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中国脑计划颠覆性创新之路二,脑计划不能缺失的要素-互联网

已有 3860 次阅读 2016-8-29 08:58 |系统分类:科研笔记

1.世界各国大脑计划综述

在自然科学领域,大脑之谜是和宇宙之谜等量齐观的科学难题。自从有历史记录以来,无论是东方还是西方,大脑和神志(mind)的关系就一直被人类关注和思索。人类对脑的认识从不断的观察、思考、辩论、试错、纠正中得到提高,最后演变成现代的神经科学。

经过数千年研究和发展,到21世纪,一个具有无限生命力的神经科学形成了,它囊括许多有关学科,包括神经生理学、神经解剖学、神经组织学与组织化学、神经超显微结构学、神经化学、神经免疫学、神经病学、精神病学、脑肿瘤学、脑诊断学以及神经行为学和生理心理学等等。神经科学已成为当代科学发展的最前沿,新技术,新发现层出不穷,日新月异。随着20世纪新技术的出现,特别是计算机,信息学,人工智能的出现,脑科学研究也正在出现新的研究浪潮。  

2005年,瑞士洛桑理工学院的科学家亨利•马卡兰提出蓝脑计划,希望在2015年制造出“人造大脑”,以达到治疗阿尔茨海默氏症和帕金森氏症的目的。他的想法是“拆除之后再重建”哺乳类动物的大脑,计划将分为几个阶段2008年先用啮齿动物做实验,2011年后将试图组装一个猫的大脑,在2015年正式组装人类大脑之前可能还会制造猕猴的大脑。

2013年4月,美国宣布启动“脑计划”;2014年6月,美国国立卫生研究院发布“脑计划”路线图,详细阐述了脑科学计划的研究目标、重点领域、实施方案、具体成果、时间与经费估算等,提出将重点资助9个大脑研究领域:统计大脑细胞类型,建立大脑结构图,开发大规模神经网络记录技术,开发操作神经回路的工具,了解神经细胞与个体行为之间的联系,整合神经科学实验与理论、模型、统计学等,描述人类大脑成像技术的机制,为科学研究建立收集人类数据的机制,知识传播与培训。2014年8月,美国国家科学基金会宣布,将资助36项脑科学相关项目,涉及实时全脑成像、新的神经网络理论以及下一代光遗传学技术等。美国国防高级研究计划局(DARPA)近年来启动了数十项旨在提高对大脑动态和机制的了解、推进相关技术应用的项目,包括可靠神经接口技术项目、革命性假肢、恢复编码存储器集成神经装置、重组和加速伤势恢复项目、将模拟大脑用于复杂信号处理和数据分析项目等。

2013年,欧盟委员会宣布将“人脑工程”列入“未来新兴技术旗舰计划”,力图集合多方力量,为基于信息通信技术的新型脑研究模式奠定基础,加速脑科学研究成果转化。该计划被认为是目前世界最先进的脑科学大型研究计划,由瑞士洛桑理工学院统筹协调,欧盟130家有关科研机构组成,预算12亿欧元,预期研究期限10年,旨在深入研究和理解人类大脑的运作机理,在大量科研数据和知识积累的基础上,开发出新的前沿医学和信息技术。该计划首先利用30个月的时间,建设涉及神经信息学、大脑模拟、高性能计算、医学信息学、神经形态计算和神经机器人等6座大型试验与科研基础设施。这些设施将对全球科技人员开放,邀请世界顶尖科学家参与研究。

日本大脑研究计划Brain/MINDS (Brain Mapping by Integrated Neurotechnologies for Disease Studies)主要是通过对狨猴大脑的研究来加快人类大脑疾病,如老年性痴呆和精神分裂症的研究。9月11日,日本科学省宣布了大脑研究计划的首席科学家和组织模式。 日本大脑研究计划第一年将投入30亿日元(2700万美元),第二年可能增加到40亿日元,相对于美国和欧洲的10亿美元以上规模大脑研究计划,日本的计划就好象是小弟弟。但是,日本的大脑研究计划主要利用狨猴这种更接近人类的灵长类动物,能弥补用鼠类研究经常不同于人类的缺陷,尤其是在疾病研究方面。

在中国,脑科学研究已被列为“事关我国未来发展的重大科技项目”之一,上海市政府已将脑科学列为市重大科技项目,2015年3月,复旦大学牵头联合浙江大学、华中科技大学、同济大学、上海交通大学等十几所高校及中科院研究所,成立“脑科学协同创新中心”,推进脑科学研究和转化应用,2015年9月1日 ,北京市科委召开的“脑科学研究”专项工作启动会宣布北京市将从脑认知和脑医学、脑认知与类脑计算两个方向重点开展脑科学的研究工作。

另一方面世界级互联网企业也推出自己的人工智能大脑计划,2011年以来,GoogleX实验室实施了“谷歌大脑”工程,通过1.6万片CPU核构建了一个庞大的系统,用于模拟人类的大脑神经网络,通过深度学习等神经网络技术和观看YouTube视频等方式,不断学习识别人脸、猫脸以及其他事物。

