在过去的十年里，人工智能（artificial intelligence，AI）经历了一场改变经济、改变社会、改变科学的革命，以极为惊人的速度解决了曾经各种棘手的问题，特别是AI与神经科学之间的交叉成果倍出，尤其令人兴奋。

人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。

人工智能是计算机科学、心理学、哲学和语言学等多学科的交叉，其范围已远远超出了计算机科学的范畴，从思维观点看，人工智能不仅限于逻辑思维，要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展。

神经科学：神经科学指寻求解释精神活动的生物学机制，神经科学寻求在个体生长发育过程中的神经回路感知世界、反应生成、行为实现，以及从记忆中寻找曾经感知过的知觉、探寻的知觉对个体的影响等机理，其复杂程度远超过任何人们在其他生物学领域中曾经面对的问题。

那么，AI与神经科学到底有怎样的联系呢？未来可能的交叉点是啥？

AI与神经科学的研究核心

人工智能是研究开发能够模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，研究对象是智能操控，现阶段研究方法上是侧重于对复杂现象进行模拟仿真的“计算科学”。

神经科学更多地侧重于生物学意义上的神经活动的规律，解析包括思维、情感、智能等在内的高级神经活动的发生机制，而意识起源问题，则是神经科学的终极目标，研究方法上神经科学是以自然现象归纳为主的“实验科学”。

AI与神经科学的联系

对于神经科学与人工智能的关系，我们可以以一个闭环的水源和水流的概念去理解。人工智能的兴起，一方面源于科学技术的发展，另一方面则受神经科学领域成果的影响，在两者的关系之中，人工智能兴起于神经科学，并且人工智能的发展促进了神经科学领域的研究，而神经科学领域的进步又促进了人工智能的发展，在目前的技术层面下，两者形成一个闭环的发展关系，相互滋养、相互发展进步。

伴随着脑与神经科学、认知科学的进展使得人们在脑区、神经微环路、神经元等不同尺度观测的各种认知任务中，获取脑组织的部分活动数据已经实现，获知人脑信息处理过程也有了数据依据，并且多学科交叉的实验研究得出的人脑工作机制更具可靠性。因此，脑科学的发展，海量实验数据的有力支撑，有望为机器学习、类脑计算的突破提供现实依据以参考借鉴。

在神经科学基础研究阶段，人工智能可以辅助研究人员解析复杂的脑神经信号、脑神经图谱实验数据，构建和模拟大脑模型系统等。在转化应用阶段，人工智能还能加速脑科学成果的应用，例如大脑疾病诊断与新疗法成果的临床转化等。人工智能对神经科学发展的反哺或反馈作用也是客观存在的。

计算神经科学和人工智能的研究对象本质上都是“智能”。生物体的智能指的是我们的大脑能够完成如学习、推理这样高级的过程，而这样的过程便是一个“智能”的过程。人工智能则指的是发展能够像人脑一样运作的智能机器。

故而人工智能的终极目标是通过研究，使运用人工智能的机器所表现出的运作方式可以与人脑的运作方式相似，使人工智能得以像人脑一样进行学习和对未来的预判，实现像人类大脑一样的生物体的智能。为了实现这个目标，就必须研究人和动物的大脑的本身结构以及其运行方式。

认知神经科学，顾名思义，分为认知科学和神经科学。神经科学聚焦于大脑如何对从外界吸收的信息加工，并从神经之间运作方式的角度，试图去解释人对外界信息所做出的反应原理；认知科学研究人类对外界的认知过程，通过构建一个人类对外界的认知框架，来预测人们会做出怎样的行为，揭示人类产生智能行为的原理。认知科学、神经科学与信息学科是分别从不同的路径来探索智能本质的，它们的交叉碰撞出炫丽的火花。

神经科学对人工智能的启发

我们举海马体为例来直观的解释何为“神经科学对人工智能的启发”。海马体在人的大脑当中负责长时记忆，当人们研究海马体是如何对学习内容进行编码，有助于科学家们将这种编码模式运用在人工智能上，使人工智能更加贴近人脑的记忆模式。

但是在目前，神经科学领域的知识能够给人工智能提供的帮助仍然有限。一是由于目前人工智能应用主要集中在简单重复的任务上，在未来当人工智能执行更复杂的任务时，神经科学的工作原理将会更大的为人工智能的发展助力。二是因为人类大脑的数据处理方式在目前大多数的计算机体系中较难实现。不过，令人欣喜的是，一种发展迅猛的芯片——神经形态芯片，能够解决这个难题，让神经科学领域所发现的人脑中数据运行的方法运用到人工智能中指日可待。

人工智能对神经科学的启发

在生活中，人们会对激励做出反应，而在脑科学领域，研究者们也一直想弄清楚外部的奖赏信息是如何引导学习、决策形成的。近年来，科研工作者们建立的可以实现学习，表征和决策的算法框架也取得了不小的成就，如AlphaGo战胜世界围棋冠军李世石。那么这个人工智能的算法框架也给神经科学研究者们带来启发，提供了一个研究大脑深度学习、决策的思路。

