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        馬克拉姆的人工腦之夢

        2023-10-23 17:07:04顧凡及
        科學(xué) 2023年5期

        顧凡及

        2023年9月30日原本應(yīng)該是歐盟人腦計(jì)劃(EU Human Brain Project, HBP)[1]的到期之日。該計(jì)劃曾擬用10年時(shí)間、投資10億歐元以建立人工腦為目標(biāo)吸引了全球的眼光,但該目標(biāo)在計(jì)劃啟動(dòng)兩年不到即被取消了,其牽頭人馬克拉姆(H. Markram)也黯然下臺。但是,他在其主導(dǎo)的由瑞士政府支持的藍(lán)腦計(jì)劃(Blue Brain Project, BBP)[2]中仍然堅(jiān)持這一研究目標(biāo)。2019年,他將其重建數(shù)字腦的思想系統(tǒng)化,稱以此為核心的所謂“仿真神經(jīng)科學(xué)”(simulation neuroscience)將是神經(jīng)科學(xué)發(fā)展過程中,繼哲學(xué)思辨、實(shí)驗(yàn)和理論之后的新階段[3]。其實(shí),重建人工腦這種思想并非他的獨(dú)創(chuàng),這也是許多人的夢想。例如美國發(fā)明家霍金斯(J. Hawkins)提出的以新皮層柱為單元的所謂“千腦理論”[4],也有異曲同工之妙的類似思想。

        如果以這些想法為目標(biāo)進(jìn)行研究,不但耗資巨大,能否實(shí)現(xiàn)還在未定之天。所以對以馬克拉姆“仿真神經(jīng)科學(xué)”為代表的思想討論一下,還是很有意義的。

        幾千年來,我們對腦的認(rèn)識經(jīng)歷了哲學(xué)思辨、實(shí)驗(yàn)和理論三個(gè)階段。哲學(xué)思辨依靠直覺和類比思維,無法提供經(jīng)驗(yàn)證據(jù);為尋找證據(jù),實(shí)驗(yàn)神經(jīng)科學(xué)中的還原論思想家們對腦的許多組成部分作了深入研究,但也產(chǎn)生了大量互不相關(guān)的數(shù)據(jù)集和知識;理論神經(jīng)科學(xué)應(yīng)用抽象思維而使之脫離腦的細(xì)節(jié),這可能會促進(jìn)人工智能的發(fā)展,但是否會促進(jìn)對腦結(jié)構(gòu)和功能之間因果關(guān)系的理解,仍存在疑問。為了繼續(xù)前進(jìn),腦研究需要新的思維方式和新的方法——整合和預(yù)測思維,馬克拉姆認(rèn)為這就是仿真神經(jīng)科學(xué)的特點(diǎn)。催生仿真神經(jīng)科學(xué)的主要驅(qū)動(dòng)因素是:在腦組織的多個(gè)層次上已生成大量數(shù)據(jù),需要把它們整合起來,以追蹤在所有這些層次內(nèi)和跨層次間交互作用的因果鏈。

        在實(shí)驗(yàn)和理論階段,神經(jīng)科學(xué)沿著三條主要路徑發(fā)展:神經(jīng)元成像,其目的是對腦中不同類型的細(xì)胞進(jìn)行分類;連接性成像,其目的是確定單個(gè)神經(jīng)元之間、神經(jīng)元群之間以及腦區(qū)之間的連接;功能成像則試圖將腦功能和行為與腦的結(jié)構(gòu)聯(lián)系起來。

        馬克拉姆早年在神經(jīng)元的實(shí)驗(yàn)研究方面取得過不俗的成績,其中影響最大的是有關(guān)依賴于鋒電位定時(shí)的突觸可塑性(spike timing-dependent synaptic plasticity, STDP)研究。該研究表明,突觸前和突觸后動(dòng)作電位的相對定時(shí)(timing)會影響神經(jīng)元之間的耦合強(qiáng)度,從而與學(xué)習(xí)機(jī)制有關(guān)。1990年代,他對當(dāng)時(shí)腦科學(xué)研究的現(xiàn)狀不滿意,“我知道我在科學(xué)上可以這樣二三十年地做下去,但這無助于讓我們認(rèn)識腦是如何工作的”“全世界每年都會發(fā)表6萬篇有關(guān)腦研究的論文,每篇都是出色的研究,但每一篇都局限于一隅”。他認(rèn)為,如果按照現(xiàn)在的方法,按部就班地測量各個(gè)物種在不同年齡段、不同條件(健康和疾病狀態(tài))下,腦內(nèi)每個(gè)基因、蛋白質(zhì)、細(xì)胞、突觸與回路,那么即使再過100年或者更長時(shí)間,也還是解決不了問題。為此,他呼吁現(xiàn)在是改變腦研究方法論的時(shí)候了,因?yàn)槟壳暗哪X研究無論是實(shí)驗(yàn)還是理論,都受制于腦的多尺度(層次)和復(fù)雜性的局限[5]。

