類似牛頓三大定律般地位的「腦科學底層規律」，正等待被發現。

去年，清華大學人工智能研究院院長、中國科學院院士張鈸在「紀念《中國科學》創刊 70 周年專刊」上發表署名文章，全面闡述了「第三代人工智能」的理念，其中提出：第三代人工智能的發展路徑是融合第一代的知識驅動和第二代的數據驅動的人工智能， 同時利用知識、數據、算法和算力等 4 個要素， 建立新的可解釋和魯棒的 AI 理論與方法，發展安全、可信、可靠和可擴展的 AI 技術，這是發展 AI 的必經之路。

在向第三代人工智能邁進的過程中，腦啟發下的眾多研究被寄予厚望。基于腦科學的腦機交互、類腦計算等技術領域，正成為人工智能技術突破的下一個關鍵因素。

回顧 1956 年達特茅斯會議之后的 60 余年間，人工智能的發展大致經歷了兩個階段：

第一代「符號主義 AI」，其理論基礎來自于認知心理學，認為「符號」是人類認知的基本單元，而認知就是對「符號」的操作，通常又叫做「知識驅動的人工智能方法」。

第二代「連接主義 AI」，其理論基礎來自于神經科學。他們認為建立在神經網絡基礎上的亞符號處理是人類智能行為的基礎，通常又叫做「數據驅動的人工智能方法」。

過去十年來，我們的確見證了人工智能領域突飛猛進的發展，以人臉識別、智慧醫療、語音交互等為代表的技術落地真正走進大眾生活。但事實上，這兩代人工智能理論上都存在著嚴重的缺陷，不能成為人類智能行為的完備理論與模型。

在腦科學的推動下，人工智能將走向何方？

人工智能與腦科學，各走到了哪一步？

6 月 22 日，首屆「腦科學開放日」在北京舉行，活動由腦陸科技聯合神經調控技術國家工程實驗室共同舉辦。

在主題致辭中，擔任腦陸科技首席技術專家的張鈸院士提到，人工智能的基礎理論之所以遲遲未能建立起來，根本原因在于人類對大腦和智能都還知之甚少，因此發展第三代人工智能的關鍵在于與腦科學研究的結合。

　　張鈸院士指出，人工智能發展的未來是人機協同、人機共生，既不是簡單的人類制造、控制、利用機器，更不可能是人工智能取代人類。因為人機各有所長，互為補充，可以共同合作，建立一個更加和諧與美好的社會。而要實現人機共生的構想，同樣離不開對于人類大腦的深入了解。

人類對腦的探索現狀如何？在理解大腦奧秘的歷程中，「保護大腦」（Protecting the brain）、「利用大腦」（Exploiting the Brain）和「學習大腦」（Learning from the brain）幾個領域相輔相成，而腦機接口技術或許是當下最熱門的方向之一。

前段時間，斯坦福大學的研究者首次破解了「與手寫筆跡相關」的大腦活動，癱瘓受試者借助一套皮質內腦機接口系統，每分鐘可以打出 90 個字符，這套系統可以從運動皮層的神經活動中解碼癱瘓患者想象中的手寫動作，并利用遞歸神經網絡（RNN）解碼方法將這些手寫動作實時轉換為文本，準確率為 94% 至 99%。

　　這項研究以及其他同類研究在幫助各類殘疾患者方面具有很大潛力。盡管研究結果只是初步的，但依然是腦機接口領域的重大進步。

在腦科學開放日的現場，六位專業學者和業界代表還就腦科學的最新進展和如何加速成果轉化等問題進行了深入探討。

張鈸院士認為，人工智能經歷了 60 多年的發展，目前還只能算是「序幕」，根本沒有進入核心問題。困擾人工智能發展最大的問題是，如何在對人類智能不清楚的情況下推動人工智能的進步，這其中存在著從 0 到 1 創新的挑戰。現在，人工智能尚且無法模擬人類智能，只是用機器來模擬人類的智能行為。這要求研究者們必須更多了解大腦的機制。

很久之前，有人說「21 世紀是生物的世紀」。這個說法曾經受到過質疑，但目前看來，腦科學領域的確醞釀著巨大的潛力。是否存在類似牛頓三大定律的腦科學底層規律正等待被發現？

長期從事腦機技術研究的美國醫學與生物工程院會士、清華大學生物醫學工程系教授高上凱是這一領域的權威。她介紹說，從腦機接口概念詞第一次在學術論文中出現，迄今已經有半個世紀，但其中有二三十年間是幾乎沒有什么進展的。原因在于它本身是一個非常高度交叉的學科，包括如何記錄腦里面的信號，再將其提取出來并加以分析。腦機接口的真正發展就在近 20 年，伴隨著技術層面的突飛猛進，很多難題迎刃而解，腦機接口才逐漸走進現實。

此前十年間，深度學習技術的發展，為腦機接口研究提供了很大的幫助。上海交通大學智能交互與認知工程上海高校重點實驗室主任、IEEE Fellow 呂寶糧的研究重點是情感腦機接口，包括情緒識別、疲勞檢測等。他舉例說，比如以往信號梳理結果的個人差異非常大，深度學習則極大地改善了這一問題，然而，深度學習并沒有從原理上推動其更進一步，特別是關于大腦工作機制的研究，尚屬于淺層。

