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| 整座大楼唯一不做实验的整座做实注北大教授:30年专注一个课题 |
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文|《中国科学报》记者孙滔
在北京大学吕志和楼(生命科学科研楼),多数实验室里尽是大楼肉眼可见的物理实体:高灵敏度的显微镜、精密的唯不网多通道电极、小鼠行为箱,教授以及此起彼伏的年专仪器蜂鸣。
唯独404室是课题科学91网站动漫版个例外。
推开门,新闻里面没有试管架,整座做实注也没有生物样本冰柜,大楼只有一架架书籍。唯不网疫情期间,教授吴思一口气搬来17本数学书,年专涵盖微分几何、课题科学信息论、新闻群论等领域。整座做实注
“我是整个吕志和楼,甚至当年在中国科学院神经科学研究所(以下简称神经所)里,唯一一个纯做理论、完全不做实验的人。”57岁的北京大学心理与认知科学学院教授吴思说。在高度依赖实证数据的脑科学界,这个角色曾被戏称为“纸上谈兵”。
这些年,他常被认为在做某种数学游戏。他押注了20多年的那套数学模型,直到最近几年才迎来实验证据的印证。
这位理论物理学博士出身的计算神经科学家,从未被既有的勒勒片学科边界束缚。他想弄清那个困扰了他数十年的核心问题:大脑究竟如何产生智能。

吴思
贴满纸条的墙
吴思的学术轨迹极具跨越性。
从北京师范大学获得理论物理博士学位起步,他先后在香港科技大学、比利时林堡大学、日本理化学研究所、英国谢菲尔德大学与萨塞克斯大学任职;2008年回国进入神经所,此后又先后任教于北京师范大学与北京大学,甚至在北京大学期间,他从最初入职的信息科学技术学院转到了目前的心理与认知科学学院工作。30年间,他换过近10个工作单位,足迹遍布欧亚大陆。
在外人看来,这是一段频繁跨界,颇为折腾的历程,吴思却不以为意:“其实根本没转。30多年来,我关心的核心问题从未改变。改变的只是解决它的路径,我一直在为解构大脑寻找合适的研究手段。”
关键的转折发生在1993年前后。当时正值读博后期,吴思在中国科学院生物物理所图书馆的一本国外科技期刊上,首次读到了关于人工智能的介绍。
“一下子眼前一亮。”30年后再回想,兽兽门翟凌完整原版视频在线观看吴思依然眼神发亮:“如果能用物理和数学的严谨逻辑,去解构大脑如何产生思想与智能,那将是何等壮丽的事情。”
博士毕业那年,香港科技大学物理系招聘从事人工神经网络研究的博士后。吴思几乎没有犹豫,背上行囊南下。
这一步在当时并不明智。上世纪90年代中期,人工智能正处于低谷。早期神经网络曾被寄予厚望,却没有迅速形成令人信服的应用,研究热度随之下降。吴思说,那时在简历里直接写“人工智能”,别人甚至会觉得你像个“骗子”。
现实的考验接踵而至。
在内地上学时,课题组近10人共用一台简陋的台式机,学生每周按小时分配机时。到了香港,吴思直接面对全英文的科研环境、从未接触过的Unix工作站系统、复杂的C语言编程以及频繁的代码调试。
这位习惯了纸笔推导公式的物理学博士,展现出了极为务实与执着的韧劲。
他把遇到的蜜桃桃每一个系统指令、常用代码和调试技巧,工工整整记录在黄色便利贴上,从电脑屏幕边缘一路贴满墙壁。不懂就问,学会一条记一张,贴上去。两三个月后,半面墙贴满了纸条,各项操作也已熟练于心。随后,他将纸条一张张撕下,墙面恢复了原样。
后来前往日本理化学研究所脑科学研究中心(BSI),进入人工智能领域领军人甘利俊一(Shun-ichi Amari)教授的实验室时,类似的压力再次显现。
甘利俊一的团队汇聚了来自全球顶尖机构数理功底扎实的学者。讨论班上,初来乍到的吴思感到不小的差距:“那段时间非常焦虑,常常在实验室忙到深夜。我反复思考,这究竟是知识储备的差距,还是天赋的差异。”
他选择延续此前咬牙坚持的节奏。大半年后,对甘利俊一交办的课题,吴思成为组里推进最快、最具执行力的男生和女生差差差的视频在线观看人。

