超级计算机复制人类大脑——记神经学家亨利·马克拉姆团队的人脑工程构想

方陵生/编译

超级计算机复制人类大脑
——记神经学家亨利·马克拉姆团队的人脑工程构想

方陵生/编译

马克拉姆团队意欲在2018年之前开发出具有意识和智慧的人造大脑

● 神经学家亨利·马克拉姆坚称，如果神经科学能按他设计的方向发展，他的 “人脑计划”可以模拟人类大脑全部860亿个神经元，以及将这些神经元连接起来的100万亿个神经突触的功能，届时可建成一个“即插即用”的大脑：可以把它拆分找出脑部疾病的原因，也可以结合机器人技术开发一系列全新的人工智能技术，甚至还可以戴上一副虚拟现实眼镜以体验“另类大脑”的神奇。

即便按TED（即技术、娱乐与设计）会议的标准，出生于南非的以色列神经学家亨利·马克拉姆（Henry Markram）的2009演讲算是一场心灵上的盛宴。走上牛津剧场讲台的他宣布了一项计划：十年之内推出有充分感知能力的全息技术，创建有自我感知能力的人工智能，并将通过尝试在超级计算机上模拟建立完整的人类大脑模型——从神经突触到大脑两半球——来实现他雄心勃勃的计划。

马克拉姆认为，目前已经具备了实现人工智能梦想的技术条件，日益复杂和先进的计算机足以应对人类大脑模拟的大规模数据处理问题。在过去几十年里，由于马克拉姆的坚持，他获得了生物学、神经科学和计算机领域内一些重要人物的重视，包括诺贝尔奖获得者、神经学家托尔斯藤·威塞尔（Torsten Wiesel）和太阳微系统公司的创始人之一安迪·贝托谢姆（Andy Bechtolsheim）等，他们认为马克拉姆计划的重要性无可置疑，尽管他们也觉得他的一些终极目标有些不切实际。

然而，并不是所有人都像他一样乐观。“有太多的事情我们还不了解，”加州理工学院教授、西雅图艾伦脑科学研究所首席科学家克里斯托弗·科赫（Christof Koch）说道，“蛔虫只有302个神经元，但我们仍然不知道这些神经元是如何工作的。”

助力：十亿欧元“复制”人类意识

在瑞士洛桑联邦理工学院，马克拉姆与一个由15名博士后组成的研究团队进行了首次尝试——模拟老鼠新大脑皮层部分的行为 （百万神经元）——从老鼠的单个基因表达到大脑的构建原理，开创了一个全新的领域。这个研究团队不仅在同行评审期刊上发表他们的研究数据，同时还将建成的数据集成模型在IBM的“蓝色基因”超级计算机上进行模拟。

问题是，这些成果能否得以扩展？马克拉姆能否构建出老鼠大脑的其余部分？且不说更为复杂的人类大脑。没有人知道，模拟人类大脑的模型能否表现得像真正的大脑一样，是否能够像人类一样思考？尽管马克拉姆雄心万丈，但他也不能回答这个问题。“唯一找出答案的方法就是构建这样一个人工大脑，”他说，“而构建人工大脑本身就是一个很了不起的生物发现过程。”

人脑计划工程浩大，仅靠一个实验室是无法完成的。根据马克拉姆的设想，需要6 000名研究人员的数据汇集进入他的模型，而他将承担未来学家的角色，提出对于大多数科学家来说几乎不可能实现的有价值的目标。神经学家可以花上一生精力去研究单个的细胞或分子，马克拉姆将给予他们机会，然后将他们的成果汇集起来，去完成更大的研究目标。如今，马克拉姆已经拥有实现这一宏伟目标的庞大资金实力，今年1月28日，欧盟委员会给他提供了10亿欧元（相当于13亿美元）的研究资金。

几十年来，神经学家和计算机科学家对计算机大脑能否被赋予人类智能一直存有争议。如今，这已经不再是一场假设性的辩论了，马克拉姆正在构建这样的人工智能大脑。他能够实现复制人类意识的目标吗？欧盟为此已经投下了10亿欧元的赌注。

过去一个世纪里，大脑研究取得了许多重大进展，但仍然没有一个可以解释整个大脑运行机制的统一理论。我们知道，大脑是一个复杂的网络，通过各种化学物质发送生物电信号，某些足量的化学物质组合（被称为神经递质）激发神经元产生生物电信号，通过被称为神经轴突的通道（轴突端部的神经突触是与另一个神经元的交汇点）产生强烈的生物电活动，致使突触释放大量神经递质，打开或关闭离子通道，对周围的神经元产生影响。

