“未來我們在科研范式上會有一個重大的改變，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)家已經(jīng)開始意識到了?！鼻迦A-IDG/麥戈文腦科學(xué)研究院研究員魯白教授近日在清華大學(xué)一個閉門座談會上表示。
傳統(tǒng)的基于“假設(shè)”的科學(xué)研究范式正在被顛覆。在人工智能時代，我們可能不需要技術(shù)，不需要經(jīng)驗，甚至不需要假說，即可獲得相應(yīng)的結(jié)果。為何會發(fā)生如此大的變化？新的科學(xué)范式下，中國如何支持原始創(chuàng)新引領(lǐng)潮流？快速發(fā)展的人工智能又與腦科學(xué)有何關(guān)系？
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，以及IDG資本合伙人?？?，三方展開了一場圍繞“人腦VS智能”的深度探討，不同學(xué)科的融合與沖突，前沿觀點的解讀與碰撞，本文全盤呈現(xiàn)。
撰文 | 驍 銘
責(zé)編 | 葉水送
“人腦是一個大家很關(guān)心的話題，它其實代表著最高的一個智能，對智能本身的這樣的一個理解，應(yīng)該是我們一直追求的一個方面?！盜DG資本合伙人?？庠陂_場時表示。事實上，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”，也是本世紀(jì)最重要的前沿科學(xué)之一，在腦疾病防治、類腦智能等方面具有重要應(yīng)用價值和社會意義。作為20世紀(jì)最偉大的生物學(xué)家之一的弗朗西斯·克里克（Francis Crick），在發(fā)現(xiàn)DNA雙螺旋結(jié)構(gòu)后，迅速轉(zhuǎn)戰(zhàn)另一個前沿領(lǐng)域——腦科學(xué)。然而，人腦是人體最復(fù)雜的器官之一，擁有800多億個神經(jīng)元，如同一個極其復(fù)雜的電路系統(tǒng)，以至于我們至今仍不清楚它大部分的工作原理。自2013年起，世界各國先后啟動了腦科學(xué)計劃，除了來自政府的資助外，私人公司也在大力發(fā)展腦科學(xué)。最有名的私立腦研究中心莫過于艾倫腦科學(xué)研究所以及麥戈文腦科學(xué)研究院（全球四所）。其中麥戈文腦科學(xué)研究院與中國淵源頗深——2011年，IDG創(chuàng)始人麥戈文和IDG資本聯(lián)合清華大學(xué)成立了清華-IDG/麥戈文腦科學(xué)研究院，而今年4月，雙方宣布再次延續(xù)此前的合作。“我們很難想象，百年清華在清華-IDG/麥戈文腦科學(xué)研究院成立前，幾乎沒有進行腦科學(xué)的研究。這個研究院就像一顆種子，歷經(jīng)十年的成長，清華腦科學(xué)的研究已經(jīng)取得了長足的進步?！鼻迦A大學(xué)-IDG/麥戈文腦科學(xué)研究院院長時松海表示。目前，研究院所做的不僅限于生物醫(yī)藥研究，還設(shè)有不少工科相關(guān)的實驗室，進行諸如腦機接口、深腦刺激、類腦計算以及芯片開發(fā)等研究工作。
從左向右依次為：IDG資本合伙人?？?，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
近年來，中國腦科學(xué)研究取得了長足的進步。在魯白看來，腦科學(xué)研究基本可分為五大領(lǐng)域，分別是感知、運動、記憶、情緒以及認(rèn)知。截止目前，感知、運動大多數(shù)已被科學(xué)家研究清楚，發(fā)展比較成熟；記憶是過去二十年里神經(jīng)科學(xué)進展最快的領(lǐng)域之一，關(guān)于記憶的機制已經(jīng)研究得相當(dāng)深入；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；認(rèn)知，是人類最想知道但進展并不顯著的領(lǐng)域。“從認(rèn)知可以上升到意識，但需要以一些低級的認(rèn)知過程作為研究的開始，這也是今天麥戈文研究所乃至整個世界的研究熱點之一。”魯白表示，在我們認(rèn)識了正常的大腦如何工作后，應(yīng)對大腦的病理過程有一個充分的認(rèn)識，包括可見的病理性變化如阿爾茲海默癥，以及不可見的變化，如抑郁癥、精神分裂癥等。然而，截至目前即使是病理變化可見的腦疾病，如阿爾茲海默癥、帕金森綜合癥等，我們?nèi)允譄o策，很多制藥公司多年來投入重金，招募全球頂尖的科學(xué)家，仍難以掀起這些衰老性疾病神秘面紗的一角，更別說患者人數(shù)不斷增加的抑郁癥人群。目前，我們對這些精神類疾病的真容仍知之甚少。因此，這就需要一種全新的技術(shù)或研究范式的出現(xiàn)，從而幫助我們更好地理解這類疾病，其中被寄予厚望的就有人工智能技術(shù)，它可以快速找到可能的藥物靶點，也可以通過對腦部圖像的智能識別來判斷疾病未來的發(fā)展趨勢。
