IT资讯: 如果我们能造出一个像真的大脑一样运作的人工大脑也许我们可以把它拆开来看看它是如何工作的

导读 在这个正是日新月异的时代,飞黄腾达的时代,人类的科技、生活已经在近几年快速的进入快车道,在这年头有台电脑、手机已不是稀奇的事,因为
在这个正是日新月异的时代,飞黄腾达的时代,人类的科技、生活已经在近几年快速的进入快车道,在这年头有台电脑、手机已不是稀奇的事,因为几乎每家每户都会有电脑,电脑仿佛将我们彼此链接在一起,下面分析一片关于电脑与手机各种新型科技产品的文章供大家阅读。

人类的大脑非常复杂。和令人烦恼的交易。我们对它的理解是支离破碎的,而且受到阻碍,因为,除了极少数情况,我们无法进入它的内部,在它还在运作的时候,环顾四周。电脑提供的承诺;如果我们能造出一个像真的大脑一样运作的人工大脑,也许我们可以把它拆开来看看它是如何工作的。这就是“人脑工程”背后的理念。欧盟委员会最近授予“人脑工程”10亿欧元,作为未来和新兴技术旗舰项目之一。HBP的联合主管亨利·马克拉姆博士说,他们可以在10年内逼真地模拟人类大脑。但许多神经学家认为,我们对大脑的了解还不足以对其进行建模。我们的知识有哪些空白,为什么会出现问题?

构建构建块

人工大脑必须从好的积木开始。真正的神经元是多种多样的。它们扩展短流程和长流程,这些流程以不同的模式扩展。这些形状不仅仅是为了展示;神经元处理信号的方式因其结构不同而不同。HBP的目标之一是将神经元建模为三维细节细胞。

在显微镜下可以看到神经元,并使用计算机程序进行重建。但我们可以在模型中重建的结构是真实结构的近似值。很难用数学方法表示所有的分支,或它们的转数和锥度。一个更大的挑战是赋予功能属性。在许多神经元中,并不清楚来自其他细胞的信号在结构中的什么地方被接收,也不清楚到达不同分支的信号是如何组合的。

神经元也不是静态的。由于发育、学习和损伤,它们的延伸或收缩。关于这是如何发生的知识是不完整的。建模人员将如何决定要实现哪些规则?

装备积木

人造大脑的组成部分也必须响应和发送信号。真正的神经元由许多不同的蛋白质组成。例如,通道蛋白允许带电荷的分子、离子穿过细胞膜并产生电活动。离子通道的类型很多,但仍有很多有待研究。在大多数神经元中,蛋白质的全部数量,或它们如何对信号传导起作用,都是未知的。神经元中蛋白质的数量和类型在各种条件下也会发生变化,其机制目前还知之甚少。哪些蛋白质应该放入不同的模型神经元?什么时候应该打开、关闭、打开或关闭蛋白表达呢?

最后,蛋白质应该放在哪里?一些通道只存在于细胞体中,而另一些则存在于扩展部分中。通道的分布影响神经元接收和发送信号的方式,但通常是未知的。形态如何与功能相结合?

建立小型网络

如果单个神经元建模的挑战被克服了,下一步就是将它们连接起来。神经元之间的交流发生在特定的接触点。我们对这些接点的组成和信号传输的一般规律知道得很多。但重要的细节却被遗漏了。谁与谁相连?单个神经元的接触点在哪里?连接的强度是什么?在不同的条件下,强度是如何变化的?对于大多数神经元,我们的信息是有限的,比如潜在的伴侣和对连接强度的估计。即使是在大脑的一个小区域内,测试所有可能的神经元对也是不可行的。我们如何连接一个神经元网络,并确保伙伴、位置和力量是正确的?即使这个模型是建立在联系和力量可以进化的基础上的,那么进化的规则是什么呢?这些细节将对模型的输出产生深远的影响。

跨多个级别连接

许多网络必须连接起来才能形成一个完整的大脑。虽然我们大致知道大脑的哪些区域与他人交流,但我们对这种交流的许多细节却一无所知。哪些神经元与哪些区域相连?信号从一个区域传到另一个区域再传回来的反馈回路是什么?同样不清楚的是,跨多个组织级别(分子、细胞)和跨多个时间尺度(秒、分)处理的信息是如何集成的。如何将模型绑定在一起?

一个模型大脑会做什么?

如果所有这些挑战都被克服了,并且模拟了人脑,那么这个模型会做什么呢?它会重现那些让我们对真实大脑印象深刻的行为吗?这是有可能的。除了一定程度的复杂性之外,模型还可以做许多令人印象深刻的事情。但重点应该放在我们是否能够理解行为是如何以及为什么会出现的。我们想要的机制。

模型的优点是组成模型的各个部分是已知的,如果模型足够简单,可以删除各个部分来检查它们的作用。但是,考虑到所提议的模型所需的复杂性,一次删除一个组件不仅非常麻烦,而且还可能增加我们的理解。复杂的行为,如果出现,很可能是许多模型组件交互的结果。我们可以测试所有可能的相互作用吗?

建筑的理解

HBP的研究人员是对的:我们不能继续孤立地研究大脑的微小部分,并希望了解它是如何工作的。他们的目标是整合来自实验和计算机建模的信息,这是一个很好的目标。但我们必须建立在坚实的知识基础上。马克拉姆和相关的研究人员已经花费了

在过去的二十年里,研究人员对大脑皮层内的细胞和连接进行了表征。基金会正在发展。然而,巨大的差距依然存在。它们会对项目产生致命影响吗?或者,HBP会像提议的那样帮助我们填补空缺吗?神经科学家只能等着瞧了。

推荐阅读

1. “我们会…模拟人脑?——埃德·杨(Ed Yong)BBC未来,2013年2月8日。

2. 《计算机建模:盒子里的大脑》(Computer modeling: Brain in a box),作者:M.米切尔•沃尔德洛普(M. Mitchell Waldrop)。《自然》,2012年2月22日。

确认

作者感谢Marco Herrera Valdez对早期草稿的反馈,以及Ed Yong, John Hewitt, Zen Faulkes, Philippe

desjardin - proulx和Nathan Insel进行了有价值的讨论。

图片:图1:来自Saad Faruque在Flickr(许可CC-BY-SA);图2:来自Tumblr上的Cajal(或通过各种渠道;公共领域的形象);图片来源:圣地亚哥·拉蒙·卡哈尔,大约1905年;图3:修改doi:10.1371/journal.pcbi。1000395(原图3,CC-BY许可);图片来源:Li et al. (2009), PLoS Comp. Biol。5 (5):e1000395。