神经科学与人工智能：融合与未来

本周，上海纽约大学一连参与举办了三场包括讲座与论坛在内的重磅学术活动。神经科学和人工智能领域的顶尖学者专家，纵论如何抓住未来科技发展的机遇，为数百位听众带来一场展望前沿科技的盛宴。

3月22日，在华东师范大学举行的“突触、神经回路与行为”讲座中，纽约大学神经科学钱永佑教授展示了自己的长期研究成果。这也是华东师范大学-纽约大学脑与认知科学联合研究中心（上海纽约大学) 举办的神经科学系列讲座之一。

钱永佑教授说，目前神经科学领域的研究兴趣，主要集中在探索大脑如何进行计算和决策。“大脑拥有高度发展的构造，具备强大、高效的计算能力，这对进一步发展人工智能提供了极有价值的参考。”

不过，钱永佑教授认为，在某种程度上，由于受其物理特性的限制，神经元比不上微处理器。所以，人工智能在很多方面超过了大脑。

3月23日，在“神经科学与人工智能：融合与未来”论坛上，钱永佑教授进一步阐述了神经科学与人工智能两大领域未来的交融前景。纽约大学的J. Anthony Movshon教授，哥伦比亚大学的Larry Abbott教授，纽约大学终身教授、Facebook人工智能实验室首席官Yann LeCun，以及上海纽约大学科研副校长、纽约大学教授汪小京都出席论坛，并发表演讲。

论坛由上海纽约大学和华东师范大学联合举办，探讨了计算神经科学与机器学习等交叉领域的多个议题，吸引了来自各地的科技精英与上纽大众多师生。

汪小京教授说，“此次论坛为神经科学与人工智能领域的顶尖学者，提供了一个交流探索的绝好机会。该领域的研究与教学，是上海纽约大学的强项与重点。”

3月24日，LeCun教授的公开讲座“预测学习与人工智能的未来”，为本周系列活动完美收官。活动由上海纽约大学数据科学研究中心举办。

LeCun教授认为，机器学习“预测模型”的能力，将是人工智能未来取得重大发展的关键因素。“人工智能领域未来几年的挑战，就是让机器识别，例如视频和文本等在内的原始的、未经标记的数据。这意味着机器具有了‘预测学习’的能力。主要的技术挑战在于，这个世界只能被部分认识与预测。”

上海纽约大学工程与计算机科学部主任、数据科学研究中心联合主任Keith Ross主持了演讲。他表示，在过去四年来，得益于机器学习的新进展，人工智能在物体识别、面部识别、语音识别，以及自然语言翻译几个方面取得了显著进步。“接下来的四年里，将在自动驾驶汽车、医疗保健及个人数字助理等领域取得突破。”

LeCun教授讲话后，张峥教授主持了小组讨论，参加小组讨论的多位学者与业界领袖，包括复旦大学、普林斯顿大学教授范剑青，上海科技大学教授马毅，IBM大中华区首席技术官沈晓卫，以及汪小京教授。各位学者专家也回答了观众提问。