三人「圍桌」腦科學(xué)VS人工智能，相互博弈中如何突圍？
IDG資本投資人，聯(lián)合神經(jīng)科學(xué)大咖與前沿科技企業(yè)家，來了一場高強度、高信息密度對話，全程高能，術(shù)語名詞飆到飛起。
從1943年基于神經(jīng)元提出的機器學(xué)習(xí)早期數(shù)學(xué)模型，到人工智能巨頭 Hinton提出可能成為CNN替代品的「膠囊網(wǎng)絡(luò)」，再到近日斯坦福團隊提出「意念手寫」的腦機接口……幾十年來，神經(jīng)科學(xué)在人工智能的研究歷程中都舉足輕重。在AI的發(fā)展中，研究人員一直試圖模仿大腦的功能，用大腦的工作機理構(gòu)建神經(jīng)科學(xué)與人工智能之間的橋梁。
可將腦中想象的「筆跡」轉(zhuǎn)為屏幕文本，準確率超99%. 來源：Nature
如果人工智能代表了當今最前沿的技術(shù)，那么作為支撐其發(fā)展的基礎(chǔ)科學(xué)——腦科學(xué)，就是最初的研究動力。從基礎(chǔ)科學(xué)層面來看，腦科學(xué)運用生命科學(xué)、物理科學(xué)、信息科學(xué)等綜合手段，從分子、細胞、心理、計算網(wǎng)絡(luò)等多個層面，對神經(jīng)系統(tǒng)進行研究；而從前沿科技層面來看，以腦機接口、類腦芯片為代表的交叉學(xué)科的發(fā)展已將腦科學(xué)推向了時代的浪尖。
可以說，如果沒有神經(jīng)科學(xué)大的理論突破，沒有對智能生物原本的認識，人工智能的「智能」可能就是一個黑箱。
那么究竟什么才是「智能」，它與腦科學(xué)的關(guān)聯(lián)又有幾何？
近日，IDG資本合伙人牛奎光，商湯科技聯(lián)合創(chuàng)始人、首席執(zhí)行官徐立，清華-IDG/麥戈文腦科學(xué)研究院研究員魯白教授圍繞「人腦VS智能」展開了熱烈討論。三人從科研、資本、企業(yè)等不同角度探討了當下推動基礎(chǔ)科學(xué)研究與技術(shù)產(chǎn)業(yè)化加速融合的路徑和建議。
從左向右依次為：IDG資本合伙人牛奎光，國際著名神經(jīng)學(xué)家魯白教授，商湯科技聯(lián)合創(chuàng)始人、首席執(zhí)行官徐立
腦科學(xué)VS人工智能：相互促進，相互博弈
「深度學(xué)習(xí)算法，本質(zhì)上是在向人腦的生物學(xué)的組織方式進行一些學(xué)習(xí)，雖然不是全部，它其實還是在向生物學(xué)的方式學(xué)習(xí)，其實從生物的角度上來講，可能也可以為IT進行很多的支撐。」在對話開始不久，IDG資本合伙人牛奎光就對人工智能與基礎(chǔ)生物學(xué)的關(guān)系進行了一個梳理。
基礎(chǔ)科學(xué)之于前沿科技的重要性不言而喻。如今，腦機接口、類腦計算機等AI應(yīng)用異軍突起，腦科學(xué)的深入研究便是其背后的推動力量。可以說腦科學(xué)提供了很多新思路來幫助計算機進行類腦計算或者開發(fā)新的算法。那么，腦科學(xué)的重要性體現(xiàn)在哪些方面？其與人工智能的關(guān)聯(lián)又體現(xiàn)在哪？
首先，治療腦疾病是其最重要的要解決的方向。腦機接口，就像打開了人和機器之間進行交流的大門，讓四肢癱瘓的人使用大腦來控制仿生假肢，讓語言障礙人士說話。例如，去年備受矚目的馬斯克「三只小豬」實驗。 馬斯克的Neuralink公司展示了通過將腦機接口設(shè)備植入小豬大腦，實時讀取其腦部活動信號的技術(shù)。
不僅如此，未來人類很有可能利用腦機接口來對抗癲癇、重度抑郁癥、自閉癥、阿爾茲海默癥、帕金森綜合癥等目前難解的神經(jīng)疾病。
其次，提升人類的學(xué)習(xí)速率。人機交互可以提升人腦的反應(yīng)時間。比如你開車來不及轉(zhuǎn)彎的時候，一個一閃即逝的想法，機器就能幫助你迅速操作方向盤，秒摁急剎車。
「腦科學(xué)的研究主要集中在五個方面，」魯白認為，「感知、運動、記憶、情緒以及認知。其中感知與運動是相對比較成熟的兩個領(lǐng)域。它們把腦的電信號轉(zhuǎn)換成運動信號，深度學(xué)習(xí)算法也是類似的處理信號。」
在魯白看來，基于過去二十年里科學(xué)界對神經(jīng)科學(xué)的深入研究，目前感知、運動已相對成熟；而記憶則是目前進展最快的領(lǐng)域，其機制正有望達到一個新的突破。