吴思课题组和甘利俊一教授合照
“唯一不做实验的人”
离开日本后,吴思赴英国任教8年,先后就职于谢菲尔德大学计算机系和萨塞克斯大学信息工程系。
随着时间推移,他的困惑也日益显现:“在纯计算机系的环境里做脑科学,久而久之有一种脱离实际的虚无感。你以为自己在做脑科学,实际上是在做数学。研究了很长时间,神经科学领域的人并不认同,认为这只是数学游戏。”
2008年,吴思决定回国全职加盟神经所,担任神经信息处理课题组组长。
那是一个以电生理学、分子神经生物学和动物行为学为主导的研究机构。作为全所唯一纯做理论与数学模型的课题组长,吴思的定位显得十分特殊。
但他适应了这种环境。他积极参加学术报告会,参与实验室讨论,深入了解数据的产生过程与实验的局限性。“要做计算神经科学,必须置身于真实的神经科学环境中。”他说。
在神经所期间,吴思继续将主要精力投到一个相对冷门的方向——连续吸引子神经网络(CANN),这是他从日本开始就押注了一生的研究方向。
这个概念看似抽象,但在现实中很常见:第一次在线上见到一个人,下一次线下见面,对方换了衣服、发型也变了,你仍可能一眼认出来。输入变了,人脑却能恢复出相对稳定的“这个人”。
吴思解释,这正是大脑神经网络工作原理的核心所在。连续吸引子神经网络试图描述这种机制:神经元相互连接与影响,网络从不同初始状态出发,最终收敛至某个稳定状态,犹如水流汇入低洼处。这一状态可对应一段记忆、一项判断或一个特定对象。
他与甘利俊一、王国彝(K. Y. Michael Wong)共同提出了WAW模型,并开发了专用的动力学分析工具——投影算法。
这是一场长达近30年的沉淀。
“常年得不到主流认可。”谈及这段经历,吴思十分平静,“能发表在优质期刊是因为理论模型推导严密。”
吴思常常被同行投以审视甚至怀疑的目光:“模型是挺漂亮,但如何证明真实的大脑确实是这样运行的?”
在很长一段时间里,关于连续吸引子的论文发表艰难,引用较少,但吴思始终保持定力。他非常佩服低谷期的杰弗里·辛顿(Geoffrey Hinton):“辛顿最困难时,研究方向长期处于边缘地位,被领域内绝大多数人放弃。相比之下,我的环境好得多。”
转机在数年后悄然降临。老鼠内嗅皮层空间表征的研究为该理论提供了重要实验证据,研究人员也在果蝇连接组数据中观察到了类似的结构。
令人振奋的是,部分循环神经网络在完成工作记忆等认知任务训练后,自主演化出了连续吸引子结构。“那并非人工设计的结果。”吴思说。
如今,吴思仍期待一个更大的突破:找到一个像AlphaGo那样的应用,让人们看到这类模型的价值。
“我得拿出东西来。”他说,“只有拿出东西,别人才会认真读你的数学部分。”

