以脑科学前沿研究促创新人才培养

未来的人才培养和科研创新，不能以简单的体量作为发展目标，一定要同时以质量作为发展的根本指标，即高质量的人才培养体系一定要兼顾量和质。

认识大脑是科学和社会发展的重要内容。时至今日，人类对大脑仍知之甚少。脑科学一直被视为人类理解自然的“终极疆域”，正是由于这一学科的巨大发展潜力与艰难挑战，吸引了全球优秀科技工作者的关注。

脑科学之所以如此重要，是由于人在进行科学研究和自 然探索的时候，最终会回归到对人自身的探索，而对人自身 最高层次的探索就会上升到脑科学的层面。人为什么会有不同的情感、如何做决策、什么是意识，对这些方面的探讨，都是脑科学最具吸引力也是最为复杂的地方。

大脑新皮质是一个极其复杂且高度组织化的结构

人的大脑新皮层包括额叶、顶叶、枕叶和颞叶四大区域，占整个大脑体积和质量的绝大部分，调控感知、语言、情感、认知等高级神经功能。前额叶是大脑“核心区域”，其进化关乎人类大脑功能的进化。我们所有复杂高级认知活动，包括判断、分析、思考、决策等，都需要大脑通过前额叶来控制。

大脑新皮质在发育过程中，产生数量庞大且种类繁多的神经元，这些神经元可以形成特异的神经突触连接，进而组装成精准复杂的神经网络，调控各种复杂的行为活动。人类大脑之所以如此强大，是因为有数百亿个不同类型的神经元，这些神经元非常精准地组装成一个个神经环路。我们可以简单地理解大脑是一台超级计算机，其中有很多CPU。大脑中数量庞大、种类繁多的神经元是如何相互识别，并在空间位置上精确排布，最终形成功能性神经环路（即CPU）的机制和规律，目前仍尚不清晰，这也是脑科学研究的一个重大前沿问题。我们一系列的研究工作就是系统理解大脑中的最基本的CPU在发育过程中是如何一步步精准组装起来的，提出了大脑新皮层神经元“出生在一起，连接在一起，工作在一起”的发育组装原理。

脑科学对人工智能和新型智能体系的建立具有非常重要 的意义

随着社会智能化的推进，人们目前找不出任何一个比大脑更强大的信息处理器和智能体系。虽然目前的人工智能已经取得了不少重大进展和成果，例如利用神经元的基本特性和视觉系统的层级信息处理方式构建可进行学习的神经网络。其中，比较简单的例子就是人工智能系统能够利用海量的数据和强大的计算能力，通过训练模型进行人脸识别等具体任务，但这与人类或生物大脑的结构和工作机制是非常不同的，主要体现在三个方面——

第一，普适性差，每个具体任务必须用相应的数据来训练。

第二，小样本学习能力弱，人类大脑经过一两次学习就可以形成记忆特征，而目前人工智能需要大量样本学习训练。

第三，抗噪声能力差。这都是目前人工智能技术上的瓶颈，也是现在为什么仍需要开发更强大、更具普适性、有解释性、有更好小样本学习能力的新型智能系统的意义。

脑科学与全民健康越来越紧密

随着社会的老龄化趋势加速，神经系统碰到的问题越来越多。从人类整个生命过程来看，每个阶段都有可能发生非常复杂的脑神经疾病，例如，婴幼儿时期的自闭症、青年时期的抑郁和情感障碍、中年时期的脑血管疾病和中风、老年时期的阿尔茨海默病和帕金森病等，这些脑神经疾病逐渐成为社会和家庭最大的负担。

与之相对的是，大脑这个由数百亿神经细胞组成的不到1.5公斤重的器官，至今仍是个谜。人们对这些神经疾病几乎都束手无策，没有有效的治疗和预防方案，例如自闭症的治疗只能试图在早期通过一些行为来干预。这种靠行为异常来诊断的疾病，即便在医疗发达的今天，人们对它的致病机制还知之甚少。

近年来，美国、欧洲、日本等国家纷纷宣布启动脑科学 研究。2016年，“中国脑计划”（脑科学与类脑研究）被列入 国家“十三五”规划。在“十四五”规划中，“脑科学与类 脑研究”再次被列为七大科技前沿领域攻关项目之一。

清华-IDG/麦戈文脑科学研究院在过去的十多年间，基于清华大学办学特点和工科优势，不仅开展脑科学和生命医药方向的基础和应用前沿研究，还设有很多工科相关的研究团队，开展脑机接口、深脑刺激、类脑计算及芯片开发等方向的研究。

脑机接口是脑科学研究的重点之一

脑机接口技术被视为一种全新的信息输出输入方式，其应用横跨很多领域，很可能成为PC系统、手机系统、语音系统之后的又一大人机交互系统。这使得脑机接口从实验室被快速推向了公众视野，成为当下科研和投资的热点。脑机接口未来有非常广泛的应用场景，如对截瘫病人和渐冻症患者生活和工作的辅助。现在技术上基本可以做到通过人的意识（即脑神经活动信息），控制机械手来完成喝水、握手或者打字交流等活动。但如何把这些科学成果进一步转化并规模化应用到患者身上，还有很长的路要走。

产业化需要一个自然的发展过程和契机

产业转化一方面要予以支持和鼓励，另一方面也要注意不能拔苗助长。科研研究和产业转化对科学家的能力要求是很不同的，能够两者兼顾并且取得成功的人少之又少。很多科学家之所以不考虑投身产业，是因为这其中还需要一定的技能，比如一些科学家并不善于社会交际和表达，或者更愿意在实验室里做研究。

创新人才培养有三点是非常核心的

教育是国家的未来、发展的根本，高质量科技人才培养是国家发展的基础性、战略性的支撑。关于创新人才培养，我认为有三点值得思考——

第一，从关注“体量发展”到关注“质量发展”的观念和培养体系转变。未来的人才培养和科研创新，不能以简单的体量作为发展目标，一定要同时以质量作为发展的根本指标，即高质量的人才培养体系一定要兼顾量和质。

第二，一流的创新文化生态和制度建设。创新人才培养需要以建设创新引领为主体的文化生态体系，全方位引导学生成长和发展。

第三，可持续的高质量发展模式。高质量人才培养、学科发展和科研创新，都需要有可持续的高质量发展模式，需要跟国家、社会和地方发展产生长效关联，形成闭环体系，探索多途径支撑模式。

最后，我想引用清华大学老校长梅贻琦先生的“从游论”，高质量的师生关系如同大鱼前导，小鱼尾随。高水平的教师如“大鱼”，要能跟学生“小鱼”一起相伴而行，进行充分的交流和碰撞，引导学生向更高质量、更高水平发展。另外，人才培养要有连贯性，从小学、中学到大学，持续对学生的兴趣和能力进行培养、挖掘和鼓励，只有做到充分的志趣挖掘和培养，未来才可能实现顶尖创新能力的人才培养。

另外，我们的教育总体更多关注人才正态分布的平均值变化，希望平均值越来越高，但除了提高平均值之外，是不是有更多的方式和机制能够鼓励一些有个性、有特长的人才有效发展成长起来。在整个教育体系里面，一方面要关注平均水平，另一方面也要创造条件，允许个性化的发展。