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中國科學院腦科學與智能技術卓越創新中心

發布時間:2019-08-30

  腦科學與智能技術卓越創新中心(Center for Excellence in Brain Science and Intelligence Technology,簡稱CEBSIT)是中國科學院在2014年首批成立的四個卓越創新中心之一。作為中科院體制與機制改革的試點,卓越中心是跨學科、跨院校的組織;旨在以科學問題為導向,以中科院神經科學研究所和自動化所為依托單位,凝聚中科院內外的科研實力,通過團隊合作和學科交叉融合,解決在腦科學和類腦智能技術兩個前沿領域的重大問題。

  中心的組織有以下幾個特點。首先,中心的科研骨干來自中科院二十多個研究所和一些中科院外的高校。加入中心后,每位科研骨干都必須參與一個或多個研究團隊,以合作的形式對團隊成員共同感興趣的重大前沿科學問題進行攻關。其二,與其他一些已有的實驗室聯盟不同,中心明確要求每位學術骨干把主要的工作精力投入到完成中心團隊的研究課題中。依據中心、學術骨干、骨干所在單位簽訂的“三方工作協議”,所在工作單位將積極支持骨干完成中心任務,提供必要的科研條件,并按照中科院制定的卓越中心章程認定與采納中心對參與成員的考核結果。其三,中心所組織的全國性科研團隊,將配合或承擔國家中長期重大科研項目的任務。最后,中心也是中科院科研體制改革的實驗平臺,將探索各種機制,以期最大程度地避免中科院各單位間研究內容的同質化與碎片化。

  中心的研究工作包括五個領域:在“腦認知功能的環路基礎”領域,中心將研究感覺輸入是在大腦中分析整合、如何啟動動作環路、如何調節動物的本能行為,自發活動的意義和對感覺信息處理、感覺/動作轉換機制的作用、記憶儲存與提取的神經機制、適應性行為和高級認知功能(如自我意識、共情心、合作行為和語言等)的神經環路基礎。要全面理解大腦的這些功能,必需在介觀層面解析全腦各類神經元的聯接結構和電活動規律。在“腦疾病機理與診斷干預”領域,中心將關注各種腦疾病的致病機理,研發早期診斷的指標和早期干預發病過程的手段。在“腦研究新技術”研究方向,中心正在完善鑒別神經元類型的單細胞基因分析方法、病毒感染示蹤標記神經環路的方法、記錄電信號和化學信號的微電級陣列技術、以及各種觀測腦結構和功能的光學、磁共振影像新技術。在“類腦模型與智能信息處理”研究方向,中心在微觀、介觀和宏觀多尺度水平進行全腦神經聯接結構和功能分析,研發能實現多模態感知、節能高效和可泛化的機器學習算法。在“類腦器件與系統”研究方向,中心將研發類神經元計算芯片、新一代的神經網絡計算器件、類腦智能機器人、以及人機協同的智能訓練和生長環境。

  在過去幾年里,腦科學的緊迫性和重要性在全球范圍內被高度重視,歐盟、美國和日本都啟動了大型腦計劃項目。中國神經科學界已有共識,理解腦認知原理應是中國未來幾十年中國腦計劃的核心。同時,我們也應重視腦科學對解決社會需求的可能貢獻,包括研發類腦計算方法與器件、重大腦疾病的預防、診斷和治療的方法。過去幾十年,各種腦疾病藥物研制停滯不前,多數神經科學家已意識到早期診斷和早期干預可能是減輕腦疾病為社會帶來沉重負擔的最有效手段。大量的病例臨床資源,為我國研發早期診斷的指標和早期干預的手段,提供了歷史機遇。利用豐富的非人靈長類資源以及快速發展的基因操作技術,我們將建立用于腦疾病致病機理研究的非人靈長類動物模型,用于研制出有效的藥理、生理和物理干預手段。腦科學和智能技術的深度融合將加速發展以臨床為導向的先進技術,如腦機接口器件、神經功能和環路特異的神經調節方法、以及基于互聯網的診斷和治療工具等。

  人工智能的應用正在激發人類前所未有的想像力?!邦惸X人工智能“也已成為下一代人工智能的同義詞。然而,腦科學和人工智能雖然近年來都有了蓬勃發展,分別取得很大成就,但是相互間交流仍極為有限?;诓煌膶W科訓練、不同的語言、不同的文化,兩個學科間的交流仍有很大的鴻溝。盡管如此,回顧人工智能的歷史,就會發現過去只是零星地引入幾個簡單的神經科學概念,如神經聯接的權重變化、赫伯學習法則、多層網絡結構、遞歸網絡等,就已極大地增強了機器學習的性能。如果這兩個學科的科學家真正在一起工作時,真無法想像將會帶來怎樣突飛猛進的新發展。

  毫無疑問,未來腦科學和智能技術這兩個前沿科學領域必將匯集在一起,這是科學發展的歷史必然。腦智卓越中心的成立為我們提供了一個可以實現這種匯集的體制與機制。我們相信,中心在未來幾年內將持續成長,越來越多參與中心的科研骨干會認識到與不同背景科學家之間交流合作,往往會產生意想不到的頓悟與發現,會認識到通過團隊合作攻克重大前沿問題比單干所取得的較小成就更有意義。這種認識所反映的將是一種文化的改變,而這種文化變革將是中科院體制改革成功的最佳表征。

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