複刻大腦的這場「狂想」，真的失敗了嗎？

2009年，瑞士神經科學家Henry Markram提出了一個令科學界震驚的設想：用計算機完整模擬由860億個神經元、100萬億個突觸構成的人類大腦。

▷圖1. 虛擬大腦（The Virtual Brain）支持在網絡尺度上對大腦進行計算建模. 圖源：Jan Paul Triebkorn

這個「瘋狂」構想如果真能實現，不僅可能為阿爾茨海默症等腦部疾病的治療開闢新途徑，還將為智能機器人的發展提供寶貴的生物學啟示。

2013年，在歐盟等多方支持下，這個雄心勃勃的設想最終化為現實，人類腦科學計劃（Human Brain Project，HBP）正式啟動。

這項堪比上世紀登月計劃的大科學工程，將目光投向了一個更為神秘的領域——我們頭顱中的「內宇宙」。以理解人腦的複雜性和推動腦疾病治療為目標，不畏神經科學領域的各種挑戰，誓要揭開人類大腦的終極奧秘。

如今，十年過去了。2024年9月，一份獨立報告全面總結了HBP在推動腦科學研究、模擬大腦及成果轉化等方面的進展[1]。

這個起步於一位科學家「狂想」的項目，究竟取得了哪些突破？其間受到了什麼限制？在人工智能蓬勃發展的今天，HBP的經驗又能給我們哪些啟示？讓我們一起回顧這個「大科學計劃」的十年歷程。

HBP數據概覽

人類腦計劃（HBP）是歐盟於2013年啟動的一項大型科研項目，旨在通過模擬和理解人腦的複雜功能，推動神經科學、計算機科學和醫療領域的進步。

當時，全球科學界對腦科學、計算技術、人工智能以及其潛在的醫學應用表現出極大的興趣。以往研究雖然取得了顯著進展，但依然缺乏多尺度、多維度的綜合模型來全面解釋大腦如何在生物、化學和物理層面發揮作用。HBP基於這一背景，希望通過神經科學、計算科學和跨學科合作，解決大腦研究中的關鍵難題，尤其是腦疾病的成因、神經網絡的運行機制等。

十年來，HBP在推動腦科學研究和技術應用方面取得了一系列成果。HBP先後有500餘位科學家參與，來自19個國家的155個研究機構。借助該項目的資助，參與的科學家發表了3000餘篇論文、92項專利，孵化了12個公司。HBP開發的EBRAINS數據庫，目前有近1500家科研機構的上萬名科學家使用。

HBP的主要研究內容

歐盟HBP計劃在全球範圍內得到廣泛關注，被認為是與美國「腦計劃」（BRAIN Initiative）齊名。但兩者在研究方向上有著本質的不同，美國BRAIN Initiative側重於神經技術的開發和應用，而歐盟HBP更側重於大腦模擬以及研究中所需的信息通信技術的開發。

HBP的主要研究內容有以下幾個方面：

（1）神經疾病模型：通過模擬技術，研究人員開發了用於研究阿爾茨海默病、帕金森病、抑鬱症等神經退行性疾病的模型，為這些疾病的診斷和治療帶來了新的視角。

（2）腦模擬與計算：HBP的一個核心目標是創建全面的腦模型。通過大規模計算平台，研究人員能夠模擬神經元網絡，探索大腦的功能和疾病機制。HBP通過創建數字大腦模型，幫助科學家更好地理解大腦運作的複雜性。

（3）腦與AI的交叉進展：HBP不僅推動了神經科學的發展，還推動了人工智能的研究，尤其是通過模擬生物神經網絡為神經網絡技術帶來了新啟示。通過腦科學的研究成果，HBP幫助AI系統在處理感知、學習和記憶任務時更加高效。

（4）腦數據共享平台：HBP開發了一個名為「EBRAINS」的開放平台，使全球的腦科學研究者能夠共享數據、工具和計算資源。這推動了科學家之間的合作，也加速了腦病研究的進程。

代表科學家與代表性成果

為了實現這些宏大的研究目標，HBP彙聚了來自神經科學、計算機科學、醫學等多個領域的頂尖人才。HBP先後有500餘位多個領域的科學家參與。這些科學家通過功能模擬、計算和成像技術，進一步推進了對腦功能的系統性理解，特別是在神經退行性疾病的模擬和預測模型領域。參與HBP項目的歐洲和美國科學家主要聚焦於大規模神經模擬、神經數據的共享與分析以及神經疾病的數字化研究。