吴思在作报告
一生一题
从理论物理跨界的吴思,身上始终保留着一种物理学家式的“大一统野心”。
在他看来,当下的脑科学正处于突破的前夜——类似于17世纪牛顿力学建立前夕,或是20世纪初广义相对论诞生的时期。
“现在的神经科学,实验做得很精细,积累了天文数字级别的数据,但绝大多数研究仍停留在碎片化的经验归纳上。”吴思说,“你测了一个脑区,他记录了一组神经元,大家各说各话。”
建立脑科学的系统性理论,核心瓶颈在于缺乏有效的工具。
为此,吴思作出了两个重要决定。
第一个,是下场造底层轮子,搭建底层基础设施。吴思团队完全自主开发了一套兼具生物机理仿真与类脑机器学习的通用计算平台——BrainPy,并将其开源供全球计算神经科学界共享。
面对考核压力,花几年时间去打磨一套既不能立即换来顶刊论文又极其消耗心力的开源软件,在许多实用主义者眼里近乎“不智”,但吴思坚持认为这是理论学者的天职。
第二个,借鉴人工智能大模型经验,构建脑工作理论的大模型。为了提升理论素养,他重新系统性研读了数十本数学著作,涵盖信息几何、现代拓扑学、微分流形以及近世代数与群论等领域。遇到复杂的推导细节,他甚至会主动向比自己小30岁的博士生请教。
这也就解释了他为何在疫情期间买回搬来17本数学书。
面对大模型的快速发展,吴思保持着客观与冷静。
十多年前,如果让他为人工智能最难突破的能力排序,语言会排在前面。在他的理解中,语言曾经像人工智能领域的“皇冠”。它依赖语境、隐喻、长期学习,也包含大量关于世界的经验。
让他意外的是,这项能力却率先被语言大模型突破了。
但他并不认为这就等同于完整的人类智能。人类每天习以为常的许多能力,机器依然难以掌握。
“即便是刚刚学会爬行的一岁婴儿,在移动、抓取物体、理解物理因果关系的互动过程中所建立的世界模型,也异常复杂高效,而这才是通用智能的关键基石。”
吴思选择继续深耕自己的领域。对于长期形成的科研节奏,他早已习惯。近年来,其团队的研究成果逐步涌现,仅在今年上半年,团队就在Nature、Nature Communications及国际机器学习顶会(ICML)等平台发表了多项研究成果。
“一个人一辈子能做的事情非常有限。”吴思说,“我很幸运,30多年前就找到了值得专注一生的课题——以连续吸引子网络为基础,解密大脑的工作原理。既然确定了方向,走下去便是。”
*文中图片为均受访者提供
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周杰伦真人秀《周游记》将上线,酷狗音乐特设打call专区
3月21晚22点,众人期待的周杰伦内地综艺首秀《周游记》终于要开播了!在先导预告中,杰伦凭空变出扑克牌帅气炫技,称要“和朋友们来一场说走就走的旅行”,并且旅行全程无脚本,充满爆笑刺激满满。

《周游记》每一期节目都将带大家重温一首Jay式情歌,作为官方合作平台,酷狗音乐也开放了评论区供观众们为歌曲打CALL,更可以畅所欲言,写下自己和歌曲的故事。当评论数达到一定数量,便能解锁【开机闪屏】【微博战报】【公众号战报】【乐库banner】【精选专题】等酷狗独家资源福利。参与评论,更有机会成为“幸运星”获得酷狗耳机一副。

作为“J式旅行”的发起人,周杰伦当然是全程参与节目录制,而且他将重拾主持人身份,邀请巨星好友作为嘉宾一起探险。据悉,刘德华、谢霆锋、林俊杰、萧敬腾等大咖都会在节目中现身,嘉宾阵容相当豪华。固定嘉宾则是跟周杰伦有着数十年交情的御用化妆师杜国璋、魔术师陈冠霖,以及曾登上《美国达人秀》的中国台湾魔术师蔡威泽,不知杰伦的日常是否会被老友疯狂揭秘呢?

“一首歌,一座城,一个故事”的魔幻之旅即将开启,被歌手耽误的魔术师杰伦马上就要去往8个国际城市景点,在旅途中上演魔术好戏。首期节目邀请了“行走的CD”林俊杰一起探险,双J又双叒叕合体,两大音乐才子实在令人太期待!

