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有钱有大计划,就能做出基础科学突破性成果吗?脑计划神经科学基础科学

发布时间:2019-08-20 10:00:36
来源:返朴    ID:fanpu20191993年,美国启动过一个“人类脑计划”(HumanBrainProjectUS),目标是建立一个全球网络,分享有关脑科学的所有数据,当时多国(包括我国)响应
有钱有大计划,就能做出基础科学突破性成果吗?脑计划神经科学基础科学

  来源:返朴       ID:fanpu2019

  1993年,美国启动过一个“人类脑计划”(Human Brain Project US),目标是建立一个全球网络,分享有关脑科学的所有数据,当时多国(包括我国)响应,科学工作者欢欣鼓舞。后来,此项目无疾而终,再也没有人提及此事了

  尴尬的“讣告”

  7月底,国内许多科普公众号突然发布头条新闻,以铺天盖地之势报道了欧盟人脑计划失败的新闻,所用的标题也非常吸引眼球,大有语不惊人死不休之势。

有钱有大计划,就能做出基础科学突破性成果吗?脑计划神经科学基础科学

  但是,如果稍仔细读一下,就会发现所有这些文章都源自Ed Yong今年7月22日发布的一篇推文《人脑计划并未实现其诺言》(The Human Brain Project Hasn’t Lived Up toIts Promise),讲的是在瑞士工作的以色列科学家马克拉姆(Henry Markram)(图1)2009年7月22日在TED组织的一次会议上宣称他可以在十年内做到在计算机上仿真人的全脑(那时他还没申请人脑计划呢),到今年7月22日正好是十年,而他并没有做到这一点。

有钱有大计划,就能做出基础科学突破性成果吗?脑计划神经科学基础科学图2。 人脑计划要把从离子通道到全脑的所有知识都整合在一个模型之中。图中从上到下显示的是脑的各个层次:生物大分子层次、细胞层次、回路层次、区域层次和全脑层次。马克拉姆已经在超级计算机“蓝色基因”上仿真了最前面的三个层次,现在他想进一步仿真最后两个层次。[11]

  更何况,马克拉姆在执行蓝脑计划时,也确实在脑的最底层的三个层次(图2,顶上的3个层次)作出了成绩。他们在2005年建立起三维的生物学真实性的神经元模型,在这些神经元模型中考虑了200种不同的离子通道及其在细胞膜上的分布,还有神经元的形态。2009年他们在一台超级计算机上构建了一个出生2周后大鼠的新皮层柱模型,其中包括10,000个简化的神经元模型;同时考虑了几百种不同类型神经元在新皮层柱中的分布与密度,每个神经元又可能跟好几千个神经元发生联系……这无疑令人相信,人脑计划已经有了很好的基础。至于一些使人感到怀疑的地方,则往往被搁置一边。毕竟,“这些都是聪明人,怎么会想不到你我所能想到的问题呢?”

  论点与漏洞

  为了给人脑计划立项大造声势,马克拉姆在2012年6月的《科学美国人》(Scientific American)上发表了一篇题为《人脑计划》(Thehuman brain project)的文章[11],全面阐述了他的思想。

  他曾在突触可塑性等方面做出过很出色的工作,但是在文章中,他声称:

  我知道我在我的科学生涯上可以再这样二、三十年地做下去,但这无助于我认识脑是如何工作的。

  (神经科学领域)每年都会发表60,000篇有关脑研究的论文,每篇都是出色的研究,但是每一篇都局限于一隅。

  马克拉姆认为,如果按照常规办法,在各种条件下对各物种的各个年龄段,并在健康的和各种疾病的条件下,逐个测量脑里面的每个基因、蛋白质、细胞、突触与回路,那么即使再过一个世纪或者更长时期,也还是解决不了问题。为克服这一困难,必须把全世界所有已知的和新研究出来的数据都整合在一起。这样就必须研发全新的信息和计算技术——包括超级计算机——借以把这些数据整合在统一的计算机模型之中,并对脑进行仿真。

  他相信,只有这样才能发现脑的工作模式和组织原理,找出我们人类知识的缺失之处,并以新的实验来填补空缺。他相信,在这样做了以后,就可以从已知的知识预测其他未知之处。他认为,这样建立起来的模型将阐明神经回路是如何组织起来的,行为和认知是怎样产生的(图2)。

