人工智能有了定制大脑

1、人工智能芯片直连大脑，“脑机接口”大突破

近日，我国首例“脑机接口”反应性闭环神经刺激系统植入手术顺利完成。该系统的植入，意味着我国具备自主知识产权的“脑机接口”高新技术产品已经走到了全方位临床使用前的最后一步。

据悉，闭环反应性神经刺激系统为“脑机接口”在临床领域的重要应用， 该技术通过将人工智能芯片植入颅骨，颅内电极植入脑内，昼夜无间断监测脑电节律，一旦预测到即将发生的癫痫就会启动外源性干扰节律，直接阻断致痫灶内的癫痫形成。

赛博朋克技术的又一次实现

对未来 科技 感兴趣的朋友应该对《赛博朋克2077》 游戏 不陌生，在 游戏 中，你可以体验到不同的“黑 科技 “带来的新鲜刺激感，例如机器人、AR、VR、仿生人、记忆移植技术、智能追踪武器等。而作为其中代表性的技术之一，仿生人技术与此次的脑机接口就有异曲同工之处。

仿生人 是将机械与人进行结合，人可以通过机械获得更好的能力，通过“读取”大脑的基本指令实现对机械的控制。

而脑机接口则要求我们不仅需要读取大脑中的信息，还需要可以“写入”，即除了能够感知信息之外，还要能做出反应。作为是一种用户界面，用户可通过计算机读取脑中的信息，经过计算处理，让信号转化为相关的反馈指令，计算机可以接受大脑传来的命令，或者也可以发送信号到大脑。

正如新闻所提到的，脑机接口不仅可以做到检测危险信号，同时还能对其进行干扰和阻止，从而防止危险行为发生。医疗领域有了脑机接口技术，更多的患者即将获得重生的希望。

脑机接口技术的发展历程

据悉， 脑机接口的形式，可按照在大脑中的采集位置分为非侵入、半侵入式和侵入式三种。 他们之间最大的区别是，是否对大脑采用有创口的手术方式来获取神经元信息。其中，非侵入式模式仅作用于头皮；而半侵入式则将设备植入头皮和大脑皮层之间；侵入式则完全植入大脑皮层。

脑机接口技术看似很科幻，其实早在20世纪，人们就已经开始对其进行研究了。

在20世纪70年代，人类第一次对面向运动功能的脑机接口进行研究，并证实了猴可以在闭环的操作性条件作用后快速学会并可以自由地控制初级运动皮层中单个神经元的放电频率。不过该阶段大多都是对动物进行研究，直到20世纪90年代，面向运动的脑机接口有了迅速的发展，人们可以通过技术实时捕捉神经信号，并控制外部设备。

得益于多年来对动物进行的实验基础，脑机接口技术逐渐应用到人体，早期的植入设备例如人工耳蜗等可以帮助用于恢复损伤的听觉、肢体运动能力和视觉等。

最令人印象深刻的是，在2014年巴西世界杯开幕式上，高位截瘫青年Juliano Pinto通过脑机接口技术逐渐恢复下肢运动功能，同时利用人工外骨骼技术驱动外骨骼机器人行走，从而实现开球。

在我国，浙江大学也曾在2020年完成了国内首例植入式脑机接口临床转化研究，患者可以利用大脑皮层信号精准控制外部机械臂与机械手，实现三维空间的运动。

近年来，随着脑机接口技术的不断发展，众多企业也开始在脑机接口领域布局。

说到脑机接口，马斯克投资成立的神经 科技 公司Neruallink公司可以算是该领域的代表企业了。Neuralink曾给实验猪的大脑表层植入过芯片，然后将猪的大脑运动无线传输到电脑上观察。他们还曾在猴子的手臂和手上植入了同一枚芯片，让猴子可以用意念控制光标移动，接住 游戏 里移动的乒乓球。

在对人体的“侵入式”脑机接口研究中，马斯克的Neuralink公司提供了更安全的方法，它让开颅的尺寸缩小到只有硬币大小，从而减少对大脑的创伤。

除了国外的 科技 公司，近年来，国内也出现了一批以脑机接口为主营业务的高 科技 企业，例如研究侵入式脑机接口方向的创立于2011年的博睿康 Neuracle公司，2016年创立的科斗脑机 科技 公司、2019年创立的宁矩 NeuraMatrix和优脑银河 Neural Galaxy，以及2021年创立的脑虎 科技 NeuroXess 等。利用脑机接口、人工智能等技术，为医疗、 娱乐 、生产等领域提供技术支持。

结尾

纵观脑机接口技术发展的几十年间，人类对脑机接口的研究从动物到人体，从微创到无创，从医疗领域到生活其他各领域，给人们的生活带来便利的同时，也存有一些担忧。毕竟脑机接口里植入的芯片，它不会有像人类一样的 情感 变化，在面对决定时只有算法决定下的执行，不会出现犹豫的情况。而人类是有 情感 的，一时的危险性意识行为可能只是想想而已，并未想要付诸行动。如果搭载了脑机接口可能就会直接执行该行为，给 社会 安全带来威胁。

参考资料：

2、为什么会有人认为人工智能会比人类更聪明？

人工智能有很多优势，包括：

1. 人工智能有能力更快地处理大量的数据，而且能够更精准地做出决定；

2. 它没有像人类那样受到情感因素的影响，因此能够更加理性地做出决定；

3. 人工智能可以比人类更快地学习新的技能，而且能够保存更多的信息，使其能够更好地应对新的情况；

4. 人工智能可以在短时间内做出更准确的计算；

5. 人工智能可以更好地模拟人类思维，从而达到更好的决策效果。

以上这些优势都让人们认为人工智能可以比人类更聪明。

3、大脑的智能训练怎样进行步骤详解

智能训练的任务是培养运动员独立完成训练和参加比赛的能力、观察问题和分析问题的能力、自我监督能力 ,并提高运动员的综合素质，大脑的智能训练有哪些的呢?本文是我整理大脑的智能训练的资料，仅供参考。

大脑的智能训练
人的头脑在以往 经验 的支持、制约下，常常会形成固有的思考模式，在处理新问题时，人也就会变得保守起来，因此，专家建议要“活化”自己的头脑，使它能更加灵活地从不同角度观察问题，创造性地找到解决问题的切入点。不少专家为此精心设计了一些很好的训练 方法 ，在这些训练方法中，以美国著名的心理学家J.P.盖福德设计的最为典型，也最有效果。现将他主要的训练方法介绍如下。

一、难题训练

通过解难题培养自己思维的活跃性，盖福德教授经过长时间的实践和研究，证明这是非常有效的方法。

在解难题的过程中，常常会遇到很多必须打破常规的部分，一旦我们不幸落入某个难题的“圈套”或“陷阱”里，就会为了不犯第二次错误而千百万计地冥思苦想，思索的激流时而向上，时而向下，有时不得不从立体的角度去看平面的东西，不得不扩大到无限的世界去思考有限的东西。