第一期节目选在了林俊杰的家乡新加坡,JJ作为东道主,将要化身导游带领周杰伦来一场刺激难忘的新加坡之旅。杰伦更是没闲着,不仅将表演一场令林俊杰“傻眼”的魔术,而且还教育林俊杰要《听妈妈的话》,不知会以什么方式呈现呢?据爆料,除了首期的新加坡篇《听妈妈的话》,后续还有巴黎篇《告白气球》、富士山篇《最长的电影》等等,每首都是传唱度极高的J式情歌,让我们拭目以待。

浪漫又刺激的《周游记》将从3月21日起每周六晚播出,疫情期间就跟着杰伦一起“云旅游”,让杰伦带着你看世界。记得登陆酷狗音乐综艺专区,为杰伦的打CALL!
遇“消防人员”推销产品 请举报!8种诈骗手段须警惕
原标题:遇“消防人员”推销产品 请举报!8种诈骗手段须警惕
消防部门从不推销物品,从不承揽消防工程、推销消防器材或开展有偿消防培训
海峡网5月16日讯(泉州网记者 傅恒 通讯员 陈俊达 许振塔 文/图)近日,有市民收到一些短信和电话,不法分子冒充消防部门领导,以承接营房维修改造、购置消防服饰和装备等名义向社会单位或个人骗取定金。泉州消防郑重声明,消防部门从不以任何名义推销书籍、资料等物品,从不承揽消防工程、推销消防器材,从不开展有偿消防培训,市民朋友一旦接到此类诈骗电话或短信,请立即与消防支队或当地消防大队联系,或拨打110报警。

骗子冒充消防发短信


在这些诈骗电话中,有冒充领导要求单位采购服饰的:“你好,我是消防支队××领导,根据工作需要,请贵单位到××单位采购消防服饰。”有承接营房维修改造的,短信上这样写道:“××你好,我是消防支队的××,我队训练场改造,要铺水泥地面,我认识的施工队赶工期,你的人脉广些,看能不能给我找个能包工包料施工的。如果有的话,请让老板及时与我联系,因为具体情况领导还等我汇报,后情有补,有时间咱们一起坐坐。”还有骗子直接发来短信称:“我是消防大队教导员××,方便时回个电话,谢谢。”以此来进行诈骗,表示可以代办消防手续等。
泉州市消防支队相关负责人介绍,消防诈骗惯用8种手段:
一、劣质产品 高价推销
一些不法分子出版、盗版了各类消防书籍、图册和音像制品等,以诈骗手段高价推销这些劣质产品。
二、假装检查 收取罚款
不法分子制作可信度强、仿真度高的假证件、假文件,冒充执法人员对单位或场所强行检查,再以场所存在火灾隐患为由,进行“高额罚款”。
三、上门检查 强行推销
伪造并向单位发布“紧急通知”或通过打电话、发短信等形式,对单位进行消防检查,并强制收取资料费、培训费,组织消防培训进行诈骗。
四、发布通知 骗培训费
向单位传真带有消防部门公章的紧急通知文件,要求全市范围内的企业单位进行新的消防安全条例培训,并将培训费存入私人银行账号。
五、免费培训 推销器材
联系单位免费参加消防安全知识讲座,然后拿出一些假冒伪劣或价格高昂的灭火器、防烟面具等器材进行推销牟利。
六、“便衣督察” 上门恐吓
假冒上级消防执法人员,自称“便衣督察”,以恐吓、威胁举报等手段推销消防产品、承接消防工程。
七、电话威胁 推销器材
不法分子自称是消防部门工作人员,强行向各企事业单位推销培训书籍及消防器材,一旦企业提出异议,他们则以消防审批、验收不合格等理由相威胁,迫使被害人就范。
八、假装采购 收取回扣
号称部队有一批物品需要代购或有工程可以承包,以此要求各企事业单位垫付货款、工程款,或者要求从中获取回扣。
2026-09-29 11:55:175分钟阅读阅读 6319
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| 整座大楼唯一不做实验的整座做实注北大教授:30年专注一个课题 |
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文|《中国科学报》记者孙滔
在北京大学吕志和楼(生命科学科研楼),多数实验室里尽是大楼肉眼可见的物理实体:高灵敏度的显微镜、精密的唯不网多通道电极、小鼠行为箱,教授以及此起彼伏的年专仪器蜂鸣。
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“我是整个吕志和楼,甚至当年在中国科学院神经科学研究所(以下简称神经所)里,唯一一个纯做理论、完全不做实验的人。”57岁的北京大学心理与认知科学学院教授吴思说。在高度依赖实证数据的脑科学界,这个角色曾被戏称为“纸上谈兵”。
这些年,他常被认为在做某种数学游戏。他押注了20多年的那套数学模型,直到最近几年才迎来实验证据的印证。
这位理论物理学博士出身的计算神经科学家,从未被既有的勒勒片学科边界束缚。他想弄清那个困扰了他数十年的核心问题:大脑究竟如何产生智能。