  这就像刚到新大陆的探险家,觉得要深入内陆,一块一块地勘探太费时间,就提议“让我们根据现有知识来造一个沙盘模型吧,只要有了这个模型,我们就能把所有的知识组织起来,我们的勘探也就可以完成了”。当然勘探新大陆并没有多少层次的问题,比起研究脑机制来说要远远简单得多。即便如此,我想探险队中的其他成员恐怕也不会有多少人同意的。

  马克拉姆在《人脑计划》一文中说道:

  我们的研究方法的关键在于精心研究脑赖以产生的基本蓝图:也就是在整个进化过程中、并在胚胎发育过程中再一次构造出脑的整套原则。从理论上来说,这些原则正是我们动手建造脑所需要的全部信息。人们的质疑不无道理:这些原则所生成的复杂性是惊人的——所以我们才需要超级计算机来解决这个问题。不过发现这些原则本身要好办得多。如果我们找到了这些原则,那么从逻辑上来说,我们没有理由不能利用生物学上产生脑的蓝图去同样建造一个“硅脑”。

  在笔者看来,不幸的是,正如马克拉姆向媒体发表的许多宣传那样,这段话也用了“如果我们找到了这些原则”的假设语气——要知道,“这些原则”可以说正是整个神经科学研究的对象,“如果”我们发现了所有这些原则,那几乎将是神经科学的终结,而这在可预见的未来几乎是不可能的。

  从上述这段话中可以看出,马克拉姆似乎认为建立脑研究的理论框架“好办得多”,而其实这正是问题的症结所在。脑是我们已知宇宙中最为复杂的系统,它有着极多的层次(图2中其实只画出了最粗划分的层次),在每个层次上都会产生下一层次所没有的“涌现性质 ”(emergent property)。对脑的认识,我们还有大量的未知领域,而不只是马克拉姆所讲的“缝隙”(gap)而已。

  例如马克拉姆自己承认的、对脑功能十分重要的胶质细胞,我们现在就还很不了解。尽管已研究了好几十年,但是至今仍所知不多。假如仿真人脑计划推进到需要在模型中纳入胶质细胞的时候了,谁能保证神经科学家就一定能按马克拉姆的要求搞清楚了胶质细胞的功能和机制?

  突破性的自然科学研究与工程计划有一个很大的不同:前者很难按计划安排,灵感和运气常常在其中扮演重要的角色,单靠汗水未必能按部就班地揭开某个自然之谜。马克拉姆自己也说过,为了揭开人脑之谜需要几十位爱因斯坦,但是爱因斯坦可没法用计划生产出来。

  此外,为了弥补某个缺失的知识,建模者将不得不引入假设。但是脑科学中的未知领域是如此之多,如果都要用假设来填补,那么假设就会多得不可能来检验这些假设的真伪。

  关于马克拉姆设想中的其他漏洞,笔者在以前的著述中已经做了比较详细的分析[3-5],在这里不再重复。

  虽然马克拉姆在蓝脑计划中取得的成就给人以“人脑计划实际可行”的错觉,但实际上,对于一个有极多层次的系统来说,越是上层的问题,解决起来就越困难。正如要想研究达芬奇的《蒙娜丽莎》所用颜料的化学成分是相对容易的,但即使你完全搞清楚了这些成分的性质和分布,你依然难以解释“蒙娜丽莎为什么美”。

  实际上,马克拉姆以后的工作一直停留在脑的前三个层次上(生物大分子层次、细胞层次、回路层次)。2009年,马克拉姆在接受《发现》杂志采访时,曾承诺在3年内“建立大鼠的全脑模型”,到2013年他启动人脑计划时,3年早已过去,但他又把之前的承诺列入计划,这表明当初的许诺并未兑现。2015年,他发表了鼠皮层柱中非常小的一块的仿真结果,并声称他已兑现了他的承诺——他似乎忘记了,或是假装忘记了“三年内仿真大鼠全脑”这回事。他的承诺就像是吊在驴头前面的胡萝卜那样,永远可望而不可即,实在使人怀疑。

  亡羊补牢

  可以说,马克拉姆许下的“在2023年建立人工全脑”的诺言实际上早在2015年就已宣告死亡。但是,欧盟人脑计划彻底改组了领导班子,重新拟定了目标——建立基于信息学通讯技术的研究脑、认知神经科学和仿脑计算的,有某种永久性共享基础设施的国际组织——倒是一直运转至今。虽然HBP已彻底放弃了马克拉姆所提的目标,但依然取得了某些成就。