以下是一些代表性成果：

Henry Markram，瑞士洛桑聯邦理工學院

HBP的發起人，致力於創建一個全腦模擬平台，以研究不同尺度的神經功能。他在2005年發起的「藍腦計劃」，為HBP的發起和推進提供了經驗。

Karl Friston，英國倫敦大學學院

Friston提出了大腦預測編碼理論，使得研究者可以更好地理解大腦的信號處理機制。

Michael Hausser，英國倫敦大學學院

通過開發光遺傳學和神經元記錄技術，其團隊探索了神經元的突觸連接與大腦功能之間的關係，為大腦結構與功能的映射奠定了基礎。

Alain Destexhe，法國巴黎薩基爾大學

從事腦的動態功能研究，特別是腦電波的生成機制與神經元的同步現象。他的工作為解析神經信號提供了重要支持。

Terrence Sejnowski，加州大學聖地亞哥分校

HBP的顧問委員會成員，專注於大腦的計算功能和機器學習技術，尤其是通過大腦模型改進人工智能系統。

Christof Koch，美國艾倫腦科學研究所

在艾倫研究所的團隊構建了高解像度的腦圖譜數據，實現了更精確的人腦結構模型。

參與的科研機構及預算

HBP由歐洲主導，得到了歐盟「地平線2020」（Horizon 2020）科研計劃的資金支持，涉及多個歐洲國家的研究機構、大學和企業，最主要的參與國包括德國、瑞士、法國、英國、西班牙、意大利等。

主要的科學機構包括歐洲神經科學研究機構（如德國馬基斯·普朗克研究所），以及各大歐洲大學（如蘇黎世聯邦理工學院、巴黎第六大學）。跨國企業，如英特爾、IBM，為計算平台的開發提供技術支持。此外，全球其他非歐盟國家的科學家和機構也通過合作項目參與，如美國、中國等國的科研機構。

HBP最初的計劃預算為10億歐元，由歐盟提供大部分資金，並通過合作國家的補充資金支持。HBP的預算分階段撥款，前五年（2013-2018年）的資金約為5億歐元。隨後，項目進入了第二階段，繼續獲得數億歐元的支持。HBP十年總預算可能最終達到15億歐元左右，涵蓋了人員費用、計算平台建設、基礎設施投資以及研究經費。

與HBP類似的腦科學項目

全球範圍內還有多個旨在深入研究大腦的科研項目啟動。它們在推動神經科學、腦疾病研究以及人工智能等領域中取得了重要成果。這些項目在預算、目標和技術路線方面各有側重，但都共同促進了對腦功能及其複雜網絡的理解。

HBP的項目成就與技術創新

作為人類探索腦科學的里程碑式項目，從科研成果、目標達成、項目內外科學家評價來看，HBP無疑是成功的。

通過這十年的發展，HBP不僅在神經科學領域作出了卓越的貢獻，也為人工智能、醫療診斷等領域的技術革新鋪平了道路。

HBP鼓勵發揚的跨學科研究方法，成功將腦科學、計算機科學和醫學緊密結合，創造了新的研究範式，推動數字大腦模型在醫學、技術等多個領域的應用。

特別是在功能建模方面，項目通過計算機仿真來模擬大腦功能，部分揭示了大腦如何處理信息，尤其是皮層柱模型為理解大腦網絡提供了基礎。

▷圖6.用於基於內容的圖像檢索的皮質柱生物形態模型。圖源：MDPI，Telnykh，Alexander，et al.”A Biomorphic Model of Cortical Column for Content—Based Image Retrieval.” Entropy 23.11(2021):1458.

