邵阳网站网站建设,跨专业的简历怎么制作,中石建基础设施建设有限公司网站,公司官网首页来源#xff1a;探臻科技评论人工智能作为21世纪最具有影响力的技术#xff0c;正在包括诸如机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理等诸多领域发挥着重要作用。脑科学被誉为“人类科学最后的前沿”#xff0c;认识脑的奥秘是对人类的终极挑战。而更重要的是#xff0c;… 来源探臻科技评论人工智能作为21世纪最具有影响力的技术正在包括诸如机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理等诸多领域发挥着重要作用。脑科学被誉为“人类科学最后的前沿”认识脑的奥秘是对人类的终极挑战。而更重要的是脑科学的发展将推动人工智能科学从感知人工智能到认知人工智能的跨越。4月28日晚戴琼海院士做客第一期“探臻论坛”以线上方式为大家带来了一场题为“搭建脑科学与人工智能的桥梁”的精彩讲座。嘉宾介绍戴琼海中国工程院院士中国人工智能学会理事长清华大学自动化系教授清华大学生命科学学院兼职教授清华大学脑与认知科学研究院院长。国家自然科学基金委杰出青年基金获得者长江特聘教授。主持多项国家基金和国家科技攻关项目。曾获国家技术发明一等奖和二等奖各一项国家科技进步二等奖一项。目前正在承担国家重大仪器项目多维多尺度计算摄像仪器旨在提供从亚细胞、组织到器官的多尺度动态观测数据揭示神经系统结构和功能等脑科学规律为创建新一代人工智能提供支撑。核心内容1.科研从失败做起。科研的实际过程是充满失败的一系列在无数次失败后才成功的故事启示我们失败通往成功的道路是螺旋式的面对失败要保持恒心毅力不断总结从失败中吸取经验。2.什么是认知科学认知科学是一门对心智及其过程进行多学科研究的科学。如何对心智及其过程进行准确而全面的观察是认知科学的基础同样是巨大的挑战。认知科学包含六大研究领域心理学哲学语言学人类学人工智能神经科学。 3.脑成像技术的发展与困境以观察为出发点脑成像成为了认知科学的一个重要工具。通过脑成像可以记录下脑在认知过程中发生的变化从而直接揭示认知的奥秘。但是由于细胞间错综复杂的连接关系我们不能进一步从微观、介观、宏观层面简单理解认知过程导致认知科学遇到发展瓶颈。4.生命科学成像仪器RUSH-I的研发为了突破现阶段脑科学观察的瓶颈大视场、高分辨显微镜的研发是现阶段的主要任务。清华大学牵头开发研制了超宽、超分、超快的显微镜仪器生命科学成像仪器RUSH-I。RUSH-I是多维多尺度高分辨计算摄像仪器可以全脑尺度下观察到细胞运动为从亚细胞、细胞、组织到器官结构与功能活体研究提供了新工具。5. 光电技术在人工智能中的机遇与挑战现在的人工智能复杂度急剧攀升、算力需求激增、前算力与能耗大成为人工智能发展的瓶颈因此需要寻求光电结合的方式进行计算。利用光电技术颠覆传统计算范式从而提升算力。再以清华人工智能T-AI结合新一代认知智能实现最后软硬件结合完成整个光电智能计算系统。6. 戴琼海老师对同学们的建议戴琼海老师也给同学们分享了做研究的经验和建议希望同学们做研究要紧密结合国际前沿和国家重大需求做学问要记住问题驱使是原创方法驱使是改进并且学会用理科的思维思考问题去攻克方式实践更重要是的学会哲学表达。讲座实录科学研究从失败做起2016年2月11日爱因斯坦于100年前提出的引力波概念被证实其是由两个黑洞的合并过程而产生的强烈的引力波信号。引力波的论证史是一个曲折的过程爱因斯坦经过提出概念、修正概念、遭遇拒稿、发现并修正论文错误等多次失败之后才最终将“论引力波”研究成果发表而更艰难的引力波的实验验证则经历了100余年的历史。无独有偶居里夫人发现镭的过程也是极其复杂的在连续工作4年依然一无所获后居里夫人发现也许镭并不像想象的那样是一团晶体而后其发现器皿中不起眼的污迹便是镭。所以由此可以看出失败是经常的成功只是一瞬间的事情。X射线的发现同样是伦琴在多次实验失败的基础上不断改进实验方法在偶然间发现的这发现的过程也少不了伦琴能够敢于打破旧观念提出新概念的创新精神。这些故事说明失败通往成功的道路是螺旋式的所以同学们在做研究当中会碰到很多失败在这当中我们一定要有兴趣而往往我们会被失败打败所以我们一定要有恒心有毅力。兴趣是暂时的毅力是永久的既然选择某一方向要学会在复杂的问题中找到自己成功的道路。