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类脑功能 与智能研发……[10P]
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类脑功能 与智能研发……[10P]
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发表于: 2023-11-29
— 本帖被 妞妞乐乐 执行加亮操作(2023-12-06) —
最近,我和自己的学生在研讨关于人类的类脑功能的开发与人工智能研发的走向。或有感触!在此交流一二,供关注者们思考。
“脑科学与类脑科学研究”(Brain Science and Brain-Like Intelligence Technology)简称为“中国脑计划”,主要有两个研究方向:以探索大脑秘密、攻克大脑疾病为导向的脑科学研究以及以建立和发展人工智能技术为导向的类脑研究。
医学家对脑科学和类脑科学的研究,从来没有像今天这样受到高度关注。人们关注的焦点,主要有两个:一是人的大脑细胞中大约有一千亿个神经元。这是怎样构成对人大脑功能的构建?以及当人的大脑神经出现问题和错乱时,他的组织学原因究竟是如何造成的?这些原因,至今尚未弄清楚。二是有研究者将人的脑干细胞移植于小白鼠身上,发现小白鼠的智力有所明显的提升。产生了许多奇妙的现象,这些都构成了脑科学的功能研究的现阶段。
医学家对脑科学和类脑科学的研究,早期目的是想了解和治疗困扰人类的复杂脑部疾病。如:精神分裂症,自闭症,忧郁症等。合适的研究模型是必不可少的。并且为了精准的反应大脑的原貌,对大脑的神经模型的研究非常细致。然而在类大脑的培育方面却没有取得什么令人惊喜的新进展。更多的医学家与科学家近期还是关注于多功能的干细胞研究。
既然人的精神与心理疾病,常常会使患者痛苦不堪!并且,成为人类致死的主要病因。那么,医学家在研究中使用活跃的人类神经组织是否合乎道德?如果我们培育出拥有意识的类大脑,并使用它们是否会违反道德伦理?这也成为困扰人们的主要问题。而类大脑的培育方法和人的其他类器官的培养大体相同,如:类眼,类耳,类肠道,类肝脏和类肾脏等。
医学科学家在特定条件下,培育多功能干细胞。使其分化成特定的细胞类型。例如:在培养类大脑时,我们可以使其具备特定的脑区功能,各脑区,甚至能够与其有限的方式组合在一起。这些立体类大脑中包含不同类型的细胞。研究意义,无疑比培养皿中一团完全相同的细胞重要的多。目前,类大脑的研究正变得越来越复杂。
最近,美国哈佛大学在实验室用光线照射研究视网膜细胞与脑细胞共同组织的类脑区时,记录到了神经活动。说明类大脑能够对外界的刺激做出反应!这些可能都要算是类脑研究的重大进步了。
另外一个研究方向,是培养类脑细胞的嵌合体。既将人的脑干细胞植入到动物,通常是小鼠的大脑中。这些脑细胞多为脑干细胞培养而来。而非人类身上直接采集。他们在看这些脑干细胞的移植与培养后,并且通过研究对比得出类脑细胞植入后的小鼠学习力和智力的能力明显得到了提升。
最新类大脑的研究,是与智能化和人工智能的发展结合到一起的。假如,这些研究能够产生某些自主的意识和形成知觉与智能,那么这又将意味着什么呢?通常,这些能力的培养,过去往往只能在人类身上找到。而未来则可能不仅在人类身上可以找到,还会在其他物体上,是否能形成具有意识的类人类和类大脑呢?
可以说,目前对类大脑的研究已经步入了十字路口!遗传工程学和临床医学科学家的研究与网络和人工智能的研究如果结合到一起,那将是一个非常难于预料的发展前景与未来。
可以关注的是,当前人工智能未完全采用类脑智能面临的主要难题:一是视觉感知难。机器人的眼睛常常依赖于机载的摄像机来采集视觉图像。自然条件下,视觉图像由于光线、视角、物体运动等多类不稳定因素的综合影响很难被准确识别。二是沟通交流难。机器人依靠传感器收集外界声音信号,通过语音识别系统和相关处理技术将信号进行分析解读。在嘈杂的现实环境中,现有的语音识别技术很难成功而高效地实现语音识别、理解和处理操作。三是人工大脑思考难。机器人的“大脑”是一个智能终端,负责着繁杂的计算任务以及信号接收、指令下达等重要功能。同人类一样,机器人没有“大脑”或者“大脑”不太灵光都使得行为迟缓,甚至整个机体“瘫痪”。四是稳定行走难。区别于机械臂等固定作业的机器人,类脑智能机器人的应用一定是个动态过程,换句话说,机器人要有一条坚固、灵活的“腿”。机器人的“腿”不在于长短、粗细,更关注的是其稳定性、自由性。
可以预期的是人工智能,在类脑智能方面的突破,将会改变许多医学领域中的难题。在医学领域中的广泛应用将成为人工智能的主要发展方向。在临床诊断的辅助医疗机器人方面,都会有许多令人惊奇的进展,这可能将是未来十年最值得期待的一件事情。
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辛苦了,感谢您无私奉献的精神!
2023-12-06
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沙发
发表于: 2023-11-29
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类脑功能和智能研发是当前人工智能领域的热门话题。类脑功能指的是模拟人脑的神经元和神经网络,以实现类似于人类的认知、学习、推理和决策等能力。而智能研发则是指利用类脑技术来研发智能机器人、智能家居、智能医疗等领域的创新应用。
类脑功能和智能研发具有很大的互补性,类脑技术可以为智能研发提供底层技术支持,帮助开发更加智能化的产品和服务。同时,智能研发的需求也进一步推动了类脑技术的发展和应用。二者的结合可以实现更加复杂、高效的人工智能应用,推动人工智能技术的进一步发展和应用。
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