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歐盟人腦項(xiàng)目:有錢有大計(jì)劃,就能做出基礎(chǔ)科學(xué)突破性成果嗎?

1993年,美國啟動(dòng)過一個(gè)“人類腦計(jì)劃(Human Brain Project US),目標(biāo)是建立一個(gè)全球網(wǎng)絡(luò),分享有關(guān)腦科學(xué)的所有數(shù)據(jù),當(dāng)時(shí)多國(包括我國)響應(yīng),科學(xué)工作者歡欣鼓舞。后來,此項(xiàng)目無疾而終,再也沒有人提及此事了。

撰文 | 顧凡及(復(fù)旦大學(xué)生命科學(xué)院)

尷尬的“訃告”

7月底,國內(nèi)許多科普公眾號(hào)突然發(fā)布頭條新聞,以鋪天蓋地之勢(shì)報(bào)道了歐盟人腦計(jì)劃失敗的新聞,所用的標(biāo)題也非常吸引眼球,大有語不驚人死不休之勢(shì)。

但是,如果稍仔細(xì)讀一下,就會(huì)發(fā)現(xiàn)所有這些文章都源自Ed Yong今年7月22日發(fā)布的一篇推文《人腦計(jì)劃并未實(shí)現(xiàn)其諾言》The Human Brain Project Hasn’t Lived Up toIts Promise,講的是在瑞士工作的以色列科學(xué)家馬克拉姆(Henry Markram)(圖1)2009年7月22日在TED組織的一次會(huì)議上宣稱他可以在十年內(nèi)做到在計(jì)算機(jī)上仿真人的全腦(那時(shí)他還沒申請(qǐng)人腦計(jì)劃呢),到今年7月22日正好是十年,而他并沒有做到這一點(diǎn)。

圖1. HBP的發(fā)起人馬克拉姆和他心愛的鼠皮層柱微回路仿真結(jié)果。(引自http://img.clubic.com/02BB000007384273-photo-henry-markram.jpg)

實(shí)際上,正式啟動(dòng)于2013年的歐盟人腦計(jì)劃(Human Brain Project,下文簡稱HBP)早已在2015年就公開放棄了這一目標(biāo),馬克拉姆也從人腦計(jì)劃說一不二的領(lǐng)導(dǎo)崗位上黯然下臺(tái)[1]。

所以Yong的標(biāo)題并不錯(cuò),雖然有些“馬后炮”了。如果說馬克拉姆的人工全腦之夢(mèng)已死,那么這個(gè)訃告發(fā)得晚了些。而如果說整個(gè)歐盟人腦計(jì)劃(HBP)已經(jīng)死了,這個(gè)訃告發(fā)得又有些早了。該計(jì)劃要到2023年才到期,官方網(wǎng)站(https://www.humanbrainproject.eu/)到現(xiàn)在也還在運(yùn)轉(zhuǎn),并不斷發(fā)布新聞,7月26-28日HBP的負(fù)責(zé)人Alois Knoll博士還到上海參加“2019類腦智能研討會(huì)”呢。

現(xiàn)在的人腦計(jì)劃和馬克拉姆當(dāng)年提出時(shí)的人腦計(jì)劃的目標(biāo)已大相徑庭。現(xiàn)在的人腦計(jì)劃已經(jīng)力圖變成一個(gè)基于信息學(xué)通訊技術(shù)的研究腦、認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)和仿腦計(jì)算的公共平臺(tái),變成有某種永久性共享基礎(chǔ)設(shè)施的國際組織[2]——雖然到2023年,這一縮小了的目標(biāo)是否能成功,甚至2020年進(jìn)入最后階段時(shí)歐盟是否還會(huì)繼續(xù)撥款,都還有待觀察。HBP最終是否能成功,將取決于廣大神經(jīng)科學(xué)家是否愿意利用這個(gè)平臺(tái)來進(jìn)行研究,并且得出有意義的結(jié)果。不過,不管這個(gè)計(jì)劃現(xiàn)在究竟是白白胖胖還是骨瘦如柴,但至少還沒有壽終正寢。

至于有些報(bào)道中說歐盟人腦計(jì)劃(EUHuman Brain Project, HBP)是藍(lán)腦計(jì)劃(BlueBrain Project, BBP)的改稱,則是不對(duì)的。藍(lán)腦計(jì)劃是馬克拉姆2005年在瑞士聯(lián)邦政府支持下在他所在的瑞士聯(lián)邦洛桑理工學(xué)院啟動(dòng)的一個(gè)計(jì)劃,一直運(yùn)行至今。馬克拉姆確實(shí)是在藍(lán)腦計(jì)劃的基礎(chǔ)之上,聯(lián)合了其他科學(xué)家提出人腦計(jì)劃的,但這依然是兩個(gè)不同的計(jì)劃,藍(lán)腦計(jì)劃也有自己獨(dú)立的官方網(wǎng)站(http://bluebrain.epfl.ch/),馬克拉姆現(xiàn)在的工作多以此計(jì)劃的名義發(fā)表[3]。

以上僅僅是厘清一些基本的事實(shí)。本文的目標(biāo)主要是想檢討一下馬克拉姆提出“用大科學(xué)計(jì)劃的形式實(shí)現(xiàn)人工全腦”失敗的原因是什么,給我們帶來了哪些經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)。

致命缺陷

關(guān)于馬克拉姆“仿真全腦計(jì)劃”的失敗,Yong在文章里列舉了不少原因,歸結(jié)起來大概有下面這幾點(diǎn):

①  我們對(duì)腦的認(rèn)識(shí)還很膚淺,未知之處多于已有的認(rèn)識(shí);
②  其目標(biāo)不是針對(duì)某個(gè)特定問題,而是為仿真腦而仿真;
③  犯了循環(huán)邏輯的錯(cuò)誤,即用仿真腦的方法來認(rèn)識(shí)腦,而為了仿真腦又必須先認(rèn)識(shí)腦。

以上確實(shí)是問題所在,不過在筆者看來,Yong還沒有深入談到一些更深層次的原因。其實(shí),不用等到今天,只需回顧一下藍(lán)腦計(jì)劃的過去,以及以往大科學(xué)計(jì)劃的成敗,就不難預(yù)見到馬克拉姆的失敗。