吴思
贴满纸条的墙
吴思的学术轨迹极具跨越性。
从北京师范大学获得理论物理博士学位起步,他先后在香港科技大学、比利时林堡大学、日本理化学研究所、英国谢菲尔德大学与萨塞克斯大学任职;2008年回国进入神经所,此后又先后任教于北京师范大学与北京大学,甚至在北京大学期间,他从最初入职的信息科学技术学院转到了目前的心理与认知科学学院工作。30年间,他换过近10个工作单位,足迹遍布欧亚大陆。
在外人看来,这是一段频繁跨界,颇为折腾的历程,吴思却不以为意:“其实根本没转。30多年来,我关心的核心问题从未改变。改变的只是解决它的路径,我一直在为解构大脑寻找合适的研究手段。”
关键的转折发生在1993年前后。当时正值读博后期,吴思在中国科学院生物物理所图书馆的一本国外科技期刊上,首次读到了关于人工智能的介绍。
“一下子眼前一亮。”30年后再回想,兽兽门翟凌完整原版视频在线观看吴思依然眼神发亮:“如果能用物理和数学的严谨逻辑,去解构大脑如何产生思想与智能,那将是何等壮丽的事情。”
博士毕业那年,香港科技大学物理系招聘从事人工神经网络研究的博士后。吴思几乎没有犹豫,背上行囊南下。
这一步在当时并不明智。上世纪90年代中期,人工智能正处于低谷。早期神经网络曾被寄予厚望,却没有迅速形成令人信服的应用,研究热度随之下降。吴思说,那时在简历里直接写“人工智能”,别人甚至会觉得你像个“骗子”。
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在内地上学时,课题组近10人共用一台简陋的台式机,学生每周按小时分配机时。到了香港,吴思直接面对全英文的科研环境、从未接触过的Unix工作站系统、复杂的C语言编程以及频繁的代码调试。
这位习惯了纸笔推导公式的物理学博士,展现出了极为务实与执着的韧劲。
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甘利俊一的团队汇聚了来自全球顶尖机构数理功底扎实的学者。讨论班上,初来乍到的吴思感到不小的差距:“那段时间非常焦虑,常常在实验室忙到深夜。我反复思考,这究竟是知识储备的差距,还是天赋的差异。”
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吴思课题组和甘利俊一教授合照
“唯一不做实验的人”
离开日本后,吴思赴英国任教8年,先后就职于谢菲尔德大学计算机系和萨塞克斯大学信息工程系。
随着时间推移,他的困惑也日益显现:“在纯计算机系的环境里做脑科学,久而久之有一种脱离实际的虚无感。你以为自己在做脑科学,实际上是在做数学。研究了很长时间,神经科学领域的人并不认同,认为这只是数学游戏。”
2008年,吴思决定回国全职加盟神经所,担任神经信息处理课题组组长。
那是一个以电生理学、分子神经生物学和动物行为学为主导的研究机构。作为全所唯一纯做理论与数学模型的课题组长,吴思的定位显得十分特殊。
但他适应了这种环境。他积极参加学术报告会,参与实验室讨论,深入了解数据的产生过程与实验的局限性。“要做计算神经科学,必须置身于真实的神经科学环境中。”他说。
在神经所期间,吴思继续将主要精力投到一个相对冷门的方向——连续吸引子神经网络(CANN),这是他从日本开始就押注了一生的研究方向。
这个概念看似抽象,但在现实中很常见:第一次在线上见到一个人,下一次线下见面,对方换了衣服、发型也变了,你仍可能一眼认出来。输入变了,人脑却能恢复出相对稳定的“这个人”。
吴思解释,这正是大脑神经网络工作原理的核心所在。连续吸引子神经网络试图描述这种机制:神经元相互连接与影响,网络从不同初始状态出发,最终收敛至某个稳定状态,犹如水流汇入低洼处。这一状态可对应一段记忆、一项判断或一个特定对象。
他与甘利俊一、王国彝(K. Y. Michael Wong)共同提出了WAW模型,并开发了专用的动力学分析工具——投影算法。
这是一场长达近30年的沉淀。
“常年得不到主流认可。”谈及这段经历,吴思十分平静,“能发表在优质期刊是因为理论模型推导严密。”
吴思常常被同行投以审视甚至怀疑的目光:“模型是挺漂亮,但如何证明真实的大脑确实是这样运行的?”
在很长一段时间里,关于连续吸引子的论文发表艰难,引用较少,但吴思始终保持定力。他非常佩服低谷期的杰弗里·辛顿(Geoffrey Hinton):“辛顿最困难时,研究方向长期处于边缘地位,被领域内绝大多数人放弃。相比之下,我的环境好得多。”
转机在数年后悄然降临。老鼠内嗅皮层空间表征的研究为该理论提供了重要实验证据,研究人员也在果蝇连接组数据中观察到了类似的结构。
令人振奋的是,部分循环神经网络在完成工作记忆等认知任务训练后,自主演化出了连续吸引子结构。“那并非人工设计的结果。”吴思说。
如今,吴思仍期待一个更大的突破:找到一个像AlphaGo那样的应用,让人们看到这类模型的价值。
“我得拿出东西来。”他说,“只有拿出东西,别人才会认真读你的数学部分。”

