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未来的计算机模样?或许更像你湿哒哒的大脑

未来的计算机模样?或许更像你湿哒哒的大脑

作者: 一位不愿透露姓名的梅西 | 来源:发表于2017-11-21 16:19 被阅读0次

    姓名:廖沫

    转载自:http://www.geekpark.net/news/224161

    【嵌牛导读】在人工智能技术日渐火热的今天,我们可以畅想一下未来的电脑会发展成一个什么样子?可以想象随着未来的发展,计算机的架构本身会发生更多的变化

    【嵌牛鼻子】计算机 人工智能 神经网络

    【嵌牛提问】未来的计算机会变成什么样子?

    【嵌牛正文】

    当下的科技公司,要么已经「All in AI」,要么是正在「All in AI」的路上。

    在人工智能迈向人类智力的途中,深度神经网络对人类大脑神经网络架构的模仿是其中关键。这使得脑神经科学成为了人工智能发展中最重要的关联学科。

    11 月 12 日,极客公园前沿社活动邀请到了认知神经科学之父迈克尔·加扎尼加(Michael S. Gazzaniga)教授,与前沿社会员一起分享了脑科学发展的现在和未来。

    加扎尼加教授认为,随着「光遗传学」以及「神经液态环境」等前沿技术的成熟,人工智能所依赖的神经网络、甚至计算机架构本身,都将发生巨大变化。

    迈克尔·加扎尼加教授

    进入「动力学阶段」的脑神经研究

    在脑神经科学领域,加扎尼加是一位当代宗师。

    1960 年代,加扎尼加教授开始对做过胼胝体横切术病人(裂脑人)进行研究。通过这些研究,人类左右脑的分工与关联得以明晰。1981 年,加扎尼加的研究成果帮助其导师,罗杰·斯佩里拿下诺贝尔医学奖。

    20 世纪 70 年代末期,加扎尼加联合心理学家、语言学家乔治 • A • 米勒(George A. Miller),共同创立了认知神经学,试图通过心理学和生物学的联姻来解答关于人类大脑更多、更复杂的问题。

    加扎尼加认为,在运行机制层面,人类大脑神经元和白蚁类似——作为独立个体,神经元和某些白蚁都能在「中央指令」缺失的情况下,和其他个体协作完成远大于其本身的任务,比如运动会上的百米冲刺或者建造一座五米高的砂塔。

    加扎尼加教授坦言,人们对脑神经的理解依然相当有限。现代脑神经研究已经过渡到「动力学阶段」,即研究少数神经元群体与人类行为之间的联系。

    「一个简单的勾手指动作,虽然只需要 300 个神经元参与,但却可排列出超过 2 万种以上的神经元组合方式。」加扎尼加如此介绍脑神经研究多面临的挑战。

    神经元运算催动的 AI 革新

    与加扎尼加教授一样,众多的脑神经科学家也在努力研究大脑中神经网络的运行原理。新工具和新方法的出现,正在给脑神经研究提供全新的思路。

    在加扎尼加位于 UCSB(加州大学圣巴巴拉分校)的实验室里,他的年轻门徒们正在使用光遗传学(optogenetics)方法分析大脑中神经元的运动——光遗传学融合了光学和遗传学技术,能够精准控制特定细胞在空间与时间上的活动。其时间上精准程度可达到毫秒,而空间上则能达到单一细胞大小。

    研究人员会选择一个拥有特定大小神经系统的有机组织,通过光遗传学技术,团队能够显示每个被激活的神经元,并精确刺激单个神经元。通过机器视觉技术,研究人员可以量化这些神经元的行为,提取每个神经元、神经网路和神经系统的计算信息。

    这种研究方法的意义不止生物学层面,对计算机科学同样意义重大。在目前大热的人工智能背后,深度神经网络技术功不可没,而后者正是计算机科学家参照人类脑神经网络创造出的「模仿物」。

    UCSB 的脑科学团队已经发现,单个神经元同样能够进行运算,而这些运算可以在神经网络中形成运算池。此前学界将神经网络看成微型处理器,但现在的研究结果证明,每个神经元本身就是一个微型计算器。

    随着研究的不断推进,单个神经元运算将会彻底改变目前流行的深度神经网络架构,革新整个人工智能产业。

    人机交互的未来:从固态到液态

    人工智能之外,整个硅谷目前最火热的就是 BMI 脑机接口技术(Brain Machine Interface)。伊隆·马斯克(Elon Musk)的 Neuralink 公司,希望能通过脑机接口技术实现「人机共存」。在今年的 F8 开发者大会上,Facebook 的黑科技部门「Building 8」,展示了使用脑电波技术实现隔空打字的 Demo。一时间,BMI 技术成为高科技巨头的又一战场。

    尽管有科技巨头在背后助推,脑机接口技术的发展阻力依然不小。目前主流的脑机接口有两种形式:一种是植入式,即需要通过手术将微型电极植入到测试者的大脑皮层中监测神经信号;另一种是非侵入式,即通过 EEG 脑电波来接收用户的神经信号。两种方法各有利弊:植入式获得的脑神经信号更清晰,但会对大脑造成物理上的影响,且植入的电极受到大脑皮层排斥,最多二至三年就会失效;使用脑电波的方式,虽然不用植入电极,但收集到的神经信号清晰度和数量都受到极大限制。

    目前为止,我们一直将人类大脑看成是一个更高性能的电脑,即便前者计算能力超群,归根结底还是一个生物器官。本质上说,人类的大脑是由水、糖、脂肪和蛋白质组成的一个液体环境,脑部活动的动力来源正是这些液体,而不是电源。

    加扎尼加教授透露,目前有团队正在研究人脑的液体环境,或者称其为「脑神经液态环境」。通过这项研究,我们在未来将有可能建造一个液态的环境,让大脑能够在这个环境中适应接入的电子设备。之前大脑排斥植入的电极,是因为二者之间差异较大。而如果能合成一种接近脑神经细胞的化学物质,就能让大脑更容易接受这些物质,创造出更自然高效的脑机接口解决方案。未来,也许是一汪没有固定形状的液体,将替代四四方方的塑料盒子,袭承「电脑」之名。

    到那时,摩尔定律进化所遵从的「从大到小」,保不准就将变为「从硬到软」。

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