大脑的奥秘

 

世界各国在人工智能技术研发方面的竞争呈白热化状态，对于脑科学的研究，也是如此。从上世纪90年代开始，美国、欧盟、日本都先后推出了本国脑科学时代的计划纲要。进入21世纪，2013年奥巴马宣布了美国“脑计划”战略；2014年日本提出了“大脑革命计划”；随后加拿大、澳大利亚等国也都提出了相关计划。中国也制订了2016至2030年为期十五年的脑科研的发展规划。国务院“十三五”国家科技创新规划中，将脑科学与类脑的研究列为科技创新的重大项目，这意味着脑科学研究已经被列入我国的国家战略之中。习近平总书记在2018年的两院院士大会上强调，“以合成生物学、基因编辑、脑科学、再生医学等为代表的生命科学领域孕育新的变革”。这进一步凸显了脑科学研究的基础性、前瞻性和重要性。

一、脑科学研究的战略意义

我们知道大脑是很神奇的器官，存在着很多奥秘。我今天从几个方面，比较浅显和初步地给大家介绍一些脑科学研究的基础知识和应用情况。

第一，科学意义重大，是科技竞赛制高点。

脑科学是人类认识自然的最后疆域。我们人类认识世界、改造世界，而最难的就是对自己认知过程的认知。著名诺贝尔奖得主拉蒙·卡哈尔说：“只要大脑的奥秘尚未大白于天下，宇宙仍将是一个谜。”

在过去一百年中，关于脑科学的研究获得了近20个诺贝尔奖。世界顶级的科学杂志《Science》为了纪念创刊125周年，于2005年7月提出了125个重要的科学问题，其中就有18个属于脑科学，所占比例达到了将近15%。这些都反映出脑科学研究的意义重大，是世界各国科技竞赛的战略制高点。

第二，关乎人民健康的国家重大需求。

中国经济发展迅速，人民越来越富裕，但是人口老龄化问题也日益凸显。上海的老龄化人口比例已经超过日本的全国平均值，由此带来的脑相关疾病问题逐渐突出。2010年以来的数据显示，脑相关疾病的发病率越来越高。脑疾病不会使人迅速死亡，而会让人失能，拖得时间很长，给社会和家人造成沉重负担。只有从脑科学着手，在脑科学领域取得突破，才能从根本上推进脑相关疾病的预防和治疗。

第三，开发儿童智力，发展教育新方法。

现在的孩子在暑假期间一直在补习，各种补习班很多。大家都很焦虑，不死记硬背就考不到好成绩，而这显然有悖于素质教育。所以研究大脑学习的过程，让小朋友们学会学习，这是我们脑科学研究的历史使命。我们希望能够发现和掌握人类智力发展的规律，改良教育方式，让素质教育成为主流，促进人才的全面发展。

第四，促进脑科学与类脑智能相关产业发展。

人工智能和脑科学是现在非常热门的两个研究领域。与脑科学相关的产业方兴未艾。不仅如此，我们相信脑科学与人工智能相结合的产业，一定会在未来几十年大有发展。

第五，科技强军，保障国防安全。

人类历史进程中有四次工业革命，第一次是机械化，第二次是电器化，第三次是自动化，第四次就是智能化。第四次工业革命将由脑科学和类脑智能主导。脑科学和军事有着密切的关系。我们知道，电脑由两部分组成，一部分叫软件（software），一部分叫硬件（hardware）。现在军事上出现一个新名词，叫湿件（wetware），指操纵软件和硬件的人或者生物体。把生物体跟人类的控制结合起来，跟军事的硬件和软件结合起来，发展出新的军事理论，已经成为引导军事革命的主流。所以制脑权已经成为各国军事战略家关注的焦点。

