人工智慧有了定製大腦

1、人工智慧晶元直連大腦，「腦機介面」大突破

近日，我國首例「腦機介面」反應性閉環神經刺激系統植入手術順利完成。該系統的植入，意味著我國具備自主知識產權的「腦機介面」高新技術產品已經走到了全方位臨床使用前的最後一步。

據悉，閉環反應性神經刺激系統為「腦機介面」在臨床領域的重要應用， 該技術通過將人工智慧晶元植入顱骨，顱內電極植入腦內，晝夜無間斷監測腦電節律，一旦預測到即將發生的癲癇就會啟動外源性干擾節律，直接阻斷致癇灶內的癲癇形成。

賽博朋克技術的又一次實現

對未來 科技 感興趣的朋友應該對《賽博朋克2077》 游戲 不陌生，在 游戲 中，你可以體驗到不同的「黑 科技 「帶來的新鮮刺激感，例如機器人、AR、VR、仿生人、記憶移植技術、智能追蹤武器等。而作為其中代表性的技術之一，仿生人技術與此次的腦機介面就有異曲同工之處。

仿生人 是將機械與人進行結合，人可以通過機械獲得更好的能力，通過「讀取」大腦的基本指令實現對機械的控制。

而腦機介面則要求我們不僅需要讀取大腦中的信息，還需要可以「寫入」，即除了能夠感知信息之外，還要能做出反應。作為是一種用戶界面，用戶可通過計算機讀取腦中的信息，經過計算處理，讓信號轉化為相關的反饋指令，計算機可以接受大腦傳來的命令，或者也可以發送信號到大腦。

正如新聞所提到的，腦機介面不僅可以做到檢測危險信號，同時還能對其進行干擾和阻止，從而防止危險行為發生。醫療領域有了腦機介面技術，更多的患者即將獲得重生的希望。

腦機介面技術的發展歷程

據悉， 腦機介面的形式，可按照在大腦中的採集位置分為非侵入、半侵入式和侵入式三種。 他們之間最大的區別是，是否對大腦採用有創口的手術方式來獲取神經元信息。其中，非侵入式模式僅作用於頭皮；而半侵入式則將設備植入頭皮和大腦皮層之間；侵入式則完全植入大腦皮層。

腦機介面技術看似很科幻，其實早在20世紀，人們就已經開始對其進行研究了。

在20世紀70年代，人類第一次對面向運動功能的腦機介面進行研究，並證實了猴可以在閉環的操作性條件作用後快速學會並可以自由地控制初級運動皮層中單個神經元的放電頻率。不過該階段大多都是對動物進行研究，直到20世紀90年代，面向運動的腦機介面有了迅速的發展，人們可以通過技術實時捕捉神經信號，並控制外部設備。

得益於多年來對動物進行的實驗基礎，腦機介面技術逐漸應用到人體，早期的植入設備例如人工耳蝸等可以幫助用於恢復損傷的聽覺、肢體運動能力和視覺等。

最令人印象深刻的是，在2014年巴西世界盃開幕式上，高位截癱青年Juliano Pinto通過腦機介面技術逐漸恢復下肢運動功能，同時利用人工外骨骼技術驅動外骨骼機器人行走，從而實現開球。

在我國，浙江大學也曾在2020年完成了國內首例植入式腦機介面臨床轉化研究，患者可以利用大腦皮層信號精準控制外部機械臂與機械手，實現三維空間的運動。

近年來，隨著腦機介面技術的不斷發展，眾多企業也開始在腦機介面領域布局。

說到腦機介面，馬斯克投資成立的神經 科技 公司Neruallink公司可以算是該領域的代表企業了。Neuralink曾給實驗豬的大腦表層植入過晶元，然後將豬的大腦運動無線傳輸到電腦上觀察。他們還曾在猴子的手臂和手上植入了同一枚晶元，讓猴子可以用意念控制游標移動，接住 游戲 里移動的乒乓球。

在對人體的「侵入式」腦機介面研究中，馬斯克的Neuralink公司提供了更安全的方法，它讓開顱的尺寸縮小到只有硬幣大小，從而減少對大腦的創傷。

除了國外的 科技 公司，近年來，國內也出現了一批以腦機介面為主營業務的高 科技 企業，例如研究侵入式腦機介面方向的創立於2011年的博睿康 Neuracle公司，2016年創立的科斗腦機 科技 公司、2019年創立的寧矩 NeuraMatrix和優腦銀河 Neural Galaxy，以及2021年創立的腦虎 科技 NeuroXess 等。利用腦機介面、人工智慧等技術，為醫療、 娛樂 、生產等領域提供技術支持。

結尾

縱觀腦機介面技術發展的幾十年間，人類對腦機介面的研究從動物到人體，從微創到無創，從醫療領域到生活其他各領域，給人們的生活帶來便利的同時，也存有一些擔憂。畢竟腦機介面里植入的晶元，它不會有像人類一樣的 情感 變化，在面對決定時只有演算法決定下的執行，不會出現猶豫的情況。而人類是有 情感 的，一時的危險性意識行為可能只是想想而已，並未想要付諸行動。如果搭載了腦機介面可能就會直接執行該行為，給 社會 安全帶來威脅。

參考資料：

2、為什麼會有人認為人工智慧會比人類更聰明？

人工智慧有很多優勢，包括：

1. 人工智慧有能力更快地處理大量的數據，而且能夠更精準地做出決定；

2. 它沒有像人類那樣受到情感因素的影響，因此能夠更加理性地做出決定；

3. 人工智慧可以比人類更快地學習新的技能，而且能夠保存更多的信息，使其能夠更好地應對新的情況；

4. 人工智慧可以在短時間內做出更准確的計算；

5. 人工智慧可以更好地模擬人類思維，從而達到更好的決策效果。

以上這些優勢都讓人們認為人工智慧可以比人類更聰明。

3、大腦的智能訓練怎樣進行步驟詳解

智能訓練的任務是培養運動員獨立完成訓練和參加比賽的能力、觀察問題和分析問題的能力、自我監督能力 ,並提高運動員的綜合素質，大腦的智能訓練有哪些的呢?本文是我整理大腦的智能訓練的資料，僅供參考。

大腦的智能訓練
人的頭腦在以往 經驗 的支持、制約下，常常會形成固有的思考模式，在處理新問題時，人也就會變得保守起來，因此，專家建議要“活化”自己的頭腦，使它能更加靈活地從不同角度觀察問題，創造性地找到解決問題的切入點。不少專家為此精心設計了一些很好的訓練 方法 ，在這些訓練方法中，以美國著名的心理學家J.P.蓋福德設計的最為典型，也最有效果。現將他主要的訓練方法介紹如下。

一、難題訓練

通過解難題培養自己思維的活躍性，蓋福德教授經過長時間的實踐和研究，證明這是非常有效的方法。

在解難題的過程中，常常會遇到很多必須打破常規的部分，一旦我們不幸落入某個難題的“圈套”或“陷阱”里，就會為了不犯第二次錯誤而千百萬計地冥思苦想，思索的激流時而向上，時而向下，有時不得不從立體的角度去看平面的東西，不得不擴大到無限的世界去思考有限的東西。

