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导读
整个脑现在还没有一个理论框架，在这种情况下，你要说10年里要造出一个人工的人脑，我觉得不可信。
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袁岚峰：大家好，我是科技袁人袁岚峰。今天我非常荣幸地向大家介绍一位我的前辈朋友，脑科学家，著名的科普作家，复旦大学退休教授顾凡及老师。就近年来，我是注意到有不少这个脑科学的文章，然后最后都发现他这个作者啊，都是来自于顾凡及老师。
袁：顾老师，非常高兴见到您。
顾凡及：这次能见到你，还真是满高兴的。
袁：我也非常荣幸见到您。
顾：我们还是校友。
袁：是的是的。我特别高兴地知道您在这个1961年到1966年是在科大工作的。当时您是本科一毕业就来科大工作是吧？
顾：啊对。我本科一毕业就分配到（中国科学技术大学）。当时在北京嘛。
袁：（1979年）那时候少年班已经成立了吗？
顾：已经成立了，对。
袁：就是您自己这个您观察的少年班，您觉得这个少年班这个模式怎么样？对这种少年大学生这种现象，您有什么感想？
顾：因为现在看起来，科大的少年班我想是成功的。因为我经常关注到在现在国外有很多相当有成就的，一说起来是科大少年班出来的。我自己是很后悔。
袁：啊？
顾：因为我少年的时候是高分低能的一个标本。
袁：哎呦，您客气。
顾：不是客气，我是现在经过了那么多年以后的反思。
袁：啊？
顾：我觉得是害了我。
袁：您是说那时候教育的方式？
顾：其实我那时候分数很高啊。本身中学的时候分数很好。
袁：那是当然，复旦大学的数学系也是我国最好的数学系之一嘛。
顾：我上中学的时候，我分数很高，但是就是都在背书。那当然，考试当然是都是100分了。
袁：嗯。
顾：你背出来和书上一样，其实背出来和书上一样的应该扣分。因为你不是理解，你是背出来的，对吧？
袁：对，但是没法判断。但是这确实让我想起陈省身，这个他给少年班有个题词说，不要考100分。他解释说，你考到这个95分的时候，那个付出的努力，对他很重要。但是你从95到100的时候，那付出的努力就太大了，不值得。你为什么不去多学点别的东西？
顾：我觉得很有道理。我看了那个拉马钱德兰的《脑中魅影》，里面讲的有很多事情，都是在日常生活里面就有碰到的一些事情，我就不会去想。但是他，比如说他讲到幻肢，就是一个手没了，手没了以后但是他感觉上面这个手还在，而且甚至于感到它疼，然后疼到没办法。他这个手没了，他还疼，他就想到呢，是因为他疼，为什么觉得疼呢？就是觉得他那个手啊，这个指甲嵌到那个肉里面去了，而且嵌的很深，手放不开。他就想出来说，拿一个盒子中间用个镜子隔起来。然后你把一个手，前面开两个洞，好手从这个洞里面进去，这个地方是个镜子，坏手从这个里面没有了，手实际上已经没了。然后这个地方是他自己看镜子，看镜子看到这个手，以为是已经没了的手。
袁：因为它是左右对称的，是吧？
顾：他让这个手放开，他感觉到这个好像以为这个假手也松开了，就不疼了。
袁：嗯，这个听起来感觉像这个弗洛伊德学派的做法，这个叫自我暗示啊。
顾：但是不管怎么说，像这些事情它里面还有很多很多类似的故事。
袁：嗯。
顾：我在想这些故事实际上，这就是有很多事情都很普通。就是讲呢，他怎么会想到，我怎么就想不到。
袁：我觉得您刚才讲的是说，这个提问的能力其实是创新的最重要的一点，是吧？提出一个好问题，比那个解决问题还要重要。
袁：就我看您那个书里边，我的感觉是说，您在这个学术界或者在这个科普界的credit（信誉），就很大程度上是您早早就看出了欧洲的人脑计划的弊端，是吧？
顾：对。
袁：您是从什么时候开始批评它的（欧洲人脑计划）？
顾：我是从 2012年。它是将要出，还没有出的时候。
袁：那个计划是什么时候开始实施的？
顾：2013年。
袁：哦，好嘛，您在那个计划上马之前就开始批它了。
顾：为什么我能够批它。因为我原来搞的是计算神经科学，脑科学和信息科学的交叉领域，我一直是关心的。那么这个Markram（马克拉姆）呢，他是在2005年的时候就启动了一个叫蓝脑计划。
袁：那个是老鼠的神经细胞，是吧？他要把老鼠的大脑完全复制出来。