  1、初步建成信息平台

  2016年3月底,HBP的起飞阶段到期。欧盟组织了十几位专家对起飞阶段的工作进行评估。评审专家认为,欧盟人脑计划已经克服了初期困难,初步建立了神经信息学、脑仿真、高性能计算、仿神经结构工程、神经机器人和医学信息学等六个信息学通讯技术平台。HBP还建立了一个协作实验室(Collaboratoy),在该实验室的网上入口登录后,就可以进入所有平台,让研究者使用其软件和数据库,初步具备了向计划内外研究者开放的条件。

  HBP号召全世界神经科学界都来使用这些平台。但是目前该计划外的研究者对此号召作何反应还不清楚。德国计算神经科学家赫兹(AndreasHerz)评论说:“眼下还没有人能说这些研究平台是否成功。”[12] 对于改革后的HBP来说,这些平台是否能得到计划内外的神经科学家的广泛应用,他们又能否在此平台上得出有意义的成果,将是判定改革后的计划是否成功的主要标志。

  2、建立一个有生物学真实性的鼠微皮层回路模型

  HBP在神经科学和仿真研究方面取得了一项标志性成就,那就是建立了一个有生物真实性的微皮层回路模型[12] 。这一工作历时20年,由国际上82位科学家合作,仿真了幼鼠体感皮层中一块1/3 mm3大小的组织,相当于一个功能柱。其中包含3万个神经元和4000万个突触(图3)。

有钱有大计划,就能做出基础科学突破性成果吗?脑计划神经科学基础科学 图3。 数字重建鼠体感皮层微型回路。自上至下各行:(顶图)采集实验数据。(中图)从解剖结构和生理电性质上重建硅神经细胞。(下图)左:当令钙离子浓度从低到高增大时,仿真结果得出网络在两种定性上不同的动力学状态之间翻转;右:由仿真结果预测的生物实验结果。[13]

  研究人员分析了这些神经元的形态、在皮层各层中的分布和放电模式,据此区分出207种不同的神经元类型。再按照不同类型神经元在此柱状组织中的密度,在仿真组织中安排虚拟神经元的分布。每个神经元的细胞膜都像霍奇金-赫胥黎模型那样考虑了13种不同的离子通道(均与跨膜电位以及钙离子浓度相关),最终在这些虚拟神经元之间建立起3700百万个突触联接。不过,由于缺乏实验资料,对突触联接可能存在的不同类型不得不进行假设。

  这样仿真得到的结果和动物实验吻合得很好。例如,两者的行为都和细胞外钙离子浓度以及细胞体的去极化程度有关:细胞外钙离子浓度控制网络对突触输入的响应模式,而去极化程度则控制神经元的自发发放。控制这两个参数就可以让网络在两种不同性质的动力学状态之间翻转(图3)。

  美国神经科学家科赫(Christof Koch)称此工作为“迄今为止对一块可兴奋脑物质所进行的最完整的仿真。考虑到在该模型中做了极大数量的近似和外推,这些神经元既没有像癫痫放电那样乱放一气,也不像昏迷那样沉寂,而在一级近似之下就像脑片上的神经元那样活动,这本身就是一种卓越的成就。”[14]

  不过这一“标志性成就”并未得到科学界的一致称赞。一些科学家认为这一长达36页的工作正好说明了重建全脑的思想是一种误导和浪费金钱。德国神经科学家黑尔姆施泰特(Moritz Helmstaedter)认为有工作发表当然好,不过却证实了他最坏的担忧。他说,这一计划“被极度夸大了,而现在所发生的正是我们所担心的:并没有真正的发现。把大堆数据堆砌在一起并不能创造出新科学。”英国科学家莱瑟姆(Peter Latham)说:“我认为人脑计划纯属浪费金钱,不过在读了这篇文章之后,我的观点略有变化,这篇文章实际上是救了人脑计划。”不过,莱瑟姆接着问道:“您可愿意花10亿欧元来做这些事?这才是问题之所在。”[15]

