虛擬人腦(1/3)

虛擬人腦(1/3)

撰文/Henry Markram|譯者/謝伯讓
轉載自《科學人》2012年9月第127期


重點提要

  • 電腦模擬將以空前逼真的數位化方式,揭開人腦運作各層次的內幕。
  • 2020年以前,數位化大腦或許就可以表現單一腦細胞的運作歷程,甚至是整個大腦的運作方式。
  • 虛擬大腦可以做為真實大腦的替身,幫助我們解開自閉症的秘密,或進行虛擬藥物試驗。

該是改變大腦研究方法的時候了。

化約生物學(檢視個別腦區、神經迴路與分子)帶我們走了很長的路,但它不足以解釋人腦這個頭顱中舉世無雙的資訊處理器如何運作。我們不但要化約,還要組建;不但要切分,還要建造。要達到這個目標,我們需要一個結合分析與綜合的新典範。化約論之父、法國哲學家笛卡兒就曾寫到分部研究再重組出整體的重要性。

科學界目前有一項目標,就是結合各種技術,設計出一個能夠完全模擬人腦的絕妙新科學儀器。儘管這個東西目前還不存在,但我們已在著手建造。你可以把這個儀器想像成史上功能最強大的飛行模擬器,只不過它不是模擬飛行,而是在大腦中遨遊。這個「虛擬大腦」會在超級電腦上運作,並將神經科學至今所產生的所有資料融合在一起。

數位大腦將成為科學社群的共同資源:研究人員可以預約數位大腦來進行實驗,就像使用大型望遠鏡一樣。他們可以用數位大腦來測試人腦在正常或生病時的運作理論。他們將充實數位大腦的功能,協助發展出自閉症或精神分裂症的新診斷測試,還有憂鬱症和阿茲海默症的新療法。這個涉及百兆個神經迴路連結的計畫,將啟發仿人腦電腦和智慧型機器人的設計靈感。簡言之,數位大腦將改變神經科學、醫學以及資訊科學。

盒中大腦

在2010年代末,超級電腦的功能將可以支援龐大運算數據的需求,讓科學家得以進行首次的模擬人腦實驗。我們無須解開人腦的所有奧秘,就可以打造虛擬大腦。它甚至還可能會提供架構,來幫助我們融會貫通已知的資訊,同時也讓我們得以預測未知。這些預測可以說明未來實驗的重點,讓我們不必做白工。我們所產生的知識將和既有知識結合,架構中的「空隙」也會被越來越多的實際細節填滿。最後,我們就能擁有一個運作和大腦完全相符模型,從分子層級到整個大腦都能夠精準重現。

這是人腦計畫(Human Brain Project,HBP)的目標,約有130所來自世界各地的大專院校參與該項計畫。歐盟宣佈將在接下來的10年內提供高達10億歐元的巨額經費給兩項科學計畫,目前有六項計畫參與競爭,人腦計畫就是其中之一,2013年2月便知錢落誰家。

我們需要這個模擬器的理由至少有兩個。光是在歐洲,就有1億8000萬人受腦部疾病所苦(約人口的1/3),隨著人口的老化,這個數字也跟著增加。在此同時,藥廠卻並未投資研究神經系統病變的新療法。以全面性的觀點看待腦部,將讓我們得以透過生物特質來重新分類腦部疾病,而非只是將它們視為各種症狀的組合。這種開闊的觀點,將幫助我們發展出專門針對潛在異常狀況的療法。

第二個理由是電腦運算遭遇瓶頸,並需要進一步的發展。儘管電腦處理資訊的功能越來越強大,但是仍然無法像動物的大腦般輕鬆完成許多任務。例如電腦科學家在視覺辨認上已有了重大進展,但是這些機器仍然無法像大腦般能以一個畫面的內容或是隨機的片段資訊來預測未來。

此外,越強大的電腦越耗電,電力供應總有一天會不足。目前超級電腦的效能是以千兆浮點運算(petaflop)為單位,也就是每秒能進行千兆次的邏輯運算。到了下一個世代(約2020年),運算速度將比現在快1000倍,變成百萬兆浮點運算(exaflop)。一部百萬兆級的機器要消耗約20百萬瓦的電力,約等於一個小鎮的冬季用電量。為了製造出功能日益強大的電腦,讓它以高效能的方式做到一些人腦可以輕易完成的事情,我們需要全新的策略。

我們也可以從人腦獲得一些啟發,畢竟它執行許多心智功能時,只需耗能20瓦左右,約等於一顆微弱燈泡所需的電力,是百萬兆級機器的百萬分之一。為了達到這個目標,我們必須了解大腦從基因到行為的多層組織。所有知識都在那裡,但我們必須將它們融會貫通,此時我們的模擬器就變成這項任務的平台。

有評論者認為,模擬人腦是無法達成的目標,主要的反對理由之一是不可能複製大腦中百兆個神經突觸的連結,因為我們根本無法對其進行量測。我們確實無法量測大腦突觸的連結網絡,因此我們並不打算全盤複製它,我們計畫以不同的方法來重現腦細胞間的大量連結。

我們的關鍵策略,是根據大腦的發育方式來描繪基本藍圖,也就是遵循在演化過程中引導大腦發展並在每一個胎兒身上不斷重現的原則。理論上,我們只要掌握那些原則,就可以組建大腦了。人們的懷疑是對的,大腦的複雜程度確實讓人卻步,所以我們才需要超級電腦來掌握這些複雜度。但是要了解這些規則還不算太難,只要找到這些規則,我們就能把這份藍圖應用在生物學上,並在電腦上創造一個「矽晶片」大腦。

我們所說的規則,是指控制各種腦細胞生成的基因,以及影響腦細胞分佈與連結的機制。我們能知道它們的存在,是因為先前的人腦計畫基礎工作發現了其中的一些規則。大約20年前,我們就開始測量個別神經元的特性。我們蒐集了大量各種神經元的幾何特性資料,並以數位方式重建出數百種神經元的立體形態。我們也透過耗工的膜片箝制(將顯微玻璃吸管的尖端壓在細胞膜上,以測量其離子通道間的電位),記錄下神經元的電特性。

2005年時,製作一個神經元模型就要用到一台功能強大的電腦,以及一名博士生三年的光陰。儘管當時尚未完全了解大腦迴路中更大的組成要素,但我們也能加以模擬,而且很清楚更遠大的目標很快就能達成。在洛桑瑞士聯邦理工學院的腦與心智研究所,我們發表了人腦計畫的前身「藍腦計畫」(Blue Brain Project)。我們將建立「聯合電腦模型」,把所有既有的大腦迴路資料及假說整合起來,同時解決資訊中的衝突,並凸顯所欠缺的知識。(待續)

(本文由教育部補助「AI報報─AI科普推廣計畫」取得網路轉載授權)

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