2013年HBP剛開始啟動(dòng)時(shí),筆者就發(fā)表過一篇題為《歐盟人腦計(jì)劃不大可能在十年內(nèi)創(chuàng)建一個(gè)人工全腦》The Human Brain Project EU Is Unlikely toCreate an Artificial Whole-Brain in a Decade的評(píng)論文章[4] 。2014年,筆者又在拙作《腦海探險(xiǎn):人類怎樣認(rèn)識(shí)自己》[5] 一書中對(duì)“十年內(nèi)造不出人工全腦”作了進(jìn)一步的分析。在這里,我們先提一個(gè)仿真全腦計(jì)劃最主要的致命傷:腦科學(xué)還沒有任何理論框架。

回顧歷史,所有成功的大科學(xué)計(jì)劃實(shí)質(zhì)上都是一些工程技術(shù)性的計(jì)劃,如制造原子彈的曼哈頓計(jì)劃、探月的阿波羅計(jì)劃,以至分析DNA序列的人類基因組計(jì)劃,這些計(jì)劃的后面都有堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)。而美國尼克松總統(tǒng)提出的“向癌開戰(zhàn)法案”就缺乏堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)——它雖然意義重大,卻無疾而終。仿真全腦計(jì)劃也存在這一缺陷:人的全腦是怎樣工作的,我們至今甚至還沒有任何理論框架。

差不多半個(gè)世紀(jì)以前,1968年,為了紀(jì)念控制論誕生20周年,科學(xué)家曾經(jīng)開過一次討論會(huì),當(dāng)時(shí)一些科學(xué)家就曾經(jīng)斷言,神經(jīng)科學(xué)的情況就像19世紀(jì)末元素周期表發(fā)現(xiàn)之前化學(xué)的情況:已經(jīng)積累了大量的實(shí)驗(yàn)資料,但是缺乏一個(gè)理論框架把這些資料組織起來。差不多半個(gè)世紀(jì)過去了,這個(gè)理論框架依然沒有出現(xiàn)。

腦科學(xué)的現(xiàn)狀讓我想起20世紀(jì)20年代和30年代分子生物學(xué)和胚胎學(xué)的狀況。發(fā)現(xiàn)了許多有趣的事實(shí),每年在許多方面都取得了穩(wěn)步的進(jìn)展,但主要的問題仍然沒有得到解決,而要是沒有新的技術(shù)和新的思路,那么這些問題也不大可能得到解決。分子生物學(xué)在20世紀(jì)60年代變得成熟了,而胚胎學(xué)才剛剛開始成熟。腦科學(xué)還有很長的路要走,但是這個(gè)學(xué)科的魅力和答案的重要性將不可避免地將其推向前進(jìn)。[6]

——DNA雙螺旋結(jié)構(gòu)發(fā)現(xiàn)者克拉克,1990

今天的神經(jīng)科學(xué)還處在法拉第階段,還沒有到麥克斯韋階段,要想一步登天是毫無意義的。[7]

——印度裔美國神經(jīng)病學(xué)家拉馬錢德蘭,1998

2006年,當(dāng)我為將要?jiǎng)?chuàng)刊的《認(rèn)知神經(jīng)動(dòng)力學(xué)》Cognitive Neurodynamics雜志起草發(fā)刊詞時(shí),曾請(qǐng)美國神經(jīng)科學(xué)家弗里曼(Walter J. Freeman)審閱,他在我的草稿里加了一段:

五十多年前,受到發(fā)明數(shù)字計(jì)算機(jī)和建立遺傳的DNA模型的鼓舞,科學(xué)家們滿懷信心地認(rèn)為,認(rèn)識(shí)生物智能和創(chuàng)造機(jī)器智能的任務(wù)已經(jīng)勝算在握。在開始時(shí),進(jìn)展看上去非常迅速。占滿空調(diào)房間的巨大電“腦”縮小到可以放到手提包里。計(jì)算速度每兩年就翻一番。

這些進(jìn)步所顯示出來的其實(shí)并非是問題的解決,而是問題的困難性。我們就像那些“發(fā)現(xiàn)”了美洲的地理學(xué)家一樣,他們?cè)诤0渡峡吹降牟⒉恢皇且淮u,而是有待探險(xiǎn)的整個(gè)大陸。使我們深為震驚的與其說是在腦如何思考的問題上我們作出的發(fā)現(xiàn)的深度,還不如說是我們所承擔(dān)的闡明和復(fù)制腦高級(jí)功能的任務(wù)是何等的艱巨。[8]

這是我寫不出來的,因此就全文照錄。我以為,弗里曼的這段話到現(xiàn)在也依然成立。缺乏全腦工作機(jī)制的理論框架,在腦研究中依然有大片幾乎空白的領(lǐng)域有待勘探,這些現(xiàn)狀是馬克拉姆無法兌現(xiàn)承諾的致命傷。

清醒的認(rèn)識(shí)
 人腦計(jì)劃被提出而尚未正式啟動(dòng)之時(shí),在科學(xué)界就已經(jīng)引起了極大的興趣,許多人非常興奮,但是也不乏像筆者這樣的懷疑論者。當(dāng)我和某位同事討論時(shí),這位同事好心地勸告我說:“這些都是些聰明人,他們不會(huì)想不到連我們也能想到的問題?!边@話并非沒有道理。其實(shí)馬克拉姆本人對(duì)此并不糊涂,2009年,在尚未更新過的藍(lán)腦計(jì)劃官網(wǎng)上,他回答了一些提問,表現(xiàn)出清醒的認(rèn)識(shí)。關(guān)于進(jìn)一步建立全腦模型(開始是鼠腦,最終是人腦)的問題,馬克拉姆是這樣說的:

“以目前和可預(yù)見未來的計(jì)算機(jī)技術(shù)而論,看來還不大可能仿真一個(gè)精確到細(xì)胞和突觸復(fù)雜性水平(分子層次以上)的哺乳動(dòng)物腦?!?/span>

問:你是否相信計(jì)算機(jī)真的能確切地仿真人腦?

