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帶一個三歲的小孩去動物園，她憑直覺就知道啃樹葉的長頸生物和她在圖畫書中看到的長頸鹿是同樣的。這從表面上看是件容易的事情，事實上相當(dāng)復(fù)雜。漫畫是簡單的線條的一種投影，而活著的動物則存在于充滿了顏色、 紋理、 運(yùn)動和光的環(huán)境中。它可以從每個角度扭曲成不同的形狀和外觀不同。

人類善于這樣的任務(wù)。我們可以毫不費(fèi)力地從幾個例子抓住一個對象最重要的特征，然后應(yīng)用這些陌生的功能。另一方面，計算機(jī)通常需要通過長頸鹿在許多獨特和不同的角度的外表，學(xué)會準(zhǔn)確識別動物。

視覺識別是人類在計算機(jī)上的許多領(lǐng)域之一。我們也更擅長于在數(shù)據(jù)流中查找相關(guān)信息；解決非結(jié)構(gòu)化的問題；進(jìn)行無監(jiān)督學(xué)習(xí)，比如一個嬰兒通過玩方塊了解重力?！叭祟愂欠浅７浅：玫耐ú牛?Tai Sing Lee，一個計算機(jī)科學(xué)家和匹茲堡卡內(nèi)基·梅隆大學(xué)的神經(jīng)學(xué)家說?！拔覀?nèi)匀挥懈`活的思維，可以預(yù)見，想象和創(chuàng)造未來的事情?！?/p>

一個由聯(lián)邦政府情報部門建立的雄心勃勃的新計劃，目的是使人工智能技術(shù)更符合我們自己的智力。三支隊伍組成的神經(jīng)學(xué)家和計算機(jī)科學(xué)家將嘗試找出大腦如何執(zhí)行這些卓越的視覺識別，然后讓機(jī)器做相同的事?！敖裉斓臋C(jī)器學(xué)習(xí)失敗在人類擅長的地方” Jacob Vogelstein，IARPA項目負(fù)責(zé)人說。“我們想要通過逆向大腦計算和算法的工程來革命機(jī)器學(xué)習(xí)”。

時間很短。每個團(tuán)隊現(xiàn)在以前所未有的細(xì)節(jié)對一塊皮質(zhì)建模。團(tuán)隊正在一起開發(fā)基于他們的學(xué)習(xí)算法。到明年夏天，每個這些算法會考慮外國的項目樣本以及然后需要從它的樣本庫中挑出數(shù)以千計的未標(biāo)記的數(shù)據(jù)庫中的圖像?！斑@是極具野心的時間框架”。Christof Koch，西雅圖的艾倫研究所的腦科學(xué)團(tuán)隊的總裁兼首席科學(xué)官說。

Koch和他的同事們現(xiàn)在正在創(chuàng)建一小塊大腦的完整接線圖，100 萬立方微米，總計五百分之一的罌粟種子量。這個數(shù)量級從完成布線地圖到到去年6月發(fā)表，花了大約六年完成。

通過五年 IARPA 項目，被稱為皮層網(wǎng)絡(luò) （微米）的機(jī)器智能，研究者旨在映射一立方毫米皮質(zhì)。那小部分約有 100,000 神經(jīng)元、 300萬到1500萬的神經(jīng)元連接或突觸，神經(jīng)線路若全部解開，并端與端連接，則足夠跨越曼哈頓。

沒有人嘗試過重建一整塊規(guī)模的大腦。但是，規(guī)模較小的努力，表明這些映射可以洞察皮質(zhì)的內(nèi)部運(yùn)作。在今年 3 月發(fā)表在自然雜志的一篇論文，Wei-Chung， Allen Lee ——哈佛大學(xué)神經(jīng)學(xué)家正在與Koch公司的團(tuán)隊——和他的合作者，映射出 50個 神經(jīng)元和超過 1000 的伙伴接線圖。相形之下，這張地圖與大腦中的每個神經(jīng)元的工作有關(guān)的信息，一些例如響應(yīng)豎線的視覺輸入，他們?yōu)檫@部分皮層神經(jīng)元連接的方式導(dǎo)出一個簡單的規(guī)則。他們發(fā)現(xiàn)，與其他神經(jīng)元類型相比，具有類似功能的神經(jīng)元更容易連接并做出更大的連接。