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一生一题
从理论物理跨界的吴思,身上始终保留着一种物理学家式的“大一统野心”。
在他看来,当下的脑科学正处于突破的前夜——类似于17世纪牛顿力学建立前夕,或是20世纪初广义相对论诞生的时期。
“现在的神经科学,实验做得很精细,积累了天文数字级别的数据,但绝大多数研究仍停留在碎片化的经验归纳上。”吴思说,“你测了一个脑区,他记录了一组神经元,大家各说各话。”
建立脑科学的系统性理论,核心瓶颈在于缺乏有效的工具。
为此,吴思作出了两个重要决定。
第一个,是下场造底层轮子,搭建底层基础设施。吴思团队完全自主开发了一套兼具生物机理仿真与类脑机器学习的通用计算平台——BrainPy,并将其开源供全球计算神经科学界共享。
面对考核压力,花几年时间去打磨一套既不能立即换来顶刊论文又极其消耗心力的开源软件,在许多实用主义者眼里近乎“不智”,但吴思坚持认为这是理论学者的天职。
第二个,借鉴人工智能大模型经验,构建脑工作理论的大模型。为了提升理论素养,他重新系统性研读了数十本数学著作,涵盖信息几何、现代拓扑学、微分流形以及近世代数与群论等领域。遇到复杂的推导细节,他甚至会主动向比自己小30岁的博士生请教。
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但他并不认为这就等同于完整的人类智能。人类每天习以为常的许多能力,机器依然难以掌握。
“即便是刚刚学会爬行的一岁婴儿,在移动、抓取物体、理解物理因果关系的互动过程中所建立的世界模型,也异常复杂高效,而这才是通用智能的关键基石。”
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