人工智能算法对于由于新技术的发展而产生大量数据的人工智能领域而言十分重要。用人工智能的算法尝试模拟人类大脑处理信息的过程，并且将其与人脑处理信息的过程做比较，有利于引导神经科学的实验设计和研究。目前，神经科学的研究已经发现人类在解决一些抽象推理、社会认知的任务时，运用到的脑神经网络和目前人工智能在解决简单决策，导航等任务时采用的算法结构类似。随着越来越多的合理的模拟生物智能的算法的提出，人工智能也将持续不断的给神经科学带来更多的启发。

随着科技的不断进步，人工智能和神经科学两个领域必然还会有进一步的探索和发展。我们也期待在不久的未来可以看到在神经科学的启发下，与人的行为、思考方式更加贴近的人工智能的广泛应用，以及在人工智能帮助下对人类大脑奥秘的深层次探索和突破。

元学习——AI与神经科学的紧密结合

机器学习的主要优势在于能够识别复杂数据中的模式，尤其在涉及到分析人类的思想时。大脑发出的信号真的很复杂。随着机器学习的推进，神经科学家正在破解数十亿个大脑神经元协同工作的秘密。例如：功能性磁共振成像通过检测血液流动的变化来测量大脑的活动，它每秒都能生成大脑活动的高维快照。使用机器学习来分析数据有助于发现大脑活动的方式，从而加快研究工作。

在机器学习里，我们会使用某个场景的大量数据来训练模型，比如：训练一个可以识别锦鲤图像的模型，我们需要大量的关于锦鲤的数据集，通过特定的算法程序实现对锦鲤图像的识别，然而一旦当场景发生改变，比如拿着一个可以识别锦鲤模型想要去识别海豹，模型就需要根据新的数据集重新训练。因此，元学习的概念应运而生。

元学习(Meta Learning)，具体指的是learn to learn，Meta Learning希望使模型获取一种“学会学习”的能力。使其可以在获取已有“知识”的基础上快速学习新的任务。如：

让Alphago(下围棋的)迅速学会下象棋；

让一个向日葵图片分类器，迅速具有分类其他物体的能力；

在机器学习中，训练单位是一条条数据，通过数据来对模型进行优化；

在元学习中，训练单位分两个层级，第一层训练单位是一种学习方法，元学习中要准备许多学习方法来进行学习，第二层的训练单位才是对应的一条数据。

现在AI的发展在数据层面的训练模型已经发展到了一定的高度，而学习方法层面训练模型构造——元学习技术突破的难点，就和人类的神经科学发展密切相关，人类同一类型下的事物就会比较容易上手，比如：你会JAVA编程，掌握了编程的基本思想，熟悉了面向对象的基本概念，那么上手Python将会比纯新手入门Python要容易得多，但现在的深度学习模型在遇到类似问题的时候，即使是很类似的情况也需要从 0 开始重新学习！这一人类智能和 AI 的差异就导致了 meta-learning 的产生。

现在的元学习大致可以分为以下 4 类：

基于优化的：其中最火的就是 MAML，还有之前的 Meta-LSTM 等等。

基于度量的：包括原型网络，孪生网络，匹配网络，关系网络。

基于模型的：利用 RNN 网络和外部存储来实现“记忆”。

基于 GNN。

即便元学习现在还处于发展初期，但机器学习对于神经科学领域的发展却已经逐步进入我们的生活。机器学习的主要优势在于能够识别复杂数据中的模式，尤其在涉及到分析人类的思想时，大脑发出的信号十分抽象，所需要采集的数据数量十分庞大，并且之间的关系十分复杂。随着机器学习的推进，神经科学家正在破解数十亿个大脑神经元协同工作的秘密。例如：功能性磁共振成像通过检测血液流动的变化来测量大脑的活动，它每秒都能生成大脑活动的高维快照。使用机器学习来分析数据有助于发现大脑活动的方式，从而加快研究工作。

可能的交叉点

人工智能与神经科学的发展可能会经过以下三个阶段：

第一个阶段是在人工智能初期发展的影响下，解决一些神经科学基础实验数据的处理，进而加快神经科学领域发展进程，在这一阶段人工智能和大数据技术是神经科学发展的“加速器”年，等到神经科学将迎来第一轮重大突破，在神经感知和神经认知理解方面出现突破性成果时，必然反哺、革新原有人工智能的算法基础和元器件基础，进而人类社会进入实质性类脑智能研究阶段。

第二个阶段等待神经科学迎来第二轮重大突破之时在情感、意识理解方面出现颠覆性成果，开发出一个多尺度、整合、可验证的大脑模型理论，类脑智能进入全新阶段，并将推动人脑的超生物进化，神经科学和类脑智能学科融为一体，人类社会全面进入强人工智能时代。

第三个阶段，随着技术的不断成熟，围绕神经科学和人工智能，特别是强人工智能，开始会衍生出许多科学理论和社会与伦理方面的问题。

人工智能目前存在的问题源于对神经科学的了解程度有限，限制了设计中并无法充分考虑真实的大脑情况。

但如果通过对人脑的逆向工程来揭示大脑的秘密，或许就能更好地设计出能同时处理多重信息流的计算设备，在高新技术计算模型的更新迭代之下，在神经科学领域的数据采集、数据处理下，在极大程度上能很好地帮助研究人员快速、有效、全面地掌握人脑神经的规律，进而颠覆性加速神经科学领域的发展，并且这个发展速度，是随着底层技术的不断提升而提升的。

文章来源： 化浪说化，人民网科普，BioArtMED