當前腦科學的發展態勢和戰略
——訪復旦大學腦科學研究院楊雄里院士

梁 江世亮

探索和揭示人腦功能奧秘一直是人類和科學界的夢想。早在1990年，美國就曾把20世紀90年代命名為“腦的十年”，并執行了相應的科學計劃。進入21世紀以來，隨著知識的積累，科技手段的不斷出新，美歐等國家和地區先后啟動了腦研究計劃。中國也在幾年前由國家推動醞釀以重大專項形式開展中國自己的腦研究計劃。與此同時，以借鑒腦工作原理服務于人工智能等為目標的類腦研究也在積極布局。上海市日前公布的將啟動的4個市級科技重大專項中就有腦科學與類腦智能研究。時至今日，國內外腦科學研究的現狀究竟如何？中國腦科學研究有哪些自己的追求和目標？類腦研究的意義和重點是什么？腦科學研究推進中的難點何在？如何持續推進？新年伊始，就這些讀者很關心的話題，我們采訪了中科院院士、神經生理學家、我國腦計劃的一位倡導者和推動者楊雄里教授。

腦科學研究的發展趨勢是怎樣的？

20世紀60年代初，腦科學（神經科學）作為一門獨立的綜合性學科誕生了。我在其誕生的前夜進入到這個領域，有幸見證了這一領域所發生的革命性變化。近幾十年來，把對腦和神經系統的研究深入到細胞、分子水平，可以說是腦科學發展的主要趨勢，這是在微觀層面上的研究。例如，對與神經信號的發生和傳遞有緊密關聯的基本單元的結構、功能及運轉方式，對神經信號傳遞的關鍵部位在細胞、分子水平上所發生的事件和過程，對腦的不少重要部位實施功能的神經環路的信號傳遞、調制及其機理等，已有十分清楚的認識；對基因和神經系統功能間的關系已有許多知識的積累；對困擾人們已久的若干腦及神經系統疾病的病因和發病機制也做了深入的分析。

應用無創傷腦成像技術，如正電子發射斷層掃描術（PET）、功能性磁共振成像術（fMRI），多導程腦電圖記錄術和經顱磁刺激術等，對腦實施功能時不同腦區大群神經元（數以萬計的神經細胞）的活動及其動態變化的檢測和分析，形成了腦科學的另一個重要發展趨勢。這是在宏觀層面上的研究，試圖回答不同腦區神經元活動如何協同以實現腦的高級復雜功能，而在病理條件下，這些活動又發生了何種變化，導致腦功能的紊亂。這是對細胞、分子水平方面研究的重要補充。

腦科學研究面臨的主要挑戰是什么？

剛才談到的兩方面的研究互相推動、互相促進，刷新了腦科學的面貌，使人類對腦的奧秘的探索向前跨進了一大步。但是科學家們清楚地意識到，在腦科學領域他們面臨重大的挑戰，其一是，現在的研究要么是在細胞、分子水平上對單個神經細胞或少數細胞組成的神經環路的微觀研究，要么是應用活體成像技術對一大群神經細胞總體活動的宏觀分析，而這種分析由于眼下成像技術空間分辨力和時間分辨力的低下，對神經細胞集群中每一個單元的活動幾乎一無所知。這顯然是因為目前對神經元集群和集群中各單元活動的監測仍然缺少有效的技術手段。也就是說，在介于微觀與宏觀的介觀層面，對于各種神經元的活動如何動態地組合、編碼、加工，最終完成其使命的過程，我們目前的了解還非常有限。這就要求我們開發新技術來標記大范圍神經環路的各個神經元，并研發具有高時間、空間分辨力的新型成像技術和工具，對大群神經元各單元活動進行同步檢測，搭建起微觀與宏觀之間的橋梁，如此才能彌合微觀與宏觀之間存在的“明顯的鴻溝”，這是腦科學研究面臨的重要挑戰，但同時也是腦科學發展的重大機遇。