在思考很多难题时，往往需要同时进行集中式思考和扩散式思考。要从为数极少的条件出发，不断地向四面八方扩散，以达到寻找无限的可能性，这是一种扩散式的思考方式;从无限中求得唯一正确的解题思考方式，这又是高度集中的思考方式。在这种扩散思考和集中思考周而复始的循环中，大脑便会自然而然地变得活跃起来。二、自我催眠训练

从古至今，人类就能熟练运用催眠的方法开启右脑神奇的能力。大脑智能训练相当重要，催眠术起源很早，但当时人们不是叫它催眠术，而称其为“咒术”。原始的“咒术”可以治病、可以托梦。

催眠术是一种以催眠的方式暗示、引导人进入睡眠状态的方法。对于大多数平常状态下做不到的事情，人们都有可能在催眠状态实现。然而，如果要想在平常状态就能够做到这些事，则不一定非要借助催眠术，这也就是右脑智能训练始终提倡“右脑开启”状态的原因。“右脑开启”状态的训练，是打开头脑潜意识的方式之一。

要学会这种能力，仍然要通过催眠。因为催眠法是开启潜意识大门的方法之一，如果潜意识的大门一旦紧闭，那么，再怎么努力，也找不到潜意识。相反，只要努力的事情能够到达潜意识，愿望就容易实现。

自我催眠，想像在自己体内还有另一个人存在。借助自己对自己体内的另一个人讲话，进入自我催眠。当你能够让自己体内的另一个自己听你说话的时候，就能够开启自己潜意识的大门，也就能够和潜意识沟通。自我催眠训练法主要表现为以下几种形式——1、自律训练：潜意识能够影响我们自己的身体、细胞及肌肉。

第一、坐在椅子上，闭上眼睛深呼吸。

第二、双手放在膝盖上、手心朝上。

第三、在手中指的地方，用胶带贴上敷位温度计的尾端。

第四、闭着眼睛，心中重复默念“右手加温、右手加温”。

结果、你会发现温度计的数字显示你的体温确实上升，这种控制意识的训练法被称为自律训练法。自律训练法有6个程序：

第一，感受到“手腕、脚重起来”。

第二，感受到“手腕、脚热起来”。

第三，感受到“心脏安静到能听得见脉搏”。

第四，感受到“呼吸顺畅”。

第五，感受到“胃部附近热起来”。

第六，感受到“前额凉起来”。

依照这6个程序，一项一项地进行，我们就能够很好地获得高度集中的注意力，同时也能够渐渐地控制自己的意识。运用自我暗示的这种自律训练法，不断地演练，时间长了，当你想到腹部会热起来，就马上可以感受得到。这样，自我催眠就能更深入。

图书像聪明人一样思考简介：

大脑，科学家喜欢称之为“三磅空间”，是一片未开垦的、神奇无比的处女地，是人类发展历程中下一个函待开发的领域。每个人大约有140亿个脑细胞未被开发利用。今天，激烈竞争的现代社会、日新月异的现实变化要求人们大脑反应不断加快。否则，就会被社会淘汰。那么，为什么不去开发、使用那尚未动用的90%~96%的脑功能，使你的大脑总处于最佳状态呢?本书全面介绍了大脑的生理机能和构成、大脑的智能训练、人脑潜能的效用、激活闲置脑细胞的技巧等知识，既有理论知识，又有经典的案例。文字生动，语言幽默，是一部理论联系实际的经典读物。2、做梦训练法

进入睡眠之后，人的意识就会慢慢停止作用，这时，人的潜意识就浮现出来——

这就是梦。人在睡眠状态时，心灵感应往往特别灵敏。据相关资料显示：许多知名的小说家，他们有些很有名的小说，就是源于在梦里梦到的一个 故事 ，醒来之后把它写成小说。最有名的例子就是英国推理小说家史蒂文生的名著——《化身博士》。还有日本的小说家吉行淳之介、齐藤荣等人，也有过在潜意识下做梦，再把梦中故事写成小说的案例。

梦对于我们来说，大多数好像只是在无意识间才能进入的一种状态，但是，根据科学研究表明：一般情况下，我们不仅可以在入睡时入梦，也可以在有意识的状态下入梦，只不过这需要借助一些技巧。

第一、仰睡，双手双脚往外伸，放松手脚的肌肉。想像手脚会越来越重，可以按照右手→左手→右脚→左脚的顺序。

第二、等到手脚变重、感觉到身心舒适之后，再按头部→颈部→肩膀→胸部→腹部的顺序放松肌肉，让全身放轻松。

第三、待到身体完全松弛之后，把意识集中在额头，然后以1～2cm的间隔，从头顶→后脑部→颈部→背部上方，用你的意识想像有小钢珠大小的球体浮现出来，而且慢慢地往下移。想像球体发光的图像更好。

第四、当意识移到颈部下方的时候，你就快睡着了;假如还无法成眠，就再感受一下意识从腰部往下腹掉落的感觉。

第五、在即将进入睡眠的前一刻，要尽量去想身体和意识的状态。接着放松全身的肌肉→头变重→迷迷糊糊→意识散发→变得昏暗。

第六、此时，你已进入半梦半醒的状态，青紫色的云雾便会出现在后脑勺，直到烟消云散，出现彩色的影像为止。

坚持做这种训练，你就能够体会到不可思议的睡眠状态。入眠→做梦状态→看不到梦的沉睡状态→醒来的过程，可以在清醒状态下体验。你再也不必担心失眠症，这样，每天早上醒来的时候，头脑也会十分清醒，身体也会感觉清爽，而且充满着能量。

潜意识一旦能够真正被唤醒，即使在睡眠之中，意识也不会消失，要想在空中飞翔，或者想让自己喜欢的人立刻出现在你的眼前，这些都可以办得到。

大脑右半球承担着创造性思维等重要的功能，由于右半球“习惯性”地缺乏重视，所以对大脑右半球的开发显得很不充分。人们要想提高智力水平，就要积极地发展大脑右半球，给大脑右半球以更多的训练和发挥的机会，这将使人脑智慧的整体水平迈上一个新台阶。

通过前面的阅读，我们已经了解了左脑和右脑的不同功能，想要取得某一方面的突出成就，就应该相应地开发自己的左脑和右脑。那么，怎样才能开发右脑，达到同时使用大脑两个半球呢?目前，有些国家提出了做单侧 体操 的方法，做左侧体操是开发大脑右半球功能的一种好办法。由于大脑右半球负责左侧身体的运动，因此，左侧体操会反过来促进大脑右半球的活动，有利于大脑右半球能力的提高。左侧体操包括以下一些基本动作和游戏训练。

