2018年9月，浙江大學發布“雙腦計劃”，布局腦科學與人工智能的會聚研究，聚集全校生命科學、信息科學、物質科學和哲學社會科學眾多領域的專家學者，開啟探索腦認知、意識及智能的本質和規律。

2019年4月，浙江大學召開“意識、腦與人工智能”圓桌論壇，吳朝暉院士、段樹民院士與倪梁康教授（文科資深教授）分別圍繞“意識”問題，從計算機科學、腦科學、哲學角度作主旨報告，提出了一系列具有挑戰性的跨學科問題。

2019年4月，“意識、腦與人工智能”圓桌論壇舉行

意識曾僅是哲學家的研究領域，但隨著神經科學發展，科學家逐漸參與到意識本質的研究中。目前大部分觀點認為，意識產生的物質基礎是神經元，其生物學基礎是腦中多個神經網絡間的相互作用；也有研究認為意識的產生由相對獨立的腦結構（稱為意識開關）來主導。意識的生物學基礎是什么，及其衍生出來的一系列問題有待進一步探究。例如，意識產生的物質基礎是否唯一，能否在神經元以外的物質載體上制造出意識等。

從人工智能向人工意識的發展，必須考慮將人工情感和人工意欲的因素納入人工意識和人工心靈系統的可能性。可嘗試通過對神經回路的復雜性的把控來解決所有類型的意識涌現（表象、情感、意志）的復雜性，并在神經系統中找到作為意識之自身覺知（qualia）的對應項。

在人機共生社會，需要解決機器人與人類的自然交互問題，以使得機器人可以真正融入人們的生活，產生共情、共鳴和自然的社會行為。其中一個重要的挑戰是機器如何理解人類的情感表達。

弱人工智能在解決特定領域問題中，展現出了強大到可以比肩甚至超越人類的能力，但也暴露出通用性弱、學習效率低等一系列問題。解決這些問題需要回歸強人工智能的“初心”，即研究人類智能的心理機制是什么，探索人類為何能利用有限的算力實現通用智能、如何在小數據條件下完成高效學習等問題。

意識是指一個人體驗自身存在的能力，而不僅僅是記錄或者像機器人那樣對刺激做出反應。研究意識的信息處理機制，需要重點關注信息處理的主觀性（subjective）、結構性（structured）、特有性（specific ）、統一性（unified）和確定性（definitive）等問題。

腦機融合是基于腦機接口技術，實現腦與機的雙向交互、相互適應及協同工作，最終達到生物智能和機器智能的融合，其目標是實現更強大的智能形態。鑒于機器智能與人類智能的互補性，如何實現生物智能和機器智能的互聯互通，融合各自所長，創造出性能更強的智能形態是核心問題。

情緒是個體對一定程度的復雜情況做出反應的特定狀態。情緒情感的產生涉及感覺、知覺、動機、獎賞、評估、感覺-行為轉換等多種腦功能，并參與修飾和調控記憶及相關認知過程。人類智慧的形成和復雜社會體系的建立，均與情緒情感程序的進化和固化有關。情緒情感相關精神疾病也在持續和廣泛地困擾人類社會。因此，研究情緒情感的腦機制是腦科學研究領域最令人興奮的方向之一，其研究成果也將為相關精神疾病的診斷和治療提供新的策略和手段。

動物需要適應環境變化，而學習就是神經系統把環境信息轉變成經驗的編碼過程，與學習密切相關的記憶則是神經系統對這些經驗的存儲和提取的過程。研究學習記憶的神經生物學機制是神經科學領域至關重要的研究方向，也是闡明認知功能障礙的關鍵。

潛意識指“已然發生但并未達到意識水平的心理活動過程或內容”，被認為是最復雜的心理現象，可能成為闡明人類意識大腦機制的突破口。隨著認知神經科學和腦科學等交叉學科研究的發展，以及腦圖譜技術、基因技術的進步，對潛意識的腦科學機制研究可能會有更大的突破。

決策腦機制的研究日益受到重視，但決策偏好的神經機理還遠未被揭開。系統探究決策腦機制，不僅有助于揭示決策者價值權衡過程的神經基礎，還能為基于神經信號預測人的決策傾向，以及診治決策異常相關腦疾病提供科學研究依據。

文章來源：浙江大學

IEEE Spectrum

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