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    歐盟“人腦計劃”未來能否實現(xiàn)?

    2013-09-06 03:44:40高廣文編譯
    世界科學 2013年4期
    關鍵詞:克拉姆離子通道科維奇

    高廣文/編譯

    ●今年1月,歐盟啟動的一項耗資10億歐元的人腦計劃(HBP)稱,欲在10年內重構人類大腦這一人體最復雜的器官。對此,支持者與批評者們各持己見。究竟誰才是正確的呢?

    多年以來,神經(jīng)學家亨利·馬克拉姆(Henry Markram)一直聲稱,十年之內他能通過計算機模擬人的大腦。通過前期論證與調研,今年1月23日,歐盟委員會為此決定啟動一項專門計劃——人腦計劃(Human Brain Project,HBP)。 HBP 是歐盟立項資助的兩大超級計劃之一,每項計劃的經(jīng)費資助達10億歐元之巨。

    “自下而上”

    一石激起千層浪,神經(jīng)學家們對此爭論不休,其中包括對HBP獲得的巨額經(jīng)費資助。這些爭論對于馬克拉姆來說毫發(fā)無損,唯一得出的結論就是人腦的功能和結構過于復雜,似難以模擬,況且我們對人腦的了解仍少得可憐。

    馬克拉姆有他自己的想法。早在上世紀50年代,神經(jīng)學家們就已建立了神經(jīng)元細胞的計算機模擬,但絕大多數(shù)人把這些神經(jīng)元細胞當做單一、分散的節(jié)點對待。馬克拉姆聲稱,他想要按照這些細胞的本來面目進行構建——那將是異??b密的神經(jīng)網(wǎng)絡,遍布著活躍的神經(jīng)元和電活動。通過“自下而上”的路徑,馬克拉姆首先想在離子通道的水平進行構建。離子通道是一種分子“閥門”,它可以通過帶電粒子進出細胞膜以此產(chǎn)生電位。他因此希望模擬出3 000個左右的神經(jīng)突觸——一種相鄰神經(jīng)元之間聯(lián)系溝通的結構。

    艾琳·麥基爾南(Erin McKiernan)是從事單個神經(jīng)元的計算機模型的設計者,也是“自下而上”構建人腦模型方法的擁躉。她說:“我非常理解從細胞層面開始構建人腦的想法。原則上我同意馬克拉姆的實驗方法,但對該計劃在十年內達到目標的可能性,我覺得時間如此之短這不大可能?!?/p>

    即便當麥基爾南構建單個神經(jīng)元的模型時,也是一項異常艱難的工作。“對于許多神經(jīng)元,我們不了解其中各種離子通道的構成,也無法知道它們如何協(xié)同工作產(chǎn)生電活動的,以及它們在發(fā)育或受傷時是如何發(fā)生變化的,”麥基爾南說,“在更高層面上,我們也不了解這些細胞之間是如何連接的,以及它們如何生長、收縮和發(fā)生變化的?!比绻仙礁咭患壍膶用妫覀兯莆盏南嚓P知識就更加貧乏。

    對此,馬克拉姆不乏自嘲的說:“盡管我們知道的很少,但唯一可以確定的是,我們需要在實驗中探索以彌補這方面的不足?!备愀獾氖?,無論在成本還是技術需求等方面,也無法對實驗中所有分子、細胞及其連接的模擬進行預估。馬克拉姆堅信,構建這樣一個統(tǒng)一模型,是一條整合人類知識的途徑,值得我們全力付出。

    數(shù)據(jù)組織

    讓馬克拉姆團隊投入時間和精力最多的關鍵研究部分,即確定基因如何對應神經(jīng)元并發(fā)揮作用的。神經(jīng)元有多種類型,在人的大腦活動中扮演著各種角色,激活不同的基因。一旦馬克拉姆掌握了全部的神經(jīng)元信息——即所謂的 “單細胞轉錄組”——他就有信心推斷出大腦不同部分的神經(jīng)元構成,并復制每種細胞的電活動,甚至能模擬神經(jīng)元樹突如何生長。他說:“我們距離發(fā)現(xiàn)大腦功能的生物學定律正越走越近?!?/p>