雖然微米項目的目標(biāo)是技術(shù)，IARPA資助探索可以為智能社區(qū)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析工具的研究。關(guān)于大腦新的和深刻的見解即將到來。Andreas Tolias，貝勒醫(yī)學(xué)院的神經(jīng)學(xué)家，科赫團(tuán)隊的聯(lián)合領(lǐng)導(dǎo)，我們目前的皮質(zhì)知識可以比作一張模糊的照片。他希望前所未有的微米項目規(guī)模將幫助使其更加清晰地揭露支配我們神經(jīng)回路的更復(fù)雜的規(guī)則，在不知道所有的組成部分的情況下，他說，”也許我們懷念結(jié)構(gòu)的美”。

大腦的處理單位

大腦的表面覆蓋的皺褶形成大腦皮質(zhì)，比薩餅大小的纖維組織，被擠壓，融入我們的頭骨。在很多方面，它是大腦的微處理器。餅狀約3毫米厚，有一系列的重復(fù)模塊或微電路，類似于計算機(jī)芯片的邏輯門的數(shù)組。每個模塊有大約 100,000 個在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)上的相互連接的神經(jīng)元細(xì)胞排列。證據(jù)表明，這些模塊的基本結(jié)構(gòu)與整個大腦皮質(zhì)大致相同。然而，在大腦不同區(qū)域的模塊被專門用于特定目的視覺、 運(yùn)動或聽覺等。

Andreas Tolias (左), 和學(xué)生R.J. Cotton一起, 帶領(lǐng)著一個 Micron 團(tuán)隊

科學(xué)家們對這些模塊的外觀和行為有著大致的感覺。他們在很大程度上被限制在較小的尺度上研究大腦：數(shù)十或數(shù)百個神經(jīng)元。新技術(shù)的設(shè)計，跟蹤的形狀，活動和連接的數(shù)以千計的神經(jīng)元，最終使研究人員分析一個模塊內(nèi)細(xì)胞的相互作用，一個部分的活動可能會引發(fā)或抑制另一部分的活性?！皻v史上第一次，我們可以驗證而不是猜測內(nèi)容的能力，”Vogelstein說?！安煌膱F(tuán)隊對內(nèi)部有不同的猜測?！?/p>

研究人員將重點放在大腦皮層處理視覺的感官系統(tǒng)部分，神經(jīng)科學(xué)家們探索研究，計算機(jī)科學(xué)家一直努力效仿。“視覺似乎很容易，只要打開你的眼睛，但是卻很難教會電腦做同樣的事情”神經(jīng)學(xué)家David Cox，哈佛IARPA團(tuán)隊的領(lǐng)導(dǎo)者之一說。

每一個團(tuán)隊都以同樣的基本理念來解決視覺如何工作，一個幾十年的理論被稱為合成分析。根據(jù)這一思想，大腦就會預(yù)測在不久的將來所發(fā)生的事情，然后將這些預(yù)測根據(jù)他看到的進(jìn)行綜合。這種方法的優(yōu)勢在于它的效率，它比不斷再現(xiàn)每一時刻需要較少的計算。

大腦可以通過合成任意數(shù)量的不同方式進(jìn)行分析，所以每個團(tuán)隊都在探索不同的可能性。Cox的團(tuán)隊的意見是大腦作為一種物理引擎，用現(xiàn)有的物理模型，來模擬世界看起來應(yīng)該是什么樣的。由George Church 聯(lián)合領(lǐng)導(dǎo)的Tai Sing Lee的團(tuán)隊，認(rèn)為大腦已經(jīng)建立了一個由人和物件組成的庫，然后學(xué)習(xí)如何把這些部件連接在一起的規(guī)則。例如，樹葉會出現(xiàn)在樹枝上。Tolia團(tuán)隊正在研究更多的數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法，在大腦中建立生活世界的統(tǒng)計期望。他的團(tuán)隊將測試幾種電路的不同部分如何溝通的假設(shè)。

