又是一年高考季，廣大青年朋友正站在十字路口前，不僅面臨決定未來道路的重要時刻，也是為自己未來人生描繪美好藍圖的關鍵節點。
2023年7月3日，天橋腦科學研究院（Tianqiao and Chrissy Chen Institute，TCCI）的「AI問腦」系列舉辦了高考志願特輯，主題是「AI和腦科學是未來十年最有前景的領域麼？」與觀眾一起走進人工智能和腦科學領域。
本次會議由陳光博士主持，他同時也是AI領域的知名博主@愛可可-愛生活，嘉賓分別是北京郵電大學人工智能學院教授張闖老師，以及上海交通大學心理與行為科學研究院副研究員張洳源老師。
本文通過追問形式呈現會議中的精彩內容，希望能給讀者一些啟發和思考。
往事追憶：高考志願填報
@陳光：正值畢業生志願填報關鍵時期，首先想請兩位老師分享一下當初如何一路走過來成為現在深耕在人工智能和腦科學領域的專家，當初填報的志願與現在的專業方向是怎樣一種關係？
@張闖：早期選擇的是模式識別與智能系統實驗室，起初北郵最熱門的專業是無線通信，沒想到幾十年過去，人工智迅速成為全社會關注的話題。風水輪流轉，所以有時候是命運使然。這麼多年我一直在模式識別領域做一些基礎性的研究工作，走到了今天。所以，我個人認為有的時候是一種堅守和偶然。
@張洳源：我本科畢業於北大心理與認知科學學院，當時稱心理學系，所以我是純心理學背景。談到高考填志願，我當時不太懂，志願都是隨便填的，也並沒有填心理學，最後錄取了心理學專業。我起初不願意，是因為不了解，確實中國高中生接觸心理學少。但進入大學後，開始了解心理學後，我就覺得非常幸運學習心理學。心理學是一個非常交叉的學科，有人文部分，如社會心理學，也有理科部分，如我從事的認知神經科學。
走進人工智能和腦科學
@陳光：請兩位老師簡單介紹一下人工智能和腦科學兩個方向各自的特點和應用領域。
@張洳源：與人工智能不同，目前國內很少有大學在本科階段開設腦科學專業（除了浙大）。包括學醫的學生，也是進入臨床分科室後，才接觸到腦科學，這一點與國外不同。
如果想選擇腦科學，涉及以下相關專業（主要以前三個為主）：
1.生命科學，如神經生物學；
2.心理學，如認知神經科學；
3.生物醫學工程，如神經工程；
4.其他，工科背景等專業。
在應用領域，如果本科畢業，想申請碩博深造，主要分兩大類：
1.以動物實驗為主，是比較傳統的神經生物學方式；
2.以心理學、認知心理學、大腦網絡為主，主要偏工科，集中在心理系。
就業方面，腦機接口公司以及一些創業公司、醫療器械公司，都需要材料、算法、神經生物學知識等相關領域的人才。
@張闖：人工智能是一個很寬的領域，並且是個年輕的專業。理論上講，人工智能並非一級學科。類似於第二次工業革命之後，電、機械是「萬金油」專業，現在人工智能也逐漸趨向於「萬金油」專業。
人工智能的發展最核心的三駕馬車——算法、算力、數據，是支撐新一代人工智能技術前進的動力。
就未來學科發展而言，更前沿的都在談X+AI（即原專業+AI），用AI加持本專業。驅動新一代人工智能發展的核心動力還是算法、數理的突破。所以，基礎學科依然是王道。
軟硬件平台、軟件工程甚至是產品設計等都很重要。所以不妨把視角放寬，選擇自己的愛好，再結合人工智能，更助力未來的長遠發展。
@陳光：腦科學和人工智能這兩個領域在解決問題、推動科學進步方面有什麼不同呢？
@張闖：人工智能學科更側重於解決問題，或者工程化。信息驅動的人工智能第三代的框架和體系，講人如何構建智能的模式，甚至用計算手段實現。但今天大模型框架出現後，大家關注的是解決問題。