以上我从科学意义、健康意义、教育意义、产业意义和军事意义大概讲了一下脑科学研究的重要性，下面我们进入今天的主题：大脑有哪些奥秘。

二、大脑有哪些奥秘

大脑有这样一些特点：它低能耗，非常高效，学习记忆速度快，非常灵活，具有创造性，控制运动的能力非常强。

第一，大脑的基本结构。

大脑里面有一个个的神经细胞。神经细胞细胞膜内外的离子浓度不一样，于是会产生一个跨细胞膜的电压差。当神经细胞变活跃时，会产生一个脉冲的动作电位。依靠局部的离子流动，动作电位能够在神经细胞的轴突上传递，一直到轴突末梢的突触结构。神经突触将电能转化为化学能，释放出一种化学物质传给下一个细胞。下一个细胞又将它转化为电信号，从而在脑子里一直传下去。这就是大脑基本工作原理。

脑是自然界最复杂的系统之一。大家知道我们的脑有多么复杂吗？我们有860亿个细胞，每个细胞可以跟另外1000个细胞形成连接，就会形成100万亿个连接。这种连接有多么复杂？电脑有网线的插口，把全世界网线的插口、互联网的接口加到一块，还没有大脑连接的数量多。

大脑的功能就更加强大了，我们的大脑有感知、运动、思维、智力等方面的功能。大脑是生物学的研究对象，也是物理学、化学等学科的研究对象。脑科学的研究是一门学科高度交叉的全研科学，层次很多，要从整体层次、网络层次、环路层次到分子细胞层次等开展研究，所以脑科学是一门相当复杂的学科。

第二，大脑的低能耗和高效性。

大脑的能耗是多少呢？一台笔记本电脑的功率大概是110瓦，而我们大脑的功率是20瓦。这20瓦是怎么算出来的？我们既没办法用电压表、电流表去测，又没办法把大脑取出来测量。大脑功率的20瓦是一个估算，具体估算过程如下：一个体重70公斤的男性，每天要吸收2500卡路里的热量，才能保持身体不胖不瘦，就是基本上要消耗这么多的热量。这相当于一个人一天消耗的能量是10500000焦耳。一天的时间是86400秒，所以可以算出人体的功率是121.53瓦。又有人会问，我们可以算出来人体总体的瓦特数，但怎么知道这121.53瓦里面有多少是脑子用的？这就有个技术问题。有种仪器设备叫正电子扫描仪器（PET），它是检测体内葡萄糖消耗量的机器。癌症病人的葡萄糖消耗量高，所以PET能把癌细胞照出来。PET也可以检测正常组织的葡萄糖消耗。葡萄糖就是我们的血糖，是最直接的能量消耗。用PET测量出人脑使用了身体六分之一，也就是约16.67%的葡萄糖。于是把人体的功率乘以16.67%，得出我们人脑的功率约等于20瓦。所以这是一个有道理的科学估算。

我们来比较一下这两年很火的人机大战。现在阿尔法狗的风头正劲，我们看看阿尔法狗有多少功率。2016年战胜李世石的那一代阿尔法狗有大量的中央处理器（CPU）和图形处理器（GPU），下一盘棋需要1202个CPU和176个GPU。有人算出来这些处理器的功率约为17万瓦，而这些机器要运转起来，还需要配置工程师。所以从能耗上讲，人类并没有输。

为什么人脑会有这么高的能效性？比如现场有这么多听众，后面一位听众有与众不同的表现，我就能找到他。这是因为我们人脑有一种注意机制。什么是注意机制？就是大脑集中优势资源，处理当前最重要的人物，也就是提高利用功效。这种能力能够把无效的信号过滤掉，专门处理有用的信号，这是一个很重要的机制，机器很难做到这一点。

人类的注意机制有两种：一种叫无意注意，是自下而上的过滤，也叫目标显著性的注意，意思是这个目标比周边其他目标更显著，从而引起注意。另一种是更高级的注意，也叫经验依赖的注意，或者说是由顶至下的注意。人工智能可以比较好地实现目标显著性的注意，而要实现经验依赖的注意就很难。

 

第三，大脑学习与记忆的特征。

我们人脑还有非常了不起的记忆体系。其一是快速检索。举个例子，我是上个月见到郝院长的，今天我见到他的时候，我马上就想到，上个月某日，我在中国新闻出版研究院见到他。我想这个事情的时候，从来没有检索过昨天有没有见到他，前天有没有见到他，大前天有没有见到他。但如果我们要在电脑里找一个文件，电脑要把所有的磁盘都搜索一遍才能出结果。所以人类可以非常快地搜索。

