又是一年高考季，廣大青年朋友正站在十字路口前，不僅面臨決定未來道路的重要時刻，也是為自己未來人生描繪美好藍(lán)圖的關(guān)鍵節(jié)點。

2023 年 7 月 3 日，天橋腦科學(xué)研究院（Tianqiao and Chrissy Chen Institute，TCCI）的 "AI 問腦 " 系列舉辦了高考志愿特輯，主題是"AI 和腦科學(xué)是未來十年最有前景的領(lǐng)域么？"與觀眾一起走進人工智能和腦科學(xué)領(lǐng)域。

本次會議由陳光博士主持，他同時也是 AI 領(lǐng)域的知名博主 @愛可可 - 愛生活，嘉賓分別是北京郵電大學(xué)人工智能學(xué)院教授張闖老師，以及上海交通大學(xué)心理與行為科學(xué)研究院副研究員張洳源老師。

本文通過追問形式呈現(xiàn)會議中的精彩內(nèi)容，希望能給讀者一些啟發(fā)和思考。

往事追憶：高考志愿填報

@陳光：正值畢業(yè)生志愿填報關(guān)鍵時期，首先想請兩位老師分享一下當(dāng)初如何一路走過來成為現(xiàn)在深耕在人工智能和腦科學(xué)領(lǐng)域的專家，當(dāng)初填報的志愿與現(xiàn)在的專業(yè)方向是怎樣一種關(guān)系？

@張闖：早期選擇的是模式識別與智能系統(tǒng)實驗室，起初北郵最熱門的專業(yè)是無線通信，沒想到幾十年過去，人工智迅速成為全社會關(guān)注的話題。風(fēng)水輪流轉(zhuǎn)，所以有時候是命運使然。這么多年我一直在模式識別領(lǐng)域做一些基礎(chǔ)性的研究工作，走到了今天。所以，我個人認(rèn)為有的時候是一種堅守和偶然。

@張洳源：我本科畢業(yè)于北大心理與認(rèn)知科學(xué)學(xué)院，當(dāng)時稱心理學(xué)系，所以我是純心理學(xué)背景。談到高考填志愿，我當(dāng)時不太懂，志愿都是隨便填的，也并沒有填心理學(xué)，最后錄取了心理學(xué)專業(yè)。我起初不愿意，是因為不了解，確實中國高中生接觸心理學(xué)少。但進入大學(xué)后，開始了解心理學(xué)后，我就覺得非常幸運學(xué)習(xí)心理學(xué)。心理學(xué)是一個非常交叉的學(xué)科，有人文部分，如社會心理學(xué)，也有理科部分，如我從事的認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)。

走進人工智能和腦科學(xué)

@陳光：請兩位老師簡單介紹一下人工智能和腦科學(xué)兩個方向各自的特點和應(yīng)用領(lǐng)域。

@張洳源：與人工智能不同，目前國內(nèi)很少有大學(xué)在本科階段開設(shè)腦科學(xué)專業(yè)（除了浙大）。包括學(xué)醫(yī)的學(xué)生，也是進入臨床分科室后，才接觸到腦科學(xué)，這一點與國外不同。

如果想選擇腦科學(xué)，涉及以下相關(guān)專業(yè)（主要以前三個為主）：

1. 生命科學(xué)，如神經(jīng)生物學(xué)；

2. 心理學(xué)，如認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)；

3. 生物醫(yī)學(xué)工程，如神經(jīng)工程；

4. 其他，工科背景等專業(yè)。

在應(yīng)用領(lǐng)域，如果本科畢業(yè)，想申請碩博深造，主要分兩大類：

1. 以動物實驗為主，是比較傳統(tǒng)的神經(jīng)生物學(xué)方式；

2. 以心理學(xué)、認(rèn)知心理學(xué)、大腦網(wǎng)絡(luò)為主，主要偏工科，集中在心理系。

就業(yè)方面，腦機接口公司以及一些創(chuàng)業(yè)公司、醫(yī)療器械公司，都需要材料、算法、神經(jīng)生物學(xué)知識等相關(guān)領(lǐng)域的人才。

