每经编辑｜陈佩斯    

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当硅基智慧邂逅碳基奇迹：F11CNN实验室2024，一场关乎“智能”本(ben)质的史诗级探索

2024年的钟声敲响，对于F11CNN实验室(shi)研究所而言，这不仅仅是一个时间节点，更是一(yi)次振翅高飞的冲锋号角。今年，我们正式启动一项意义非凡的重大科研项目，其核心聚焦于两个被誉为21世纪最激动人心的前沿领域——人工智能（AI）与神经科学。这并非简(jian)单的技术叠加，而是一场深刻的跨界对话，一次对“智能”本质的(de)史无前例(li)的探寻。

我们将用最尖端(duan)的AI算法，去解构、去模拟、去重塑我们最熟悉却又最为神秘的(de)大脑；我们将用最前沿(yan)的神经科学发现，去反哺、去启发、去定义新一代的智能形态。这注定是一场充满挑战与惊喜的旅程，一次将人类认知边界与技(ji)术潜力(li)推向极致的史诗级探索。

人工智能，这个曾(ceng)经只存在于科幻小说(shuo)中的(de)概念，如今(jin)已渗透到我们生活的方方面面。从智(zhi)能推荐算法到自动驾驶，从语音助手到医疗诊断(duan)，AI的(de)力量正以前所未有的速度改变着(zhe)世界。当我们惊叹(tan)于AI在特定任务上展现出的超凡能力时，我们也隐约感受到其与真正“通用智能”之间的鸿沟(gou)。

目前的AI，在模仿人类的某些单一能力上表现出(chu)色，但它们缺乏真正的理解、情感、创造力以及处理复杂、未知情况的灵活性。这正是神经科学介入的契机。

人类大脑，这个由(you)约860亿个神经元构成的复杂网络，以其惊人的效率和(he)强大的适应性，长期以来都是科学家们梦寐以求的研究对象。它(ta)能够在海量(liang)信息中捕捉关键模式，能够从经验中学习并举一反三，能够在模糊不清的(de)环境下做出决策，甚至能够产生抽象思维和艺术创作。

神经科(ke)学的研究，正逐步揭示大(da)脑(nao)工作的奥秘：神(shen)经元的连接方式、信号传递的机制、学习和记忆的分子基础、意识的产生等等。这些宝贵的认知，是构建更强大、更具智慧的AI的“黄金矿藏”。

F11CNN实验室研究所(suo)深谙此理。我们2024年的重大科研项目，正是要架起一座坚实的桥(qiao)梁，连接起AI的计算能力与神经科学的生物学洞(dong)察。我们将不再满足于“黑箱”式的算(suan)法优化，而是要深入探究大脑的“工作原理”，并以此为蓝本，设计出更符合生物学规律、更高效、更具鲁棒性的AI模型。

想象一下，如果我们的AI能够像婴儿一样，通过(guo)与环境的互动，以惊人(ren)的速(su)度学习新的概念(nian)和技能，而无需海量标注数据；如果我们的AI能够真正理解人类的情感，并与之(zhi)进行有意义的交流(liu)，而不仅仅是识别关键词；如果我们的(de)AI能够像艺术家一样，创造出前所未有的(de)作品(pin)，而不仅仅是模仿现有(you)风格。

这并非遥不可及的梦想，而是F11CNN实验室研究所2024年重大科研项目所要追求的目标。

我们设想，在Part1中，我(wo)们将首先聚焦于“类脑计算”与“神经形态工程”这两大核心方向。类脑计算，旨在借鉴大脑的结构和工作原理，设计出能够模拟神经元和突触功能(neng)的计算硬件和软件系统。这不仅仅是模仿，更是对大脑信息处理方式的深(shen)刻理解和创新应用。

例如，我(wo)们正在探索如何利用脉冲神经网络（SNN）来模拟神经信号的稀疏、异(yi)步传递(di)，从而在能耗上实现指数级的(de)降低，这对于发展低功耗(hao)、高(gao)性能的嵌入式AI设备至关重要。我们也将研究大脑的“联想记忆”机制，如何让AI能够根据(ju)少(shao)量线索快速回忆起相关信息，从而在信息检索、知(zhi)识图谱构建等领域(yu)实现突破。