但如果說感知與運動是腦科學(xué)與人工智能的大融合；那么剩下的三個方面，就是二者互相博弈的地方。因為情感和情緒是計算機所不具備的，其神經(jīng)環(huán)路、神經(jīng)遞質(zhì)、分子、基因等都已研究得比較透徹。
魯白提到的「情感和情緒」正是強人工智能（AGI）的體現(xiàn)。認知，是人類最想知道但進展并不顯著的領(lǐng)域。而AGI就代表了「能理解、會思考」，有類似人類認知智能的表現(xiàn)。
得益于深度學(xué)習(xí)的快速發(fā)展，機器智能的感知能力已得到大幅提升。在過去十年中，感知智能、認知智能之間的關(guān)系已經(jīng)廣泛被行業(yè)所接受。世界上最頂級的研究院微軟、谷歌、IBM和中國下一代人工智能的整體規(guī)劃都把感知智能和認知智能作為將來研發(fā)的主要目標的突破方向。
要知道，人腦本身是一臺驚人的計算機！它能夠以高達每秒6×10^16位的速度傳遞大量的信息。因此，腦科學(xué)一直被視為人類理解自然界現(xiàn)象和人類本身的「終極疆域」。無論是會敲代碼、寫論文的GPT-3，還是可將腦中筆跡轉(zhuǎn)為屏幕字句的「意念腦機接口」。
可以說，大腦都是AGI強大且唯一的「博弈對象」。
全球掀起科研范式新浪潮，中國如何突圍？
「去年看到這個事情時，我很震驚。」牛奎光提到了這樣一個案例，「人工智能居然能夠幫助去做蛋白質(zhì)展開，這個是非常震驚的一個事情，以前以為是單方向的引領(lǐng)，后來發(fā)現(xiàn)可以雙向輔助。」
當時，DeepMind的深度學(xué)習(xí)算法AlphaFold，利用DNA序列成功預(yù)測蛋白質(zhì)折疊。在此之前，這個問題在生物圈已被研究50年之久。這一「諾獎級」里程碑被Nature雜志評價為：可能改變一切。
「這在科研的范式上，形成一個重大的改變，大多數(shù)科學(xué)家還沒意識到這個問題，少數(shù)走得比較前沿的科學(xué)家，卻已經(jīng)開始意識到了。」魯白補充道。
科研范式的變革，需要相應(yīng)改變科研的思維方式、行為方式及組織方式。從古至今，許多科學(xué)大家都對「范式」提出了自己的準則：亞里士多德賦予其演繹，培根講求歸納，牛頓善用實驗……那么今天呢？
可能不需要技術(shù)，也不需要經(jīng)驗，甚至不需要假說，基于大量的數(shù)據(jù)，我們科研范式在悄然改變。
「當中有另外一波，就是從腦科學(xué)當中借鑒來的。」對此，作為人工智能領(lǐng)域領(lǐng)先的從業(yè)者，商湯科技聯(lián)合創(chuàng)始人、首席執(zhí)行官徐立，從計算機的角度補充道，「我們講的深度學(xué)習(xí)，其實是一個超大數(shù)據(jù)歸納的方法，可以看成原來那套體系是一個演繹的推演到極致，你可以想象得出來，技術(shù)推演的邊界。大數(shù)據(jù)是一個歸納的，到了一個更大的極致。」
「AlphaFold2有了大量的數(shù)據(jù)積累，只需要知道序列就可以對蛋白結(jié)構(gòu)進行解析，這在科研范式上形成了一個重大的改變。人類有兩萬多個基因，對應(yīng)兩萬多個蛋白，通過AlphaFold2這樣的人工智能系統(tǒng)可能會很快地解析完，這樣就可以知道蛋白之間的相互作用，也可以基于結(jié)構(gòu)尋找小分子藥物靶點，自然也可以應(yīng)用于腦疾病的藥物研發(fā)上來。」魯白從科學(xué)的角度解釋說。
那么，這依舊是一個「西式」的范式嗎？在徐立看來，在這種情況下，中國會有一個更好的發(fā)展機遇。并且在這種新興的突破式范式下，中國早已有了一個天然的支持原始創(chuàng)新的新土壤。
腦科學(xué)作為打破傳統(tǒng)科研范式的先發(fā)地之一，早已形成了支持創(chuàng)新的沃土。除了世界各國先后啟動的腦科學(xué)計劃、政府的大力投入外，以IDG創(chuàng)始人及董事長麥戈文先生及IDG資本為代表的民間捐助也成為了不可或缺的推動力量。2011年，清華大學(xué)百年校慶之際，麥戈文先生就與清華大學(xué)簽署協(xié)議，成立了清華大學(xué)-IDG/麥戈文腦科學(xué)研究院，同年還相繼捐贈了北大、北師大IDG/麥戈文腦科學(xué)研究院。2021年4月22日，IDG資本與清華大學(xué)宣布繼續(xù)攜手探索和助力中國腦科學(xué)的基礎(chǔ)研究和未來發(fā)展。