其二是不需要穷举。这也是非常了不起的性能。例如我今天第一次见到了某位同志。见到这位同志的时候，我就知道自己以前从来没有见过他。而电脑做这件事情呢，又要把磁盘从头到尾搜索一遍，才会告诉你没有这个文件。人脑是怎么实现这点的呢？我把这位同志的相貌跟我脑子里存储的所有人的脸进行比较，找出其中最相似的人脸与之进行比较，结果这位同志和我最熟悉、最相似的那个人并不是同一个人，我马上就判断，我从来没有见过这个人。

其三是从局部到整体。比如我上次见到这位同志，他穿的是红衣服，这次穿绿衣服；上次他卷发，这次变直发了。虽然他的容貌发生许多变化，只要他的一些基本特征仍然存在，我就还是能把他认出来。这就是从局部到整体的能力。

其四是广泛联系。比如说我看到一张相声演员的照片，我就能马上意识到他是说相声的。从一个人相貌联想到他是干什么的，所有性质就能快速联系起来，这是很了不起的。这个性质是目前人工智能比较难以全面实现的，也是其发展的方向。

第四，大脑的灵活性和创造性。

电脑数据由0和1组成，要么是0、要么是1，其数值是很固定的。人神经细胞之间的连接则是可以变化的，它是根据经验记性调整的。这个对我有用，我可以加强；那个对我没用，我可以减弱。就这样不断调整，不断创新。这叫做神经可塑性。

在神经可塑性研究方面，中国人做出了很大贡献。第一个是冯德培先生，1941年他在《中国生理学》杂志上发表论文，首次论述了短时程神经可塑性。他发现：在神经和肌肉接头的信号传递过程中，肌肉接头原来反应是很小的，受到刺激它就会变强，如有连续强刺激则其反应就会更强。

还有一个中国人也做了很重要的贡献，就是蒲慕明院士。他发现了一种很重要的可塑性的时间窗口，叫做放电时序依赖的可续性（STDP）。2016年，为表彰他在大脑神经可塑性分子和细胞机制研究方面所做出的开创性工作，美国神经科学学会将“2016年度Gruber神经科学奖”授予他，这是神经科学的国际最高奖。

人类学习非常了不起的一点是，具有小样本学习的能力。现在的人工智能深度学习，要依靠很多样本去训练才能学会，这叫做大数据依赖。但人类不需要，人类只要小样本学习就可以了，甚至只要看一次就能学会。此外，人类有概念，能够触类旁通，由这个概念跨到另外一个概念，这也是机器做不到的。再有，人类有创造性。举个凯库勒构思苯环结构的例子。凯库勒梦到六条蛇缠绕在一起，这使他创造性地构思出苯环六圆环的结构。这就是人类的创造性，而机器是实现不了的。

第五，人脑控制运动的精巧性。

人脑还有一个非常了不起的性能，就是能够精细地控制肌肉的运动。大家说运动很简单，不就是一块肌肉负责收缩，一块肌肉负责舒张吗？运动确实是肌肉的拉和伸。但是我们人类有600多块肌肉，假设每块肌肉有两个状态，一个收，一个张，不算中间状态，600块肌肉在两种状态下组合数就有2600个之多。我们有个很了不起的结构叫小脑。我刚才讲了，人的脑子共有860亿个神经细胞。光是小脑就占了400亿，大脑皮层只占100亿到200亿。人类用了一半的神经细胞来控制我们的运动，所以我们的运动控制非常了不起。

现在要测试一个机械手有多厉害，最简单的办法就是抓鸡蛋。德国人在2017年发明了一个机械手，它能抓鸡蛋，并且百分之百确保鸡蛋不会破。他用两个吸盘把鸡蛋吸住，拎起来，再放下去。而人手是怎么抓鸡蛋的？有一位山东小伙子几年前创造了一个世界纪录，单手抓14个鸡蛋。由此可见，人类控制运动的能力有多么强。机器要达到人的运动控制水平，基本上是不可能的。