馬:以目前和可預(yù)見未來的計(jì)算機(jī)技術(shù)而論,看來還不大可能仿真一個(gè)精確到細(xì)胞和突觸復(fù)雜性水平(分子層次以上)的哺乳動(dòng)物腦?!@很少可能,也沒有這個(gè)必要。要這樣做是非常困難的,因?yàn)槟X內(nèi)的每個(gè)分子就是一臺(tái)功能強(qiáng)大的計(jì)算機(jī),而我們得仿真以千兆(trillion)計(jì)的分子的結(jié)構(gòu)和功能,還得仿真這些分子相互作用所遵循的全部規(guī)律。你至少需要比現(xiàn)在大1012(trillion)倍和快1012倍的超級(jí)計(jì)算機(jī)。哺乳動(dòng)物自己就能繁殖,我們無需用計(jì)算機(jī)來復(fù)制哺乳動(dòng)物。這不是我的目的。我們只是想認(rèn)識(shí)生物系統(tǒng)是如何工作的,又為什么會(huì)失常,這將造福人類?!?/span>

問:我們真的能造出一個(gè)這樣的人工大腦,它會(huì)有意識(shí)嗎?

馬:我真的不知道。如果意識(shí)僅僅是由非常大量的相互作用產(chǎn)生的,那么也許有可能吧。但是我們對(duì)意識(shí)究竟是什么都不知道,所以很難說。

當(dāng)然,這些問答在現(xiàn)在的HBP網(wǎng)站或藍(lán)腦計(jì)劃網(wǎng)站上已經(jīng)找不到了。這些全是筆者當(dāng)年下載下來保存在電腦里的資料。

急轉(zhuǎn)直下

馬克拉姆當(dāng)時(shí)對(duì)這些問題的回答和筆者之前對(duì)人腦計(jì)劃的估計(jì)基本是一致的。轉(zhuǎn)折點(diǎn)出現(xiàn)2009年。正如Yong所說,馬克拉姆在2009年7月22日TED組織的大會(huì)上一反不久前的清醒認(rèn)識(shí),宣布要在十年內(nèi)造出人工全腦。緊接著,在同年12月出版的《發(fā)現(xiàn)》Discover雜志對(duì)他的專訪[9]中,他表示:“我想我能夠有充分把握地說,建立起一個(gè)腦模型是完全可能的?!碑?dāng)記者問“什么時(shí)候您才能仿真人腦,而不只是某個(gè)部分的鼠腦”時(shí),他的回答是:

“這只是一個(gè)尺度的問題,也是一個(gè)精度的問題……從技術(shù)層面上講,利用計(jì)算機(jī)和數(shù)據(jù)采集技術(shù),有可能在10年內(nèi)建立起人腦模型。實(shí)際上唯一的問題是經(jīng)費(fèi)問題。不過這得一步步來。下一步我們要花3年時(shí)間建立大鼠的全腦模型,以及分子層次上鼠腦中2億個(gè)神經(jīng)元相互作用的精細(xì)模型?!?/span>

對(duì)于記者進(jìn)一步的問題“一旦我們建立起人腦模型,我們是否就能體驗(yàn)并重建人的心智?”他的回答是:

這并非真的那么復(fù)雜。為了使我能讀出你的思想,我需要能看到你的模式,并把它轉(zhuǎn)換成讀出……這就是神經(jīng)編碼。

由于我們正變得更善于對(duì)神經(jīng)信息進(jìn)行解碼,我想這將不會(huì)成為多大的問題?!覀円逊浅=咏诮鉀Q神經(jīng)編碼問題,所有一切都表明在未來的幾年里就會(huì)有很大進(jìn)展。

為什么對(duì)同一個(gè)問題的看法,在科學(xué)上沒有出現(xiàn)任何突破的情況下,會(huì)產(chǎn)生一百八十度的大轉(zhuǎn)變?筆者以“小人之心”猜度,恐怕其原因就出在他的那句話“實(shí)際上唯一的問題是經(jīng)費(fèi)問題?!?/span>不過這并不是筆者的憑空猜測,種種蛛絲馬跡都暗示著這個(gè)原因。

首先是時(shí)機(jī)。在馬克拉姆開始其藍(lán)腦計(jì)劃的時(shí)候,IBM以極其優(yōu)惠的價(jià)格供應(yīng)了一臺(tái)當(dāng)時(shí)最先進(jìn)的藍(lán)色基因(Blue Gene)超級(jí)計(jì)算機(jī),大概是由于IBM的外號(hào)叫做“大藍(lán)”(Big blue)的原因吧,馬克拉姆把他的計(jì)劃也叫做了藍(lán)腦計(jì)劃。無疑,他希望IBM能長期給予資助。但是后來,他發(fā)現(xiàn)在IBM內(nèi)部有一個(gè)以莫德哈(Dharmendra Modha)為首的競爭者,他們用點(diǎn)神經(jīng)元仿真了一個(gè)貓腦規(guī)模的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),而當(dāng)IBM顯示出更偏向自己人的時(shí)候,馬克拉姆很可能產(chǎn)生了強(qiáng)烈的危機(jī)感,以致在2009年給IBM的CTO邁耶森(Bernard Meyerson)寫了一封異乎尋常的信件,并且抄送了許多媒體。在這封信里,他對(duì)莫德哈大加攻擊,用“騙局”、“彌天大謊”、“愚蠢”等等詞匯來形容莫德哈的工作,甚至說出“我曾以為會(huì)有一個(gè)倫理委員會(huì)把這個(gè)人倒吊起來”這樣一般在正常的學(xué)術(shù)爭論中不會(huì)使用的重話[10]。這使人不得不懷疑,馬克拉姆和自己期望的贊助商IBM關(guān)系搞崩了。

而正在這個(gè)時(shí)候,即2009年12月,歐盟宣布要資助兩個(gè)2013-2023年度高風(fēng)險(xiǎn)、但可能帶來巨大變革的“未來和新興技術(shù)(future and emerging technologies, FET)旗艦項(xiàng)目(flagship projects)”,每個(gè)項(xiàng)目的資助額為10億歐元,為期10年。馬克拉姆作為27名顧問團(tuán)的成員之一,自然在第一時(shí)間就知道了這一消息。

