只有瞭解大腦，才能開發出更強的AI。
這是DeepMind創始人哈薩比斯的信念，他一直希望能借助神經科學突破AI的侷限性，並最終達成他所期望的通用人工智能。
他是這麼說的，也是這麼做的。
在AlphaGo之外，DeepMind最近的一系列研究，很多都與通過人工智能的方式來模仿大腦功能有關。
但知難行易。人工智能和神經科學兩個領域都非常龐大，有着各自不同的傳統，甚至有很多有很多自己的行話術語。
現在，有一個好消息。
MIT認知神經科學教授Nancy Kanwisher，放出了一大波本學期（2018年春季）MIT本科生課程人類大腦（The Human Brain）的視頻，課程代號MIT 9.11。
課程傳送門：https://nancysbraintalks.mit.edu/course/9-11-the-human-brain
有人評價說，學這門課，就像看《絕命毒師》一樣，停不下來。
打開人類大腦
顧名思義，這門課的核心是人類的大腦。據MIT介紹，9.11課程對人類心智的核心感知和認知能力做了綜述，並帶領學生思考這些能力是如何在大腦中部署的。
概括起來，課程主要研究了這樣兩個問題：
- 人類大腦的功能性組織是什麼樣的？它能細分成哪些帶有專門功能的獨立組件？每個組件負責幹什麼？
- 運用來自理論計算、行爲研究、fMRI、ERP、MEG等等方法得來的證據，來研究感知/認知的各個方面。
這麼說可能有點抽象，但是南希教授講得並不抽象，而是從兩個你熟悉的話題入手：臉盲和路癡。
除了對整個課程的介紹之外，已經放出來的視頻先是從臉盲（大誤）對人臉的感知入手，講解了認知神經科學中的各種研究方法，然後講到了從視網膜到大腦皮層的視覺感知過程，以及大腦的腹側視覺通路。
接下來，就進入了路癡時間，從大腦導航功能的基礎講起，到海馬旁區、柵格細胞和邊緣細胞的研究等等。
零基礎可用
對於這些課程視頻，和南希教授主頁上的其他視頻，她的自我評價都是「無需這個領域的任何專業背景，就可以理解」。
這門課程本身也不算難。MIT課程代號中的9，代表的是腦與認知科學系列，9.11在這系列中已經算是非常基礎的一門了，排在它前邊的更基礎課程，有心理科學概論、認知科學（也是個概論）以及跨界到生物學的分子&細胞神經科學、細胞神經生物學。
忽略生物學那兩門，跨越心理學和認知科學概論，直接學習人類大腦，也沒什麼問題。
更貼心的是，這些視頻顯然在課堂現場基礎上做了不少剪輯和優化。
視頻的長度長則20多分鐘，短則五六分鐘，不會苛求你像在學校一樣連聽1小時；畫面同時兼顧了老師、PPT和本節課程主題，甚至還提取了課上提到的相關文獻，如果你的屏幕夠大，看得會比使用13吋筆記本的小編更愉快。
南希教授講得相當深入淺出，我們聽了三節，除了部分專業詞彙需要準備好詞典之外，沒有遇到什麼障礙。
網友熱贊
在極客和創業者雲集的HackerNews上，網友們給出了熱情洋溢的讚美。
比如說本文開頭提到的「堪比《絕命毒師》」，給出如此高評價的那位網友還詳細地描述了課程的優點：
南希，你的風格里有一點我特別喜歡，就是你在課程中會時不時停下來教學生們這些結論中所隱含的科學方法、批判性思維、謙虛、開放等，也是整個科學事業中所需要的。
還有網友說：
已經看了4個小時了，還在看！
還有（和你們一樣）從機器學習領域跨界而來的網友評價說：
我們見到出現頻率非常高的一個評價是「hooked」——上癮。
不過，成癮性究竟如何，等你們發掘。
認知是否與生俱來？
這一系列課程的導師Nancy Kanwisher，1958年在美國出生，在MIT獲得學士和博士學位。此前她曾任教於哈佛和加州大學伯克利分校等。Kanwisher是美國國家科學院的院士、美國科學藝術研究院院士。
她是神經科學領域一位極具創新力和影響力的學者。爲了清晰地講授課程，Kanwisher還曾剃掉自己的頭髮，在頭皮上標出大腦各個功能區域。
今年四月，荷蘭皇家藝術與科學學院還把Heineken認知科學獎頒給Nancy Kanwisher，用以表彰她對人類大腦的細緻研究。
Nancy Kanwisher是第一個使用功能性磁共振成像（fMRI）來研究大腦功能組織的研究者之一，從精準定位了大腦的功能區域。
在一次TED演講中，她分享了一些研究進展，題目是《人類心理的神經元描繪》。我們也搬運一下這次演講，有中文字幕，全程無壓力。
TED-Nancy Kanwisher:人類思想的腦神經的肖像_騰訊視頻
在這次演講中，Kanwisher展示了她的研究，如何發現人腦中一塊特殊的區域，與人臉識別功能有關。
她還展示了一個實驗，用電流刺激人腦的這個區域，會影響人類的人臉識別能力，產生認知的偏差。
以及她還詳細展示了大腦各個位置的不同功能。
人類大腦一直是個戰場。
相關的爭論已經延續百年：我們的那些認知能力，到底是從遺傳中天然獲得，還是從成長環境中後天習得？
有研究表明，人類認臉的能力沒什麼特殊之處，可能只是早期經驗的反映，而不是特定的遺傳結果。
當然，各種研究還會一直髮展以及爭論下去。在吳恩達訪談LeCun的對話中，他們也提到了此前喬姆斯基和皮亞傑的辯論。
這本質上也是一場關於自然（先天）還是使然（後天）的辯論。喬姆斯基認爲語言是基於一套天賦的習得機制（語言器官），而皮亞傑認爲語言是後天練習的結果。
One More Thing
再一次，給出這門課程的傳送門。
https://nancysbraintalks.mit.edu/course/9-11-the-human-brain
開頭我們提到，DeepMind一直在搞AI與神經科學結合的研究。如果你還沒意識到，我們把部分研究列在這裏，供參考。
- DeepMind大突破！AI模擬大腦導航功能，學會像動物一樣「抄近路」| Nature論文
- DeepMind發Nature子刊：通過元強化學習重新理解多巴胺
- 大腦海馬體藏有學習本質的祕密，這是DeepMind新發現 | 附論文
- DeepMind新論文：用認知心理學方法打開深度學習的黑箱
- DeepMind兩篇新論文研究用神經網絡做關係推理，探索人類智慧核心
就醬~
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