三、脑科学与人工智能的关系

第一，人工智能的主要流派与三大浪潮。

人工智能的第一个流派是符号主义。符号主义曾长期占据人工智能的主流。它是源于数理逻辑、基于逻辑推理的智能模拟方法，它把所有问题变成一个数字、一个符号，然后进行运算，和人脑的工作原理是没有关系的。符号主义的代表人物叫艾伦·图灵，他被称为计算机科学之父、人工智能之父，国外最著名的人工智能奖就叫“图灵奖”。中国这个领域的代表人物是吴文俊院士，他提出用计算机证明几何定理的“吴方法”，开创了数学机械化。同样，中国最高级别的人工智能奖叫“吴文俊人工智能科学技术奖”。

第二个流派是连接主义。最近兴起一种方法叫深度神经网络、深度学习，这种办法就属于连接主义，是模拟人的生理神经网络结构，利用神经网络和神经网络间的连接机制与学习算法来实现人工智能。这种人工智能跟人脑的结构及工作原理是有关系的。随着深入学习的不断成功，这个方法越来越受到广大人工智能专家的认可，逐渐成为主流。举个例子，人工智能有个很重要的领域叫机器学习，而机器学习有很多种方法，包括决策树、遗传算法等，但这些跟人脑工作的原理都没有关系。只有人工神经网络发展的深度学习与人脑的结构及工作原理有关系，现在它已经成为热门的机器学习方法了。连接主义的代表人物，一位是“深度学习之父”杰弗里·辛顿，另一位叫哈萨比斯，他是“阿尔法狗之父”。

人工智能有三次浪潮。第一次浪潮发明了最简单的神经网络。之后辛顿提出了多层神经网络，把神经科学中连接强度可调的概念融入其中，通过反向传播去调节神经的连接强度，于是第二次浪潮开始了。但那时候计算机芯片只有奔腾286、386，计算能力不行，很多任务完成不了。2006年辛顿又提出深度的神经网络，发展了深度学习。我们现在正处在第三次人工智能的浪潮里。

 

第二，深度神经网络与视觉神经机制的关系。

首先从神经科学讲起。1981年，大卫·休伯尔和托斯坦·维厄瑟尔这两位科学家获得了诺贝尔生理学和医学奖。他们在20世纪60年代通过对猫眼的研究把哺乳动物识别物体的机制研究清楚了。1981年日本科学家福岛邦彦提出，人工的视觉属于多层神经网络。这套算法激发了随后的卷积神经网络的诞生。杨立昆和辛顿等发明了数学方法，把它的模型做出来了。这就是深度学习。

深度学习跟人类视觉一样，它有很强的适应性。任何信号都可以变成一个一个的像素点。以前的人工智能方法是一把钥匙，只能开一把锁，而我们现在的深度学习方法，它是一套万能的开锁工具，虽然第一次开锁不会很顺利，但是经过训练，它能把很多问题都很好地解决，这就是深度学习强大的原因。但是深度学习也有不足之处，它高度依赖于人。比如说我们拿一张人的X光片给机器读，它是读不出来的，必须要有人把脑袋画出来，告诉机器这是病人的脑袋，那是健康人的脑袋。画出来以后，再让机器读，这个过程叫标注。所以目前人工智能高度依赖人工标注，有一句话叫做，“有多少人工，就有多少智能”。这表明人工智能现在还不能够独立思考。

深度学习还有很大的问题，它只能识别一个最根本的东西，缺乏常识的概念。而检测人工智能水平高低的方法是看图说话，把一幅图画给人工智能检测，让它用一句话描述出这幅图画。假设有一幅飞机撞桥的图片让人工智能检测，它的识别结果可能是飞机停在高架桥上。由于它不知道相关常识，就不知道是飞机撞在高架桥上。第二张图片是一个男人向女人求婚，但人工智能的识别结果可能是一个男人向一个女人推销钻石。人工智能没有常识，没有概念。形成概念也许是人类特殊的认知能力，目前想要让人工智能形成概念是非常困难的。

深度神经网络之父辛顿认为深度学习已经进入瓶颈期。他可能比较保守，其实现在就是发展脚步慢一点儿。他相信克服人工智能极限的关键，在于搭建一个连接计算机科学和生物学的桥梁。

