原標題:「硅基大腦」來了,UCSF華人實驗室打造!神經科學未來不是碳基?
文章來源:新智元
內容字數:5459字
硅基大腦:AI與神經科學的融合,重塑未來醫療
加州大學舊金山分校(UCSF)華人科學家張復倫實驗室的博士后Shailee Jain,正致力于一個令人振奮的領域:結合人工智能(AI)和神經科學,構建“硅基大腦”。這并非科幻小說,而是通過分析海量腦數據,創建能夠模擬甚至預測人類大腦活動的AI模型,為神經疾病治療和腦機接口技術帶來性突破。
“硅基大腦”的構想
Jain對大腦復雜性的著迷,驅動著她投身AI與神經科學的交叉領域。她相信AI不僅能處理數據,還能模擬人類思考、說話和互動等根本特性。在UCSF張復倫實驗室,她利用多種腦成像技術(fMRI、彌散張量成像、Neuropixel探針)收集到的數據,訓練AI模型,目標是讓模型生成與患者大腦相同的活動模式。
多模態數據整合的挑戰
整合不同腦成像技術的數據是Jain面臨的主要挑戰。fMRI提供全腦活動模式,但分辨率較低;Neuropixel探針則提供單神經元的高分辨率數據,但缺乏全腦視角。Jain希望構建能處理多種數據模式的AI模型,全面描繪人類大腦活動,并結合患者的行為數據(如理解能力)和語言數據進行訓練。
新一代腦機接口的應用
Jain的研究成果有望用于開發新一代腦機接口(BCI)。目前的BCI系統需要大量個性化訓練數據,而“硅基大腦”模型可以減少這一需求,開發出即用型設備,幫助癱瘓或無法說話的患者恢復交流能力,顯著提升患者護理效率。
精神疾病治療的潛力
在精神健康領域,“硅基大腦”的潛力更為深遠。通過分析精神疾病患者的腦數據,AI模型可以揭示大腦不同區域的相互作用模式及其出錯之處,從而開發出更精準、更有效的治療方法,而非僅僅緩解癥狀。通過模擬不同腦部疾病,在人工模型中進行實驗,可以探索新的治療途徑。
數字孿生大腦的展望
未來20到50年,Jain相信AI系統可以創建每個人的“數字孿生大腦”模型,精確模擬個人的神經模式,用于手術模擬、預測結果,以及設計個性化精神疾病治療方案。
挑戰與倫理問題
盡管前景光明,“硅基大腦”技術仍處于早期階段。未來需要改進模型,確保其臨床應用的倫理性和公平性,特別是在人腦數據的使用中,需嚴格遵守知情同意和數據隱私原則。技術濫用的潛在風險也需要深入探討。
總而言之,Shailee Jain的工作代表了AI和神經科學融合的巨大潛力。通過構建“硅基大腦”,我們有望以前所未有的方式理解和治療腦疾病,并開創腦機接口技術的新紀元。
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作者簡介:智能+中國主平臺,致力于推動中國從互聯網+邁向智能+新紀元。重點關注人工智能、機器人等前沿領域發展,關注人機融合、人工智能和機器人對人類社會與文明進化的影響,領航中國新智能時代。