第一部分
医学与健康

当前脑科学的发展态势和战略
——访复旦大学脑科学研究院杨雄里院士

■ 梁偲　江世亮

探索和揭示人脑功能的奥秘一直是人类的梦想。早在1990年，美国就曾把20世纪90年代命名为“脑的十年”，并执行了相应的科学计划。进入21世纪以来，随着知识的积累，科技手段的不断更新，美欧等国家和地区先后启动了脑研究计划。中国也在几年前由国家推动酝酿以重大专项形式开展中国自己的脑研究计划。与此同时，我国也在积极布局以借鉴脑工作原理服务于人工智能等为目标的类脑研究。时至今日，国内外脑科学研究的现状究竟如何？中国脑科学研究有哪些自己的追求和目标？类脑研究的意义和重点是什么？脑科学研究推进中的难点何在？如何持续推进？就这些读者们很关心的话题，我们采访了中科院院士、神经生理学家、我国脑计划的一位倡导者和推动者杨雄里教授。

脑科学研究的发展趋势是怎样的？

杨雄里：20世纪60年代初，脑科学（神经科学）作为一门独立的综合性学科诞生了。我在其诞生的前夜进入这个领域，有幸见证了这一领域所发生的革命性变化。近几十年来，对脑和神经系统的研究已深入细胞、分子水平，可以说这是脑科学发展的主要趋势，是在微观层面上的研究。例如，对与神经信号的发生和传递有紧密关联的基本单元的结构、功能及运转方式，对神经信号传递的关键部位在细胞、分子水平上所发生的事件和过程，对脑的不少重要部位实施功能的神经环路的信号传递、调制及其机理等，科学家们已有十分清楚的认识；对基因和神经系统功能间的关系，人类已有许多相关知识积累；科学家们对困扰人们已久的若干脑及神经系统疾病的病因和发病机制也做了深入的分析。

应用无创伤脑成像技术，如正电子发射断层扫描术（PET）、功能性磁共振成像术（fMRI）、多导程脑电图记录术和经颅磁刺激术等，对脑实施功能时不同脑区大群神经元（数以万计的神经细胞）的活动及其动态变化的检测和分析，形成了脑科学的另一个重要发展趋势。这是在宏观层面上的研究，试图回答不同脑区神经元活动如何协同以实现脑的高级复杂功能，而在病理条件下，这些活动又发生了何种变化，导致脑功能的紊乱。这是对细胞、分子水平方面研究的重要补充。

脑科学研究面临的主要挑战是什么？

杨雄里：刚才谈到的两方面的研究互相推动、互相促进，刷新了脑科学的面貌，使人类对脑的奥秘的探索向前跨了一大步。但是科学家们清楚地意识到，在脑科学领域他们面临重大的挑战，其中之一是现在的研究要么是在细胞、分子水平上对单个神经细胞或少数细胞组成的神经环路的微观研究，要么是应用活体成像技术对一大群神经细胞总体活动的宏观分析，而这种分析由于眼下成像技术空间分辨力和时间分辨力的低下，对神经细胞集群中每一个单元的活动几乎一无所知。这显然是因为目前对神经元集群和集群中各单元活动的监测仍然缺少有效的技术手段。也就是说，在介于微观与宏观的介观层面，对于各种神经元的活动如何动态地组合、编码、加工，最终完成其使命的过程，我们目前的了解还非常有限。这就要求我们开发新技术来标记大范围神经环路的各个神经元，并研发具有高时间分辨率和高空间分辨力的新型成像技术和工具，对大群神经元各单元活动进行同步检测，搭建起微观与宏观之间的桥梁，如此才能弥合微观与宏观之间存在的“鸿沟”。这是脑科学研究面临的重要挑战，但同时也是脑科学发展的重大机遇。

在应用无创伤脑成像技术对脑实施高级复杂功能（如语言、感知、思维、意识等）时，对脑各分区的活动进行分析获得了许多有用的信息，但是神经活动是如何升华成脑所实施的高级复杂功能的，脑是如何整合各种信息实现主观有意识的经验（即精神）的，这是脑科学面临的另一挑战。这方面的研究有其特殊的困难性，目前还停留在基于若干实验证据进行演绎和推测的阶段。其中的难点之一是，在同样的外界条件下，脑的高级活动存在不可预测的易变性。

以人们熟知的做梦为例，虽然科学家们已经知道，以脑电图中快速眼动波出现为标志的睡眠表示了梦境的出现，但除了睡眠者的梦呓和觉醒后的主诉外，我们迄今并无客观的方法来探知梦境的内容；而即使在严格控制的环境条件下，梦境也会具有明显的不可重复性。这一例子说明这些高级复杂功能固然有其物质基础（大脑神经细胞的活动），但当物质运动一旦升华成精神活动，就会凸显不同于物质世界的一些特殊规律。因此，对大脑高级功能的研究，从本质上是自涉性（self-referential）研究（即认识主体和客体相关联的研究），对于这种研究的特点所致的固有局限性，我们的认识还很不充分。此外，考虑到由于在脑高级功能研究时构建动物模型的不易，也将严重影响研究的进展。这些特点决定了对大脑高级功能机制的了解，需要某些与探索物质世界迥然不同的手段和方法。这对科学家的思维是重大的挑战，也意味着探索其奥秘是一个漫长的过程。