第三，脑科学与类脑人工智能关联的层次。

人工智能有类脑和不类脑两种。脑科学与类脑人工智能的关系有三个层次，分别是微观层次、算法层次和宏观层次。借鉴脑的整体功能来发展人工智能是一个办法。比如，我们人脑有具体的结构，有运动区、语言区。语言区前部是说话的语言区，后面是语义理解区、视觉区等。要做一个类脑人工智能的机器人，你就可以仿照人脑把这些体系、系统全部做进去。这也是相互借鉴的方法。这就是宏观层次。

第四，脑机接口与增强智能。

还有一种类脑的人工智能，属于人脑和机器一起识别的。脑机接口与增强智能，加在一起叫脑机融合，就是大脑和机器融合。左边是大脑，右边是电脑，它们之间可以相互传递信息。如果信息从大脑出来，去控制电脑叫脑控。如果把电脑的信息往大脑里传，让大脑获得更多的信息，有更强的能力，这就叫做增强智能或者控脑。

我们来看一下，首先是脑机接口，就是我们把脑子里的信号读出来，去控制汽车、轮椅、机械臂等。中科院开发出一套目光打字的系统，通过一个电极帽，把人脑皮层发出的信号读出来。这时他若盯着一个字母一段时间，这个字母就能在电脑上显示出来。现在许多国家的军队也在研究这项技术。

下面我讲另外一个方向，就是用机器去控制大脑。首先是增强智能。我们总是觉得读书太累，背一个英文单词就得半天，幻想要是有个机器能够把字典输到人脑子里去，就不用背了，那该多好啊。美国国防高级研究计划局是美国国防部属下的一个行政机构，负责研发用于军事用途的高新科技，他们研究能不能把一个人的知识传给另一个人，于是，他们找来一个飞行经验非常丰富的飞行员，让他戴上电极帽，让他使用模拟飞行器飞行，在这个过程中把他大脑的脑电波信号全部记录下来，然后他们找一些没有什么飞行经验的新飞行员，把这些人分成两组使用模拟飞行器，第一组戴着不传脑电信号的电极帽，第二组戴的电极帽能够把资深飞行员的脑电波对应地刺激飞行员的大脑。最后得出结论，第二组的成绩比第一组高出33%。这个结果似乎提示了知识是可以通过脑电波传递给其他人的。当然，这还需要更多的试验加以证明。

第五，人工智能发展新方向与人工智能的伦理。

我们还要讨论一个问题，就是脑机融合会产生什么后果。我们可以把知识传给大脑，可以把大脑能力增强。其一，富人是不是有权力变得更聪明？其二，有一个英国产的机器人叫索菲亚，她有表情、笑容，她已经获得了沙特阿拉伯的公民权，机器人可以成为公民吗？其三，机器人有了感情，它和人的感情怎么处理？机器人可以与人类结婚吗？我觉得现在已到了讨论这些问题的时候了，因为这些问题出现的时间可能会比我们想象的快。

四、脑疾病与健康用脑

（一）脑疾病的诊断与防治

第一，儿童自闭症的症状。

现在自闭症儿童越来越多，自闭症儿童被称为“来自星星的孩子”，为什么这样叫？因为梵高有一幅画叫《星空》，在这幅《星空》里每颗星星孤独地闪烁着。这些自闭症的孩子就生活在自己的世界里，就像一颗颗孤独的星星独自闪烁。自闭症儿童比较容易表现出来的症状有两个：一是刻板行为，重复一些简单的行为；二是很少跟别人交流。有些人认为自闭症儿童在某些方面智商超常，其实自闭症儿童大多数都智商低下。正常人的智商是100，自闭症儿童的智商普遍偏低，只要超过70就叫高能自闭症，就是自闭症里面高智商的。关于自闭症的成因到现在也没有完全解释清楚。与自闭症相关的核心基因有100个，一般基因有300个，所以到底是哪一个基因导致自闭症，现在也说不清楚。

第二，青少年网瘾的预防。

以前大家觉得上网、打游戏没什么了不起。但是2018年6月18日世界卫生组织发布了第11版《国际疾病分类》（ICD-11），其中新增了游戏障碍的诊断分类，正式将游戏障碍与合成毒品、酒精、烟草等一同列入物质使用与成瘾行为障碍。所以我们要提高警觉，关注青少年的网瘾问题。

