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[人工智能AI与大数据] 未来已来,科学家首次用AI软件控制大脑

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好色之徒 发表于 2019-5-10 00:58:44 | 显示全部楼层 |阅读模式
美国麻省理工学院的三位科学家在《科学》(Science)发表文章称,他们首次用AI软件大脑视觉神经网络模型,实现了控制动物(猴子)大脑的神经元活动。这是使用人工神经网络来理解真实神经网络的一大突破。

控制大脑的思维好像天方夜谭,但是不断有研究人员尝试突破。

AI控制大脑的原理

较早的研究是脑机接口,让计算机AI软件来读懂大脑的生物电流所传递的电讯号,然后把这些神经信号转换为行动指令,以帮助残疾人使用机械臂或下肢,让他们重新拥有生活能力,并且脑机接口有植入式(侵入式)和感应式(非植入式或非侵入式)两种。

现在,新的控制大脑的方式出炉了,是用深度学习的方式让AI模拟人工神经网格(ANN)掌握对图像的识别,然后通过操控人工神经网络,达到对大脑的控制。

具体而言,即研究人员建立一个基于人工神经网络的视觉系统模型,每个网络都以一个由模型神经元或节点(类似于真实神经系统中的突触)组成的任意架构开始,这些神经元或节点可以以不同的强度(权重)相互连接。然后,用一个包含超过100万张图像的图库来训练这些模型。当研究人员向模型展示每张图像,以及图像中最突出的物体(比如飞机或椅子)的标签时,模型通过改变连接的强度来学习识别物体。

随后把这些图像呈现给猴子来测试AI模型控制猴子神经元的情况,结果表明,AI模型可以强烈激活所选定的大脑神经元,甚至可以精确控制单个神经元和位于网络中间的神经元群。因此,未来可能只要能操控视觉神经网络模型AI,就可以控制大脑。

由于人和非人灵长类动物的解剖和生理都相似,这一研究结果似乎也可以推论到人,也就是未来如果采用某种AI模型,就可以控制人的大脑。

但这种控制显然是初步的和局部的。实际上,准确地说,这种情况并非控制大脑,而是吸引猴子或人的大脑更多关注某一物体和事物。



▲图/视觉中国



AI 控制大脑可用于治病和提升人的智能

由于这种基于图像训练的AI能激活一些神经元和神经网络,未来确实可能有一定的实用性,无论是对正常人还是介入临床进行疾病治疗。

对于正常人,这种AI软件可能做到控制或吸引部分大脑的神经元,让不同的大脑功能区发挥作用。例如,如果能通过操控AI刺激大脑的海马回,就可能催生学霸,因为海马回的主要功能是记忆和认知。

对于疾病的治疗,可能更多的是介入神经精神疾病,如抑郁症、癫痫,甚至精神分裂症,这些疾病是因为大脑不同皮层区的不同功能处于变异和失常,或亢奋,或减弱而引发的病症。但是,这得明确哪些是对应的神经元,以及中间通过哪些神经回路起作用。

利用视觉神经网络模型AI控制大脑的这些作用还只是推测,是否能做到,情况极为复杂。首先是,尽管可以知晓一些大脑功能区的神经元,而且也能通过AI软件来控制,但它们发挥作用也有一套精密程序,主要是通过功能神经元与相邻的神经元组成神经网络,即大脑回路,让大脑多部位的神经元都参与其中。实际上,大脑的所有功能都由许多不同皮层区的神经元共同、协同,以及制约来完成的。

现在已知的是,人脑中大约有1000亿个神经元(神经细胞),每个神经元又通过突触(神经元与神经元之间的接头)与多个神经元联系,是通过神经元上的称为轴突和树突的分支来建立联系的。

但是,这些联系是如何形成并且有多少种联系方式,迄今人们知道的并不多。现在有新的研究发现,神经递质也决定突触联系方式,从而形成了不同的神经回路。

实际上,这也证明了过去的研究结果,神经递质(通过突触在神经元之间传递信息的特定化学物质)也参与了神经回路的建立和功能。因此,利用视觉神经网络模型AI控制大脑不只是要准确定位神经元和神经回路(神经网络),还要定位是哪些神经递质发挥了作用。或许,这是后期需要解决的问题。

AI控制大脑的伦理问题不容忽视

但即便解决了所有的问题,也明确了用图像控制大脑不同部位的神经元(激活并传导到特定的神经网络),未必就能真的实现控制大脑,因为这涉及太多的伦理问题。

在治疗疾病上,此举伦理上的争议或许相对较小——毕竟只是为了治疗疾病,而且保证不会对病人造成伤害,也不会在治愈后还持续不断地控制病人的大脑,大概是可以通过伦理委员会的批准。

但对于正常人而言,通过这样的AI软件来控制大脑就有比较大的伦理问题。

即便是应用于提高记忆力和增强学习能力,都有可能造成不对等竞争的后果,也会产生不公正。

更重要的是,如果这类AI软件进一步发展到可以随时控制正常人的大脑,就违背和超越了人工智能的一个极大的伦理原则,即AI不应用来收集或使用信息,以监视人和控制人。

因此,AI大脑视觉神经网络模型最大的用处,应当是用来诊治疾病及研究生命现象和机理,当然这应是在技术成熟并有了规范而具体的伦理原则之后。

□张田勘(专栏作者)

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zke830724 发表于 2019-5-10 01:37:03 | 显示全部楼层
謝謝,希望再接再厉.....
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