让人脑洞大开的神经科学研究

　　在27日的人工智能大会上，中科院神经科学研究所，脑科学与智能技术卓越创新中心的蒲慕明院士做了《神经科学能给人工智能带来什么？》的报告，让人脑洞大开。


跨界更容易创新
　　不过在介绍蒲院士的演讲内容之前，介绍一下蒲院士的一个故事。蒲院士是脑科学家，很多人工智能的算法是借鉴了神经科学的方法。但是误差反向传播算法（有监督学习法），却是人工智能先提出来，而神经科学没有验证。








　　蒲院士根据人工智能的原理，通过试验验证了人脑也有误差反向传播。蒲院士根据这个试验，写了一篇文章创了《自然》杂志的两个记录。
　　1、《自然》杂志最长的文章（说明了自然杂志对这篇文章的认可。）
　　2、《自然》杂志引用最少的文章（因为这篇文章是跨学科的，所以两个领域引用的都少）。但随着人工智能的流行，这篇文章的引用数量在增加。
　　很多创新是通过跨界实现的，比如蒲院士的文章，灵感来自人工智能的方法，通过人工智能领域的经验，在脑科学领域做出推断并验证，从而撰写出一篇超前的有价值的文章。


　　原创一个思想非常困难，但将一个领域的经验，复制到另外一个领域的创新却相对简单，但更容易创造价值。
　　蒲院士就将人工智能的理论，反过来应用到脑科学中，验证了误差反向传播理论。
　　我个人的经验也是这样，虽然在物联网的2C领域（智能硬件、智能家居）、2B领域（工业4.0，智能制造）都号称是专家（实际上并不是专家），但我自己很少有自己原创的东西。但我精准的把握住，物联网的2C领域的商业模式领先于2B领域的商业模式，2B领域的技术领先于2C领域的技术。
　　所以我在2C领域讲技术趋势，在2B领域讲商业模式发展趋势。在物联网产业高速发展的几年时间里，好像在两个领域的趋势预测都还是比较准确的，所以我善于用跨界的优势。
　　未来还会在2B、2C两个领域，相互借鉴为中国的物联网发展贡献自己的趋势判断。


脑洞大开的神经科学
　　神经科学的主要研究内容：神经信息处理和脑功能机制
　　1、神经元如何编码、存储和提取神经信息（理解较清楚了）；
　　2、局部环路和长程环路如何处理神经信息（有些理解）；
　　3、神经信息如何通过环路机制产生感觉、知觉、情绪等基本功能（有些理解），如何产生思维、抉择、意思、语言等高等脑认知功能（理解极为肤浅）。


　　在神经可塑性一页：
　　感觉／运动／认知行为相关的电活动－－形成神经元与突触功能和构造的修饰（可塑性）——学习与记忆，认知行为的改变。


　　可塑性是所有认知行为的基础。
　　小孩时，神经元与突触功能和构造的修饰比例少，所以小孩的可塑性比较高。
　　而人长大后，神经元与突触功能修饰的比例越来越高，所以可修饰的神经元比例在降低，所以成人后的可塑性在降低。


　　所以人在小时候记忆里好，而长大之后记忆力会衰退，是不是因为这个原因呢？
　　还有一点人的可修饰部分在一定间隔内重复刺激，会保持较高的活跃。这就是为什么学习的过程，要反复复习，目的是保持活跃度的持续性。这样就不容易忘记了。