第三，抑郁症的症状、病因以及防治。

现代社会生活压力大，很多人会抑郁，但是抑郁不等于抑郁症。总体来讲，抑郁症有很多症状，比如说，记忆力不好、脑子不够用、心情不好等。抑郁症是有办法治疗的，可以用药物提高病人的神经兴奋性，然后通过心理治疗、物理治疗来克服抑郁症。

第四，帕金森症的症状、病因以及防治。

帕金森症的发病机理已经研究的比较清楚了。帕金森症早期有哪些症状？一是面具脸，脸部表情不够灵活，有时候会流口水；二是走路姿势异常，会曲腿；三是易疲劳，睡眠不好，有社交孤立感；四是小写症，写一行字时会越写越小。帕金森症阐述的发病机理是什么呢？就是病人脑子里面的多巴胺细胞缺失了。治疗很简单，就是补充多巴胺，但是人的大脑外围有血脑屏障，多巴胺无法通过，所以使用左旋多巴胺跨过血脑屏障进入大脑，来代替多巴胺。左旋多巴胺有些副作用，比如会让心率不齐等，并且左旋多巴胺只能用两到三年。现在有一种新的办法叫做深度脑部刺激，也叫脑起搏器，就是把一个细小的电极植入患者的脑袋里面，然后在胸部贴两块电池，他感到震颤的时候，马上用开关把胸部的电池控制器打开，然后刺激大脑。深度脑部刺激可以让一个患者比较体面地生活10年。

第五，阿尔兹海默症的症状、病因以及干预。

阿尔兹海默症的发病原因有两种说法。一种是淀粉样蛋白沉积，观察阿尔兹海默症病人的大脑切片，可以看到这种沉积。还有一种是Tau蛋白磷酸化的沉积。这两种说法都没有得到完整的理论证实。阿尔兹海默症有一些症状，比如喜欢独自徘徊、心理障碍、判断力下降、易怒、不安幻觉、定向能力下降等。阿尔兹海默症的诊断不仅仅靠这些症状判断，它还可以靠分子探针结合影像指标来确诊。

 

第六，普通人群认知能力随年龄变化的曲线。

对大多数正常人来讲，认知能力在45岁左右会出现一个下降期，到老了以后会比较稳定。所以七八十岁的老同志记忆力下降是很正常的。

第七，中年人脑健康的常见问题。

英国、法国在2018年发表的持续20年的调查结果显示，男性和女性的智力最早从45岁开始下降。该研究还指出，痴呆等疾病被认为需要至少20年到30年的演变过程，但是通过保持健康生活方式和良好的心脏健康状态，可以推迟疾病的发生。

（二）健康用脑的建议

第一，改善睡眠：高质量的睡眠有助于大脑健康。第二，保持心脏健康，防止高血压、高胆固醇和糖尿病的发生。第三，锻炼身体：有氧运动对大脑健康大有好处。第四，健康饮食：适度吃肉，多吃坚果、蔬菜和橄榄油。第五，积极社交：参加社交活动，多与朋友交谈。第六，勤用脑但不要持续长时间用脑：读书、写信、学习新的知识。

五、脑科学相关产业的展望

第一，脑功能评测与脑健康检查。

首先，我们每年都体检，检查各项功能指标，但是却不检查人脑的功能。如果等到发现大脑出了问题，那就没法逆转了。所以我们正在研究一个检测正常人脑功能的工具。以前是量表，就是做问答题。但做问答题不管用，因为被试者可以做假、对抗，所以现在我们就把它隐藏在游戏里面，希望能够把正常人的脑功能检测出来。

其次，脑功能检测工作对军事也有很大的潜在用途。美军从1917年开始就用这种心理测试、智能测试来进行分类。他们以前针对每个个体，现在针对一个团体进行分类测试。美军选择了初创、发展、成熟这些阶段，第一阶段评测的结果是基本合格、不合格；第二阶段就会知道这个人是否适合在一般部队服役；第三阶段就要甄别更特殊的人群，比如这个人是否适合当潜艇兵、特种兵等。

