香山科学会议力促中国神经信息学发展

　　　你能想象，给猴子一些葡萄干和一片苹果，它会依据这两种物品的“价值”来抉择，果蝇碰到类似的两难抉择时，也会“好中选优”……对动物行为的大量实验观察表明，当面对许多可供的选择时，它们的抉择行为符合经济规律，当然，每只动物有自己的价值衡量标准，大脑前额皮层的神经元对可供选择事物的价值进行编码，之后做出判断。



　　脑是信息处理的复杂系统，很多信息科学家纷纷把注意力转向脑，既希望从脑的机理研究中得到启发，实现信息科学新的突破，又寄望通过计算神经科学的研究，用数学模型方法来细致阐明大脑的工作原理。3月23日—25日，第367次香山科学会议以“神经信息学与计算神经科学的前沿问题”为主题，就此展开热烈讨论，以期推动我国在这个领域的研究发展。



　　“目前国际上计算神经科学已是成熟的研究领域。可以预料，通过实验和理论的紧密配合，神经信息学在下一个十年到二十年内将有一个高速的发展。”会议执行主席、浙江大学唐孝威院士介绍说，当今世界信息科学已渗透到科学和经济的各个领域，脑作为信息处理的复杂系统，受到科学家广泛关注。神经生物系统的信息处理功能远远超过现代技术水平，人工神经网络和人工智能等方面的发展都说明信息科学家对脑的重视。脑机接口热潮的兴起，也表明人们对神经信息的注意。作为神经科学和信息科学相结合的神经信息学已成为发达国家相互竞争的科学技术的一个制高点。



　　“近年来，发达国家在计算神经科学研究投入都大大加强了。”中科院上海神经科学研究所吴思研究员介绍说，在美国、德国、英国以及其他欧洲国家的很多大学，都成立了计算神经科学研究中心。在日本理化学脑科学分所，也有四个课题组专门致力于神经科学的理论研究。这些国家还定期举办各种短期学校，专门训练具有数理或计算机背景的学生进入计算神经科学领域。



　　唐孝威认为，目前神经科学研究正处于一个迅猛发展的时期，在实验上和理论上都有新的进展，如膜片钳技术、多电极记录技术、双光子技术等等各种实验技术的进步，产生了海量的神经科学实验数据。要解读这些数据，进而发展具有人工智能的系统，不能只靠实验工作，还要用数学模型及方法作为工具来细致阐明大脑的计算原理。“从国际上来看，目前神经信息学和计算神经科学的迅猛发展才刚刚开始，为了及时把握科学前沿，我们应该投入更多的力量，使中国科学家能在这些领域作出重大的贡献。这还需要不同领域的科学家协同合作，尤其是具有数理背景的科学家参与，而不仅仅是生物学领域的专家。”



　　有专家认为，相比于西方发达国家，中国计算神经科学的发展还比较落后，体现在几个方面：神经科学的实验手段进展快，理论研究进展较慢；神经科学的实验数据多，理性的规律认识较少；神经信息学计划多，实际成果还较少；关注神经信息学的人多，实际进展还较少；在神经信息学中，研究仿真的多，研究机理的较少；神经信息学应用研究多，研究理论神经信息的较少等等。



　　与会专家同时也认为，计算神经科学是一个很年轻的学科，这意味着通过中国科学家的努力，我们也可能在较短时间内达到国际先进水平。尤其是中国有大量研究人工智能的学者，如果在合适的政策和国家必要的支持引导下，这些具有很强数理背景的学者能很快进入计算神经科学领域，可以作出应有的贡献。



　　目前我国已经有越来越多的科研工作者进入计算神经科学这一交叉学科研究领域。研究方向覆盖了计算神经科学的多个分支，而且在神经信息的编码机制、学习及记忆的神经网络理论、视觉、嗅觉及听觉系统的计算理论、神经计算在人工智能中的应用等领域已经形成具有较强优势的研究团队。