神经学:跳出框框思考

“人类大脑有1000亿个神经元，每个神经元与其他10000个神经元相连。坐在你肩膀上的是已知宇宙中最复杂的物体，”美国理论物理学家道雄·卡库博士在2014年接受采访时谈到了他的《心灵的未来》一书，该书探讨了未来我们的心灵可能会发生什么，以及该领域的进展。

自从人类在地球上漫游以来，人们就一直试图理解大脑，尽管它很复杂，尽管学者和科学家们几个世纪以来一直试图破译它的密码，但他们只触及了表面。解码人类大脑的探索比以往任何时候都更加明显，有许多举措可以更好地理解、增强和赋予大脑力量。

从本质上讲，这个想法是通过学习大脑的结构和学习过程来识别模式。然后，技术应该能够利用这些模式来帮助人类大脑进行实际应用。

Alois Knoll教授领导人脑项目的神经机器人平台，是该项目的软件总监和科学与基础设施委员会副主席。他还是德国技术大学信息系(Universität München)的计算机科学教授。

“大脑技术包含了广泛的方法和目的，”他说。“其中包括以医学为导向的研究，其中先进的技术用于创新的临床应用，以及人工智能、脑源性(‘神经形态’)计算等领域的技术发展，以及最全面的神经机器人，即身体与大脑模型的结合。”

欧盟的旗舰人脑项目正着眼于以上所有方面，试图永远改变神经科学和计算，将不同的社区聚集在一起，为他们提供一个共同的平台，共同工作，了解最伟大的计算机:人脑。

它的一些问题包括:我们能创造一个会思考的机器吗?我们能在电脑里建立一个人脑模型吗?我们的大脑是如何工作的?

它的一个基本前提是，要了解大脑——看到细胞的细节，细胞的形态，它们的连接或轴突——就需要切开大脑，看一看。

这是在Jülich Forschungszentrum研究所完成的，他们保存并将大脑切成7000片。这是一项详细的工作，但它产生了大量的数据。然后，他们的目标是将扫描到的图像在电脑中重新拼接起来，制作出大脑的3D“图谱”。

“我们的想法是为神经科学研究、医学和先进信息技术(高性能计算、芯片设计、机器人)建立一个共同的平台，”Knoll说。“通过以前所未有的规模连接这些研究领域，我们的目标是释放它们之间的协同潜力，从而更深入地了解大脑的复杂性，神经医学的新技术驱动方法，以及计算、机器人和人工智能的创新。”

该项目着眼于六个技术驱动的平台子项目:神经信息学、模拟、高性能分析和计算、神经形态计算、神经机器人或医疗信息学。

如何解释和使用收集到的数据?这里的关键问题是超级计算机的局限性。特别是，如果它是关于模拟模型，提供与我们大脑中神经元数量相似的神经元，那么计算机需要能够吸收这么多的信息。这是一个很大的要求;最初的7000个大脑切片被扫描得更加细致，以达到1微米的深度分辨率。每一个1微米的扫描都会变成一个10到15g的图像。这种数据需要世界上最大的计算机来模拟大脑的一小部分。

然而，实际应用已经开始了。“在医学背景下，你需要大量的神经科学数据作为基础，以获得正确的大脑刺激目标，”Knoll说。“在神经机器人技术中，我们将神经科学家设计的大脑模型与虚拟和物理机器人身体连接起来，以测试和判断模型，同时也为新的机器人控制系统汲取灵感。”

一个正在迅速发展的领域是改进读取我们大脑活动的方法，并通过大脑刺激技术调整或控制它。荷兰神经科学研究所的研究人员认为，这些进步将为恢复因事故或疾病而失去或受损的大脑功能带来许多新的可能性。在更遥远的未来，类似的技术也可能应用于健康的大脑。

人脑项目科学家Pieter Roelfsema教授专注于这一领域，该技术已经达到了一个阶段，即植入大脑的电子芯片上的电极可以读取特定大脑区域的持续活动。

在去年的人脑项目开放日上，他说:“例如，这种技术可以让瘫痪患者用他们的‘思想’控制机械臂或电脑光标。反过来也有可能:使用类似的电子芯片，信息可以直接传输到周围神经或大脑。例如，人工耳蜗利用这一原理让听力受损的人重新听到声音，而刺激大脑深部区域可以缓解帕金森病的症状。”

随着对更复杂的大脑机制的了解增加，从大脑中读取和写入的技术变得更加复杂，更先进的神经技术的可能性也将迅速增加。治疗性神经假体的效率已经取得了进展和改进。

大脑预测技术是另一个正在取得进展的领域。特别是，思维导图观察大脑内部的连接，以研究当阿尔茨海默氏症和精神分裂症等疾病出现时，它们是如何变化的。从这里开始，我们的想法是向后追溯，找出这种变化的早期迹象。

IBM新兴技术总监彼得•瓦格特博士(Peter Wagget)曾参与过一个这样的项目。他说:“对于阿尔茨海默氏症，我们发现了一种肽，它可以提前290年告诉我们，某人是否更有可能患阿尔茨海默氏症。”“这基本上是通过识别一种生物标记来实现的。对于阿尔茨海默氏症，对某人身体的分析可以更好地表明阿尔茨海默氏症的后期发展及其下游风险。”

与此相关的是计算脑医学，这是一门新兴的学科，在寻求使用计算机来理解、诊断、开发治疗和监测大脑健康方面可能具有变革性。

为了改善人类生活而复制大脑的另一面是利用大脑来促进计算技术。这意味着用神经形态架构来构建计算机。这复制了大脑的工作方式，而不是传统的设置——纯粹是为了处理更大的数据量。

这个想法是把神经元的物理原理，复制到硅电路中，然后得到一个由20万个神经元组成的阵列，它们的行为像大脑中的神经元，但速度要快1万倍。

瓦格特解释说:“例如，使用传统计算机，我们将通过查询数据来找出一张图片是什么，但使用神经形态结构，处理过程或多或少是在登机的同时完成的。”

瓦格特参与了一个概念验证项目，将芯片放在卫星上，数据在卫星上处理。“在实践中，这意味着你可以从卫星上获得实时图像，因为分析已经在芯片上完成。这与迄今为止处理图像的耗时方式形成了鲜明对比。”

瓦格特补充说:“在需要实时反应的地方，它有很多用途。”“这是关于不需要大量电力的实时处理。你可以接触到信息和背景，而不仅仅是数据。”

这种计算仍处于起步阶段，设备还不如一只果蝇聪明。然而，规模是不可避免的，其目的是复制大脑的计算能力。“我们了解大脑的结构，如果我们可以将其复制到计算机上，那么我们将拥有比人类血肉认知主体快数千倍的认知主体!”他说。

显然，要找出大脑中控制信息处理的机制，以及技术方面的实用性，还有很多工作要做。还有一个伦理方面的问题是，人类的大脑应该如何以及何时被增强或改变，以及计算机应该做什么和不应该做什么。

“这些技术引起的伦理问题需要仔细考虑，”Knoll表示同意。“在人脑项目中，我们是第一个建立专门的神经伦理学项目的人，我们在工作中遵循RRI(负责任的研究和创新)方法。在全球范围内，我们的项目和世界范围内的神经科学计划已经开始在国际大脑计划论坛内保持一致，我们是该论坛的创始成员。”

“我们都知道，随着技术的发展，性能会随着时间的推移而提高，这也不例外。这是一个非常有趣的领域，我们正在达到一个可以将大脑功能与现实生活中的用途交叉的地步，”瓦格特总结道。