當深度學習技術慢慢觸及到了天花板，短期內也許很難再看到突破性研究，腦機接口的前景卻逐漸清晰。

人工智能和腦機接口，兩者正在互相推動發展，人工智能和腦機接口技術的結合將為模擬人類智能的目標實現提供新的可能。腦機接口研究實際上是把人的智能和人工智能放到一個平臺上來研究，高上凱認為：「這兩者之間互補，一旦找到一個合適的方法，充分發揮人的智能和人工智能優勢的話，一定有一個突飛猛進的進步。」

新一輪的科技產業變革正在重構全球創新版圖、重塑全球經濟結構，中國腦計劃、人工智能是國家戰略中非常重要的一項基礎環節。腦科學將會是中國成為世界主要科學中心和創新高低的一大關鍵。

一位「30 后」與一群「90 后」的合作

自從去年張鈸院士出任腦陸科技首席技術專家以來，很多人就開始思考：80 多歲高齡的張鈸院士，為何如此青睞一家創業三年的公司？

原因或許就隱藏在他的寄語中：「無論是發展腦科學本身，還是與其它學科的交叉，都需要創新，特別是從 0 到 1 的創新。我們特別希望更多的有志青年，能夠加入到腦科學研究的行列中來。科學研究的長期發展，依靠的永遠是青年人的熱血、情懷和投入。」

腦陸科技正是張鈸院士看好的一支團隊，他稱自己作為「30 后」，與一群「90 后」達成了穿越半個多世紀的合作。腦陸科技成立于 2018 年，總部位于北京，在硅谷設有腦科學技術顧問團隊，在濟南、杭州、寧波、珠海設有分公司，團隊的核心成員均來自哈佛、斯坦福、麻省理工、牛津、清華等知名高校。

不只是團隊背景，腦陸科技在技術實力、產品方向等層面也值得被認可。

它是國內最早布局腦機交互領域的創新企業之一，腦陸科技與清華大學聯合主導研發的通用腦機接口技術服務平臺「Open-BrainUp」是全球第一個支持多款常用腦機接口設備連接與使用的專業腦機接口技術服務平臺，可一站式解決從設備佩戴、交互任務定義、數據獲取與交互等全鏈條腦機交互應用流程，為腦機接口技術的相關團隊或個體提供基礎工具，旨在加速以腦科學為核心的新一代 AI 技術發展進程。

腦機接口是一項門檻高、要求復雜的系統性工程，其應用廣泛且橫跨多個領域，往往技術發展速度要快于產品的應用落地。腦陸科技目前聚集底層技術研發，并以底層技術為起點，延伸探索落地產品，除個人消費級的睡眠產品外，探索出的商業化產品包括：

記憶增強產品，與宣武醫院、清華、浙大合作，處于臨床實驗階段，將申請創新類醫療器械證，應用于阿爾茲海默癥、認知障礙病人、與需要記憶功能改善的青少年群體；

企業級產品方向，應用于安防與安全生產管理的實時監測保護作業人員精神狀態的安全帽，客戶包括應急管理部門、電力、鐵路、煤炭行業的大型央企；

使用腦機接口技術的精神健康篩查與測量服務，通過便攜式干電極，達到與醫院濕電極腦電儀同等的精度，主要客戶包括社區醫院、體檢中心；同時，腦電硬件產品部分已獲得醫療器械證；

與娛樂產業合作，推出腦控小車、腦控 VR/AR，增強視覺交互體驗。

很多腦機接口領域的企業都將睡眠作為突破口，腦陸科技也正在以此尋找腦科學的落地場景。在本次大會上，腦陸科技也正式發布了全新的 BCI 消費級產品「SleepUp」，它也是全球目前已知最輕便的 BCI 產品。SleepUp 基于世界領先的 EEG 采集技術，融合多模態生物信號采集技術，經過近百次醫院、醫生和睡眠技師標注，多導睡眠儀（PSG）整晚信號校對，在機器學習算法支持下，為用戶提供精準的睡眠管理方案。此外，SleepUp 還可通過識別人體腦電，根據用戶大腦神經信號狀態，智能匹配不同頻段和能量的個性化聲波，誘導大腦神經信號由興奮逐步過渡到平靜睡眠狀態，優化深度睡眠時長，助力失眠人群重獲好眠體驗。

在走向第三代人工智能的過程中，腦機接口技術與人工智能技術結合應用是最具前景的落地領域之一。這是一個新的領域，正如張鈸院士所說：「中國要想在行業的層面或者科學研究的層面上要趕超世界的水平，唯一的途徑就是從這個行業發展開始的初期，科學研究一開始就是參與者，才有可能在這個領域中間站到重要的地位。」

需要看到的是，相較于上個世紀就已經啟動全國性腦科學計劃的歐美國家，我國在腦科學研究領域的起步較晚，也由此導致了相關領域人才的缺乏。雖然在同一起跑線上，但存在人才創新能力不足的問題。探索科學前沿的高素質人才的數量和質量，將決定科學研究前進的步伐。

　　在腦科學開放日活動上，腦陸科技正式啟動了「腦科學登陸計劃」，宣布將面向常青藤和國內高等院校神經科學、微電子學、材料學，人工智能、電子信息工程、計算機等軟硬件技術型專業的學生，招募、培養出腦科學這一交叉學科領域的更多人才，助力中國在腦科學研究領域領跑，并在全球腦科學競賽中保持高超競爭力。

腦陸科技創始人兼 CEO 王曉岸表示：「比起前輩們所處的時代，今天我們無比幸運，站在巨人的肩膀上，我們更應持續向上。硬科技的黃金十年剛剛開啟，新的希望與機遇都在醞釀。」

來源：機器之心