“計算神經生物學”研究:“給機器人一個大腦”(圖)

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用數學、物理、信息科學研究大腦工作原理，幫助臨床應用

　　還記得童話裏直播夢境的情節麽，現在那已經不再是遙不可及的夢想了。最近，據英國《每日電訊報》報道，日本科學家發明了一種新軟件，可讓人類大腦的所思所想以及做夢的過程和圖像顯示在電腦屏幕上。由此記錄和重播人們感知的主觀圖像，比如夢境的可能性又大大提升了。

　　看物體時，眼睛的視網膜能識別一種圖像，之後這種圖像被轉變為電子信號送入大腦的視覺皮層。
這項研究探究了電子信號被俘獲和重建成圖像的方式。該研究發表於美國的《神經元》(Neuron)雜誌上。

　　支撐這一技術的科學叫做計算神經生物學，用最簡單的話說，就是為不同的大腦功能建立不同的模型。

　　什麽是計算神經生物學？

　　“計算神經生物學是近年來迅猛發展的關於神經係統功能研究的一個新的交叉學科。它吸收了數學、物理學等基礎理論，以及信息科學等相關領域的研究理論和方法來研究神經科學所關心的大腦工作原理。”在第三次中國科協論壇“2009計算神經生物學高層戰略研討會”上，與會專家這樣描繪了計算神經生物學的內涵。

　　中國科學院上海神經科學研究所研究員吳思等專家介紹，計算神經生物學是計算生物學的一個重要計算神經科學是國際上最近才迅猛發展起來的有關神經係統功能研究的一個新的交叉學科。

　　“神經係統是宇宙中最複雜的係統之一。雖然現在人們對神經係統已經有了很多了解，但是神經係統的複雜性使得沒有任何一種單獨的方法可以用來研究神經係統功能組織和實現的所有方麵。”吳思說，把各種方法取得的結果綜合起來，才有可能對神經係統取得較全麵的、符合實際的認識。粗略地說，研究神經係統的相關研究方法包括微觀層次的膜片鉗記錄、微電極細胞內或細胞外記錄；介觀層次的場電位記錄、光學成像；宏觀層次的腦功能成像、腦電圖、腦磁圖、行為和病理觀察，以及包括建模和仿真在內的計算神經生物學方法。而把不同層次的知識聯係起來的有效方法，便是基於各種結構層次的建模和仿真。

　　就學科發展規律而言，計算神經生物學的發展得益於數理科學和計算機科學的新進展。而腦的複雜性及其神奇的計算和決策能力，又吸引了眾多的數理科學家和信息科學家從計算和建模的角度進行研究。這種局麵大大促進了計算神經生物學的進步。

　　計算神經生物學有什麽應用？

　　能夠與人協同工作的機器人、重現人的視覺或感知信息，這都是計算神經生物學最實際的應用。

　　吳思介紹，一方麵，神經係統是億萬年劇烈的生存競爭的產物，它在信息處理的方式和原理方麵、控製調節機體的活動方麵，積累了許多優點長處。人類進入信息時代還不到半個世紀，雖然電子計算機在運算速率方麵可達萬億次，但感知能力、學習能力、適應能力等方麵，都遠落後於動物的神經係統，所以了解神經係統的工作原理，把它應用於人工智能、機器人和計算機設計是大有前途的。

　　另一方麵，有關神經信息處理的研究，不僅對認識神經係統工作機製、發展人工智能而言至關重要，而且對臨床康複而言，亦具有非常重要的意義。吳思舉例說：“許多視覺缺失和聽覺缺失者之所以看不見和聽不見，並不是由於他們的大腦喪失了這些功能，而僅僅是由於他們的感受部分出了問題，不能把外界信息傳遞到大腦。”在解決這些問題時，如果通過特定的腦機接口把外界刺激轉換成適當的電刺激傳遞到大腦，那麽殘疾人還是有可能對外界刺激做出類似健康人的響應，這就是所謂的感覺替代。問題的關鍵是要了解神經編碼，也就是了解正常感官是如何編碼感覺刺激並向大腦傳輸的。

　　現在，基於對大腦信息處理過程的研究，已經發展出像神經工程，包括腦機接口、感覺代償、運動控製、腦信號處理等應用，還包括神經計算機、智能化機器人的診斷和治療這樣一些新的研究和應用領域。

