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

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

尷尬的 “訃告”

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

但是，如果稍仔細(xì)讀一下，就會發(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《人腦計劃并未實現(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 組織的一次會議上宣稱他可以在十年內(nèi)做到在計算機(jī)上仿真人的全腦（那時他還沒申請人腦計劃呢），到今年 7 月 22 日正好是十年，而他并沒有做到這一點。

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）

實際上，正式啟動于 2013 年的歐盟人腦計劃（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劃說一不二的領(lǐng)導(dǎo)崗位上黯然下臺[1]。

所以 Yong 的標(biāo)題并不錯，雖然有些 “馬后炮” 了。如果說馬克拉姆的人工全腦之夢已死，那么這個訃告發(fā)得晚了些。而如果說整個歐盟人腦計劃（HBP）已經(jīng)死了，這個訃告發(fā)得又有些早了。該計劃要到 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” 呢。

現(xiàn)在的人腦計劃和馬克拉姆當(dāng)年提出時的人腦計劃的目標(biāo)已大相徑庭?，F(xiàn)在的人腦計劃已經(jīng)力圖變成一個基于信息學(xué)通訊技術(shù)的研究腦、認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)和仿腦計算的公共平臺，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)入最后階段時歐盟是否還會繼續(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平臺來進(jìn)行研究，并且得出有意義的結(jié)果。不過，不管這個計劃現(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。 至于有些報道中說歐盟人腦計劃（EUHuman Brain Project, HBP）是藍(lán)腦計劃（BlueBrain Project, BBP）的改稱，則是不對的。藍(lán)腦計劃是馬克拉姆 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)院啟動的一個計劃，一直運行至今。馬克拉姆確實是在藍(lán)腦計劃的基礎(chǔ)之上，聯(lián)合了其他科學(xué)家提出人腦計劃的，但這依然是兩個不同的計劃，藍(lán)腦計劃也有自己獨立的官方網(wǎng)站（http://bluebrain.epfl.ch/），馬克拉姆現(xiàn)在的工作多以此計劃的名義發(fā)表[3]。 以上僅僅是厘清一些基本的事實。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)計劃的形式實現(xiàn)人工全腦” 失敗的原因是什么，給我們帶來了哪些經(jīng)驗教訓(xùn)。 致命缺陷

關(guān)于馬克拉姆 “仿真全腦計劃” 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：

①我們對腦的認(rèn)識還很膚淺，未知之處多于已有的認(rèn)識； ②其目標(biāo)不是針對某個特定問題，而是為仿真腦而仿真； ③犯了循環(huán)邏輯的錯誤，即用仿真腦的方法來認(rèn)識腦，而為了仿真腦又必須先認(rèn)識腦。 以上確實是問題所在，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，不用等到今天，只需回顧一下藍(lán)腦計劃的過去，以及以往大科學(xué)計劃的成敗，就不難預(yù)見到馬克拉姆的失敗。 2013 年 HBP 剛開始啟動時，筆者就發(fā)表過一篇題為《歐盟人腦計劃不大可能在十年內(nèi)創(chuàng)建一個人工全腦》（The Human Brain Project EU Is Unlikely toCreate an Artificial Whole-Brain in a Decade）的評論文章[4]。2014 年，筆者又在拙作《腦海探險：人類怎樣認(rèn)識自己》[5]一書中對 “十年內(nèi)造不出人工全腦” 作了進(jìn)一步的分析。在這里，我們先提一個仿真全腦計劃最主要的致命傷：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)計劃實質(zhì)上都是一些工程技術(shù)性的計劃，如制造原子彈的曼哈頓計劃、探月的阿波羅計劃，以至分析 DNA 序列的人類基因組計劃，這些計劃的后面都有堅實的理論基礎(chǔ)。而美國尼克松總統(tǒng)提出的 “向癌開戰(zhàn)法案” 就缺乏堅實的理論基礎(chǔ) —— 它雖然意義重大，卻無疾而終。仿真全腦計劃也存在這一缺陷：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，當(dāng)時一些科學(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)積累了大量的實驗資料，但是缺乏一個理論框架把這些資料組織起來。差不多半個世紀(jì)過去了，這個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，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)我為將要創(chuàng)刊的《認(rèn)知神經(jīng)動力學(xué)》（Cognitive Neurodynamics）雜志起草發(fā)刊詞時，曾請美國神經(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，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。計算速度每兩年就翻一番。 這些進(jìn)步所顯示出來的其實并非是問題的解決，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，他們在海岸上看到的并不只是一串小島，而是有待探險的整個大陸。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

