Shimon Ullman预测说，未来可能是两个方向的结合。那么原则上有两条途径可以将两者整合：一是利用对人脑和认知的研究结果，将相似的结构和功能整合到人工智能中；二是以计算方法替代进化过程，通过计算机模拟来发现独立于人脑的有用结构和连接模式。

　　蒲慕明对强人工智能持保守看法。他说，要发展出完全像人一样的智能机器人，即能像人一样可以很快学会做各种任务、能自我成长、能具有人一样的共情心和社会行为、能像最好的朋友一样理解你的机器人，这还是极其遥远的事。“我认为这个世纪还做不到，有些神经科学家则认为这是根本不可能做到的。”

　　脑科学与AI结合的影响

　　如今脑科学与人工智能相结合的应用已经遍及医疗保健、工程、科学、运输、制造业等领域，经济发展将越来越依赖智能机器，一些国家将此类技术视作核心竞争力。Shimon Ullman说，在社会上，这些领域会引发隐私、安全、教育和收入差距等问题。在心理学层面，涉及到生活所有层面的高阶智能人工系统的存在可能会改变人们的决策方式，甚至会改变人们对“人何以为人”的认识。

　　(来源：Pixabay)

　　Daeyeol Lee看好人工智能行为交互的发展空间，尤其是能够与人类群体进行有效交互的人工智能。他认为这需要我们对人类决策和认知的社会本质有更深入认识。

　　蒲慕明主要从事神经元发育、突触可塑性和认知功能的神经环路机制研究，他表示，未来10年内，脑机接口和脑信号解码技术的发展将可以利用脑颅外(无创性)或颅内皮层上(微创性)电极芯片检测到的脑电信号来控制(甚至遥控)体外器件，也可以有器件能调控大脑的电活动，改变人的行为。但他也表示担心这些新技术肯定会带来伦理问题，比如谁可以用这些技术？用它们做什么事？如何管控它们的使用？

　　巨头参与的忧虑

　　在人工智能和脑科学结合的新闻中，马斯克的Neuralink公司、 Facebook等巨头屡次登上头条。事实上，如今不少领域的技术发展是由科技巨头们引领的。

　　Shimon Ullman肯定说，商业巨头过去一直在参与技术和科学的发展，比如贝尔实验室和IBM贡献了不少于14个诺奖成就。如今的时代特点是，商业巨头和科技巨头创建、采用和控制了主要的新技术，并使用了大数据来为私人服务，过去并没有这样的角色。

　　Shimon Ullman分析说，从积极方面看，大公司和学术界在相互成就。大公司有更多资源和工程实力，可以解决各种实际问题。学术界则擅长以好奇心驱动来研究基本问题，这也是过去诸多最重要科学发现和技术发明的推动力。正确将两者结合则可能加速解决人类面对的一系列根本问题。

　　人们必须看到巨头参与的消极方面。蒲慕明说，商业是利益驱动的，只有在社会强制管控下他们才会考虑伦理问题。

　　Shimon Ullman则表示，公司是自身利益驱动的，其利益不一定总与人类整体利益相一致。对于那些巨头，其技术和数据总有被公司滥用或他人获得其资源访问权限的风险。潜在风险正在日益严峻，如何对这些商业和科技巨头进行监管是一个迫在眉睫的重大问题。

　　三位科学家都将在11月 6-7日北京怀柔科学城召开的“细胞科学北京学术会议：人工智能和脑科学”(Cell Press Beijing Conference ?C AI and The Brain)上做学术报告。James DiCarlo将分享“通过脑科学与人工智能的协作，逆转工程人类视觉智能”的研究，蒲慕明教授将做题为《从自然到人工神经网络的突触可塑性》的学术报告，Daeyeol Lee则将介绍“人工智能的革命“。另外，还有17位世界顶尖科学家将围绕认知加工及分层计算、运动与实体、神经回路构建、图像处理与生物视觉、健康和疾病中的脑连接网络及神经网络中的学习、发展的自我组织等话题展开讨论。

　　图| 演讲嘉宾名单(来源：Cell Press)

　　大会学术主办方细胞出版社(Cell Press)及旗下神经学旗舰期刊《神经元》(Neuron)、综述性期刊《神经学趋势》(Trends in Neurosciences)的编辑们也将到会与科学家们同场交流。

　　关于此次大会的精彩内容，请期待DeepTech的后续报道。