失败是对追求者的考验成功是对追求者的回报。认知科学概述1969年英国人莱特希尔爵士为国会提供报告全盘否定人工智能的发展人工智能陷入寒冬。为了改变人工智能发展窘境认知科学之父朗格特-希金斯提出了包括人工智能、心理学、数学、人类学等学科在内的一个综合学科概念称之为认知科学。按照现代定义认知科学是一门对心智及其过程进行多学科研究的科学。如何对心智及其过程进行准确而全面的观察是认知科学的基础但同样是巨大的挑战。认知科学包含六大研究领域心理学人类的高级心理过程哲学现代科学的方式与途径研究思维、意识等语言学语言如何与认知交互、如何形成思想等人类学使用认知科学的研究方法和理论人工智能认知模型的计算机实现神经科学认知的生物学神经层面原理。介观尺度观察与脑成像认知科学是基于假设完成的但在认知科学发展过程中多次出现先前的假设被后期实验推翻的情况这导致大家对认知科学产生了疑惑。而脑成像技术的发展则为洞悉大脑的认知过程提供了可能。以观察为出发点脑成像成为了认知科学的一个重要工具。通过脑成像可以记录下脑在认知过程中发生的变化从而直接揭示认知的奥秘。2012年马萨诸塞总医院在science发文发现了脑联结的规律网格结构与电路板阵列类似。此网格结构的发现让我们初探了大脑的认知过程同时带来了新的科学挑战。电路板阵列由于不能准确观测细胞间的网格结构是如何错综复杂进行联结的导致我们不能在微观、介观和宏观层面理解神经细胞的工作原理、信息处理方式和协作认知机制这导致脑科学在2015年左右陷入短暂的低谷。在脑成像观察时必须兼顾大脑的微观细胞层面、介观环路层面与宏观全脑层面才能实现对认知过程的准确观察。这就需要研发大观测视场、高观测分辨率的仪器进一步了解细胞与细胞之间的关系。新皮质中的网格结构脑科学—人类最后的科学什么是脑科学人类大脑重约3磅1.4公斤由上千亿个神经元组成每个神经元又包含1000多个分支共同构成了庞大精细的神经网络。它一点都不比无穷宇宙简单可以说人类大脑的神经科学 Neuroscience 是“人类科学最后的前沿”认识脑的奥秘是对人类的终极挑战。脑科学的发展对脑疾病的防治、人工智能产业的发展有着巨大的推动作用。脑与全身的关系主要表现在中枢神经系统通过遍布于人体传出神经信号与器官建立连接发挥对组织器官保护机制。而器官通过免疫系统反馈组织状态也是脑与全身协调的重要表现。世界各国的脑计划世界各国目前正在积极实行脑计划其中美国和欧盟起步较早。2013年4月2日美国时任总统奥巴马宣布启动“通过推动创新型神经技术开展大脑研究”计划2013年10月由15个欧洲国家参与发起欧盟脑计划但目前已宣告失败并准备重新开始2014年由日本科学家发起神经科学研究计划2016年2月澳大利亚脑联盟正式成立中国的脑计划以脑认知功能的解析和技术平台为一体形成认知障碍相关重大脑疾病诊治和类脑计算与脑机智能技术为两翼的“一体两翼”布局具体研究布局还在准备中。当前各个国家围绕统计大脑细胞类型、建立大脑结构图、开发操作神经回路工具、了解神经细胞与个体行为的联系四个方面分别开展研究。生命科学成像仪器RUSH-I根据视场和分辨率通过将显微镜技术映射到二维坐标系中可划分为四个部分现阶段的主要工作是攻克大视场、高分辨显微镜中的技术难题搜寻这些技术对新一代人工智能的推动作用。清华大学联合浙江大学、中科院上海光学精密仪器机械研究所和其他三家单位一起共同研制目标是为超宽、超分、超快的显微镜仪器。仪器研制思路创新与矛盾分析视场和分辨率本身是一对矛盾视场越大伴随着分辨率就越低。因此期望在1 cm2的视场里看到一只鼠的全部脑及其细胞如果以传统方式通过加工曲面解决视场问题是难以实现的其加工难度与视场正相关。另外面对极大的数据量相机的带宽、链路传输的带宽、存储写入的带宽都面临极大压力。最后结合以前做人工智能所积累的经验无损信息编码采集、稀疏集结构学习、信息重构设计出适应相面弯曲和计算重构图像的新方式来解决此问题。经过两年时间课题组共同努力研发出生命科学成像仪器RUSH-I实现了拍得快、存得下的效果。生命科学成像仪器RUSH-I生命科学成像仪器RUSH-I是多维多尺度高分辨计算摄像仪器可以全脑尺度下观察到细胞运动比如实时监测实验所用的免疫细胞运动。并首次对音乐刺激下的清醒小鼠全脑皮层神经网络活动进行高速成像展示出小鼠全脑皮层、亚细胞级、结构与功能统一 。