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智能新領(lǐng)域:腦科學與人工智能的融合發(fā)展

mK5P_AItists ? 2017-11-28 14:32 ? 次閱讀
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腦科學研究者正在揭示預(yù)測性運動控制神經(jīng)機制,以腦科學基礎(chǔ)研究支持人工智能發(fā)展并促進兩大領(lǐng)域的深度融合。

最近,在國家自然科學基金(項目號:31671075)的支持下,中國科學院神經(jīng)科學研究所和腦科學與智能技術(shù)卓越創(chuàng)新中心崔翯研究組在《神經(jīng)生理學》(Journal of Neurophysiology)雜志上發(fā)表論文顯示,研究人員通過訓(xùn)練獼猴完成自由式攔截手動成功建立起預(yù)測性運動的行為學范式。

國外科學家研制的腦機接口

在潘多拉星球,下身癱瘓的前海軍戰(zhàn)士杰克·薩利頭戴復(fù)雜的設(shè)備,躺在密封艙中,用意念控制阿凡達的運動——電影《阿凡達》中呈現(xiàn)了意念控制的一個經(jīng)典橋段。

現(xiàn)實中,意念操控的黑科技也許不再是夢想。腦科學研究者正在揭示預(yù)測性運動控制神經(jīng)機制,以腦科學基礎(chǔ)研究支持人工智能發(fā)展并促進兩大領(lǐng)域的深度融合。最近,在國家自然科學基金(項目號:31671075)的支持下,中國科學院神經(jīng)科學研究所和腦科學與智能技術(shù)卓越創(chuàng)新中心崔翯研究組在《神經(jīng)生理學》(Journal of Neurophysiology)雜志上發(fā)表論文顯示,研究人員通過訓(xùn)練獼猴完成自由式攔截手動成功建立起預(yù)測性運動的行為學范式。

“這是我們整個計劃的第一步,未來我們將進一步研究靈長類大腦皮層中各腦區(qū)在預(yù)測性運動控制中的作用。”崔翯告訴《中國科學報》記者。

預(yù)測運動的后頂葉皮層

預(yù)測是大腦的重要功能和智能的重要基礎(chǔ)。已有的神經(jīng)科學研究認為,靈長類動物的大腦對運動的控制是基于內(nèi)部建模機制對未來感覺結(jié)果的預(yù)測,而不簡單是對外部刺激的反射。崔翯打了一個形象的比喻:當人和猴子走進回轉(zhuǎn)壽司餐廳,他們的大腦能夠在對運動目標預(yù)判的基礎(chǔ)上啟動預(yù)先設(shè)定一套程序以控制手臂運動來準確拿到傳送帶上的壽司。

大腦后頂葉承擔了使用感覺信息精確引導(dǎo)行為的任務(wù)。不過,這一過程的神經(jīng)機制依然不清楚。近年來,崔翯和同事們啟動了圍繞后頂葉的研究。“想弄清楚神經(jīng)元的工作是編碼了高度處理后的感覺信息還是抽象層次的運動參數(shù)。”崔翯表示。

目前感覺運動神經(jīng)生理學領(lǐng)域的絕大多數(shù)學者研究了動物對靜止目標的運動反應(yīng),這種方法不能夠判斷所觀測到的神經(jīng)活動反映的是簡單的感覺刺激反應(yīng)還是對未來狀態(tài)的預(yù)測。為彌補這一缺陷,崔翯團隊在上述發(fā)表在《神經(jīng)生理學》雜志上的研究中,訓(xùn)練猴子通過手臂運動在自主選擇的位置攔截移動的目標體。實驗證明了手動攔截的預(yù)測性,“啟動手動的時候,大腦不是奔著當時目標的位置去指揮手動,而已經(jīng)準確預(yù)測手動到什么位置能和移動目標相遇。”

因此,這套行為學范式克服了傳統(tǒng)神經(jīng)電生理研究的缺陷,為開展進一步研究預(yù)測性運動控制提供了理想的行為學范式。

運動神經(jīng)解碼與動態(tài)環(huán)境下的腦機接口

崔翯介紹,在上述實驗中,研究人員還記錄了猴子手臂的運動軌跡和神經(jīng)元活動,以期建立二者之間的函數(shù)關(guān)系。目前,他們已經(jīng)記錄了上百個神經(jīng)元活動,發(fā)現(xiàn)了大腦中預(yù)測性運動控制的信號。同時實現(xiàn)了離線狀態(tài)下的神經(jīng)解碼,即通過后期數(shù)據(jù)讀取大腦運動控制信號來驅(qū)動屏幕上光標和機械手臂的運動。

按照計劃,崔翯課題組將在明后年開展一系列實驗,希望通過對獲取的大腦如何預(yù)測和規(guī)劃運動的神經(jīng)元活動大數(shù)據(jù)集的深度建模分析,從了解大腦如何工作到描述大腦如何工作,最終實現(xiàn)模擬大腦如何工作。

“有望明年實現(xiàn)在線狀態(tài)下的大腦實時控制,實現(xiàn)利用解碼的神經(jīng)信號驅(qū)動機械臂來擊打運動目標。”他說。

在科學家們看來,這項圍繞解碼大腦皮層預(yù)測性運動控制的基礎(chǔ)研究將為腦機接口和神經(jīng)義肢開發(fā)奠定神經(jīng)生理學基礎(chǔ)。目前開發(fā)的腦機接口終端效應(yīng)器均由大腦信號通過感覺反饋直接即時驅(qū)動而非對大腦整套運動程序的預(yù)測性解碼,沒有利用大腦對運動“前饋控制”的基本原理,所以只能實現(xiàn)對靜態(tài)目標的抓取卻無法應(yīng)對動態(tài)環(huán)境。

基于預(yù)測性運動控制原理的腦機接口研發(fā),將通過將高密度神經(jīng)電極植入,解碼人的神經(jīng)活動,通過意念驅(qū)動機械手臂,實現(xiàn)自然環(huán)境下動態(tài)目標的抓取,幫助運動障礙病患改善生活。

科學基金給予幫助

崔翯開展的研究,離不開國家自然科學基金的支持。2016年初,崔翯一回國便申請了國家自然科學基金面上項目。

“科學基金公平、公正,代表了國內(nèi)資助基礎(chǔ)研究、引導(dǎo)基礎(chǔ)研究的最高水平。”崔翯表示。

一年多來,科學基金不僅給崔翯的科研工作提供了保障,更是一種榮譽和鼓勵。“國家自然科學基金委員會(以下簡稱基金委)是我國資助基礎(chǔ)研究最大的機構(gòu),能夠獲得來自基金委的資助意味著研究工作得到一定程度的肯定。”

崔翯希望,未來,科學基金能夠給予這一領(lǐng)域更大力度、更長時間尺度的實質(zhì)性支持,讓科學家在后續(xù)有關(guān)運動神經(jīng)控制的基礎(chǔ)研究中取得突破性進展。

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原文標題:用腦科學支持人工智能

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