中共西安市委、西安市人民政府于2017年11月7日—8日在西安舉辦“2017全球硬科技創(chuàng)新大會”。邀請國家部委、省委省政府領(lǐng)導(dǎo)，諾貝爾獎(jiǎng)獲得者、國內(nèi)外相關(guān)領(lǐng)域院士專家、科技企業(yè)領(lǐng)袖、知名投資人等約800余人參會。本次大會以“硬科技改變世界，硬科技發(fā)展西安”為主題，大會由開幕式、主論壇、分論壇及多場系列活動組成，圍繞人工智能、航空航天、生物技術(shù)、光電芯片、信息技術(shù)、新材料、新能源、智能制造等硬科技“八路軍”領(lǐng)域?yàn)橹攸c(diǎn),共舉辦16場系列論壇活動。
以下為諾貝爾生理學(xué)或醫(yī)學(xué)獎(jiǎng)得主愛德華·莫澤演講實(shí)錄：
尊敬的陜西省領(lǐng)導(dǎo)、女士們先生們，非常感謝今天你們能來參加此次大會，非常感謝大家邀請我。同時(shí)，我對今天的“2017全球硬科技創(chuàng)新大會”獻(xiàn)上誠摯的祝福。
在過去的50多年里，我們都得到了哪些進(jìn)展？毫無疑問的是，計(jì)算機(jī)所做出的貢獻(xiàn)是非常大的?，F(xiàn)在大家對計(jì)算機(jī)的應(yīng)用是非常熟悉的，從開始的計(jì)算功能，集中在一個(gè)或者幾個(gè)相互連接是有限的中央處理單元上操作。它對大量數(shù)據(jù)進(jìn)行精確的操作是非常理想的。但是現(xiàn)在仍然可以做得更好。比如說在物體的識別上，相對人類大腦和動物的大腦，（計(jì)算機(jī)）應(yīng)該會做的更好。
比如說，這個(gè)麥克風(fēng)，我們把它放在面前，大腦就可以立即反應(yīng)出來，但是對于計(jì)算機(jī)來說，可能需要一段時(shí)間，他首先來識別這個(gè)物體，直到現(xiàn)在仍然很難去識別。那對人類來說，大腦是如何工作的？人的大腦和計(jì)算機(jī)所做的工作有什么區(qū)別呢？
我們的大腦是非常好的，可以同時(shí)做很多的工作，哪怕不同的工作之間有一些紛擾，人類大腦仍然可以把這些工作做好。但是計(jì)算機(jī)直到現(xiàn)在還是很難達(dá)到這一點(diǎn)。
現(xiàn)在我們來看一下大腦是如何去處理這些問題的。
首先，人類大腦是由很多的神經(jīng)元組成的，大致是一千億個(gè)神經(jīng)元，每個(gè)神經(jīng)元里面有1萬個(gè)連接，人類的大腦就是通過這些連接起來，這里面有很多的流程，神經(jīng)元按照不同方式組成在一起，我們把它稱為網(wǎng)絡(luò)。我們有一個(gè)非常大的網(wǎng)絡(luò)，組合在一起，通過不同的方式，當(dāng)然還包括它們的子網(wǎng)絡(luò)，它們是半獨(dú)立的方式，然后互相連接在一起，這是我們?nèi)祟惔竽X的一個(gè)構(gòu)成。
人類大腦的網(wǎng)絡(luò)是隨著時(shí)間不斷去變化的，它們可以不斷地接收（信息），互相影響。而且大腦可以在受影響的工作狀態(tài)中，繼續(xù)正常工作。但是因?yàn)槿祟惖拇竽X細(xì)胞組成有很多不同的網(wǎng)絡(luò)，它不僅可以從下到上運(yùn)行，也可以從上到下運(yùn)行。
這也是我們實(shí)驗(yàn)室當(dāng)中的一個(gè)分析。最近我們使用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)來解碼很多的信息，這不是我今天要講的內(nèi)容，但我還是要提到這一點(diǎn)，因?yàn)樽罱覀円恢倍荚谘芯拷獯a時(shí)間，一直在研究大腦當(dāng)中的某一個(gè)特定的區(qū)域。我們發(fā)現(xiàn)大腦當(dāng)中的細(xì)胞可以同時(shí)進(jìn)行工作，然后我們就問電腦，現(xiàn)在干什么？然后電腦就會回答，電腦會基于很多其他的信息做出預(yù)測，他可以做出猜測。而在一半的情況下，它可以精確的告訴我說大腦現(xiàn)在所進(jìn)行的事情需要多長的時(shí)間，10秒鐘20秒鐘還是30秒鐘，事實(shí)上電腦可以預(yù)測出大腦的活動需要多長的時(shí)間。
