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欧洲大脑奖得主说,你大脑的这个神奇机制,人工智能算法也在用
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来源:上观新闻 作者:刘璐 2018-06-16 08:14
摘要:“在这个实验里,你们都表现得太聪明了,也就是说,假如你心不在焉地去找,你反而更容易找到,”

基本“瞎”了,还以为自己没“瞎”

 

你能一眼看出下面这两张图之间的区别吗?

“看这两幅图,你可能会感觉一目了然,但区别其实特别大——这里有一个引擎,那边没有。也就是说你基本上是‘瞎’了。可是我们居然自以为是地以为我们自己没‘瞎’。”

 

近日,在复旦大学一场名为“头脑风暴”的讲座中,伦敦大学学院计算机系计算神经科学教授李兆平当场出题,做了几个有趣的小测试,以证明“眼见为实”这件事,不一定是对的。

 

在一张布满了600多个X状图形的幻灯片中,李兆平让大家找一个“唯一的右倾的小棒”。大约过了5秒钟以后,只有稀稀拉拉几名观众陆续找到了,多数人则找得头昏眼花,依然无果。

 

 

“因为你的眼睛过去的时候,你没有‘见’到它,你只是在‘看’。”李兆平解释,“即使看到了这个小棒之后,你也觉得这是一个X,然后你认为这个X跟别的X一样……接着你就糊涂了,糊涂之后你的眼睛就开始犹豫,再继续去找。大多数人都是这样的。”

 

“看”和“见”,不是一回事

 

她表示,这个示例告诉我们,用眼睛常常只是在“看”,而我们的意识才是“见”。所谓“看”和“见”事实上是分开的,并且它俩常常在一起“捣乱”,影响大脑的判断。

 

“在这个实验里,你们都表现得太聪明了。也就是说,假如你心不在焉地去找,你反而更容易找到。”李兆平说。

 

作为复旦大学物理系当年的“学霸”,李兆平曾在美国的费米国家实验室、普林斯顿的高级研究院和洛克菲勒大学、香港科技大学等工作。1998年她参与创建了伦敦大学学院的盖子比计算神经科学中心。她的科研涉及物理、神经生物学等,尤其注重于视觉、嗅觉和非线性神经动力学。2014年,牛津大学出版社出版了她写的《理解视觉:理论,模型和数据》。

 

脑科学和人工智能,什么关系?

 

在介绍脑科学这门学科时,李兆平尤其提出,人脑的输入与输出是一个非常复杂的过程。对这一过程的分析,融合了生命的观察、解剖的观察、医学的观察与心理的观察,而对以上这些角度作出整合,正是脑科学要解决的事。在此前的上海论坛上,她还分析了脑科学和人工智能之间的关系,指出脑科学是能够发现自然的一项科学,而人工智能是用来发明一些工具的工程学范畴事物,两者相互交织,会对人类社会产生深远的影响。

 

此次受邀到复旦大学演讲,她还带来了另一位嘉宾——她的先生、英国伦敦大学学院英国皇家科学院院士Peter Dayan。

 

Peter Dayan是2017年格雷特·伦德贝克欧洲大脑研究奖的获奖者之一,该奖项简称“大脑奖”,被誉为“神经科学界诺贝尔奖”。

 

大脑究竟是怎么工作的?

 

在Peter Dayan开讲之前,李兆平女士就深入浅出地解释,她和先生做的研究可以被视为两个部分。也就是说,如果将人脑粗看成一个输出和输入的机器,那么她所做的研究更接近输入,Peter Dayan则更接近输出。她以五官为例,指出听、看、闻、触觉、味觉等可以兼具输入和输出的功能。例如视觉,一幅图片看进来就是输入,而在大脑当中想象其背后的信息,就是输出。

 

Dayan的主要研究领域是神经网络的数学计算模型,尤其是有关表达、学习和决策的模型。在攻读博士学位期间,Peter Dayan开始对人工智能产生浓厚的兴趣,并从试图从理论的角度去思考:我们的大脑究竟是怎么工作的?他和同事们先用多层次分析的方法,从时间和空间尺度上建立脑机制和动物行为的联系,再用计算的方法去解释大脑的运作过程。

 

他最近的研究聚焦在大脑的“奖励机制”上。人类和其他动物的大脑有一个机制,会给自己尽可能更多的奖赏,同时尽可能避免去惩罚自己。这种能够识别外部事物并且做出奖励最大化、损害最小化的决定的行为机制,与目前人工智能流行的算法非常相似。

 

他以猴子喝果汁的实验为例,解释了大脑对奖励的预测机制。比如他和他的同事们发现,大脑对奖励的预测可能产生误差,这可以帮助人们了解和治疗一些精神疾病。比如说,抑郁症患者的奖励系统不是像“上瘾”一样被提升,而是被抑制了。演讲最后,他提出了一种推测:即使是人工系统,如果它们对世界有足够的适应性,也会遇到与我们同样的问题。

 

张力奋教授(右一)代表复旦大学新闻学院,将一张印有李兆平教授出国留学新闻的老报纸,赠送给李兆平夫妇。鄢浩 摄

题图来源:视觉中国 图片编辑:曹立媛
内文图来源:作者提供
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