在思考很多難題時，往往需要同時進行集中式思考和擴散式思考。要從為數極少的條件出發，不斷地向四面八方擴散，以達到尋找無限的可能性，這是一種擴散式的思考方式;從無限中求得唯一正確的解題思考方式，這又是高度集中的思考方式。在這種擴散思考和集中思考周而復始的循環中，大腦便會自然而然地變得活躍起來。二、自我催眠訓練

從古至今，人類就能熟練運用催眠的方法開啟右腦神奇的能力。大腦智能訓練相當重要，催眠術起源很早，但當時人們不是叫它催眠術，而稱其為“咒術”。原始的“咒術”可以治病、可以托夢。

催眠術是一種以催眠的方式暗示、引導人進入睡眠狀態的方法。對於大多數平常狀態下做不到的事情，人們都有可能在催眠狀態實現。然而，如果要想在平常狀態就能夠做到這些事，則不一定非要藉助催眠術，這也就是右腦智能訓練始終提倡“右腦開啟”狀態的原因。“右腦開啟”狀態的訓練，是打開頭腦潛意識的方式之一。

要學會這種能力，仍然要通過催眠。因為催眠法是開啟潛意識大門的方法之一，如果潛意識的大門一旦緊閉，那麼，再怎麼努力，也找不到潛意識。相反，只要努力的事情能夠到達潛意識，願望就容易實現。

自我催眠，想像在自己體內還有另一個人存在。藉助自己對自己體內的另一個人講話，進入自我催眠。當你能夠讓自己體內的另一個自己聽你說話的時候，就能夠開啟自己潛意識的大門，也就能夠和潛意識溝通。自我催眠訓練法主要表現為以下幾種形式——1、自律訓練：潛意識能夠影響我們自己的身體、細胞及肌肉。

第一、坐在椅子上，閉上眼睛深呼吸。

第二、雙手放在膝蓋上、手心朝上。

第三、在手中指的地方，用膠帶貼上敷位溫度計的尾端。

第四、閉著眼睛，心中重復默念“右手加溫、右手加溫”。

結果、你會發現溫度計的數字顯示你的體溫確實上升，這種控制意識的訓練法被稱為自律訓練法。自律訓練法有6個程序：

第一，感受到“手腕、腳重起來”。

第二，感受到“手腕、腳熱起來”。

第三，感受到“心臟安靜到能聽得見脈搏”。

第四，感受到“呼吸順暢”。

第五，感受到“胃部附近熱起來”。

第六，感受到“前額涼起來”。

依照這6個程序，一項一項地進行，我們就能夠很好地獲得高度集中的注意力，同時也能夠漸漸地控制自己的意識。運用自我暗示的這種自律訓練法，不斷地演練，時間長了，當你想到腹部會熱起來，就馬上可以感受得到。這樣，自我催眠就能更深入。

圖書像聰明人一樣思考簡介：

大腦，科學家喜歡稱之為“三磅空間”，是一片未開墾的、神奇無比的處女地，是人類發展歷程中下一個函待開發的領域。每個人大約有140億個腦細胞未被開發利用。今天，激烈競爭的現代社會、日新月異的現實變化要求人們大腦反應不斷加快。否則，就會被社會淘汰。那麼，為什麼不去開發、使用那尚未動用的90%~96%的腦功能，使你的大腦總處於最佳狀態呢?本書全面介紹了大腦的生理機能和構成、大腦的智能訓練、人腦潛能的效用、激活閑置腦細胞的技巧等知識，既有理論知識，又有經典的案例。文字生動，語言幽默，是一部理論聯系實際的經典讀物。2、做夢訓練法

進入睡眠之後，人的意識就會慢慢停止作用，這時，人的潛意識就浮現出來——

這就是夢。人在睡眠狀態時，心靈感應往往特別靈敏。據相關資料顯示：許多知名的小說家，他們有些很有名的小說，就是源於在夢里夢到的一個 故事 ，醒來之後把它寫成小說。最有名的例子就是英國推理小說家史蒂文生的名著——《化身博士》。還有日本的小說家吉行淳之介、齊藤榮等人，也有過在潛意識下做夢，再把夢中故事寫成小說的案例。

夢對於我們來說，大多數好像只是在無意識間才能進入的一種狀態，但是，根據科學研究表明：一般情況下，我們不僅可以在入睡時入夢，也可以在有意識的狀態下入夢，只不過這需要藉助一些技巧。

第一、仰睡，雙手雙腳往外伸，放鬆手腳的肌肉。想像手腳會越來越重，可以按照右手→左手→右腳→左腳的順序。

第二、等到手腳變重、感覺到身心舒適之後，再按頭部→頸部→肩膀→胸部→腹部的順序放鬆肌肉，讓全身放輕松。

第三、待到身體完全鬆弛之後，把意識集中在額頭，然後以1～2cm的間隔，從頭頂→後腦部→頸部→背部上方，用你的意識想像有小鋼珠大小的球體浮現出來，而且慢慢地往下移。想像球體發光的圖像更好。

第四、當意識移到頸部下方的時候，你就快睡著了;假如還無法成眠，就再感受一下意識從腰部往下腹掉落的感覺。

第五、在即將進入睡眠的前一刻，要盡量去想身體和意識的狀態。接著放鬆全身的肌肉→頭變重→迷迷糊糊→意識散發→變得昏暗。

第六、此時，你已進入半夢半醒的狀態，青紫色的雲霧便會出現在後腦勺，直到煙消雲散，出現彩色的影像為止。

堅持做這種訓練，你就能夠體會到不可思議的睡眠狀態。入眠→做夢狀態→看不到夢的沉睡狀態→醒來的過程，可以在清醒狀態下體驗。你再也不必擔心失眠症，這樣，每天早上醒來的時候，頭腦也會十分清醒，身體也會感覺清爽，而且充滿著能量。

潛意識一旦能夠真正被喚醒，即使在睡眠之中，意識也不會消失，要想在空中飛翔，或者想讓自己喜歡的人立刻出現在你的眼前，這些都可以辦得到。

大腦右半球承擔著創造性思維等重要的功能，由於右半球“習慣性”地缺乏重視，所以對大腦右半球的開發顯得很不充分。人們要想提高智力水平，就要積極地發展大腦右半球，給大腦右半球以更多的訓練和發揮的機會，這將使人腦智慧的整體水平邁上一個新台階。

通過前面的閱讀，我們已經了解了左腦和右腦的不同功能，想要取得某一方面的突出成就，就應該相應地開發自己的左腦和右腦。那麼，怎樣才能開發右腦，達到同時使用大腦兩個半球呢?目前，有些國家提出了做單側 體操 的方法，做左側體操是開發大腦右半球功能的一種好辦法。由於大腦右半球負責左側身體的運動，因此，左側體操會反過來促進大腦右半球的活動，有利於大腦右半球能力的提高。左側體操包括以下一些基本動作和游戲訓練。

