大腦研究熱度變高,腦科學(xué)和人工智能究竟何去何從?
逆向工程中的悖論:通過(guò)大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)少樣本?
如此看來(lái),針對(duì)大腦的逆向工程除了在研究方式上更為特出,分工上更聚焦細(xì)節(jié)之外,跟以往的大腦模擬工程等等也并無(wú)差別。
但值得注意的是,Microns和其他大腦模擬最大的差別,就在于目標(biāo)明確。
在13年“BRAIN倡議”被提出時(shí),當(dāng)時(shí)定下的目標(biāo)是通過(guò)研究大腦來(lái)研究阿爾茨海默病、自閉癥等等疾病。但實(shí)際上真正開(kāi)始啟動(dòng)時(shí),最受關(guān)注的項(xiàng)目Microns卻將目標(biāo)圈定在了人工智能應(yīng)用方面,三個(gè)團(tuán)隊(duì)每個(gè)都配上了至少一位算法科學(xué)家,為了把神經(jīng)學(xué)的結(jié)果轉(zhuǎn)換成可應(yīng)用的計(jì)算機(jī)科學(xué)。
如此來(lái)看,大腦研究與人工智能之間有種“有事鐘無(wú)艷,無(wú)事夏迎春”的感覺(jué)。平時(shí)腦科學(xué)研究總將目標(biāo)放在心理學(xué)、神經(jīng)學(xué)、醫(yī)學(xué)學(xué)科上,可一旦人工智能有熱度可蹭,與腦科學(xué)有關(guān)的類腦計(jì)算、認(rèn)知計(jì)算等等,又立刻成為了人工智能的明日之光。
就拿Microns這一個(gè)項(xiàng)目來(lái)說(shuō),就存在著嚴(yán)重的悖論。
首先Microns的目標(biāo),是通過(guò)對(duì)大腦的模擬推演,實(shí)現(xiàn)更高效的少樣本甚至無(wú)樣本學(xué)習(xí),讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不再需要依靠大量的數(shù)據(jù)就行建立模型。
而以目前這種對(duì)大腦逆向工程的手段來(lái)看,Microns率先輸出的并不是算法,而是海量的神經(jīng)元運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)——每立方毫米的腦組織就會(huì)產(chǎn)生1到2 PB的數(shù)據(jù)。
所以為了處理這些數(shù)據(jù),Microns率先要研發(fā)出能夠承載海量數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,耗費(fèi)大量時(shí)間進(jìn)行訓(xùn)練,興許還要利用上超算。
整個(gè)過(guò)程,是與Microns項(xiàng)目的初衷背道而馳的。
Microns是誰(shuí)的磚石瓦片?
其實(shí)對(duì)于Microns的未來(lái),研究人員自己也很悲觀。雖然如今Microns的贊助費(fèi)用已經(jīng)高達(dá)上億美元,參與研究的哈佛大學(xué)神經(jīng)學(xué)家David Cox卻表示,人腦研究實(shí)在是太過(guò)龐雜的命題,他們一定會(huì)得出結(jié)果,但這些結(jié)果很難符合人們的預(yù)期。
目前來(lái)說(shuō),Microns已經(jīng)能夠?yàn)閷?shí)驗(yàn)鼠的一些神經(jīng)元進(jìn)行簡(jiǎn)單的分類。例如在分辨出在受到刺激時(shí),哪些神經(jīng)元互相連接,哪些神經(jīng)元又是相對(duì)獨(dú)立的。只是這樣的結(jié)果不僅離應(yīng)用還很遠(yuǎn),就連理論化和體系化都很難做到。
最后Microns項(xiàng)目的結(jié)果,很有可能只是累積下來(lái)大量關(guān)于神經(jīng)元運(yùn)動(dòng)的數(shù)據(jù),在開(kāi)放給社會(huì)之后,等待更多力量共同挖掘。這個(gè)過(guò)程就像蓋房子,或許今天我們見(jiàn)證的,僅僅是準(zhǔn)備磚石瓦片的過(guò)程。利用這些磚石瓦片的,或許是人工智能,也或許是腦科學(xué)。
腦科學(xué)與人工智能之間的關(guān)系,有時(shí)候就像狗血言情小說(shuō)里面的男女主角,看似天生一對(duì),卻歷經(jīng)波折總是不能在一起。但是在彼此追逐的過(guò)程中,都獲得了更好的成長(zhǎng)。
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