從嘈雜的數(shù)據(jù)當(dāng)中讀取信息，為什么電腦不能做到這一點(diǎn)，但是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以做到？因?yàn)槲覀兊纳窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)是可塑的，它們可以自己學(xué)習(xí)。它們不是靜態(tài)的，它們從自己的經(jīng)驗(yàn)當(dāng)中學(xué)習(xí)。
我來給大家展示一下，在這張幻燈片上大家可以看到一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。大家在右下角這個(gè)圖片上可以看到一種連接，這是神經(jīng)細(xì)胞的連接。這種連接可以發(fā)生變化，它們可以基于經(jīng)驗(yàn)發(fā)生變化，它們可以變得更強(qiáng)大或者是變得更加柔弱。大家可以看到各個(gè)細(xì)胞之間的連接，有一些細(xì)胞變得越來越強(qiáng)，有一些細(xì)胞變得越來越弱，這些都是根據(jù)經(jīng)驗(yàn)來發(fā)生變化的。在左邊大家可以看到有一些分子，正是因?yàn)檫@些分子的變化導(dǎo)致了這些細(xì)胞的變化，導(dǎo)致了這些細(xì)胞在它們力量上面的變化。
它們的變化會導(dǎo)致大腦進(jìn)行某種活動，會通過改變這種連接狀態(tài)來進(jìn)行學(xué)習(xí)。在這些方面，人和動物的大腦都可以去學(xué)習(xí)，同時(shí)還可以形成某種記憶，以便日后檢索。
今天大家可以用計(jì)算機(jī)來解決一些非常復(fù)雜的問題，電腦可以根據(jù)自己的經(jīng)驗(yàn)去學(xué)習(xí)，在這個(gè)會議上已經(jīng)有很多個(gè)發(fā)言人都提到了AlphaGo，可能大部分人都對。計(jì)算機(jī)，也就是人工智能，現(xiàn)在比一個(gè)世界的棋王下棋下得還要好。
但需要注意的是，我們對計(jì)算機(jī)的訓(xùn)練其實(shí)用到的是人類專家的行為，這是一種結(jié)構(gòu)化的訓(xùn)練。幾周前自然雜志上發(fā)表了一篇文章，這個(gè)文章告訴我們AlphaGo已經(jīng)變的更好，他已經(jīng)成為了自己的老師，它已經(jīng)不需要?jiǎng)e人告訴它怎么樣去完成任務(wù)了，所以事實(shí)上我們是可以讓機(jī)器來學(xué)習(xí)一些非常復(fù)雜的任務(wù)的。
很顯然自主學(xué)習(xí)是具有非常大的潛力的，這也是人工智能的一個(gè)方向。我想問一個(gè)問題，人工智能能不能從我們的大腦網(wǎng)絡(luò)中學(xué)到一些東西？有時(shí)候答案是肯定的，但大腦所做的事情并不一定是適用于計(jì)算機(jī)的，它們兩個(gè)是完全不同的個(gè)體，但是在信息尤其是噪聲信息加工的方面，大腦的加工方式仍然是有一些計(jì)算機(jī)可以來借鑒的地方。
人類的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是怎么樣運(yùn)作的？為了這個(gè)答案，我們必須進(jìn)一步探討一些基礎(chǔ)性的問題。其中的一個(gè)問題就是大腦是如何工作的？我們是怎么樣找到自己的路的呢？人類的大腦或者是任何一個(gè)電腦的大腦都可以告訴我們現(xiàn)在在哪，比如說我們是在法國，我們在埃菲爾鐵塔下，我們甚至是在沙漠當(dāng)中，都可以找到自己的方向，我們知道我們的前方是哪，我們的后面的路是通到哪的，這是一種能力，這是在人類發(fā)展的早期，大腦就已經(jīng)計(jì)劃的一種功能，如果你找不到路的話，你就找不到水，你就找不到你的同伴，你可能會被其他的動物吃掉，所以這是一種大腦基本的能力。
