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北京市脑科学和类脑计算沙龙圆满举行

2017年5月12日,北京市脑科学和类脑计算沙龙在海淀区西郊宾馆隆重举行。本次沙龙由北京市脑科学与智能技术研究院和清华大学类脑计算研究中心联合主办,北京市科技信息中心、首都科技条件平台电子信息领域中心、北京灵犀移动通信产业技术创新联盟承办。清华大学类脑计算研究中心主任、千人计划特聘教授施路平教授担任本次沙龙的主持人。本次沙龙邀请到了华中科技大学骆清铭教授、英国Kent大学王智刚教授和北京大学黄铁军教授担任沙龙的主讲人。现场有100多名专家学者及业内人士参加了本次沙龙。

北京市科委曹岗处长的精彩发言为本次沙龙拉开了序幕。曹处长表示,能够把国内外专家汇聚在一起,探讨类脑前沿问题,会对北京科技的发展、国家战略的制定发挥一定推动作用,是很有意义的事情,北京市科委也将继续支持这些活动。

随后,三位主讲人为大家呈现了三场精彩的演讲。

报告1:骆清铭——脑空间信息学——连接脑科学与类脑人工智能的桥梁。

骆清铭教授是华中科技大学副校长、教授、博士生导师,教育部“长江学者奖励计划”生物医学光子学学科特聘教授(首批)。

骆清铭教授首先提出了一个全新的概念—— “脑空间信息学”,是示踪、测量、分析、处理和呈现跨层次、多尺度脑空间信息数据的一门综合与集成的科学。骆教授提出通过研究这些信息和特征,可以帮助我们更好地破译脑功能与脑疾病,并推动类脑人工智能的发展。骆教授还明确指出全脑网络可视化(VBN)两个核心问题为:适合的分辨率,完整的脑成像。骆老师认为传统方法工作量大,切片缺乏连续性,信息容易丢失,配准比较困难。另外,骆教授还介绍了其他先进技术:即具有三维结构的血管脑图谱、通过荧光染色标记特定神经元、同时获得神经元和细胞构筑信息的精准成像技术等。最后,骆教授对脑空间信息学的发展进行展望,不仅有利于脑内部机理的研究,更为类脑人工智能提供理论支撑。

报告2:王智刚——建造一台受大脑启发的深度学习计算机

王智刚教授是英国Kint大学计算机学院院长、教授,IEEE计算机协会英国分会主席。

王智刚教授从深蓝到AlphaGo,简要回顾了人工智能、深度学习的发展历程,即1981年的诺贝尔医学奖是一个里程碑式的研究,发现可视皮层是的分层结构,成为后来深度学习的核心思想。随后,王教授着重介绍了忆阻器(Memristors)的发明与应用前景,Leon Chua提出了忆阻器的概念,30多年后,终于真正实现物理的忆阻器元件。忆阻器的发明对人工智能、深度学习有重大意义,很适合实现突触的功能。王教授明确指出忆阻器的研究才刚刚起步,其未来的应用有无限的可能:可以用作忆阻器存储器;能模拟神经元间从不连接到建立连接的现象,即神经网络的基础Hebbian Rule;自适应神经形态结构,实现记忆、预测、时间常数等特性,从而可以一种非图灵机、非编程的方式实现受大自然启发的计算; 结合忆阻器的高阶模型可提出了一种新的HH方程。最后,王教授指出深度学习还有很多理论挑战,并用一句古话作为结语——“小隐隐于野,中隐隐于市,大隐隐于朝”。

报告3:黄铁军——神经形态计算

黄铁军教授是北京大学信息科学技术学院教授,计算机科学技术系主任,国家杰出青年科学基金获得者,教育部长江学者特聘教授。

黄铁军教授指出2016年是深度学习10周年、人工智能60周年、计算机发明70周年,图灵计算机模型80周年,更是神经形态计算和类脑计算机的元年。黄教授首先介绍了狭义计算的发展,并指出结构是功能的物质基础,人脑的结构决定了其一定超越了图灵机。并从国内外近年的研究和规划介绍了神经形态计算的发展现状。随后,黄教授介绍了自己目前的工作——跨媒体智能大脑皮层的通用信息处理模型。黄教授说自己团队的主要研究内容为基于神经脉冲序列的图像编码,包括仿真视网膜:视频编码,仿真视皮层:影像解码重构。使用HTM模型进行异常检测,视频展示的实验现象表明,脉冲表达变化非常明显,时间灵敏性很高。最后,黄教授展示了原创的诗歌,不仅涵盖计算机、脑科学、类脑研究的发展,更完美地把今天的三场报告串联起来,得到观众们的热烈响应。

每场报告结束之后,观众们都积极提问,与演讲嘉宾进行深入的交流和探讨,现场气氛热烈。本次沙龙高质量的报告为大家带来了一场思想的盛宴,与会代表纷纷表示受益匪浅。这样的沙龙,这样思想的碰撞,有助于推动类脑计算的进一步发展!

 


• 2017年5月12日编辑

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