如今人工智能已變成一種基礎設施型的公眾化能力，進而帶動整個社會包括生產、生活方式的變革，這與前幾代人工智能有本質區別，所以也會帶來職業升級、知識能力的轉型等方面的新需求。
@張洳源：腦科學和人工智能的差別：首先是風格差異，人工智能本質還是創造一個好的機器，無論機器的功能如何，但腦科學不同，核心問題是人如何實現這一功能，它們的本質不一樣。其次從某種程度來說，創造一個有感情的機器可以不同於人腦，也可以一樣。反之亦然，人在解決問題的時候，不一定和現在能解決這個問題的機器一樣。所以二者之間的比較才是兩個學科可以互相溝通的地方。另外，人工智能過去的發展受益於算力，而腦科學受限於觀測手段，觀測小動物的腦如何活動比較方便，但觀測人腦受限，所以在腦科學中還是存在瓶頸。
未來將至：機遇和挑戰
@陳光：舉例來講，腦科學和人工智能目前有哪些研究方向和發展前景？
@張洳源：2000年左右，人類基因組計劃轟動全世界。最近十年，美國、中國、歐洲等紛紛提出「腦計劃」，這是全世界繼20年前就「基因是一個前沿學科」後，再次達成的共識。
中國腦計劃包含「一體兩翼」。一體是一些基本的人腦認知問題，屬於傳統問題；一翼結合人工智能，統一生物腦和機器腦，催生新算法、工程應用（腦機接口等）；一翼結合腦健康，如阿爾茨海默病、抑鬱症等，屬於臨床方向，催生大量既有基礎科研又有藥物研發（包括新型治療手段）的方式。
@張闖：人工智能領域的底層突破和範式創新基本都來自腦科學認知的革命。「一體兩翼」或科學本身，實際上是連貫甚至是系統性的過程。
從專業或發展角度來講，如現在談到最多的芯片，傳統的CPU基本上可以國內能自主生產，但是下一個賽道是有AI能力的專用型芯片，在這方面，其實未來的發展、就業、市場都有很廣闊的空間。
面向就業：如何規劃
@陳光：兩位老師談談目前有哪些就業方向或職位，以及與未來職業規劃相關的發展。
@張闖：就業面很廣，一方面算法工程師，主要參與基礎性的算法研究，甚至在大模型到來時需要做工程化的應用。另一方面，若可以形成對基礎的框架和端到端系統的理解，可以從事規劃、產品設計等前端研究。
@張洳源：因為本科缺乏專門的專業，所以從事腦科學的人基本都是碩士或博士畢業。一方面從事神經生物學方向，大部分在藥廠做研發。另一方面，對人的研究，比如醫學影像、醫療器械公司（尤其是腦影像）、醫院、高校科研機構的科研崗。
任何單一的技能都不太能滿足社會需求，現在需要複合技能人才。
@陳光：除了從核心延展出的一些專業領域的職位外，還有在已有的職業基礎上，面向應用端再去完善、應用的工作也越來越多。兩位對此有什麼想法？
@張闖：現在人工智能是工程化、應用化強賦能的狀態，人工智能未來成為基礎設施之後，需要更多能駕馭基礎設施的人。
已經就緒的模型、框架如何實現端到端的解決方案，甚至能夠提出應用的模式，在未來都有急需的場景。在這個過程中，我覺得大家可以在專業選擇或求學過程中，充分利用互聯網時代的優勢，無論選擇什麼樣的專業，都可以在網上找一些比較成熟的課程或專業，補充自己在不同領域的專長。
@張洳源：我覺得人工智能的研究並不需要那麼多人。最關鍵的是人工智能作為一個基礎學科怎麼去給其他領域賦能。
AI+X是教育部最近幾年新批的本科專業，以上海交大為例，本科專業AI+金融，入學後既學習金融知識，也學習AI知識，我覺得家長可以考慮這件事。