对人类健康影响严重的脑疾病给社会带来了沉重的负担，这是脑科学面临的又一挑战。应用多学科手段的集成，如应用新的脑影像技术、光遗传技术、脑电技术和细胞、分子生物学技术，展开对主要脑疾患（如阿尔茨海默病、帕金森病、精神分裂症、抑郁症、孤独症、中风等）的病因和发病机制的研究，以及在此基础上研发早期诊断指标和新的治疗对策已成为迫切的社会需求，也是当今脑科学研究的热点领域。中枢神经系统损伤后的修复，一直是脑科学研究的大问题。我们知道，低等冷血动物的中枢神经是可以恢复再生的，但进化到哺乳动物以后，由于某种未知的原因中枢神经无法修复再生。如运动员在运动时受伤，造成高位截瘫后几无成功恢复的案例。几十年来，科学家们为此殚精竭虑，仍然步履维艰。以神经干细胞用于中枢神经系统损伤后修复为例，这涉及干细胞向特定神经细胞的分化、移植后存活、分化细胞与宿主细胞形成特有的连接以及整合至原有的神经环路等神经生物学的基本问题。

您了解的我国的脑研究概况是怎样的？

杨雄里：面临强烈的社会需求，脑研究发展的态势十分迅猛。近几年来，美国、欧盟和日本相继启动了脑科学计划。在我国，脑科学研究已被列为事关我国未来发展的重大科技项目之一。我国的脑科学计划已经正式启动。据我所知，该计划涵盖认识脑认知原理（认识脑）、脑重大疾病诊治（保护脑）和类脑计算与智能（模仿脑）。国际上的脑科学计划在这三方面都有涉及。美国的脑科学计划中提出的一个生动的口号——记录神经环路中每一个神经元的每一个锋电位，正是为了填补上述提到的宏观与微观之间存在的“鸿沟”。欧盟的脑科学计划更侧重于模拟脑方面的研究。

目前我国脑科学计划的研究方向基本上是确定的，但是对具体的研究内容乃至项目的组织、实施方式的细致研讨还亟待深入。作为一名长期从事神经科学研究并见证其发展的中国科学工作者，我谨就以下几方面略陈管见。

首先是建立中国脑科学计划强有力的领导专家组，进行顶层设计。这个领导专家组应该具有把握脑科学发展全局的能力，应对中国脑科学研究现状有透彻了解，并具有组织、领导大科学项目的丰富经验，以海纳百川、集思广益、从善如流的宽广胸怀，组织全国相关领域的优秀专家，特别是中青年专家，在民主、和谐的氛围下，在现有基础上形成一个有内涵、有特色、可操作的脑科学计划研究蓝图。

根据我国的研究基础和特点在三个研究方向上各有侧重，坚持有所为有所不为。

第一，在认识脑的基础研究方面，如解析实施脑认知功能的神经环路的运行机制是公认的科学前沿的关键问题，但是以解析脑实施何种功能的神经环路为对象，凝练什么样的科学问题，则需要充分考虑到我国的特点，如我国的研究基础、人才队伍和已有的成果积累以及是否有独特的思路等多种因素，形成我国的特色，这样才有可能在有限的人力、物力支持下，在较短时间内形成优势，从而在激烈的竞争中抢占先机。以阐明神经环路的神经细胞连接为目标的连接组学的研究，对认识神经环路的工作原理具有根本性意义，需要做必要的安排，但在推进这类研究的过程中，不宜将面铺得太宽；要高度注意神经元的连接并非一成不变，而是在实施功能的过程中发生着动态的变化。把神经连接的动态变化与功能联系起来，无疑将有助于加深对问题的认识，从而能显著增强研究的特色。

第二，在保护脑的临床研究方面，我国具有的突出优势是拥有最广大的各种神经系统疾患的患者群，这为形成种类齐全、资料完整的样本库，推进研究走向国际前列提供了重要的基础。因此，研究的重点必须考虑相关疾病在我国的发病率和特点。

第三，在模拟脑的类脑人工智能研究方面，则必须紧密联系产业发展和转型的重大需求，从而在创新驱动经济发展、社会进步的进程中起到更重要的作用。

需要保证脑科学研究的可持续发展。脑科学的内涵决定了其研究进程的长期性。脑的高级功能是一种涉及大群神经细胞活动及其相互作用的动态过程，脑活动具有强烈的不确定性，这意味着脑高级活动遵循的规律并不完全与物质世界运动的规律相同，需要从不同的视角，运用不同的实验手段去探索。这显然不是一蹴而就的过程。针对这一特点，中国脑计划需要有长远的谋划，采取各种必要的措施，保证我国在研究方向和研究团队方面的可持续发展。