2021年，清華大學(xué)常務(wù)副校長王希勤與IDG資本創(chuàng)始董事長熊曉鴿在「IDG資本-清華腦科學(xué)發(fā)展基金捐贈儀式」上合影
「凝聚共識是一個很重要的事。」魯白介紹說，作為IDG/麥戈文腦科學(xué)研究院研究員的他，對中國腦科學(xué)發(fā)展有著清晰的見證，「清華腦科學(xué)的崛起，跟麥戈文和IDG資本是非常有淵源的，整個腦科學(xué)把它叫做IDG/麥戈文腦科學(xué)研究院。」
另外，腦科學(xué)作為一項長線的投資，不僅吸引著資本與科研界的眼光，企業(yè)界也對此重視頗深。例如，徐立就以理事身份參與到了清華大學(xué)腦科學(xué)研究院的相關(guān)工作中。
突破「逃逸速度」的企業(yè)，能在創(chuàng)新的宇宙中暢游
牛奎光回憶起多年前的一件事，準確地說，是2014年——人工智能尚未產(chǎn)業(yè)化的時候。「我跟徐立聊，如果人工智能產(chǎn)業(yè)化之后競爭激烈了怎么辦，他給我打個了比方，如果我們要做一個貓腦子的智力水平系統(tǒng)，你創(chuàng)業(yè)可以做兩件事，第一訓(xùn)練貓去抓耗子，做應(yīng)用；第二努力把貓的腦子提高到猴子腦子的智力水平。其他人都在做第一個，商湯第一個也要做，但更重要的是做第二個。」
「因為如果要做的事情是摘果子，我們現(xiàn)在只有一只貓的腦子，只能抓耗子，我們就必須把它升級成為一只猴子的腦子，這就是我們想做的底層延伸。」徐立說。
秉著這樣的理念，徐立帶領(lǐng)團隊用神經(jīng)科學(xué)的機理來做人工智能。「真正能夠帶來一個非對稱的優(yōu)勢的核心能力，是在于非連續(xù)的跳躍。真正的突破還是在于，你需要把它們做升級，才能夠達到生產(chǎn)力，剛才是講工業(yè)的紅線。」
在徐立看來，「原創(chuàng)的投入力度要足夠大，如果真的以原創(chuàng)這件事情作為核心競爭力的時候，你投入的密度要足夠大，就是逃逸速度。你在地球上跳總是有吸引力，但是你速度達到了宇宙速度，你就感覺沒有引力了，所以單點投入的密度要大，而且要堅決。」
其實創(chuàng)新的真正意義，在生物學(xué)中就有跡可循。生物學(xué)的選擇方面最核心的觀點是，種群之間的競爭只是表象，更重要的是種群內(nèi)部的競爭。類比到企業(yè)也是一樣的，不同企業(yè)之間有競爭，企業(yè)內(nèi)部不同部門之間也在競爭有限的資源。生物學(xué)競爭是自然淘汰、適者生存；企業(yè)也是市場淘汰、適者生存。
牛奎光說，「創(chuàng)新基本都是打破共識的，科學(xué)研究也是這樣。打破的舊的共識越大，同時會形成新的共識，因為只有形成新的共識這個企業(yè)才會有價值，形成新的共識越大這個企業(yè)的價值就會越大，當然也就會越難。」
「只有做跟大家不一樣的東西，才能夠在這個地方上找到行業(yè)的契機，才會有資源差，才會形成壁壘。創(chuàng)新就是在形成不平等的資源差，然后形成生產(chǎn)力的大突破和變現(xiàn)。」作為一家「適者生存」的公司的CEO，徐立也這樣認為。
但是必須承認的是，創(chuàng)新是無法由企業(yè)或研究機構(gòu)獨立完成，它需要有一個包括資本在內(nèi)的完整生態(tài)網(wǎng)絡(luò)支撐。
企業(yè)是創(chuàng)新的主體，高校能為創(chuàng)新提供原動力，而資本則負責(zé)尋找打破共識的人。當三者聯(lián)動起來，就會產(chǎn)生非常積極的效應(yīng)。
那么，目前中國整個市場環(huán)境是否已經(jīng)達到了支持原始創(chuàng)新研究的階段呢？
答案是肯定的。首先，企業(yè)本身走的是用原創(chuàng)產(chǎn)生競爭力的道路。其次，市場環(huán)境允許基礎(chǔ)研究做無用的研究，因為從創(chuàng)新的角度來說，這才是在探索我們認知的邊界，制造「逃逸速度」。
根據(jù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計，從人工智能崛起的近五年來看，伴隨這一現(xiàn)象的，還有腦科學(xué)公司如雨后春筍般出現(xiàn)。這不僅是科研界、投資界以及企業(yè)界的三方努力，更是從國內(nèi)到全球?qū)δX科學(xué)重要性的一個空前共識。「逃逸速度」已經(jīng)蓄勢待發(fā)，突破了創(chuàng)新最后的壁壘。
