人工智能作為21世紀具有影響力的技術(shù)，正在包括諸如機器人、語(yǔ)言識別、圖像識別、自然語(yǔ)言處理等諸多L域發(fā)揮著(zhù)重要作用。腦科學(xué)被譽(yù)為“人類(lèi)科學(xué)后的前沿”，認識腦的奧秘是對人類(lèi)的終J挑戰。而更重要的是，腦科學(xué)的發(fā)展將推動(dòng)人工智能科學(xué)從感知人工智能到認知人工智能的跨越。

1.科研從失敗做起。

科研的實(shí)際過(guò)程是充滿(mǎn)失敗的，一系列在無(wú)數次失敗后才成功的故事，啟示我們失敗通往成功的道路是螺旋式的，面對失敗要保持恒心毅力，不斷總結從失敗中吸取經(jīng)驗。

2.什么是認知科學(xué)？

認知科學(xué)是一門(mén)對心智及其過(guò)程進(jìn)行多學(xué)科研究的科學(xué)。如何對心智及其過(guò)程進(jìn)行準確而多面的觀(guān)察是認知科學(xué)的基礎，同樣是巨大的挑戰。認知科學(xué)包含六大研究L域：心理學(xué)，哲學(xué)，語(yǔ)言學(xué)，人類(lèi)學(xué)，人工智能，神經(jīng)科學(xué)。 

3.腦成像技術(shù)的發(fā)展與困境

以觀(guān)察為出發(fā)點(diǎn)，腦成像成為了認知科學(xué)的一個(gè)重要工具。通過(guò)腦成像，可以記錄下腦在認知過(guò)程中發(fā)生的變化，從而直接揭示認知的奧秘。但是由于細胞間錯綜復雜的連接關(guān)系，我們不能進(jìn)一步從微觀(guān)、介觀(guān)、宏觀(guān)層面簡(jiǎn)單理解認知過(guò)程，導致認知科學(xué)遇到發(fā)展瓶頸。

4.生命科學(xué)成像儀器RUSH-I的研發(fā)

為了突破現階段腦科學(xué)觀(guān)察的瓶頸，大視場(chǎng)、G分辨顯微鏡的研發(fā)是現階段的主要任務(wù)。清華大學(xué)牽頭開(kāi)發(fā)研制了超寬、超分、超快的顯微鏡儀器生命科學(xué)成像儀器RUSH-I。RUSH-I是多維多尺度G分辨計算攝像儀器，可以全腦尺度下觀(guān)察到細胞運動(dòng)，為從亞細胞、細胞、組織到器官結構與功能活體研究提供了新工具。

5. 光電技術(shù)在人工智能中的機遇與挑戰

現在的人工智能復雜度急劇攀升、算力需求激增、前算力與能耗大成為人工智能發(fā)展的瓶頸，因此需要尋求光電結合的方式進(jìn)行計算。利用光電技術(shù)顛覆傳統計算范式，從而提升算力。再以清華人工智能（T-AI）結合新一代認知智能，實(shí)現后軟硬件結合完成整個(gè)光電智能計算系統。

6. 戴瓊海老師對同學(xué)們的建議

戴瓊海老師也給同學(xué)們分享了做研究的經(jīng)驗和建議，希望同學(xué)們做研究要緊密結合國際前沿和國家重大需求，做學(xué)問(wèn)要記住問(wèn)題驅使是原創(chuàng )，方法驅使是改進(jìn)，并且學(xué)會(huì )用理科的思維思考問(wèn)題去攻克方式實(shí)踐，更重要是的學(xué)會(huì )哲學(xué)表達。

講座實(shí)錄

科學(xué)研究從失敗做起

2016年2月11日，愛(ài)因斯坦于100年前提出的引力波概念被證實(shí)，其是由兩個(gè)黑洞的合并過(guò)程而產(chǎn)生的強烈的引力波信號。引力波的論證史是一個(gè)曲折的過(guò)程，愛(ài)因斯坦經(jīng)過(guò)提出概念、修正概念、遭遇拒稿、發(fā)現并修正論文錯誤等多次失敗之后，才終將“論引力波”研究成果發(fā)表，而更艱難的引力波的實(shí)驗驗證則經(jīng)歷了100余年的歷史。無(wú)獨有偶，居里夫人發(fā)現鐳的過(guò)程也是J其復雜的，在連續工作4年依然一無(wú)所獲后，居里夫人發(fā)現，也許鐳并不像想象的那樣是一團晶體，而后其發(fā)現器皿中不起眼的污跡便是鐳。所以由此可以看出，失敗是經(jīng)常的，成功只是一瞬間的事情。X射線(xiàn)的發(fā)現同樣是倫琴在多次實(shí)驗失敗的基礎上，不斷改進(jìn)實(shí)驗方法在偶然間發(fā)現的，這發(fā)現的過(guò)程也少不了倫琴能夠敢于打破舊觀(guān)念，提出新概念的創(chuàng )新精神。

