人工智能再现大脑细胞导航的活动模式

正深度学习算法可自发模拟特殊神经元的活动,这种神经元活动可以告诉我们在空间的位置。科学家已经使用人工智能来再现大脑用以空间导航的复杂神经密码。这一成功之举论证了强有力的人工智能算法可以辅助传统的神经科学研究来检测大脑的工作原理,但是研究人员说,这一方法到目前为止不能代替神经科学家的工作。这套计算机程序发表在2018年5月9日的《自然》杂志上,由英国伦敦大学学院的神经科学家和伦敦谷歌公司的Deep Mind公司的人工智能     

超级计算机复制人类大脑——记神经学家亨利·马克拉姆团队的人脑工程构想

马克拉姆团队意欲在2018年之前开发出具有意识和智慧的人造大脑●神经学家亨利·马克拉姆坚称,如果神经科学能按他设计的方向发展,他的"人脑计划"可以模拟人类大脑全部860亿个神经元,以及将这些神经元连接起来的100万亿个神经突触的功能,届时可建成一个"即插即用"的大脑:可以把它拆分找出脑部疾病的原因,也可以结合机器人技术开发一系列全新的人工智能技术,甚至还可以戴上一副虚拟现实眼镜以体验"另类大脑"的神奇。     

超级机器人计划——人工智能之父马文·明斯基访谈录

自人工智能先驱马文·明斯基1959年创建麻省理工学院（MIT）人工智能实验室以来,开始涉足神经科学领域;目前正在探索大脑的奥秘,并展开了他的超级机器仆人的研究计划——[编者按]     

90年代——“大脑的10年”

进入九十年代,神经科学欣欣向荣,以致这个年代被称为“大脑的十年”(decade of brain)。神经科学是一门较新的学科,本世纪初,由卡加尔(Cajal)、谢林顿(Sherrington)、巴甫洛夫(Pavlov)等人奠定了基础,确立了今天神经科学把脑功能看作神经细胞所构成的神经回路作用的基本指导思想。此后,从1940年到1960年,出现了神经科学的兴     

神经元能够标记时间吗?

人类对大脑结构的研究把时间上升成为一个更为广泛的问题:到底什么是时间?2007年6月,马来西亚人年轻人(19岁)阿尔伯特·曹(Albert Tsao)在挪威特隆赫姆的卡夫利系统神经科学研究开始了他的工作。曹当时2是梅﹣布里特·莫泽(May-Britt Moser)和爱德华·莫泽(Edvard Moser)实验室的一位暑期实习生,这对夫妻搭档是当时神经生物学领域声名显赫的科学家,他们发现了神经系统中的"网格细胞"(这是一类特殊的神经元,可以通过追踪我们的位置在人类大脑中生成导航地图)。网格细胞位于大脑内侧的内嗅皮层区。曹对于相邻但未     

学习曲线

尽管洛斯阿拉莫斯实验室的物理学家加勒特·肯扬(Garrett Kenyon)因这一言论大受抨击,但他仍坚称人工智能是"夸大其词".上至语音识别,下到信用卡诈骗检测,这一切背后的算法基本上都要把自身的技能归功于深度学习,即软件通过消化海量示例数据库来学会执行特定任务.肯扬指出,这些程序组织和处理信息的方式与人类大脑截然不...     

人类大脑新发现

人的大脑具有最令人叹为观止的复杂结构。但是，随着大脑成像技术、基因遗传学和干细胞研究等领域的进步，专家们已经开始揭开它的一些奥秘。下面就是有关人类大脑的9个问题和神经科学的最新发现。     

心理科学的“DNA”：镜像神经元的发现及意义

1953年,DNA双螺旋结构的发现标志着生命科学黄金时代的到来。50多年后,另一项被誉为可与DNA相媲美的神经科学新发现——镜像神经元,正逐渐成为心理学、神经科学、认知科学等学科的研究热点。镜像神经元是存在于灵长类动物及人类大脑中的一种特殊神经元,它们在个体执行动作和观察相同动作被其他个体执行时均产生放电。     

科学之窗

140个与记忆有关的基因美国科学家最近利用能同时观察上千个基因的新技术 ,找到了 1 0 0多个与记忆有关的基因。然后给大鼠大脑注射一种生长因子 ,从而增加了它们的学习能力。第一作者、美国马里兰州布兰奇特洛克菲勒神经科学研究所的塞巴斯蒂安·卡瓦拉罗 (ＳｅｂａｓｔｉａｎＣａｖａｌ ｌａｒｏ)博士说 ,现代神经科学最伟大的目标之一是要发现人类的大脑是如何编码、贮存和检索的机制 ,虽然科学家已知道记忆贮存与基因有关 ,但要找到是哪些基因曾经非常困难 ,过去 ,研究人员通过让大鼠学习穿越迷宫时发现在海马回有基因被激活 ,但这种方…     

学习和记忆的认知心理学研究

认知神经科学的核心是多重记忆系统理论体系的创立和应用.研究采用临床神经心理学和认知神经科学、心理物理学以及一些生物心理学的手段来研究正常大脑疾病受试者,一方面可解开人类思维奥秘;另一方面给患者的诊治带来希望和光明.     

