人脑计划未来究竟能否实现？

艾德·杨

多年以来，瑞士洛桑理工学院的神经科学家亨利·马克莱姆一直声称自己能够在10年之内在电脑中模拟出人类大脑。2013年1月23日，欧盟委员会让他对此进行证实。经过近两年的激烈竞争后，他雄心勃勃的人脑计划（HBP）打败其他几个同样宏伟的项目，获得了来自欧盟的高达10亿欧元的巨额资助。那么，等时候到了，他能兑现自己的许诺吗？有可能对人类颅骨里重1.4千克、包含860亿个神经元的大脑——

世界上最强大的电脑——进行电脑模拟吗？

这个项目引起了神经科学家的一致反对，尤其在科研经费相对拮据的当时，人们对人脑计划获得的巨额资助颇有微词。不过，这些争论对马克莱姆来说微不足道。人们最常提及的反对意见就是人脑太复杂，无法模拟，而且我们对大脑的了解还处于初级阶段。

早在20世纪50年代，神经科学家就已经建立了许多神经元电脑模型，但大多数人只是把这些细胞当作单个的抽象点。然而，马克莱姆有自己的想法。他想以神经元的本来面目构建模型，包括其复杂而精确的网络细节，以及充斥其中的活跃基因和电流活动;他要在离子通道层面对细胞进行模拟（离子通道是一种分子“阀门”，使神经元能够通过带电粒子进出细胞膜而产生电压）;他想再现细胞里开启和闭合的基因，还想模拟使神经元得以与周围进行交流的大约3000个突触。

艾琳·麦基尔南从事单个神经元计算机模型的设计，是这个“自下而上”构建人脑模型的方法的粉丝。“真正了解一个基本单位的运作并重新构建模型——我大致同意这种实验方法，”她说，“但是我对时间框架持有异议。马克莱姆说用10年时间我们就可以完全模拟大脑，我认为这不可能。”

光是构建单个神经元模型就已经够复杂了，简直可以称得上魔鬼任务。“对多数神经元，我们还不了解其离子通道的构成，也不知道它们如何协作来完成电流活动，以及它们在生长或受伤时将发生何种变化。”她说，“从另一个层面来讲，我们对神经元彼此间如何连接，或者如何生长、收缩及变化，更是知之甚少。”如果上升到更高一级的层面，我们知道的就更少得可怜了。

“当然，我们目前已经拥有的只是所需的极其微小的一部分。”马克莱姆说道。更糟的是，从成本、技术需要方面来说，通过实验构建出每个分子、细胞以及相关连接的模型是完全行不通的。但是，马克莱姆坚信，构建这样一个统一模型是整合知识的唯一途径，也是集中填补空白的开始。通过对知识的整合，我们可以凭借已知的去推测未知的，并将所有悬而未决的事物进行提炼，作为将来研究的新思路、新发现。

马克莱姆团队投入时间和精力最多的地方，是详细记录何种基因活跃于哪些神经元。神经元并不都是相同的，它们有多种类型，在大脑中扮演不同角色，激活不同基因。一旦马克莱姆掌握所有神经元的信息，即所谓的“单细胞转录组”，他就有信心推断出大脑不同部分的神经元构成，复制每个细胞的电活动，甚至模拟神经元突触的生长。他认为，“我们正在揭开支配大脑功能的生物学定律的神秘面纱”。

20多年来，马克莱姆的团队已经梳理出老鼠神经元的基本分布细节，并建立了一个被称为脑皮层柱的虚拟脑结构切片。目前，他们已经完成了100个这样的脑皮层柱模型，每个都含有大约1万个神经元——不及老鼠大脑神经元总数的2%，是人类大脑的0.001%。

来自布雷因公司的尤金·艾芝科维奇曾参与构建过一个包括1000亿个神经元的模型。他确信，我们有能力建造一个从解剖结构到连接方式都与真实大脑无异的网络模型，即便专家把它切开也不会发现任何不同。他说道：“这将类似于图灵测试（Turingtest，是人工智能领域内一种用于判断计算机是否具有人类思维能力的测试方法——译者注），用来检测大脑模型跟真实大脑的相似程度。”

无疑，那是一个极好的大脑模型，只不过是个空坛子里的死大脑。一个真正活着的大脑充满电脉动——从沿神经元线路传播的小规模电流，到横扫整片脑叶的大型电波。真正的大脑居于人体之中，且与周围环境存在互动。如果能模拟所有这些动态机制，又会冒出些什么来呢？学习能力、智力，还是意识？

“人们觉得，我想建立的这个神奇模型终有一天是要开口说话的，或者做些什么有趣的事情。”马克莱姆说，“对此我负有部分责任，因为在TED演讲的时间有限，我只能大而化之地讲一下。它到底能做什么倒在其次，因为我们不是在制造一个模仿人类行为的机器，只是将数据组织起来。”

加拿大安大略省滑铁卢大学的神经科学家克里斯·艾力史密斯对此表示担忧：“这项工程确实令人印象深刻，但或许会让公众陷入疑惑，搞不懂人们为什么要花费大量时间和精力去建造这样一个什么都做不了的东西。”马克莱姆的项目并非该研究领域的唯一尝试。2012年11月，IBM也推出了一款被称为“SyNAPSE”的大脑模拟程序，其中包括5300亿个神经元，由100万亿个突触连接在一起，能够做……其实做不了什么事情，它就是一个大型计算机，仍然得通过编程进行操作。艾力史密斯说：“马克莱姆可能会挑剔，说这些神经元还不够逼真。但是将无数神经元凑在一起，再依据生物学将它们凑合着连接起

来，同样不能越过这条鸿沟。”

艾力史密斯独辟蹊径，采取了完全不同的方法，将功能放在首位。2012年11月，他推出了一款名为“Spaun”的模型，只模拟了250万个神经元，却能够做出反应。它只模拟了单个神经元的生物学原理和连接方式，却通过我们对大脑构造的了解进行组织。这既是一个自上而下的模型，也是一个自下而上的模型，为可以做出反应的大脑模型设立了标杆。它可以识别和复制数列，进行简单的算术运算，还可以解决基本的推理问题。它甚至能够像我们一样犯错，比如，只能记住项目清单开始和结尾的几个名称。

然而，构建Spaun模型的目的也不是建立一个人造的大脑，它只是神经科学家的实验台，一个我们可以用来搞清楚大脑工作原理的平台。想知道X区域是否控制Y功能？做出来看看就知道了。如果将X区域破坏掉，Spaun的心智是否会受影响？试试就能知道。

这类实验在人脑计划那种自下而上的构造方式中是非常难实现的。即使那个模型能够显示出智慧之类的东西，想摸清它的来龙去脉也不是那么容易的，不是说你在模型的某个地方拧拧螺丝、转转旋钮，看看会发生什么那么简单。如果你试图了解大脑，而且也确实建造了一个相当不错的模型，那么，问题在于，你最终做出来的是……也不过是个大脑而已，而且是个相当复杂的大脑。

此外，艾芝科维奇指出，科技之力将很快超过大脑擅长的许多领域。他说：“我用计算器做运算比用大脑好得多，计算机的棋艺也比人好。”即便有朝一日大脑模型可以进步到完全模拟大脑的各种功能，但那时的其他科技将会做得更快更好，而且“这个课题也不再那么吸引人了”。

因此，模拟大脑本身并不是目标，而是达到某些目标的手段。它是将工具、专家与数据组合起来的一种手段，正如艾芝科维奇所说，“探索的过程才是最重要的”。