所有這三個團(tuán)隊都會監(jiān)測到一個目標(biāo)立方體中成千上萬個神經(jīng)元的神經(jīng)元活動。然后，他們將使用不同的方法來創(chuàng)建這些細(xì)胞的接線圖。Cox的團(tuán)隊，例如，將腦組織切片成比頭發(fā)絲更細(xì)的層，用電子顯微鏡分析每個切片。該小組將計算連接在一起，每一個橫截面創(chuàng)建一個密集的三維地圖，將數(shù)以百萬計的神經(jīng)絲通過大腦皮質(zhì)中錯綜復(fù)雜的路徑制成圖表。

通過進(jìn)行中的映射和活動模式，每個團(tuán)隊將試圖梳理出一些基本的規(guī)則控制電路。然后，他們這些規(guī)則編程進(jìn)模擬器并確保這些模擬器符合一個真實的大腦。

Tolias及其合作者已經(jīng)有這種方法可以實現(xiàn)的感覺。在十一月發(fā)表的一篇論文中，他們映射了11000個神經(jīng)元對之間的連接，在過程中發(fā)現(xiàn)了五個新的神經(jīng)元類型?！拔覀?nèi)匀粵]有一個完整的部分組成大腦皮層的列表，個人細(xì)胞像什么，他們是如何連接，”Koch說?！斑@就是[Tolias]已經(jīng)開始做的?！?/p>

Andreas Tolias和合作者映射出神經(jīng)元之間的連接并記錄其電活動。五個神經(jīng)元的復(fù)雜解剖可以歸結(jié)為一個簡單的電路圖。向神經(jīng)元注入電流，使神經(jīng)元興奮，導(dǎo)致下游2個細(xì)胞，神經(jīng)元1和5的電變化。

這些成千上萬的神經(jīng)元之間的連接，Tolias的研究小組發(fā)現(xiàn)了三個細(xì)胞連接的一般原則：一些主要與同類的神經(jīng)元交流；一些則避免自己的同類，與其他品種溝通較多；第三組則只能與其他一些神經(jīng)元交流。（Tolias團(tuán)隊是基于神經(jīng)解剖定義而不是功能，這是Wei Lee的團(tuán)隊所研究的）只使用這三種布線規(guī)則，研究人員可以相當(dāng)準(zhǔn)確地模擬電路?！艾F(xiàn)在的挑戰(zhàn)是弄清楚這些布線規(guī)則意味的算法，“Tolias說?！八麄冏隽耸裁从嬎悖俊?/p>

_{Andreas Tolias 與同事對成對神經(jīng)元進(jìn)行映射，記錄電路活動。左上方五個神經(jīng)元的復(fù)雜分析可以簡化成一個單獨的電路圖標(biāo)右上. 注射電流到2號神經(jīng)元中將會使其內(nèi)部進(jìn)行燃燒，觸發(fā)下游兩個細(xì)胞的電流變化，即1號和5號神經(jīng)元。}

基于真實神經(jīng)元的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

大腦仿真的人工智能不是一個新的主意。所謂的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，模擬大腦的基本結(jié)構(gòu)，是在上世紀(jì) 80 年代非常受歡迎的。但當(dāng)時，領(lǐng)域缺乏計算能力和算法需要的真正有效的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。畢竟互聯(lián)網(wǎng)中的數(shù)以百萬計的標(biāo)記的貓的圖片那時還沒有。雖然現(xiàn)在是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的文藝復(fù)興時期——迅速成為我們?nèi)粘Ｉ畹囊徊糠值幕谏窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的聲音和人臉識別程序，像 AlphaGo，最近擊敗了世界頂尖的圍棋手的計算機(jī)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于改變連接方式的規(guī)則是與大腦幾乎完全不同。

一個在 San Diego 的Salk研究所，與多倫多大學(xué)的計算機(jī)科學(xué)家Geoffrey Hinton一起開發(fā)早期的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的計算神經(jīng)學(xué)家Terry Sejnowski說：“當(dāng)代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基于我們在 20 世紀(jì) 60 年代所認(rèn)識的大腦。我們關(guān)于大腦如何組織的知識正在迅速增多。”