應用無創傷腦成像技術對腦實施高級復雜功能（如語言、感知、思維、意識等）時腦各分區的活動進行分析取得了許多有用的信息，但是神經活動是如何升華成腦所實施的高級復雜功能的？腦是如何整合各種信息實現主觀有意識的經驗（即精神）的？這是腦科學面臨的另一挑戰。這方面的研究有其特殊的困難性，目前還停留在基于若干實驗證據上進行演繹和推測的階段。難點之一是，在同樣的外界條件下，腦的高級活動存在不可預測的易變性。以人們熟知的做夢為例，雖然科學家們已經知道，以腦電圖中快速眼動波出現為標志的睡眠表示了夢境的出現，但除了睡眠者的夢囈和覺醒后的主訴外，我們迄今并無客觀的方法來探知夢境的內容；而即使在嚴格控制的環境條件下夢境也會具有明顯的不可重復性。這一例子說明這些高級復雜功能（即精神活動）固然有其物質基礎（大腦神經細胞的活動），但當物質運動一旦升華成精神活動，就會凸顯不同于物質世界的一些特殊規律，這就決定了對其本質的了解，需要某些與探索物質世界迥然不同的手段和方法。這對科學家的思維是重大的挑戰，也意味著探索其奧秘是一個漫長的過程。

對人類健康影響嚴重的腦疾病給社會帶來了沉重的負擔，這是腦科學面臨的又一挑戰。應用多學科手段的集成，如應用新的腦影像技術、光遺傳技術、腦電技術和細胞、分子生物學技術，展開對主要腦疾患（如阿爾茨海默癥、帕金森癥、精神分裂癥、抑郁癥、自閉癥、中風等）的病因和發病機制的研究，以及在此基礎上研發早期診斷指標和新的治療對策已成為迫切的社會需求，也是當今腦科學研究的熱點領域。中樞神經系統損傷后的修復一直是腦科學研究的大問題。我們知道，低等冷血動物的中樞神經是可以恢復再生的，但進化到哺乳動物以后由于某種未知的原因中樞神經無法修復再生。如運動員在運動時受傷，造成高位截癱后幾無成功的恢復案例。幾十年來，科學家們為此殫精竭慮，仍然步履維艱。以神經干細胞用于中樞神經系統損傷后修復為例，這涉及到干細胞向特定神經細胞的分化、移植后存活、分化細胞與宿主細胞形成特有的連接以及整合至原有的神經環路等神經生物學的基本問題。

中國腦計劃進展情況及其與國際腦科學研究有何異同？

目前，腦科學正處于發展的關鍵時期，一方面是研究發展的態勢迅猛，另一方面是面臨強烈的社會需求。因此，近兩年來，美國、歐盟和日本相繼啟動了腦科學計劃。在我國，腦科學研究已被列為事關我國未來發展的重大科技項目之一，我國的腦科學計劃也正在緊鑼密鼓籌備之中。據我所知，該計劃涵蓋認識腦、保護腦和模擬腦三個方面，即以認識腦認知原理（認識腦）為主體，以腦重大疾病診治（保護腦）和類腦計算與腦機智能（模仿腦）為兩翼。這三個方面國際上的腦計劃都有涉及。美國的腦計劃中提出的一個生動的口號——記錄神經環路中每一個神經元的每一個鋒電位，正是為了填補上述提到的宏觀與微觀之間存在的“明顯的鴻溝”。歐盟的腦計劃更側重于模擬腦方面的研究。

目前我國腦科學計劃的研究方向基本上是確定的，但是對具體的研究內容和研究目標乃至項目的組織、實施方式的細致研討還亟待深入。因此我建議：

首先是建立中國腦計劃強有力的領導專家組，進行頂層設計。這個領導專家組應該具有把握腦科學發展全局的能力，應該對中國腦科學研究現狀有透徹了解，并具有組織、領導大科學項目的豐富經驗，應該具有海納百川、集思廣益、從善如流的寬廣胸懷，摒除以鄰為壑的門戶之見，以只爭朝夕的精神，組織全國相關領域的優秀專家，特別是中青年專家，在民主、和諧的氣氛下，努力形成一個有前景、有內涵、有特色、可操作的腦計劃研究藍圖。

