09认知神经基础专题论坛.pdf

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1、109认知神经系统2 北师大教授毕彦超：人类大脑的知识表征转载自：AI科技评论人工智能和认知神经科学都在尝试打开“智能”的黑箱，两者应相互对话、相互帮助，才能共同快速发展。一方面，脑科学能帮助人工智能专家构思出更好的网络结构、更好的算法，从而推动人工智能的发展；另一方面，我们也经常发现，AI 专家发明出的人工智能算法，经常和生物体处理信息的方式极为类似。图 1：打开人工智能的黑箱那么，人工智能发展到最后真的会变得完全和生物大脑一样吗？不一定，因为两者服务于不同的目的。人工智能要实现的是具有专用功能的机器，而生物智能要实现的是能适应大自然环境的有机体。但是生物大脑是亿万年进化的产物，所以它在进化

2、过程中已经摸索出极佳的信息处理的架构和算法，这些架构和算法可以为发展人工智能带来启发。所以从原则上来说，两者存在交集，但并没有包含关系。6 月 22 日，北京智源大会举行了认知神经基础专题论坛，来自北京师范大学认知神经科学与学习国家重点实验室的毕彦超教授、北京大学心理与认知学院的方方教授、清华大学心理学系的刘嘉教授、北京大学计算机系的吴思教授、中国科学院自动化研究所的余山教授分别做了报告，共同探究认知神经科学能为 AI 带来什么启发。毕彦超教授做了人类大脑的知识表征的报告。毕彦超教授在哈佛大学获得心理学（认知、脑、行为）博士学位，在人脑实现语义知识表达方面做过很深入的研究。3在报告中，毕彦超教

3、授汇报了三个实验，解释了人脑有两套知识表征模式。一套是感觉信号来源的知识编码，另一套是语言信号来源的知识。两套编码系统的信息内容和编码方式都有不同。以下是演讲全文。一、知识在大脑哪里AI 的知识表征一般指从文本提取各种知识图谱，而人脑里其实存在很多非语言描述的知识。举两个例子，有的大脑损伤的病人，给他一个剪刀，他知道这是剪刀，也知道剪刀是用来剪东西的。但是他完全不知道该怎么用，连应该怎么拿都不知道。另外一类病人，我们也给他一个剪刀，他知道怎么拿，也知道应该用怎么样的动作，但是他是从前往后剪，正常用剪刀都是从后往前剪。这两个例子表明，即使是非常简单的运动动作，也需要存储知识的指导。人的大脑对外界

4、信号的理解，比如识别语音、识别文字、识别图片等等，其识别的最终目的是在我们大脑中提取外界刺激所不包含的信息。这就是普遍性的知识，只有提取了这种知识，我们才对信号有了理解，对世界有了理解，我们才能做相应的运动动作。大脑的知识保存在哪个脑区？如下图所示，这是我们看一个词时，大脑的激活状态。大脑活动一开始直接从视觉皮层激活，但其实这个过程不仅仅包含视觉信号加工，大脑活动会迅速扩散到全脑。图 2：大脑的激活状态大脑是一个功能分区非常明显的系统，比如大脑的枕叶处理视觉信号，颞叶处理听觉信号。那么知识存储在哪里呢？综合近二三十年的研究，答案是“EveryWhere”。4下图是综合 2009 年之前几百篇研

5、究得到的元分析结果，每一个黄点都是激活点。这是人脑在理解词汇、图片的时候激活的地方，实际上几乎全脑都会被激活，表面知识可能是非常广泛的分布式存储。图 3：大脑储存知识时的激活点大脑的特定脑区保存了什么信息？知识的保存为什么需要这么多脑区的参与？认知神经科学多年来的主流观点是，即使对一个非常简单的概念，比如牛，也分成不同类型的知识存储在相应不同的大脑系统里。比如听到“牛”这个词，我们会知道它的外形、动作、声音、与人的关系，不同的信息以相应的感觉经验的模式编码在系统中。图 4：大脑听到特定词语时的信息处理其中比如牛的外形，我们的视觉系统看过很多牛，那么相应的激活模式就保存在大脑视觉皮层。下次问我牛

6、的外形，过去的对视觉信号激活的痕迹就会被提取出来，包含它的外形信息。5所以，知识分布式存储的原因是：第一，简单概念中也包含不同类型的知识；第二，特定类型的知识存储依赖于特定脑区本来的功能。二、人类大脑的两种知识表征模式与 AI 不同，这种人类大脑的知识表征理论中几乎看不到语言的痕迹。我们理解物体、理解语言时，所提取的知识是以对视觉、听觉等信号的感知经验以及与跟对象交互的动作经验信息编码。那么，这种感觉、运动经验的编码是人类知识表征的全部吗？人又如何存储跟感觉、运动信号并不完全对应的各种抽象知识呢？比如刚才所说的牛，牛肉很有营养、牛会产牛奶等等，这种抽象知识怎么保存在大脑系统里？我们用实验来回答