  3、仿神经结构芯片

  在欧盟人脑计划仿神经结构计算平台(NeuromorphicComputing Platform)下有两个项目:一个是英国曼彻斯特大学的弗伯(Steve Furber)领衔的“脉冲发放神经网络构筑”(SpikingNeural Network Architecture,SpiNNaker)项目,另一个是由德国海德堡大学的迈尔(Karlheinz Meier)领衔的“仿神经结构混合系统脑启发多尺度计算”(Brain-inspired multiscale computation in neuromorphic hybrid systems,BrainScaleS)项目,二者都在硬件上实现了仿神经结构芯片(neuromorphic chip)。这些系统中的人工神经元数量都达到了百万级或以上,而消耗的能量要比在传统计算机上仿真有同样节点数的神经网络降低4个数量级以上。

  这些系统的共同特点是采用脉冲发放神经元作为基本元件,并用脉冲进行通讯,提高了速度、减少了能耗。这些芯片在一些特别需要节能的场合也许会有应用前景,但是能否成为新一代计算机,则取决于它们在其他性能上是否显著优于传统计算机,以及使用者是否愿意放弃早已驾轻就熟的传统计算机技术。另外,这些芯片能否实现有应用前景的功能,能否从头建立起自己的语言和生态系统,都还不得而知。

  从笔者已看到的材料来看,这两个系统似乎还不如它们的竞争对手——马克拉姆扬言要“倒吊起来”的莫德哈所开发的神经结构系统——真北系统(TrueNorth Systems)。后者至少已能做到实时识别环境中的不同对象,如行人、骑车人、卡车、汽车、大巴等,并且比传统系统的速度要快得多,能耗少得多。另外,真北系统还开发出了软硬件环境,也就是所谓的“生态系统”(ecosystem),现在已经可以运行深度学习和卷积网络。为了推广真北系统,IBM甚至成立了一所虚拟的网上大学来进行新语言的编程教学[16]。尽管如此,仍很难说工程技术人员是否愿意使用新系统,因此这类系统的应用前景尚有待观察。但不管怎么说,笔者认为作为一种试探,研究开发仿神经结构系统是必要的。

  此外,SpiNNaker和BrainScaleS两个项目都强调了其主要目的是用硬件模仿脑。SpiNNaker系统于2018年末建成,研究人员希望能用这个系统模拟鼠脑中的一亿个神经元,而目前在做的也只不过是模拟微功能柱。由于我们对神经回路及其以上层次的联结都还不清楚,这样做究竟只是建立鼠脑规模的人工系统,还是真正模拟鼠脑,还有待观察。或许这种希望和当年马克拉姆的允诺类似——只不过前者用了仿神经结构系统,速度更快,能耗更低,而后者则是在传统计算机上用软件来做的。

有钱有大计划,就能做出基础科学突破性成果吗?脑计划神经科学基础科学图4。 SpiNNaker系统。(左上图)SpiNNaker 芯片;(右上图)由48个芯片构成的电路板:(下图)由电路板构成的SpiNNaker 系统。(University of Manchester, by Steve Furber and colleagues)

  展望

  2016年4月,HBP终于进入正式实施阶段。在经过了起飞阶段的激辩、重组以及外部同行评审之后,HBP在目标中去掉了许多不切实际的承诺,主要是放弃了马克拉姆当初“十年建立人工全脑”的许诺。在坚持对脑进行多层次和多学科研究,并强调使用建模和仿真方法的同时,更强调要开发用于脑研究的多种信息学通讯技术平台,并建成永久性的欧洲脑科学研究设施。

有钱有大计划,就能做出基础科学突破性成果吗?脑计划神经科学基础科学2016年11月12日出版的《神经元》(Neuron)杂志

  《神经元》(Neuron)杂志于2016年11月2日出版了有关各国脑计划的一期专刊,HBP的新领导集体发文宣布其目标如下[2]:

  HBP是一个为期十年的欧盟旗舰计划,其目标是在多个尺度上重建脑组织。这一计划在所有层次上把实验、临床数据、数据分析和仿真紧密结合在一起,这样就能最终在各个层次之间架设起桥梁。HBP的信息学和计算机构筑是独一无二的,它利用云技术进行合作,研发出具有数据库、工作流程系统(workflow systems)、千万亿字节(petabyte)存储和超级计算机的各种平台。人脑计划将发展成推进脑研究、医学和仿脑(brain-inspired)信息技术的欧洲研究设施。