马克拉姆模拟整个大脑的宏伟蓝图需要强大的计算机能力。这个计划中的第一个蓝色基因超级计算机的强大能力模拟出了鼠脑神经的一个皮层单元（它的整个大脑相当于10万个皮层单元），而人脑计划最终将需要的是天文数字的计算机内存和计算机速度，至少100千万亿（petabytes）字节的存储能力，并实现每秒100万万亿次（Exaflop）的计算速度，才有可能实现这样的大脑模拟

互补：收集数据与数据集成

古埃及外科医生认为，大脑是“头骨的精髓”；约1 500年后，亚里士多德提出，大脑相当于一个散热器，用以冷却“炽热和沸腾”的心。自那以后，神经科学取得了长足的进步，但相对于未知部分，我们对大脑的了解仍然非常微不足道。

在最简单的层面上，我们可以将大脑的这种机制与电脑进行比较，突触大致相当于某个电路的逻辑门，而轴突就是输电线，输入组合决定输出，线路变化决定记忆存储，激发模式决定行为方式。然而，当科学家对大脑系统更进一步深入研究后发现，这样的推演似乎与古埃及的“头骨精髓”论一样，过于简单化了。

现代研究发现，大脑里有几十种不同的神经递质 （如多巴胺和复合胺），还有接收它们的神经受体以及激发神经元活动的神经突触。神经学家为此尝试在分子生物学水平上来描述和预测神经递质在某个特定时间的活动，包括通过功能性磁共振成像来观察大脑活动 （大脑扫描），以跟踪人们在观看球赛时处于兴奋状态时大脑的活跃部分。

近年来神经科学领域的两项重大进展是，“艾伦大脑图谱”计划和美国国立卫生研究院（NIH）资助的人类连接组项目，它们试图从上述两个方面来解释整个大脑活动：前者尝试找出特定基因与人类和老鼠大脑特定结构和区域之间的联系，后者则利用非侵入性的成像技术显示人类大脑生物线路的分布和连接情况。

今年4月，奥巴马总统宣布了一项大脑活动图谱研究计划，承诺在2014年拨款1亿美元。与研究静态大脑的人类连接组项目不同，计划中的大脑活动图谱研究将实时显示大脑生物电路活动情况。而在马克拉姆看来，大脑活动图谱计划可以为他的计划准备数据。“大脑活动图谱等项目主要是生成更多的数据，”他说道，“而人脑项目则是数据集成的工作。”

身材高大的马克拉姆留着一头独特的凌乱头发，他的办公室除了一台低价版笔记型麦金塔电脑之外，没有更多显示他个人风格的地方。坐在办公桌后面，马克拉姆每天的大部分时间都在与管理人员、技术人员或他的合作者交谈（他的生物实验室就在附近）。“我喜欢做实验，”曾在以色列工作十多年的马克拉姆说道，“并很快会发现如何做才更有效率。”他认为一旦完成了数据收集工作，许多实验都可以外包或自动进行。

志向：缘于孩提时代的兴趣

理解大脑是驱使马克拉姆追求这一目标的动力。自13岁时，母亲将他从喀拉哈里沙漠的一个狩猎农场带出来之后，这个目标就成为了他唯一的兴趣。“大脑某些化学物质的差异，也许会让你形成一个完全不同的认知世界，”带着孩子般的好奇他回忆道，“如果你可以自由置换这些大脑化学物质，改变你的个性特征，那么你又会是谁？”

为了找到问题的答案，一开始他在开普敦大学选择了医学专业，但很快又放弃了。“我看不到任何找到答案的希望，从医就是根据病人症状和制药公司的药物开方用药。”之后，他加入了开普敦实验室，在一个名叫罗德尼·道格拉斯（Rodney Douglas）年轻实验员的指导下，开始做一些神经科学方面的实验。就在那时（1985年），马克拉姆开始形成了要理解整个大脑的志向。在一年时间里，马克拉姆做了近千个实验，将各种神经传递素对大脑脑干神经元的影响一一记录下来。

作为一个实验神经学家，马克拉姆在魏茨曼科学研究所获得了博士学位，之后在NIH和德国马普医学研究所获得博士后学位。他解释这些年来游历各国的经历，“我在模仿我的导师，模仿他们所做的一切，然后在这个基础上有所创新。”

1995年，马克拉姆重新回到了魏茨曼科学研究所，在他的新实验室里“重操旧业”，利用他从马普研究所电子生理学家伯特·萨克曼 （Bert Sakmann）那里学到的“膜片钳技术”，直接监测神经元的生物电活动[萨克曼与物理学家欧文·内尔（Erwin Neher）因这项技术获得了1991年诺贝尔医学奖]，他同时操纵互相连接的两个神经元，观察它们是如何相互作用的。