第一、左上肢側舉運動。左腳向左側跨一小步;左手側平舉，掌心向下，左手經左側部向上舉;左手還原。

第二、左上肢前舉運動。左腳向左側跨一小步;左手經左胸前舉至水平;左上肢再經胸前上舉，與身體平行;左上肢經胸前向下復原。

第三、左手指運動。伸出左手，做握拳運動;將握緊的拳頭松開，重復進行;將拇指依次與其他各指的指端接觸，進行對指訓練。

第四、左腿側舉運動。立正，目光向前，雙手叉腰;重心放在右腳，左腳向左側外提起，腳伸直，直到與地面平行，復原。

第五、左腳前舉運動。目光平視，雙手叉腰;左腳向前踢，達到與地面平行，復原。

以上各節每次做10遍，每天早晚各做1次，每次約5分鍾。四、呼吸法訓練

人依靠呼吸生存，一旦停止呼吸，人就會死亡，呼吸等於人的生命。但是，一般人大多隻用淺呼吸狀態生活，他們只使用肺的三分之一的容積，餘下三分之二的肺都積沉著舊空氣。運用呼吸法訓練進行深呼吸，肺就會完全被使用，因為深呼吸能夠保證體內充分取得氣的動能，同時也能夠攝入更充足的氧氣量。這樣更能促進細胞活性化。這也是呼吸法訓練的主要作用之一。呼吸法訓練主要有以下幾種方式。

1、腹部呼吸法訓練

腹部呼吸法是指吐氣的時候自然地壓縮腹部使之凹入，吸氣的時候自然地讓腹部凸起的呼吸法。腹部深呼吸，不但可以使腦波維持在10HZ以下的α波狀態，還能增進腦內荷爾蒙內啡肽的分泌。腹部呼吸法有以下幾個步驟:

第一、躺在床上，閉上眼睛，讓心情穩定下來。

第二、雙手壓在下腹，自然吐氣時讓腹部下凹到腹部的皮就要貼到背部的程度，到氣全部吐完為止。這時候要想像體內的邪氣全部排除達到完全放鬆的圖像。

第三、接著大力吸氣，達到腹部能夠凸起的極限。這時候要想像全新的動能從頭頂慢慢進入、細胞獲得活性化的圖像。

上述步驟一次做3～5分鍾，每天多做幾次。

腹部呼吸法的功能是：能夠促進自律神經系統中副交感神經活性化的效果，身心能夠獲得鬆弛，還可以 消除緊張 等。

2、圖像呼吸法訓練

圖像呼吸法是一種利用想像中的圖像的狀態來引導呼吸、放鬆身體，達到開發右腦潛能的訓練方法。進行圖像呼吸訓練法時，最好藉助音樂誘導，一邊聽音樂一邊呼吸，這樣效果會達到最佳。具體步驟如下——

第一、隨著音樂的指引，全身注入力氣，想像全身變成一根“硬棍”的圖像，讓全身慢慢變得僵硬。讓雙手緊貼體側，縮緊脖子，將腰部分三階段往上提成弓形，讓身體硬直。

第二、依指引瞬間把體內的力氣放掉，慢慢讓身體鬆弛下來。同樣的操作再進行一次，第一回放力是為了要疏緩身體的緊張，第二回是以消除心裡的緊張為重點。

上面要領需重復做兩次，才能夠放鬆身心。堅持做這種呼吸訓練法，能很好地促進 右腦開發 。

3、逆向呼吸法訓練

逆向呼吸法，是指吸氣時收腹、呼氣時鼓腹的訓練方法。逆向呼吸法有增強注意力、凈化血液、強化肺及內臟機能、充實氣等的效果。有助於開發右腦的潛能，具體做法如下——

第一、背挺直，慢慢放鬆臂、手的肌肉，鬆弛下來。坐、立姿勢都可以。

第二、用鼻孔慢慢吸氣，讓下腹凹下;吸氣完畢後，短暫停止呼吸，再慢慢吐氣，讓下腹凸起。

當你經過長時間的訓練，習慣了這種逆向呼吸法之後，再進行訓練時，意識上要有準備把自然的“氣”灌入丹田的想法。吐氣和吸氣的時間大約是2∶1。能達到1分鍾呼吸3次的程度就相當不錯，練習時間久了，氣自然就能加長而且能輕松呼吸。千萬記住，氣要盡量加長。每天早、晚各做5分鍾，要持之以恆。

4、氣的訓練

控制意識並使之與自然動能同頻，才能隨心所欲的發揮右腦潛能。想達到這種境界，第一步就是要先感受得到氣。下面介紹的就是氣的感受及提高的方法。

1)感受氣——

第一，閉上眼睛呼吸10次，讓心平靜下來。

第二，慢慢張開眼睛，左手放在膝蓋上，用右手掌由上向下撫摸左手腕。

第三，用左手掌撫摸右手腕。

第四，把意識集中在撫摸的手腕上。

第五，把意識集中在被撫摸的手腕上。

你會感覺到，每一步驟的感覺並不一樣，在意識集中的地方會有一股氣流流過。通過這種方法集中自己意識，就能感受到自己的身體。

2)氣的增強方法——

①

入浴的方法。躺入浴缸、閉上眼睛，想像動能進入身體的圖像。

②

手印的方法。想像一下大自然在你握緊的手中，大自然與你的波動調和、增強，並且吸收到體內的圖像。

③

就寢的方法。每天晚上上床之後，想像自己的身體充溢著動能的圖像，並在心中自我暗示“我從來沒有這么健康過，全身充滿著光”。

要增強人體的氣，必須要把自己的頻率調整到與自然和諧。願望集中在某單一項目上，持之以恆。值得注意的是：不管處於多麼悲觀的情況，都要相信願望一定能夠實現，堅持下去。
新生兒怎樣進行智能訓練
母親的肌膚之親

母親的肌膚之親對新生兒大腦發育有重要的作用。剛出生的孩子，眼睛還不能看得很清楚，雖然這時眼睛的結構已經完成，但視覺神經傳導還未完全成熟。不僅是視覺。只能神經傳導也一樣，有待於進一步發育。孩子在這個時期特別需要不斷接受外界的刺激，如皮膚感覺，聽覺、嗅覺等。孩子在吸吮母乳時，嘴唇及周圍會接觸到乳頭和柔軟的乳房，隨後孩子全身也會感覺到母親身體的溫馨柔軟的觸感，同時還可停止和母親腹中中時同樣節奏的心跳聲，並且可停止母親溫柔的呼喊與西語。雖然孩子聽不懂母親說明的內容，但從聲調上可體會到母親正在保護自己的一番愛心。母親的肌膚之侵可給孩子深切的安心感覺，不僅能安定孩子的情緒，也可促進大腦神經的發育。

培養良好的情緒

為使孩子感到愉快、舒適、具有安全感，增加孩子對周圍的興趣和對刺激的接受能力，在孩子吃奶後把他抱起來，用溫柔舒緩的語調同孩子說話。如“親愛的寶寶，你真可愛，吃好了嗎?這時孩子會安鄉地注視著你的面孔，彷彿在認真地聽你說話，一會兒，孩子就會高興地發出“a、e、o”的聲音做出回答。

