基本概念

人工智慧：AI(Artificial Intelligence)是研究使計算機來模擬人的某些思維過程和智慧行為（如學習、推理、思考、規劃等）的學科，主要包括計算機實現智慧的原理、製造類似於人腦智慧的計算機，使計算機能實現更高層次的應用。人工智慧是計算機科學、心理學、哲學和語言學等多學科的交叉，其範圍已遠遠超出了計算機科學的範疇，從思維觀點看，人工智慧不僅限於邏輯思維，要考慮形象思維、靈感思維才能促進人工智慧的突破性的發展。

神經科學：神經科學指尋求解釋精神活動的生物學機制，神經科學尋求在個體生長髮育過程中的神經迴路感知世界、反應生成、行為實現，以及從記憶中尋找曾經感知過的知覺、探尋的知覺對個體的影響等機理，其複雜程度遠超過任何人們在其他生物學領域中曾經面對的問題。

AI與神經科學的研究核心

人工智慧是研究開發能夠模擬、延伸和擴充套件人類智慧的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學，研究物件是智慧操控，現階段研究方法上是側重於對複雜現象進行模擬模擬的“計算科學”。

神經科學更多地側重於生物學意義上的神經活動的規律，解析包括思維、情感、智慧等在內的高階神經活動的發生機制，而意識起源問題，則是神經科學的終極目標，研究方法上神經科學是以自然現象歸納為主的“實驗科學”。

AI與神經科學的聯絡

對於神經科學與人工智慧的關係，我們可以以一個閉環的水源和水流的概念去理解。人工智慧的興起，一方面源於科學技術的發展，另一方面則受神經科學領域成果的影響，在兩者的關係之中，人工智慧興起於神經科學，並且人工智慧的發展促進了神經科學領域的研究，而神經科學領域的進步又促進了人工智慧的發展，在目前的技術層面下，兩者形成一個閉環的發展關係，相互滋養、相互發展進步。

伴隨著腦與神經科學、認知科學的進展使得人們在腦區、神經微環路、神經元等不同尺度觀測的各種認知任務中，獲取腦組織的部分活動資料已經實現，獲知人腦資訊處理過程也有了資料依據，並且多學科交叉的實驗研究得出的人腦工作機制更具可靠性。因此，腦科學的發展，海量實驗資料的有力支撐，有望為機器學習、類腦計算的突破提供現實依據以參考借鑑。

在神經科學基礎研究階段，人工智慧可以輔助研究人員解析複雜的腦神經訊號、腦神經圖譜實驗資料，構建和模擬大腦模型系統等。在轉化應用階段，人工智慧還能加速腦科學成果的應用，例如大腦疾病診斷與新療法成果的臨床轉化等。人工智慧對神經科學發展的反哺或反饋作用也是客觀存在的。

元學習——AI與神經科學的緊密結合

機器學習的主要優勢在於能夠識別複雜資料中的模式，尤其在涉及到分析人類的思想時。大腦發出的訊號真的很複雜。隨著機器學習的推進，神經科學家正在破解數十億個大腦神經元協同工作的秘密。例如：功能性磁共振成像透過檢測血液流動的變化來測量大腦的活動，它每秒都能生成大腦活動的高維快照。使用機器學習來分析資料有助於發現大腦活動的方式，從而加快研究工作。

在機器學習裡，我們會使用某個場景的大量資料來訓練模型，比如：訓練一個可以識別錦鯉影象的模型，我們需要大量的關於錦鯉的資料集，透過特定的演算法程式實現對錦鯉影象的識別，然而一旦當場景發生改變，比如拿著一個可以識別錦鯉模型想要去識別海豹，模型就需要根據新的資料集重新訓練。因此，元學習的概念應運而生。

元學習(Meta Learning)，具體指的是learn to learn，Meta Learning希望使模型獲取一種“學會學習”的能力。使其可以在獲取已有“知識”的基礎上快速學習新的任務。如：

