吴学彬
《大脑传》一书中，以脑的隐喻为切入点，介绍了对人类大脑认识史上的一个又一个里程碑，以及那些有着伟大发现的科学家。从心智源自心脏的观点到把脑视作机器的机械观，从电与神经活动的关系到神经系统的神经元学说，从神经信号如何表征信息到脑功能的局域化定位与分散式分布之争，从把脑看作一成不变的电路到把脑视作一个具有可塑性的网络，作者历数了人类对脑认识的曲折演进历程，讲述了脑科学研究对计算机、人工智能等领域的诞生和发展产生的深远影响。
要创造出真正智能的机器，我们首先需要对大脑进行逆向工程。我们研究大脑，不仅是为了理解它的工作原理，更是为了探索人工智能的本质。其实，人工智能本身就是人类对大脑探索的产物，在计算机诞生之初，人们就已经利用神经连接模式+数字计算的方式模拟大脑。但受限于当时的算力和人们对大脑粗浅的认知，人工智能发展非常缓慢，甚至一度被束之高阁。近几十年来，随着神经科学家对大脑结构的深入理解和计算资源及相关技术的增强，以脑启发为核心的“人工智能文艺复兴”也掀起了新一轮热潮，促使科研人员重新定位大脑机制对人工智能的作用。
从马斯克倡导的脑机接口技术开始，人工智能已不再仅仅停留在计算机内部的虚拟世界，它正在与人类大脑展开互动，展现出无限的可能性。例如，通过脑机接口，人们可以通过思维控制外部设备，帮助残疾人恢复日常生活功能。而电影《流浪地球2》中数字生命的概念更是引人注目：人类在自身之外竟然还可以拥有一个自己的数字生命，在生物脑之外竟然可以拥有一个数字孪生大脑。在这个宏大的科幻世界里，人工智能不再是简单的机器，而是拥有情感、思考能力和自我意识的数字生命体。
尽管当前人工智能大模型的能力已经超出了人们的预期，但是训练和运行的功耗却非常高，而且随着模型规模扩大，能耗也呈现正比增长。如果这种趋势不断持续下去，多年后我们将无法为大模型运行提供足够的电力。与此不同，人脑是朝着更节能的方向进化的。据估计，人脑的功耗仅为10—20瓦，而具有相同算力的超级计算机的功耗却是21兆瓦，比人脑高出一百万倍。
因此，模拟大脑的计算和通信方式，被认为是解决当前人工智能行业能耗问题的一条可行途径。通过模仿大脑中稀疏的编码和计算方式，我们可以在不损失模型精度的同时把处理的能耗降低到原来的五分之一，这一方向的研究创新将有助于推动人工智能技术向更可持续的发展方向迈进。
作者单位：无为市城投公司