行為及適應能力培養

應照顧好孩子的生活，讓其睡得好，吃的飽、保持尿布乾燥使孩子感到舒適而表現出快樂的情緒;經常抱一抱孩子，撫摸他的頭及面部，經常用親切的語言與孩子說話，用和藹可親的目光注視他，並引起孩子的注視。在與孩子相處中多用鼓勵的與其、表情，少用嚴肅，消極的語言。

視、聽、運動訓練

(1)視聽覺將色彩鮮艷帶響聲的玩具，放在距孩子眼睛25厘米處，邊搖邊緩慢地移動，使孩子的視線能隨著玩具和響聲移動。也可以坐在孩子對面，一邊喊叫他的名字，一邊移動自己的臉，孩子有時會隨你的臉而移動。

(2)運動母親用手指觸碰孩子的手掌，孩子能緊緊握住，在手中停留片刻後放開。也可將孩子的雙手拿出被子外面，平放在床上，讓孩子自由揮動拳頭，看自己的手，把手放到嘴裡吸吮。
新生兒怎樣進行智能訓練
胎教的繼續

現代科學技術證實，人的體質、生理和智能與遺傳因素有密切的關系，但並非遺傳決定一切，環境因素不僅影響著人體的生長發育，而且在人體胚胎早期還能直接作用於基因，使其發生改變。

這就是說，母親對胎兒的優生是大有作為的，從新生命孕育到嬰兒呱呱落地的280天時間，是孩子一生中 最珍貴、最重要的時刻，父母應抓住這一時刻，對孩子進行早期 教育 。古今中外已有許多成功的例子，在我國悠久、燦爛的 文化 歷史上，就有胎教的記錄。例如偉大的思想家孟子的母親說過這樣的一段話:“吾懷妊是子，席不正不坐，割不正不食，胎教之也。”即:“我在懷孩子時，席子不放正不坐，肉切的不方正也不吃，就是要對孩子進行胎教。”

近20年來，歐美一些國家紛紛成立胎兒研究機構和胎教中心，致力於對胎兒智力、體力全面開發，取得了令人矚目的成績。例如美國加利福尼亞的尼。范得卡爾醫生創辦的“胎兒大學”，設有語言、音樂、體育等科目，對胎兒進行早期教育。在這里培訓過的胎兒，有的僅出生2周就能發出“爸爸”的音節，一個4歲的幼兒已經能聽說英語、西班牙語，並懂得照顧自己。

經過“胎兒大學”學習的孩子出生以後，其智力超群者高達71%，這些都是在沒有受過胎教訓練的嬰兒中從未見過的現象，可見胎教能使嬰兒出生後學習起來更容易，有助於讓嬰兒智力超常，使他們發育的更完整，在各方面得以順利、健康發展。我們的近鄰日本也十分重要胎教，早在1984日本廣播協會電視台舉辦了“嬰兒--從母親體內起步”的節目，淺顯易懂地向人們介紹胎兒和嬰兒的能力，以引起人們的興趣，這個節目對母親早期培養孩子起到了良好的作用。

日本的著名學者阿部順一在他的“英才製造工程實驗”中127名年輕妊娠母親進行專門的胎教知道，孕婦每日按照他的要求做操;排演他編寫的短劇，並有計劃地選擇讀書、南電影、看電視、聽音樂和聊天，結果這些孕婦所生的孩子多智力超常。為此，他還編寫了《英才之路》一書，供父母對孩子胎教使用。

孩子出生後針對不同的情況，對其進行適宜的教育，既是胎教的繼續，也是在胎教基礎上的提高。

母親的肌膚之親

母親的肌膚之親對新生兒大腦發育有重要的作用。剛出生的孩子，眼睛還不能看得很清楚，雖然這時眼睛的結構已經完成，但視覺神經傳導還未完全成熟。不僅是視覺。只能神經傳導也一樣，有待於進一步發育。孩子在這個時期特別需要不斷接受外界的刺激，如皮膚感覺，聽覺、嗅覺等。

孩子在吸吮母乳時，嘴唇及周圍會接觸到乳頭和柔軟的乳房，隨後孩子全身也會感覺到母親身體的溫馨柔軟的觸感，同時還可停止和母親腹中中時同樣節奏的心跳聲，並且可停止母親溫柔的呼喊與西語。雖然孩子聽不懂母親說明的內容，但從聲調上可體會到母親正在保護自己的一番愛心。母親的肌膚之侵可給孩子深切的安心感覺，不僅能安定孩子的情緒，也可促進大腦神經的發育。

培養良好的情緒

為使孩子感到愉快、舒適、具有安全感，增加孩子對周圍的興趣和對刺激的接受能力，在孩子吃奶後把他抱起來，用溫柔舒緩的語調同孩子說話。如“親愛的寶寶，你真可愛，吃好了嗎?這時孩子會安鄉地注視著你的面孔，彷彿在認真地聽你說話，一會兒，孩子就會高興地發出“a、e、o”的聲音做出回答。

行為及適應能力培養

應照顧好孩子的生活，讓其睡得好，吃的飽、保持尿布乾燥使孩子感到舒適而表現出快樂的情緒;經常抱一抱孩子，撫摸他的頭及面部，經常用親切的語言與孩子說話，用和藹可親的目光注視他，並引起孩子的注視。在與孩子相處中多用鼓勵的與其、表情，少用嚴肅，消極的語言。

視、聽、運動訓練

(1)視聽覺

將色彩鮮艷帶響聲的玩具，放在距孩子眼睛25厘米處，邊搖邊緩慢地移動，使孩子的視線能隨著玩具和響聲移動。也可以坐在孩子對面，一邊喊叫他的名字，一邊移動自己的臉，孩子有時會隨你的臉而移動。

(2)運動

母親用手指觸碰孩子的手掌，孩子能緊緊握住，在手中停留片刻後放開。也可將孩子的雙手拿出被子外面，平放在床上，讓孩子自由揮動拳頭，看自己的手，把手放到嘴裡吸吮。

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4、人工智慧領域出現了三個大腦,它們分別是什麼

人工智慧領域出現了三個大腦，它們分別是谷歌大腦，IBM人腦模擬晶元，百度大腦。攔並談人工智慧大腦分為以下三部分：大數據、計算能力與深度學習三蔽簡者組成了人工智慧的大腦。它們相輔相成，相互依賴，相互促進，使得簡碰人工智慧應用到各行各業成為可能。這一技術的進步堪比互聯網革命，人類生產和組織效率將會得到進一步的提升。

人工智慧大腦簡介

「谷歌大腦」是谷歌X實驗室一個主要研究項目。谷歌大量購買人工智慧公司，機器人公司，智能家居公司，大力發展無人汽車，智能眼鏡等技術，計劃以谷歌大腦為中樞神經系統，為無人汽車，工廠機器人，智能家居，智能眼鏡提供源源不斷的數據支持。

