小白鼠在聽音樂時，年夜腦活動是什麼樣的？在17日舉辦的以“年夜數據應用與創新”為主題的中國科技傳播論壇上，音樂響起，年夜屏幕中苏醒小白鼠在聽音樂時的全腦神經網絡活動清楚展現：閃爍的鈣成像信號不僅呈現了單神經元活動，也蘊含了跨腦區的信息傳遞、變換信息。
清華年夜學自動化系传授、中國工程院院士戴瓊海介紹，隨著卷積神經網絡和深度學習的疾速發展，人工智能的發展態勢已經超出了預期，但人工智能距離人的智能另有難以超越的差距，隻有通過树立腦科學與人工智能的橋梁，能力產生質的飛躍。
“我們現在還不晓得上百億的神經元若何進行有用的信息處理。”戴瓊海說，人工智能和腦科學的發展至今無法關聯。通過研制介觀标准觀測技術和儀器，摸索年夜腦神經元結構與功效統一的感知與計算機制，树立年夜腦的動態連接圖，把神經科學實驗與理論、模子、統計學等進行有用整合，是科學家們亟待研讨的主要課題。
戴瓊海說，腦科學要感化於人工智能，起首要進行腦成像研讨，树立起年夜腦神經元的動態連接圖。通過計算成像獲取海量神經元的結構和動態功效整合數據，將神經科學和數據科學相結合，提醒年夜腦的認知模子，從而推動人工智能的逾越式發展。
“年夜腦皮層有上百億個神經元，每個神經元又包括千余個信息收發分支，急切须要寬視場高分辩率的動態觀測技術和儀器，而高分辩率和寬視場之間存在著固有抵触。”戴瓊海指出了當前顯微成像的焦点難題。
“看得年夜了，就看不清十微米标准的神經元﹔看得細了，就看不全厘米标准的小鼠全腦﹔看得慢了，就無法捕獲神經元間的動態信息收發過程。”戴瓊海介紹，另外，今朝國際上已報道的神經成像技術均具有較低的數據通量，無法進行介觀标准下高分辩率信息的高速獲取。換言之，即便看得年夜了、細了，還须要把海量信息採集、記錄下來。
戴瓊海介紹，今朝我國的“多維多标准高分辩率計算攝像儀器”研制已获得了階段性结果。自立研發的寬視場高分辩計算攝像儀器從理論創新、技術冲破、工程實踐三個層面率先冲破了傳統顯微成像中年夜視場與高分辩率之間的固有抵触和低數據通量的瓶頸制約難題，實現了兼顧“全局形態”和“細節特点”的多标准觀測。
今朝，該儀器已胜利應用於腦科學及腫瘤學等生物醫學研讨，在國際上初次進行了苏醒動物中全腦神經網絡的單細胞分辩率功效成像、神經—血管耦合機制下結構信息與功效信息的統一觀測、腦組織的免疫保護機理研讨與血汗管藥物的在體篩選等多項冲破性實驗。