第一、左上肢侧举运动。左脚向左侧跨一小步;左手侧平举，掌心向下，左手经左侧部向上举;左手还原。

第二、左上肢前举运动。左脚向左侧跨一小步;左手经左胸前举至水平;左上肢再经胸前上举，与身体平行;左上肢经胸前向下复原。

第三、左手指运动。伸出左手，做握拳运动;将握紧的拳头松开，重复进行;将拇指依次与其他各指的指端接触，进行对指训练。

第四、左腿侧举运动。立正，目光向前，双手叉腰;重心放在右脚，左脚向左侧外提起，脚伸直，直到与地面平行，复原。

第五、左脚前举运动。目光平视，双手叉腰;左脚向前踢，达到与地面平行，复原。

以上各节每次做10遍，每天早晚各做1次，每次约5分钟。四、呼吸法训练

人依靠呼吸生存，一旦停止呼吸，人就会死亡，呼吸等于人的生命。但是，一般人大多只用浅呼吸状态生活，他们只使用肺的三分之一的容积，余下三分之二的肺都积沉着旧空气。运用呼吸法训练进行深呼吸，肺就会完全被使用，因为深呼吸能够保证体内充分取得气的动能，同时也能够摄入更充足的氧气量。这样更能促进细胞活性化。这也是呼吸法训练的主要作用之一。呼吸法训练主要有以下几种方式。

1、腹部呼吸法训练

腹部呼吸法是指吐气的时候自然地压缩腹部使之凹入，吸气的时候自然地让腹部凸起的呼吸法。腹部深呼吸，不但可以使脑波维持在10HZ以下的α波状态，还能增进脑内荷尔蒙内啡肽的分泌。腹部呼吸法有以下几个步骤:

第一、躺在床上，闭上眼睛，让心情稳定下来。

第二、双手压在下腹，自然吐气时让腹部下凹到腹部的皮就要贴到背部的程度，到气全部吐完为止。这时候要想像体内的邪气全部排除达到完全放松的图像。

第三、接着大力吸气，达到腹部能够凸起的极限。这时候要想像全新的动能从头顶慢慢进入、细胞获得活性化的图像。

上述步骤一次做3～5分钟，每天多做几次。

腹部呼吸法的功能是：能够促进自律神经系统中副交感神经活性化的效果，身心能够获得松弛，还可以 消除紧张 等。

2、图像呼吸法训练

图像呼吸法是一种利用想像中的图像的状态来引导呼吸、放松身体，达到开发右脑潜能的训练方法。进行图像呼吸训练法时，最好借助音乐诱导，一边听音乐一边呼吸，这样效果会达到最佳。具体步骤如下——

第一、随着音乐的指引，全身注入力气，想像全身变成一根“硬棍”的图像，让全身慢慢变得僵硬。让双手紧贴体侧，缩紧脖子，将腰部分三阶段往上提成弓形，让身体硬直。

第二、依指引瞬间把体内的力气放掉，慢慢让身体松弛下来。同样的操作再进行一次，第一回放力是为了要疏缓身体的紧张，第二回是以消除心里的紧张为重点。

上面要领需重复做两次，才能够放松身心。坚持做这种呼吸训练法，能很好地促进 右脑开发 。

3、逆向呼吸法训练

逆向呼吸法，是指吸气时收腹、呼气时鼓腹的训练方法。逆向呼吸法有增强注意力、净化血液、强化肺及内脏机能、充实气等的效果。有助于开发右脑的潜能，具体做法如下——

第一、背挺直，慢慢放松臂、手的肌肉，松弛下来。坐、立姿势都可以。

第二、用鼻孔慢慢吸气，让下腹凹下;吸气完毕后，短暂停止呼吸，再慢慢吐气，让下腹凸起。

当你经过长时间的训练，习惯了这种逆向呼吸法之后，再进行训练时，意识上要有准备把自然的“气”灌入丹田的想法。吐气和吸气的时间大约是2∶1。能达到1分钟呼吸3次的程度就相当不错，练习时间久了，气自然就能加长而且能轻松呼吸。千万记住，气要尽量加长。每天早、晚各做5分钟，要持之以恒。

4、气的训练

控制意识并使之与自然动能同频，才能随心所欲的发挥右脑潜能。想达到这种境界，第一步就是要先感受得到气。下面介绍的就是气的感受及提高的方法。

1)感受气——

第一，闭上眼睛呼吸10次，让心平静下来。

第二，慢慢张开眼睛，左手放在膝盖上，用右手掌由上向下抚摸左手腕。

第三，用左手掌抚摸右手腕。

第四，把意识集中在抚摸的手腕上。

第五，把意识集中在被抚摸的手腕上。

你会感觉到，每一步骤的感觉并不一样，在意识集中的地方会有一股气流流过。通过这种方法集中自己意识，就能感受到自己的身体。

2)气的增强方法——

①

入浴的方法。躺入浴缸、闭上眼睛，想像动能进入身体的图像。

②

手印的方法。想像一下大自然在你握紧的手中，大自然与你的波动调和、增强，并且吸收到体内的图像。

③

就寝的方法。每天晚上上床之后，想像自己的身体充溢着动能的图像，并在心中自我暗示“我从来没有这么健康过，全身充满着光”。

要增强人体的气，必须要把自己的频率调整到与自然和谐。愿望集中在某单一项目上，持之以恒。值得注意的是：不管处于多么悲观的情况，都要相信愿望一定能够实现，坚持下去。
新生儿怎样进行智能训练
母亲的肌肤之亲

母亲的肌肤之亲对新生儿大脑发育有重要的作用。刚出生的孩子，眼睛还不能看得很清楚，虽然这时眼睛的结构已经完成，但视觉神经传导还未完全成熟。不仅是视觉。只能神经传导也一样，有待于进一步发育。孩子在这个时期特别需要不断接受外界的刺激，如皮肤感觉，听觉、嗅觉等。孩子在吸吮母乳时，嘴唇及周围会接触到乳头和柔软的乳房，随后孩子全身也会感觉到母亲身体的温馨柔软的触感，同时还可停止和母亲腹中中时同样节奏的心跳声，并且可停止母亲温柔的呼喊与西语。虽然孩子听不懂母亲说明的内容，但从声调上可体会到母亲正在保护自己的一番爱心。母亲的肌肤之侵可给孩子深切的安心感觉，不仅能安定孩子的情绪，也可促进大脑神经的发育。

培养良好的情绪

为使孩子感到愉快、舒适、具有安全感，增加孩子对周围的兴趣和对刺激的接受能力，在孩子吃奶后把他抱起来，用温柔舒缓的语调同孩子说话。如“亲爱的宝宝，你真可爱，吃好了吗?这时孩子会安乡地注视着你的面孔，仿佛在认真地听你说话，一会儿，孩子就会高兴地发出“a、e、o”的声音做出回答。

