报告人：贾宏博 

　　主持人：董文飞 

　　报告时间：2015年03月13日（星期五）上午10：00 

　　报告地点：A3行政综合楼516会议室 

　　报告摘要：进入2015年的一个全球热点话题是人工智能危险性的论战。事实上，正因为人类对自然智能的基本原理掌握的极其有限，才造成了这样一个看似很严重的问题，就像一个婴儿对新出现的玩具往往很恐惧一样。自19世纪末以Ramon y Cajal为代表的一批早期生物学家开始绘制神经细胞形态开始，人类对各种生物神经系统的研究经历了一百多年的发展，至今形成了庞大的研究群体，持续投入巨额研究经费，获得了各种类型的海量的数据，产生了一大批形形色色的获奖者，但没有任何人能回答或敢回答这样一个看似简单的问题：how does brain work? 逻辑上讲，这个问题是无解的，因为回答它的那个人必然要同时解释他的大脑是如何给出这个答案的，这就形成了一个无穷循环。合适的提问应该是how to make something that can work like a brain? 这样情况下，研究者们只需要对其他生物体的神经系统了解到足够好的程度，以致能够使用同时期人类所拥有的工业技术制造出具出同样水平的功能的机器。这样一个过程可以用“逆向工程”来类比，分解为以下几个要点：1、获得合适的测量工具，2、测得足够精密和广度的数据，3、建立完备的模型，4、建立复现的技术，5、做成具有完整功能的客体。最终实现的效果为：从砂子、矿石和石油中提取合成出来的元素和化合物（半导体、金属、有机材料）在某种特定组织形态和运作方式下，具有与存载于核糖核酸和蛋白质基础上的自然智能生命体同等水平的适应环境能力、互相交流能力和自我复制能力。假设自然物理法则允许这样情况发生，那么达到最终目标的过程实质上就是物种进化的过程，与此前的自然物种进化唯一的差别在于源驱动力不是基因组的变化而是神经网络的变化。 

　　本报告主要讲述作者近年来在研制和改进双光子成像系统和其他用于神经系统微观信号过程测量的光/电测量装置中的工作，并介绍如何使用这些工具在活体动物中直接测量神经系统最基本的功能即神经元突触传递信号，以及在这些测量过程中提炼发现的普适性原理。报告也将概念性的涉及工程的后面四个环节：首先，对自然神经系统的测量要达到什么样的精度和广度；其次，何种数学模型可以比较完备的描述自然智能体系；再者，哪些工业技术需要进一步发展以致可以被用来复现自然智能体系；最后，怎样的人类社会环境能允许并实际制造出具有接近、等同乃至超越人类智能水平的智能机器，以及这个过程会对各种人的生活产生什么样的影响。 

　　报告人简历：  

　　Institute of Neuroscience Technical University Munich 

　　Personal 

　　Information 

　　Name (Familiy, given) Jia, Hongbo 

　　Date of birth 22 May 1983 

　　Place of birth Jilin, China 

　　Nationality Chinese 

　　Education 2007.9 – 2011.11 Technical University Munich 

　　PhD School of Medicine 

　　2006.9 – 2007.7 Ecole Normale Supérieure / Université Paris Diderot 

　　MSc Department of Biology 

　　2004.9 – 2006.7 Ecole Normale Supérieure / Université Paris Pierre et Marie Curie 

　　MSc Department of Physics 

　　2000.9 – 2004.7 Peking University 

　　BA School of Physics 

　　Employment 2012.1 – Present Technical University Munich 

　　Research Fellow Institute of Neuroscience 

　　2007.9 – 2011.12 Technical University Munich 

　　Research Assistant Institute of Neuroscience 

　　2002.9 – 2004.7 Peking University 

　　Student Intern National Key Laboratory of Mesoscopic Physics and Electron 

　　Awards 

　　1. Scopus Young Neuroscientist Award (Elsevier) 2011 

　　http://www.graduatecenterlmu. 

　　de/index.php?option=com_content&task=view&id=213&Itemid=182 

　　2. Elèves boursiers internationales de l’ENS 2004-2007 

　　3. Hui-Chun Chin and Tsung-Dao Lee Chinese Undergraduate Research Endowment(CURE) 

　　2002 

　　欢迎大家踊跃参加！ 

　　科研管理处 

　　2015年03月09日