50 年后 AI 和计算机会变成什么样,脑神经科学家这么说

摘要

随着「光遗传学」以及「神经液态环境」等前沿技术的成熟,人工智能所依赖的神经网络,甚至计算机架构本身都将发生巨大变化。

谷歌 AlphaGo 横扫亚洲围棋顶尖高手之余,也将 AI 人工智能的概念推广至全球。近两年科技公司不是已经「All in AI」,就是正在「All in AI」的路上。人工智能想要达到人类的智力,正如 AI 背后的深度神经网络模仿的是人类大脑的神经网络架构,脑神经科学的发展,对人工智能技术有着巨大影响。

11 月 12 日,极客公园前沿社活动邀请到认知神经科学之父迈克尔·加扎尼加(Michael S. Gazzaniga)教授,与暴风集团董事长&CEO 冯鑫、豆瓣创始人&CEO 阿北、和缓医疗董事长&CEO 李宇、航旅纵横创始人薄满辉等嘉宾一起分享脑科学的现在和未来。此次近场研究还特别邀请到 ThinkPad 作为前沿社思考伙伴,一同感受思考的碰撞,共同见证时代的进化。

加扎尼加教授表示,脑神经科学研究的挑战在于简单动作的背后是无穷的排列组合。例如,一个简单的勾勾手指的动作,只需要 300 个神经元即可完成。但是,同样的动作,同样的 300 个神经元,它们完成这个动作的排列组合却有 2 万个之多。

现在用于人工智能的深度神经网络的原型,来自之前脑科学专家对人类大脑神经网络的理解。目前,新的「光遗传学」(Optogenetics)能够模拟并提取单个神经元的计算,以及神经元线路和神经元网络的计算能力。如果技术成熟,意味现有的深度神经网络架构将面临革新。

硅谷巨头如伊隆·马斯克和马克·扎克伯格,都在近年来开始投入到脑机接口(BMI Brain Machine Interface)技术的研发中。其中,植入式脑机接口虽然有效,但是由于对人类大脑会产生较强的伤害,并且容易被大脑排斥而困难重重。加扎尼加介绍了一种新的技术,创造一个模仿大脑的液态环境,在这样一个液态环境中,电子信号和神经元的交换或许将更为自由和安全——这将改变脑机接口技术的进程,甚至改变未来计算机的架构。

下面来看看认知神经科学之父迈克尔·加扎尼加教授的分享精华:


图片来源:Center for Brain Health

打开极客公园App阅读更多内容

最新文章

极客公园

用极客视角,追踪你最不可错过的科技圈。

极客之选

新鲜、有趣的硬件产品,第一时间为你呈现。

顶楼

关注前沿科技,发表最具科技的商业洞见。