虚拟人脑(1-3)

2020-08-03 发现兴趣 76957次阅读 

虛擬人腦(1/3)

建立巨型数位大脑模拟,将可改变神经科学与医学,并找出製造更强大电脑的新方法。


重点提要

电脑模拟将以空前逼真的数位化方式,揭开人脑运作各层次的内幕。2020年以前,数位化大脑或许就可以表现单一脑细胞的运作历程,甚至是整个大脑的运作方式。虚拟大脑可以做为真实大脑的替身,帮助我们解开自闭症的秘密,或进行虚拟药物试验。

该是改变大脑研究方法的时候了。

化约生物学(检视个别脑区、神经迴路与分子)带我们走了很长的路,但它不足以解释人脑这个头颅中举世无双的资讯处理器如何运作。我们不但要化约,还要组建;不但要切分,还要建造。要达到这个目标,我们需要一个结合分析与综合的新典範。化约论之父、法国哲学家笛卡儿就曾写到分部研究再重组出整体的重要性。

科学界目前有一项目标,就是结合各种技术,设计出一个能够完全模拟人脑的绝妙新科学仪器。儘管这个东西目前还不存在,但我们已在着手建造。你可以把这个仪器想像成史上功能最强大的飞行模拟器,只不过它不是模拟飞行,而是在大脑中遨游。这个「虚拟大脑」会在超级电脑上运作,并将神经科学至今所产生的所有资料融合在一起。

数位大脑将成为科学社群的共同资源:研究人员可以预约数位大脑来进行实验,就像使用大型望远镜一样。他们可以用数位大脑来测试人脑在正常或生病时的运作理论。他们将充实数位大脑的功能,协助发展出自闭症或精神分裂症的新诊断测试,还有忧郁症和阿兹海默症的新疗法。这个涉及百兆个神经迴路连结的计画,将启发仿人脑电脑和智慧型机器人的设计灵感。简言之,数位大脑将改变神经科学、医学以及资讯科学。

盒中大脑

在2010年代末,超级电脑的功能将可以支援庞大运算数据的需求,让科学家得以进行首次的模拟人脑实验。我们无须解开人脑的所有奥秘,就可以打造虚拟大脑。它甚至还可能会提供架构,来帮助我们融会贯通已知的资讯,同时也让我们得以预测未知。这些预测可以说明未来实验的重点,让我们不必做白工。我们所产生的知识将和既有知识结合,架构中的「空隙」也会被越来越多的实际细节填满。最后,我们就能拥有一个运作和大脑完全相符模型,从分子层级到整个大脑都能够精準重现。

这是人脑计画(Human Brain Project,HBP)的目标,约有130所来自世界各地的大专院校参与该项计画。欧盟宣布将在接下来的10年内提供高达10亿欧元的巨额经费给两项科学计画,目前有六项计画参与竞争,人脑计画就是其中之一,2013年2月便知钱落谁家。

我们需要这个模拟器的理由至少有两个。光是在欧洲,就有1亿8000万人受脑部疾病所苦(约人口的1/3),随着人口的老化,这个数字也跟着增加。在此同时,药厂却并未投资研究神经系统病变的新疗法。以全面性的观点看待脑部,将让我们得以透过生物特质来重新分类脑部疾病,而非只是将它们视为各种症状的组合。这种开阔的观点,将帮助我们发展出专门针对潜在异常状况的疗法。

第二个理由是电脑运算遭遇瓶颈,并需要进一步的发展。儘管电脑处理资讯的功能越来越强大,但是仍然无法像动物的大脑般轻鬆完成许多任务。例如电脑科学家在视觉辨认上已有了重大进展,但是这些机器仍然无法像大脑般能以一个画面的内容或是随机的片段资讯来预测未来。

此外,越强大的电脑越耗电,电力供应总有一天会不足。目前超级电脑的效能是以千兆浮点运算(petaflop)为单位,也就是每秒能进行千兆次的逻辑运算。到了下一个世代(约2020年),运算速度将比现在快1000倍,变成百万兆浮点运算(exaflop)。一部百万兆级的机器要消耗约20百万瓦的电力,约等于一个小镇的冬季用电量。为了製造出功能日益强大的电脑,让它以高效能的方式做到一些人脑可以轻易完成的事情,我们需要全新的策略。

我们也可以从人脑获得一些启发,毕竟它执行许多心智功能时,只需耗能20瓦左右,约等于一颗微弱灯泡所需的电力,是百万兆级机器的百万分之一。为了达到这个目标,我们必须了解大脑从基因到行为的多层组织。所有知识都在那里,但我们必须将它们融会贯通,此时我们的模拟器就变成这项任务的平台。

有评论者认为,模拟人脑是无法达成的目标,主要的反对理由之一是不可能複製大脑中百兆个神经突触的连结,因为我们根本无法对其进行量测。我们确实无法量测大脑突触的连结网络,因此我们并不打算全盘複製它,我们计画以不同的方法来重现脑细胞间的大量连结。

我们的关键策略,是根据大脑的发育方式来描绘基本蓝图,也就是遵循在演化过程中引导大脑发展并在每一个胎儿身上不断重现的原则。理论上,我们只要掌握那些原则,就可以组建大脑了。人们的怀疑是对的,大脑的複杂程度确实让人却步,所以我们才需要超级电脑来掌握这些複杂度。但是要了解这些规则还不算太难,只要找到这些规则,我们就能把这份蓝图应用在生物学上,并在电脑上创造一个「硅晶片」大脑。

我们所说的规则,是指控制各种脑细胞生成的基因,以及影响脑细胞分布与连结的机制。我们能知道它们的存在,是因为先前的人脑计画基础工作发现了其中的一些规则。大约20年前,我们就开始测量个别神经元的特性。我们蒐集了大量各种神经元的几何特性资料,并以数位方式重建出数百种神经元的立体形态。我们也透过耗工的膜片箝制(将显微玻璃吸管的尖端压在细胞膜上,以测量其离子通道间的电位),记录下神经元的电特性。

2005年时,製作一个神经元模型就要用到一台功能强大的电脑,以及一名博士生三年的光阴。儘管当时尚未完全了解大脑迴路中更大的组成要素,但我们也能加以模拟,而且很清楚更远大的目标很快就能达成。在洛桑瑞士联邦理工学院的脑与心智研究所,我们发表了人脑计画的前身「蓝脑计画」(Blue Brain Project)。我们将建立「联合电脑模型」,把所有既有的大脑迴路资料及假说整合起来,同时解决资讯中的冲突,并凸显所欠缺的知识。(待续)

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