2014年8月，IBM發布能模擬人類大腦的SyNAPSE，即「自適應塑料可伸縮電子神經形態系統」晶元，該晶元能夠模仿人腦的運作模式，更擅長進行模式識別，而且低功耗，在認知計算方面要遠遠穿過傳統計算架構。「百度大腦」項目集中了世界上最強大的研究團隊，利用計算機技術模擬人腦，已經可以做到2-3歲孩子的智力水平。

5、科技變革,大數據,人工智慧會給我們帶來什麼驚喜

「教育面向未來」系列評論之二

當前，在雲計算、大數據、物聯網、互聯網、智能識別、知識管理等新技術新理念快速發展和經濟社會需求的雙重驅動下，信息技術疾步邁入智能化階段。國內外高科技公司紛紛布局人工智慧、國務院出台《新一代人工智慧發展規劃》等表明，人工智慧發展迎來了新紀元。

因此，當教育信息化基礎設施尚在普及完善、「互聯網」和教育尚在互相催化融合時，人工智慧作為信息技術的更高發展階段，毫無疑問會深層次推動教育教學改革與創新發展，進而給未來教育帶來機遇和挑戰。

一方面，人工智慧改變了育人目標。正如機器取代簡單的重復體力勞動一樣，人工智慧將取代簡單的重復腦力勞動，司機、翻譯、客服、快遞員、裁判員等都可能成為消失的職業，傳統社會就業體系和職業形態也將因此發生深刻變化。適應和應對這種變化與趨勢，教育必須回歸人性本質，必須褪去工業社會的功利烙印。當人工智慧成為人的記憶外存和思維助手時，學生簡單地攝取和掌握知識以獲取掙錢謀生技能的育人目標將不再重要。教育應更加側重培養學生的愛心、同理心、批判性思維、創造力、協作力，幫助學生在新的社會就業體系和人生價值坐標系中准確定位自己。教育目標、教育理念的改變將加速推動培養模式、教材內容、教學方法、評價體系、教育治理乃至整個教育體系的改革創新。

另一方面，人工智慧改變了校園環境。未來，校園環境信息化將向更高層次的智慧校園邁進，各種智能感知設備和技術無處不在。校長、教師、學生不知不覺已經鑲嵌到有形的校園物理空間和無形的虛擬數據空間中。當學生踏進校園就可以完成簽到，離開校園自動告知家人，進入教室多媒體設備已經開啟，身體不適發出報警求助，上課開小差收到友情提醒，練習測驗後生成學情分析報告這些都表明，校園物理環境、教室教學環境、網路學習環境已經充分融合，實現了從環境的數據化到數據的環境化、從教學的數據化到數據的教學化、從人格的數據化到數據的人格化轉變。校園看上去還是那個校園，卻充滿了人類的溫度和智慧。

人工智慧也改變了教師角色。有專家指出，「創意工作者」「人際連接者」和「復雜模式的判斷者」這三類人是最不可能被人工智慧替代的。教師這一職業同時滿足這三類人的特點，因為教師必須適應變化的教學政策和教學環境，面向不同性格特點和需求的學生，處理多樣化的教育教學問題。所以，人工智慧並不能輕易取代教師這個職業。但在未來，人工智慧可以改變教師的角色和作用。教師可以從低附加值的簡單重復工作中自我解放，從而更加專注於構建和諧穩固的師生關系和促進學生全面長遠發展。教師就不再僅僅是知識的傳授者，而是滿足學生個性化需求的教學服務提供者、設計實施定製化學習方案的成長咨詢顧問。

另外，人工智慧對學習範式進行了巨大改變。語音識別和語義分析技術可以用在口語測評，圖像識別技術用在作文批改和拍照搜題，人工智慧可以讓每個孩子擁有自己的智慧學伴，只要用手機拍一下、掃一下、說一下、點一下，就會實現答案解析、打分點評，知識點、考點、難點的自動生成和推送。隨著認知科學、腦科學和學習科學的快速發展，人機協同增強智能、群體集成智能成為人工智慧發展的新方向。人工智慧不僅能從知識關聯和群體分層方面分析學生知識掌握情況、推送學習建議，更能從大腦思考方式、個體性格特點、所處環境特徵等方面，為每個學生提供個性化、定製化的學習內容、方法，激發學生深層次的學習慾望。

人工智慧不斷演進，去往何處尚未可知，能否為人類所駕馭亦引發倫理擔憂，對未來教育發展提供機遇的同時也帶來一系列挑戰。從近期來看，尤其要避免過度依賴和隱私泄露，這就需要教育避免過度依賴人工智慧。人工智慧絕非萬能，涉及成人育人的教育領域絕不能盲從。對一道題解法的誤判也許隻影響一時，但對一個人成長的誤判則可能影響一生。教師的高階腦力活動和教學經驗，學生的學習能力和邏輯思維習慣，絕非天生具有，往往需要低階腦力勞動甚至體力勞動的重復訓練和積累。過度依賴人工智慧可能導致眼高手低、好高騖遠，知其然不知其所以然，從而容易導致師生變相成為人工智慧的助手和附庸，教師失去應用的教學能力和職業素養，學生失去獨立思考的能力和健全的心智性格。

同時，也要避免疏於師生隱私保護。人工智慧的技術基礎和前提是海量的數據積累和訓練挖掘，師生的社會屬性數據和教學行為數據體量越大、維度越豐富、時間跨度越長，人工智慧所提供的教學服務就越精確、學習建議就越科學、知識內容就越合理，產生的教育質量和效益就越顯著，與之相伴的是師生隱私泄露的風險在急劇增加。人工智慧可以為未來教育插上騰飛的翅膀，但絕不能以犧牲師生隱私為代價，必須保證師生對所收集數據的知情權、選擇權、訪問權、所有權和控制權，必須保證數據安全，防止泄露濫用。

未來已來，對於人工智慧，教育不僅要在姿態方面迎接未來、在態度層面正視未來、在認知層面讀懂未來，更要抓住機遇，直面挑戰，在管理決策、教人育人等實踐層面積極構建屬於自己的美好未來。

6、人工智慧的發展？

人工智慧技術將繼續改變世界.2019年，人工智慧應用不僅在全球普及中持續增長，而且圍繞重要主題展開更深層次的對話，推動創新商業模式，以新的方式影響社會，包括以下7個方面的發展.接下來，金投小編介紹人工智慧的發展嗎？

1.更廣泛地部署機器學習，即服務(MLaaS)

2018年，目睹了機械學習服務(MLaaS)的重大進展，谷歌、微軟、亞馬遜等行業巨頭領先.預建的機器學習解決方案和能力在市場上越來越吸引人，特別是對於內部資源和人才不多的小公司來說，銷售和配置簡單實施的包裝解決方案的機會很大.

目前，機器學習即服務(MLaaS)主要由雲計算提供商訂閱或使用.例如，微軟Azure的MLStudio為開發者提供了一個拖把環境來開發強大的機械學習模型.谷歌雲的機器學習引擎還可以幫助開發者為各種應用程序構建大型復雜的演算法.2017年，AWS公司進入人工智慧領域，推出亞馬遜SageMaker，是開發商可用於構建、培訓和部署定製機械學習模式的另一個平台.

