圖説： 新發佈的人類腦功能網路動態圖譜（部分）示意來源TP
復旦大學類腦智慧科學與技術研究院院長馮建峰教授團隊昨天發佈的最新研究成果或將給人工智慧的發展帶來革命性影響。該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，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智慧高度相關。根據這一發現，未來將有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，使機器人真正産生人類的思維方式。
該論文被全球頂尖學術刊物Brain（《大腦》）推薦為當期封面論文，《英國每日郵報》等海外幾十家媒體給予焦點報道。
馮建峰介紹，這項研究工作最初是從理解精神疾病如精神分裂症、抑鬱症等的大腦動態變化機制和疾病診斷出發，卻意外地在解析人類智力上有了發現：人腦中與學習、記憶緊密關聯的腦區表現出高度的“可變性”。另一方面，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”。大腦“可變性”越強或越靈活，個體的智力及創造力也就越高。
目前，人工智慧系統並不具備“可變性”和“適應性”。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，使電腦具備學習、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，在精神疾病患者的大腦默認網路中，都可以觀察到“可變性”的狀態變異。也即，大多數精神疾病源自大腦“可變性”的改變，這一認識可使科學家們能夠更有效地治療甚至預防精神疾病的發生。 （新民晚報記者張炯強）
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