IDG资本投资人与神经科学专家、前沿科技创业者进行了一场高强度、高信息密度的对话。整个过程高能，术语飙升。从1943年早期基于神经元的机器学习数学模型，到人工智能巨头Hinton提出的可能成为CNN替代品的“胶囊网络”，再到最近提出的“意念手写”脑机接口斯坦福团队...几十年来，神经科学在人工智能的研究过程中扮演着重要的角色。在人工智能的发展过程中，研究人员一直在尝试模仿大脑的功能，利用大脑的工作机制搭建神经科学与人工智能之间的桥梁。它可以将大脑中想象的“笔迹”转化为屏幕上的文字，准确率达99%以上。来源：Nature如果说人工智能代表了当今最前沿的技术，那么支撑其发展的基础科学——脑科学，就是最初的研究动力。从基础科学的角度，脑科学运用生命科学、物理科学、信息科学等综合手段，从分子、细胞、心理学、计算网络等多个层面研究神经系统；而从前沿技术来看，以脑机接口、类脑芯片为代表的交叉学科的发展，将脑科学推向了时代的前沿。可以说，如果没有神经科学的重大理论突破和对智能生物的原始认识，人工智能的“智能”可能就是一个黑匣子。那么究竟什么是“智能”，它与脑科学有什么关系呢？近日，IDG资本合伙人牛奎光、商汤科技联合创始人兼CEO徐力与清华-IDG/麦戈文脑科学研究所研究员卢白教授就“人脑VS智能”展开热烈讨论.三人从科研、资本、企业等不同角度探讨了当前加快基础科学研究与技术产业化融合的路径和建??议。从左至右：IDG资本合伙人牛奎光、国际知名神经科学家陆白教授、商汤科技联合创始人兼CEO徐立脑科学VS人工智能：相互促进、相互博弈的“深度学习算法”，本质，它是在学习人脑的生物组织，虽然不是全部，但实际上是在学习生物的方式。其实从生物学的角度来说，它也可能为IT提供很多支持。没多久对话开始，IDG资本合伙人牛奎光梳理了人工智能与基础生物学的关系，基础科学对前沿技术的重要性不言而喻。类脑计算机如雨后春笋般涌现，对脑科学的深入研究是其背后的推动力。计算或开发新算法。那么，脑科学的重要性体现在哪些方面呢？它与人工智能的联系在哪里？首先，脑部疾病的治疗是最需要解决的方向。脑机接口就像打开了人机交流的大门，让四肢瘫痪的人用大脑控制仿生假肢，让语言障碍的人说话。比如去年备受关注的马斯克“三只小猪”实验。马斯克的Neuralink公司通过将脑机接口设备植入仔猪大脑，展示了实时读取大脑活动信号的技术。不仅如此，未来人类很可能会利用脑机接口来对抗癫痫、重度抑郁症、自闭症、阿尔茨海默病、帕金森病等目前无法解释的神经系统疾病。第二，提高人类的学习率。人机交互可以提高人脑的反应时间。比如，当你开车来不及转弯时，一个稍纵即逝的念头，机器可以帮你快速操作方向盘，秒踩紧急刹车。“脑科学的研究主要集中在五个领域，”卢白认为，“感知、运动、记忆、情感和认知。其中，感知和运动是相对成熟的领域。它们将大脑的电信号转化为运动信号，深度学习算法也在类似地处理信号。”在陆白看来，基于过去二十年科学界对神经科学的深入研究，感知和运动相对成熟；记忆是目前发展最快的领域，其机制有望达到新的高度。突破。但如果说感知和运动是脑科学和人工智能的大融合；那么剩下的三个方面就是两者相互较量的地方。因为情绪和情感不是计算机所拥有的，它们的神经回路、神经递质、分子、基因等都被研究透彻了，鲁白所说的“情感与情感”就是强人工智能（AGI）的体现。认知是人类最想知道但进展不大的领域。而AGI代表“理解和思考”，具有类似于人类认知智能的表现。得益于深度学习的快速发展，机器的感知能力ne智力有了很大的提高。在过去的十年中，感知智能与认知智能之间的关系已被业界广泛接受。全球顶级研究机构微软、谷歌、IBM以及中国下一代人工智能的统筹规划，都将感知智能和认知智能作为未来研发的主要目标。要知道，人脑本身就是一台神奇的电脑！它能够以高达每秒6×10^16位的速度传输大量信息。因此，脑科学一直被视为人类认识自然现象和人类自身的“终极前沿”。无论是可以敲代码写论文的GPT-3，还是可以将大脑中的笔迹转化为屏幕上文字的“创意脑机接口”。可以说，大脑是通用人工智能强大而独特的“游戏对象”。全球范围内掀起了新一轮的科学研究范式浪潮。中国如何突破？“当我去年看到这个时，我感到很震惊。”牛奎光提到过这样一个案例，“人工智能其实可以帮助做蛋白质展开，使用DNA序列成功预测蛋白质折叠。在此之前，这个问题已经在生物圈中研究了50年。这一“诺贝尔奖”里程碑被《自然》杂志评价为：它可能会改变一切。“这已经形成了科学研究范式的重大变化。大多数科学家还没有意识到这个问题，但少数更先进的科学家已经开始意识到了。”陆白补充道。科研范式的转变要求科研思维方式、行为方式和科研组织方式发生相应的变化。从古至今，许多科学都提出了自己的“范式”准则：亚里士多德赋予它们演绎法，培根强调归纳法，牛顿善用实验……今天呢？