這些故事說(shuō)明，失敗通往成功的道路是螺旋式的，所以同學(xué)們在做研究當中會(huì )碰到很多失敗，在這當中我們一定要有興趣，而往往我們會(huì )被失敗打敗，所以我們一定要有恒心有毅力。興趣是暫時(shí)的，毅力是永久的，既然選擇某一方向，要學(xué)會(huì )在復雜的問(wèn)題中找到自己成功的道路。失敗是對追求者的考驗，成功是對追求者的回報。

認知科學(xué)概述

1969年，英國人萊特希爾爵士為國會(huì )提供報告，全盤(pán)否定人工智能的發(fā)展，人工智能陷入寒冬。為了改變人工智能發(fā)展窘境，認知科學(xué)之父朗格特-希金斯提出了包括人工智能、心理學(xué)、數學(xué)、人類(lèi)學(xué)等學(xué)科在內的一個(gè)綜合學(xué)科概念，稱(chēng)之為認知科學(xué)。按照現代定義，認知科學(xué)是一門(mén)對心智及其過(guò)程進(jìn)行多學(xué)科研究的科學(xué)。如何對心智及其過(guò)程進(jìn)行準確而多面的觀(guān)察是認知科學(xué)的基礎，但同樣是巨大的挑戰。認知科學(xué)包含六大研究L域：心理學(xué)，人類(lèi)的G級心理過(guò)程；哲學(xué)，現代科學(xué)的方式與途徑研究思維、意識等；語(yǔ)言學(xué)：語(yǔ)言如何與認知交互、如何形成思想等；人類(lèi)學(xué)，使用認知科學(xué)的研究方法和理論；人工智能，認知模型的計算機實(shí)現；神經(jīng)科學(xué)，認知的生物學(xué)（神經(jīng)層面）原理。

認知科學(xué)是基于假設完成的，但在認知科學(xué)發(fā)展過(guò)程中多次出現先前的假設被后期實(shí)驗推翻的情況，這導致大家對認知科學(xué)產(chǎn)生了疑惑。而腦成像技術(shù)的發(fā)展則為洞悉大腦的認知過(guò)程提供了可能。以觀(guān)察為出發(fā)點(diǎn)，腦成像成為了認知科學(xué)的一個(gè)重要工具。通過(guò)腦成像，可以記錄下腦在認知過(guò)程中發(fā)生的變化，從而直接揭示認知的奧秘。2012年，馬薩諸塞總醫院在science發(fā)文，發(fā)現了腦聯(lián)結的規律網(wǎng)格結構，與電路板陣列類(lèi)似。此網(wǎng)格結構的發(fā)現讓我們初探了大腦的認知過(guò)程，同時(shí)帶來(lái)了新的科學(xué)挑戰。

由于不能準確觀(guān)測細胞間的網(wǎng)格結構是如何錯綜復雜進(jìn)行聯(lián)結的，導致我們不能在微觀(guān)、介觀(guān)和宏觀(guān)層面理解神經(jīng)細胞的工作原理、信息處理方式和協(xié)作認知機制，這導致腦科學(xué)在2015年左右陷入短暫的低谷。在腦成像觀(guān)察時(shí)，需要兼顧大腦的微觀(guān)細胞層面、介觀(guān)環(huán)路層面與宏觀(guān)全腦層面，才能實(shí)現對認知過(guò)程的準確觀(guān)察。這就需要研發(fā)大觀(guān)測視場(chǎng)、G觀(guān)測分辨率的儀器，進(jìn)一步了解細胞與細胞之間的關(guān)系。

腦科學(xué)—人類(lèi)后的科學(xué)

什么是腦科學(xué)

人類(lèi)大腦重約3磅（1.4公斤），由上千億個(gè)神經(jīng)元組成，每個(gè)神經(jīng)元又包含1000多個(gè)分支，共同構成了龐大精細的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )。它一點(diǎn)都不比無(wú)窮宇宙簡(jiǎn)單，可以說(shuō)人類(lèi)大腦的神經(jīng)科學(xué) （Neuroscience） 是“人類(lèi)科學(xué)后的前沿”，認識腦的奧秘是對人類(lèi)的終J挑戰。腦科學(xué)的發(fā)展，對腦疾病的防治、人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展有著(zhù)巨大的推動(dòng)作用。

腦與全身的關(guān)系主要表現在中樞神經(jīng)系統通過(guò)遍布于人體，傳出神經(jīng)信號與器官建立連接，發(fā)揮對組織器官保護機制。而器官通過(guò)免疫系統反饋組織狀態(tài)，也是腦與全身協(xié)調的重要表現。