顾：他当时就说，三年以内，我要复制出一个鼠的脑，可能2009年我第一次看到他这么说。到2012年已经三年了，那个时候他又说，三年里面要造出一个鼠的全脑。
袁：那这个听起来不是无间道吗？三年又三年、三年又三年。
顾：我就觉得，你这个是一个放在驴前面的那个胡萝卜，对吧？
袁：是有点这感觉。
顾：对，我觉得，所以你的话我就可疑了。第二个，是在蓝脑计划上面，它对于能不能够复制一个人的全脑，还有就是能不能够复制人工的意识，他是说抱一种非常谨慎的态度，我是赞成的。但是到了2012年的时候突然变化了，就是说OK什么都行了。后来一看他是要去争取人脑计划这个10亿欧元的（资金）。另外，根据我对脑科学的理解，我就觉得整个脑现在还没有一个理论框架。在这种情况下，你要说是10年里面你要造出一个人工的人脑，我觉得这是不可信。
袁：那欧洲这个人脑计划现在处于一个什么状况？
顾：它实际上把它变成了一个给脑科学家用的IT的一个Platform ，一个公共使用的一个平台。做到现在是有三个方面是有一点成绩的，一个是这个平台大家可以用，但是这个用将来究竟怎么样，还在看。现在你要能够从这个上面出来突破性的东西，那我承认你还是很了不起的，对不对？但是到现在还没有。第二个是脑形态芯片。
袁：嗯哼，这是个啥？
顾：这个叫神经形态芯片，我是不太主张这个形态，它叫Neuromorphic Chip。它实际上是仿照神经的结构来做成芯片，仿照神经的结构和机制来做芯片，而和神经本身的形态学没关系。
袁：那这个神经形态芯片能用来做什么呢？可以实现人工智能吗？
顾：有可能，它的最大的好处就是节能。
袁：节能？
顾：因为要仿照神经系统的话，你用传统计算机的话，这个能量的消耗是非常大的。因为马克拉姆自己估计说，整个可能用传统的计算，就现在的超级计算机，恐怕要用整个洛杉矶，加上整个可能芝加哥或者是哪个大城市的，所有的电能都供它用才够。
袁：这听起来不是太多。如果他真的达到目标的话，那听起来还好了。
顾：那么现在如果说是用神经形态芯片来做的话，大概可以减低4个数量级，那么因此呢。但是这个东西有的人就吹了。说这个其实是成为一个新一代的计算机了，我对这个持保留态度。就是讲为什么。第一，你要变成普适用的，你要有软件，你要有整个一个生态系统。还有人家冯·诺依曼的那个东西，大家投了多少钱，多少精力，都已经很成熟了。你如果说没有比我显著的好处，我为什么要放弃我已经很熟的东西，去从头去弄一个还很不成熟的东西，所以即使你原理上面行，在实际上面也不行。但是我觉得它，我不完全否定它有什么，至少在某些需要节能的地方，比如说太空，对吧？这个能量消耗要精精算的，那种地方这个是很有用的。所以我认为这个地方还是应该探索，应该发展。但是你吹得太过分了，持保留态度。
袁：您刚才说的耗能的问题，就是让人更加想到人脑是一个非常神奇的组织。这个我们在很多方面功能这么强，但是我们的这个人脑功耗是以瓦计的。
顾：20瓦。
袁：但是那些东西您一说就是相当于两个大城市的电力，那人脑为什么能够做到这么节能，那这个现在我们搞清楚了吗？
顾：应该讲没有完全搞清楚，应该讲，没搞清楚。
袁：还有一点这个让我觉得很有意思，这个人脑到底是个计算的装置还是就是一个处理信息的装置，还是一个获得意义的装置。最后您的讨论是说它应该是，人脑的主要作用是来获得意义，是吧？
顾：这个不是我们说的，这是Walter Freeman他的观点，因为他是做了这个实验。
袁：我还不知道这位Freeman是什么人。
顾：Walter Freeman是美国的一个神经科学家，也算是叫做神经动力学的奠基人之一。他就把chaos（混沌）的那套用到了脑的研究。
袁：他把这个混沌（理论）引进到脑科学里边去了，那他首先是个数学家了。
顾：他不是，哎对，你说他数学家也行，他大学里面本科是学的数学。
袁：那跟您一样，您这个本科也是在复旦大学数学系的。
顾：后来呢，他又是念了医学，医学大概博士。后来又念了哲学大概。
袁：好家伙，那是非常交叉的背景呀。
顾：他好像在二战期间还弄过电子学，所以是一个非常交叉的一个老先生。那么他做了一个实验就是“兔子的嗅觉”。
袁：兔子的嗅觉应该非常灵敏吧？
顾：他发现这个兔子的嗅觉，从单个嗅觉细胞来讲它的特异性并不是很强，各种气味它（的反应）都差不多。但是就是讲呢，到了兔子嗅觉细胞下一级是一个叫嗅球的一个结构，他就放了很多电极在上面同时记录，他结果发现单个电极不敏感的，但是你不同的气味上去，如果说把这些个电极所记录到的电位画出等高图，画出等高曲线的图。