RUSH-I为从亚细胞、细胞、组织到器官结构与功能活体研究提供了新工具并得到国际上脑科学家们的广泛认同。利用该仪器所做的相关工作发表已经发表在多篇高水平期刊上如Nature Photonics Nature Methods Nature Neuroscience。第二代RUSH-I仪器的研制从2017年开始着手研究并于2018年1月搭建完成的第二代仪器RUSH-II具有400 nm分辨率准备观察大鼠和猕猴的脑部。达到的技术指标为视场大小达到1 cm2分辨率达到0.4 μm每帧图像达到3.36亿像素成像帧率达到30帧/秒数据通量达到100.8亿像素/秒是当前国际上视场最大、数据通量最高的高分辨率光学显微镜。新一代认知智能当前的国际最为流行的四大神经网络分别为卷积神经网络、循环神经网络、脉冲神经网络、图神经网络。但如何实现高能效、可解释、易扩展、具有长短期记忆的新一代认知智能成为发展难题。美国情报系统的Intelligence Advanced Research Projects ActivityIARPA部门启动了皮质网络机器智能MICrONS计划 2016项目经费1亿美金被称为阿波罗脑计划。其绘制出啮齿动物1 mm2大脑皮层中的所有神经回路记录并测量10万个神经元的活动和连接研究大脑计算方式并运用这些研究发现更好地影响机器学习和人工智能算法。由哈佛大学、卡耐基梅隆大学和贝勒医学院的研究团队牵头对人工智能发展进行探索。纵观人工智能的发展经历了从符号主义到联结主义的发展演变。而自2016年之后受脑科学和心理学等学科的启发人工智能正在向生物智能的转变。因此下一代人工智能将要实现人工智能从感知决策与控制到认知决策与控制的转变。光电技术在人工智能中的需求与机遇人工智能的需求与瓶颈现在的人工智能面临复杂度急剧攀升比当前超过30万倍、算力需求激增、摩尔定律逐步失效等问题。当前算力与能耗成为人工智能颠覆性发展的瓶颈。要寻求以光三维传播来代替硅基的电的一维计算对材料的要求较高因此需要寻求光电结合的方式进行过渡并且计算媒介的改变会带来颠覆性的变化。发展光电技术的历史机遇需求与瓶颈现有存算分离的电子计算范式无法满足人工智能技术的发展需要理论与算力已有光学神经网络的理论模型必将推动人工智能算力跨越式发展材料与工艺当前微纳光电材料与工艺取得的突破为光电集成研发提供了条件光电技术引领颠覆性技术革命当前我们要利用光电技术颠覆传统计算范式研制采存算一体的光电计算系统从而提升算力。对比之下光电技术的算例高达1014 MAC/s/cm2而电子技术的算力仅为1011 MAC/s/cm2。并且功耗提升也会达到百万倍之多光电技术功耗为4×1012 MAC/J电子3×106 GMAC/W/s。清华大学在光电上的研究与麻省理工学院和剑桥大学、明斯特大学并驾齐驱且我校独特的衍射神经网络和其他方案有所不同。光电智能技术的路线规划与清华方案从光电技术出发以清华人工智能T-AI结合新一代认知智能最后进行软硬件结合建立整个光电智能计算系统。目前研究中心具有3-5个国家重点实验室通过大企业联盟集成攻关发挥研发优势以满足国家重大需求、面向国民经济主战场的原理机样。目前清华大学脑认知院主要集中在突破神经环路动态成像技术、揭示神经血管的耦合机制、解决脑免疫的百年难题与从脑认知到脑联网的颠覆性突破四大科学研究上。当下我们结合工作基础制定清华方案所做的工作主要包括脑观测、脑健康、脑模拟与脑认知体现学科之间的交叉融合实现产学研创新。戴琼海老师对同学们的建议论坛最后戴琼海老师也给同学们分享了做研究的经验和建议希望同学们做研究要紧密结合国际前沿和国家重大需求做学问要记住问题驱使是原创方法驱使是改进并且学会用理科的思维思考问题去攻克方式实践更重要是的学会哲学表达。研究者可分为三类分别是牛人、高人和神人他们分别对应着自己的特质做一研究做到极致、做别人做不到的事和做别人想不到的事。同时要胸怀宽境界高眼光远不要让战术的勤奋掩盖了战略上的懒惰。正如德鲁克所述战略不是研究我们未来做什么而是研究我们今天做什么才有未来。未来智能实验室的主要工作包括建立AI智能系统智商评测体系开展世界人工智能智商评测开展互联网城市云脑研究计划构建互联网城市云脑技术和企业图谱为提升企业行业与城市的智能水平服务。 如果您对实验室的研究感兴趣欢迎加入未来智能实验室线上平台。扫描以下二维码或点击本文左下角“阅读原文”
