浙江大学最新文章介绍脑科学的新手段新技术
随着各种测量大脑活动与行为的新技术、新手段的出现, 脑科学研究得到了快速发展, 脑科学与信息技术的深度结合正成为未来发展的重要趋势与研究热点. 近期来自浙江大学的研究人员从信息视角、系统视角和智能视角对脑科学研究与信息技术交叉融合进行了若干思考, 并提出一些见解。
脑科学主要研究人与动物的脑结构与脑功能阐明大脑的工作机制. 近年来, 随着各种不同层次测量大脑活动与行为的新技术、新手段的出现, 神经科学研究得到了快速发展. 不管是在分子水平、细胞水平, 还是在神经网络与神经回路水平, 或系统和整体水平, 都取得了重要突破, 使人们更加清楚地了解神经系统物质、能量和信息的活动规律与基本机制.
脑科学与信息技术的结合发展正成为重要趋势:
(ⅰ) 脑科学研究大量借助信息手段；
(ⅱ) 一些信息技术的发展也利用脑科学研究成果.
由于信息手段的介入, 近年来国际上正兴起新一轮的脑科学研究热潮. 例如, 2013年初, 欧洲联盟启动投入超过10亿欧元的人脑10年计划, 主要目标是从基因活性到神经细胞间的相互作用等基础出发, 用超级计算机对人脑功能进行精细建模与模拟, 构建基于硅的大脑； 不约而同, 2013年4月, 美国也宣布启动预计将投入超过10亿美元的脑计划, 目前主要目标是研发新技术测量大脑每个神经活动及连接, 绘制大脑活动全图. 脑科学和未来信息计算的结合发展, 必将催生脑信息大数据计算、新型计算理论、新式信息技术平台、以及更多的新型应用.
在这篇文章中，作者从多个角度介绍了脑科学的新技术手段，如脑机融合，信息视角: 双向闭环，系统视角: 分层融合等，并指出其研究组也提出了层次化体系结构，为脑与机相互融合提供了一个参考的计算框架.
文章结果，作者指出，信息技术在多方面为脑科学提供关键支持, 有助于更有效地认识脑、保护脑、创造脑. 从信息角度, 脑机融合不仅可为脑神经和认知科学家们研究脑结构与功能提供关键的高效实验工具与平台, 也为医学专家研究脑疾病机理与诊断提供重要帮助.
从系统角度, 脑与计算机深度融合后产生的脑机融合系统是一种全新的brain-in-loop的脑机混存复杂系统, 有望突破冯诺依曼体系结构, 促进脑与机器的相互调用、相互学习、相互适应. 从智能角度, 机器智能与生物智能在很多方面形成相互补充、相互增强的势态, 推动人工智能新理论新方法的发展, 并促成类脑智能体和新型智能机器人.