行为及适应能力培养

应照顾好孩子的生活，让其睡得好，吃的饱、保持尿布干燥使孩子感到舒适而表现出快乐的情绪;经常抱一抱孩子，抚摸他的头及面部，经常用亲切的语言与孩子说话，用和蔼可亲的目光注视他，并引起孩子的注视。在与孩子相处中多用鼓励的与其、表情，少用严肃，消极的语言。

视、听、运动训练

(1)视听觉将色彩鲜艳带响声的玩具，放在距孩子眼睛25厘米处，边摇边缓慢地移动，使孩子的视线能随着玩具和响声移动。也可以坐在孩子对面，一边喊叫他的名字，一边移动自己的脸，孩子有时会随你的脸而移动。

(2)运动母亲用手指触碰孩子的手掌，孩子能紧紧握住，在手中停留片刻后放开。也可将孩子的双手拿出被子外面，平放在床上，让孩子自由挥动拳头，看自己的手，把手放到嘴里吸吮。
新生儿怎样进行智能训练
胎教的继续

现代科学技术证实，人的体质、生理和智能与遗传因素有密切的关系，但并非遗传决定一切，环境因素不仅影响着人体的生长发育，而且在人体胚胎早期还能直接作用于基因，使其发生改变。

这就是说，母亲对胎儿的优生是大有作为的，从新生命孕育到婴儿呱呱落地的280天时间，是孩子一生中 最珍贵、最重要的时刻，父母应抓住这一时刻，对孩子进行早期 教育 。古今中外已有许多成功的例子，在我国悠久、灿烂的 文化 历史上，就有胎教的记录。例如伟大的思想家孟子的母亲说过这样的一段话:“吾怀妊是子，席不正不坐，割不正不食，胎教之也。”即:“我在怀孩子时，席子不放正不坐，肉切的不方正也不吃，就是要对孩子进行胎教。”

近20年来，欧美一些国家纷纷成立胎儿研究机构和胎教中心，致力于对胎儿智力、体力全面开发，取得了令人瞩目的成绩。例如美国加利福尼亚的尼。范得卡尔医生创办的“胎儿大学”，设有语言、音乐、体育等科目，对胎儿进行早期教育。在这里培训过的胎儿，有的仅出生2周就能发出“爸爸”的音节，一个4岁的幼儿已经能听说英语、西班牙语，并懂得照顾自己。

经过“胎儿大学”学习的孩子出生以后，其智力超群者高达71%，这些都是在没有受过胎教训练的婴儿中从未见过的现象，可见胎教能使婴儿出生后学习起来更容易，有助于让婴儿智力超常，使他们发育的更完整，在各方面得以顺利、健康发展。我们的近邻日本也十分重要胎教，早在1984日本广播协会电视台举办了“婴儿--从母亲体内起步”的节目，浅显易懂地向人们介绍胎儿和婴儿的能力，以引起人们的兴趣，这个节目对母亲早期培养孩子起到了良好的作用。

日本的著名学者阿部顺一在他的“英才制造工程实验”中127名年轻妊娠母亲进行专门的胎教知道，孕妇每日按照他的要求做操;排演他编写的短剧，并有计划地选择读书、南电影、看电视、听音乐和聊天，结果这些孕妇所生的孩子多智力超常。为此，他还编写了《英才之路》一书，供父母对孩子胎教使用。

孩子出生后针对不同的情况，对其进行适宜的教育，既是胎教的继续，也是在胎教基础上的提高。

母亲的肌肤之亲

母亲的肌肤之亲对新生儿大脑发育有重要的作用。刚出生的孩子，眼睛还不能看得很清楚，虽然这时眼睛的结构已经完成，但视觉神经传导还未完全成熟。不仅是视觉。只能神经传导也一样，有待于进一步发育。孩子在这个时期特别需要不断接受外界的刺激，如皮肤感觉，听觉、嗅觉等。

孩子在吸吮母乳时，嘴唇及周围会接触到乳头和柔软的乳房，随后孩子全身也会感觉到母亲身体的温馨柔软的触感，同时还可停止和母亲腹中中时同样节奏的心跳声，并且可停止母亲温柔的呼喊与西语。虽然孩子听不懂母亲说明的内容，但从声调上可体会到母亲正在保护自己的一番爱心。母亲的肌肤之侵可给孩子深切的安心感觉，不仅能安定孩子的情绪，也可促进大脑神经的发育。

培养良好的情绪

为使孩子感到愉快、舒适、具有安全感，增加孩子对周围的兴趣和对刺激的接受能力，在孩子吃奶后把他抱起来，用温柔舒缓的语调同孩子说话。如“亲爱的宝宝，你真可爱，吃好了吗?这时孩子会安乡地注视着你的面孔，仿佛在认真地听你说话，一会儿，孩子就会高兴地发出“a、e、o”的声音做出回答。

行为及适应能力培养

应照顾好孩子的生活，让其睡得好，吃的饱、保持尿布干燥使孩子感到舒适而表现出快乐的情绪;经常抱一抱孩子，抚摸他的头及面部，经常用亲切的语言与孩子说话，用和蔼可亲的目光注视他，并引起孩子的注视。在与孩子相处中多用鼓励的与其、表情，少用严肃，消极的语言。

视、听、运动训练

(1)视听觉

将色彩鲜艳带响声的玩具，放在距孩子眼睛25厘米处，边摇边缓慢地移动，使孩子的视线能随着玩具和响声移动。也可以坐在孩子对面，一边喊叫他的名字，一边移动自己的脸，孩子有时会随你的脸而移动。

(2)运动

母亲用手指触碰孩子的手掌，孩子能紧紧握住，在手中停留片刻后放开。也可将孩子的双手拿出被子外面，平放在床上，让孩子自由挥动拳头，看自己的手，把手放到嘴里吸吮。

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4、人工智能领域出现了三个大脑,它们分别是什么

人工智能领域出现了三个大脑，它们分别是谷歌大脑，IBM人脑模拟芯片，百度大脑。拦并谈人工智能大脑分为以下三部分：大数据、计算能力与深度学习三蔽简者组成了人工智能的大脑。它们相辅相成，相互依赖，相互促进，使得简碰人工智能应用到各行各业成为可能。这一技术的进步堪比互联网革命，人类生产和组织效率将会得到进一步的提升。

人工智能大脑简介

“谷歌大脑”是谷歌X实验室一个主要研究项目。谷歌大量购买人工智能公司，机器人公司，智能家居公司，大力发展无人汽车，智能眼镜等技术，计划以谷歌大脑为中枢神经系统，为无人汽车，工厂机器人，智能家居，智能眼镜提供源源不断的数据支持。

