浙江大學最新文章介紹腦科學的新手段新技術

　　隨著各種測量大腦活動與行為的新技術、新手段的出現, 腦科學研究得到了快速發展, 腦科學與信息技術的深度結合正成為未來發展的重要趨勢與研究熱點. 近期來自浙江大學的研究人員從信息視角、系統視角和智能視角對腦科學研究與信息技術交叉融合進行了若干思考, 并提出一些見解。

　　腦科學主要研究人與動物的腦結構與腦功能闡明大腦的工作機制. 近年來, 隨著各種不同層次測量大腦活動與行為的新技術、新手段的出現, 神經科學研究得到了快速發展. 不管是在分子水平、細胞水平, 還是在神經網絡與神經回路水平, 或系統和整體水平, 都取得了重要突破, 使人們更加清楚地了解神經系統物質、能量和信息的活動規律與基本機制.

　　腦科學與信息技術的結合發展正成為重要趨勢:

　　(ⅰ) 腦科學研究大量借助信息手段；

　　(ⅱ) 一些信息技術的發展也利用腦科學研究成果.

　　由于信息手段的介入, 近年來國際上正興起新一輪的腦科學研究熱潮. 例如, 2013年初, 歐洲聯盟啟動投入超過10億歐元的人腦10年計劃, 主要目標是從基因活性到神經細胞間的相互作用等基礎出發, 用超級計算機對人腦功能進行精細建模與模擬, 構建基于硅的大腦； 不約而同, 2013年4月, 美國也宣布啟動預計將投入超過10億美元的腦計劃, 目前主要目標是研發新技術測量大腦每個神經活動及連接, 繪制大腦活動全圖. 腦科學和未來信息計算的結合發展, 必將催生腦信息大數據計算、新型計算理論、新式信息技術平臺、以及更多的新型應用.

　　在這篇文章中，作者從多個角度介紹了腦科學的新技術手段，如腦機融合，信息視角: 雙向閉環，系統視角: 分層融合等，并指出其研究組也提出了層次化體系結構，為腦與機相互融合提供了一個參考的計算框架.

　　文章結果，作者指出，信息技術在多方面為腦科學提供關鍵支持, 有助于更有效地認識腦、保護腦、創造腦. 從信息角度, 腦機融合不僅可為腦神經和認知科學家們研究腦結構與功能提供關鍵的高效實驗工具與平臺, 也為醫學專家研究腦疾病機理與診斷提供重要幫助.

　　從系統角度, 腦與計算機深度融合后產生的腦機融合系統是一種全新的brain-in-loop的腦機混存復雜系統, 有望突破馮諾依曼體系結構, 促進腦與機器的相互調用、相互學習、相互適應. 從智能角度, 機器智能與生物智能在很多方面形成相互補充、相互增強的勢態, 推動人工智能新理論新方法的發展, 并促成類腦智能體和新型智能機器人.