您曾呼吁借助脑科学的研究成果开展类脑人工智能的研究，能否就类脑研究的含义及意义再稍做阐述？

杨雄里：人工智能有两条途径可以实现：一是与脑的工作原理毫不相关，即不考虑脑的工作机制，仅从计算科学的角度来设计和考虑；二是受脑的工作原理的启发，借鉴脑处理信息实现智能的特点来推进人工智能的研究，即类脑人工智能。这是两条不同的路径，但也有可能殊途同归。我想，只要能实现更完善的人工智能都是值得鼓励的。目前前者的研究更热门一点，后者难度更大，但意义更深远。

大脑是长期进化的产物。诺贝尔奖得主弗朗西斯·克里克（Francis Crick）曾说：“从广泛的意义上来讲，对神经科学家而言一条有用的工作守则是‘进化要比他们自己高明得多’。”大脑是一个有着高度信息处理能力的极复杂的系统，其处理信息的机制与传统计算机有着迥然不同的特点，如平行信息处理、神经元间信息的交互性传递、信息处理的高度可塑性等。借鉴这些特点，科学家们有可能研发出新的信息处理系统，研发出新一代的人工智能系统。类脑人工智能的核心在于脑科学、计算科学、信息科学和医学等学科领域密集的交叉融合，它将有力地推动新的产业革命，甚至改变社会范式。不仅如此，它还将为人脑功能和结构研究提供有力的方法和手段，乃至提供崭新的思路。

目前“深度学习”对脑信息处理机制的模拟还是十分初级的。除了研究上的挑战外，还有一个制约类脑人工智能发展的因素是，计算科学研究者往往并不熟悉脑的工作原理，而脑科学研究者对计算科学的核心技术也多是语焉不详。在“人机大战”中获胜的人工智能“阿尔法围棋（AlphaGo）”的设计者戴密斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）17岁进入剑桥大学攻读计算机科学专业，之后又进入伦敦大学学院攻读神经科学博士，是一位难得的两栖型人才，而我国则十分缺乏这样的复合型人才。因此，未来应培养多学科交叉融合的复合型人才，进一步促进多个相关领域的密切合作与交流，充分借助脑科学的研究成果，利用脑的框架结构和工作原理，以解析神经系统算法为目标的计算神经科学作为桥梁，从而把人工智能推向新的阶段——类脑人工智能。类脑人工智能研究无疑是脑计划的重要组成部分，它与脑工作原理的基础研究相互促进，将成为未来科学研究和产业革命新的爆发点和增长点。

人工智能的迅速发展无疑也将有力推进神经科学家对揭示脑袋奥秘的探索。应用人工智能提供的技术，使神经科学的研究变得更有成效，特别是对海量数据的处理，显示了人工智能的特点。近年来，人工智能显示了强劲的发展势头。可以预期，在今后相当长的时间内，人脑智能、人工智能的发展以及两者间的互动，将成为人类社会发展的主要动力之一。

人工智能发展如此迅速，是否有可能会全面超越人脑智能？人脑智能是至高无上的吗？

杨雄里：在相当长的时间内，我对这个问题的基本态度是：虽然人工智能在某些方面早已超过人脑智能，但从根本意义上，人类的智慧是不可超越的。1997年，我在《文汇报》上发表的科技评论的题目就是《人类智慧是至高无上的》。2016年，在围棋人机大战后，我为《科技导报》撰写的卷首语最初用的标题是“人类不必惊恐”，坚持人脑智能是不可超越的（编辑部担心引起公众忧虑，改成了“围棋人机大战的启示”）。但是，近年来人工智能新的发展态势，使我不得不冷静地重新审视自己的观点，我逐渐领悟到，到现在为止，并不存在确凿的科学证据可以证明“人脑智慧是至高无上的”。

在谈到自己对这个问题的再思考时，我想强调的是，科学是不断发展的，原来以为不能被超越的，现在已经被超越了，考虑到人工智能的发展只有几十年历史，很难想象100年后人工智能会发展到怎样的水平。因此，我们必须承认，人工智能在将来的某一天全面超越人脑智能的可能性是存在的。对这一点，我们需要有充分的思想准备，并采取必要的措施，以阻止人工智能对人类社会的负面影响的蔓延。

当然，人类的智力也并非一成不变，它也将达到新的水平。目前对人脑智能、人工智能的讨论，更多的还是哲学层面上的。在科学上，争论的哪一方都还不具备确凿的、足够的证据来证明各自的观点。当我们在各方面积累更多的经验后，我们对这一问题的讨论将会更加深入。

需要指出的是，说存在人工智能全面超越人类智慧的可能性，绝对不意味着这种可能性明天就会成为现实。历史已经证明，科学技术的发展是一把双刃剑，在发展人工智能的同时，尽可能早地思考其与人类生态系统的相容，避免其对社会的负面影响，这无疑是科学家的责任。

早在70年前，著名的控制论专家维纳就以惊人的远见提醒过人们：“未来的世界将是一场要求更高的斗争，以对抗我们智力的极限，而并非是一张舒适的软吊床，我们可以躺在那儿惬意地等候着我们机器人奴仆的伺候。”诚哉斯言！