02
人工智能與腦科學(xué)如何相互啟發(fā)
事實上，人工智能在幫助我們更好地了解人類大腦機理的同時，它的發(fā)展也受益于腦科學(xué)的深入研究。腦科學(xué)可以提供更多的新思路來幫助計算機進行類腦計算或者開發(fā)新的算法，通過對腦微觀維度的探索可能會產(chǎn)生一種新型的神經(jīng)計算機，它對宏觀維度進行的實時探索有助于理解大腦在復(fù)雜環(huán)境下利用多個信息源（視覺、聽覺、嗅覺、觸覺等）進行綜合決策的機制。在魯白看來，“神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域傳遞機理的一些基本原理可用在計算機上面，但今天我們還沒有很好地用它，只是深度學(xué)習(xí)用了一些神經(jīng)科學(xué)的基本理論，如層級理論（hierarchy theory）”。徐立也認(rèn)為，“1950年圖靈提出了一個很有意思的問題：thinking machine，也就是機器能不能思考，所以才有了著名的圖靈測試，這其實是把發(fā)展的路線放到人和機器的比較當(dāng)中，從腦科學(xué)當(dāng)中借鑒來的分層結(jié)構(gòu)也可以用到人工智能發(fā)展當(dāng)中”。這是人工智能研究的前沿，也是該領(lǐng)域取得下一個突破的關(guān)鍵。對此?？庖仓v述了當(dāng)年為何被商湯科技技術(shù)打動的故事。“我當(dāng)時理解商湯的時候，感覺更多的是它用的深度學(xué)習(xí)算法，本質(zhì)上是在向人腦的生物學(xué)組織方式進行學(xué)習(xí)，雖然不是全部，從生物的角度上來講，它可以為IT進行很多的支撐。”?？饣貞浀?，“我跟徐立的連接是在2014年，當(dāng)時人工智能技術(shù)剛成熟，我跟他聊，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。”徐立補充道。然而，人工智能的發(fā)展也有它自身的特點，并非完全照搬人腦活動的機制。以Deepmind預(yù)測蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的系統(tǒng)AlphaFold2為例，只需輸入蛋白的氨基酸序列或其對應(yīng)的DNA序列，該系統(tǒng)就可以對蛋白結(jié)構(gòu)進行精準(zhǔn)預(yù)測。“它的好處在于提示了說，如果已經(jīng)定義好數(shù)據(jù)的輸入輸出，其實就有可能通過這樣的方法來總結(jié)出一些人類其實前期觸達(dá)不到的規(guī)則”。徐立表示，“而之前研究這么多年，沒有把這個關(guān)系理清楚，可能就是因為它會有更大量的輸入的點，其實是機器最擅長在里面找出背后的真正的世界運行規(guī)則”。魯白也進一步解釋道，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。“這確實給了不同學(xué)科的人一個很好的提示，AlphaFold2不是一個突破，它是一個起點，會促使更多交叉學(xué)科的人通過數(shù)據(jù)的輸入輸出，去發(fā)現(xiàn)真相、推導(dǎo)結(jié)果，發(fā)現(xiàn)世界運行的規(guī)律”。徐立補充道。?？庖舱J(rèn)為近年來人工智能的進展很快，他以去年火爆全球的通用性人工智能系統(tǒng)GPT-3為例，“我一開始看到GPT-3的時候，很震驚，它有大概1000億個參數(shù)量，可以做出一些與人非常接近的操作和反應(yīng)”。
03
中國能否抓住新的科研范式，加強原始創(chuàng)新
人工智能系統(tǒng)AlphaFold2在結(jié)構(gòu)生物學(xué)領(lǐng)域掀起了一場革命。事實上，它還可能會帶來新的科學(xué)范式，會改變我們未來做科學(xué)研究的思維方式。
