我们最新的人工智能任务:绘制人类大脑图谱
通过 Google 最新的神经科学 AI Quests 课程“Polar Peaks”学习 AI 素养。

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我们最新的人工智能任务:绘制人类大脑图谱
今天,我们将推出人工智能任务系列中的第三个任务“极地峰”,该任务由 Google Research 和斯坦福学习加速器创建,旨在向学生传授人工智能的工作原理以及如何负责任地使用它。 AI Quests 邀请 11 至 14 岁的学生扮演 Google 研究人员的角色,解决人类面临的一些最大挑战。
迄今为止,已完成超过 400,000 个任务,并已本地化为 10 种语言。除了新任务之外,我们还发布了教师培训模块。
极地山峰:绘制人类大脑地图的旅程
在前两个任务中,学生们受 Google 研究的洪水预报计划和糖尿病视网膜病变筛查人工智能模型的启发,解决洪水预报和眼部疾病检测问题。我们最新的任务“极地峰”让学生们前往神经科学的前沿,了解人工智能如何加速科学研究。
在游戏中导师的指导下,学生扫描并绘制大脑中的神经元图,以更好地了解游戏角色的记忆丧失情况。他们完成数据清理和模型测试等任务,亲身了解到人工智能需要仔细的人类监督和批判性思维。
这一探索的灵感来自我们十多年来对连接组学的研究:绘制大脑中神经网络的科学。完成任务后,学生们将听到两位研究人员讲述我们在现实世界中取得的突破,包括最近绘制的完整果蝇大脑图谱,这是迄今为止按神经元数量计算的最大大脑图谱。
培训模块:人工智能素养教学工具
教师在将任务变为现实并将其融入现有课堂课程方面发挥着关键作用。我们正在推出新的专用教师培训模块,以帮助教育工作者强化关键的人工智能素养概念,并使用人工智能任务进行学习和讨论。这些都是在 Google AI Educator 系列中推出的。任务 #1 和 #2 的模块可在此处访问。任务 #3 的培训模块将于下个月推出。
今年早些时候,AI Quests 荣获 2026 年人工智能教育、学习和培训威比奖,以及 ETIH 创新奖最佳全球 K-12 学习解决方案。我们将继续与教育工作者和合作伙伴合作,在本学年为更多教室带来更多任务。
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Our newest AI Quest: Mapping the human brain
Learn AI literacy via Google’s latest AI Quests lesson on neuroscience, “Polar Peaks.”
Our newest AI Quest: Mapping the human brain
Today, we’re launching “Polar Peaks”, our third quest in the AI Quests series, created by Google Research and the Stanford Accelerator for Learning to teach students how AI works and how to use it responsibly. AI Quests invites students ages 11 to 14 to step into the shoes of Google researchers to tackle some of humanity’s biggest challenges.
More than 400,000 quests have been completed to date, localized to 10 languages. Alongside the new quest, we’re also releasing training modules for teachers.
Polar Peaks: A journey to map the human brain
In the first two quests, students tackle flood forecasting and eye disease detection, inspired by Google Research’s Flood Forecasting initiative and AI model for diabetic retinopathy screening. Our newest quest, “Polar Peaks,” has students travel to the frontiers of neuroscience and see how AI can speed up scientific research.
With the guidance of in-game mentors, students scan and map the neurons in the brain to better understand the game character’s memory loss. They complete tasks like data cleaning and model testing, learning firsthand that AI requires careful human oversight and critical thinking.