2014年8月，IBM发布能模拟人类大脑的SyNAPSE，即“自适应塑料可伸缩电子神经形态系统”芯片，该芯片能够模仿人脑的运作模式，更擅长进行模式识别，而且低功耗，在认知计算方面要远远穿过传统计算架构。“百度大脑”项目集中了世界上最强大的研究团队，利用计算机技术模拟人脑，已经可以做到2-3岁孩子的智力水平。

5、科技变革,大数据,人工智能会给我们带来什么惊喜

“教育面向未来”系列评论之二

当前，在云计算、大数据、物联网、互联网、智能识别、知识管理等新技术新理念快速发展和经济社会需求的双重驱动下，信息技术疾步迈入智能化阶段。国内外高科技公司纷纷布局人工智能、国务院出台《新一代人工智能发展规划》等表明，人工智能发展迎来了新纪元。

因此，当教育信息化基础设施尚在普及完善、“互联网”和教育尚在互相催化融合时，人工智能作为信息技术的更高发展阶段，毫无疑问会深层次推动教育教学改革与创新发展，进而给未来教育带来机遇和挑战。

一方面，人工智能改变了育人目标。正如机器取代简单的重复体力劳动一样，人工智能将取代简单的重复脑力劳动，司机、翻译、客服、快递员、裁判员等都可能成为消失的职业，传统社会就业体系和职业形态也将因此发生深刻变化。适应和应对这种变化与趋势，教育必须回归人性本质，必须褪去工业社会的功利烙印。当人工智能成为人的记忆外存和思维助手时，学生简单地摄取和掌握知识以获取挣钱谋生技能的育人目标将不再重要。教育应更加侧重培养学生的爱心、同理心、批判性思维、创造力、协作力，帮助学生在新的社会就业体系和人生价值坐标系中准确定位自己。教育目标、教育理念的改变将加速推动培养模式、教材内容、教学方法、评价体系、教育治理乃至整个教育体系的改革创新。

另一方面，人工智能改变了校园环境。未来，校园环境信息化将向更高层次的智慧校园迈进，各种智能感知设备和技术无处不在。校长、教师、学生不知不觉已经镶嵌到有形的校园物理空间和无形的虚拟数据空间中。当学生踏进校园就可以完成签到，离开校园自动告知家人，进入教室多媒体设备已经开启，身体不适发出报警求助，上课开小差收到友情提醒，练习测验后生成学情分析报告这些都表明，校园物理环境、教室教学环境、网络学习环境已经充分融合，实现了从环境的数据化到数据的环境化、从教学的数据化到数据的教学化、从人格的数据化到数据的人格化转变。校园看上去还是那个校园，却充满了人类的温度和智慧。

人工智能也改变了教师角色。有专家指出，“创意工作者”“人际连接者”和“复杂模式的判断者”这三类人是最不可能被人工智能替代的。教师这一职业同时满足这三类人的特点，因为教师必须适应变化的教学政策和教学环境，面向不同性格特点和需求的学生，处理多样化的教育教学问题。所以，人工智能并不能轻易取代教师这个职业。但在未来，人工智能可以改变教师的角色和作用。教师可以从低附加值的简单重复工作中自我解放，从而更加专注于构建和谐稳固的师生关系和促进学生全面长远发展。教师就不再仅仅是知识的传授者，而是满足学生个性化需求的教学服务提供者、设计实施定制化学习方案的成长咨询顾问。

另外，人工智能对学习范式进行了巨大改变。语音识别和语义分析技术可以用在口语测评，图像识别技术用在作文批改和拍照搜题，人工智能可以让每个孩子拥有自己的智慧学伴，只要用手机拍一下、扫一下、说一下、点一下，就会实现答案解析、打分点评，知识点、考点、难点的自动生成和推送。随着认知科学、脑科学和学习科学的快速发展，人机协同增强智能、群体集成智能成为人工智能发展的新方向。人工智能不仅能从知识关联和群体分层方面分析学生知识掌握情况、推送学习建议，更能从大脑思考方式、个体性格特点、所处环境特征等方面，为每个学生提供个性化、定制化的学习内容、方法，激发学生深层次的学习欲望。

人工智能不断演进，去往何处尚未可知，能否为人类所驾驭亦引发伦理担忧，对未来教育发展提供机遇的同时也带来一系列挑战。从近期来看，尤其要避免过度依赖和隐私泄露，这就需要教育避免过度依赖人工智能。人工智能绝非万能，涉及成人育人的教育领域绝不能盲从。对一道题解法的误判也许只影响一时，但对一个人成长的误判则可能影响一生。教师的高阶脑力活动和教学经验，学生的学习能力和逻辑思维习惯，绝非天生具有，往往需要低阶脑力劳动甚至体力劳动的重复训练和积累。过度依赖人工智能可能导致眼高手低、好高骛远，知其然不知其所以然，从而容易导致师生变相成为人工智能的助手和附庸，教师失去应用的教学能力和职业素养，学生失去独立思考的能力和健全的心智性格。

同时，也要避免疏于师生隐私保护。人工智能的技术基础和前提是海量的数据积累和训练挖掘，师生的社会属性数据和教学行为数据体量越大、维度越丰富、时间跨度越长，人工智能所提供的教学服务就越精确、学习建议就越科学、知识内容就越合理，产生的教育质量和效益就越显著，与之相伴的是师生隐私泄露的风险在急剧增加。人工智能可以为未来教育插上腾飞的翅膀，但绝不能以牺牲师生隐私为代价，必须保证师生对所收集数据的知情权、选择权、访问权、所有权和控制权，必须保证数据安全，防止泄露滥用。

未来已来，对于人工智能，教育不仅要在姿态方面迎接未来、在态度层面正视未来、在认知层面读懂未来，更要抓住机遇，直面挑战，在管理决策、教人育人等实践层面积极构建属于自己的美好未来。

6、人工智能的发展？

人工智能技术将继续改变世界.2019年，人工智能应用不仅在全球普及中持续增长，而且围绕重要主题展开更深层次的对话，推动创新商业模式，以新的方式影响社会，包括以下7个方面的发展.接下来，金投小编介绍人工智能的发展吗？

1.更广泛地部署机器学习，即服务(MLaaS)

2018年，目睹了机械学习服务(MLaaS)的重大进展，谷歌、微软、亚马逊等行业巨头领先.预建的机器学习解决方案和能力在市场上越来越吸引人，特别是对于内部资源和人才不多的小公司来说，销售和配置简单实施的包装解决方案的机会很大.

目前，机器学习即服务(MLaaS)主要由云计算提供商订阅或使用.例如，微软Azure的MLStudio为开发者提供了一个拖把环境来开发强大的机械学习模型.谷歌云的机器学习引擎还可以帮助开发者为各种应用程序构建大型复杂的算法.2017年，AWS公司进入人工智能领域，推出亚马逊SageMaker，是开发商可用于构建、培训和部署定制机械学习模式的另一个平台.