第二，脑疾病诊断干预手段及药物研发。

一是脑疾病诊断。脑疾病诊断是一个非常大的市场。二是脑疾病干预，主要是物理干预，包括深部脑电刺激（DBS）、经颅磁刺激（TMS）、经颅直流电刺激（TDCS）。三是脑疾病药物开发。遗憾的是，脑疾病药物开发几十年，成功的很少，90%以上都失败了，一个很重要的原因是没有合适的模型。以前药物开发都是用小白鼠。但是小白鼠和人类相差太远了，小白鼠不得脑疾病，不得帕金森症，甚至连癌症也很少得。正常小白鼠的生命周期是72个月，在自然界小白鼠只有很少的机会得淋巴癌，其他癌症它是不得的。这些复杂的疾病，小白鼠根本不能反映出来，所以我们研发的药物大都失败了。目前，我们正在研发非人灵长类的疾病模型，有望为神经疾病药物开发带来新的曙光。

第三，脑机交互技术相关产业。

脑机接口最简单的应用就是帮助残疾人做神经义肢。一个人的脊髓受到伤害后不能动，那么把他关于运动的脑信号提取出来，利用这些信号驱动机械臂来喝水，这种系统现在已被开发出来。但是这种系统需要把电极植入大脑，或者在脑膜外面放置一层探针，才能把脑信号提取出来。现在很多研究机构都在做基于脑机接口的神经康复，也叫主动康复。康复医院里面的病人50%以上跟脑疾病有关，而目前中国的很多康复医院只能起到照料作用，并没有能力帮助病人康复。那么现在我们就有主动康复技术来帮助病人康复，就是利用电极让信号进行脑内刺激。外边有个机器帮助病人伸手，同时刺激他的大脑，让他以为手伸出来就是由他自己的大脑控制的，让他建立信心，然后不断进行反馈训练，这样就能帮助他恢复控制功能。

第四，服务机器人。

不同服务机器人的功能有很大不同，服务机器人从事个性化服务，每一种都不一样。大家觉得服务机器人离我们很遥远，其实服务机器人已经来到我们身边。比如，中国东方航空公司就已经开始启用迎宾服务机器人“东东”。这个机器人非常智能：我和它对话，它可以认出我是个男的，所以它叫我哥哥。我逗它一下，我说你生病了吗？它说没有。我问它我的登机口在哪里？它说你要把航班号告诉它，它才知道我的登机口在哪里。这个迎宾机器人是有比较高的智能的。

还有就是餐厅机器人，由于人工费用越来越高，所以餐厅机器人将来会应用得很广泛。机器人端茶送水上菜都没有问题，因为它配备了很好的传感器。但餐厅机器人目前最大的问题是它只会上菜、端盘子，不会收盘子，这就意义不大了，还要找人收盘子。这说明目前的餐厅机器人智能还不够，至少自主控制精细运动的能力是不够的。如果机器人能够自己收盘子，那应用群体就非常大了，我相信将来会实现这一点。

服务机器人将会广泛进入我们的生活。美国已将养老机器人作为阿尔兹海默症病人的一个医保项目。这种机器人可以为老人定时送药。而现在最关键的是研发护理机器人，这种机器人能够帮助病人翻身，可以把他抬下病床，帮他上轮椅，帮他洗澡等。我们国内有陪伴机器人，在养老院能跟老人聊聊天。

第五，新一代神经形态芯片。

现在AI芯片（深度学习加速芯片）很火，AI芯片做得较好的厂商有国外的英伟达、英特尔等公司；国内的代表有寒武纪（NPU）、比特大陆（SOPHON）、百度（XPU）等。目前AI芯片只能叫深度学习加速芯片，因为它只能帮助我们深度学习，快速传输数据。现在主流研究的是神经形态芯片，代表性的产品是忆阻器，忆阻器芯片是2008年研制成功的。目前中国的研发水平只属于第三梯队，所以我们在努力追赶当今成熟、先进技术的同时，也不能放松对下一代颠覆性技术的关注和投入。