讓Alphago(下圍棋的)迅速學會下象棋讓一個向日葵圖片分類器，迅速具有分類其他物體的能力

在機器學習中，訓練單位是一條條資料，透過資料來對模型進行最佳化；

在元學習中，訓練單位分兩個層級，第一層訓練單位是一種學習方法，元學習中要準備許多學習方法來進行學習，第二層的訓練單位才是對應的一條資料。

現在AI的發展在資料層面的訓練模型已經發展到了一定的高度，而學習方法層面訓練模型構造——元學習技術突破的難點，就和人類的神經科學發展密切相關，人類同一型別下的事物就會比較容易上手，比如：你會JAVA程式設計，掌握了程式設計的基本思想，熟悉了面向物件的基本概念，那麼上手Python將會比純新手入門Python要容易得多，但現在的深度學習模型在遇到類似問題的時候，即使是很類似的情況也需要從 0 開始重新學習！這一人類智慧和 AI 的差異就導致了 meta-learning 的產生。

現在的元學習大致可以分為以下 4 類：

基於最佳化的：其中最火的就是 MAML，還有之前的 Meta-LSTM 等等。基於度量的：包括原型網路，孿生網路，匹配網路，關係網路。基於模型的：利用 RNN 網路和外部儲存來實現“記憶”基於 GNN

即便元學習現在還處於發展初期，但機器學習對於神經科學領域的發展卻已經逐步進入我們的生活。機器學習的主要優勢在於能夠識別複雜資料中的模式，尤其在涉及到分析人類的思想時，大腦發出的訊號十分抽象，所需要採集的資料數量十分龐大，並且之間的關係十分複雜。隨著機器學習的推進，神經科學家正在破解數十億個大腦神經元協同工作的秘密。例如：功能性磁共振成像透過檢測血液流動的變化來測量大腦的活動，它每秒都能生成大腦活動的高維快照。使用機器學習來分析資料有助於發現大腦活動的方式，從而加快研究工作。

前景

人工智慧與神經科學的發展可能會經過以下三個階段：

第一個階段是在人工智慧初期發展的影響下，解決一些神經科學基礎實驗資料的處理，進而加快神經科學領域發展程序，在這一階段人工智慧和大資料技術是神經科學發展的“加速器”年，等到神經科學將迎來第一輪重大突破，在神經感知和神經認知理解方面出現突破性成果時，必然反哺、革新原有人工智慧的演算法基礎和元器件基礎，進而人類社會進入實質性類腦智慧研究階段。第二個階段等待神經科學迎來第二輪重大突破之時在情感、意識理解方面出現顛覆性成果，開發出一個多尺度、整合、可驗證的大腦模型理論，類腦智慧進入全新階段，並將推動人腦的超生物進化，神經科學和類腦智慧學科融為一體，人類社會全面進入強人工智慧時代。第三個階段，隨著技術的不斷成熟，圍繞神經科學和人工智慧，特別是強人工智慧，開始會衍生出許多科學理論和社會與倫理方面的問題。

人工智慧目前存在的問題源於對神經科學的瞭解程度有限，限制了設計中並無法充分考慮真實的大腦情況。但如果透過對人腦的逆向工程來揭示大腦的秘密，或許就能更好地設計出能同時處理多重資訊流的計算裝置，在高新技術計算模型的更新迭代之下，在神經科學領域的資料採集、資料處理下，在極大程度上能很好地幫助研究人員快速、有效、全面地掌握人腦神經的規律，進而顛覆性加速神經科學領域的發展，並且這個發展速度，是隨著底層技術的不斷提升而提升的。

當然，人類、作為智慧的至高標準、其大腦的構造一直是人工智慧發展的源泉。誠然、最早的神經元模型（Hodgkin-Huxley, 1952年提出、1963 年諾貝爾生理學獎）是在大墨魚上研究的，因為受限於當時的微觀技術。

大名鼎鼎的卷積神經網路（CNN)，靈感來自於日本福島邦彥（Fukushima)的Neocognitron,而後者則是奠基在Hubel & Wiesel (1959提出, 1981年諾貝爾生理學獎）基於貓的視覺皮層的研究上。

最近大火的Transformer、無論在自然語言或計算機視覺方面都是霸榜的存在。Transformer的注意力機制是人腦相對應機制的簡化, qkv 注意力已被證明是類似Hopfield network 的associative recall. 後者存在於人腦的海馬體中。

所以展望未來，下一代更先進的人工智慧也肯定會從終極智慧模型—人腦中提取靈感…