    過去20年來,馬克拉姆團隊已經(jīng)梳理出大鼠神經(jīng)元的基本分布,并建立了一個稱為腦皮層柱的虛擬腦結構。目前已經(jīng)模擬出了100個這樣的腦皮層柱,每個包括1萬個左右的神經(jīng)元——這僅相當于大鼠腦內全部神經(jīng)元的2%(相當于人腦的0.001%)。馬克拉姆說:“你不得不先從嚙齒類動物開始嘗試,才能驗證這些方法能否起作用,然后再用到模擬人腦的研究中去。”

    來自于Brain Corporation的尤金·伊芝科維奇(Eugene Izhikevich),他幫助構建了一個含有1 000億個神經(jīng)元的模型。作為專家的他堅信,人類終有一天能構建包含真實人腦所有解剖學和連接突觸的網(wǎng)絡。他說:“這就像是一場看誰能把人腦模型做得更逼真的競賽。”

    但是,構建出的人腦模型首先必須要有電活動的——微小的電流在神經(jīng)元之間穿行,或更大的電流從整個腦葉中通過。真實的人腦存在于人體之內并與周圍環(huán)境發(fā)生互動。如果我們能模擬這種機制,接下來是否會發(fā)生諸多有趣的現(xiàn)象——學習、智能,抑或意識感覺?

    “人們認為,我想讓這個奇妙的模型作出說話等有趣的事情,”馬克拉姆說,“我知道應該為此承擔部分責任——在TED*大會上,你不得不講得淺顯、寬泛一些。但我們并非是在制造一個像人一樣的機器。我們做的只是在組織數(shù)據(jù)而已?!?/p>

    功能優(yōu)先

    在這一領域,馬克拉姆并不是孤軍奮戰(zhàn)。去年11月,IBM公司提出了一項名為“突觸”(SyNAPSE)的人腦模擬項目,其中包括5 300億個神經(jīng)元以及100萬億個連接它們的突觸。其實,這一項目本質上是一臺超級計算機,并且仍需要進行編程。加拿大滑鐵盧大學的神經(jīng)學家C·伊里亞史密斯說 (C·Eliasmith):“馬克拉姆將來會抱怨那些神經(jīng)元不夠真實。要知道,只是把巨量神經(jīng)元按照生物學方法整合在一起,并不意味著就能具備人腦的功能?!?/p>

    伊里亞史密斯所采用的是另一種完全不同的途徑,即把“功能”放在優(yōu)先的位置。去年11月,他構建了一個稱為“Spaun”的模型。這個模型僅模擬了250萬個神經(jīng)元,卻能展示出某些功能——雖然只是模擬了單個神經(jīng)元的生理學特性,但卻用人腦的構建方式進行連接。與馬克西姆“自下而上”的方式相反,這個模型是一種“自上而下”的設計,并且將實用功能作為設計目標:能夠識別并復制一串數(shù)字,運行簡單的算術以及解決基本的推理問題。甚至,它與人類的大腦有相似的弱點——更傾向于記住名單的開頭或結尾部分。

    Spaun模型并不是要真正制造出人工大腦,而是作為神經(jīng)科學的一塊 “試驗田”——用來了解人腦是如何工作的一個平臺。例如,如果想測試X腦區(qū)是否控制Y功能?就可以把X腦區(qū)剔除,看Spaun模型是否會出現(xiàn)我們所預想的Y功能缺陷。這種類型的實驗與“自下而上”的設計存在矛盾。因為即使在模擬實驗中出現(xiàn)類似于智能的特質,也難以知道它是如何產(chǎn)生的。如果你努力想了解大腦的功能,并做出了完美的模擬,結果也只是再造出了一個大腦而已。而大腦的功能仍然極其復雜,難窺全貌。

    除此之外,伊芝科維奇指出,現(xiàn)今的一些技術發(fā)展正在迅速超越人腦的許多功能,例如,“用計算器做算術題會更準確快捷,計算機下國際象棋的水平比人更高?!彼f,當模擬大腦達到足夠的復雜程度,或能夠復制人腦所有的功能時,其他技術也許將遠遠超越人腦的能力。“屆時,這項研究也就不再那么吸引人了?!?/p>

    因此,模擬人腦的目標不在于模擬其本身。它是一種把工具、專家和數(shù)據(jù)組織起來的方式。伊芝科維奇說:“研究過程才是其最重要的部分。”

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