摘 要：在當前社會經(jīng)濟與科技持續(xù)穩(wěn)定發(fā)展背景下，人工智能（AI）促使各個行業(yè)全面轉(zhuǎn)型發(fā)展，醫(yī)學領域也迎來了全新的發(fā)展機遇。當前臨床決策支持系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡以及大數(shù)據(jù)挖掘等技術在人工智能的支持下順利開展。目前，以醫(yī)學影像技術與神經(jīng)網(wǎng)絡技術為代表的AI技術已經(jīng)被廣泛應用到疾病的篩查、診斷、治療以及康復等多個方面，對診斷的準確率以及工作效率的提升有著一定的積極影響。神經(jīng)科學研究具有前沿性強以及交叉性比較顯著的特點，將人工智能技術融入其中，使兩者之間互相促進，收獲更多的科研成果，助推我國科技事業(yè)的發(fā)展。

關鍵詞：人工智能；神經(jīng)科學；研究主題

神經(jīng)科學的研究始于20世紀中葉，主要針對人與動物神經(jīng)系統(tǒng)結(jié)構進行研究，目前已經(jīng)對精神系統(tǒng)內(nèi)分子水平、細胞水平以及細胞之間的變化過程有了一個初步的了解，這些過程在中樞功能控制系統(tǒng)內(nèi)可實現(xiàn)靈活運用。目前，歐盟人類腦計劃、美國大腦計劃以及日本的腦/思維計劃相繼出臺，這一領域已有一定研究進展。中國腦計劃則是一體兩翼的結(jié)構，將腦認知神經(jīng)原理作為基礎，重點研究腦疾病治療方法，且推動新一代人工智能的發(fā)展。神經(jīng)科學與人工智能之間的信息流動是相互的，人工智能與大數(shù)據(jù)技術成為神經(jīng)科學發(fā)展的加速器，而精神科學研究成果也會推動人工智能發(fā)展。因此需要根據(jù)人工智能以及神經(jīng)科學研究現(xiàn)狀分析，把握好兩者研究的特點以及發(fā)展趨勢，為將來研究提供科學有效的參考。

一、人工智能與神經(jīng)科學之間的關系

隨著時代不斷發(fā)展，目前人工智能技術已經(jīng)被廣泛運用到神經(jīng)系統(tǒng)疾病的風險預測、影像學診斷、病理學診斷以及實驗室診斷等。神經(jīng)科學是實現(xiàn)整個神經(jīng)系統(tǒng)結(jié)構、功能以及疾病的研究，不斷探索認知以及行為本質(zhì)以及規(guī)律的學科。通過對腦認知功能神經(jīng)基礎研究，能夠分析出人類神經(jīng)精神性疾病的病因，進而實現(xiàn)藥物的靶向篩選[1]。在這一背景下，人工智能（AI）與神經(jīng)科學（NS）之間存在著相互依存、互相促進的關系。下面將詳細分析：（1）神經(jīng)科學可以為人工智能提供生物學基礎，神經(jīng)科學通過對大腦結(jié)構和功能的研究，為人工智能提供生物學依據(jù)。例如，神經(jīng)元和突觸的結(jié)構及其相互作用啟發(fā)了人工神經(jīng)網(wǎng)絡的設計，而大腦的信息處理機制則為人工智能算法和模型提供了靈感。（2）人工智能助力神經(jīng)科學數(shù)據(jù)分析，人工智能技術在神經(jīng)科學領域的應用，有助于處理和分析大量的神經(jīng)元數(shù)據(jù)。深度學習等人工智能方法可以自動識別和對神經(jīng)元圖像分類，提取特征并進行功能解析，從而為神經(jīng)科學研究提供有力支持。（3）人工智能驅(qū)動的神經(jīng)建模，人工智能技術可以幫助研究人員構建更精確的神經(jīng)網(wǎng)絡模型，從而更好地模擬大腦功能。這類模型有助于研究神經(jīng)系統(tǒng)的動力學、計算能力和神經(jīng)可塑性，為理解大腦提供了有力工具；（4）雙向交流與融合，人工智能技術和神經(jīng)科學的研究成果可以相互借鑒和應用；（5）合作推動創(chuàng)新，人工智能與神經(jīng)科學領域的專家攜手合作，可以共同探索大腦之謎，如認知機制、意識本質(zhì)等[3]。總之，人工智能與神經(jīng)科學之間的互相促進，有利于拓展我們對智能和認知的理解，為相關領域的發(fā)展注入新活力。