2014开始,包括百度,讯飞,爱奇艺,京东也推出各自的人工智能脑计划,希望利用深度学习与大数据结合发展互联网中的人工智能应用。


2.欧美脑计划存在的重大缺陷

在欧美脑计划引起巨大反响的同时,质疑的声音也不断产生,“这是因为缺少一个脑科学的统一框架。”美国哥伦比亚大学神经学家拉斐尔•尤斯特说,科学家现在只能研究其中的个体或小部分,就像是“通过一个像素来理解电视节目一样”。这些连接之间的每一层次都有各自的运作法则。但是,“这些运作法则,我们目前几乎一无所知”。

对于2005年启动的蓝脑计划,其发起人马克莱姆教授认为这样的模型有助于我们更深层的了解大脑是如何工作的,但是其他神经学家持有异议,他们认为此模型与更简单更抽象的神经回路模拟相比,没什么更大的用处,要说有什么区别,只不过前者占用了大量宝贵的运算能力和超算资源。


欧洲脑计划受到的质疑更大,2014年,200多名神经学领域科学家宣称将要抵制欧盟的人脑计划(HumanBrainProject,HBP),声称这个耗资12亿欧元的大型计划没有得到妥善的管理,因此无法达成其模拟人脑内部运作的宏伟目标。伦敦大学学院计算神经科学部门的主任PeterDayan告诉卫报,构建更大规模的大脑模拟的目标显示是根本不成熟的。“这是在浪费金钱,它会吸干宝贵的神经科学研究的经费,并让资助这项工作的公众失望。”


上述质疑背后的核心问题依然是千年来存在的问题延续:还原论与整体论整合困难的问题,历史上,神经科学家研究大脑之谜主要采用了两条截然不同的思想线路:还原论和整体论。还原论又被称为自下而上的研究方法。该方法试图通过研究单个分子、细胞或回路等神经系统的基础元素的特性来理解神经系统。整体论又被称为自上而下的研究策略。它主要是从研究功能入手来理解神经系统,该方法主要关心的方面是系统的活动如何调节或是反映在行为上。

从文艺复兴到现在,人类对神智与脑关系的认识虽已取得多方面的重大进展,然而困惑依旧存在,主要集中于两点,一是整体论如何与还原论相整合,二是主观的神智现象如何用客观方法来研究。


整体论与还原论的整合,怎样在研究中使整体论与还原论平衡并相互补充,还远未得到解决。虽然整体论方向,脑科学取得了诸如大脑皮层功能分区,系统性理解感知的形成机理等成果,但迄今为止脑科学研究中还原论思想过多占据了主导位置,在一系列问题上突出地显露出当前神经科学的局限性。


例如,存在复杂树突的整合功能问题。迄今对中枢突触的研究还局限于中枢模式兴奋性突触,而对于树突树的研究,特别是关于树突棘如何激活、如何汇聚信号并整合成为神经元胞体的兴奋,探讨的路途尚很遥远。另外又有神经回路与脑功能的问题。神经传导和突触传递要能够上升为脑区的活动,需有特定神经回路的活动等问题。


除此之外几千年以,人类研究大脑的功能结构的困难,还有一个重要原因是复杂精密的活体大脑很难通过直接解剖或磁共振扫描发现其结构与外在功能的一一对应。


3欧美脑计划忽视一个重要新因素-互联网

每一次人类社会的重大技术变革都会导致新领域的科学革命,大航海时代使人类看到了生物的多样性和孤立生态系统对生物的影响。无论是达尔文还是华莱士都是跟随远航的船队才发现了生物的进化现象。

大工业革命使人类无论在力量的使用还是观察能力都获得的极大的提高。为此后100年开始的物理学大突破,奠定了技术基础。这些突破包括牛顿的万有引力,爱因斯坦的相对论,和众多科学家创建的量子力学大厦,这些突破都与”力“和”观测“有关。

互联网革命对于人类的影响已经远远超过了大工业革命。与工业革命增强人类的力量和视野不同,互联网极大的增强了人类的智慧,丰富了人类的知识。而智慧和知识恰恰与大脑的关系最为密切.

从2005年开始,互联网与脑科学进行交叉对比研究的思路被提出,并在过去的10年中不断推进这个领域的研究,包括互联网大脑功能和架构,以及大脑中的类互联网现象。取得了一批科研成果。

互联网与脑科学的结合研究,使得互联网作为新科技技术为脑科学提供突破性支撑。在这种情况下我们并不需要通过组合亿万个硅基神经元模拟人脑,而且仅仅堆积芯片并不能自然得到人类大脑一样的功能和智慧。科技的发展为人类从整体论带来一个非常宝贵的参照系,从科技发展史看,一个原本异常复杂的难题,在经过科技发展的足够程度后,也许会诞生出一个异常简单的解。

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通过观察互联网在科学研究和商业利益的推动下,如何从一个分裂的,不完整的网络结构进化成一个与人类大脑高度相似的组织结构。利用互联网这面镜子作为脑整体论研究的突破点。结合脑还原论的细节研究(如分子神经生物学、细胞神经生物学、系统神经生物学、行为神经生物学、发育神经生物学、比较神经生物学等)。

回到美国哥伦比亚大学神经学家拉斐尔•尤斯特的那个比喻,没有参照物,我们无法用像素了解整个画面,但如果互联网与脑科学的交叉研究为我们从另外一个方向制作了一个高度类似模型(虽然它还在变动中),那我们就很容易知道这个像素在图像中的位置和起到的作用。如下图所示,A图是人类大脑全景图,B是由于客观原因人类能观察到的大脑功能结构,C是互联网进化中的结构,那么通过研究和观察C,人类就可以从B推导出A的全貌。




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