2018 GMIC全球移动互联网大会昨日在北京开幕，本届大会主题为“AI生万物” 。 论坛上，神经生物学家、中科院神经科学研究所所长蒲慕明发表了演讲，阐述了脑科学的研究现状，以及如何助力人工智能和类脑智能的发展 。
蒲慕明称，大脑最关键的是学习和记忆，学习和记忆也是人工网络关键的功能 。 人工网络在过去几十年来，最关键的一个从大脑，脑科学得到的启发，就是连接的可塑性 。
“记忆的产生是靠神经之间的连接加强，通过同步的电活动 。 ”蒲慕明解释称，现在研究的难点在于面孔识别的神经机制，比如你如何识别你祖母的面孔，是因为小时候祖母不断出现在你的视野里，她脸上每一个部位都激活一群神经元 。 超级细胞群在你祖母面孔出现的时候，就把这个超级的细胞群连在一起 。 这个集群让你看到祖母的眼睛，就可以想起她整个面孔，甚至是她的声音，因为我把整个集群记忆提取了 。
蒲慕明解释称，现在新生结构，连接可以新生，可以消减，它可以减少能耗，增加效率，这个已经被证实了，它已经被我们中心的程序员在芯片上实现了 。 “什么信息需要遗忘，这也是需要解决的问题，什么样的信息需要长期保存，这个在人工智能方面也需要找到一个很好的算法 。 ”
总之，脑科学与类脑人工智能的协同发展，相互支撑、相互促进、共同发展 。 （小羿）
以下为中科院神经科学研究所所长蒲慕明演讲实录：
【神经生物学家蒲慕明：脑科学将如何助力AI技术发展】蒲慕明：各位来宾，大家都知道人工智能现在是方兴未艾，可以做的事情很多，而且发展还有很大的前景 。 但是我们考虑未来的下一代人工智能，五年、十年、十五年之后，人工智能会需要更智能，首先需要知道我们目前的人工智能是专用的，不是通用的 。 我们现在最关键的技术，深度学习，机器学习的方法是大数据，高能耗，跟人脑比起来是差远了 。 所以怎么样从监督学习进入到非监督学习，像人脑一样，怎么像人脑那样有效率，我们应该从脑科学里得到一些启发 。
我今天跟大家大部分是讲脑科学，但是最后会提到我讲的这些内容就可以代表将来科学如何能够对人工智能有所帮助 。 最重要的是包在大脑外面的皮层，这个皮层是人类特有，特别发达，在低等哺乳动物是没有的 。 但是内层的皮层也很重要，但是这个在进化上是保守的 。 我们知道这个复杂性来源于什么呢，重要的就是它的组成结构复杂，这个结构包含着大量的神经元，我说上千亿的神经细胞，我们神经元 。 不光数量多，种类也多，现在具体有多少种我们也还没有搞清楚 。 所形成的网络，在这个网络中长出这些凸起形成网络 。 在网络中有特殊的一些环路是进行各种功能的，所以整个网是连在一起的 。 但是种类多是一个很大的问题，不但它的形态多，形态不一样，功能也不一样，脉冲发送模式也不一样 。 所以要理解这个，就是知道在大脑，比如在动物系统里我们现在能做研究的，看它有多复杂 。
说明这个复杂性我可以举这个例子，这个只有52个细胞皮层的神经细胞，我们把它连接再追踪出来，它所造成的网络结构是如此复杂，只有52个 。 想想我们人类大脑有千亿的神经细胞，它的连接是多么复杂 。 但是基本结构是很简单的，就是它一个细胞，细胞有一个细胞体，它长出很多凸起，这个凸起一边是输入，一边是输出 。 基本结构很简单，但是每个细胞种类性质不一样，所以是很复杂的 。 这跟人工网络大不相同 。
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