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大腦，可以說是人類身上最奇妙的器官。但有趣的是，關(guān)于大腦研究的熱度，似乎并不是跟著醫(yī)學(xué)發(fā)展曲線前進，而是跟著智能科技的發(fā)展前行的。

或許因為人工智能本身就是為了模擬人類智慧出現(xiàn)，于是幾乎在人工智能發(fā)展的每個周期之中，往往是當我們受算力或應(yīng)用環(huán)境一類基礎(chǔ)所限，AI技術(shù)無法產(chǎn)生效率上的突破時，便會轉(zhuǎn)向?qū)θ四X的研究，試圖用計算機來模擬大腦的運轉(zhuǎn)方式。

現(xiàn)如今，雖然深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用越來越廣泛，我們卻也能越來越多地發(fā)現(xiàn)人腦運作的特殊性。

例如同樣是辨識動物，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要在黑箱中投入大量長頸鹿的圖片，才能讓AI辨識出“長頸鹿本鹿”。但對于人類兒童來說，通常見過一次長頸鹿圖片，就能識別出長頸鹿的骨架。

這一神秘的認知過程，值得被不斷探索推演。

對1立方毫米的腦組織進行逆向工程

近年來一項名為Machine Intelligence from Cortical Networks（皮層網(wǎng)絡(luò)機器智能，以下簡稱Microns）的項目為行業(yè)提供了全新的思路——對于大腦灰質(zhì)皮層進行“逆向工程”，破解出其中的運行策略，轉(zhuǎn)換成可為機器所用的算法。

這一項目來自2013年奧巴馬政府提出的“BRAIN倡議”，通過一億美金的支持，倡導(dǎo)科學(xué)家們從認知科學(xué)、神經(jīng)科學(xué)、融合科學(xué)等多個角度來對人類大腦的運行方式進行研究。

這一倡議被視作第二個人類基因組計劃——后者由多個國家的政府、學(xué)術(shù)機構(gòu)共同參與，耗時十三年對人類基因組進行測序。曾經(jīng)有很多人質(zhì)疑過人類基因組計劃的意義，但如今這一項目正在遺傳學(xué)研究上發(fā)揮著重要意義。

Microns目前是該倡議中完成度最高的項目，由美國高級情報研究計劃署主導(dǎo)資助。具體研究方式是，繪制出一塊1立方毫米的小鼠腦組織神經(jīng)元結(jié)構(gòu)，研究其神經(jīng)元間電路連通的模式，從而逆向推演動物的大腦如何對外界刺激進行反應(yīng)。

1立方毫米的小鼠腦組織，與人類相比，只達到了人類大腦體積的百萬分之一。可即便如此，仍然意味著5萬個互相連接的神經(jīng)元，以及5億個突觸。

我們知道，逆向工程意味著在已知某一產(chǎn)品的最終形態(tài)后，重新推演這項產(chǎn)品的誕生過程。那么面對這樣龐大的問題，要怎樣進行“逆向工程”呢？

從顯微鏡到DNA，記錄神經(jīng)元運動都有哪些方式？

美國高級情報研究計劃署選擇和三個研究團隊合作，三種方式齊頭并進一起對1立方毫米的小鼠腦組織進行研究。

哈佛大學(xué)選擇的是電子顯微鏡。通過對大鼠注入熒光蛋白并進行訓(xùn)練，為大鼠播放視頻刺激大腦活動，當神經(jīng)元活動時，熒光蛋白中的鈣離子就會融入細胞使其發(fā)亮。這時再用激光顯微鏡記錄下神經(jīng)元活動狀況。另一方面，一立方厘米的腦組織被切割成薄片，在高分辨率下顯微鏡下成像。將活動時的神經(jīng)元狀況和完整的非活動狀態(tài)下神經(jīng)元連接狀況進行對比映射，從而去挖掘?qū)嶒炇蟮摹八季S活動方式”。

來自哈佛醫(yī)學(xué)院的專家則選擇了另一種方法，他們通過一種特殊的DNA條碼對神經(jīng)元進行標注，通過這種特殊的標注來識別神經(jīng)元運動。至于腦組織切片，則可以通過基因測序機進行信息分類，從而重現(xiàn)神經(jīng)元的運動情況。

來自美國科學(xué)促進會的團隊，則干脆選擇數(shù)據(jù)驅(qū)動的方式，通過對腦神經(jīng)元連接方式的全面記錄來構(gòu)建研究基礎(chǔ)。

在計劃中，三個團隊將一起監(jiān)測出大腦中數(shù)萬個神經(jīng)元的運動情況，并且將腦組織切片的橫截面計算拼接，將神經(jīng)元的活動路徑連接起來，構(gòu)成一幅大腦運動的三維地圖。建立在這一基礎(chǔ)上，在嘗試模擬神經(jīng)元運動的模式。