CCF YOCSEF 上海-观点论坛
观点论坛
2025年11月1日，由中国计算机学会（CCF）主办、CCF YOCSEF上海学术委员会组织的，同济大学计算机科学与技术学院支持的“CCF YOCSEF上海观点论坛——人工智能技术赋能脑科学研究之路在何方？”在同济大学（四平路校区）建筑与城市规划学院C楼C1会议室顺利召开，论坛由CCF YOCSEF上海AC委员张奇和朱能军担任执行主席。引导发言嘉宾：北京脑科学与类脑研究所研究员吉妮，香港大学数据科学与心理学研究所助理教授罗逸飞，北京理工大学副研究员、硕士生导师李晴，特邀嘉宾：兰州大学信息科学与工程学院青年研究员付钰，北京师范大学人工智能学院博士刘珂，同济大学计算机科学与技术学院教授胡亮，以及多位高校专家、企业代表和学生代表共40余人参加了论坛。会议论坛编号CCF-Yo-25-057。
01
核心观点
CCF YOCSEF上海-观点论坛
1.AI对脑电图、功能磁共振成像等神经信号的解码，究竟是对生物机制的精准映射，还是仅停留在数据拟合层面，这一问题直指AI与脑科学交叉的核心，其关键矛盾在于深度学习“黑箱”特性难以区分“因果解释”与“统计关联”。
2.类脑计算以生物启发的计算范式为核心，理论上更适配脑科学中的时空非线性问题，相比通用AI具有独特优势。但当前类脑模型面临双重挑战，既存在计算效率与可扩展性不足的技术问题，又因模拟能力有限，难以匹配人脑的高度复杂性。
3.AI在疾病诊断、脑机接口等领域表现突出，但能否成为解决脑科学问题的“终极方案”仍存疑。人类认知涌现性、意识本质等深层问题，可能需要突破纯技术框架，依赖多学科协作才能探索答案。
02
引导发言
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一、《Learning by efficient exploration: From animals, to humans, to AI》——吉妮 北京脑科学与类脑研究所
吉妮围绕“高效探索”这一核心主题，分享了动物、人类与人工智能在学习过程中的探索策略演化，展示了不同系统如何通过动机、结构化经验与内部模型来提升学习效率。
二、《Training Free Generalization of Brain Encoders to Novel Human Subjects》——罗逸飞 香港大学
罗逸飞围绕“脑编码器跨被试泛化”这一主题，分享了其团队在无需再训练的情况下，让脑编码模型自然迁移到全新受试者的最新进展。
三、《面向人机交互的脑信号精准解析》——李晴 北京理工大学
李晴围绕“脑信号在自然人机交互中的精准解析”展开分享，从脑电、皮层记录到多模态神经数据的角度，介绍了她团队如何利用信号处理、模式识别与可解释建模来提升脑信号的分辨率与语义表达能力。
为了表达谢意，YOCSEF上海AC委员张奇为三位嘉宾颁发了可校验、可追溯、不可篡改的绿色环保的区块链电子感谢牌，以感谢嘉宾们对本次活动的支持。
03
思辨环节
CCF YOCSEF上海-观点论坛
本次论坛特别设计了三大思辨问题，引导现场深入思考：
思辨问题一
人工智能赋能脑科学有哪些挑战？是数据缺失、技术瓶颈、认知局限还是伦理？
1. 数据与技术瓶颈：医疗数据虽丰富，但模型训练需针对性数据，且部分实验环境受限，如“盘中大脑”研究依赖特殊生物实验条件，难以规模化推进。同时，脑科学问题复杂度极高，类似宇宙的复杂程度使AI难以全面覆盖。
2. 认知局限：意识产生的生理机制尚未明确，AI模型如GPT虽展现强认知能力，但其“意识涌现”的触发条件与人类意识的生理基础（神经递质、突触连接）差异不明，导致AI辅助研究缺乏明确方向。
3. 落地与伦理问题：落地面临医保准入难题，新技术如脑机接口、神经电刺激多未纳入医保，高费用增加患者负担；伦理层面，欧美对人体实验管控严格，跨区域合作及实验合规性存在挑战。
思辨嘉宾们的精彩发言
思辨问题二
人工智能赋能脑科学有哪些有前景的技术路线？是脑图谱、类脑仿生、孪生脑还是脑编解技术？
1. 类脑仿生技术：通过生物与AI结合，如“盘中大脑”结合强化学习，利用生物大脑组织与电极反馈系统，让生物大脑学会简单动作，为生物与AI融合研究提供新思路。同时，借鉴人脑突触发育规律优化AI模型结构。
2. 脑机接口与神经调控技术：非侵入式TMS、侵入式DBS和SCS技术已成熟，可改善帕金森病、偏瘫等症状，配合AI实现远程程控调参，半潜入式脑机接口技术已达国际先进水平，明年将落地。
3. 数字孪生与数据驱动技术：借助大量临床数据构建脑相关模型，如功能镜红外技术通过简单范式生成与临床诊断相符的图谱，AI辅助多学科诊疗，为精准治疗提供数据支撑。
思辨嘉宾们的精彩发言
思辨问题三
人工智能赋能脑科学是否是解决脑科学问题的必经之路？
1. 否定“必经之路”但认可核心价值：AI并非解决脑科学问题的唯一路径，但能高效解决部分关键问题，如处理医生工作中的随机误差，辅助读片、手术等，为脑科学研究提供新工具。
2. 落地实践印证实用价值：临床中AI已落地诸多场景，如神经康复辅助、远程程控、手术机器人等，且患者接受度高，中国丰富的临床数据为AI验证提供独特优势，推动技术迭代。
3. 跨学科融合的关键纽带：AI可将脑科学问题转化为可计算模型，如通过GPT研究意识产生机制，促进计算机、神经科、康复科等多学科协作，是推动脑科学普惠化的重要力量。
思辨嘉宾们的精彩发言
YOCSEF上海AC委员张奇为特邀嘉宾颁发感谢牌，以感谢嘉宾们对本次活动的支持。
为特邀嘉宾颁发感谢牌
04
总结与展望
CCF YOCSEF上海-观点论坛
本次论坛强调AI与脑科学交叉领域的探索虽暂无明确答案，但需秉持“不悲观亦不过度乐观”的态度，倡议参会者未来可就该话题持续深度探讨。
合影
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