人腦計劃被提出而尚未正式啟動之時，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，這位同事好心地勸告我說：“這些都是些聰明人，他們不會想不到連我們也能想到的問題。” 這話并非沒有道理。其實馬克拉姆本人對此并不糊涂，2009 年，在尚未更新過的藍(lán)腦計劃官網(wǎng)上，他回答了一些提問，表現(xiàn)出清醒的認(rèn)識。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)見未來的計算機(jī)技術(shù)而論，看來還不大可能仿真一個精確到細(xì)胞和突觸復(fù)雜性水平（分子層次以上）的哺乳動物腦?！?/p>

問：你是否相信計算機(jī)真的能確切地仿真人腦？

馬：以目前和可預(yù)見未來的計算機(jī)技術(shù)而論，看來還不大可能仿真一個精確到細(xì)胞和突觸復(fù)雜性水平（分子層次以上）的哺乳動物腦?！?這很少可能，也沒有這個必要。要這樣做是非常困難的，因為腦內(nèi)的每個分子就是一臺功能強(qiáng)大的計算機(jī)，而我們得仿真以千兆（trillion）計的分子的結(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倍的超級計算機(jī)。哺乳動物自己就能繁殖，我們無需用計算機(jī)來復(fù)制哺乳動物。這不是我的目的。我們只是想認(rèn)識生物系統(tǒng)是如何工作的，又為什么會失常，這將造福人類。”

問：我們真的能造出一個這樣的人工大腦，它會有意識嗎？

馬：我真的不知道。如果意識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。但是我們對意識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)時對這些問題的回答和筆者之前對人腦計劃的估計基本是一致的。轉(zhuǎn)折點出現(xiàn) 2009 年。正如 Yong 所說，馬克拉姆在 2009 年 7 月 22 日 TED 組織的大會上一反不久前的清醒認(rèn)識，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，建立起一個腦模型是完全可能的?！?當(dāng)記者問 “什么時候您才能仿真人腦，而不只是某個部分的鼠腦” 時，他的回答是： “這只是一個尺度的問題，也是一個精度的問題…… 從技術(shù)層面上講，利用計算機(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。實際上唯一的問題是經(jīng)費問題。不過這得一步步來。下一步我們要花 3 年時間建立大鼠的全腦模型，以及分子層次上鼠腦中 2 億個神經(jīng)元相互作用的精細(xì)模型?！? 對于記者進(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神經(jīng)信息進(jìn)行解碼，我想這將不會成為多大的問題?！?我們已非常接近于解決神經(jīng)編碼問題，所有一切都表明在未來的幾年里就會有很大進(jìn)展。

為什么對同一個問題的看法，在科學(xué)上沒有出現(xiàn)任何突破的情況下，會產(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 “實際上唯一的問題是經(jīng)費問題。”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原因。

首先是時機(jī)。在馬克拉姆開始其藍(lán)腦計劃的時候，IBM 以極其優(yōu)惠的價格供應(yīng)了一臺當(dāng)時最先進(jìn)的藍(lán)色基因（Blue Gene）超級計算機(jī)，大概是由于 IBM 的外號叫做 “大藍(lán)”（Big blue）的原因吧，馬克拉姆把他的計劃也叫做了藍(lán)腦計劃。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)部有一個以莫德哈（Dharmendra Modha）為首的競爭者，他們用點神經(jīng)元仿真了一個貓腦規(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 “我曾以為會有一個倫理委員會把這個人倒吊起來” 這樣一般在正常的學(xué)術(shù)爭論中不會使用的重話[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。 而正在這個時候，即 2009 年 12 月，歐盟宣布要資助兩個 2013－2023 年度高風(fēng)險、但可能帶來巨大變革的 “未來和新興技術(shù)（future and emerging technologies, FET）旗艦項目（flagship projects）”，每個項目的資助額為 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，自然在第一時間就知道了這一消息。

“近水樓臺先得月”，馬克拉姆搶得先手，以藍(lán)腦計劃為基礎(chǔ)，在經(jīng)過近兩年的籌備之后，聯(lián)合了歐洲 19 個國家的 117 個研究單位，于 2013 年 1 月 28 日以 “人腦計劃” 為名贏得了歐盟公開招標(biāo)的 “未來和新興技術(shù)旗艦項目”，并在同年 10 月 7 日正式啟動。 為了贏得這樣一個高風(fēng)險而又可能帶來高回報的旗艦項目招標(biāo)，還有什么課題能比 “在計算機(jī)里仿真出一個人腦” 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)家共同提出的項目，怎么可能是一場騙局呢？

圖 2. 人腦計劃要把從離子通道到全腦的所有知識都整合在一個模型之中。圖中從上到下顯示的是腦的各個層次：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)在超級計算機(jī) “藍(lán)色基因” 上仿真了最前面的三個層次，現(xiàn)在他想進(jìn)一步仿真最后兩個層次。[11]