例如，今天的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由一個前饋結(jié)構(gòu)，從輸入到輸出信息流通過一系列的層組成。每一層被訓(xùn)練來識別某些功能，例如一只眼或晶須。這種分析由后向前，調(diào)節(jié)每個連續(xù)的圖層，對數(shù)據(jù)執(zhí)行日益復(fù)雜的計算。這種方式，程序最終通過一系列的彩色像素認(rèn)識一只貓。

但這種前饋結(jié)構(gòu)省略了生物系統(tǒng)的重要組成部分：反饋。無論是在單獨的層內(nèi)還是由高層到底層，在真正的大腦中，在一個層的皮層神經(jīng)元連接他們的鄰居，并在層的上方和下方，創(chuàng)建循環(huán)復(fù)雜的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)?！胺答佭B接的皮層網(wǎng)絡(luò)是令人難以置信的重要組成部分，”Sejnowski說?！庇斜M可能多的反饋作為前饋連接。

神經(jīng)學(xué)家正是還不明白這些反饋回路所做的事情，雖然他們知道它們對于提高我們的注意力是重要的。他們幫助我們在接聽電話時從令人分心的城市噪聲中聽到電話的聲音。合成分析理論吸引力的部分表明他為這些循環(huán)連接提供了理由。他們幫助大腦對預(yù)測和現(xiàn)實做一個比較。

微米研究者旨在破譯反饋回路的規(guī)則 — — 如這些回路連接的細(xì)胞，是什么觸發(fā)他們的活動，以及這項活動是如何影響電路的輸出 — — 然后將這些規(guī)則翻譯成一種算法?！睓C(jī)器現(xiàn)在缺乏的是想象力和反思。我相信反饋電路允許我們在許多不同的層面上想象與反思。”Tai Sing Lee 說。

也許反饋電路將一天賦予機(jī)器與我們?nèi)祟愓J(rèn)知一樣獨有的特質(zhì)?！叭绻隳軐崿F(xiàn) [反饋電路] 的深層網(wǎng)絡(luò)，你可以從一個有一種下意識反應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)，通過輸入，得到更好地反映，開始思考輸入，然后假設(shè)檢驗，得到輸出” Sejnowski說，他是奧巴馬總統(tǒng)1億的腦提議項目做顧問，這是微米項目的一部分。

意識的線索

就像所有IARPA項目一樣，微米項目具有高度的任務(wù)性。探索者需要耗費(fèi)精力去映射神經(jīng)活動和連接，但是沒有一個人在之前做出來過。一個挑戰(zhàn)將由研究者提供大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行解決——每立方毫米的大腦所具有的的1~2PB的數(shù)據(jù)。這個團(tuán)隊需要去開發(fā)一種新的機(jī)器學(xué)習(xí)工具去分析所有的數(shù)據(jù)，一個比其自己用的前饋循環(huán)方法更好的。

它也是目前還不清楚是否從大腦的一小塊的經(jīng)驗就能說明大腦最大的天賦?！贝竽X不只是一張皮質(zhì)，”Sejnowski說?！贝竽X是專門為數(shù)百個不同的功能設(shè)計的系統(tǒng)。”

皮質(zhì)本身由大致相同的單元組成。但是，大腦的其他部分可能行為并不相同。例如，在 AlphaGo 算法中，采用強(qiáng)化學(xué)習(xí)發(fā)生在基底神經(jīng)節(jié)，這與大腦參與成癮過程的部分相關(guān)。”如果你想要超越簡單的模式識別的人工智能，你要需要很多的不同部分，”Sejnowksi 說。

項目應(yīng)該會成功，然而，它將做更多情報數(shù)據(jù)的分析。成功的算法將揭示大腦如何展示世界感知的真相。尤其是，它將有助于確認(rèn)合成分析理論是否在大腦中運(yùn)作——它將我們對世界的預(yù)測與我們感覺到的數(shù)據(jù)進(jìn)行比較。它將揭示意識中的關(guān)鍵成分是不斷變化的想象加上感知的混合物。Tai Sing Lee 說，”它是想象力，使我們能夠預(yù)測未來事件和用它來指導(dǎo)我們的行動。”通過這些，研究人員希望通過構(gòu)造機(jī)器來揭示的秘密思想本身。