“近水樓臺(tái)先得月”,馬克拉姆搶得先手,以藍(lán)腦計(jì)劃為基礎(chǔ),在經(jīng)過近兩年的籌備之后,聯(lián)合了歐洲19個(gè)國家的117個(gè)研究單位,于2013年1月28日以“人腦計(jì)劃”為名贏得了歐盟公開招標(biāo)的“未來和新興技術(shù)旗艦項(xiàng)目”,并在同年10月7日正式啟動(dòng)。

為了贏得這樣一個(gè)高風(fēng)險(xiǎn)而又可能帶來高回報(bào)的旗艦項(xiàng)目招標(biāo),還有什么課題能比“在計(jì)算機(jī)里仿真出一個(gè)人腦”更讓人印象深刻呢?再說,以這樣一位卓有貢獻(xiàn)的著名神經(jīng)科學(xué)家領(lǐng)銜,聯(lián)合了那么多科學(xué)家共同提出的項(xiàng)目,怎么可能是一場騙局呢?

圖2. 人腦計(jì)劃要把從離子通道到全腦的所有知識(shí)都整合在一個(gè)模型之中。圖中從上到下顯示的是腦的各個(gè)層次:生物大分子層次、細(xì)胞層次、回路層次、區(qū)域?qū)哟魏腿X層次。馬克拉姆已經(jīng)在超級(jí)計(jì)算機(jī)“藍(lán)色基因”上仿真了最前面的三個(gè)層次,現(xiàn)在他想進(jìn)一步仿真最后兩個(gè)層次。[11]

更何況,馬克拉姆在執(zhí)行藍(lán)腦計(jì)劃時(shí),也確實(shí)在腦的最底層的三個(gè)層次(圖2,頂上的3個(gè)層次)作出了成績。他們?cè)?005年建立起三維的生物學(xué)真實(shí)性的神經(jīng)元模型,在這些神經(jīng)元模型中考慮了200種不同的離子通道及其在細(xì)胞膜上的分布,還有神經(jīng)元的形態(tài)。2009年他們?cè)谝慌_(tái)超級(jí)計(jì)算機(jī)上構(gòu)建了一個(gè)出生2周后大鼠的新皮層柱模型,其中包括10,000個(gè)簡化的神經(jīng)元模型;同時(shí)考慮了幾百種不同類型神經(jīng)元在新皮層柱中的分布與密度,每個(gè)神經(jīng)元又可能跟好幾千個(gè)神經(jīng)元發(fā)生聯(lián)系……這無疑令人相信,人腦計(jì)劃已經(jīng)有了很好的基礎(chǔ)。至于一些使人感到懷疑的地方,則往往被擱置一邊。畢竟,“這些都是聰明人,怎么會(huì)想不到你我所能想到的問題呢?”

論點(diǎn)與漏洞

為了給人腦計(jì)劃立項(xiàng)大造聲勢(shì),馬克拉姆在2012年6月的《科學(xué)美國人》Scientific American上發(fā)表了一篇題為《人腦計(jì)劃》Thehuman brain project的文[11],全面闡述了他的思想。

他曾在突觸可塑性等方面做出過很出色的工作,但是在文章中,他聲稱:

我知道我在我的科學(xué)生涯上可以再這樣二、三十年地做下去,但這無助于我認(rèn)識(shí)腦是如何工作的。

(神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域)每年都會(huì)發(fā)表60,000篇有關(guān)腦研究的論文,每篇都是出色的研究,但是每一篇都局限于一隅。

馬克拉姆認(rèn)為,如果按照常規(guī)辦法,在各種條件下對(duì)各物種的各個(gè)年齡段,并在健康的和各種疾病的條件下,逐個(gè)測量腦里面的每個(gè)基因、蛋白質(zhì)、細(xì)胞、突觸與回路,那么即使再過一個(gè)世紀(jì)或者更長時(shí)期,也還是解決不了問題。為克服這一困難,必須把全世界所有已知的和新研究出來的數(shù)據(jù)都整合在一起。這樣就必須研發(fā)全新的信息和計(jì)算技術(shù)——包括超級(jí)計(jì)算機(jī)——借以把這些數(shù)據(jù)整合在統(tǒng)一的計(jì)算機(jī)模型之中,并對(duì)腦進(jìn)行仿真。

他相信,只有這樣才能發(fā)現(xiàn)腦的工作模式和組織原理,找出我們?nèi)祟愔R(shí)的缺失之處,并以新的實(shí)驗(yàn)來填補(bǔ)空缺。他相信,在這樣做了以后,就可以從已知的知識(shí)預(yù)測其他未知之處。他認(rèn)為,這樣建立起來的模型將闡明神經(jīng)回路是如何組織起來的,行為和認(rèn)知是怎樣產(chǎn)生的圖2)。

這就像剛到新大陸的探險(xiǎn)家,覺得要深入內(nèi)陸,一塊一塊地勘探太費(fèi)時(shí)間,就提議“讓我們根據(jù)現(xiàn)有知識(shí)來造一個(gè)沙盤模型吧,只要有了這個(gè)模型,我們就能把所有的知識(shí)組織起來,我們的勘探也就可以完成了”。當(dāng)然勘探新大陸并沒有多少層次的問題,比起研究腦機(jī)制來說要遠(yuǎn)遠(yuǎn)簡單得多。即便如此,我想探險(xiǎn)隊(duì)中的其他成員恐怕也不會(huì)有多少人同意的。

馬克拉姆在《人腦計(jì)劃》一文中說道:

我們的研究方法的關(guān)鍵在于精心研究腦賴以產(chǎn)生的基本藍(lán)圖:也就是在整個(gè)進(jìn)化過程中、并在胚胎發(fā)育過程中再一次構(gòu)造出腦的整套原則。從理論上來說,這些原則正是我們動(dòng)手建造腦所需要的全部信息。人們的質(zhì)疑不無道理:這些原則所生成的復(fù)雜性是驚人的——所以我們才需要超級(jí)計(jì)算機(jī)來解決這個(gè)問題。不過發(fā)現(xiàn)這些原則本身要好辦得多。如果我們找到了這些原則,那么從邏輯上來說,我們沒有理由不能利用生物學(xué)上產(chǎn)生腦的藍(lán)圖去同樣建造一個(gè)“硅腦”。

