“未來(lái)我們?cè)诳蒲蟹妒缴蠒?huì)有一個(gè)重大的改變，大多數(shù)科學(xué)家還沒(méi)意識(shí)到這個(gè)問(wèn)題，少數(shù)走得比較前沿的科學(xué)家已經(jīng)開(kāi)始意識(shí)到了。”清華-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(gè)閉門座談會(huì)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(shí)代，我們可能不需要技術(shù)，不需要經(jīng)驗(yàn)，甚至不需要假說(shuō)，即可獲得相應(yīng)的結(jié)果。為何會(huì)發(fā)生如此大的變化？新的科學(xué)范式下，中國(guó)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(guó)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資本合伙人牛奎光，三方展開(kāi)了一場(chǎng)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(diǎn)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(gè)大家很關(guān)心的話題，它其實(shí)代表著最高的一個(gè)智能，對(duì)智能本身的這樣的一個(gè)理解，應(yīng)該是我們一直追求的一個(gè)方面。”IDG資本合伙人?？庠陂_(kāi)場(chǎng)時(shí)表示。事實(shí)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(jià)值和社會(huì)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(gè)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(gè)神經(jīng)元，如同一個(gè)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(guó)先后啟動(dòng)了腦科學(xué)計(jì)劃，除了來(lái)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(guò)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(guó)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(méi)有進(jìn)行腦科學(xué)的研究。這個(gè)研究院就像一顆種子，歷經(jīng)十年的成長(zhǎng)，清華腦科學(xué)的研究已經(jīng)取得了長(zhǎng)足的進(jìn)步?！鼻迦A大學(xué)-IDG/麥戈文腦科學(xué)研究院院長(zhǎng)時(shí)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(shí)驗(yàn)室，進(jìn)行諸如腦機(jī)接口、深腦刺激、類腦計(jì)算以及芯片開(kāi)發(fā)等研究工作。
從左向右依次為：IDG資本合伙人?？?，國(guó)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(lái)，中國(guó)腦科學(xué)研究取得了長(zhǎng)足的進(jìn)步。在魯白看來(lái)，腦科學(xué)研究基本可分為五大領(lǐng)域，分別是感知、運(yùn)動(dòng)、記憶、情緒以及認(rèn)知。截止目前，感知、運(yùn)動(dòng)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(guò)去二十年里神經(jīng)科學(xué)進(jìn)展最快的領(lǐng)域之一，關(guān)于記憶的機(jī)制已經(jīng)研究得相當(dāng)深入；情感和情緒是計(jì)算機(jī)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(jìn)展并不顯著的領(lǐng)域。“從認(rèn)知可以上升到意識(shí)，但需要以一些低級(jí)的認(rèn)知過(guò)程作為研究的開(kāi)始，這也是今天麥戈文研究所乃至整個(gè)世界的研究熱點(diǎn)之一?！濒敯妆硎?，在我們認(rèn)識(shí)了正常的大腦如何工作后，應(yīng)對(duì)大腦的病理過(guò)程有一個(gè)充分的認(rèn)識(shí)，包括可見(jiàn)的病理性變化如阿爾茲海默癥，以及不可見(jiàn)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(jiàn)的腦疾病，如阿爾茲海默癥、帕金森綜合癥等，我們?nèi)允譄o(wú)策，很多制藥公司多年來(lái)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(shuō)患者人數(shù)不斷增加的抑郁癥人群。目前，我們對(duì)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(diǎn)，也可以通過(guò)對(duì)腦部圖像的智能識(shí)別來(lái)判斷疾病未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)。
02
人工智能與腦科學(xué)如何相互啟發(fā)