        他認(rèn)為,要擺脫現(xiàn)有研究的障礙,應(yīng)該把實(shí)驗(yàn)和理論方法結(jié)合起來,即所謂的仿真神經(jīng)科學(xué),重建符合實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的精細(xì)數(shù)字腦,形成腦結(jié)構(gòu)和功能的統(tǒng)一,也可進(jìn)一步檢驗(yàn)和發(fā)展新理論。仿真神經(jīng)科學(xué)的目標(biāo)是建立腦的數(shù)字拷貝。由于現(xiàn)有數(shù)據(jù)既非無所不包,也沒有完整的腦成像,也不大可能僅僅靠實(shí)驗(yàn)就能獲得。這需要闡明細(xì)胞結(jié)構(gòu)原理以合成所有的神經(jīng)元和神經(jīng)膠質(zhì)細(xì)胞,還需要闡明分子組織和相互作用原理,離子通道和受體如何在神經(jīng)元中形成和分布的原理,突觸連接原理,腦區(qū)如何連接的原理,最終,腦如何與身體耦合的原理,并需要通過闡明所有這些原理建立數(shù)字拷貝。如果這些原理都是正確的話,那么依靠它們就可以預(yù)測數(shù)據(jù)中的巨大缺失。為此,仿真神經(jīng)科學(xué)利用高性能計(jì)算,通過整合和預(yù)測思維來解決研究腦的問題:把實(shí)驗(yàn)和理論方法整合起來,把分散的數(shù)據(jù)集和知識整合在一起,把多個(gè)尺度上的腦結(jié)構(gòu)和功能整合在一起,再加上填補(bǔ)空白的預(yù)測方法。

        腦是由基因、蛋白質(zhì)、細(xì)胞、突觸和腦區(qū)所組成的多維網(wǎng)絡(luò),它處于一個(gè)不斷變化著的相互作用中。腦功能是以電、化學(xué)和機(jī)械鏈?zhǔn)较嗷プ饔玫男问接楷F(xiàn)出來的。由于沒有科學(xué)證據(jù)表明可以忽略這些相互作用類型中的任何一種,因此要想認(rèn)識多尺度腦的所有方面,唯一的方法是重建和仿真所有這些類型的相互作用。然后通過仿真實(shí)驗(yàn)、改進(jìn)實(shí)驗(yàn)方法,檢驗(yàn)和生成假設(shè)和理論、做出預(yù)測、提出新的實(shí)驗(yàn)建議。

        在筆者看來,雖然馬克拉姆正確指出了在神經(jīng)科學(xué)的研究思想中,發(fā)生過從哲學(xué)思辨到實(shí)驗(yàn),以及從實(shí)驗(yàn)到理論的飛躍。但是他錯(cuò)誤地認(rèn)為這些階段都已成為過去,當(dāng)下需要進(jìn)入他所謂的“仿真神經(jīng)科學(xué)”的新階段。他指出了仿真在科研中的作用,但是夸大過度了。

        他錯(cuò)誤地將研究人腦的“重要性”等同于解決問題的“可能性”。揭開人腦之謎確實(shí)非常重要,相比于其他門類的科學(xué)技術(shù),腦科學(xué)的進(jìn)展速度確實(shí)相形見絀。但是這種重要性和緊迫性并不等同于解決問題的可能性。正如他自己指出的,腦研究面臨一系列難于在近期解決的根本困難,甚至對神經(jīng)元分類這樣一個(gè)看起來相對容易解決的問題,他承認(rèn)人腦中有約860億個(gè)神經(jīng)元,每個(gè)神經(jīng)元都是獨(dú)一無二的。進(jìn)一步,如果把神經(jīng)元分類比喻為人口普查,那么即使做了詳細(xì)的人口普查,也并不等于解決了社會的運(yùn)行問題??截惖木枋遣荒芎喕?!不要說腦這樣復(fù)雜的系統(tǒng),物理上相對簡單得多的系統(tǒng)也需要做大量簡化后,得出“理想化”的模型,才能研究其背后的原理。馬克拉姆所開的藥方——數(shù)字重建腦的前提卻是要“如果”能正確闡明腦在各層次的工作原理。如果我們真能闡明這些原理,那么神經(jīng)科學(xué)就已經(jīng)研究清楚了,不需要再去倡導(dǎo)什么“仿真神經(jīng)科學(xué)”了。目前神經(jīng)科學(xué)還僅僅處于幼年期,解決腦功能機(jī)制之謎還來日方長。

