在上周于美國硅谷舉行的年度Hot Chip大會上,創(chuàng)業(yè)家Phillip Alvelda在專題演說中表示,研究人員正努力揭開人腦運(yùn)作的基礎(chǔ)奧秘,他們的付出除了有助于運(yùn)算技術(shù)的突破,也會為醫(yī)療領(lǐng)域帶來貢獻(xiàn);他最近正在做的事情,是找出神經(jīng)科學(xué)與電子學(xué)的交集。電子設(shè)計模塊
Alvelda協(xié)助組織了一個研究項目,開發(fā)可植入人體的神經(jīng)-電接口(neural-electrical interface);他最近還創(chuàng)立了一家公司,其遠(yuǎn)大目標(biāo)是打造數(shù)字版本的海馬回(hippocampus)與小腦(cerebellum)。他在專題演說中表示,研究人員現(xiàn)在已經(jīng)可以追蹤高達(dá)150萬個神經(jīng)元中的訊號,也就是一只老鼠的整個大腦皮質(zhì):“我們能將一個影像放在老鼠面前,然后讀取老鼠的大腦運(yùn)作程序…以著手解開實(shí)際的神經(jīng)編碼。”
“信息在大腦中是如何被編碼,仍是未解之謎;也許那并不是一種訊號編碼或是切換(就像是今日計算機(jī)中所使用的),而是基于多個訊號抵達(dá)一個共享頻道的相對時間;”Alvelda指出,神經(jīng)信息論(neural information theory)的研究是從2009年左右展開。
而他也指出,今日的深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)如Amazon的Alexa、IBM的Watson以及Facebook的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)等相對較為孤立(siloed),無法推廣至他們自己的領(lǐng)域之外:“我們的學(xué)習(xí)系統(tǒng)需要一個通用的、與感測和記憶整合相關(guān)的編碼。”
其他與會專家也同意,與大腦估計耗電僅30W、相當(dāng)于GFlops等級運(yùn)算的能力相較,今日的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相對較粗陋。曾參與設(shè)計Microsoft最近發(fā)表之Brainwave機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的資深計算機(jī)架構(gòu)師Doug Burger表示:“大腦建立于我們只理解了一部份的運(yùn)算模型上,所有這些深度學(xué)習(xí)方案都是朝著不同的方向前進(jìn)。”
“我們需要突破性技術(shù),回歸到生物性運(yùn)算模型,或是投資其他新的模型、找到新的摩爾定律(Moore’s law);”Burger在Hot Chips大會上接受采訪時表示:“生物性模型的優(yōu)勢在于我們知道某一種已經(jīng)存在的,但我們還不知道深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有多少數(shù)字余量(digital headroom)。”
而Alvelda則認(rèn)為,海馬回扮演的角色是大腦的積分器(integrator),將子AI (sub-AIs)整合到元AI (meta-AIs)中;他創(chuàng)立的新公司Cortical.ai就是想打造這樣的系統(tǒng)。這家公司還很新,連總部辦公室都還沒有;其目標(biāo)還包括打造模仿人腦的小腦之預(yù)測性系統(tǒng)。
“只在過去幾年內(nèi),我們就已經(jīng)知道小腦擁有比人腦其他部份更多的神經(jīng)元,所以小腦不只是用來做為運(yùn)動控制的精細(xì)化;”他表示:“小腦與整個人腦相連,現(xiàn)在被認(rèn)為有助于預(yù)測認(rèn)知過程的未來狀態(tài)。”例如知道如何接住一顆球。
神經(jīng)工程產(chǎn)業(yè)誕生
Cortical.ai的工作在很大程度上依賴Alvelda協(xié)助美國國防部高等研究計劃署(DARPA)展開的一項研究項目──神經(jīng)工程系統(tǒng)設(shè)計(Neural Engineering System Design,NESD);該項目是美國前任總統(tǒng)奧巴馬(Obama)的人腦計劃之一部份,目標(biāo)是在三年內(nèi)開發(fā)鏈接神經(jīng)與電子的可植入式接口,期望可利用現(xiàn)有技術(shù)達(dá)成的方式,對人腦輸入較高質(zhì)量的視覺與音頻數(shù)據(jù),恢復(fù)用戶的視力與聽力。研究人員想要將透過光學(xué)鏈接,將視覺數(shù)據(jù)傳遞給大腦(來源:EE Times)
“所有讓這種接口可行的技術(shù)都有了,但卻是由不同的公司或大學(xué)主導(dǎo)掌控;”Alvelda表示,為了NESD項目,他拜訪了80個實(shí)驗室并主持了好幾場工作坊,而這項研究將可利用在廣泛的技術(shù)上,包括薄型化的CMOS電子探針數(shù)組、光子、生物兼容封裝,以及基礎(chǔ)神經(jīng)科學(xué)。
“我們正在培植發(fā)展十分快速的神經(jīng)工程產(chǎn)業(yè),我們已經(jīng)有幾百家機(jī)構(gòu)以及數(shù)百位參與者──我們已經(jīng)成功催生了一個新產(chǎn)業(yè);”他指出,Tesla的創(chuàng)辦人Elon Musk還有一群包括Google在內(nèi)的公司,在這個產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域投資了約7億美元。
在NESD研究項目的基礎(chǔ)上,Alvelda表示新創(chuàng)公司Cortical.ai的目標(biāo)是,讓思想突破肉身的限制而釋放,例如可以想象一種虛擬現(xiàn)實(shí)(VR)技術(shù),能直接寫入人的感官;這種能力將帶來廣泛的影響:“如果電信業(yè)者與媒體能直接接觸你的思想、感情與感官,會是什么樣子?”他也曾經(jīng)創(chuàng)辦過一家智能型手機(jī)廣播服務(wù)公司MobiTV。
Cortical.ai的愿景恐怕非常昂貴,但是Alvelda看好將AI系統(tǒng)結(jié)合在一起的潛力,期望將能提供“數(shù)字版本的同理心(empathy)”,也就是倫理與信任的基礎(chǔ):“到時候AI會變得真正強(qiáng)大。”