袁：Landscape（地形图）吗？
顾：Landscape这个图，等高线的图，这个图是可重复的。同一个气味你再给它闻，这个单个区域的波形，可能你这次是这样一个波形，下一次波形又换掉了。但你把它的这些波形的包络线的最高的等高线画出图来。
袁：哦，那应该叫做Contour（轮廓），它是一个轮廓图是吧？Contour Map。
顾：但是很奇怪的是什么？如果说这次我先给你闻香蕉的味道，你得到这样一个，可以重复。然后我待会儿我训练你去识别锯木的味道，那好，这个当然变掉了，是另外一种形式。回过头来我又再去叫你闻香蕉的味道，也变了。所以呢，实际上他认为神经系统并不完全是一个信息处理系统。
袁：原来这个结论是这么来的。
顾：因为你如果完全信息处理，你就是输入怎么进来（输出就怎么出去）。
袁：它应该跟历史无关，是吧？但是它实际上是跟历史有关的。
顾：对对，跟历史有关，而且可能和它的经验有关。所以他认为是不光是从下至上，而且还有从上至下，来提取其中对它有意义的东西。
袁：怪不得得到意义这么一个词。但是这就是用热力学的语言说，就是说这个生物的感觉不是一个状态函数，对吧？它不是只取决于现在的状态，而且还取决于历史的，那这是一个非常有意思的发现。
顾：但是现在他这个话绝对不是主流，现在因为大家现在主流还是神经系统是信息处理系统，对吧？主流还是这个嘛。
袁：因为我以前看到的那些关于脑的文章来看，就是我自己是对于这个人脑不是一个信息处理系统，这是很容易就接受的嘛。因为人脑第一，它很容易出错；第二，它计算那些基本的数学问题加减乘除算得很慢，远远不如这个计算器。所以这就很明显的说明人脑不是最适合用来干这个的。
顾：尽管我号称以前是搞计算神经科学，但是现在退休以后我突然对我最基本的东西都没想明白，就是脑这个计算什么意思。肯定脑能计算，这点是没问题的，但是脑怎么样进行计算？即使是很简单的算术题脑怎么样算。2 + 2 = 4，不知道，对吧？所以现在大家很多用类脑计算这个名词，我是不大赞成这个。就知道英文翻译。
袁：brain-like嘛。
顾：英文应该是Brain Inspired，受到脑启发的。这是对的。
袁：这个对，没错。
顾：原来也有叫Brain Like的，Brain Like的话我就要提问题，就是你说Brain Like的Computation（计算），那么我问你这个Brain的Computation（大脑的计算）怎么回事。
袁：对呀，你都搞不清楚它本身是啥，你还like啥呀？
顾：你讲不出来，你怎么Brain-Like法对吧？你说Brain inspired那没错，我受到脑启发，我设计了一个新的算法，这个算法管用，行，对吧。
袁：所以这也是人工智能的一个哲学之争，有的人认为这个人工智能一定要学习人脑，有的人认为完全不需要。
顾：我觉得可以启发，但是不一定是，我对Brain Like表示怀疑。是应该向脑要学习得到一些启发，那是有好处的。
袁：今天，我非常高兴的见到了顾老师，而且跟他讨论了很多非常专业的问题，但是这个很可惜，可能其中大部分内容过于专业了，所以我们的剪辑可能估计都给剪掉了，但是这没关系。但是我想通过我们的讨论，大家应该已经发现脑科学以及人工智能，这是非常有意思的话题，它实际上，它还是在很大程度上处于一个未知的状态，还是大家完全有可能在其中做出这种开创性的贡献的。所以也希望我们的青年朋友们能够对这个领域能够更多的这个投入进来，为它做出贡献。
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背景简介：本文作者袁岚峰，中国科学技术大学化学博士，中国科学技术大学合肥微尺度物质科学国家研究中心副研究员，科技与战略风云学会会长，“科技袁人”节目主讲人，安徽省科学技术协会常务委员，中国青少年新媒体协会常务理事，入选“典赞·2018科普中国”十大科学传播人物，微博@中科大胡不归，知乎@袁岚峰（https://www.zhihu.com/people/yuan-lan-feng-8）。
责任编辑：杨娜
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