在筆者看來,不幸的是,正如馬克拉姆向媒體發(fā)表的許多宣傳那樣,這段話也用了“如果我們找到了這些原則”的假設(shè)語氣——要知道,“這些原則”可以說正是整個(gè)神經(jīng)科學(xué)研究的對(duì)象,“如果”我們發(fā)現(xiàn)了所有這些原則,那幾乎將是神經(jīng)科學(xué)的終結(jié),而這在可預(yù)見的未來幾乎是不可能的。

從上述這段話中可以看出,馬克拉姆似乎認(rèn)為建立腦研究的理論框架“好辦得多”,而其實(shí)這正是問題的癥結(jié)所在。腦是我們已知宇宙中最為復(fù)雜的系統(tǒng),它有著極多的層次(圖2中其實(shí)只畫出了最粗劃分的層次),在每個(gè)層次上都會(huì)產(chǎn)生下一層次所沒有的“涌現(xiàn)性質(zhì) ”(emergent property)。對(duì)腦的認(rèn)識(shí),我們還有大量的未知領(lǐng)域,而不只是馬克拉姆所講的“縫隙”(gap)而已。

例如馬克拉姆自己承認(rèn)的、對(duì)腦功能十分重要的膠質(zhì)細(xì)胞,我們現(xiàn)在就還很不了解。盡管已研究了好幾十年,但是至今仍所知不多。假如仿真人腦計(jì)劃推進(jìn)到需要在模型中納入膠質(zhì)細(xì)胞的時(shí)候了,誰能保證神經(jīng)科學(xué)家就一定能按馬克拉姆的要求搞清楚了膠質(zhì)細(xì)胞的功能和機(jī)制?

突破性的自然科學(xué)研究與工程計(jì)劃有一個(gè)很大的不同:前者很難按計(jì)劃安排,靈感和運(yùn)氣常常在其中扮演重要的角色,單靠汗水未必能按部就班地揭開某個(gè)自然之謎。馬克拉姆自己也說過,為了揭開人腦之謎需要幾十位愛因斯坦,但是愛因斯坦可沒法用計(jì)劃生產(chǎn)出來。

此外,為了彌補(bǔ)某個(gè)缺失的知識(shí),建模者將不得不引入假設(shè)。但是腦科學(xué)中的未知領(lǐng)域是如此之多,如果都要用假設(shè)來填補(bǔ),那么假設(shè)就會(huì)多得不可能來檢驗(yàn)這些假設(shè)的真?zhèn)巍?/span>

關(guān)于馬克拉姆設(shè)想中的其他漏洞,筆者在以前的著述中已經(jīng)做了比較詳細(xì)的分析[3-5],在這里不再重復(fù)。

雖然馬克拉姆在藍(lán)腦計(jì)劃中取得的成就給人以“人腦計(jì)劃實(shí)際可行”的錯(cuò)覺,但實(shí)際上,對(duì)于一個(gè)有極多層次的系統(tǒng)來說,越是上層的問題,解決起來就越困難。正如要想研究達(dá)芬奇的《蒙娜麗莎》所用顏料的化學(xué)成分是相對(duì)容易的,但即使你完全搞清楚了這些成分的性質(zhì)和分布,你依然難以解釋“蒙娜麗莎為什么美”。

實(shí)際上,馬克拉姆以后的工作一直停留在腦的前三個(gè)層次上(生物大分子層次、細(xì)胞層次、回路層次)。2009年,馬克拉姆在接受《發(fā)現(xiàn)》雜志采訪時(shí),曾承諾在3年內(nèi)“建立大鼠的全腦模型”,到2013年他啟動(dòng)人腦計(jì)劃時(shí),3年早已過去,但他又把之前的承諾列入計(jì)劃,這表明當(dāng)初的許諾并未兌現(xiàn)。2015年,他發(fā)表了鼠皮層柱中非常小的一塊的仿真結(jié)果,并聲稱他已兌現(xiàn)了他的承諾——他似乎忘記了,或是假裝忘記了“三年內(nèi)仿真大鼠全腦”這回事。他的承諾就像是吊在驢頭前面的胡蘿卜那樣,永遠(yuǎn)可望而不可即,實(shí)在使人懷疑。

亡羊補(bǔ)牢

可以說,馬克拉姆許下的“在2023年建立人工全腦”的諾言實(shí)際上早在2015年就已宣告死亡。但是,歐盟人腦計(jì)劃徹底改組了領(lǐng)導(dǎo)班子,重新擬定了目標(biāo)——建立基于信息學(xué)通訊技術(shù)的研究腦、認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)和仿腦計(jì)算的,有某種永久性共享基礎(chǔ)設(shè)施的國際組織——倒是一直運(yùn)轉(zhuǎn)至今。雖然HBP已徹底放棄了馬克拉姆所提的目標(biāo),但依然取得了某些成就。

1.
初步建成信息平臺(tái)

2016年3月底,HBP的起飛階段到期。歐盟組織了十幾位專家對(duì)起飛階段的工作進(jìn)行評(píng)估。評(píng)審專家認(rèn)為,歐盟人腦計(jì)劃已經(jīng)克服了初期困難,初步建立了神經(jīng)信息學(xué)、腦仿真、高性能計(jì)算、仿神經(jīng)結(jié)構(gòu)工程、神經(jīng)機(jī)器人和醫(yī)學(xué)信息學(xué)等六個(gè)信息學(xué)通訊技術(shù)平臺(tái)。HBP還建立了一個(gè)協(xié)作實(shí)驗(yàn)室(Collaboratoy),在該實(shí)驗(yàn)室的網(wǎng)上入口登錄后,就可以進(jìn)入所有平臺(tái),讓研究者使用其軟件和數(shù)據(jù)庫,初步具備了向計(jì)劃內(nèi)外研究者開放的條件。