马克拉姆对神经系统科学基本原理赫布定律（Hebb's rule）进行了测试，他发现神经网络里的神经突触连接方式不仅取决于神经元是否激活，同时还取决于相邻神经元之间的互相作用。如果生物电信号输入尖峰在输出尖峰之前，输入连接就得到加强，反之，连接相应减弱。

马克拉姆在六篇以上的论文中阐述了他的开创性成果，这给了他自信，同时他给自己设定了更高的目标。“我意识到，如果我的职业生涯一直这样继续下去，最后我仍然无法真正了解大脑是如何工作的。”马克拉姆说道。神经科学领域发表的论文每年多达60 000余篇，但都是一些关于大脑片断的成果。他认为，神经科学需要大科学团队的合作研究，将所有的数据综合起来，而自己当仁不让是做这件事的不二人选。

空白：需要有人想法来填补

神经学家帕特里克·埃比斯切（Patrick Aebischer）同样拥有和马克拉姆一样的雄心壮志，重要的是他能够为实现这一雄心提供研究资金。在埃比斯切被任命为瑞士联邦理工学院院长之后，该学院承担了在计算机科学和生物医学领域内崛起的重任。2002年，他招聘了马克拉姆，2005年，为他配备了一台世界上最快的超级计算机——IBM的蓝色基因计算机。

计算机运行速度

以马克拉姆在洛桑的超然地位，他同时做着四件事：一是，经营着一个生物实验室，用来积累大脑组织实验的数据；二是，自2005年以来，他一直在构建一个小规模的用来模拟老鼠大脑新皮层（最初的蓝脑计划）的模型；三是，他还是人脑计划参与者之一，收集全球各地实验室的数据；最后，也是最重要的一块，他负责人脑计划中与模拟人脑相关的部分，利用收集的大量数据构建虚拟现实人类大脑。

蓝色基因超级计算机距离马克拉姆的蓝脑生物实验室大约十分钟步行路程，这是瑞士十年内提供给他的第二台价值数百万美元的超级计算机，内存是第一台的8倍。利用蓝色基因模拟大脑模型，用了马克拉姆十多年在洛桑以及魏茨曼收集的所有数据。马克拉姆明白，仅仅构建大脑模型这一庞大的数据库，将需要数万亿美元，而不是数十亿美元。“在这一领域内，一些人认为目前还不具备模拟人脑的条件，”他说，“而我认为，我们可以通过间接的方式去探索未知，这就如同面对留有许多空白的拼图，如果你能发现这块拼图的某种模式，你就可以想办法去填补这些空白。”

马克拉姆将这一过程称为可预测的逆向工程，但要在实验室里获得一些数据可能需要多年的时间。例如，小部分的老鼠大脑新皮层的2 970个突触通道中，通过检测的只有大约20个，但通过模式测定，就能够填补其余2 950个突触通道参数的空白。在实验室，通过对其中几个突触通道的数据验证，表明这些通过逆向工程获得的数据都正确无误。

马克拉姆通过老鼠研究来了解人类大脑，并希望有一天可以将实验过程产业化以取代实验室工作方式；但他坚持生物学数据的详尽细节，致力于建成某种通用模型。这个看似矛盾的想法其实是一种互补策略：没有一个可靠的实验基础——研究人员在实验室里对细节的研究——就不可能产生错综复杂的建模过程；而如果不通过建立模型进行模拟，其所获得的大量成果就如同一个堆满零乱杂物的仓库。

然而，如果拥有一个多层次的老鼠大脑模型作为模板，科学家就有可能通过它寻找到神经元如何连接、如何激发的某种规则，并以此为基础来填补大脑拼图中的空白部分。“一个统一的模型如同是一台强大的加速器，它可以帮助你决定要优先进行哪些实验，”他说，“我是一个非常务实的人，问题是，如果我要重建大脑，至少我需要了解些什么？”

谨慎：人工大脑非真实大脑

以色列巴伊兰大学著名神经科学家摩西·埃伯利斯（Moshe Abeles）认为，“每一个人的大脑都是不同的，即使是同一个人，今天的大脑与昨天的大脑也是不同的，我们试图去理解某个大脑所有细节的可能性几乎为零。”在欧洲2020战略旗舰计划申请资助的120个项目中，尽管马克拉姆的提议成为进入评审阶段的六大项目之一，埃伯利斯还是公开了他的观点：“人脑计划罔顾公众利益，研究者无法信守承诺，这显然是对国库的掠夺，也是对科学的破坏。”