通過學(xué)習(xí)大腦是如何確立空間的，我們也許就能了解大腦皮層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是如何運(yùn)作的。事實(shí)上，我們只要了解了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)作方式，就能夠了解大腦的空間定位系統(tǒng)是如何運(yùn)作的。
20世紀(jì)70年代，約翰奧基夫從自由移動的老鼠的海馬體中揭露出了一種單一的神經(jīng)元，海馬體是大腦當(dāng)中非常重要的一個(gè)部分，他就在你的耳后這個(gè)部位，它主要是跟行進(jìn)和空間感知相關(guān)，它記錄了海馬體中很多活動。老鼠在一個(gè)盒子里面移動的時(shí)候，它會記錄這個(gè)自由移動的老鼠海馬體的運(yùn)動情況，比如說它會發(fā)現(xiàn)如果它給盒子里面投擲一個(gè)巧克力，這個(gè)老鼠就會往巧克力的方向移動。然后它記錄下海馬體變化的過程。然后他發(fā)現(xiàn)了一個(gè)細(xì)胞，在海馬體當(dāng)中發(fā)現(xiàn)了一個(gè)特別的細(xì)胞，比如說你聽到聲音的時(shí)候，你會發(fā)現(xiàn)大腦就被激活了。
老鼠是在盒子里面自由移動的，每一次它都會去這個(gè)盒子的左上方，每一次它到這個(gè)盒子左上方的時(shí)候，這個(gè)細(xì)胞就被激活了，大家可以看到這些紅色的小點(diǎn)，每一次這個(gè)和老鼠到這個(gè)位置的時(shí)候就會記錄下這些紅色的點(diǎn)，而當(dāng)這個(gè)老鼠在其他的地方移動的時(shí)候，這些細(xì)胞是沒有被激活的，這些細(xì)胞都是沉默的，所以這就說明，這些細(xì)胞可以告訴我們老鼠的位置。
老鼠在這個(gè)盒子里面到處去找小顆粒碎片，然后我們收集了海馬體的行動路線，最后發(fā)現(xiàn)有一些特別的神經(jīng)元，大家可以看到這個(gè)細(xì)胞被激活了，在海馬體當(dāng)中有數(shù)千個(gè)這種細(xì)胞，但是每一個(gè)細(xì)胞都在不同的位置，所以基于這些，基夫和她的同事從二十世紀(jì)的七十年代開始就發(fā)現(xiàn)，這些位置細(xì)胞事實(shí)上人類大腦的空間體系的一部分，就是我們說的認(rèn)知地圖的一部分。
2015年的時(shí)候，我們的團(tuán)隊(duì)在挪威也開始了研究，我們研究的不是海馬體，我們研究的是海馬體旁邊的一個(gè)不為人知的地方，我們用了同樣的實(shí)驗(yàn)，收集了每一個(gè)細(xì)胞的信號，從這些信號傳導(dǎo)過程我們發(fā)現(xiàn)老鼠在幾分鐘的時(shí)間里，他幾乎到了這個(gè)盒子里面的所有地方，這些黑點(diǎn)就是細(xì)胞被激活的點(diǎn)。
大家還記不記得在剛才的這個(gè)實(shí)驗(yàn)中，只有在某一個(gè)特定的區(qū)域，就是在左上角那個(gè)區(qū)域位置細(xì)胞才能被激活，但是這些細(xì)胞是不一樣的，因?yàn)樗鼈冊诤芏鄥^(qū)域都存在，大家可以看到它們有很多的細(xì)胞群。還有左邊有紅線的這個(gè)圖，事實(shí)上我們可以看一下這些細(xì)胞，聯(lián)系在一起的話是一個(gè)菱形的狀態(tài)，會構(gòu)成一個(gè)小的空間，也就是基于這個(gè)原因，我們把這些細(xì)胞叫做網(wǎng)格細(xì)胞，這些網(wǎng)格細(xì)胞也是我們大腦跟空間跟地圖有關(guān)的系統(tǒng)的一部分，它是一個(gè)空間的測量系統(tǒng)，很多人把這些網(wǎng)格細(xì)胞跟GPS進(jìn)行比較。