HBP號(hào)召全世界神經(jīng)科學(xué)界都來使用這些平臺(tái)。但是目前該計(jì)劃外的研究者對(duì)此號(hào)召作何反應(yīng)還不清楚。德國計(jì)算神經(jīng)科學(xué)家赫茲(AndreasHerz)評(píng)論說:“眼下還沒有人能說這些研究平臺(tái)是否成功?!?strong style="max-width: 100%;color: rgb(63, 63, 63);font-family: -apple-system-font, system-ui, "Helvetica Neue", "PingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 16px;letter-spacing: 0.544px;white-space: normal;background-color: rgb(255, 255, 255);box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;">[12] 對(duì)于改革后的HBP來說,這些平臺(tái)是否能得到計(jì)劃內(nèi)外的神經(jīng)科學(xué)家的廣泛應(yīng)用,他們又能否在此平臺(tái)上得出有意義的成果,將是判定改革后的計(jì)劃是否成功的主要標(biāo)志。

2.
建立一個(gè)有生物學(xué)真實(shí)性的鼠微皮層回路模型

HBP在神經(jīng)科學(xué)和仿真研究方面取得了一項(xiàng)標(biāo)志性成就,那就是建立了一個(gè)有生物真實(shí)性的微皮層回路模型[12] 。這一工作歷時(shí)20年,由國際上82位科學(xué)家合作,仿真了幼鼠體感皮層中一塊1/3 mm3大小的組織,相當(dāng)于一個(gè)功能柱。其中包含3萬個(gè)神經(jīng)元和4000萬個(gè)突觸(圖3)

圖3. 數(shù)字重建鼠體感皮層微型回路。自上至下各行:(頂圖)采集實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。(中圖)從解剖結(jié)構(gòu)和生理電性質(zhì)上重建硅神經(jīng)細(xì)胞。(下圖)左:當(dāng)令鈣離子濃度從低到高增大時(shí),仿真結(jié)果得出網(wǎng)絡(luò)在兩種定性上不同的動(dòng)力學(xué)狀態(tài)之間翻轉(zhuǎn);右:由仿真結(jié)果預(yù)測的生物實(shí)驗(yàn)結(jié)果。[13]

研究人員分析了這些神經(jīng)元的形態(tài)、在皮層各層中的分布和放電模式,據(jù)此區(qū)分出207種不同的神經(jīng)元類型。再按照不同類型神經(jīng)元在此柱狀組織中的密度,在仿真組織中安排虛擬神經(jīng)元的分布。每個(gè)神經(jīng)元的細(xì)胞膜都像霍奇金-赫胥黎模型那樣考慮了13種不同的離子通道(均與跨膜電位以及鈣離子濃度相關(guān)),最終在這些虛擬神經(jīng)元之間建立起3700百萬個(gè)突觸聯(lián)接。不過,由于缺乏實(shí)驗(yàn)資料,對(duì)突觸聯(lián)接可能存在的不同類型不得不進(jìn)行假設(shè)。

這樣仿真得到的結(jié)果和動(dòng)物實(shí)驗(yàn)吻合得很好。例如,兩者的行為都和細(xì)胞外鈣離子濃度以及細(xì)胞體的去極化程度有關(guān):細(xì)胞外鈣離子濃度控制網(wǎng)絡(luò)對(duì)突觸輸入的響應(yīng)模式,而去極化程度則控制神經(jīng)元的自發(fā)發(fā)放??刂七@兩個(gè)參數(shù)就可以讓網(wǎng)絡(luò)在兩種不同性質(zhì)的動(dòng)力學(xué)狀態(tài)之間翻轉(zhuǎn)(圖3)。


美國神經(jīng)科學(xué)家科赫(Christof Koch)稱此工作為“迄今為止對(duì)一塊可興奮腦物質(zhì)所進(jìn)行的最完整的仿真??紤]到在該模型中做了極大數(shù)量的近似和外推,這些神經(jīng)元既沒有像癲癇放電那樣亂放一氣,也不像昏迷那樣沉寂,而在一級(jí)近似之下就像腦片上的神經(jīng)元那樣活動(dòng),這本身就是一種卓越的成就?!?strong style="max-width: 100%;color: rgb(63, 63, 63);font-family: -apple-system-font, system-ui, "Helvetica Neue", "PingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 16px;letter-spacing: 0.544px;white-space: normal;background-color: rgb(255, 255, 255);box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;">[14]

不過這一“標(biāo)志性成就”并未得到科學(xué)界的一致稱贊。一些科學(xué)家認(rèn)為這一長達(dá)36頁的工作正好說明了重建全腦的思想是一種誤導(dǎo)和浪費(fèi)金錢。德國神經(jīng)科學(xué)家黑爾姆施泰特(Moritz Helmstaedter)認(rèn)為有工作發(fā)表當(dāng)然好,不過卻證實(shí)了他最壞的擔(dān)憂。他說,這一計(jì)劃“被極度夸大了,而現(xiàn)在所發(fā)生的正是我們所擔(dān)心的:并沒有真正的發(fā)現(xiàn)。把大堆數(shù)據(jù)堆砌在一起并不能創(chuàng)造出新科學(xué)。”英國科學(xué)家萊瑟姆(Peter Latham)說:“我認(rèn)為人腦計(jì)劃純屬浪費(fèi)金錢,不過在讀了這篇文章之后,我的觀點(diǎn)略有變化,這篇文章實(shí)際上是救了人腦計(jì)劃?!辈贿^,萊瑟姆接著問道:“您可愿意花10億歐元來做這些事?這才是問題之所在[15]

3.
仿神經(jīng)結(jié)構(gòu)芯片

在歐盟人腦計(jì)劃仿神經(jīng)結(jié)構(gòu)計(jì)算平臺(tái)(NeuromorphicComputing Platform)下有兩個(gè)項(xiàng)目:一個(gè)是英國曼徹斯特大學(xué)的弗伯(Steve Furber)領(lǐng)銜的“脈沖發(fā)放神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)筑”(SpikingNeural Network Architecture,SpiNNaker)項(xiàng)目,另一個(gè)是由德國海德堡大學(xué)的邁爾(Karlheinz Meier)領(lǐng)銜的“仿神經(jīng)結(jié)構(gòu)混合系統(tǒng)腦啟發(fā)多尺度計(jì)算”(Brain-inspired multiscale computation in neuromorphic hybrid systems,BrainScaleS)項(xiàng)目,二者都在硬件上實(shí)現(xiàn)了仿神經(jīng)結(jié)構(gòu)芯片(neuromorphic chip)。這些系統(tǒng)中的人工神經(jīng)元數(shù)量都達(dá)到了百萬級(jí)或以上,而消耗的能量要比在傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)上仿真有同樣節(jié)點(diǎn)數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)降低4個(gè)數(shù)量級(jí)以上。