事實(shí)上，人工智能在幫助我們更好地了解人類大腦機(jī)理的同時(shí)，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(lái)幫助計(jì)算機(jī)進(jìn)行類腦計(jì)算或者開(kāi)發(fā)新的算法，通過(guò)對(duì)腦微觀維度的探索可能會(huì)產(chǎn)生一種新型的神經(jīng)計(jì)算機(jī)，它對(duì)宏觀維度進(jìn)行的實(shí)時(shí)探索有助于理解大腦在復(fù)雜環(huán)境下利用多個(gè)信息源（視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)、嗅覺(jué)、觸覺(jué)等）進(jìn)行綜合決策的機(jī)制。在魯白看來(lái)，“神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域傳遞機(jī)理的一些基本原理可用在計(jì)算機(jī)上面，但今天我們還沒(méi)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(jí)理論（hierarchy theory）”。徐立也認(rèn)為，“1950年圖靈提出了一個(gè)很有意思的問(wèn)題：thinking machine，也就是機(jī)器能不能思考，所以才有了著名的圖靈測(cè)試，這其實(shí)是把發(fā)展的路線放到人和機(jī)器的比較當(dāng)中，從腦科學(xué)當(dāng)中借鑒來(lái)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(gè)突破的關(guān)鍵。對(duì)此?？庖仓v述了當(dāng)年為何被商湯科技技術(shù)打動(dòng)的故事。“我當(dāng)時(shí)理解商湯的時(shí)候，感覺(jué)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(jìn)行學(xué)習(xí)，雖然不是全部，從生物的角度上來(lái)講，它可以為IT進(jìn)行很多的支撐。”牛奎光回憶到，“我跟徐立的連接是在2014年，當(dāng)時(shí)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(jìng)爭(zhēng)激烈了怎么辦，他給我打個(gè)了比方，如果我們要做一個(gè)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(gè)，商湯第一個(gè)也要做，但更重要的是做第二個(gè)。”
“因?yàn)槿绻龅氖虑槭钦?，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(jí)成為一只猴子的腦子，這就是我們想做的底層延伸?！毙炝⒀a(bǔ)充道。然而，人工智能的發(fā)展也有它自身的特點(diǎn)，并非完全照搬人腦活動(dòng)的機(jī)制。以Deepmind預(yù)測(cè)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(duì)應(yīng)的DNA序列，該系統(tǒng)就可以對(duì)蛋白結(jié)構(gòu)進(jìn)行精準(zhǔn)預(yù)測(cè)。“它的好處在于提示了說(shuō)，如果已經(jīng)定義好數(shù)據(jù)的輸入輸出，其實(shí)就有可能通過(guò)這樣的方法來(lái)總結(jié)出一些人類其實(shí)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(méi)有把這個(gè)關(guān)系理清楚，可能就是因?yàn)樗鼤?huì)有更大量的輸入的點(diǎn)，其實(shí)是機(jī)器最擅長(zhǎng)在里面找出背后的真正的世界運(yùn)行規(guī)則”。魯白也進(jìn)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(duì)蛋白結(jié)構(gòu)進(jìn)行解析，這在科研范式上形成了一個(gè)重大的改變。人類有兩萬(wàn)多個(gè)基因，對(duì)應(yīng)兩萬(wàn)多個(gè)蛋白，通過(guò)AlphaFold2這樣的人工智能系統(tǒng)可能會(huì)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(diǎn)，自然也可以應(yīng)用于腦疾病的藥物研發(fā)上來(lái)。“這確實(shí)給了不同學(xué)科的人一個(gè)很好的提示，AlphaFold2不是一個(gè)突破，它是一個(gè)起點(diǎn)，會(huì)促使更多交叉學(xué)科的人通過(guò)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(yùn)行的規(guī)律”。徐立補(bǔ)充道。?？庖舱J(rèn)為近年來(lái)人工智能的進(jìn)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(kāi)始看到GPT-3的時(shí)候，很震驚，它有大概1000億個(gè)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(guó)能否抓住新的科研范式，加強(qiáng)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(chǎng)革命。事實(shí)上，它還可能會(huì)帶來(lái)新的科學(xué)范式，會(huì)改變我們未來(lái)做科學(xué)研究的思維方式。