@張闖：人工智能是一個很寬的領(lǐng)域，并且是個年輕的專業(yè)。理論上講，人工智能并非一級學(xué)科。類似于第二次工業(yè)革命之后，電、機械是 " 萬金油 " 專業(yè)，現(xiàn)在人工智能也逐漸趨向于 " 萬金油 " 專業(yè)。

人工智能的發(fā)展最核心的三駕馬車——算法、算力、數(shù)據(jù)，是支撐新一代人工智能技術(shù)前進的動力。

就未來學(xué)科發(fā)展而言，更前沿的都在談X+AI（即原專業(yè) +AI），用 AI 加持本專業(yè)。驅(qū)動新一代人工智能發(fā)展的核心動力還是算法、數(shù)理的突破。所以，基礎(chǔ)學(xué)科依然是王道。

軟硬件平臺、軟件工程甚至是產(chǎn)品設(shè)計等都很重要。所以不妨把視角放寬，選擇自己的愛好，再結(jié)合人工智能，更助力未來的長遠(yuǎn)發(fā)展。

@陳光：腦科學(xué)和人工智能這兩個領(lǐng)域在解決問題、推動科學(xué)進步方面有什么不同呢？

@張闖：人工智能學(xué)科更側(cè)重于解決問題，或者工程化。信息驅(qū)動的人工智能第三代的框架和體系，講人如何構(gòu)建智能的模式，甚至用計算手段實現(xiàn)。但今天大模型框架出現(xiàn)后，大家關(guān)注的是解決問題。

如今人工智能已變成一種基礎(chǔ)設(shè)施型的公眾化能力，進而帶動整個社會包括生產(chǎn)、生活方式的變革，這與前幾代人工智能有本質(zhì)區(qū)別，所以也會帶來職業(yè)升級、知識能力的轉(zhuǎn)型等方面的新需求。

@張洳源：腦科學(xué)和人工智能的差別：首先是風(fēng)格差異，人工智能本質(zhì)還是創(chuàng)造一個好的機器，無論機器的功能如何，但腦科學(xué)不同，核心問題是人如何實現(xiàn)這一功能，它們的本質(zhì)不一樣。其次從某種程度來說，創(chuàng)造一個有感情的機器可以不同于人腦，也可以一樣。反之亦然，人在解決問題的時候，不一定和現(xiàn)在能解決這個問題的機器一樣。所以二者之間的比較才是兩個學(xué)科可以互相溝通的地方。另外，人工智能過去的發(fā)展受益于算力，而腦科學(xué)受限于觀測手段，觀測小動物的腦如何活動比較方便，但觀測人腦受限，所以在腦科學(xué)中還是存在瓶頸。

未來將至：機遇和挑戰(zhàn)

@陳光：舉例來講，腦科學(xué)和人工智能目前有哪些研究方向和發(fā)展前景？

@張洳源：2000 年左右，人類基因組計劃轟動全世界。最近十年，美國、中國、歐洲等紛紛提出 " 腦計劃 "，這是全世界繼 20 年前就 " 基因是一個前沿學(xué)科 " 后，再次達(dá)成的共識。

中國腦計劃包含 " 一體兩翼 "。一體是一些基本的人腦認(rèn)知問題，屬于傳統(tǒng)問題；一翼結(jié)合人工智能，統(tǒng)一生物腦和機器腦，催生新算法、工程應(yīng)用（腦機接口等）；一翼結(jié)合腦健康，如阿爾茨海默病、抑郁癥等，屬于臨床方向，催生大量既有基礎(chǔ)科研又有藥物研發(fā)（包括新型治療手段）的方式。

@張闖：人工智能領(lǐng)域的底層突破和范式創(chuàng)新基本都來自腦科學(xué)認(rèn)知的革命。" 一體兩翼 " 或科學(xué)本身，實際上是連貫甚至是系統(tǒng)性的過程。