這些網(wǎng)格細(xì)胞怎么樣被激活？為什么它們是在這些地方被激活的，而不是其他地方被激活的？因?yàn)槔鲜笤诤凶永锩媸亲杂梢苿拥模羌?xì)胞只是在具體的某一些點(diǎn)上被激活，那么這些細(xì)胞怎么知道在哪一個(gè)點(diǎn)要去激活呢？有很多的方式來計(jì)算位置集中的一個(gè)方式就是通過周邊的地標(biāo)，比如說門樓梯椅子等等，你們可以用周圍的這些地標(biāo)性建筑告訴你，你現(xiàn)在在哪，但是一個(gè)更有效的方式，也就是我們通常情況下事實(shí)上沒有注意到的一個(gè)方式，就是我們自己的動作，我們可以通過自我動作來找到我們的位置來進(jìn)行定位。
那么是怎么樣工作的呢？當(dāng)GPS計(jì)算我們自己的位置的時(shí)候，他事實(shí)上是基于我們的方向、基于我們移動的距離來計(jì)算我們的位置的，告訴我們，我們現(xiàn)在在哪；你的旁邊是有一個(gè)黃色的房子，還是一個(gè)紅色的房子，他只關(guān)心你自己的移動那么這些網(wǎng)格細(xì)胞通過我們自我移動的數(shù)據(jù)來計(jì)算我們的位置，也就是說大腦有自己的方式來構(gòu)成這樣的一個(gè)三角圖。
所以我覺得，網(wǎng)絡(luò)隔膜式之所以會出現(xiàn)，就是因?yàn)榇竽X會記錄自我的運(yùn)動。
事實(shí)上規(guī)模方向和消費(fèi)關(guān)系是有相關(guān)性的，不管你是在今天這個(gè)講堂，還是說在一個(gè)咖啡廳，或者說你在室外都是同樣的一個(gè)網(wǎng)格圖，它反復(fù)使用的相同的地圖，因?yàn)檫@種情況下你壓根不需要其他的這個(gè)體系來爭這個(gè)環(huán)境，這個(gè)完全是不同的，這個(gè)是從我們這個(gè)細(xì)胞里面是完全不一樣的，因?yàn)樗鼈冇胁煌年P(guān)系。
我們發(fā)現(xiàn)之前它們是不相關(guān)的，然后比如說我們在這個(gè)房間里面，它是不相關(guān)的，但是重復(fù)暴露同一個(gè)房間，它在不同的環(huán)境里面，它是不相關(guān)的，這個(gè)對我們?nèi)祟惖拇竽X記憶是特別有效的、特別有作用的。
1971年的時(shí)候，我們發(fā)現(xiàn)，所有的這些地圖只互相是聯(lián)系起來，但實(shí)際上它們有著不同的記憶，對這個(gè)咖啡廳的記憶，還有對大街上的記憶有很大的區(qū)別，所以你不會把它融合在一起，這是我們分別的記憶。這兩個(gè)技術(shù)我們放在一起，但它們有不同的目的?，F(xiàn)在我再去給大家講另外一種方法。
首先我想跟大家說，這是一個(gè)方向，實(shí)際上我們在1985年的時(shí)候我們都已經(jīng)發(fā)現(xiàn)了人類的大腦細(xì)胞，它是計(jì)算我們的方向的。
除此之外，2008年我們發(fā)現(xiàn)了邊界細(xì)胞。2015年，我們又發(fā)現(xiàn)了速度細(xì)胞。
最后我給大家說一下我們這個(gè)系統(tǒng)是如何工作的。
在人類的大腦中，所有的這些網(wǎng)格和細(xì)胞位置在我們復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中協(xié)作，現(xiàn)在我們希望計(jì)算機(jī)也形成這樣一個(gè)網(wǎng)格，也是在同一時(shí)間做不同的工作，或者說我們現(xiàn)在會說讓它們在同一時(shí)間里面可以運(yùn)行成百上千個(gè)工作。
我們發(fā)現(xiàn)的一個(gè)計(jì)算方法就是：操作復(fù)雜的數(shù)據(jù)，處理許多實(shí)時(shí)信息交換的信息流，這就是我們現(xiàn)在所有的科技人員在做的事，我也希望對人類做出非常大的貢獻(xiàn)。
最后，再次祝福今天的大會取得圓滿成功。
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