　　計算神經生物學前景如何？

　　根據《神經元》雜誌報道，雖然迄今為止，研究人員隻開發了能複製大腦簡單圖像的技術，但是這一研究為揭開人們的夢以及其他大腦程序的神秘鋪平了道路。日本國際電氣通信基礎技術研究所計算神經學實驗室發言人表示：“它可能顯示直接來自人們大腦活性的東西，而且是全世界第一次這樣做。通過應用這種科技，或許我們記錄和重播人們感知的主觀圖像(如夢境)的可能性更大了。”這項研究的科學家們將研究聚焦於人眼視網膜裏的圖像識別程序。作為實驗的一部分，研究人員為受試者展示了“神經元”(neuron)的六個字母，之後使用這種技術測量了他們的大腦活性，結果在電腦屏幕上再現了這6個字母。

　　雖然完全實現重溫夢境在短期看來並不那麽現實，但是據吳思介紹，近年來，數理科學基礎理論的新進展，提出了研究複雜體係的理論方法。這些理論方法可以普遍應用於生命體的不同功能係統，包括對神經係統功能的研究。采集、存儲、計算等技術的進步使得對生物體的動態連續監測成為可能。

　　“目前國內計算神經生物學研究領域覆蓋了感覺係統神經生物學(視覺、聽覺、嗅覺、痛覺)、運動控製係統神經生物學、高級腦功能(學習與記憶、多模態感知融合)等。”吳思說，如果從所研究的標本層次來看，目前國內的計算神經生物學研究包括：突觸功能調節對神經元活動特性的調控、單神經元功能建模、神經元群體功能建模、單個神經元活動對信息的編碼、群體神經元活動對信息的編碼、神經元網絡活動特性的研究等。這些工作的意義不僅在於對神經係統活動的生物學過程和生物學意義的理解，同時為人工智能的發展和臨床康複應用提供了重要基礎。

　　“相比於西方發達國家，中國計算神經科學的發展還相當落後。”吳思說，各國政府加大了對計算神經生物學的投入，因此發展速度越來越快。聯合上海交通大學生命科學技術學院教授梁培基、北京大學生命科學學院教授陶樂天等專家建議，通過成立較大規模的專注於計算神經科學的研究中心、對該領域人才進行專門的強化訓練等方式，加快計算神經科學發展的速度。“歐美經常組織從幾星期到幾個月不等的講習班、短期課程，訓練學生。這些學生通常是數理背景的研究生、博士生或博士後，培訓結束之後，他們能夠快速進入該領域。我們也可以借鑒這些經驗。”此外，吳思表示，對於那些雖然非常重要，但是不太有把握的問題，例如對於意識和情感的研究，仍然應謹慎地避免觸及。“因為我們不能確定在未來十年內，實驗和理論的方法是否足以讓這方麵的研究取得突破。”

　　■奇妙應用

　　機器人可根據環境變化改變行為

　　據國外媒體報道，迄今為止會自己作決定的機器人都隻出現在科幻電影裏，但是科學家正在努力通過一個跟兒童身高差不多的機器人，把虛構的情節變成現實。

　　這種機器人擁有一雙大大的眼睛和白麵孔，名字叫iCub，科學家希望它能學會根據環境變化不斷改變自己的行為，幫助科學家了解人類認知能力的發展過程。

　　iCub大約有1米高，它擁有鉸鏈式軀幹，胳膊和腿由複雜的電路組成。白臉，大大的圓眼睛，它能看到移動的物體，並能尾隨其後。最近在法國東南部裏昂市的一座實驗室進行的試驗中，iCub問多米內說：“我們是玩老遊戲還是新遊戲啊？”它的聲音非常機械，這並不令人吃驚，不過它采用的確實是詢問語調，跟人類提問時一樣。

　　這個“遊戲”過程包括，一個人拿起盒子，下麵露出一個玩具。另一個人拿起玩具，然後把它放下。最後，第一個人再把盒子放下，蓋在玩具上。 iCub看過兩個人玩這個遊戲以後，它也能參與進來。多米內說：“這個機器人證明它能改變角色。在互動遊戲中它既能扮演第一個人的角色，又能完成第二個人需要完成的任務。”

　　多米內表示，經過多年研究後，他認為這種模型必須“應用到社會中”，讓它具有視覺和運動控製能力，以便與人類進行互動。他詢問說：“這是感知意識嗎？某人有目的的了解一些事情的能力就是意識嗎？我們可以更加精確地詢問這些問題，因為我們有試驗台、這種機器人和其他東西，我們可以利用這些東西進行試驗。”他表示，與iCub合作是一件“非常令人愉快的事情”。擺脫不切實際的關注對象的目的，是使iCub不斷發展，以便把它應用於實際生活中。