這些系統(tǒng)的共同特點(diǎn)是采用脈沖發(fā)放神經(jīng)元作為基本元件,并用脈沖進(jìn)行通訊,大大提高了速度、減少了能耗。這些芯片在一些特別需要節(jié)能的場合也許會(huì)有應(yīng)用前景,但是能否成為新一代計(jì)算機(jī),則取決于它們?cè)谄渌阅苌鲜欠耧@著優(yōu)于傳統(tǒng)計(jì)算機(jī),以及使用者是否愿意放棄早已駕輕就熟的傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)技術(shù)。另外,這些芯片能否實(shí)現(xiàn)有應(yīng)用前景的功能,能否從頭建立起自己的語言和生態(tài)系統(tǒng),都還不得而知。

從筆者已看到的材料來看,這兩個(gè)系統(tǒng)似乎還不如它們的競爭對(duì)手——馬克拉姆揚(yáng)言要“倒吊起來”的莫德哈所開發(fā)的神經(jīng)結(jié)構(gòu)系統(tǒng)——真北系統(tǒng)(TrueNorth Systems)。后者至少已能做到實(shí)時(shí)識(shí)別環(huán)境中的不同對(duì)象,如行人、騎車人、卡車、汽車、大巴等,并且比傳統(tǒng)系統(tǒng)的速度要快得多,能耗少得多。另外,真北系統(tǒng)還開發(fā)出了軟硬件環(huán)境,也就是所謂的“生態(tài)系統(tǒng)”(ecosystem),現(xiàn)在已經(jīng)可以運(yùn)行深度學(xué)習(xí)和卷積網(wǎng)絡(luò)。為了推廣真北系統(tǒng),IBM甚至成立了一所虛擬的網(wǎng)上大學(xué)來進(jìn)行新語言的編程教學(xué)[16]。盡管如此,仍很難說工程技術(shù)人員是否愿意使用新系統(tǒng),因此這類系統(tǒng)的應(yīng)用前景尚有待觀察。但不管怎么說,筆者認(rèn)為作為一種試探,研究開發(fā)仿神經(jīng)結(jié)構(gòu)系統(tǒng)是必要的。

此外,SpiNNaker和BrainScaleS兩個(gè)項(xiàng)目都強(qiáng)調(diào)了其主要目的是用硬件模仿腦。SpiNNaker系統(tǒng)于2018年末建成,研究人員希望能用這個(gè)系統(tǒng)模擬鼠腦中的一億個(gè)神經(jīng)元,而目前在做的也只不過是模擬微功能柱。由于我們對(duì)神經(jīng)回路及其以上層次的聯(lián)結(jié)都還不清楚,這樣做究竟只是建立鼠腦規(guī)模的人工系統(tǒng),還是真正模擬鼠腦,還有待觀察。或許這種希望和當(dāng)年馬克拉姆的允諾類似——只不過前者用了仿神經(jīng)結(jié)構(gòu)系統(tǒng),速度更快,能耗更低,而后者則是在傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)上用軟件來做的。

圖4. SpiNNaker系統(tǒng)。(左上圖)SpiNNaker 芯片;(右上圖)由48個(gè)芯片構(gòu)成的電路板:(下圖)由電路板構(gòu)成的SpiNNaker 系統(tǒng)。(University of Manchester, by Steve Furber and colleagues)
展望

2016年4月,HBP終于進(jìn)入正式實(shí)施階段。在經(jīng)過了起飛階段的激辯、重組以及外部同行評(píng)審之后,HBP在目標(biāo)中去掉了許多不切實(shí)際的承諾,主要是放棄了馬克拉姆當(dāng)初“十年建立人工全腦”的許諾。在堅(jiān)持對(duì)腦進(jìn)行多層次和多學(xué)科研究,并強(qiáng)調(diào)使用建模和仿真方法的同時(shí),更強(qiáng)調(diào)要開發(fā)用于腦研究的多種信息學(xué)通訊技術(shù)平臺(tái),并建成永久性的歐洲腦科學(xué)研究設(shè)施。

2016年11月12日出版的《神經(jīng)元》(Neuron)雜志

《神經(jīng)元》Neuron雜志于2016年11月2日出版了有關(guān)各國腦計(jì)劃的一期???,HBP的新領(lǐng)導(dǎo)集體發(fā)文宣布其目標(biāo)如下[2]

HBP是一個(gè)為期十年的歐盟旗艦計(jì)劃,其目標(biāo)是在多個(gè)尺度上重建腦組織。這一計(jì)劃在所有層次上把實(shí)驗(yàn)、臨床數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)分析和仿真緊密結(jié)合在一起,這樣就能最終在各個(gè)層次之間架設(shè)起橋梁。HBP的信息學(xué)和計(jì)算機(jī)構(gòu)筑是獨(dú)一無二的,它利用云技術(shù)進(jìn)行合作,研發(fā)出具有數(shù)據(jù)庫、工作流程系統(tǒng)(workflow systems)、千萬億字節(jié)(petabyte)存儲(chǔ)和超級(jí)計(jì)算機(jī)的各種平臺(tái)。人腦計(jì)劃將發(fā)展成推進(jìn)腦研究、醫(yī)學(xué)和仿腦(brain-inspired)信息技術(shù)的歐洲研究設(shè)施。

HBP提出了一種獨(dú)特的基于信息技術(shù)的策略,這一策略把全世界的神經(jīng)科學(xué)數(shù)據(jù)整合在一起,多層次地認(rèn)識(shí)人腦及其疾病。因此目前所有的這些平臺(tái)原型將逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)楦鼮榭煽康?、?duì)用戶友好并緊密地整合起來的研究基礎(chǔ)設(shè)施。成立一個(gè)HBP法人實(shí)體,將為不受計(jì)劃時(shí)間限制的、永久性的基礎(chǔ)設(shè)施奠定組織基礎(chǔ)。

