馮建峰團隊首次繪製大腦功能網路動態圖譜

今天，記者從復旦大學獲悉，該校類腦智能科學與技術研究院院長馮建峰教授團隊研究通過核磁共振掃描技術度量人類大腦各個區域的動態相互作用模式，並揭示其動態變化的產生機制，從而首次繪製了腦功能網路的動態圖譜。研究發現，大腦功能網路的動態變化與人類的智能高度相關。相關研究成果日前在線發表於《BRAIN》雜誌。

專家表示，根據這一發現，未來或將可能通過賦予人工智慧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，這一重大成果或將對人工智慧的發展帶來革命性的影響。

據悉，該論文被選為Brain編輯推薦和當期封面論文，《英國每日郵報》等海外幾十家媒體給予焦點報道。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Danielle Bassett專門為此研究撰寫了題為「The flexible brain」的評論，該評論認為「這項工作是我們在理解大腦網路動態變化道路上的一塊重要基石 （an important stepping-stone）」。

「傳統智商測試因無法準確反映一個人的真實智力而受到諸多質疑。隨著腦成像技術，特別是近年來功能核磁共振技術的發展，為我們定量化人類的大腦，並在此基礎上充分洞悉人類智力提供了重大契機。我們的研究工作最初是從理解精神疾病如精神分裂症、抑鬱症等疾病的大腦動態變化機制和疾病診斷出發，但卻意外的通過這一工作，在解析人類智力上有驚人的發現，相信這將對目前如火如荼的人工智慧技術發展帶來更大的推動。」

近年來，馮建峰與其帶領的復旦大學團隊和英國華威大學團隊，一直致力於利用來自世界各地的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。這項研究發現，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，可發生在短短几分鐘甚至數秒之間。另一方面，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」。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。

目前，人工智慧系統並不具備「可變性」和「適應性」。而這兩種人類獨特的智能特性，已被該研究證實對於人類大腦的學習能力至關重要的。大腦網路動態圖譜的繪製，未來可被應用於構造更先進的人工神經網路，使計算機具備學習、成長和自適應的能力。這一研究成果還在腦重大疾病的診療上帶來重大發現，在精神分裂症患者、自閉症患者以及多動症患者的大腦默認網路中，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於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，致力於開展腦科學與人工智慧交叉前沿研究，在智能演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。

目前，該研究院正在積極開展國際腦科學研究合作計劃。今年7月，在瑞士召開的人類腦圖譜年會美、中、英、法、德等6國閉門會議上，馮建峰等發起了國際腦科學研究數據字典合作計劃，建立了重大腦疾病多尺度數據（遺傳、神經、影像、行為和環境等）標準化採集規範，與世界最大的多尺度資料庫ADNI, IMAGEN, IMAGEMEND, BIOBANK開展數據共享。「我們正在利用全維度、多中心的生物大數據，發展一系列新型智能演算法，期望在腦重大疾病尋根和大腦的定量化研究中，取得更大的突破。」 馮建峰說。

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