更严厉的批评来自苏黎世联邦理工学院的罗德尼·道格拉斯（Rodney Douglas）。他在去年1月瑞士科学院的一次会议上称，10亿欧元会让马克拉姆形成垄断地位。他认为：“我们需要神经科学领域内的多种声音，道格拉斯所述的只是一场闹剧。”让马克拉姆感到悲哀的是，“这是嫉妒，他的职业生涯已经走到尽头……”似乎是为了证明马克拉姆的说法，道格拉斯拒绝接受采访，并于7月份退休。

几十年来，研究人员通过动物实验一直在做着同样的工作，让动物产生各种病变，然后观察它们的行为。而马克拉姆希望通过建立人类大脑模型，在一台超级计算机上无限制地进行任何层面的研究，从最基本的分子水平到作为整体的完整大脑。马克拉姆认为，他最有可能取得的成就是对已知大约600种大脑疾病的病因进行确定。“这不是对某种单一疾病的理解，”他说，“而是对一个复杂生物系统的理解。”他想做的不是发现对某个具体病症的疗法，而是希望通过建立被破坏大脑的模型，在硅元素中诱导产生各种疾病，然后找到治疗大脑损伤的方法。

为了实现这个目标，马克拉姆将他的大脑模型与感知机器人连接起来，让机器人通过模拟大脑活动来学习和了解周围世界，在此过程中，实时记录下机器人的“感知”与“思考”。然后，通过回放模拟受损大脑的认知过程，神经学家可以在三维环境中身临其境地体验受损大脑的活动，从而揭开某种大脑病变的秘密。

在2009年显然有夸大成分的TED演讲中，马克拉姆暗示了模拟人类大脑的机器人将拥有意识的可能性。马克拉姆认为，他的人脑模型加上对周围世界的足够体验，机器人将开始真正意义上的思考——就像出现在科幻电影中的机器人HAL-9000一样——在获得大批科幻爱好者追捧的同时，马克拉姆也在为他的想法从幻想变成真正的科学而努力。在被问及这一点时，他表现出了少有的谨慎。“人工模拟大脑并不是真实的大脑，”他说，“我是说，它只是通过执行一系列数学方程式来重现某种特别现象而已。”简言之，马克拉姆的工作就是在正确地解析这些方程式。

期待：复制人类大脑时代的到来

永远乐观的马克拉姆认为，根据摩尔定律以及欧盟的支持，他将在十年内获得新的计算机能力，同时他还需要甚至比他的蓝脑实验室更强大的数据收集能力。他计划在18个月的时间里给欧盟提供首个人类大脑系统原型，并誓言在2年半时间里“在科学界开辟一个新的视野”。不过，他需要一台比目前的计算能力快10万倍的超级计算机。

在到达洛桑不久，马克拉姆从成千上万神经科学论文中获取了大量的数据，结果发现数据的不一致而难以用于同一模型中，在一段时期内，这个问题成了他面对的最大障碍。为了解决这个问题，他为参与人类大脑计划的许多实验室制定了标准化协议，其实，这也为他今后的研究带来了便利。因为艾伦大脑图谱和人类连接组工程以及大脑活动图谱计划，都将产生大量的数据为他所用。

布朗大学 神经学家约 翰·多诺霍（John Donoghue）是奥巴马批准的大脑活动图谱项目的重要参与者之一，他说：“这两个项目之间存在着完美的互补关系，人脑计划可对大脑活动图谱计划产生的数据进行测试，而大脑活动图谱的数据可提供给人脑计划的人脑模型来模拟人类大脑。”

从事模拟整个人类大脑研究的科学家并不多（其深入程度无法与马克拉姆相比），多伦多大学心理学家兰迪·麦金托什（Randy McIntosh）便是其中之一。他对马克拉姆的项目持谨慎的乐观态度。“从技术上讲我认为这种可能性是存在的，”他说，“但我倾向于认为，我们应该像考虑人类基因组计划一样来考虑人脑计划。当人类基因组测序成功之后，我们的目标就是要找到治疗遗传性疾病的方法和了解与遗传基础相关的行为方式。我们正在朝着接近这一目标而努力，在这个过程中，会涌现出许多新的见解和创新。”

基因组学研究证明，生物学领域的繁荣发展，也像天文学和物理学一样，需要大量的数据支持，具备了这个条件，再加上经费的保证，复制人类大脑的时代或许即将到来。

[资料来源：IEEE Spectrum][责任编辑：则 鸣]