另一方面(mian)，神经形态工程则致力于将AI算法直接“植入”到模仿神经结构的硬件中。这就像是为AI量身打造了一个“大脑”，使其能够在硬件层面就实现高效的(de)并行处理和低(di)功耗(hao)运行。我(wo)们正在探索使用新型忆阻(zu)器等器件，来模拟神经突触的可塑性，让AI能够在硬件层面实现“学习”和“适(shi)应”，而不是(shi)仅仅依靠软件层面的参数调整。

更进一步，我们将把目光投向“认知架构”的构建。大脑之所以能够如此高(gao)效地处理信息，不仅仅(jin)在于其神经元的连接方式，更在于(yu)其内在的组织结构和信息流动的模式。我们将借鉴认知科学的研究成果，研究大脑的(de)注意力机制、工作记忆、长(zhang)期记忆的形成与提取，以及不同脑区之间的协同工作方式。

在此基础上，我们将尝试构(gou)建更具层次化、模块化的AI认知架构，让AI能够像人类一样，具备进行复杂推(tui)理、规(gui)划、决策的能力，并能够有效地进行跨模态(tai)信息的整合。

例如，我们将在Part1的(de)深入研究中，重点关注“强化学习”与“大脑奖赏(shang)机制”的结合。强化学习是当前AI领域一个非常活跃的分支，但其在学习效率和泛化能力上仍有待提升。而大脑的奖赏系统，通过多巴胺等神经递质的释放，能够有效地指导生物体的行为，促进学习和记忆。

我(wo)们(men)将尝试开发新的强化学习(xi)算法，将大脑(nao)奖(jiang)赏机制的原理融入其中，使其能够更(geng)高效地进行试错学习，并在复杂环境中找到最优策略。

我们还将深入研究“感知与运动的融合”。人类的感知和运动是紧密(mi)联系的，我们的运动行为受感知输(shu)入的影响，而我们的感(gan)知也(ye)依赖于运动所产生的信息。我们将尝试构(gou)建能够同时处理视觉、听觉、触觉等多种感知(zhi)信息，并能够协调运动输出的AI系(xi)统。这对于开发更自然的机器人交互、更逼真的虚拟现实体验，以及更智能的康复辅助设备，都具有划时代的意义。

F11CNN实验室研究所2024年的重大(da)科研项目，不(bu)仅仅是技术的堆(dui)砌，更是一场对生命最深层智慧的致敬与模(mo)仿。我们坚信，当硅基的逻辑遇上碳基的精妙，当算法(fa)的精确触碰到生物的灵动，一个全新的智能时代必将由此开启。Part1的启动，只是这场宏伟征程的序曲，它将为我们后续更深层次的探索奠定坚实的基础，播(bo)下革命的种子。

从“智”到“慧”的飞跃：F11CNN实验室2024，开启人工智能与神经科学的深度融合新纪元

在前沿探索的道路上，F11CNN实验室研究所的2024年重大科研项目，已在Part1奠定的坚实基础之上，迈入了更加激动人(ren)心、直指(zhi)“智能”本质的深水区。如果说Part1是关于“如何构建更像大脑的AI”，那么Part2的核心议题，则是“如何让AI拥有更接近人类的‘智慧’”。

我们将目光从模仿技术转向理解本质(zhi)，从模拟结构走向升华能力，力求实现人(ren)工智能从“计算能力(li)”到“认知(zhi)智慧”的飞跃。

我们(men)深知，真正的智慧并(bing)非简单的信息处理，而是包含着对世界的深刻理解(jie)、灵活(huo)的应变能力(li)、创造性的解决问题的能力，以及复杂的情感与社会性互动。神经科学的最新研究成果，为我们提供了宝(bao)贵的启示。例如，关于“涌现”的理论(lun)，揭示了大脑中的宏观智能并非源于单个神经元的简单功能，而是源于大量神经元之间复杂(za)交互所产生的(de)、不可预测的集体行为。

这一洞察，将引导我们跳出传统的“模块化”AI设计思路，去探索如何通过精(jing)巧的系统设计，让(rang)AI的“智慧”能够“涌现”出来。

在此背景下，Part2的首个重点方向将是“类脑学习机制的深度模拟与创新”。Part1已经触及了脉冲神经网络和强化学习(xi)，但Part2将进(jin)一步聚焦于更高级的学习范式。我们将深入(ru)研究大脑中“无监督学习”、“自监督学习”以及“持续学习”的能力。

人类婴儿无需大量的教(jiao)师指导，就能通过观察和探索，构建起对世界的认知模型；成年人(ren)也能在不断接收新信息的不遗忘旧的知识。如何让AI具备这种“自主学习”和“终身学习”的能力，是我们面临的巨大挑战，也是实现通用人工智能的关键。