        他的再一個(gè)錯(cuò)誤是錯(cuò)誤估計(jì)了神經(jīng)科學(xué)研究的現(xiàn)狀。在他看來,神經(jīng)科學(xué)的實(shí)驗(yàn)階段早已過去,甚至理論階段也已過去。但是美國著名神經(jīng)科學(xué)家拉馬錢德蘭在1998年時(shí)估計(jì)神經(jīng)科學(xué)依然還是處于法拉第時(shí)代,還沒有到麥克斯韋時(shí)代。事實(shí)上絕大多數(shù)神經(jīng)科學(xué)家都認(rèn)同神經(jīng)科學(xué)現(xiàn)在還沒有一個(gè)概括腦功能的哪怕是很粗淺的理論框架。誠然,在神經(jīng)科學(xué)的個(gè)別層次,例如軸突層次,由于積累了大量的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),再加上霍奇金和赫胥黎在適當(dāng)簡化之后建立了軸突細(xì)胞膜的模型,把實(shí)驗(yàn)階段上升到了理論階段,闡明了神經(jīng)脈沖產(chǎn)生和傳播的機(jī)制,并將仿真結(jié)果與實(shí)驗(yàn)結(jié)果比較,驗(yàn)證了他們的理論和模型的正確性。然而,在神經(jīng)元以上的層次,除個(gè)別特殊情況,目前還沒有類似的成功理論和模型,許多領(lǐng)域還是一片空白,怎么能通過仿真來填補(bǔ)大片空白領(lǐng)域和重建數(shù)字人腦呢?

        建模和仿真是計(jì)算神經(jīng)科學(xué)(或稱理論神經(jīng)科學(xué)、數(shù)學(xué)神經(jīng)科學(xué))的重要內(nèi)容和手段。這一領(lǐng)域的先驅(qū)早就指出建模和仿真的作用是組織數(shù)據(jù)(把看似互不相關(guān)的數(shù)據(jù)聯(lián)系起來)、挖掘數(shù)據(jù)背后的關(guān)系(主要是建模的作用),并通過仿真檢驗(yàn)這些原理或者假設(shè),進(jìn)行在生物實(shí)驗(yàn)上難于實(shí)現(xiàn)的仿真實(shí)驗(yàn),預(yù)測可能的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。馬克拉姆在文中強(qiáng)調(diào)了這些作用,就是整合和預(yù)測,但這并非是他的首創(chuàng)。他只講仿真不談建模,實(shí)際上建模才是整合和預(yù)測的關(guān)鍵。需要注意的是建模一定要簡化,模型本身就是對原型的簡化,它忽略了大量次要因素,使主要現(xiàn)象背后的因果關(guān)系突出出來。雖然馬克拉姆在全文中沒有一處提到建模,但是他所強(qiáng)調(diào)的仿真前提——搞清楚腦各個(gè)層次背后的原理,不正是建模的另一種說法嗎?不幸的是,他不僅沒有使用建模這一更為清楚的概念,完全忽略了建模的簡化本質(zhì)(整個(gè)物理學(xué)的成就正好說明了這種簡化或者理想化的重要性),反而強(qiáng)調(diào)了拷貝一切細(xì)節(jié)(盡管他承認(rèn)現(xiàn)在有許多細(xì)節(jié)都還不知道,原理也不清楚),重建(且不論在這樣的情況下能否重建)和一個(gè)生物腦一樣多尺度和一樣復(fù)雜的數(shù)字腦,那么他對現(xiàn)在生物腦研究中所碰到的主要障礙和壁壘——多尺度和復(fù)雜性——在數(shù)字腦的研究中也同樣會碰到,那么是否還需要像俄羅斯套娃一樣再對他的數(shù)字腦進(jìn)行仿真呢?所以在筆者看來馬克拉姆的“仿真神經(jīng)科學(xué)”是對“計(jì)算神經(jīng)科學(xué)”的一種倒退或許說“反動(dòng)”,他舍棄了建模的合理內(nèi)核,而代之以實(shí)際上做不到的“拷貝”。