今年3月，國內(nèi)頂尖學(xué)者就科研范式變革專門做了一個研討會，圖片來自葉水送此前，科學(xué)界都是通過一個假說來設(shè)計實驗，然后再一步步驗證假說，自從AlphaGo出現(xiàn)后，它就不需要這樣的假說，通過大量的數(shù)據(jù)，它就會給我們弄出一個結(jié)論。魯白表示，“未來我們在科研范式上會有一個重大的改變，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)家已經(jīng)開始意識到了。自從去年下半年AlphaFold2出現(xiàn)后，大家說原來科研可以這樣做，不需要技術(shù)、不需要經(jīng)驗、更不需要假說”。
以深度學(xué)習(xí)為例，它是一個超大數(shù)據(jù)歸納的方法，可以看成是將原先的演繹推演做到極致。“人類的某種意義上的突破，都是來自于異想天開的思想實驗，但思想實驗是在某些人一拍腦袋突然之間跳出原有的框架，給出一個新的支點的時候再往前演進的過程。”徐立表示。“現(xiàn)在大數(shù)據(jù)的歸納，可以幫助我們跳出原來的思維框架，最后歸納出來一套體系，這相當(dāng)于給了你一個新的起點。亞里士多德講我們都是從演繹來開始做事的，培根講我們從歸納的角度來發(fā)展，但實際上真正的突破是歸因，有一個非連續(xù)的跳躍在往前推動，可能需要像愛因斯坦或牛頓這樣的人，突然之間給一個原動力”，徐立補充道，“而今天的一種可能是，智能的方法給出一個新的起點，AlphaGo下在了某一個位置的時候，其實人類都不能解釋，但人類可以從那個起點開始，再往下去推演，然后達(dá)到新的高度”。人工智能就是這樣的原動力，它給我們帶來了新起點。“新的范式下，中國是不是會有一個新契機？”徐立表示，“中國是以結(jié)果來做衡量的，而西方人主要通過一步一步推理。中國傳統(tǒng)的以歸納實用主義為核心，這種新興科研范式，在中國會有一個天然的發(fā)展土壤”。實際上，中國也已經(jīng)達(dá)到了能夠支持原始創(chuàng)新研究的階段。這是因為當(dāng)下的中國有了相應(yīng)的市場環(huán)境，一則企業(yè)本身需要原始創(chuàng)新的成果，從而保證自己擁有核心競爭力；二則市場環(huán)境允許基礎(chǔ)研究做無用的研究，做無用之學(xué)，“只有不停地做那些可能現(xiàn)在看上去未必有那么強轉(zhuǎn)化的研究，那才是在探索我們認(rèn)知的邊界?！毙炝⒈硎?。然而，真正地做起創(chuàng)新可能沒那么容易，“創(chuàng)新基本都是反共識的，創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新的過程就是打破老的共識，形成新的共識。打破的舊的共識越大，形成新的共識就越大，企業(yè)的價值也會越大，當(dāng)然也就會越難?！迸？獗硎?。“只有做跟大家不一樣的東西才能找到行業(yè)的契機，才會有資源差，才會形成壁壘?！毙炝⒈硎荆皶r代的背景給予了我們做原創(chuàng)，去形成差異化競爭力的機會”。“過去中國人總是先讓‘老大’跑在最前面，等到開發(fā)出來后中國人馬上跟進，這是典型的‘第二名哲學(xué)’?！濒敯捉淌诒硎荆?/span>“但當(dāng)中國的體量已經(jīng)足夠大的時候，在很多地方已經(jīng)不能只跟著別人走，那就不能再做‘第二名’，就必須要引領(lǐng)創(chuàng)新?！?/span>今年兩會期間，創(chuàng)新成為焦點話題。習(xí)主席表示，“科學(xué)技術(shù)從來沒有像今天這樣深刻影響著國家前途命運，從來沒有像今天這樣深刻影響著人民生活福祉”，目前，我國諸多領(lǐng)域存在卡脖子難題，不僅僅只有人工智能、腦科學(xué)領(lǐng)域，這需要產(chǎn)學(xué)研領(lǐng)域的專家共同來解決，如此才能讓中國成為“世界科學(xué)中心和創(chuàng)新高地”。
大腦反思或反研大腦，結(jié)果，這個宇宙中高度密集的邏輯智能結(jié)構(gòu)，逐漸攀級下沉或熵化到芯片和算法中，反思者永遠(yuǎn)至高地鎮(zhèn)守于大腦自身中，而被反思者就被諸如硅質(zhì)類為載體的算法取代了。這便是人工智能時代的樣貌?？蒲械奈磥砭褪?，人始終站在最高端，感覺到勞作的活就讓硅質(zhì)們干吧。