人工智能:在视频游戏中理解常识

正一种称为深度学习的人工智能技术目前正在用来模拟空间导航,这种人工智能系统建立了一种空间的表现,类似于在哺乳动物大脑内发现的网格细胞。近日,研究人工智能(AI)和电脑游戏的科学家将一起观摩最新的人机对抗比赛。比赛不是单个沉思的玩家对抗电脑,而是由5名顶级视频游戏玩家组     

以新的视角研究大脑

<正>我们正在进入脑科学的黄金时代,至少在资金方面是这样的,包括一些尚未理解透彻、但与此相关的课题都会有相应的经费投入。2013年,欧盟和美国都宣布独立开展对人类大脑的长期研究计划,即在未来十年内向神经科学领域注入共计20亿美元的研究经费(大脑中的每个神经元将能分摊到2美分以上)。可以看好的是,在不久的将来,研究人员将在大脑研究上取得飞跃式的进步,这种进步最终能使精神疾病得到更好的治疗,这也是研究经费投入的意义所在。     

人工智能的未来

正杰夫·迪恩(Jeff Dean)是谷歌公司的人工智能项目负责人,他与《美国科学家》(American Scientist)主编费内拉·桑德斯(Fenella Saunders)对谈,讨论了当前人工智能研究所面临的若干重大进展和担忧,以及这种局面会如何影响人类社会。机器学习领域已经取得许多进展,你认为其发展方向在哪?我们已经在深度学习方面取得重要进展。深度学习本质上是人工神经网络的重塑。人工神经网络已经出现三四十年,作     

大脑结构中究竟有些什么？

●尽管神经科学取得了辉煌的成就,但我们对于大脑究竟是如何工作的仍知之甚少。继美国大脑神经组织解剖图编制计划、人脑连接组计划,今年1月,欧盟委员会为欧洲＂人脑计划＂注资10亿欧元,4月,奥巴马政府承诺为＂大脑活动图谱＂计划提供1亿美元的研究经费。或许,一个＂复制＂人类大脑的时代已经来临。     

欧洲人脑计划:志在先声夺人

<正>欧洲启动的大科学项目"人脑计划"主要是以模拟人类大脑功能之研究目的,不管它最终能否实现这一目标,这一计划都将为神经科学研究提供更多的帮助。从大型计算到成像技术,技术的日新月异使得我们可以想象,总有一天我们将了解人体最复杂的器官——大脑——是如何工作的。     

人工智能模拟大脑导航密码

正一种称为深度学习的人工智能技术目前正在用来模拟空间导航,这种人工智能系统建立了一种空间的表现,类似于在哺乳动物大脑内发现的网格细胞。深度学习是一种人工智能方法,它的灵感来自大脑神经网络。由于这种技术的贡献,催生了一系列的技术,从自动化视频分析到语言翻译。在《自然》杂志的一篇在线论文中,巴尼诺(Banino)等人使用这种框架获得了关于真实生命神经网络的新认识,尤其是关于空间的几     

计算神经科学

计算神经科学的最终目标,是要阐明大脑是怎样使用其电信号和化学信号来表达信息、处理信息的。这一目标并不是新近才提出来的,但在近10年内,它在许多方面已经发生了变化。神经科学的进展,使我们现在对大脑有了更多的了解;更强有力的计算装置的出现,使我们能够对神经系统进行真实的仿真研究;对一些大规模神经元网络简化模型的研究,使我们得到了许多新的真知灼见。人们利用脑模型,正在把通过分子、细胞技术获得的微观水平上的知识与通过行为研究获得的系统水平上的知识联系起来。     

本期专题简介

正人工智能(Artifical Intelegence, AI),是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。1956年人类历史上第一次关于人工智能的研讨会的召开,标志着人工智能学科的诞生。经过60多年的发展,随着深度学习技术瓶颈的突破,人工智能的研究浪潮汹涌澎湃。人工智能与大数据、云平台、机器人、移动互联网及物联网等的深度融合,使得人工智能技术与产业开始扮演基础性、关键性和前沿性的核心     

制造大脑的人

八年前,一组研究大脑的专家们作出判断,探讨人体最复杂的器官的功能的最好方法,就是试验把大脑的一部分在计算机中“培育”。这个试验和它产生的关于大脑功能的新奇理论可能象相对论使物理学发生巨大变化一样引起神经科学的彻底革命。科学家们已制造出塑料心脏,并把肌肉细胞在培养皿中培养。但是能模拟的大脑的一部分在计算机中培     

新大陆:探秘脑科学

<正>继人类基因组计划(HGP)之后,人类开始向自然科学的最后一块疆域——大脑——发出了挑战:在欧洲和美国先后宣布启动"人脑计划"研究之后,中国的"脑科学计划"也呼之欲出。6月28日,以"新大陆:探秘脑科学"为主题的第41期上海科普大讲坛上,来自中、美、欧等国的科学家向公众解读了各国的"脑科学计划"。自2013年1月启动的欧盟"人类大脑计划",在未来10年内将投入10亿欧元,除了重点研究医学和神经科学外,还有未来概念的计算机技术。本次主讲嘉宾、瑞士洛桑理工学院的欧利弗教授认为:"如果我们弄清人脑电信号的传输机制,就有望开发出模拟大脑机制的计算机。同样将历时10年、总投资约45亿美元的美国"大脑基金计划"将从