世界各國的腦計劃

世界各國目前正在積J實(shí)行腦計劃，其中美國和歐盟起步較早。2013年4月2日，美國時(shí)任總統奧巴馬宣布啟動(dòng)“通過(guò)推動(dòng)創(chuàng )新型神經(jīng)技術(shù)開(kāi)展大腦研究”計劃；2013年10月，由15個(gè)歐洲國家參與發(fā)起歐盟腦計劃，但目前已宣告失敗，并準備重新開(kāi)始；2014年，由日本科學(xué)家發(fā)起神經(jīng)科學(xué)研究計劃；2016年2月澳大利亞腦聯(lián)盟正式成立；中國的腦計劃以腦認知功能的解析和技術(shù)平臺為一體，形成認知障礙相關(guān)重大腦疾病診治和類(lèi)腦計算與腦機智能技術(shù)為兩翼的“一體兩翼”布局，具體研究布局還在準備中。當前，各個(gè)國家圍繞統計大腦細胞類(lèi)型、建立大腦結構圖、開(kāi)發(fā)操作神經(jīng)回路工具、了解神經(jīng)細胞與個(gè)體行為的聯(lián)系四個(gè)方面分別開(kāi)展研究。

根據視場(chǎng)和分辨率，通過(guò)將顯微鏡技術(shù)映射到二維坐標系中可劃分為四個(gè)部分，現階段的主要工作是攻克大視場(chǎng)、G分辨顯微鏡中的技術(shù)難題，搜尋這些技術(shù)對新一代人工智能的推動(dòng)作用。清華大學(xué)聯(lián)合浙江大學(xué)、中科院上海光學(xué)精密儀器機械研究所和其他三家單位一起共同研制目標是為超寬、超分、超快的顯微鏡儀器。

儀器研制思路創(chuàng )新與矛盾分析

視場(chǎng)和分辨率本身是一對矛盾，視場(chǎng)越大伴隨著(zhù)分辨率就越低。因此，期望在1 cm2的視場(chǎng)里看到一只鼠的全部腦及其細胞，如果以傳統方式，通過(guò)加工曲面解決視場(chǎng)問(wèn)題是難以實(shí)現的，其加工難度與視場(chǎng)正相關(guān)。另外，面對J大的數據量，相機的帶寬、鏈路傳輸的帶寬、存儲寫(xiě)入的帶寬都面臨J大壓力。后，結合以前做人工智能所積累的經(jīng)驗（無(wú)損信息編碼采集、稀疏集結構學(xué)習、信息重構）設計出適應相面彎曲和計算重構圖像的新方式來(lái)解決此問(wèn)題。經(jīng)過(guò)兩年時(shí)間，課題組共同努力研發(fā)出生命科學(xué)成像儀器RUSH-I，實(shí)現了拍得快、存得下的效果。

生命科學(xué)成像儀器RUSH-I是多維多尺度G分辨計算攝像儀器，可以全腦尺度下觀(guān)察到細胞運動(dòng)，比如實(shí)時(shí)監測實(shí)驗所用的免疫細胞運動(dòng)。并首次對音樂(lè )刺激下的清醒小鼠全腦皮層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )活動(dòng)進(jìn)行G速成像，展示出小鼠全腦皮層、亞細胞級、結構與功能統一 。

RUSH-I為從亞細胞、細胞、組織到器官結構與功能活體研究提供了新工具，并得到國際上腦科學(xué)家們的廣泛認同。利用該儀器所做的相關(guān)工作發(fā)表已經(jīng)發(fā)表在多篇G水平期刊上（如Nature Photonics， Nature Methods， Nature Neuroscience）。

D二代RUSH-I儀器的研制

從2017年開(kāi)始著(zhù)手研究，并于2018年1月搭建完成的D二代儀器RUSH-II，具有400 nm分辨率，準備觀(guān)察大鼠和獼猴的腦部。達到的技術(shù)指標為，視場(chǎng)大小達到1 cm2；分辨率達到0.4 μm；每幀圖像達到3.36億像素；成像幀率達到30幀/秒；數據通量達到100.8億像素/秒，是當前國際上視場(chǎng)大、數據通量G的G分辨率光學(xué)顯微鏡。

當前的國際為流行的四大神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )分別為：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )、脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )。但如何實(shí)現G能效、可解釋、易擴展、具有長(cháng)短期記憶的新一代認知智能成為發(fā)展難題。美國情報系統的Intelligence Advanced Research Projects Activity（IARPA）部門(mén)啟動(dòng)了皮質(zhì)網(wǎng)絡(luò )機器智能MICrONS計劃 （2016），項目經(jīng)費1億美金，被稱(chēng)為阿波羅腦計劃。其繪制出嚙齒動(dòng)物1 mm2大腦皮層中的所有神經(jīng)回路（記錄并測量10萬(wàn)個(gè)神經(jīng)元的活動(dòng)和連接），研究大腦計算方式，并運用這些研究發(fā)現更好地影響機器學(xué)習和人工智能算法。由哈佛大學(xué)、卡耐基梅隆大學(xué)和貝勒醫學(xué)院的研究團隊牽頭，對人工智能發(fā)展進(jìn)行探索。

