馮建峰告訴記者,根據這一發現,未來將有可能通過賦予人工智能系統內部各部件動態相互作用的模式,使機器人真正產生人類的思維方式。他說,這一重大成果或將對人工智能的發展帶來革命性的影響
研究人員在BRAIN上在線發表了題為Neural,electrophysiologicalandanatomicalbasisofbrain-networkvariabilityanditscharacteristicchangesinmentaldisorders的論文。該論文被選為Brain編輯推薦和當期封面論文。2014年美國麥克阿瑟天才獎得主、賓夕法尼亞大學Skirkanich講座教授DanielleBassett專門為此研究撰寫了題為Theflexiblebrain的評論。該評論認為這項工作是我們在理解大腦網絡動態變化道路上的一塊重要基石(animportantstepping-stone)。
近年來,馮建峰及其團隊和英國華威大學團隊,一直致力于利用來自世界各地、數以千計被試者的大腦靜息態磁共振數據,定量刻化人腦的動態變化,識別人腦不同區域之間動態相互作用的機制以及其在精神疾病中的改變。
目前,人工智能系統并不具備可變性和適應性。而這兩種人類獨特的智能特性,已被該研究證實對于人類大腦的學習能力至關重要的。這項研究發現,一個人的大腦可變性越強或越靈活,個體的智力以及其創造力也就越高。人腦中與學習、記憶緊密關聯的腦區表現出高度的可變性。這意味著這些區域同大腦其他部分之間的連接模式變動更加頻繁,可發生在短短幾分鐘甚至數秒之間。而人腦中與智力相關性小的區域,包括視覺區、聽覺區和感覺運動區,皆表現出了低可變性和低適應性。
馮建峰說,大腦網絡動態圖譜的繪制,未來可被應用于構造更先進的人工神經網絡,使計算機具備學習、成長和自適應的能力。
此外,這一研究成果還在腦重大疾病的診療上帶來重大發現。研究人員在精神分裂癥患者、自閉癥患者以及多動癥患者的大腦默認網絡中,都可以觀察到可變性的狀態變異。這也意味著,大多數精神疾病的根源來自于大腦可變性或可塑性方面的改變。這一認識可使科學家們能夠更有效的治療甚至是預防精神疾病的發生。
據悉,馮建峰教授是上海國家數學中心的首席科學家,2015年受聘為復旦大學新成立的類腦智能科學與技術研究院首任院長。該研究院成立一年多以來,致力于開展腦科學與人工智能交叉前沿研究,在智能算法的發展及其對腦疾病的精準診斷上取得了多項重大突破。
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