        馬克拉姆還有一錯(cuò)誤就是迷信只要加大計(jì)算機(jī)的算力,就能解決腦研究中所遇到的所有問題。計(jì)算機(jī)的算力固然依舊在按照摩爾定律指數(shù)式上升(且不論作為經(jīng)驗(yàn)總結(jié)的摩爾定律是否能無限地永遠(yuǎn)成立),但是并非所有問題都能僅僅依靠加強(qiáng)計(jì)算機(jī)算力就能解決的。長期氣象預(yù)報(bào)就是一個(gè)例子,問題的關(guān)鍵不在于算力,而在于氣象現(xiàn)象的混沌本質(zhì)。許多科學(xué)家早就指出,腦并非是一個(gè)計(jì)算系統(tǒng),甚至也不是單純的信息處理系統(tǒng),而是某種提取意義的系統(tǒng)。馬克拉姆認(rèn)同腦的多尺度和復(fù)雜性,他只提到了因果鏈(其實(shí)只是線性因果鏈),而沒有提到主宰腦的循環(huán)因果關(guān)系(腦的各個(gè)層次的內(nèi)部以及各個(gè)層次之間存在著復(fù)雜的雙向的相互作用,互為因果),有許多問題并非單靠加強(qiáng)計(jì)算機(jī)算力就能解決的。

        在馬克拉姆領(lǐng)銜申請以數(shù)字重建人腦的歐盟人腦計(jì)劃時(shí),筆者對其目標(biāo)就提出過疑問。當(dāng)時(shí)一位好心的同事曾勸告筆者:“這些都是一些聰明人,他們不會想不到連我們也能想到的問題!”確實(shí),在筆者看來馬克拉姆并非對這些問題全無覺察。關(guān)于數(shù)字重建全腦(開始是鼠腦、最終是人腦)的問題,馬克拉姆在其2009年尚未更新過的藍(lán)腦計(jì)劃網(wǎng)站的“問答欄”中是這樣說的:“以目前和可預(yù)見未來的計(jì)算機(jī)技術(shù)而論,看來還不大可能仿真一個(gè)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(dòng)物腦。” 對于是否可用一臺計(jì)算機(jī)來真實(shí)地仿真人腦的問題,他當(dāng)時(shí)認(rèn)為:“這很少可能,也沒有這個(gè)必要。要這樣做是非常困難的,因?yàn)槟X內(nèi)的每個(gè)分子就是一臺功能強(qiáng)大的計(jì)算機(jī),而我們得仿真以千兆計(jì)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)在大千兆倍和快千兆倍的超級計(jì)算機(jī)。哺乳動(dòng)物自己就能繁殖,我們無需用計(jì)算機(jī)來復(fù)制哺乳動(dòng)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,這將造福于人類?!睂Α拔覀冋娴哪茉斐鲆粋€(gè)這樣的人工腦,它會有意識嗎?”的問題,他當(dāng)時(shí)的回答是:“我真的不知道。如果意識僅僅是通過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?!辈贿^現(xiàn)在這些內(nèi)容已經(jīng)從藍(lán)腦計(jì)劃的網(wǎng)頁中刪掉了。至于馬克拉姆為什么會在腦研究并未在上述問題上取得突破性進(jìn)展的情況下在同一年內(nèi)發(fā)生這樣大的變化,也許只能去問他自己了。

        總之,馬克拉姆提出的“仿真神經(jīng)科學(xué)”并沒有什么有益的新思想,其核心——重建腦的數(shù)字拷貝,不僅無益,而且使追隨者誤入歧途。他自己從2005年開始的藍(lán)腦計(jì)劃和一度使他名聲大噪的歐盟人腦計(jì)劃的實(shí)踐結(jié)果,都說明了這一思想的破產(chǎn)。事實(shí)上按他這一路線去研究,真正有所成就的主要限于神經(jīng)元水平,即使在神經(jīng)回路水平有所成就,也一直停留在現(xiàn)象階段,并未實(shí)現(xiàn)和闡明認(rèn)知功能,更不要說更高層次了。綜上所述,神經(jīng)科學(xué)不會進(jìn)入什么“仿真神經(jīng)科學(xué)”的新階段,計(jì)算機(jī)仿真是、也只是檢驗(yàn)理論和模型的一種手段。現(xiàn)在和將來很長一段時(shí)間里,神經(jīng)科學(xué)的發(fā)展依然取決于實(shí)驗(yàn)和理論的結(jié)合,去發(fā)現(xiàn)局部的機(jī)制和原理,而很不可能重建人腦的數(shù)字拷貝!

        [1]維基百科. Human Brain Project. https://en.wikipedia.org/w/index. php?title=Human_Brain_Project&oldid=1133768049

        [2]維基百科. Blue Brain Project. https://en.wikipedia.org/w/index. php?title=Blue_Brain_Project&oldid=1137911574

        [3]Fan X, Markram H. A brief history of simulation neuroscience. Frontiers in Neuroinformatics, 2019, 13: 1-28.

        [4]霍金斯. 千腦智能. 廖璐, 等譯, 杭州: 浙江教育出版社, 2021.

        [5]Markram H. The human brain project. Scientific American, 2012,(6): 50-55.

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