專訪中科院院士張旭：腦科學與 AI 的“前世今生”
“做研究也是要成癮的。”中科院上海分院副院長張旭忍不住笑了起來。
在普通人眼中，基礎科研晦澀難懂、冗長乏味，不過，在張旭看來，這卻是一件十分浪漫幸福的事情。從第四軍醫大學到瑞典卡羅琳斯卡醫學院再到中國中科院，成為院士，張旭數十年來長期從事神經系統疾病的分子細胞生物學機理研究。
對於大眾來說，基礎科學也許不太“接地氣”，張旭總是試圖用更形象的語言去介紹他的領域。就像曾經在一個報道中，記者問他如何介紹自己的科研。他說：我研究痛。“我們如果理解一個人的神經元水平和分子水平，就可能就會找到一些藥物的靶點，一些診斷的標誌物，可以幫助臨床。”他這樣解釋自己做的事情。同時，他也提到了這件事情的難度係數：“神經系統疾病都是比較複雜的。實際上神經系統在正常狀態就比較複雜，所以對該類疾病的研究存在‘理解正常才能理解異常’的雙重難度。”
基礎研究深奧，時間也拉得比較長，所以做基礎科研的學者總有異於常人的堅持——往往一個好的科學家終身都在研究一個或者幾個重要的科學問題以求其答案。作為這樣的一個過來人，張旭回想起在瑞典的求學時光和回國後的助教、教授等日子，思緒像老電影一樣放開。
“科學家最幸福的事情。”這是他的總結。
這種幸福體現在兩個方面。一是“發現新大陸”的激動。”你是第一個知道某一個新知識的人，而且你會迫不及待地想把這些知識傳授給別人。”他說。二是做基礎科研讓人成癮的過程。“很多基礎科研完全是全新的，沒有可以經驗跟隨，而且也並不高大上。所以可能別人會用半信半疑的眼光去看你。但你的工作被人家認可並跟隨後，你會感到寬慰和激勵，然後繼續向前走。”他說。
與很多人印象中科研工作者較為呆板的形象不一樣，張旭並沒有沉寂在基礎科學理論的層面，而是很開放活躍地與多學科的人才，多領域的人士打交道。張旭除了科學家，還是一位行政管理者。”我其實和政府、同事、學生、家長、病人、醫生、企業家、投資人都有互動，期間產生了很多的思想碰撞。也許大家有同一個目標，但卻有不同的想法和做法。”他說。
思維的碰撞或者跨領域的交流讓張旭並不是閉門造車，相反，他對當下的熱門技術也是行家。是的，張旭對 AI 也頗有見解。一方面，人工智慧中的神經網路理論其實和神經科學的一些邏輯類似。另一方面，張旭所在的生物學科和醫療緊密的連在一起，而 AI 醫療也是一個熱門話題。
說起 AI ，張旭有他自己的見解。很多人都喜歡說 AI + 醫療，不過張旭特別強調應該是醫療 + AI。從張旭所在的神經學、腦科學領域，他解釋了他的觀點：“腦科學和 AI 的結合根本還是要解決醫學問題。”他曾表示腦科學和神經科學這樣的基礎科學對於當代社會的發展有著不可替代的巨大作用，甚至可以將腦科學稱為人工智慧的鼻祖。比如，如果我們能對腦連線瞭解更多的話，將對人類認識腦和發展人工智慧產生重大影響。其實，腦科學與人工智慧的關係並不難理解，就像我們平時將人工智慧系統稱為“機器大腦”。
我們也許可以簡單的理解為“腦科學其實是人工智慧誕生的重要元素之一”。那麼，人工智慧其實也會反作用於這個學科的發展，這時候就必須要體現張旭說的“解決醫學問題”。這個“醫學問題”包括效率等。首先，除了技術與具體應用結合的問題，他表示資料數標準化是首先值得注意的。“大多醫院用的裝置不一樣，產生的資料也不一樣，這種情況下很難講技術標準化。從技術本身角度來講，這個是一個逃不了的過程。”張旭提到醫學資料龐大複雜，這對演算法的要求、模型的訓練等都是挑戰。當然，他強調了 AI 與醫療的關係目前說不上取代。“醫生給予的人文關懷是醫療中最有溫度的一部分，這個機器沒法替代。”他說。
而對於目前很火的 AI 市場，張旭也表達了自己的看法。雖然做 AI 的公司很多，但他始終堅信“突破和創新”才是一個 AI 時代引領者的必備素質。“要走別人沒有走過的路。”他說。
我們可能更多的將 AI 劃分為應用科學，但其實所有的 AI 應用都離不開基礎科學的融合。而對於國內基礎科研較缺乏的現狀，張旭認為還需要更好的研究環境，以及人文環境：“我們的學生在研究過程中，不應該為了發文章而痛苦，而是應該為發現而感到自豪。這一點我們國家需要多一些方式來支援他們少一點功利性，激發那種探索的激情和創造的氛圍。”
當提及張旭所在的上海，他對這個城市的創新有很中肯的評價。首先，他對上海所具有的創新能力表示興奮，“以我接觸較多的生物醫藥和積體電路為例，這兩個領域積累了相當的功底，因此在未來的發展方向中，會有很大的人才號召力。”他說。然而，上海也有明顯的短板。他認為，上海缺乏計算機人才、而且上海對於年輕人來說生活成本比較高。所以對年輕人要有更多關愛才能使他們安心做一些愛做的事情。”上海需要考慮如何吸引更多的高尖青年人才，同時還能留下中間這部分建設上海的人才。“張旭說。