2019年以後，准備在更廣泛的范圍內提供機械學習服務.透明度市場研究預測，到2025年以驚人的40%復合年增長率增加到200億美元.

2.開發更多可解釋或透明的人工智慧

人工智慧影響我們的世界已經有很多例子，但是說明復雜機械學習模型的輸出和基本原理仍然是一個挑戰.

遺憾的是，人工智慧仍然是一個黑盒子，如果人們想了解人工智慧支持決策背後的基本原理，這將成為一個巨大的限制因素.

人工智慧的民主化由許多開源工具和倉庫領導，如Scikitlearn、TensorFlow、PyTorch等.開源社區負責構建可解釋或透明的人工智慧，可清晰記錄其邏輯，暴露數據集中偏差，提供後續問題的答案.

在人工智慧被廣泛採用之前，人們需要知道技術可以有效地發揮作用，並在任何情況下解釋推理.

3.人工智慧會影響全球政治結構

2019年，人工智慧將在全球舞台上發揮更大的作用，影響投資該技術的國際超級大國之間的關系.人工智慧的早期採用者(如美國和中國)將努力平衡自己的利益和合作開發.擁有人才和機器學習能力的國家，將在預測分析等領域實現巨大增長，從而造成更大的技術差距.

另外，圍繞人工智慧的道德使用展開更多的對話.當然，這個問題的處理方法因國家而異，影響政治關系.總體來說，人工智慧對其他國際問題的影響較小，但比以前更明顯.

4.人工智慧將創造更多的就業機會.

從長遠來看，由於人工智慧實現動化，很多工作都會被淘汰.以重復性、人工任務為特點的職場越來越外包給人工智慧.但是，2019年，人工智慧將創造更多的就業機會.

人工智慧不是完全消除對員工的需求，而是加強現有的系統和過程.因此，會出現新的職場.需要人類支持人工智慧的實現和監督其應用.2019年，更多的體力勞動者將轉向與人工智慧一起工作的管理工作，這一趨勢將持續到2020年.調查機構Gartner公司預測，2年內人工智慧將創造230萬個就業機會，同時只減少180萬個就業機會.

5.人工智慧助理將變得更加普遍和有用.

人工智慧助理對現代世界來說並不新鮮.蘋果公司的Siri和亞馬遜公司的Alexa多年來一直為人類服務.2019年，人們將看到人工智慧助理的成熟度和能力繼續完善.隨著收集更多的行為數據，人工智慧助響應請求和完成任務方面會更好.然而，隨著自然語言處理和語音識別的發展，人類將與人工智慧助理進行更加流暢有用的互動.

在2018年，人們看到更多的製造商推出了更有前途的新人工智慧助理.最近，谷歌公司開始推出語音預約服務Duplex，可以代表用戶呼叫和預約.科技技術製造商x.ai公司建立了Amy和Andrew兩個人工智慧助理，可以和人交流，為主人安排會議.亞馬遜公司最近發表了EchoAuto，駕駛員可以將Alexa集成到汽車的智能設備中.但而，人類將繼續將預期放在現實面前，對技術的局限性感到失望.

6.人工智慧/機器學習的管理變得重要.

隨著越來越多的企業投資人工智慧，開發有效的人工智慧管理結構將投入更多的能源.需要框架來指導數據採集和管理，適當的人工智慧使用和道德應用.成功與恰當的人工智慧使用涉及到很多不一樣的盈利人士，強調了對可靠性和一致的管理機構的必須.

2019年，更多組織將建立管理結構，更清楚地定義如何管理人工智慧的進展和實施.針對目前可解釋性方面的差距，隨著人類轉向AI支持決策，這些結構將變得極其重要.

7.人工智慧幫助企業解決人才短缺問題

人工智慧和機器學習人才的短缺正在引起創新的瓶頸.OReilly公司去年發表的調查顯示，企業使用人工智慧面臨的最大挑戰是缺乏可用的人才.隨著技術進步的加快，企業難以培養能夠領導大企業人工智慧工作的人才.

7、類腦人工智慧是指模擬人類大腦的人工智慧

類腦人工智慧是指模擬人類大腦的人工智慧是錯誤的。

人工智慧（英語：Artificial Intelligence，縮寫為AI）亦稱智械、機器智能，指由人製造出來的機器所表現出來的智能。通常人工智慧是指通過普通計算機程序來呈現人類智能的技術。該詞也指出研究這樣的智能系統是否能夠實現，以及如何實現。

人工智慧於一般教材中的定義領域是「智能主體（intelligent agent）的研究與設計」，智能主體指一個可以觀察周遭環境並作出行動以達致目標的系統。約翰·麥卡錫於1955年的定義是「製造智能機器的科學與工程」。

AI的核心問題包括建構能夠跟人類似甚至超卓的推理、知識、規劃、學習、交流、感知、移物、使用工具和操控機械的能力等。當前有大量的工具應用了人工智慧，其中包括搜索和數學優化、邏輯推演。

而基於仿生學、認知心理學，以及基於概率論和經濟學的演算法等等也在逐步探索當中。 思維來源於大腦，而思維控制行為，行為需要意志去實現，而思維又是對所有數據採集的整理，相當於資料庫，所以人工智慧最後可能會演變為機器替換人類。

人工智慧的好處：

1、促進生產力提升。促進生產力提升是推動人工智慧技術發展的重要原動力之一，從目前人工智慧產品在工業領域的應用情況來看，未來更多的智能體將逐漸走進產業領域，人工智慧也將是產業領域發展的新動能。

2、降低崗位工作難度。人工智慧對於職場人最為積極的一個影響就是會降低崗位工作難度，降低崗位工作難度的同時，也必然會提升崗位工作效率。實際上，人工智慧技術的運用，不僅會降低職場人的崗位工作難度，還會進一步拓展職場人的能力邊界。

3、加速創新。人工智慧技術的運用會進一步促進創新，這在當前產業結構升級的大背景下，具有非常實際的意義。創新是企業發展的原動力，也是企業實現綠色發展和可持續發展的重要基礎。

8、Science評論：人工智慧需要真實的生物大腦機制嗎？

© elifesciences.org

導語

從感知機模型，到深度神經網路的發明，都受到了生物神經系統的啟發。在本周Science的一篇評論文章中，研究者認為，將深度學習與類似人腦的先天結構相結合，能夠讓神經網路模型更接近人類學習模型。

1950年，數學家艾倫圖靈在他的論文開頭提出了一個重要的問題：機器能思考嗎？就此，人類展開了對人工智慧的 探索 。

而目前唯一已知的、能進行復雜計算的系統就是 生物神經系統 ，這也就不奇怪——為什麼人工智慧領域的科學家們會將大腦神經迴路視作靈感的來源。

在人工智慧領域發展的早期，科學家就研究過使用類似大腦結構的電路進行智能計算。近些年，這一研究方法誕生的最偉大成果就是一個高度精簡的大腦皮層迴路模型： 神經網路 。