更重要的是，像張老師所言，現在是信息大爆的時代，只要感興趣就可以補充自己專業知識的短板，成為複合型人才是重要的。
@陳光：腦科學和人工智能領域的發展趨勢是怎樣的？
@張洳源：長期來看，遵循以下發展：
更微觀的角度，一定會聚焦到更精準、微觀、細緻、高效的策略和觀測人腦活動。描述任何一個東西，觀測是第一步，類似於望遠鏡研究天文，工具決定了你能看多久。
更宏觀的角度，有很多腦科學的知識，但缺乏如何轉化到宏觀大規模。如解決心理健康，除了傳統藥物，還有新的手段。比如EmoGPT，就是大規模利用互聯網技術，用GPT陪患者聊天治病，就是更宏觀尺度的應用。
@張闖：從未來的發展趨勢或方向來看，毋庸置疑人工智能已經進入大模型時代，甚至今天又到了一個轉折點。2013年，深度學習是一個起點，10年之後，2023年，ChatGPT之後形成的各個領域的大模型是未來很重要的發展模型。大模型如何和傳統領域相結合，快速形成人工智能的賦能，是很重要的。
在無人駕駛等應用領域，AI的底層芯片（比如專用、通用芯片）的繼續研發和製造呈現井噴式發展。從感知到認知能力的結合，類似於大模型融匯具身智能，未來有很多看點。莘莘學子如果能堅守10年，一定會成為人類社會進步發展最前沿的主力軍。。
@陳光：就畢業生而言，哪些關鍵的技能和素質對將來的專業發展或學習是最重要的。請給大家一些建議。
@張闖：
1.良好的學習習慣。從某種意義上說，未來會存在超越人本身的智慧能力，越是這樣，保持學習習慣，學會學習，是非常重要、內核的能力。高考之後才是追尋自我的起點，學會學習、終身學習，是對抗人工智能快速替代人的重要抓手。
2.良好的共情能力、團隊社交能力等。這些能力在未來會變得極為稀缺，越是這樣越要開放一些，與同伴變成合作夥伴。
3.科技向善。未來無論在哪個領域，人都會變得渺小，尤其大模型的到來是雙刃劍，科技向善其實是人更底層得精神追求和境界。
無論將來做什麼，走多遠，都希望大家把這幾點變成自己的核心競爭力。
@張洳源：
1.持續學習。高考不是終點，未來還有很多的坎需要不斷地學習去突破。
2.獨立思考。自己要做什麼還是要保持清醒的頭腦和獨立思考，不要過分的人云亦云。只有保持獨立思考，才能非常明白自己能夠幹什麼。
@陳光：最後想請兩位老師給大家一些建議和鼓勵，在大家職業生涯裡面應該考慮哪些因素，怎麼樣能夠有一個更好的未來？
@張洳源：高考確實是人生的一個節點，每個人都會有或美好或不美好的回憶，其實回頭再看都不是那麼重要。無論考的好壞，只是一個過程。未來的路都很長，不要爭這一朝一夕。既然高考已經結束了，就好好填志願，面對自己的大學生活、未來的人生。未來沒有統一標準，雖然高考分數是一個標準，往後沒有統一的標準，每個人要追求百花齊放，追求自己感興趣的東西。
@張闖：其實從某種意義上來講，在未來尋找自己的熱愛，比什麼都重要。雖然熱愛很短暫，學會堅持、保持長期的思維才能真正讓每一位成為出彩的人生贏家。
@陳光：我們相信腦科學和人工智能的迅猛發展會帶來無限的新機遇，儘管這兩個領域有非常多的挑戰，但是對於熱愛創新和探索的同學們，這些領域將成為展現自己理想的舞台。正如剛才兩位老師所講，不斷學習和提升自己的技能，保持好奇心和創造力，努力成為這個時代的領軍人才。讓我們一起探索腦科學和人工智能的無限可能，開啟屬於我們更屬於你們的未來！-(文:追問NextQuestion*主持:陳光/鈦媒體)
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