【花师小哲】鉴定网络热门（？）AI（23）——竟然拿脑子做运算？类脑智能

Nature上发布了一篇新论文，这次我们就稍微讲一讲类脑计算/类脑智能

（标题在玩奇怪的梗）

1.从大脑开始，从大脑结束？

人工智能的定义当然有很多，这里就简单定义为让一个非人类的存在拥有人的智能。

这个定义非常简单，而且也说明了一点：人工智能并不是计算机人的专利，实际上人工智能本身就是个多学科交叉融合的学科，需要计算机、动力学（例如做具身智能或机器人之类的）、神经科学、认知科学、哲学等众多学科。

当然，不得不承认，发展的比较好的还是计算机占比最高的人工神经网络（ANN），也就是用电子元件模拟人的大脑的运行。

需要承认，ANN其实和人的大脑网络（生物网络，BNN）差别很大，例如大部分ANN的模型架构都是事先定好的，修改的只是参数等，包括后面为了各个领域的使用，ANN经过各种魔改，其目标已经变成在数据集上多跑几个点，而不是长得越来越像BNN。

当然还是有很多研究还是坚持越来越像地模拟人脑（或其他动物的大脑），包括不少已经破产的各种脑计划，我国在这方面发展其实还挺不错的，也搞出了一些有使用价值的芯片等。（感谢评论区朋友科普，我也稍微查了一下，增长了点见识）

但是，一个麻烦在于，很多哲学家都对ANN进行过各种各样的批判，说到底，底层依然是离散逻辑的电子元件的集成真的能够达到智能吗？我本科辅修哲学的毕业论文实际上就是沿着德雷福斯的《计算机不能做什么》展开的，就是对这种做法进行批判。

但不管怎么样吧，有一点需要承认，那就是人类是具有智能的（不然人工智能本身就没有意义了），而大脑一般认为是智能的主要表现载体（当然很多人也会强调身体的不可或缺的功能）。

那我们单纯用大脑不就行了吗？

没错，那就是体外培养类脑组织（这下真的缸中之脑了），本文就是这么做的，称之为大脑类器官神经网络（ONN）

这里说的大脑类器官说的是体外培养的不是真的脑子，而是具有一定脑结构的组织（我不是很懂医学啊，不知道能不能真的体外培养一个和人的大脑几乎一样的组织）。

2.实验怎么做

其实做法比我想象中还要简单。毕竟对于这个大脑类器官，我们也没什么好方法对它进行训练，所以就用了储备池计算。

储备池计算简单来说就是只训练输入层和输出层，中间层不变，所以其实就是给这个大脑类器官插大量电极作为输入输出接口，输出就接其他一些机器学习算法，我们不直接去修改大脑类器官的状态（也不知道怎么修改啊，它自己爱学不学喽）

在整个过程中，大脑起的作用主要是对数据做一些非线性变换、记忆等。

本文做了一个简单的语音识别实验，效果还可以。

3.结语

不谈伦理的话，我对这样的研究还是很感兴趣的。当然，我对这个领域不熟，虽然很早就知道类脑智能/类脑计算，但细节都不清楚，万一有写错的也欢迎大家指出。（包括大脑类器官是否真的在这个过程中得到训练我也不是很清楚，所以用了一点模棱两可的说法，反正我们没有直接去改状态，就看它自己变不变了）