這個模型受到了大腦神經網路模型的啟發。神經網路模型由多層神經元構成，可以通過調節參數權重的大小來調節這些神經元之間連接的強弱，這種結構與神經科學中的突觸相對應。

深度神經網路以及相關的方法在人工智慧系統的應用中已經帶來了深遠的變革。在計算機視覺、語音識別以及 游戲 博弈等人工智慧的核心領域，神經網路都有著舉足輕重的影響力，相較其它模型更甚。在應用領域，語音文本翻譯以及計算機視覺這些問題中都廣泛應用神經網路方法。

本文我們將會討論，大腦神經元迴路如何為神經網路方法提供新的指引和洞見，使得神經網路能夠成為一種強人工智慧方法。

從深度學習到強化學習

深度神經網路

深度神經網路的關鍵問題就是學習問題：如何通過調整神經元之間連接的權重，使得輸入的數據能夠得到期望的輸出，方法是通過對樣本的訓練自動調整權重。訓練樣本提供了一套輸入數據以及與之所對應的輸出數據。深度神經網路通過調整神經元之間的權重，使得輸入數據能夠產生與期望相對應的輸出。

一個好的學習過程，不僅僅是記住了輸入樣本，同時能夠泛化模型，使得模型在遇到沒有學習過的樣本數據時，也能夠得到正確的輸出結果。

我們將深度神經網路模型與核磁共振成像以及生物行為數據等實證生理學方法提供的結果相比較，會發現大腦與深度神經網路模型的異同之處。與靈長類生物的視覺系統相比，這兩種神經模型的早期神經反應階段比後期階段更為接近。這表明我們人造的深度神經網路，能夠更好的處理早期神經反應階段，後期認知過程的處理能力還比較差。

強化學習

除了深度神經網路以外，人工智慧模型近期還增添了一員「大將」： 強化學習 ——大腦收到了獎勵信號就能夠改變行為的機制。強化學習能夠表徵人或者動物在全世界范圍內的行為，並且接收獎勵信號。研究者們已經廣泛地研究了這種學習模型的大腦反應機制，並且應用到人工智慧領域，特別是機器人領域。

強化學習的目標是學習一個最優策略，構建一種從狀態到行動的映射，以此來優化所有時間內能獲得的收益。近期的人工智慧研究中已經將強化學習與深度學習相結合，特別是在諸如視頻 游戲 、棋類 游戲 （國際象棋、圍棋和日本將棋）等復雜的 游戲 活動中。

深度神經網路和強化學習相結合的模型產生了應為驚訝的結果：人工智慧已經擊敗了國際圍棋大師，並且僅需要4小時的訓練就能夠達到大師級的水平，而且並沒有依賴於人類的棋譜，而是通過自我博弈達到這樣的結果。

大腦神經迴路（左）與深度神經網路（右）

神經網路：人工 VS. 生物

一個懸而未決的問題是：與大腦神經迴路相比，當前我們所使用的深度神經網路模型結構極其簡單，這樣的簡化是否能夠捕捉到人類學習與認知的全部能力？

從神經科學引領人工智慧的視角來看，我們必須承認目前取得的結果令人驚訝。與大腦皮層的神經迴路相比，神經網路模型做了許多簡化，同時也加入了另外一些受到腦神經科學啟發的結構，比如歸一化處理以及注意力模型。但是一般來說，我們所熟知的關於神經元的所有東西（結構、類型以及關聯性等等特徵）都被排除在了神經網路模型之外。

目前科學家們並不清楚，對於神經網路這個人工智慧模型而言，哪些生物神經結構是必不可少且能發揮作用的。但是生物神經結構和深度神經網路結構的差異已經非常明顯了，比如說生物神經元在形態結構、生理特徵以及神經化學方面千差萬別且結構復雜。典型的例子有，興奮性椎體神經元的輸入分布在復雜樹突的頂部和底部；抑制性皮質神經元具有多種不同的形態，且能執行不同的功能。

神經網路模型不僅沒有包含這種異質性以及其它復雜的特徵，相反，人工神經網路使用了高度精簡且一致統一的數學函數作為神經元。就神經元之間的連接方式而言，生物神經元也比神經網路要復雜許多，同層神經元之間的連接，局部連接與遠程連接，以及皮層區不同層級之間自上而下的連接，以及可能存在局部的「規范電路」。

深度神經網路主要的成績還是在處理現實世界中諸如語音信息和視覺信息等感知數據上。在圖像視覺領域，神經網路模型最初是用來處理感知問題，例如對圖像進行分割以及分類。

在這些工作的基礎上加上一些擴展，我們就能夠讓神經網路模型處理更加復雜的問題。

例如為圖像提供說明文字，利用一段簡短的語言描述圖片的內容，或者識別圖片的內容並回答人類的提問。

非視覺問題，比如理解圖片的潛在含義：幽默還是諷刺？或者通過圖片理解其中的物理結構以及 社會 現象等。不僅如此，科學家們也在努力讓這樣的神經網路應用在自動翻譯、個人輔助、醫療診斷、高級機器人以及自動駕駛等其它領域。

人們在人工智慧領域的研發投入以及資金投入都與日俱增，但這同時也帶來了一些的疑難問題——人工智慧到底能否帶來真實？能否產生和人類類似的理解能力？甚至人工智慧是否會和人類智能走向完全不同的方向？這些問題都是未知的，並且人類在該領域的科學研究以及商業實踐上都下了重注。

倘若當前的神經網路模型在認知能力方面被證明是有限的，那麼自然研究者還需要到神經科學中去尋找啟示。目前被人們所忽略的大腦神經中的種種細節是否能為構建強人工智慧提供一把鑰匙？我們人類大腦中哪些結構是特別重要的，這一點並沒有定論。

認知能力取決於

先天結構還是後天學習？

雖然我們人類對自己大腦神經迴路的理解還很有限，但我們仍然可以正視一個常見的問題——人腦神經和深度神經網路模型有著根本的不同，這種不同可能在尋找類似人類的強人工智慧的道路上起到至關重要的作用。

這涉及到了一個古老的認知問題，是經驗主義還是先天主義？換句話說就是：先天的認知結構和一般的學習機制二者的相互作用問題。

嬰兒期視覺學習帶來的啟示

目前的智能模型傾向於經驗主義，使用相對簡單統一的網路結構，主要依靠學習過程以及大量的訓練數據來提高認知能力。相比而言，生物體往往是在經過很有限的訓練就能夠完成復雜的任務，許多的學習任務是由先天的神經結構來完成的。換句話說，生物的學習是舉一反三，而神經網路是舉三反一。

比如說許多物種，諸如昆蟲、魚類、鳥類都有著一套復雜且獨特的機制來執行導航任務。就人類而言，人類的嬰兒出生幾個月就能夠進行復雜的認知工作，而這時的人類並不能接受具體的訓練，相反嬰兒能夠本能的去識別物體，抓握物體。在視覺上，嬰兒能夠識別一個動畫角色是否友善，這些任務顯示出了一個嬰兒對這個物理世界以及人類 社會 的初步理解。

