李德毅院士：跨学科脑研究有助打破“生殖隔离”

李德意

■这位是记者彭克峰的见习记者王超

所有历史悠久的科目通常都受到严密的保护，并且有一种“生殖隔离”的现象。自从意大利青年在1956年讨论如何使用机器来模拟人类智能以来，人工智能和大脑认知科学的研究就像两条平行线，没有实质性的交集。

“我们从事人工智能的研究人员应该与神经科学家和生命科学家交叉学科，这样同一个人就可以成为两个不同领域的专家。这才是真正的‘十字架’。”在最近的中国人工智能大会上，中国工程院院士、中国人工智能学会主席李德意告诉《中国科学日报》记者。

“用机器模拟人脑的问题以前被称为知识表示问题，但现在知识表示的概念太小了。这应该叫做大脑认知的形式化问题，然后才应该研究人工智能。”李德意认为，要解开大脑认知形式化的谜团，我们可以使用大脑认知的神经学方法。一个人的思维和意识能否在大脑中找到一个特定的区域是大脑认知的正式问题。例如，“看见”和“认识”一个人可能代表不同的脑神经，并且大脑的许多部分参与面部图像的信息处理。

关于大脑认知神经科学的形式描述，李德意认为可以用三个尺度来描述:“宏观尺度”描述认知行为和大脑区域网络，“中观尺度”描述神经回路和神经网络，“微观尺度”用来描述蛋白质分子水平和基因等。这也证明了任何学科的形式化在多大程度上都是非常重要的。规模越小，结构越复杂，形式化就越困难。

"当然，通过大脑认知神经科学研究人工智能有一定的风险."李德意坦率地说，“如果我们只在微观和介观尺度上研究生物大脑，我们可能会开发出一种不具备人脑认知能力的人工生物大脑。”

那么，还有第二种方法来研究大脑认知的形式化吗？

"大脑认知可以通过大脑认知的物理方法来形式化."李德意给出了答案。如果把对生物大脑社会认知过程中大脑生长和进化的研究，如大脑认知的神经学方法，称为大脑认知的“积极工程”，那么大脑认知的物理方法可以称为大脑认知的“逆向工程”，即从大脑认知的社会属性来研究大脑进化。

李德意认为，大脑认知的社会属性包括人脑作为主观世界如何反映客观物理世界，人脑如何从外部环境获得知识和技能，人脑如何解决未知问题，以及人脑如何形成创新。后三个问题正是“人工智能”研究的全部内容。大脑认知与社会环境、社会实践和群体互动密切相关。语言、知识和文明都来自后天客观世界的学习和积累。我们不仅要研究人脑的自然属性，还要建立人脑认知的生长机制，研究人脑生长和认知的社会性和社会性。

至于大脑认知物理的形式描述，李德意也给出了四个尺度来描述它。“信号级”用于描述微观和宏观信号，“符号级”描述代码、单词和符号，“语义级”描述不同粒度的概念、图像、信息和知识，“行为级”描述情感、意识、记忆和行动行为。

“一旦碳基生物脑和硅基电子脑形成‘混合优势’，它将势不可挡，必将带来人工智能研究和应用的新高潮。”李德意说。

中国科学新闻(2015-09-01，第一版集锦)