通過大量資金投入和國際化的合作網絡，HBP不僅促進了對大腦結構和功能的深入理解，還推動了數字大腦模型在醫學、技術等多個領域的實際應用。

項目建立的開放平台，為全球研究者提供了寶貴的研究工具和數據資源，有力推動了腦疾病診斷與治療的進展。

局限性反思

儘管取得了顯著成就，但客觀來看，HBP的十年發展歷程中也有一些值得反思的地方。

HBP在項目初期就製定了過於複雜與樂觀的目標。例如，HBP曾試圖全面模擬大腦，但是當前技術尚不能精確模擬如此複雜的系統。正如倫敦大學學院計算神經科學主任彼得·達揚（Peter Dayan）指出的，「現有模擬人腦的技術還未完全成熟。」

這些模擬在處理更大規模和更複雜的網絡時仍然受限。2024年盧保物理學獎得主「人工智能之父」傑佛瑞·辛頓（Geoffrey Hinton）強調，「HBP計劃的真正問題在於，科學家並不知道如何讓大系統自我學習。」

在項目管理方面，2015年出現的透明度問題確實引發了科學界的關注和批評，部分研究者甚至選擇退出。有觀點認為，項目資金使用效率低下，部分巨額預算投向了相對不成熟或不明確的技術開發。

這些問題提醒我們，大型科研項目在追求突破性成果的同時，也需要更務實的規劃和更精細的管理。

未來展望

回顧HBP項目的發展歷程，我們不得不承認，腦科學研究仍面臨著一系列根本性的科學問題。這些問題不僅是HBP項目的挑戰，也是整個腦科學領域需要持續探索的方向：

• 大腦的整體工作原理：如何整合複雜的神經元網絡來執行認知、情感、運動等任務？

• 意識的神經基礎：意識如何從大腦的電生理活動中湧現？

• 記憶與學習的機制：如何通過神經突觸可塑性編碼和檢索信息？

• 神經疾病的病理：大腦健康如何失衡引發精神和神經系統疾病？

基於HBP的研究基礎，百餘名科學家撰文展望了未來十年的腦科學研究[2]，其中提到了一些值得關注的創新技術方向。

• 高解像度腦成像技術，如新一代的功能磁共振成像（fMRI）和單分子解像度光學成像技術，將幫助我們更清晰地揭示大腦內的信息流。

• 腦機接口技術，將為理解神經信號傳遞和大腦疾病的治療提供新突破。

• 人工智能和機器學習，其廣泛應用將為分析複雜的神經數據，模擬大腦功能並預測神經網絡的行為帶來更多助力。

• 新一代分子生物學工具（包括但不限於基因編輯技術）的發展，也將深化我們對特定神經元功能的認識。

相信隨著新技術的不斷進步，加上HBP積累的寶貴經驗，未來對腦科學的理解將加速發展。

後記

在HBP項目開展的十年間，負面傳聞始終伴隨其左右。2015年，部分科學家發公開信抵製該項目；2017年，項目領銜負責人更換；2023年，甚至有媒體直言HBP是個失敗的項目[3]……中文輿論對HBP的關注本就有限，而已有的報導多以負面為主，與部分外媒的評價類似，集中在目標不明確、研究分散、經費不透明等方面。

對於這樣規模龐大的科學項目，出現負面聲音並不罕見。這是言論自由表達和輿論監督的正常現象。從曼哈頓工程到登月計劃，再到人類基因組計劃，無一不曾歷經質疑和批評。科學探索本身就充滿不確定性，大型項目尤其如此。關鍵在於，我們應通過閱讀一手資料、深入瞭解項目實際進展來分辨事實，而不是被流量驅動的輿論裹挾。

因此，面對HBP，我們有必要回到問題的本質：十年來，它究竟完成了什麼？是否達到了預期目標？它的研究成果在領域內是否得到了認可？這些問題的答案，才是評價一個科學項目成敗與否的真正依據。

而回顧HBP的十年歷程，它不僅推動了腦科學研究的前沿發展，還促成了多項技術和理論的突破。如此來說，HBP無疑是一個成功的項目。作為人類探索腦科學的里程碑式工程，它的意義將隨著時間的推移更加清晰地展現出來。

參考文獻

1.Human Brain Project 10 years assessment.2024.9 https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/library/human-brain-project-10-years-assessment

2.Katrin Amunts，Markus Axer，Swati Banerjee，et al.The coming decade of digital brain research:A vision for neuroscience at the intersection of technology and computing.Imaging Neuroscience 2024;2 1–35.doi:https://doi.org/10.1162/imag_a_00137

3.Neuroscience:The Conceptual Failure of EU’s Human Brain Project and the US BRAIN Initiative.September 1st，2023 https://hackernoon.com/neuroscience-the-conceptual-failure-of-eus-human-brain-project-and-the-us-brain-initiative

本文來自微信公眾號：追問nextquestion （ID：gh_2414d982daee），作者：魏玉保，編輯：王一木