2019年以后，准备在更广泛的范围内提供机械学习服务.透明度市场研究预测，到2025年以惊人的40%复合年增长率增加到200亿美元.

2.开发更多可解释或透明的人工智能

人工智能影响我们的世界已经有很多例子，但是说明复杂机械学习模型的输出和基本原理仍然是一个挑战.

遗憾的是，人工智能仍然是一个黑盒子，如果人们想了解人工智能支持决策背后的基本原理，这将成为一个巨大的限制因素.

人工智能的民主化由许多开源工具和仓库领导，如Scikitlearn、TensorFlow、PyTorch等.开源社区负责构建可解释或透明的人工智能，可清晰记录其逻辑，暴露数据集中偏差，提供后续问题的答案.

在人工智能被广泛采用之前，人们需要知道技术可以有效地发挥作用，并在任何情况下解释推理.

3.人工智能会影响全球政治结构

2019年，人工智能将在全球舞台上发挥更大的作用，影响投资该技术的国际超级大国之间的关系.人工智能的早期采用者(如美国和中国)将努力平衡自己的利益和合作开发.拥有人才和机器学习能力的国家，将在预测分析等领域实现巨大增长，从而造成更大的技术差距.

另外，围绕人工智能的道德使用展开更多的对话.当然，这个问题的处理方法因国家而异，影响政治关系.总体来说，人工智能对其他国际问题的影响较小，但比以前更明显.

4.人工智能将创造更多的就业机会.

从长远来看，由于人工智能实现动化，很多工作都会被淘汰.以重复性、人工任务为特点的职场越来越外包给人工智能.但是，2019年，人工智能将创造更多的就业机会.

人工智能不是完全消除对员工的需求，而是加强现有的系统和过程.因此，会出现新的职场.需要人类支持人工智能的实现和监督其应用.2019年，更多的体力劳动者将转向与人工智能一起工作的管理工作，这一趋势将持续到2020年.调查机构Gartner公司预测，2年内人工智能将创造230万个就业机会，同时只减少180万个就业机会.

5.人工智能助理将变得更加普遍和有用.

人工智能助理对现代世界来说并不新鲜.苹果公司的Siri和亚马逊公司的Alexa多年来一直为人类服务.2019年，人们将看到人工智能助理的成熟度和能力继续完善.随着收集更多的行为数据，人工智能助响应请求和完成任务方面会更好.然而，随着自然语言处理和语音识别的发展，人类将与人工智能助理进行更加流畅有用的互动.

在2018年，人们看到更多的制造商推出了更有前途的新人工智能助理.最近，谷歌公司开始推出语音预约服务Duplex，可以代表用户呼叫和预约.科技技术制造商x.ai公司建立了Amy和Andrew两个人工智能助理，可以和人交流，为主人安排会议.亚马逊公司最近发表了EchoAuto，驾驶员可以将Alexa集成到汽车的智能设备中.但而，人类将继续将预期放在现实面前，对技术的局限性感到失望.

6.人工智能/机器学习的管理变得重要.

随着越来越多的企业投资人工智能，开发有效的人工智能管理结构将投入更多的能源.需要框架来指导数据采集和管理，适当的人工智能使用和道德应用.成功与恰当的人工智能使用涉及到很多不一样的盈利人士，强调了对可靠性和一致的管理机构的必须.

2019年，更多组织将建立管理结构，更清楚地定义如何管理人工智能的进展和实施.针对目前可解释性方面的差距，随着人类转向AI支持决策，这些结构将变得极其重要.

7.人工智能帮助企业解决人才短缺问题

人工智能和机器学习人才的短缺正在引起创新的瓶颈.OReilly公司去年发表的调查显示，企业使用人工智能面临的最大挑战是缺乏可用的人才.随着技术进步的加快，企业难以培养能够领导大企业人工智能工作的人才.

7、类脑人工智能是指模拟人类大脑的人工智能

类脑人工智能是指模拟人类大脑的人工智能是错误的。

人工智能（英语：Artificial Intelligence，缩写为AI）亦称智械、机器智能，指由人制造出来的机器所表现出来的智能。通常人工智能是指通过普通计算机程序来呈现人类智能的技术。该词也指出研究这样的智能系统是否能够实现，以及如何实现。

人工智能于一般教材中的定义领域是“智能主体（intelligent agent）的研究与设计”，智能主体指一个可以观察周遭环境并作出行动以达致目标的系统。约翰·麦卡锡于1955年的定义是“制造智能机器的科学与工程”。

AI的核心问题包括建构能够跟人类似甚至超卓的推理、知识、规划、学习、交流、感知、移物、使用工具和操控机械的能力等。当前有大量的工具应用了人工智能，其中包括搜索和数学优化、逻辑推演。

而基于仿生学、认知心理学，以及基于概率论和经济学的算法等等也在逐步探索当中。 思维来源于大脑，而思维控制行为，行为需要意志去实现，而思维又是对所有数据采集的整理，相当于数据库，所以人工智能最后可能会演变为机器替换人类。

人工智能的好处：

1、促进生产力提升。促进生产力提升是推动人工智能技术发展的重要原动力之一，从目前人工智能产品在工业领域的应用情况来看，未来更多的智能体将逐渐走进产业领域，人工智能也将是产业领域发展的新动能。

2、降低岗位工作难度。人工智能对于职场人最为积极的一个影响就是会降低岗位工作难度，降低岗位工作难度的同时，也必然会提升岗位工作效率。实际上，人工智能技术的运用，不仅会降低职场人的岗位工作难度，还会进一步拓展职场人的能力边界。

3、加速创新。人工智能技术的运用会进一步促进创新，这在当前产业结构升级的大背景下，具有非常实际的意义。创新是企业发展的原动力，也是企业实现绿色发展和可持续发展的重要基础。

8、Science评论：人工智能需要真实的生物大脑机制吗？

© elifesciences.org

导语

从感知机模型，到深度神经网络的发明，都受到了生物神经系统的启发。在本周Science的一篇评论文章中，研究者认为，将深度学习与类似人脑的先天结构相结合，能够让神经网络模型更接近人类学习模型。

1950年，数学家艾伦图灵在他的论文开头提出了一个重要的问题：机器能思考吗？就此，人类展开了对人工智能的 探索 。

而目前唯一已知的、能进行复杂计算的系统就是 生物神经系统 ，这也就不奇怪——为什么人工智能领域的科学家们会将大脑神经回路视作灵感的来源。

在人工智能领域发展的早期，科学家就研究过使用类似大脑结构的电路进行智能计算。近些年，这一研究方法诞生的最伟大成果就是一个高度精简的大脑皮层回路模型： 神经网络 。