這一目標(biāo)雖然遠(yuǎn)不及原計(jì)劃那樣野心勃勃,不過還是相當(dāng)宏大。到2023年期滿時(shí),這個(gè)縮小了的目標(biāo)能否實(shí)現(xiàn),將取決于這些平臺(tái)是否實(shí)用,廣大神經(jīng)科學(xué)界是否愿意使用這些平臺(tái),并在其上做出有突破性意義的成果。除了該計(jì)劃內(nèi)部的成員單位及合作單位之外,神經(jīng)科學(xué)家和醫(yī)生是否愿意與其共享數(shù)據(jù)都是大問題。

1993年,美國神經(jīng)科學(xué)家科斯洛夫(S.H. Koslow)也曾啟動(dòng)過一個(gè)美國版的“人類腦計(jì)劃(HumanBrain Project US)”,目標(biāo)是建立一個(gè)全球網(wǎng)絡(luò),分享有關(guān)腦科學(xué)的所有數(shù)據(jù),得到了包括我國在內(nèi)的許多國家的響應(yīng),當(dāng)時(shí)筆者也曾為此歡欣鼓舞,為文介紹[17],但今天卻已無人再提及此事。

當(dāng)然,今天我們有了云計(jì)算等新技術(shù),條件已不能和當(dāng)時(shí)同日而語,但問題并不完全在于技術(shù)困難。美國人類腦計(jì)劃為什么在紅火一陣之后會(huì)沉寂下去,究竟有些什么經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)值得總結(jié),需要認(rèn)真反思。

以筆者管見,美國物理學(xué)家路克斯(Michael Roukes)所說的“神經(jīng)科學(xué)依然處于手工業(yè)時(shí)代,每個(gè)人都有自己的秘方”[18]不無道理,目前科學(xué)家的腦研究工具、實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)或計(jì)算數(shù)據(jù)格式五花八門,各有自己的一套,外人很難知道實(shí)驗(yàn)條件的細(xì)節(jié),很難共享也很難利用其他實(shí)驗(yàn)室的原始數(shù)據(jù),所以如何充分利用現(xiàn)有數(shù)據(jù)就成了個(gè)大問題。

此外,廣大的神經(jīng)科學(xué)工作者和臨床醫(yī)生在沒有看到建立這樣的數(shù)據(jù)庫對(duì)自己有什么實(shí)在的好處以前,很少有人愿意把自己辛辛苦苦做出來的數(shù)據(jù)提供給他人。也許對(duì)計(jì)劃內(nèi)的人可以用經(jīng)費(fèi)作為杠桿迫使他們貢獻(xiàn)數(shù)據(jù),或是一些得到國家大科學(xué)計(jì)劃(例如美國的人類連接組計(jì)劃)、億萬富翁資助的研究機(jī)構(gòu)(如美國的艾倫腦科學(xué)研究所)愿意公開其數(shù)據(jù),但是和整個(gè)腦科學(xué)界相比,這畢竟還只是少量數(shù)據(jù)。HBP是否會(huì)重蹈美國人類腦計(jì)劃的覆轍,還有待觀察。

另外,在腦的兩到三個(gè)層次之間通過建模和仿真發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)背后的規(guī)律是一回事(雖說這確實(shí)是一個(gè)重要的方面),但是要從最底部的微觀層次到最頂部的宏觀層次進(jìn)行如此高度跨層次的建模和仿真,則是另一個(gè)問題。這絕不僅僅是提高計(jì)算機(jī)運(yùn)算能力的問題。更何況,從科學(xué)發(fā)展史上來看,也并非所有的問題都可以通過計(jì)算得到解決——即使是最簡單的三體問題,也只是在作了極度簡化之后才能計(jì)算。所以以為只要加強(qiáng)計(jì)算機(jī)的計(jì)算速度和存儲(chǔ)容量就能在今后幾十年內(nèi)解決腦研究的一切問題只不過是一種幻想[19]。

本文討論的是一些尚無定論的開放性問題,想在這樣一篇短文中充分展開是不可能的。事實(shí)上,正是基于對(duì)這些問題的共同興趣,德國信息技術(shù)工程師和連續(xù)高科技創(chuàng)業(yè)者施拉根霍夫(Karl Schlagenhauf)博士和筆者通過電郵進(jìn)行了長達(dá)6年的頻繁討論和爭辯,對(duì)相關(guān)問題做了仔細(xì)分析,最終經(jīng)重新整理后結(jié)集出版[19]。其中既有共識(shí),也有歧見。由于討論的都是這樣一些開放性問題,因此即使是我們的共識(shí),也未必都成立,我們?cè)诖藭胁⒉黄髨D告訴讀者結(jié)論,而是希望引起讀者的思考,并做出自己的判斷。由于我們?cè)跁信u(píng)了許多人,當(dāng)然這也就把我們自己放到了被他人批評(píng)的地位,本文當(dāng)然就更是如此了。

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19. 顧凡及,卡爾·施拉根霍夫《腦與人工智能:一位德國工程師與一位中國科學(xué)家之間的對(duì)話》(含三冊(cè):《腦研究的新大陸》《意識(shí)之謎和心智上傳的迷思》《人工智能的第三個(gè)春天》)[M].上海教育出版社,2019. (年內(nèi)出版)

顧凡及

復(fù)旦大學(xué)生命科學(xué)學(xué)院退休教授,專業(yè)是計(jì)算神經(jīng)科學(xué)。畢業(yè)于復(fù)旦大學(xué)數(shù)學(xué)系,先后在中科大生物物理系、復(fù)旦大學(xué)生命科學(xué)學(xué)院任教。退休后主要從事科普著譯,已出版8本科普著譯,曾獲七次獎(jiǎng)項(xiàng)。他還獲得了第四屆認(rèn)知神經(jīng)動(dòng)力學(xué)國際會(huì)議(瑞典)授予的成就獎(jiǎng),以及2017年上海市科普教育創(chuàng)新獎(jiǎng)(個(gè)人貢獻(xiàn),二等獎(jiǎng))。

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