今年3月，國(guó)內(nèi)頂尖學(xué)者就科研范式變革專門做了一個(gè)研討會(huì)，圖片來(lái)自葉水送此前，科學(xué)界都是通過(guò)一個(gè)假說(shuō)來(lái)設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)，然后再一步步驗(yàn)證假說(shuō)，自從AlphaGo出現(xiàn)后，它就不需要這樣的假說(shuō)，通過(guò)大量的數(shù)據(jù)，它就會(huì)給我們弄出一個(gè)結(jié)論。魯白表示，“未來(lái)我們?cè)诳蒲蟹妒缴蠒?huì)有一個(gè)重大的改變，大多數(shù)科學(xué)家還沒(méi)意識(shí)到這個(gè)問(wèn)題，少數(shù)走得比較前沿的科學(xué)家已經(jīng)開(kāi)始意識(shí)到了。自從去年下半年AlphaFold2出現(xiàn)后，大家說(shuō)原來(lái)科研可以這樣做，不需要技術(shù)、不需要經(jīng)驗(yàn)、更不需要假說(shuō)”。
以深度學(xué)習(xí)為例，它是一個(gè)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(lái)自于異想天開(kāi)的思想實(shí)驗(yàn)，但思想實(shí)驗(yàn)是在某些人一拍腦袋突然之間跳出原有的框架，給出一個(gè)新的支點(diǎn)的時(shí)候再往前演進(jìn)的過(guò)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(lái)的思維框架，最后歸納出來(lái)一套體系，這相當(dāng)于給了你一個(gè)新的起點(diǎn)。亞里士多德講我們都是從演繹來(lái)開(kāi)始做事的，培根講我們從歸納的角度來(lái)發(fā)展，但實(shí)際上真正的突破是歸因，有一個(gè)非連續(xù)的跳躍在往前推動(dòng)，可能需要像愛(ài)因斯坦或牛頓這樣的人，突然之間給一個(gè)原動(dòng)力”，徐立補(bǔ)充道，“而今天的一種可能是，智能的方法給出一個(gè)新的起點(diǎn)，AlphaGo下在了某一個(gè)位置的時(shí)候，其實(shí)人類都不能解釋，但人類可以從那個(gè)起點(diǎn)開(kāi)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(dòng)力，它給我們帶來(lái)了新起點(diǎn)。“新的范式下，中國(guó)是不是會(huì)有一個(gè)新契機(jī)？”徐立表示，“中國(guó)是以結(jié)果來(lái)做衡量的，而西方人主要通過(guò)一步一步推理。中國(guó)傳統(tǒng)的以歸納實(shí)用主義為核心，這種新興科研范式，在中國(guó)會(huì)有一個(gè)天然的發(fā)展土壤”。實(shí)際上，中國(guó)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?yàn)楫?dāng)下的中國(guó)有了相應(yīng)的市場(chǎng)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(jìng)爭(zhēng)力；二則市場(chǎng)環(huán)境允許基礎(chǔ)研究做無(wú)用的研究，做無(wú)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(qiáng)轉(zhuǎn)化的研究，那才是在探索我們認(rèn)知的邊界?！毙炝⒈硎尽?/span>然而，真正地做起創(chuàng)新可能沒(méi)那么容易，“創(chuàng)新基本都是反共識(shí)的，創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新的過(guò)程就是打破老的共識(shí)，形成新的共識(shí)。打破的舊的共識(shí)越大，形成新的共識(shí)就越大，企業(yè)的價(jià)值也會(huì)越大，當(dāng)然也就會(huì)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(jī)，才會(huì)有資源差，才會(huì)形成壁壘?！毙炝⒈硎?，“時(shí)代的背景給予了我們做原創(chuàng)，去形成差異化競(jìng)爭(zhēng)力的機(jī)會(huì)”。“過(guò)去中國(guó)人總是先讓‘老大’跑在最前面，等到開(kāi)發(fā)出來(lái)后中國(guó)人馬上跟進(jìn)，這是典型的‘第二名哲學(xué)’?！濒敯捉淌诒硎荆?/span>“但當(dāng)中國(guó)的體量已經(jīng)足夠大的時(shí)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(huì)期間，創(chuàng)新成為焦點(diǎn)話題。習(xí)主席表示，“科學(xué)技術(shù)從來(lái)沒(méi)有像今天這樣深刻影響著國(guó)家前途命運(yùn)，從來(lái)沒(méi)有像今天這樣深刻影響著人民生活福祉”，目前，我國(guó)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(lái)解決，如此才能讓中國(guó)成為“世界科學(xué)中心和創(chuàng)新高地”。
