脑智科技升级健康未来可期
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□本报记者 崔芳
当前，人工智能蓬勃兴起，以数据、算力、算法等为关键要素，以神经科学、认知科学、计算科学、数学等理论突破和学科交叉为基础，以智能前沿技术群体性突破和广泛渗透赋能为标志，呈现出数据驱动、万物互联、人机协同、跨界融合等显著特征。
面对上述形势，卫生健康科技工作者如何乘势而上、有所作为？7月15日，第28届中国科协年会主论坛在京举行。主论坛上，长期致力于脑科学与神经科学、脑相关疾病以及类脑人工智能研究的中国神经科学学会理事长、中国科学院院士张旭受邀作主旨报告，回溯脑智科技的中国步伐，讲述科研成果造福群众健康的实践，展望未来应用前景与发展方向。
从人工智能到类脑智能
“我们已经进入智能时代，这个时代的生产力无疑就是智能算力。”张旭从方兴未艾的算力革命谈起，“在过去的30年间，算力已经提升了100万倍，现在可能到了智能飞跃的拐点。”
在张旭看来，这个拐点意味着现有的计算系统已不能满足发展需求。他分析，现有的计算系统将数据与处理数据分开存储，数据传输过程消耗了大量算力和时间，其深度学习模型训练还存在成本高昂、中心化严重等问题。
张旭认为，要突破上述困境，应向人类智能和大脑学习。“人脑中约860亿个神经元互相连接组成的神经网络，能耗仅约20瓦，而相同大小的人工神经网络数字模拟的能耗则达到了约8兆瓦。”他分析，人类智能的本质是系统展现的学习、适应、推理、创造等综合能力，核心在于为了实现特定目标，在复杂不确定环境中高效处理信息和预测未来并优化决策的能力。借鉴人脑运行机制，算力升级的着力点是发展类脑算法。
谈及类脑智能（BI）与现有人工智能（AI）技术的差异，张旭表示，BI大模型速度更快、能耗更小、计算机体积更小，更重要的是，它体现了很多人脑式的学习记忆原理，实现训练后不忘记。这一特性打破了传统AI技术在效率、能耗等方面的瓶颈，为智能技术的轻量化、高效化发展提供了新路径。
他表示，类脑智能技术目前仍处于研发阶段，但未来发展潜力巨大。在不久的将来，它会广泛应用到生命科学、生物医药甚至计算机、通信等行业，为多领域技术创新注入新动能。
让脑机接口“破茧成蝶”
张旭表示，针对大脑系统的解析能够为类脑智能理论与技术的发展提供启发，而类脑智能研究的推进，也能反过来深化人们对大脑工作原理的认知，这对当前脑机接口的研究和升级具有重大意义。
在张旭看来，脑机接口工作原理主要包括三个步骤。一是信号采集。侵入式、半侵入式脑机接口通过手术将微型记录电极或采集芯片放置在大脑表面或植入大脑，直接获取高精度神经电信号，目前多适用于医疗康复；非侵入式脑机接口通过头皮接触传感设备采集脑电信号，安全性高但信号分辨率较低，目前常用于康复训练或消费类场景。二是信号解码。利用智能算法分析采集到的脑电信号，识别出与特定意图对应的模式，并结合患者的生理或病理状况转化为机器指令，或通过电信号等形式反馈刺激机体。三是反馈执行。外部设备或植入的神经刺激器接收指令后执行任务意图，同时将感觉反馈结果通过电、声、光信号传回大脑，形成闭环。
“当前，脑机接口已初步实现应用，如帮助失能者部分恢复交流或运动能力，但大规模普及仍需突破多重挑战。”张旭指出，这些挑战包括：缺乏更精准的神经信号记录和干预靶点，侵入式电极等记录和调节工具的生物兼容性和信号质量与稳定性、非侵入式技术的灵敏性和信号质量与稳定性需要进一步提升，相关信号处理的效率与精度不如人意，以及侵入式技术的手术风险、人脑数据安全、使用成本高昂等。
但脑机接口代表了一种新兴的、具有潜在颠覆性的技术领域。随着我国科研工作者的持续攻关，在突破上述障碍、挑战后，脑机接口未来有望展示出更大的应用潜力。“届时，脑机接口有望达成人、机、物三元互融，广泛应用于智能终端、机械手、教育、加工制造、无人机、艺术创作、脑交互等领域，构建起万物脑控的‘脑联网’。”张旭说。
以科学之名答根本之问
从类脑智能到脑机接口，张旭认为，两者密切联系、互相促进。正如当前脑机接口在卫生健康领域展示出的丰富应用场景和巨大应用潜力，类脑智能也将在未来不断赋能生物医药行业发展。
他分析，类脑智能技术除了可用于脑机接口与交互系统，包括视觉、听觉、语言等功能恢复以及意念控制、睡眠调节等，还有更多应用领域。例如，赋能数字生物医学研究与开发；赋能研发脑与脑疾病仿真、心脑血管系统及其疾病仿真，以及生物医学大模型，为疾病研究和诊疗以及生物医药开发提供新的平台技术；用于研发生物计算机，实现脑信息的直接解码编码与脑功能调控；用于全时空的类脑智能服务网络，促进人类无疆界、跨时空的健康医疗服务和交流合作。
“当我们真正理解大脑，我们将第一次以科学之名回答：我是谁？”张旭说，大脑是目前已知最复杂的系统。研究它，不只是为了治病或提升计算能力，还能回答一个根本问题：人类智能究竟是如何产生的？类脑智能并不是模仿大脑，而是以大脑为第一原理，构建一种能够自我学习、自我演化并形成认知结构的新型计算方式。这让我们有机会在机器中验证关于意识、学习、认知的科学假设，从而理解大脑，也理解人类自身。
“在当前的技术和制造能力下，我们很可能在不远的将来实现真正意义上的类脑智能，并让它成为我们的伙伴。它将承载人类智慧、社会观与价值观，以共享、协同、促进文明进步的方式存在。”张旭说，“这是属于我们的时代，而它正在到来。”