第六，群体智能的研发与应用。

当下新的人工智能发展方向是群体智能。以前我们的人工智能，包括机器人，都是个体的，现在发展到很多个，是受生物群体的启发。比如蜜蜂群体是一个“蜜蜂社会”，各项活动都井井有条，这表明群体进化比个体进化有优势。生物群体研究指出：生物群体至少有两个类型，一种群体叫做有等级的群体，就是有类似蜂王的群体。第二种是无等级的群体，比如鱼群是没有等级的，根据这个原理就可以做出机器人的情景智能。现在比较常见的就是无人机的群体智能，无人机使用蜂群战术比单个飞机具有很大优势。我们可以派无人机群进行群体侦察、群体打击以及群体干扰。在民用领域也一样，我们现在的机器人只能做一件事情，如果机器人要做几件事情，组成一个团队肯定更好。现在的民用集群机器人还处在表演阶段，并没有进入实用阶段，但我相信机器人的群体智能是下一个发展方向。

六、脑科学研究的国际竞争态势

第一，美国脑计划。

美国脑计划是奥巴马政府提出来的，于2013年开始实施。它的关键目标是为探索脑内细胞与环路在思维过程中的实时相互作用开发新技术，以期解析脑功能与行为的复杂关系。它的终极目标是深入理解心智的内在原理，提高脑疾病的治疗与诊断水平。

第二，欧盟脑计划。

欧盟脑计划于2013年1月启动，旨在获得脑神经网络活动信息，利用超级计算机来模拟人脑。它的目标是：建立和运行欧洲脑科学、认知神经科学和脑启发科学的研究架构；收集、组织与传播关于脑与脑疾病的数据；运用超级计算机模拟脑结构与功能；建立脑的多尺度支架理论与模型；开发脑启发计算。

第三，日本脑计划。

日本脑计划于2014年6月启动，总体目标是建立绒猴的脑图谱，为掌握大脑的工作原理以及神经疾病的治疗提供基础。它的具体目标是：发展绒猴为神经科学模式生物；构建多尺度的绒猴脑图谱；发展试验新技术；建立脑疾病的转基因动物，并整合转化成果；与全球的脑计划合作，共享技术与资源。

第四，中国的脑科学研究现状。

中国脑计划还在筹划中，但中国的科学家很早就关注到美国和欧盟的脑计划。2013年5月，美国、欧盟提出脑计划后，时任国务院副总理刘延东即批示科技部、中科院、教育部、基金委组织了多次研讨。2014年3月至11月，由科技部会同各部委组织了脑科学、类脑智能、脑疾病等多次专题研讨会，制订了发展战略，细化了具体方案。2015年3月，中国脑计划专家组向刘延东汇报了“脑科学与类脑研究”专项筹划过程和内容。2016年5月，习近平总书记在全国科技创新大会上指出，脑连接图谱研究是认知脑功能并进而探讨意识本质的科学前沿，这方面探索不仅有重要科学意义，而且对脑疾病防治、智能技术发展也具有引导作用。

中国的脑科学研究比较全面，以揭示脑认知原理为主体，同时有三个应用方向：一是用脑功能解析来驱动与认知障碍相关的重大脑疾病诊治；二是用于帮助儿童和青少年的脑智开发；三是用脑机融合的方法来推动内脑智能技术的发展。

第五，全脑介观神经联接图谱国际合作计划。

人类的基因有基因图谱，人脑也要建立图谱。人脑图谱，是神经科学的基础。介观图谱就是将每个细胞的联接方式搞清楚。现在全球的科学家正在合作进行这项研究，并召开了多次研讨会。

探索脑的奥秘是人类认识自然、认识自身的重大挑战。通过脑科学研究促进人的创新能力发展，提升人民健康水平，是国家重大需求；社会各界对脑科学研究可能带来的技术创新和新兴产业发展有着重大期待。我们应抓住机遇，积极筹划，尽快启动 “中国脑科学计划”及“全脑介观神经联接图谱国际合作计划”，参与国际竞争，抢占战略制高点，实现跨越式发展。

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（责任编辑：李颖）

责任编辑：李贤博

文章来源：http://www.71.cn/2019/0301/1060524.shtml