從專業(yè)或發(fā)展角度來講，如現(xiàn)在談到最多的芯片，傳統(tǒng)的 CPU 基本上可以國內(nèi)能自主生產(chǎn)，但是下一個賽道是有 AI 能力的專用型芯片，在這方面，其實未來的發(fā)展、就業(yè)、市場都有很廣闊的空間。

面向就業(yè)：如何規(guī)劃

@陳光：兩位老師談?wù)勀壳坝心男┚蜆I(yè)方向或職位，以及與未來職業(yè)規(guī)劃相關(guān)的發(fā)展。

@張闖：就業(yè)面很廣，一方面算法工程師，主要參與基礎(chǔ)性的算法研究，甚至在大模型到來時需要做工程化的應(yīng)用。另一方面，若可以形成對基礎(chǔ)的框架和端到端系統(tǒng)的理解，可以從事規(guī)劃、產(chǎn)品設(shè)計等前端研究。

@張洳源：因為本科缺乏專門的專業(yè)，所以從事腦科學(xué)的人基本都是碩士或博士畢業(yè)。一方面從事神經(jīng)生物學(xué)方向，大部分在藥廠做研發(fā)。另一方面，對人的研究，比如醫(yī)學(xué)影像、醫(yī)療器械公司（尤其是腦影像）、醫(yī)院、高?？蒲袡C構(gòu)的科研崗。

任何單一的技能都不太能滿足社會需求，現(xiàn)在需要復(fù)合技能人才。

@陳光：除了從核心延展出的一些專業(yè)領(lǐng)域的職位外，還有在已有的職業(yè)基礎(chǔ)上，面向應(yīng)用端再去完善、應(yīng)用的工作也越來越多。兩位對此有什么想法？

@張闖：現(xiàn)在人工智能是工程化、應(yīng)用化強賦能的狀態(tài)，人工智能未來成為基礎(chǔ)設(shè)施之后，需要更多能駕馭基礎(chǔ)設(shè)施的人。

已經(jīng)就緒的模型、框架如何實現(xiàn)端到端的解決方案，甚至能夠提出應(yīng)用的模式，在未來都有急需的場景。在這個過程中，我覺得大家可以在專業(yè)選擇或求學(xué)過程中，充分利用互聯(lián)網(wǎng)時代的優(yōu)勢，無論選擇什么樣的專業(yè)，都可以在網(wǎng)上找一些比較成熟的課程或?qū)I(yè)，補充自己在不同領(lǐng)域的專長。

@張洳源：我覺得人工智能的研究并不需要那么多人。最關(guān)鍵的是人工智能作為一個基礎(chǔ)學(xué)科怎么去給其他領(lǐng)域賦能。

AI+X 是教育部最近幾年新批的本科專業(yè)，以上海交大為例，本科專業(yè) AI+ 金融，入學(xué)后既學(xué)習(xí)金融知識，也學(xué)習(xí) AI 知識，我覺得家長可以考慮這件事。

更重要的是，像張老師所言，現(xiàn)在是信息大爆的時代，只要感興趣就可以補充自己專業(yè)知識的短板，成為復(fù)合型人才是重要的。

@陳光：腦科學(xué)和人工智能領(lǐng)域的發(fā)展趨勢是怎樣的？

@張洳源：長期來看，遵循以下發(fā)展：

更微觀的角度，一定會聚焦到更精準(zhǔn)、微觀、細(xì)致、高效的策略和觀測人腦活動。描述任何一個東西，觀測是第一步，類似于望遠(yuǎn)鏡研究天文，工具決定了你能看多久。

更宏觀的角度，有很多腦科學(xué)的知識，但缺乏如何轉(zhuǎn)化到宏觀大規(guī)模。如解決心理健康，除了傳統(tǒng)藥物，還有新的手段。比如 EmoGPT，就是大規(guī)模利用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，用 GPT 陪患者聊天治病，就是更宏觀尺度的應(yīng)用。

