“克隆猴”主創蒲慕明：AI應用進入瓶頸，企業應關注腦科學技術
“近兩年全世界興起的浪潮除了人工智慧，還有腦科學，歐美、日本紛紛掀起由國家主導的腦科學計劃，我們中國腦計劃也已經籌備已久，包括一機兩翼，所謂一機指"介觀全腦神經連線圖譜"，兩翼則是腦疾病診斷和治療以及腦啟發的人工智慧（AI）”，11月4日下午中科院院士、美國國家科學院院士、中科院神經科學研究所所長蒲慕明在2018騰訊WE大會上表示。
據悉，WE大會是騰訊公司致力於探索和分享網際網路和科技界最前沿的思想和技術的跨界創新平臺，截至今年已舉辦第6屆。
作為國際著名神經生物學家，蒲慕明院士在長達40多年的研究生涯中，在神經科學的多個領域中都做出了開創性工作。1999年，他建立中科院神經研究所並擔任所長至今，曾獲得格魯伯神經科學獎、Ameritec獎等眾多獎項。
今年初，中科院神經所克隆出世界首例體細胞克隆猴“中中”和“華華”引發全球關注。據蒲慕明透露，目前“中中”和“華華”生長狀況良好，“放在一群猴子裡很難區分出中中、華華和普通猴子”，而在年底之前中科院神經科學研究所將公佈一批新的克隆猴，“這是帶著腦疾病的克隆猴，相比原始克隆猴是更大的進展，因為這意味著我們可以開始做醫藥研究了。”據悉該技術將有助於更好地研究靈長類動物大腦，以及帕金森症等神經疾病。
蒲慕明講解“克隆猴”
此外，另一個由蒲慕明主導的備受關注的專案是中國腦計劃（腦科學與類腦科學研究計劃）。此前，蒲慕明在接受媒體採訪時曾透露，中國腦計劃的第一大獨特亮點便是，“中國腦計劃把腦疾病和腦啟發的人工智慧（AI）放在特別優先的位置，而不是作為在我們更加完整地理解腦之後的長期目標。實際上，神經科學已經可以為這兩個領域帶來有用的貢獻。”
中國腦計劃亮點
11月4日的2018騰訊WE大會前，蒲慕明向南都記者表示，人工智慧與腦科學兩個領域要融合儘管困難但很有必要，“目前的人工智慧仍屬於專用人工智慧，在應用方面已經面臨瓶頸，企業想要發展10年15年還能夠走在前面，現在必須考慮投入相當的科研力量，去做前沿內腦研究方向的工作。”
與此同時，施普林格·自然集團（Springer Nature）旗下的自然科研（Nature Research）與騰訊公司宣佈，將針對青年科學家群體，推出“自然科研全球影響力大獎（Nature Research Awards for Driving Global Impact）”。據施普林格·自然出版集團總編輯Philip Campbell介紹，2019年自然科研全球影響力大獎將聚焦於腦科學。
蒲慕明接受記者採訪
以下為2018騰訊WE大會前，南都記者就“腦科學研究與當下人工智慧發展”對話蒲慕明。
南都：您怎麼看待現在國內人工智慧技術以及應用的情況？
蒲慕明：人工智慧現在是非常紅火，如火如荼，中國成為目前人工智慧技術應用的最大國。所謂應用指的是，西方國家發展出來人工智慧新方法、機器學習新方法，我們用在各個行業， 而且我們人口多，我們企業的網際網路發達，這些應用得非常快， 所以我們將會成為世界最大的人工智慧應用國。
南都：目前國內人工智慧發展面臨最大的瓶頸是什麼？
蒲慕明：人工智慧現在很多侷限，首先我們都知道目前的人工智慧是非常專用的，它都是針對特定的功能，屬於專用性的人工智慧，而不是通用的人工智慧，而人類的智慧是非常通用的智慧，你可以做任何事情，你學會了一件事情會學舉一反三，這是人工智慧成長做不到的事情。
所以放眼將來，我們欠缺的是下一代人工智慧前沿工作。我們現在說人工智慧前沿都在歐美， 人工智慧應用我們最發達，但是你要想10年之後，15年之後的情況。現在人工智慧的應用已經到了瓶頸了， 下一步， 我們就必須要想到前沿工作， 就是內腦人工智慧， 因為只有人類大腦才是真正的智慧，在進化過程中發揮了最高極限的智慧。為什麼人這麼少的能量可以做這麼多事情，大腦的結構是什麼？ 中國腦計劃裡很大一部分就是針對前沿工作。
南都：腦科學跟人工智慧會怎麼相互結合、起到相互推動的作用?
蒲慕明： 如果要把人類大腦完全弄清楚再來搞人工智慧，這可能要上百年數百年都搞不清楚， 但是我們已經知道的腦科學的概念 可以用到人工智慧上。 事實上人工智慧過去有幾個大的發展，包括最近的深度網路發展，都是從腦科學中非常簡單的概念上得到的啟發，而腦科學現在還有很多概念沒有應用到人工智慧和機器學習上面。比如說現在的機器學習需有大資料來監督學習，人腦則不需要。
南都：機器學習和人腦學習的區別在哪？
蒲慕明：現在的機器學習的方法跟人腦大不相同。比如說人腦的網路可以在學習過程中不斷的修剪改變。現在機器學習不能夠改變網路結構，它只能改變我們連線的權重。
機器學習完全是監督學習，一定是要看你這個學習的過程中出來的結果，跟你標記的結果合不合，不合的話再重新改變。人腦有一套非監督學習的辦法，可以很有效的在不監督的情況之下，自己找到最佳的途徑，這個計算模式跟現在的人工智慧的網路模式大不相同。
所以我們要從人的非監督學習中瞭解到高效低能耗的網路結構是怎麼回事。從而應用到機器學習。這也是為什麼腦計劃非常重要的原因。因為腦計劃就是解決基本環路的問題，瞭解各種功能到底是什麼樣的網路造成的，根據這些我們可以設計出有效的人工網路和演算法， 或者是硬體器件晶片來實現最有效的計算， 這就是腦科學與人工智慧的未來前景。
南都：能否給目前國內的人工智慧企業提一些建議？
蒲慕明：目前國際上大企業如谷歌、微軟都有專門的前沿科學研究團隊，比如僱了專門做神經科學的人做前沿工作，想從神經科學裡面得到新的啟發。
我們國內的企業就缺少這類前沿研究，因為現在的人工智慧發展還可以，從國外引進的能應用的技術還很多，企業要賺錢的話有的是新領域，但是如果這個企業想要發展10年15年還能夠走在前面，現在必須考慮，我們要投入相當的科研力量， 去真正的做前沿內腦研究方向的工作。