大型語(yǔ)言模型的競(jìng)賽正在全球范圍內(nèi)愈演愈烈。5月10日，谷歌在開發(fā)者大會(huì)上發(fā)布了大型語(yǔ)言模型的更新版本PaLM 2，并稱在某些任務(wù)上已經(jīng)超越了目前領(lǐng)先的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。

OpenAI的聊天機(jī)器人ChatGPT的推出也帶動(dòng)國(guó)內(nèi)相關(guān)領(lǐng)域的發(fā)展。李彥宏、李開復(fù)、王慧文等科技大佬爭(zhēng)相高調(diào)入局。日前，天橋腦科學(xué)研究院（TCCI）總部發(fā)布推文，全球招募計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、數(shù)學(xué)或相關(guān)領(lǐng)域的優(yōu)秀人才，尤其是具有大型語(yǔ)言模型經(jīng)驗(yàn)的 AI 科學(xué)家以及 NLP （自然語(yǔ)言處理）算法工程師。

(資料圖片僅供參考)

TCCI創(chuàng)始人陳天橋近期透露，他一直非常重視用AI技術(shù)助力腦科學(xué)研究。據(jù)相關(guān)人士向第一財(cái)經(jīng)記者透露，陳天橋“每天花好幾個(gè)小時(shí)與ChatGPT聊天，邀約了幾十位全球頂級(jí)人工智能科學(xué)家暢談”。

“陳天橋?qū)θ乱淮鶤I技術(shù)的橫空出世感到非常興奮，在內(nèi)部明確指出，AI能力厚積薄發(fā)現(xiàn)在遇到了最好時(shí)機(jī)，必須全力以赴。”相關(guān)人士告訴第一財(cái)經(jīng)記者。

第一財(cái)經(jīng)記者了解到，天橋研究院已經(jīng)在人工智能領(lǐng)域布局多年。今年2月，陳天橋在中國(guó)研究員年會(huì)上提出了進(jìn)一步支持腦科學(xué)研究的戰(zhàn)略，并強(qiáng)調(diào)“抓住人工智能的歷史機(jī)遇”。

他還表示，希望通過(guò)AI來(lái)助力腦科學(xué)研究，把精神疾病的根源弄清楚。為此，陳天橋也在中國(guó)積極招募人才。“中國(guó)在人工智能領(lǐng)域有很多頂尖人才，有的被自動(dòng)駕駛等行業(yè)高薪挖走，有的還在高校默默無(wú)聞做研究，我們希望能找到他們，邀請(qǐng)他們加入腦科學(xué)研究中。”他在早些時(shí)候接受第一財(cái)經(jīng)記者采訪時(shí)表示。

陳天橋還表示，天橋研究院將以資助的身份，讓科學(xué)家們放開手腳去鉆研一些重磅的開放研究課題。

第一財(cái)經(jīng)記者梳理公開報(bào)道信息發(fā)現(xiàn)，近年來(lái)，陳天橋已在人工智能助力腦科學(xué)領(lǐng)域做出諸多布局，而腦疾病是其中主要突破口。

例如，2020年，TCCI與上海華山醫(yī)院合作成立的應(yīng)用神經(jīng)技術(shù)前沿實(shí)驗(yàn)室投入使用，該實(shí)驗(yàn)室去年引進(jìn)美國(guó)知名科學(xué)家Gerwin Schalk教授擔(dān)任中國(guó)全職主任。

第一財(cái)經(jīng)記者獲悉，上述實(shí)驗(yàn)室已經(jīng)完成人類自適應(yīng)性神經(jīng)調(diào)控系統(tǒng)的基礎(chǔ)平臺(tái)建設(shè)工作，并通過(guò)開放的數(shù)據(jù)集成軟硬件平臺(tái)，幫助研究團(tuán)隊(duì)通過(guò)神經(jīng)調(diào)控技術(shù)，研究治療阿爾茨海默、癲癇等神經(jīng)性疾病。

此外，該實(shí)驗(yàn)室還與電子科大、華山醫(yī)院合作的家用可穿戴智能腦電監(jiān)測(cè)設(shè)備研發(fā)以及基于該技術(shù)的睡眠調(diào)控技術(shù)，與浙江大學(xué)合作的眼動(dòng)追蹤技術(shù)評(píng)估精神健康都取得了重大階段性成果。

TCCI還與騰訊游戲合作開發(fā)了面向全年齡段用戶的認(rèn)知訓(xùn)練游戲《巴甫洛夫很忙》，數(shù)字化行為篩查抑郁癥等項(xiàng)目也在積極籌備中。

業(yè)內(nèi)人士相信，類似GPT這樣的全新一代的AI大模型將在腦科學(xué)研究領(lǐng)域更有用武之地。“這一超級(jí)外腦甚至能以旁觀者的視角，突破長(zhǎng)期以來(lái)人腦研究人腦的主觀性障礙，取得革命性的進(jìn)展。”一位神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域?qū)＜腋嬖V第一財(cái)經(jīng)記者。

上述人士還稱，陳天橋雖然在這一領(lǐng)域有明顯的先發(fā)優(yōu)勢(shì)，但是仍然面臨諸多挑戰(zhàn)，比如究竟用什么樣的腦科學(xué)數(shù)據(jù)集和模型來(lái)訓(xùn)練AI極具挑戰(zhàn)性，熟悉腦科學(xué)和人工智能、大數(shù)據(jù)交叉領(lǐng)域的復(fù)合型人才奇缺也是一個(gè)重大瓶頸。

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