它可能不需要技术、经验甚至假设。基于大量数据，我们的科研范式正在悄然发生变化。“还有一波，是借鉴脑科学的。”对此，作为人工智能领域的领先实践者，商汤科技联合创始人兼CEO徐力从计算机的角度补充道，“我们所说的深度学习，其实是一种超大数据归纳的方法..可以看作是原系统是一个推演到极致的推演。你可以想象，技术推演的边界。大数据是一个归纳。更大的极致。”“AlphaFold2积累了大量的数据，只知道序列就可以分析蛋白质结构，这已经形成了科研范式的重大变革。人类有20000多个基因，对应20000多个蛋白质可能被快速分析通过AlphaFold2这样的人工智能系统，可以知道蛋白质之间的相互作用，也可以根据结构找到小分子药物靶点，自然可以应用于脑部疾病药物的研发。”陆白从科学的角度解释道。那么，这仍然是“西方”范式吗？在徐立看来，在这样的情况下，中国会有更好的发展机遇。而在这种新兴的突破范式下，中国已经拥有了支持原始创新的全新天然土壤。作为最早打破传统科学研究范式的地方之一，脑科学已经形成了支撑创新的沃土。除了世界各国相继推出的脑科学计划和政府的大力投资，以IDG创始人兼董事长麦戈文先生和IDG资本为代表的民间捐助也成为不可或缺的推动力。2011年，在清华大学百年校庆之际，麦戈文先生与清华大学签署协议，成立清华大学-IDG/麦戈文脑科学研究所。同年，他还向北京大学和北京师范大学捐赠了IDG/McGovern。脑科学研究所。2021年4月22日，IDG资本与清华大学宣布，将继续携手探索，助力中国脑科学基础研究和未来发展。2021年，清华大学常务副校长王锡勤与IDG资本创始董事长熊晓革在“IDG资本-清华脑科学发展基金捐赠仪式”上合影留念“凝聚共识是一件非常重要的事情。“陆白表示，作为IDG/麦戈文脑科学研究所的研究员，他对中国脑科学的发展有着清晰的见证，“清华脑科学的崛起与麦戈文和IDG资本有着非常密切的关系。整个脑科学称之为IDG/麦戈文脑科学研究所。”此外，脑科学作为一项长期投资，不仅受到资本界和科研界的关注，也受到企业界的关注，比如徐莉就参与了清华大学脑科学研究所的相关工作突破“逃逸速度”的企业，可以在创新宇宙中畅游牛奎光回忆起多年前的一件事，准确地说，是2014年——人工智能还没有产业化的时候。向徐立请教人工智能产业化后竞争激烈怎么办。他给我打了个比方。如果我们要建立一个猫脑智能等级系统，那么在创业的时候可以做两件事。第一种是训练猫抓老鼠，做应用；二是将猫的大脑提高到猴脑的智力水平。其他人都在做第一个，商汤科技也在做第一个，但更重要的是做第二个”来源：Neuralink“因为如果我们要做的是摘水果，我们只有猫的大脑，只能抓老鼠，我们要把它升级成猴子的大脑，这是我们要做Extend的最底层。”徐力说。秉持着这样的理念，徐力带领团队利用神经科学的机制，做人工智能。”真正能带来不对称优势的核心能力在于不连续的跳跃。真正的突破在于您需要升级它们才能实现生产力。刚才讲的是产业红线。”在徐莉看来，“原创的投入一定要足够大。如果你真的把原创作为核心竞争力，你的投资密度一定要足够大，也就是逃逸速度。在地球上跳跃总是吸引你。但是当你的速度达到宇宙速度的时候，你会感觉到没有引力，所以单点输入的密度一定要高而且要稳。”其实，创新的真谛可以追溯到生物学。生物选择的核心观点是，种群间的竞争只是表象，更重要的是种群内部的竞争。类比企业也是一样。不同企业之间存在竞争，企业内部不同部门之间也存在对有限资源的竞争。生物竞争是自然淘汰，适者生存；企业也是市场淘汰，优胜劣汰。牛奎光说，“创新基本上就是打破共识，做科研也是一样。旧的共识被打破越大，新的共识就会同时形成，因为只有形成新的共识，企业才能走得更远。”会有价值，新的共识会更有价值。大公司的价值会更大，当然难度也会更大。”“只有做一些和别人不一样的事情，才能在这个地方找到产业的机会，才会有资源短缺，才会形成壁垒。创新就是形成不对等的资源缺口，进而实现生产力的重大突破和实现。”“作为一家“适者生存”公司的CEO，徐力也是这么认为的。但必须承认，创新不可能靠企业或科研机构独立完成，需要有包括资本在内的完整生态网络支撑。企业是创新的主体，大学可以提供创新的动力，资本负责寻找打破共识的人。三者联系在一起，就会产生非常积极的效果。那么，中国目前的市场环境是否到了支持原始创新研究的阶段？答案是肯定的。首先，企业自身正在走以原创产生竞争力之路。其次，市场环境允许基础研究做无用的研究，因为从创新的角度来看，这是在探索我们认知的边界，创造“逃逸速度”。据统计，从过去五年人工智能的兴起来看，脑科学公司也伴随着这一现象如雨后春笋般涌现。这不仅是科研界、投资界、企业界三方的共同努力，更是国内对脑科学重要性的前所未有的共识。《EscapeVelocity》蓄势待发，突破最后一道创新壁垒。
