杨耀东：布局智能科学——从神经学到智能材料

2017年5月，素有“中国围棋第一人”之称的柯洁以0：3的战绩败给人工智能机器人阿尔法围棋AlphaGo，举世震惊。一时间，人工智能所达到的新高度令人关注。其实不只是围棋，从自动驾驶汽车到基于深度学习的人脸识别技术，智能科学已经开始进入我们的生活，影响到我们日常生活的方方面面（如：高铁站通过人脸识别系统实现自助检票）。可以预见，智能科学将会在今后的一段时间成为国家科技发展的重要引擎，而前沿科学技术研究院作为西安交通大学在探索交叉科学的前沿阵地，将为交大在该领域的发展做出自己的贡献。

面向未来的智能科学将是涉及数学、物理、计算机、网络工程、神经生物学等多个领域的新科学，具体来说，前沿院将在智能科学的以下三个方面进行布局：

一、认识智能的起源

发展人工智能离不开对人自身智能以及意识起源的进一步认知。虽然近年来随着分子生物学成功地运用到脑和神经系统的研究中，人们已经能够逐步揭示神经信号的发生和传递的过程，对神经系统疾病（如：慢性痛）的病因和发病机制也有了深入的研究。但对大脑的探索，特别是在脑的复杂功能以及整体理论研究方面，还处在非常初级的阶段。随着高空间和时间分辨率神经网络成像技术的发展，将最新的纳米技术和大数据分析处理技术运用到对大脑的研究中，以期进一步揭示智能的起源，为设计人工智能提供思路。

二、可信数据学习

人之所以有智慧，离不开不断地学习。未来的智能系统要能对现实生活中的事务进行测量、归类、理解和运算，需要大量真实数据来供这一系统来学习。目前许多数据被保存于数据的孤岛中，一些科技公司囤积了大量的数据，他们没有动力共享出来，但其他数据源又难以验证其可靠性。如果使用了错误的数据来训练人工智能系统，将会产生错误的判断能力，导致灾难性的后果。区块链技术有望解决这一痛点，通过合理的经济手段激励个体（普通用户）把真实数据共享出来。区块链是一个去中心化的数据库，使用一串密码学方法来关联包含数据区块，这串密码可以用于验证区块信息的有效性，达到防伪的效果。链上的数据将被多重检查过，无法更改，并且可以公开使用。这样的数据比起未经验证的且存在可能错误的数据有更高的可靠性，将成为训练人工智能的关键数据资源。

三、智能材料

智能材料是指随着外界环境变化，会有明显形变的材料。这类材料打破以往认为材料“不会动”的刻板印象，以其丰富的性能，受到人们越来越多的关注。这类研究以打造更高性能的智能材料为主要目标，通过对物质结构和性能关系的深入探究，发明新的合成工艺来优化不同尺度的结构，提升材料原有性能或者获得全新的功能。全面的智能时代，需要“物”能感知、能判断、能自动执行，它们将是智能网络的终端，系统智慧最直观的表现形式。比如在未来，用智能材料构建的下一代智能建筑能依靠压力传感器和门禁系统感应进入楼宇的人数和年龄，自动调整通风系统的功率；如果（压电传感器）探测到有独居老人跌倒长时间未能起身，将自动拨打急救电话；如果检测到火灾（温度传观器测量到局部温度急速升高），立刻打开全部出入口并报警等。

以上三个方面的研究将解答：“什么是智能？” “如何获得智能？” “物的智能有什么用？”这三个问题，必将有效地支持和推进智能科学的发展。前沿院将发挥自己在神经生物学、计算物理学、智能材料等相关学科优势，以创新港和“双一流”建设为契机、以解决关键科学问题为手段，面向国家重大需求、面向国民经济主战场、瞄准智能科学领域中的重要问题，从多个尺度和不同角度来探索新规律、发展新方法、提出新理论，最终带动技术提升，产生全新应用。

作者简介：

杨耀东，前沿院副院长，自然出版社Scientific Reports杂志编委