等等，针对出现的症状进行早期干预。

蒲慕明院士介绍了近期所做的脑健康普查工作——通过定量客观的指标来进行认知功能、负面情绪、短期与长期记忆、眼动、注意力面孔识别等能力衡量，通过软件检测之后画出正常人群画像，放到健康检查的选项中测试正常人群在某一年龄段中的分布，这一研究可以帮助人们测试自身在正常曲线的分布位置。

如何做出和人脑一样的人工智能？

通过模仿人脑的运转规律，给人工智能输入信息并通过可调参数改变突触的传输效率等，可以使人工智能实现持续自我学习。

蒲慕明院士介绍，目前，中国在脑科学研究方面整体力量并不是最强的，但在灵长类研究有独特优势，在国际上享有声誉。

脑科学与神经科学的差别，在于神经科学包括全身，而脑科学主要聚焦大脑，一个世纪以来，关于神经细胞如何编码信息、储存提取信息，人们已经了解，但对于环路如何处理信息的理解尚不到位。

而在脑科学领域，包括思维决策在内的高等认知过程尚不明晰。蒲慕明院士介绍说，比如我们并不了解在整个思维过程中，大脑如何活动、什么环路在活动、做决策时哪些环路更重要；如果脑躯有损伤，决策会产生哪些影响等，诸多方面理解还比较粗浅。

在课程中，蒲慕明院士介绍了一种学习法则：一个神经元放出信息到下一个神经元，在其连接上面产生突触，突触的效率可以改变，可塑性即突触前的细胞和突触后的细胞，放电模式相同，同步性放电变多后，就会强化连接，如果不同步，这个细胞有电活动，下一个细胞因为有其他抑制性输入没有活动，突触会减弱，同步的神经元造成突触强化、巩固，不同步的神经元造成的突触削弱和消失，这就是我们改变网络最基本的原则。

关于人工网络学习，蒲慕明院士以NetTalk为例，当人们输入不同的母音和子音后，通过不断输入和调整，即利用逆向传播算法，最终调出正确的发音，在这个过程中，网络如同婴儿牙牙学语般逐渐会学会讲话，这也是目前人工智能的基本原理。

未来哪些职业会被取代？

在蒲慕明院士看来，未来大学生并非选择具体某个专业，而是需要学会“如何学习新的专业”，学习能力、适应性将更为重要。

蒲慕明院士介绍，在2016年，多个人工智能大会上参会人投票得出结论，到2024年大约10%的职业将被取代，到2040年会取代的职业为50%，但随着大模型的出现，被取代职业的比例将不断上升，职业格局将不断变化。

学习能力、适应性培养将成为教育系统面临的主要课题，大学生未来不一定选择学习的专业，而是学会如何学习新的专业，学习的能力是最重要的。

目前人工智能基于神经网络生成，与人类的神经网络工作机制完全不同，在蒲慕明院士看来，因为人工智能（如ChatGPT）没有推理能力，仅仅提示一个字出现后，最合适出现的下一个字是什么，进而凑成一个句子，这是基于所有数据所提供的最合适的回答，而且这一过程需消耗大量能量，而人类大脑只需要20瓦即可做各种推理、决策，因为人脑的网络是学习和演化而来的。

蒲慕明院士提到，生成式人工智能在不断学习和改变过程中，将来可能会存在类似于人类的情感和共情心，这也是人工智能需要管控的原因。