@張闖：從未來的發(fā)展趨勢或方向來看，毋庸置疑人工智能已經(jīng)進入大模型時代，甚至今天又到了一個轉(zhuǎn)折點。2013 年，深度學(xué)習(xí)是一個起點，10 年之后，2023 年，ChatGPT 之后形成的各個領(lǐng)域的大模型是未來很重要的發(fā)展模型。大模型如何和傳統(tǒng)領(lǐng)域相結(jié)合，快速形成人工智能的賦能，是很重要的。

在無人駕駛等應(yīng)用領(lǐng)域，AI 的底層芯片（比如專用、通用芯片）的繼續(xù)研發(fā)和制造呈現(xiàn)井噴式發(fā)展。從感知到認(rèn)知能力的結(jié)合，類似于大模型融匯具身智能，未來有很多看點。莘莘學(xué)子如果能堅守 10 年，一定會成為人類社會進步發(fā)展最前沿的主力軍。。

@陳光：就畢業(yè)生而言，哪些關(guān)鍵的技能和素質(zhì)對將來的專業(yè)發(fā)展或?qū)W習(xí)是最重要的。請給大家一些建議。

@張闖：

1.良好的學(xué)習(xí)習(xí)慣。從某種意義上說，未來會存在超越人本身的智慧能力，越是這樣，保持學(xué)習(xí)習(xí)慣，學(xué)會學(xué)習(xí)，是非常重要、內(nèi)核的能力。高考之后才是追尋自我的起點，學(xué)會學(xué)習(xí)、終身學(xué)習(xí)，是對抗人工智能快速替代人的重要抓手。

2.良好的共情能力、團隊社交能力等。這些能力在未來會變得極為稀缺，越是這樣越要開放一些，與同伴變成合作伙伴。

3.科技向善。未來無論在哪個領(lǐng)域，人都會變得渺小，尤其大模型的到來是雙刃劍，科技向善其實是人更底層得精神追求和境界。

無論將來做什么，走多遠(yuǎn)，都希望大家把這幾點變成自己的核心競爭力。

@張洳源：

1.持續(xù)學(xué)習(xí)。高考不是終點，未來還有很多的坎需要不斷地學(xué)習(xí)去突破。

2.獨立思考。自己要做什么還是要保持清醒的頭腦和獨立思考，不要過分的人云亦云。只有保持獨立思考，才能非常明白自己能夠干什么。

@陳光：最后想請兩位老師給大家一些建議和鼓勵，在大家職業(yè)生涯里面應(yīng)該考慮哪些因素，怎么樣能夠有一個更好的未來？

@張洳源：高考確實是人生的一個節(jié)點，每個人都會有或美好或不美好的回憶，其實回頭再看都不是那么重要。無論考的好壞，只是一個過程。未來的路都很長，不要爭這一朝一夕。既然高考已經(jīng)結(jié)束了，就好好填志愿，面對自己的大學(xué)生活、未來的人生。未來沒有統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，雖然高考分?jǐn)?shù)是一個標(biāo)準(zhǔn)，往后沒有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，每個人要追求百花齊放，追求自己感興趣的東西。

@張闖：其實從某種意義上來講，在未來尋找自己的熱愛，比什么都重要。雖然熱愛很短暫，學(xué)會堅持、保持長期的思維才能真正讓每一位成為出彩的人生贏家。

@陳光：我們相信腦科學(xué)和人工智能的迅猛發(fā)展會帶來無限的新機遇，盡管這兩個領(lǐng)域有非常多的挑戰(zhàn)，但是對于熱愛創(chuàng)新和探索的同學(xué)們，這些領(lǐng)域?qū)⒊蔀檎宫F(xiàn)自己理想的舞臺。正如剛才兩位老師所講，不斷學(xué)習(xí)和提升自己的技能，保持好奇心和創(chuàng)造力，努力成為這個時代的領(lǐng)軍人才。讓我們一起探索腦科學(xué)和人工智能的無限可能，開啟屬于我們更屬于你們的未來！

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