二、人工智能與神經(jīng)科學研究現(xiàn)狀分析

（一）人工智能中深度學習技術發(fā)展歷程

在深度學習技術迅猛發(fā)展的10年時間里，人工智能模型需要在指定的場景與環(huán)境下接受一系列的操作，衍生出一個個小模型，包括語言識別、文字識別、意圖理解模型以及圖像識別模型等多個方面。在此過程中，對應的操作人員需要進行有限范圍內(nèi)設置的任務，使問題得到妥善解決。由此可以看出，小模型無法適用在各個領域內(nèi)，對應的場景出現(xiàn)變動還需要進一步地完善與調(diào)整相關參數(shù)，因此需要由專業(yè)的工作人員來進行。除此之外，模型訓練對數(shù)據(jù)質(zhì)量以及數(shù)量方面要求比較高，如果缺少充足的數(shù)據(jù)支撐，在復雜的環(huán)境下，整個訓練難度更高，最終效果將會受到影響。小模型存在的問題直接限制了AI研發(fā)整體效率，并且還需要消耗大量的成本[4]。

而在大規(guī)模發(fā)展中，研究人員應當綜合分析訓練數(shù)據(jù)以及參數(shù)所發(fā)生的變化，從最開始的億級升級轉(zhuǎn)變?yōu)榘賰|、千億，模型參數(shù)在不斷地提升，能夠在各個領域都可以實現(xiàn)運用，整個模型參數(shù)超過閾值后，模型的潛能將會被充分地激發(fā)出來，表現(xiàn)出不同的表現(xiàn)。模型相同，盡管應用場景不同，也只需要簡單地調(diào)整或者保持不變，優(yōu)化了傳統(tǒng)工作模式中存在的不足，模型人工智能將發(fā)生轉(zhuǎn)變。模型技術不僅是學術界重點觀察的領域，在產(chǎn)業(yè)領域也具有一定的重要作用。目前國內(nèi)已經(jīng)有許多科技公司實現(xiàn)對大規(guī)模智能模型的研發(fā)。

（二）神經(jīng)科學研究歷程

對神經(jīng)科學的研究，古希臘醫(yī)生希波克拉底早在公元前400年就對神經(jīng)系統(tǒng)進行了描述。然而，在這個階段，人們對神經(jīng)系統(tǒng)的認識僅限于表面觀察。后來在17—20世紀，科學家們開始進行實驗研究，以揭示神經(jīng)系統(tǒng)的結(jié)構和功能。例如，英國的查爾斯·謝林頓和西班牙的圣地亞哥·拉蒙-卡哈爾在19世紀末和20世紀初對神經(jīng)元進行了詳細描述，大腦成像技術（如fMRI、PET、EEG）的最新發(fā)展以及信號分析與數(shù)據(jù)處理方面的進展為研究意識提供了一個有效的研究框架[5]。直到20世紀，神經(jīng)生理學家們開始研究神經(jīng)元之間的信息傳遞和神經(jīng)系統(tǒng)的基本功能，其中包括美國科學家艾倫·霍奇金和安德魯·赫胥黎對神經(jīng)元動作電位的發(fā)現(xiàn)，以及對神經(jīng)遞質(zhì)的發(fā)現(xiàn)和研究。隨著分子生物學的發(fā)展，神經(jīng)科學家開始研究神經(jīng)系統(tǒng)的分子機制，發(fā)現(xiàn)了神經(jīng)生長因子（NGF）和神經(jīng)調(diào)節(jié)蛋白，以及鈣離子在神經(jīng)信號傳導中的作用等。在目前科技不斷發(fā)展背景下，神經(jīng)科學家開始運用計算機科學和數(shù)學方法研究神經(jīng)系統(tǒng)，計算神經(jīng)科學旨在建立神經(jīng)元和神經(jīng)網(wǎng)絡模型，以解釋大腦的功能和行為。而影像技術目前也得到了良好的發(fā)展，如功能性磁共振成像（fMRI）、腦電圖（EEG）和正電子發(fā)射斷層掃描（PET）等，神經(jīng)科學家能夠非侵入性地觀測大腦活動，揭示大腦結(jié)構和功能的關系。當前科學已經(jīng)掌握了大腦不同層次的結(jié)構和功能，包括腦區(qū)之間的連接、神經(jīng)網(wǎng)絡和神經(jīng)環(huán)路。通過這一研究有助于理解大腦的整體功能和組織原理[6]。