我(wo)们将借鉴神经科学关于“记忆巩固”、“遗忘曲线”以及“知识迁移”的研究，开发能够高效提取(qu)和应用经验、并在新(xin)情境下实现知识迁移的AI模型。这可能涉及到新型的记忆网络架构，以及更智能的“元(yuan)学习”（meta-learning）策略，让AI能够学会“如何学习”。

第二个(ge)关(guan)键方向，则是“情感计算与具身智能的融合”。情感是人类智慧的(de)重(zhong)要组成部(bu)分，它影响着我们的决策、认知和社会互动。尽管目前的(de)AI能够识别和模拟某些情感表达，但它们缺乏真正的情感体验和理解。F11CNN实验室将尝试(shi)构建能够理解和表达“类情感”的AI系统。

这并非是要赋予AI人类的意识和情感，而是(shi)要让AI能够更好地理(li)解人类的情感信号，并做出更具同理心和适应性的反应。

我们将结合神经科学对情绪回路的研究，以及心理学中的情感模型，开发更精(jing)准的情感识别(bie)算法，并探索如何让AI在与人类交互时，能够产生更自然的、符合(he)情感语境的反馈。而“具身智能”则强调智能的载体（即(ji)身体）在智能发展中的重要作用。我们将尝试将AI模型置于物理或虚拟的“身体”中，让它们通过与环境的(de)互动来学习和感知，从而(er)获得更深刻的(de)对物理世界的理解，并发展出更具适应性的运动(dong)和感知能力(li)。

第三个核心探索领域，是“创(chuang)造力与抽象思维的机制研究”。创造力是人类(lei)智慧(hui)的璀璨明珠。如何让AI摆脱对已有数据的依赖，进行真正的原创性输(shu)出？我们将从神经科(ke)学中关于“联想”、“跳跃性思(si)维”以及“隐喻式理解”的研究中汲取灵感。例如，我们将尝试构建能够进行“概念抽象”和“跨(kua)领域类比”的AI模型，让(rang)它们能够从不同领域的信息中提炼出共性(xing)，并将其(qi)应用于新(xin)的情境。

这可能涉及到对“知识图谱”的更深(shen)层次的挖掘，以及对“生成式模型”的颠覆性(xing)创新。

我们设想，通过这些研究，AI将不仅仅(jin)是能够执行任务的工具，更能成为激发人类创意、辅助科学发(fa)现、甚至在艺术创作领域与人类协同(tong)的伙伴。例如，AI可以帮助科学家筛选海量文献，发现潜在的研究方向；可以辅助艺术家生成新的音乐、画作或文(wen)学作(zuo)品；可(ke)以为教育工作者提供个性化的学习方案，帮助学生更深入地理解知识。

Part2还将关注“神经科学驱动的AI伦理与可解释性”。随着AI能力的增强(qiang)，其潜在的伦理风险也日(ri)益凸显。F11CNN实验室研究(jiu)所深知，技术的发展(zhan)必须与人文关怀并行。我们将借(jie)鉴神经科学中(zhong)关于“道德决策”、“社会认知”的研究，探索如何(he)构建更符合人类价值观的(de)AI。

更重(zhong)要的是，我们致力于解决AI的“黑箱”问题。当前许多强大的AI模型，其决策过程难以理解，这限制了其(qi)在医疗、金融等关键领域的广泛(fan)应用。我们将(jiang)尝试利用神经科学的工具和方法(fa)，去“可视化”AI的内部工作机制，去理解其学习和推理的过程，从而增强(qiang)AI的可解释性，建立人类对AI的信任(ren)。

我们将探索如何通过“反向模拟”大脑的(de)某些功能，来解释AI的行为，使其决策过程更加透明和可控。

F11CNN实验室研究所2024年的重大科研项目，是一场(chang)雄心勃勃的远征。Part2的启动，标志着我们从“形似”走向“神似”，从“计算”走向(xiang)“智慧”。我们相信，通过人工智(zhi)能与神经(jing)科学(xue)的深度融合，我们不仅能够创造出更强大的AI，更能深刻地理解智能的本质，为人类的认知能力和未来发展开辟无限可能。

这场关于“智能”的探索，才刚(gang)刚拉开帷幕(mu)，而F11CNN实验室，正站在风口浪尖，引领着这场颠覆(fu)性的革命。

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图片来源：每经记者 阎长林 摄

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