时间的神经表达

本文经由我在南京举行的年中国人工智能大会-“人与机器智能专题论坛”上所做的报告整理而成。取了个很大的题目，但其实我回答不了“什么是时间”，这个很哲学化的问题。报告内容更多是介绍了神经系统保留不同时长信息的神经环路机制、以及神经系统维持不同事件之间时序信息的可能机制，供类脑智能研究者参考。

我的研究领域是计算神经科学。计算神经科学是一门新的交叉学科，其目标是用数学模型和方法来阐明神经系统的工作原理。它有两个大的研究目标，一是从算法层面上揭示大脑的计算机制，二是在此基础上发展类脑智能算法，所以说计算神经科学起到了脑科学和人工智能之间桥梁的作用。

图1:计算神经科学

这一波人工智能的兴起在很大层度上可以归功于深度学习的成功。深度学习在不少计算任务上，比如图像识别和围棋，都已经取得了巨大成功；但生活中还有更多的计算任务，深度学习的表现还远远落后于人类，如对抗样本干扰、图像理解、全局认知、运动识别等。目前深度学习网络的架构和大脑的神经网络还有很大的差别，这是因为两者的计算需求其实差别很大，简单说大脑的计算任务更多是要在自然场景中动态地处理时空域上的动态信息。

举一个极端的例子。有一种海洋生物叫做海鞘，它幼年时游来游去，需要处理复杂的动态信息，如避障和寻找食物等，这时需要一个复杂的信息加工机器--大脑。成年后海鞘会附着在珊瑚上，不再游动，计算任务变得特别简单，就是做模式识别-判断水中漂浮的东西是否是食物，和深度学习网络目前

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