AI+脑科学
Webinar     2020.04.25
演讲稿
讲者简介

过去10年,以深度学习为代表的人工智能技术深刻影响了人类社会。但人类要进入真正意义上的智能时代,需要更强大的智能技术。而向人脑学习、借鉴人类大脑的智能产生机理,被认为是一条非常值得期待的道路。反过来,AI技术也在深刻改变着脑科学的研究方法。在“观测脑”手段不断变革的基础上,AI技术为脑科学提供了越来越强大的分析、展示和科学发现手段。


此次“AI+脑科学”Webinar将汇集脑科学家和AI技术专家,从“Brain Science for AI”和“AI for Brain Science”两个视角进行前沿讨论,以期能碰撞出创新的思想之火花。


本期内容

· 脑科学已经为AI发展提供了什么思想、方法和技术?有哪些典型案例?

· AI在哪些方面已经助力了脑科学的发展?有哪些典型案例?

· AI研究需要脑科学回答哪些问题?这些问题可以如何助力AI技术?

· 脑科学研究需要什么样的AI技术来解决什么样的前沿脑科学问题?


主持嘉宾:

山世光:未来论坛青年理事会轮值主席、中科院计算所研究员、博士生导师


主讲嘉宾:

· 胡晓林:清华大学计算机科学与技术系副研究员

· 唐华锦:浙江大学计算机学院教授

· 吴华强:清华大学微纳电子系教授、副系主任


主题讨论环节:

· 毕国强:中国科学技术大学神经生物学与生物物理学系主任,合肥微尺度物质科学国家·研究中心集成影像中心联合主任

· 吴思:北京大学信息科学技术学院长聘教授,IDG/麦戈文脑科学研究院



胡晓林

清华大学计算机科学与技术系副研究员

2007年在香港中文大学获得自动化与辅助工程专业博士学位,然后在清华大学计算机系从事博士后研究,2009年留校任教至今。他的研究领域包括人工神经网络和计算神经科学,主要兴趣包括开发受脑启发的计算模型和揭示大脑处理视听觉信息的机制。在IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, IEEE Transactions on Image Processing, IEEE Transactions on Cybernetics, PLoS Computational Biology, Neural Computation, European Journal of Neuroscience, Journal of Neurophysiology, Frontiers in Human Neuroscience, Frontiers in Computational Neuroscience 等国际期刊和CVPR, NIPS, AAAI等国际会议上发表论文80余篇。他目前是IEEE Transactions on Image Processing和Cognitive Neurodynamics的编委,曾担任IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems的编委。


唐华锦

浙江大学计算机学院教授

唐华锦教授分别于浙江大学、上海交通大学完成本科和硕士学习, 2005年新加坡国立大学获得博士学位。2008-2015年于新加坡科技研究局资讯通信研究院担任Robotic Cognition实验室主任,2014年起担任四川大学类脑计算研究中心主任,目前为浙江大学计算机学院教授。主要研究领域为神经形态计算、类脑智能芯片、智能机器人。获 2016年度IEEE TNNLS杰出论文奖、2019年度IEEE Computational Intelligence Magazine杰出论文奖。担任/曾担任IEEE TNNLS、 IEEE Trans. on Cognitive and Developmental Systems、Frontiers in Neuromorphic Engineering,Neural Networks等期刊的Associate Editor,担任国际神经网络学会(International Neural Networks Society)理事及评奖委员会成员等。


吴华强

清华大学微纳电子系教授、副系主任

清华大学微纳电子系,长聘教授,副系主任,清华大学微纳加工平台主任,北京市未来芯片技术高精尖创新中心副主任。2000年毕业于清华大学材料科学与工程系和经济管理学院。2005年在美国康奈尔大学电子与计算机工程学院获工学博士学位。随后在美国AMD公司和Spansion公司任高级研究员,从事先进非易失性存储器的架构、器件和工艺研究。2009年,加入清华大学微电子学研究所,研究领域为新型存储器及存算一体技术,先后负责多项自然科学基金、863、973和重点研发计划项目和课题。在Nature, Nature Communications, Proceedings of the IEEE等期刊和国际会议发表论文100余篇,获得美国授权发明专利30余项,获得中国授权发明专利40余项。



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摘要
过去10年,以深度学习为代表的人工智能技术深刻影响了人类社会。但人类要进入真正意义上的智能时代,需要更强大的智能技术。而向人脑学习、借鉴人类大脑的智能产生机理,被认为是一条非常值得期待的道路。反过来,AI技术也在深刻改变着脑科学的研究方法。在“观测脑”手段不断变革的基础上,AI技术为脑科学提供了越来越强大的分析、展示和科学发现手段。