  HBP提出了一种独特的基于信息技术的策略,这一策略把全世界的神经科学数据整合在一起,多层次地认识人脑及其疾病。因此目前所有的这些平台原型将逐渐转变为更为可靠的、对用户友好并紧密地整合起来的研究基础设施。成立一个HBP法人实体,将为不受计划时间限制的、永久性的基础设施奠定组织基础。

  这一目标虽然远不及原计划那样野心勃勃,不过还是相当宏大。到2023年期满时,这个缩小了的目标能否实现,将取决于这些平台是否实用,广大神经科学界是否愿意使用这些平台,并在其上做出有突破性意义的成果。除了该计划内部的成员单位及合作单位之外,神经科学家和医生是否愿意与其共享数据都是大问题。

  1993年,美国神经科学家科斯洛夫(S.H。 Koslow)也曾启动过一个美国版的“人类脑计划(HumanBrain Project US)”,目标是建立一个全球网络,分享有关脑科学的所有数据,得到了包括我国在内的许多国家的响应,当时笔者也曾为此欢欣鼓舞,为文介绍[17],但今天却已无人再提及此事。

  当然,今天我们有了云计算等新技术,条件已不能和当时同日而语,但问题并不完全在于技术困难。美国人类脑计划为什么在红火一阵之后会沉寂下去,究竟有些什么经验教训值得总结,需要认真反思。

  以笔者管见,美国物理学家路克斯(Michael Roukes)所说的“神经科学依然处于手工业时代,每个人都有自己的秘方”[18]不无道理,目前科学家的脑研究工具、实验数据或计算数据格式五花八门,各有自己的一套,外人很难知道实验条件的细节,很难共享也很难利用其他实验室的原始数据,所以如何充分利用现有数据就成了个大问题。

  此外,广大的神经科学工作者和临床医生在没有看到建立这样的数据库对自己有什么实在的好处以前,很少有人愿意把自己辛辛苦苦做出来的数据提供给他人。也许对计划内的人可以用经费作为杠杆迫使他们贡献数据,或是一些得到国家大科学计划(例如美国的人类连接组计划)、亿万富翁资助的研究机构(如美国的艾伦脑科学研究所)愿意公开其数据,但是和整个脑科学界相比,这毕竟还只是少量数据。HBP是否会重蹈美国人类脑计划的覆辙,还有待观察。

  另外,在脑的两到三个层次之间通过建模和仿真发现隐藏在数据背后的规律是一回事(虽说这确实是一个重要的方面),但是要从最底部的微观层次到最顶部的宏观层次进行如此高度跨层次的建模和仿真,则是另一个问题。这绝不仅仅是提高计算机运算能力的问题。更何况,从科学发展史上来看,也并非所有的问题都可以通过计算得到解决——即使是最简单的三体问题,也只是在作了极度简化之后才能计算。所以以为只要加强计算机的计算速度和存储容量就能在今后几十年内解决脑研究的一切问题只不过是一种幻想[19]

  本文讨论的是一些尚无定论的开放性问题,想在这样一篇短文中充分展开是不可能的。事实上,正是基于对这些问题的共同兴趣,德国信息技术工程师和连续高科技创业者施拉根霍夫(Karl Schlagenhauf)博士和笔者通过电邮进行了长达6年的频繁讨论和争辩,对相关问题做了仔细分析,最终经重新整理后结集出版[19]。其中既有共识,也有歧见。由于讨论的都是这样一些开放性问题,因此即使是我们的共识,也未必都成立,我们在此书中并不企图告诉读者结论,而是希望引起读者的思考,并做出自己的判断。由于我们在书中批评了许多人,当然这也就把我们自己放到了被他人批评的地位,本文当然就更是如此了。

  《返朴》,致力好科普。国际著名物理学家文小刚与生物学家颜宁联袂担任总编,与几十位学者组成的编委会一起,与你共同求索。关注《返朴》(微信号:fanpu2019)参与更多讨论。二次转载或合作请联系fanpu2019@outlook.com。

有钱有大计划,就能做出基础科学突破性成果吗?脑计划神经科学基础科学

原标题:有钱有大计划,就能做出基础科学突破性成果吗?脑计划神经科学基础科学

关键词:脑计划,神经科学,基础科学

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