更何況，馬克拉姆在執(zhí)行藍(lán)腦計劃時，也確實在腦的最底層的三個層次（圖 2，頂上的 3 個層次）作出了成績。他們在 2005 年建立起三維的生物學(xué)真實性的神經(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 年他們在一臺超級計算機(jī)上構(gòu)建了一個出生 2 周后大鼠的新皮層柱模型，其中包括 10,000 個簡化的神經(jīng)元模型；同時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，每個神經(jīng)元又可能跟好幾千個神經(jīng)元發(fā)生聯(lián)系…… 這無疑令人相信，人腦計劃已經(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，怎么會想不到你我所能想到的問題呢？” 論點與漏洞

為了給人腦計劃立項大造聲勢，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《人腦計劃》（Thehuman brain project）的文章[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)識腦是如何工作的。

（神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域）每年都會發(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，在各種條件下對各物種的各個年齡段，并在健康的和各種疾病的條件下，逐個測量腦里面的每個基因、蛋白質(zhì)、細(xì)胞、突觸與回路，那么即使再過一個世紀(jì)或者更長時期，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)全新的信息和計算技術(shù) —— 包括超級計算機(jī) —— 借以把這些數(shù)據(jù)整合在統(tǒng)一的計算機(jī)模型之中，并對腦進(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的缺失之處，并以新的實驗來填補空缺。他相信，在這樣做了以后，就可以從已知的知識預(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家，覺得要深入內(nèi)陸，一塊一塊地勘探太費時間，就提議 “讓我們根據(jù)現(xiàn)有知識來造一個沙盤模型吧，只要有了這個模型，我們就能把所有的知識組織起來，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，我想探險隊中的其他成員恐怕也不會有多少人同意的。 馬克拉姆在《人腦計劃》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計算機(jī)來解決這個問題。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 “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” 可以說正是整個神經(jīng)科學(xué)研究的對象，“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 中其實只畫出了最粗劃分的層次），在每個層次上都會產(chǎn)生下一層次所沒有的 “涌現(xiàn)性質(zhì)”（emergent property）。對腦的認(rèn)識，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。假如仿真人腦計劃推進(jìn)到需要在模型中納入膠質(zhì)細(xì)胞的時候了，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)研究與工程計劃有一個很大的不同：前者很難按計劃安排，靈感和運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劃生產(chǎn)出來。 此外，為了彌補某個缺失的知識，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，那么假設(shè)就會多得不可能來檢驗這些假設(shè)的真?zhèn)巍? 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)腦計劃中取得的成就給人以 “人腦計劃實際可行” 的錯覺，但實際上，對于一個有極多層次的系統(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”。 實際上，馬克拉姆以后的工作一直停留在腦的前三個層次上（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，曾承諾在 3 年內(nèi) “建立大鼠的全腦模型”，到 2013 年他啟動人腦計劃時，3 年早已過去，但他又把之前的承諾列入計劃，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，實在使人懷疑。 亡羊補牢

可以說，馬克拉姆許下的 “在 2023 年建立人工全腦” 的諾言實際上早在 2015 年就已宣告死亡。但是，歐盟人腦計劃徹底改組了領(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

2016 年 3 月底，HBP 的起飛階段到期。歐盟組織了十幾位專家對起飛階段的工作進(jìn)行評估。評審專家認(rèn)為，歐盟人腦計劃已經(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)等六個信息學(xué)通訊技術(shù)平臺。HBP 還建立了一個協(xié)作實驗室（Collaboratoy），在該實驗室的網(wǎng)上入口登錄后，就可以進(jìn)入所有平臺，讓研究者使用其軟件和數(shù)據(jù)庫，初步具備了向計劃內(nèi)外研究者開放的條件。 HBP 號召全世界神經(jīng)科學(xué)界都來使用這些平臺。但是目前該計劃外的研究者對此號召作何反應(yīng)還不清楚。德國計算神經(jīng)科學(xué)家赫茲（AndreasHerz）評論說：“眼下還沒有人能說這些研究平臺是否成功?！盵12]對于改革后的 HBP 來說，這些平臺是否能得到計劃內(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上得出有意義的成果，將是判定改革后的計劃是否成功的主要標(biāo)志。

2. 建立一個有生物學(xué)真實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標(biāo)志性成就，那就是建立了一個有生物真實性的微皮層回路模型[12]。這一工作歷時 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)于一個功能柱。其中包含 3 萬個神經(jīng)元和 4000 萬個突觸（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）采集實驗數(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，仿真結(jié)果得出網(wǎng)絡(luò)在兩種定性上不同的動力學(xué)狀態(tài)之間翻轉(zhuǎn)；右：由仿真結(jié)果預(yù)測的生物實驗結(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 百萬個突觸聯(lián)接。不過，由于缺乏實驗資料，對突觸聯(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)果和動物實驗吻合得很好。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@兩個參數(shù)就可以讓網(wǎng)絡(luò)在兩種不同性質(zhì)的動力學(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，而在一級近似之下就像腦片上的神經(jīng)元那樣活動，這本身就是一種卓越的成就?！盵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，不過卻證實了他最壞的擔(dān)憂。他說，這一計劃 “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)為人腦計劃純屬浪費金錢，不過在讀了這篇文章之后，我的觀點略有變化，這篇文章實際上是救了人腦計劃?！?不過，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?！盵15]