大量的研究表明，快速的非監督學習是可行的，因為人類的認知系統中已經先天地具備了基本結構，這些結構有助於人類獲得有意義的概念，並且增進認知技能。

與現有的深度神經網路模型相比，人類認知學習和理解能力所具有的優越性很可能是因為人類認知系統中包含著大量的先天結構。通過對嬰兒期視覺學習過程的建模，體現出了先天的結構以及後天學習過程的有效結合，並且人們發現那些含義復雜的概念，既不是先天存在的也不是後天學會的。

在這個「中間路線」中，先天概念並不是被開發出來的，而是通過一些簡單的原型概念隨著人類的學習過程一步一步演化成復雜概念的，這個模式很難說存在明確的學習訓練過程。

比如說嬰兒能夠注意到人的視線以及人的動作之間的關聯，當人的視線以及動作朝向相反方向的時候，能夠察覺到其中的錯誤。大腦皮層先天的特定結構能夠實現這一功能，並且能對輸入的信息輸出報錯反饋。

「中間路線」助力人工智慧

我們也可以把這種先天的結構構建於人工神經網路中，使得人工神經網路的學習過程更加類似於人類。人們可以通過理解並模仿大腦的相關機制來完成這樣的一個研究任務，或者從零開始開發一個全新的高效的計算學習方法。

科學家已經在這個方向上做了一些嘗試。但總的來說，學習一個先天的結構與當前的學習任務並不相同，在這個問題上人類還是知之甚少。把先天結構與後天學習結合在一起，可能給神經科學和通用人工智慧這兩個學科都帶來好處，並且能將二者結合為智能處理理論。

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9、AI超越人腦了嗎？清華教授：人類依舊是世界上最高等的智能

眾所周知，人工智慧（Artificial Intelligence）是一種以讓計算機（機器）能夠像人一樣思考、學習、解決問題為最終目的一種技術，或者說一種非常廣泛的概念。

放眼看來，近幾年的AI在模仿人類的這條道路上步伐確實越邁越快——圍棋、繪畫、人臉識別、機器狗......許多人類曾經以為的只有自己才能涉足的領域開始被AI一一進入，甚至不少特定領域的專用人工智慧演算法已經大幅超越了人類。

然而，這其中不少演算法的本質依然是海量數據驅動的統計學習，距離人類更加復雜的高級認知功能仍然存在本質上的差別。

在6月1日舉辦的北京智源大會上，清華大學教授劉嘉就這樣說到：

「目前來講，人的智能還是這個世界上最高等的智能。」

圖源：智源大會直播截圖

智源研究院是一家位於北京的人工智慧研究院，曾8個月打造當時全球最大的智能大模型「悟道」，可以說是國內有名的AI實驗室，而劉嘉同時也是智源研究院的首席科學家。

而智源大會目前已舉辦了4次，有8點陣圖靈獎得主，500位AI領域的頂尖學者參加。

劉嘉是這次大會的人工智慧的認知神經基礎論壇的主席，他這次主講的主要內容，就是由 人工智慧、認知科學、神經科學三類學科結合形成的一個新興的跨學科領域 。

神經科學是關注大腦功能的一系列學科的結合。 其實驗方法包括從神經細胞和神經細胞群的分子分析和細胞機制，對整個生物體的行為與心理研究等。

認知科學則是一門研究訊息如何在大腦中形成以及轉錄過程的跨領域學科。它研究何為認知，認知有何用途以及它如何工作，研究信息如何表現為感覺、語言、注意、推理和情感。

而人工智慧作為機器模擬大腦功能的嘗試，本身也可以看作是認知科學理論的一種實踐和驗證，而專門研究生物大腦的神經科學的許多理論，也曾數次推動了人工智慧的發展。

劉嘉表示，這一學科將使得我們以 「生物的智能」 這樣一個特殊的切入點去理解人工智慧當中的「智能」的本質。

他以這樣一個二維圖為例，講解了何為類似生物大腦的AI：

圖源：北京智源大會直播截圖

圖中的X軸表示環境，箭頭指向是從一個封閉環境到一個開放環境。

Y軸代表的是任務多樣性，箭頭指向是從一個靜態的任務到一個隨時隨著環境而發生改變的任務。

左下角的 封閉環境中的靜態任務 ，就是人工智慧領域中目前已經成熟的人臉識別、圖像分類等任務，也即我們上訪所說的超越了人類的AI們。

左上角的 封閉環境里的動態任務 ，則是近幾年較為出圈的圍棋、游戲等任務，在很多方面也已經超越了人類。

右下角 開放環境里的靜態任務 ，代表則是機器狗、無人機一類的研究。

劉嘉認為，現在人工智慧要去攻克的領域就在第一象限（右上角），也就是 開放環境里的動態任務 ——而這正是人類最擅長的地方。

而要使AI擁有這樣的智能，研究核心有兩個：

動態動力學（Dynamic），即智能一定是通過進化、演化產生的；

具身（Embodied），也就是智能的載體，包括大腦、身體，以及環境。

具體實現這兩個研究核心的路線，劉嘉提到了兩點：生物數據和圖靈測試。

圖源：北京智源大會直播截圖

他提到，既然是生物模仿人類的智能，那麼一定需要來自 神經生物學方面的數據 ，只有當科學家們洞悉了大腦的工作流程，人類身體與智能交互的方式，得到了神經數據、行為數據、認知數據等多種信息，才能理解AI產生智能的基礎。

其次就是 通用智能訓練環境 ，劉嘉強調：「只有一定的環境才可以真正產生相應的智能」。舉例來說，就是不同的宇宙里由於有不同的物理原則，不同的環境，最終產生的智能也是不一樣的，而基於物理環境的演化正是智能產生的關鍵。

」我們把這種實驗比喻成圖靈測試2.0版。「劉嘉教授說。

最後還要對這一新生成的系統進行 測評 ，具體是根據大腦生物數據來調整系統，可以把關於人類的預設的知識填入到智能體當中，就類似於向人類的身體嵌入」基因「。

劉嘉最後表示，將多元數據、訓練環境、智能測評者三者結合起來，並不斷地調整，這或許就是通向通用人工智慧（AGI），也就是具備與人類同等智慧、甚至超越人類的人工智慧的一條正確的道路。

采寫/編譯：南都見習記者楊博雯

10、利用人工智慧能創造出改造大腦把人腦變聰明的技術嗎？

目前的人工智慧技術還沒有達到可以直接改造人腦使其變得更聰明的程度。人腦是非常復雜的生物器官，我們對其工作原理和認知過程的理解還非常有限。
盡管人工智慧在某些領域取得了令人矚目的進展，例如圖像識別、語音識別和自然語言處理等，但這些技術仍然局限於執行特定任務，而不能直接改變人類智力的本質。
關於改進人類智力的研究，如認知增強或腦機介面等，正在進行中，但目前仍處於早期階段，需要更多的研究和發展。這方面的研究需要深入了解人腦的運作機制，同時也需要遵循倫理和法律的准則。
雖然人工智慧有潛力在未來對人腦研究和認知增強方面做出貢獻，但目前仍然需要更多時間和努力來實現類似的技術。