三、人工智能在神經(jīng)科學研究中的應用

（一）神經(jīng)數(shù)據(jù)分析

人工智能技術在神經(jīng)科學領域的應用，有助于處理和分析大量的神經(jīng)元數(shù)據(jù)。深度學習等人工智能方法可以自動識別和對神經(jīng)元圖像分類，提取特征并進行功能解析，從而為神經(jīng)科學研究提供有力支持。神經(jīng)網(wǎng)絡模型的發(fā)展，如深度學習模型，有助于我們理解大腦的信息處理機制和復雜行為。

（二）腦圖像分析與可視化

人工智能技術在腦圖像分析領域取得了顯著成果，如腦區(qū)功能連接性分析、腦結(jié)構分析等。這些技術有助于揭示大腦功能和結(jié)構的變化，為理解大腦疾病提供依據(jù)。功能性磁共振成像（fMRI）、腦電圖（EEG）、正電子發(fā)射斷層掃描（PET）等技術目前已經(jīng)成熟，為研究大腦活動提供了強大的手段。這些技術使得科學家能夠觀測到大腦在各種認知任務和生理狀態(tài)下的功能和結(jié)構變化。

（三）神經(jīng)網(wǎng)絡建模

人工智能技術可以幫助研究人員構建更精確的神經(jīng)網(wǎng)絡模型，從而更好地模擬大腦功能。這類模型有助于研究神經(jīng)系統(tǒng)的動力學、計算能力和神經(jīng)可塑性，為理解大腦信息處理機制提供有力工具。神經(jīng)可塑性研究大腦如何適應和學習新環(huán)境、新技能，以及神經(jīng)元和突觸如何隨著經(jīng)驗而改變[7]。神經(jīng)可塑性研究為理解大腦的學習和記憶機制，以及神經(jīng)系統(tǒng)疾病的發(fā)病機制提供了重要線索。

（四）腦-計算機接口（BCI）

BCI旨在實現(xiàn)大腦和計算機之間的直接通信。人工智能技術在BCI中的應用，可以提高信號識別的準確性和穩(wěn)定性，為肢體殘疾人士提供新的交流方式，并為神經(jīng)康復帶來希望。在此過程中，還需要關注神經(jīng)心理學研究大腦與行為的關系，認知神經(jīng)科學則探dyQAXwNLBUt74mWmQSCmGQ==討大腦如何實現(xiàn)高級認知功能，如思考、決策、記憶和語言。這些領域的研究有助于我們了解大腦損傷如何影響認知和行為，以及正常老化過程中的認知變化。

（五）神經(jīng)調(diào)控技術

借助神經(jīng)調(diào)控技術，如腦深部刺激器（DBS），可以治療一些神經(jīng)系統(tǒng)疾病，如帕金森病。除此之外，人工智能技術在神經(jīng)調(diào)控領域的應用，可以提高刺激策略的個性化水平和治療效果。

（六）神經(jīng)疾病診斷和治療

人工智能技術在神經(jīng)疾病的早期診斷、病情評估和個性化治療方面具有巨大潛力。例如，人工智能可以幫助醫(yī)生分析腦影像數(shù)據(jù)，提高癲癇、腦癌等疾病的診斷準確性。

總之，人工智能在神經(jīng)科學研究中的應用，為神經(jīng)數(shù)據(jù)分析、模型構建、疾病診斷和治療等方面提供了強大支持。在未來，隨著人工智能技術的不斷發(fā)展，其在神經(jīng)科學領域的應用將更加廣泛，為揭示大腦功能和治療神經(jīng)系統(tǒng)疾病帶來更多突破。

四、結(jié)束語

人工智能與神經(jīng)科學作為前沿性的研究項目，許多國家都加入研究行列，對應的研究成果發(fā)布量最高的國家為美國，為整個領域的發(fā)展提供了主要動力。當前人工智能與神經(jīng)科學之間已經(jīng)建立起了緊密的聯(lián)系，兩者之間互相促進，促使整個領域取得了良好的發(fā)展。在未來人工智能不斷發(fā)展背景下，還應當進一步探索與分析，實現(xiàn)創(chuàng)新與突破。

參考文獻

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責編 / 馬銘陽