縱觀(guān)人工智能的發(fā)展，經(jīng)歷了從符號主義到聯(lián)結主義的發(fā)展演變。而自2016年之后，受腦科學(xué)和心理學(xué)等學(xué)科的啟發(fā)，人工智能正在向生物智能的轉變。因此，下一代人工智能將要實(shí)現人工智能從感知決策與控制到認知決策與控制的轉變。

人工智能的需求與瓶頸

現在的人工智能面臨復雜度急劇攀升（比當前超過(guò)30萬(wàn)倍）、算力需求激增、摩爾定律逐步失效等問(wèn)題。當前，算力與能耗成為人工智能顛覆性發(fā)展的瓶頸。要尋求以光三維傳播來(lái)代替硅基的電的一維計算，對材料的要求較G，因此需要尋求光電結合的方式進(jìn)行過(guò)渡，并且，計算媒介的改變會(huì )帶來(lái)顛覆性的變化。

發(fā)展光電技術(shù)的歷史機遇

需求與瓶頸：現有存算分離的電子計算范式無(wú)法滿(mǎn)足人工智能技術(shù)的發(fā)展需要；

理論與算力：已有光學(xué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的理論模型必將推動(dòng)人工智能算力跨越式發(fā)展；

材料與工藝：當前微納光電材料與工藝取得的突破為光電集成研發(fā)提供了條件；

光電技術(shù)引L顛覆性技術(shù)革命

當前我們要利用光電技術(shù)顛覆傳統計算范式，研制采存算一體的光電計算系統，從而提升算力。對比之下，光電技術(shù)的算例G達1014 MAC/s/cm2，而電子技術(shù)的算力僅為1011 MAC/s/cm2。并且功耗提升也會(huì )達到百萬(wàn)倍之多，光電技術(shù)功耗為4×1012 MAC/J，電子3×106 GMAC/W/s。清華大學(xué)在光電上的研究與麻省理工學(xué)院和劍橋大學(xué)、明斯特大學(xué)并駕齊驅?zhuān)�且我校獨特的衍射神�?jīng)網(wǎng)絡(luò )和其他方案有所不同。

光電智能技術(shù)的路線(xiàn)規劃與清華方案

從光電技術(shù)出發(fā)，以清華人工智能（T-AI）結合新一代認知智能，后進(jìn)行軟硬件結合，建立整個(gè)光電智能計算系統。目前，研究中心具有3-5個(gè)國家重點(diǎn)實(shí)驗室，通過(guò)大企業(yè)聯(lián)盟集成攻關(guān)發(fā)揮研發(fā)優(yōu)勢，以滿(mǎn)足國家重大需求、面向國民經(jīng)濟主戰場(chǎng)的原理機樣。

目前，清華大學(xué)腦認知院主要集中在突破神經(jīng)環(huán)路動(dòng)態(tài)成像技術(shù)、揭示神經(jīng)血管的耦合機制、解決腦免疫的百年難題與從腦認知到腦聯(lián)網(wǎng)的顛覆性突破四大科學(xué)研究上。當下，我們結合工作基礎，制定清華方案，所做的工作主要包括腦觀(guān)測、腦健康、腦模擬與腦認知，體現學(xué)科之間的交叉融合，實(shí)現產(chǎn)學(xué)研創(chuàng )新。

戴瓊海老師對同學(xué)們的建議

論壇后，戴瓊海老師也給同學(xué)們分享了做研究的經(jīng)驗和建議，希望同學(xué)們做研究要緊密結合國際前沿和國家重大需求，做學(xué)問(wèn)要記住問(wèn)題驅使是原創(chuàng )，方法驅使是改進(jìn)，并且學(xué)會(huì )用理科的思維思考問(wèn)題去攻克方式實(shí)踐，更重要是的學(xué)會(huì )哲學(xué)表達。

研究者可分為三類(lèi)，分別是牛人、G人和神人，他們分別對應著(zhù)自己的特質(zhì)：做一研究做到J致、做別人做不到的事和做別人想不到的事。

同時(shí)，要胸懷寬，境界G，眼光遠，不要讓?xiě)鹦g(shù)的勤奮掩蓋了戰略上的懶惰。正如德魯克所述，戰略不是研究我們未來(lái)做什么，而是研究我們今天做什么才有未來(lái)。