在上週於美國矽谷舉行的年度Hot Chip大會上,創業家Phillip Alvelda在專題演說中表示,研究人員正努力揭開人腦運作的基礎奧祕,他們的付出除了有助於運算技術的突破,也會為醫療領域帶來貢獻;他最近正在做的事情,是找出神經科學與電子學的交集。

Alvelda協助組織了一個研究專案,開發可植入人體的神經-電介面(neural-electrical interface);他最近還創立了一家公司,其遠大目標是打造數位版本的海馬迴(hippocampus)與小腦(cerebellum)。他在專題演說中表示,研究人員現在已經可以追蹤高達150萬個神經元中的訊號,也就是一隻老鼠的整個大腦皮質:「我們能將一個影像放在老鼠面前,然後讀取老鼠的大腦運作程序…以著手解開實際的神經編碼。」

「資訊在大腦中是如何被編碼,仍是未解之謎;也許那並不是一種訊號編碼或是切換(就像是今日電腦中所使用的),而是基於多個訊號抵達一個共享頻道的相對時間;」Alvelda指出,神經資訊理論(neural information theory)的研究是從2009年左右展開。

而他也指出,今日的深度學習系統如Amazon的Alexa、IBM的Watson以及Facebook的卷積神經網路(CNN)等相對較為孤立(siloed),無法推廣至他們自己的領域之外:「我們的學習系統需要一個通用的、與感測和記憶整合相關的編碼。」

其他與會專家也同意,與大腦估計耗電僅30W、相當於GFlops等級運算的能力相較,今日的神經網路相對較粗陋。曾參與設計Microsoft最近發表之Brainwave機器學習系統的資深電腦架構師Doug Burger表示:「大腦建立於我們只理解了一部份的運算模型上,所有這些深度學習方案都是朝著不同的方向前進。」

「我們需要突破性技術,回歸到生物性運算模型,或是投資其他新的模型、找到新的摩爾定律(Moore’s law);」Burger在Hot Chips大會上接受採訪時表示:「生物性模型的優勢在於我們知道某一種已經存在的,但我們還不知道深度神經網路有多少數位餘量(digital headroom)。」

而Alvelda則認為,海馬迴扮演的角色是大腦的積分器(integrator),將子AI (sub-AIs)整合到元AI (meta-AIs)中;他創立的新公司Cortical.ai就是想打造這樣的系統。這家公司還很新,連總部辦公室都還沒有;其目標還包括打造模仿人腦的小腦之預測性系統。

「只在過去幾年內,我們就已經知道小腦擁有比人腦其他部份更多的神經元,所以小腦不只是用來做為運動控制的精細化;」他表示:「小腦與整個人腦相連,現在被認為有助於預測認知過程的未來狀態。」例如知道如何接住一顆球。

神經工程產業誕生

Cortical.ai的工作在很大程度上依賴Alvelda協助美國國防部高等研究計畫署(DARPA)展開的一項研究專案──神經工程系統設計(Neural Engineering System Design,NESD);該專案是美國前任總統歐巴馬(Obama)的人腦計畫之一部份,目標是在三年內開發連結神經與電子的可植入式介面,期望可利用現有技術達成的方式,對人腦輸入較高品質的視覺與音訊資料,恢復使用者的視力與聽力。

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研究人員想要將透過光學連結,將視覺資料傳遞給大腦
(來源:EE Times)

「所有讓這種介面可行的技術都有了,但卻是由不同的公司或大學主導掌控;」Alvelda表示,為了NESD專案,他拜訪了80個實驗室並主持了好幾場工作坊,而這項研究將可利用在廣泛的技術上,包括薄型化的CMOS電子探針陣列、光子、生物相容封裝,以及基礎神經科學。

「我們正在培植發展十分快速的神經工程產業,我們已經有幾百家機構以及數百位參與者──我們已經成功催生了一個新產業;」他指出,Tesla的創辦人Elon Musk還有一群包括Google在內的公司,在這個產業領域投資了約7億美元。

在NESD研究專案的基礎上,Alvelda表示新創公司Cortical.ai的目標是,讓思想突破肉身的限制而釋放,例如可以想像一種虛擬實境(VR)技術,能直接寫入人的感官;這種能力將帶來廣泛的影響:「如果電信業者與媒體能直接接觸你的思想、感情與感官,會是什麼樣子?」他也曾經創辦過一家智慧型手機廣播服務公司MobiTV。

Cortical.ai的願景恐怕非常昂貴,但是Alvelda看好將AI系統結合在一起的潛力,期望將能提供「數位版本的同理心(empathy)」,也就是倫理與信任的基礎:「到時候AI會變得真正強大。」

編譯:Judith Cheng

(參考原文: Brain Research Reimagines AI,by Rick Merritt)