这个模型受到了大脑神经网络模型的启发。神经网络模型由多层神经元构成，可以通过调节参数权重的大小来调节这些神经元之间连接的强弱，这种结构与神经科学中的突触相对应。

深度神经网络以及相关的方法在人工智能系统的应用中已经带来了深远的变革。在计算机视觉、语音识别以及 游戏 博弈等人工智能的核心领域，神经网络都有着举足轻重的影响力，相较其它模型更甚。在应用领域，语音文本翻译以及计算机视觉这些问题中都广泛应用神经网络方法。

本文我们将会讨论，大脑神经元回路如何为神经网络方法提供新的指引和洞见，使得神经网络能够成为一种强人工智能方法。

从深度学习到强化学习

深度神经网络

深度神经网络的关键问题就是学习问题：如何通过调整神经元之间连接的权重，使得输入的数据能够得到期望的输出，方法是通过对样本的训练自动调整权重。训练样本提供了一套输入数据以及与之所对应的输出数据。深度神经网络通过调整神经元之间的权重，使得输入数据能够产生与期望相对应的输出。

一个好的学习过程，不仅仅是记住了输入样本，同时能够泛化模型，使得模型在遇到没有学习过的样本数据时，也能够得到正确的输出结果。

我们将深度神经网络模型与核磁共振成像以及生物行为数据等实证生理学方法提供的结果相比较，会发现大脑与深度神经网络模型的异同之处。与灵长类生物的视觉系统相比，这两种神经模型的早期神经反应阶段比后期阶段更为接近。这表明我们人造的深度神经网络，能够更好的处理早期神经反应阶段，后期认知过程的处理能力还比较差。

强化学习

除了深度神经网络以外，人工智能模型近期还增添了一员“大将”： 强化学习 ——大脑收到了奖励信号就能够改变行为的机制。强化学习能够表征人或者动物在全世界范围内的行为，并且接收奖励信号。研究者们已经广泛地研究了这种学习模型的大脑反应机制，并且应用到人工智能领域，特别是机器人领域。

强化学习的目标是学习一个最优策略，构建一种从状态到行动的映射，以此来优化所有时间内能获得的收益。近期的人工智能研究中已经将强化学习与深度学习相结合，特别是在诸如视频 游戏 、棋类 游戏 （国际象棋、围棋和日本将棋）等复杂的 游戏 活动中。

深度神经网络和强化学习相结合的模型产生了应为惊讶的结果：人工智能已经击败了国际围棋大师，并且仅需要4小时的训练就能够达到大师级的水平，而且并没有依赖于人类的棋谱，而是通过自我博弈达到这样的结果。

大脑神经回路（左）与深度神经网络（右）

神经网络：人工 VS. 生物

一个悬而未决的问题是：与大脑神经回路相比，当前我们所使用的深度神经网络模型结构极其简单，这样的简化是否能够捕捉到人类学习与认知的全部能力？

从神经科学引领人工智能的视角来看，我们必须承认目前取得的结果令人惊讶。与大脑皮层的神经回路相比，神经网络模型做了许多简化，同时也加入了另外一些受到脑神经科学启发的结构，比如归一化处理以及注意力模型。但是一般来说，我们所熟知的关于神经元的所有东西（结构、类型以及关联性等等特征）都被排除在了神经网络模型之外。

目前科学家们并不清楚，对于神经网络这个人工智能模型而言，哪些生物神经结构是必不可少且能发挥作用的。但是生物神经结构和深度神经网络结构的差异已经非常明显了，比如说生物神经元在形态结构、生理特征以及神经化学方面千差万别且结构复杂。典型的例子有，兴奋性椎体神经元的输入分布在复杂树突的顶部和底部；抑制性皮质神经元具有多种不同的形态，且能执行不同的功能。

神经网络模型不仅没有包含这种异质性以及其它复杂的特征，相反，人工神经网络使用了高度精简且一致统一的数学函数作为神经元。就神经元之间的连接方式而言，生物神经元也比神经网络要复杂许多，同层神经元之间的连接，局部连接与远程连接，以及皮层区不同层级之间自上而下的连接，以及可能存在局部的“规范电路”。

深度神经网络主要的成绩还是在处理现实世界中诸如语音信息和视觉信息等感知数据上。在图像视觉领域，神经网络模型最初是用来处理感知问题，例如对图像进行分割以及分类。

在这些工作的基础上加上一些扩展，我们就能够让神经网络模型处理更加复杂的问题。

例如为图像提供说明文字，利用一段简短的语言描述图片的内容，或者识别图片的内容并回答人类的提问。

非视觉问题，比如理解图片的潜在含义：幽默还是讽刺？或者通过图片理解其中的物理结构以及 社会 现象等。不仅如此，科学家们也在努力让这样的神经网络应用在自动翻译、个人辅助、医疗诊断、高级机器人以及自动驾驶等其它领域。

人们在人工智能领域的研发投入以及资金投入都与日俱增，但这同时也带来了一些的疑难问题——人工智能到底能否带来真实？能否产生和人类类似的理解能力？甚至人工智能是否会和人类智能走向完全不同的方向？这些问题都是未知的，并且人类在该领域的科学研究以及商业实践上都下了重注。

倘若当前的神经网络模型在认知能力方面被证明是有限的，那么自然研究者还需要到神经科学中去寻找启示。目前被人们所忽略的大脑神经中的种种细节是否能为构建强人工智能提供一把钥匙？我们人类大脑中哪些结构是特别重要的，这一点并没有定论。

认知能力取决于

先天结构还是后天学习？

虽然我们人类对自己大脑神经回路的理解还很有限，但我们仍然可以正视一个常见的问题——人脑神经和深度神经网络模型有着根本的不同，这种不同可能在寻找类似人类的强人工智能的道路上起到至关重要的作用。

这涉及到了一个古老的认知问题，是经验主义还是先天主义？换句话说就是：先天的认知结构和一般的学习机制二者的相互作用问题。

婴儿期视觉学习带来的启示

目前的智能模型倾向于经验主义，使用相对简单统一的网络结构，主要依靠学习过程以及大量的训练数据来提高认知能力。相比而言，生物体往往是在经过很有限的训练就能够完成复杂的任务，许多的学习任务是由先天的神经结构来完成的。换句话说，生物的学习是举一反三，而神经网络是举三反一。

比如说许多物种，诸如昆虫、鱼类、鸟类都有着一套复杂且独特的机制来执行导航任务。就人类而言，人类的婴儿出生几个月就能够进行复杂的认知工作，而这时的人类并不能接受具体的训练，相反婴儿能够本能的去识别物体，抓握物体。在视觉上，婴儿能够识别一个动画角色是否友善，这些任务显示出了一个婴儿对这个物理世界以及人类 社会 的初步理解。