其次，根據我國的研究基礎和特點在三個研究方向上各有側重，堅持有所為有所不為。在認識腦的基礎研究方面，如解析實施腦認知功能的神經環路的運行機制是公認的科學前沿的關鍵問題，但是以解析腦實施何種功能的神經環路為對象，凝煉什么科學問題，則需要充分考慮到我國的特點，如我國的研究基礎、人才隊伍和已有的成果積累以及是否有獨特的思路等多種因素，形成我國的特色，這樣才有可能在有限的人力、物力支持下，在較短時間內形成優勢，從而在激烈的競爭中搶占先機。在保護腦的臨床研究方面，我國具有的突出優勢是擁有最廣大的各種神經系統疾患的患者群，這為形成種類齊全、資料完整的樣本庫，推進研究走向國際前列提供了重要的基礎，因此研究的重點必須考慮相關疾病在我國的發病率和特點。在模擬腦的類腦人工智能研究方面，則必須緊密聯系產業發展、轉型的重大需求，從而在創新驅動經濟發展、社會進步的進程中起到更重要的作用。

再次，需要保證腦科學研究的可持續發展。腦科學的內涵決定了其研究進程的長期性。腦的高級功能是一種涉及大群神經細胞活動及相互作用的動態過程，腦活動具有強烈的不確定性，這意味著腦高級活動遵循的規律并不完全與物質世界運動的規律相同，需要從不同的視角，運用不同的實驗手段去進行探索，這顯然不是一蹴而就的過程。對于這一特點，中國腦計劃需要有長遠的謀劃，以持續前進的步伐，采取各種必要的措施保證我國在研究方向和研究團隊方面的可持續發展。

您曾呼吁借助腦科學的研究成果開展類腦人工智能的研究，能否就類腦研究的涵義及其意義再稍作闡述？

人工智能有兩條途徑可以實現：一是跟腦的工作原理毫不相關，即不考慮腦的工作機制，僅從計算科學的角度來設計和考慮；二是受腦的工作原理的啟發，借鑒腦處理信息實現智能的特點來推進人工智能的研究，即類腦人工智能。這是兩條不同的路徑，但也有可能殊途同歸，只要能實現人工智能都是值得鼓勵的。目前前者的研究更熱門一點，后者難度更大，但意義更深遠。

大腦是長期進化的產物。諾獎得主克里克（F.Crick）曾說：“從廣泛的意義而言，對神經科學家一條有用的工作守則是進化要比他們自已高明得多。”大腦是一個有著高度信息處理能力的極復雜的系統，其處理信息的機制與傳統計算機有著迥然不同的特點，如平行信息處理，神經元間信息的交互性傳遞，信息處理的高度可塑性等。借鑒這些特點，科學家們有可能研發出新的信息處理系統，研發出新一代的人工智能系統。類腦人工智能的核心在于腦科學、計算科學、信息科學和醫學等學科領域密集的交叉融合，它將有力地推進新的產業革命，甚至改變社會范式。不僅如此，它還將為人腦功能和結構研究提供有力的方法和手段，乃至提供嶄新的思路。

目前“深度學習”對腦信息處理機制的模擬還是十分初級的。除了研究上的挑戰外，還有一個制約類腦人工智能發展的原因是，計算科學研究者往往并不熟悉腦的工作原理，而腦科學研究者對計算科學的核心技術也多是語焉不詳。在“人機大戰”中獲勝的人工智能“阿爾法圍棋（AlphaGo）”的設計者戴密斯·哈薩比斯（Demis Hassabis）17歲進入劍橋大學攻讀計算機科學專業，之后又進入倫敦大學學院攻讀神經科學博士，是一位難得的兩棲型人才，而我國則十分缺乏這樣的復合型人才。因此未來應培養多學科交叉融合的復合型人才，進一步促進兩個領域的密切合作與交流，充分借助腦科學的研究成果，利用腦的框架結構和工作原理，以解析神經系統算法為目標的計算神經科學作為橋梁，從而把人工智能推向新的階段——類腦人工智能。類腦人工智能研究無疑是腦計劃的重要組成部分，它和腦工作原理的基礎研究相互促進，將成為未來科學研究和產業革命新的爆發點和增長點。