3.仿神經(jīng)結(jié)構(gòu)芯片

在歐盟人腦計劃仿神經(jīng)結(jié)構(gòu)計算平臺（NeuromorphicComputing Platform）下有兩個項目：一個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）項目，另一個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)多尺度計算”（Brain-inspired multiscale computation in neuromorphic hybrid systems，BrainScaleS）項目，二者都在硬件上實現(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)到了百萬級或以上，而消耗的能量要比在傳統(tǒng)計算機(jī)上仿真有同樣節(jié)點數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)降低 4 個數(shù)量級以上。 這些系統(tǒng)的共同特點是采用脈沖發(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)能的場合也許會有應(yīng)用前景，但是能否成為新一代計算機(jī)，則取決于它們在其他性能上是否顯著優(yōu)于傳統(tǒng)計算機(jī)，以及使用者是否愿意放棄早已駕輕就熟的傳統(tǒng)計算機(jī)技術(shù)。另外，這些芯片能否實現(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，這兩個系統(tǒng)似乎還不如它們的競爭對手 —— 馬克拉姆揚言要 “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時識別環(huán)境中的不同對象，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 兩個項目都強(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系統(tǒng)模擬鼠腦中的一億個神經(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?；蛟S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)入正式實施階段。在經(jīng)過了起飛階段的激辯、重組以及外部同行評審之后，HBP 在目標(biāo)中去掉了許多不切實際的承諾，主要是放棄了馬克拉姆當(dāng)初 “十年建立人工全腦” 的許諾。在堅持對腦進(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，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，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)各國腦計劃的一期?？琀BP 的新領(lǐng)導(dǎo)集體發(fā)文宣布其目標(biāo)如下[2]：

HBP 是一個為期十年的歐盟旗艦計劃，其目標(biāo)是在多個尺度上重建腦組織。這一計劃在所有層次上把實驗、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層次之間架設(shè)起橋梁。HBP 的信息學(xué)和計算機(jī)構(gòu)筑是獨一無二的，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）存儲和超級計算機(jī)的各種平臺。人腦計劃將發(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)識人腦及其疾病。因此目前所有的這些平臺原型將逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)楦鼮榭煽康?、對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 HBP 法人實體，將為不受計劃時間限制的、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)不及原計劃那樣野心勃勃，不過還是相當(dāng)宏大。到 2023 年期滿時，這個縮小了的目標(biāo)能否實現(xiàn)，將取決于這些平臺是否實用，廣大神經(jīng)科學(xué)界是否愿意使用這些平臺，并在其上做出有突破性意義的成果。除了該計劃內(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）也曾啟動過一個美國版的 “人類腦計劃（HumanBrain Project US）”，目標(biāo)是建立一個全球網(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，今天我們有了云計算等新技術(shù)，條件已不能和當(dāng)時同日而語，但問題并不完全在于技術(shù)困難。美國人類腦計劃為什么在紅火一陣之后會沉寂下去，究竟有些什么經(jīng)驗教訓(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)時代，每個人都有自己的秘方”[18]不無道理，目前科學(xué)家的腦研究工具、實驗數(shù)據(jù)或計算數(shù)據(jù)格式五花八門，各有自己的一套，外人很難知道實驗條件的細(xì)節(jié)，很難共享也很難利用其他實驗室的原始數(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)庫對自己有什么實在的好處以前，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。也許對計劃內(nèi)的人可以用經(jīng)費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)計劃（例如美國的人類連接組計劃）、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)，但是和整個腦科學(xué)界相比，這畢竟還只是少量數(shù)據(jù)。HBP 是否會重蹈美國人類腦計劃的覆轍，還有待觀察。 另外，在腦的兩到三個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（雖說這確實是一個重要的方面），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，則是另一個問題。這絕不僅僅是提高計算機(jī)運算能力的問題。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算。所以以為只要加強(qiáng)計算機(jī)的計算速度和存儲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。事實上，正是基于對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，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，也未必都成立，我們在此書中并不企圖告訴讀者結(jié)論，而是希望引起讀者的思考，并做出自己的判斷。由于我們在書中批評了許多人，當(dāng)然這也就把我們自己放到了被他人批評的地位，本文當(dāng)然就更是如此了。