大量的研究表明，快速的非监督学习是可行的，因为人类的认知系统中已经先天地具备了基本结构，这些结构有助于人类获得有意义的概念，并且增进认知技能。

与现有的深度神经网络模型相比，人类认知学习和理解能力所具有的优越性很可能是因为人类认知系统中包含着大量的先天结构。通过对婴儿期视觉学习过程的建模，体现出了先天的结构以及后天学习过程的有效结合，并且人们发现那些含义复杂的概念，既不是先天存在的也不是后天学会的。

在这个“中间路线”中，先天概念并不是被开发出来的，而是通过一些简单的原型概念随着人类的学习过程一步一步演化成复杂概念的，这个模式很难说存在明确的学习训练过程。

比如说婴儿能够注意到人的视线以及人的动作之间的关联，当人的视线以及动作朝向相反方向的时候，能够察觉到其中的错误。大脑皮层先天的特定结构能够实现这一功能，并且能对输入的信息输出报错反馈。

“中间路线”助力人工智能

我们也可以把这种先天的结构构建于人工神经网络中，使得人工神经网络的学习过程更加类似于人类。人们可以通过理解并模仿大脑的相关机制来完成这样的一个研究任务，或者从零开始开发一个全新的高效的计算学习方法。

科学家已经在这个方向上做了一些尝试。但总的来说，学习一个先天的结构与当前的学习任务并不相同，在这个问题上人类还是知之甚少。把先天结构与后天学习结合在一起，可能给神经科学和通用人工智能这两个学科都带来好处，并且能将二者结合为智能处理理论。

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9、AI超越人脑了吗？清华教授：人类依旧是世界上最高等的智能

众所周知，人工智能（Artificial Intelligence）是一种以让计算机（机器）能够像人一样思考、学习、解决问题为最终目的一种技术，或者说一种非常广泛的概念。

放眼看来，近几年的AI在模仿人类的这条道路上步伐确实越迈越快——围棋、绘画、人脸识别、机器狗......许多人类曾经以为的只有自己才能涉足的领域开始被AI一一进入，甚至不少特定领域的专用人工智能算法已经大幅超越了人类。

然而，这其中不少算法的本质依然是海量数据驱动的统计学习，距离人类更加复杂的高级认知功能仍然存在本质上的差别。

在6月1日举办的北京智源大会上，清华大学教授刘嘉就这样说到：

“目前来讲，人的智能还是这个世界上最高等的智能。”

图源：智源大会直播截图

智源研究院是一家位于北京的人工智能研究院，曾8个月打造当时全球最大的智能大模型“悟道”，可以说是国内有名的AI实验室，而刘嘉同时也是智源研究院的首席科学家。

而智源大会目前已举办了4次，有8位图灵奖得主，500位AI领域的顶尖学者参加。

刘嘉是这次大会的人工智能的认知神经基础论坛的主席，他这次主讲的主要内容，就是由 人工智能、认知科学、神经科学三类学科结合形成的一个新兴的跨学科领域 。

神经科学是关注大脑功能的一系列学科的结合。 其实验方法包括从神经细胞和神经细胞群的分子分析和细胞机制，对整个生物体的行为与心理研究等。

认知科学则是一门研究讯息如何在大脑中形成以及转录过程的跨领域学科。它研究何为认知，认知有何用途以及它如何工作，研究信息如何表现为感觉、语言、注意、推理和情感。

而人工智能作为机器模拟大脑功能的尝试，本身也可以看作是认知科学理论的一种实践和验证，而专门研究生物大脑的神经科学的许多理论，也曾数次推动了人工智能的发展。

刘嘉表示，这一学科将使得我们以 “生物的智能” 这样一个特殊的切入点去理解人工智能当中的“智能”的本质。

他以这样一个二维图为例，讲解了何为类似生物大脑的AI：

图源：北京智源大会直播截图

图中的X轴表示环境，箭头指向是从一个封闭环境到一个开放环境。

Y轴代表的是任务多样性，箭头指向是从一个静态的任务到一个随时随着环境而发生改变的任务。

左下角的 封闭环境中的静态任务 ，就是人工智能领域中目前已经成熟的人脸识别、图像分类等任务，也即我们上访所说的超越了人类的AI们。

左上角的 封闭环境里的动态任务 ，则是近几年较为出圈的围棋、游戏等任务，在很多方面也已经超越了人类。

右下角 开放环境里的静态任务 ，代表则是机器狗、无人机一类的研究。

刘嘉认为，现在人工智能要去攻克的领域就在第一象限（右上角），也就是 开放环境里的动态任务 ——而这正是人类最擅长的地方。

而要使AI拥有这样的智能，研究核心有两个：

动态动力学（Dynamic），即智能一定是通过进化、演化产生的；

具身（Embodied），也就是智能的载体，包括大脑、身体，以及环境。

具体实现这两个研究核心的路线，刘嘉提到了两点：生物数据和图灵测试。

图源：北京智源大会直播截图

他提到，既然是生物模仿人类的智能，那么一定需要来自 神经生物学方面的数据 ，只有当科学家们洞悉了大脑的工作流程，人类身体与智能交互的方式，得到了神经数据、行为数据、认知数据等多种信息，才能理解AI产生智能的基础。

其次就是 通用智能训练环境 ，刘嘉强调：“只有一定的环境才可以真正产生相应的智能”。举例来说，就是不同的宇宙里由于有不同的物理原则，不同的环境，最终产生的智能也是不一样的，而基于物理环境的演化正是智能产生的关键。

”我们把这种实验比喻成图灵测试2.0版。“刘嘉教授说。

最后还要对这一新生成的系统进行 测评 ，具体是根据大脑生物数据来调整系统，可以把关于人类的预设的知识填入到智能体当中，就类似于向人类的身体嵌入”基因“。

刘嘉最后表示，将多元数据、训练环境、智能测评者三者结合起来，并不断地调整，这或许就是通向通用人工智能（AGI），也就是具备与人类同等智慧、甚至超越人类的人工智能的一条正确的道路。

采写/编译：南都见习记者杨博雯

10、利用人工智能能创造出改造大脑把人脑变聪明的技术吗？

目前的人工智能技术还没有达到可以直接改造人脑使其变得更聪明的程度。人脑是非常复杂的生物器官，我们对其工作原理和认知过程的理解还非常有限。
尽管人工智能在某些领域取得了令人瞩目的进展，例如图像识别、语音识别和自然语言处理等，但这些技术仍然局限于执行特定任务，而不能直接改变人类智力的本质。
关于改进人类智力的研究，如认知增强或脑机接口等，正在进行中，但目前仍处于早期阶段，需要更多的研究和发展。这方面的研究需要深入了解人脑的运作机制，同时也需要遵循伦理和法律的准则。
虽然人工智能有潜力在未来对人脑研究和认知增强方面做出贡献，但目前仍然需要更多时间和努力来实现类似的技术。