类脑计算: 脑科学研究进展

类脑计算: 脑科学研究进展 brain-inspired computing: theoretical and technological progress
近二十年来，由于脑科学、神经科学、信息科学等学科的进步，科学家们能在微观尺度上观测基因和蛋白质结构、在介观尺度上研究细胞、神经环路和网络结构、在宏观尺度上研究脑区结构以及认知行为。在这样的背景下，欧盟、美国和日本等科技大国先后发起各类“大脑研究计划”，引起学术界和产业界的广泛关注和研究的热情，似乎将要迎来类脑计算的繁荣景象。面对如此宏伟的目标，我们需要保持冷静、乐观谨慎的态度，在了解目前脑科学研究在理论和技术方面取得进步的同时，更需要知道类脑（受脑启发的）计算存在的挑战和问题。脑科学研究在理论和技术方面的进展是：
（1）理论准备：研究发现，描述复杂网络的动态演化和调控的大尺度时空因果关系的网络结构曲线图，是一个具有显著聚类特征的幂函数曲线，与许多复杂网络如互联网、社交网、脑神经网络等有高度的相似性。该研究对于构建人工网络来模拟大脑的设想提供了理论支持。
（2）观测技术：技术的进步往往是探索新发现的钥匙。新的测序、成像技术和显微技术已经彻底改变了我们观察大脑的能力（采用不同的观测技术可以在不同的空间和时间尺度记录大脑活动信号，如图所示）。随着脑科学与认知科学的研究发展，人们已经可以在微观水平观测到脑神经元的结构、不同脑区的形态，以及神经元放电、不同神经元如何构成神经网络等信息处理过程。结合这些实验观察，可以在计算机上部分模拟脑信息处理过程。

 图  不同时空尺度的脑活动观测技术
（3）精确的神经元调控与观测技术：该方向代表性的技术有光基因技术（Optogenetics），其基本原理是用光选择神经元的开和断。通过把能够感受光刺激的离子通道蛋白的基因转入神经细胞，使神经细胞在它的细胞膜上表达这种蛋白，然后用光来控制这种蛋白的开放或关闭，从而控制神经细胞的兴奋或者抑制。通过该方法来操作神经回路，探查或顺序激活位于大脑不同区域的神经元的活动，观察对大脑的意识、感觉和行为的影响。另一项代表性技术是可植入的导电聚合物网（软性的大脑电子探针）：哈佛大学的科学家使用该技术，在老鼠的颅骨部钻孔，用针头将该网注射进老鼠大脑，这个网格很快地展开填充到大脑组织的缝隙部分并与大脑组织交融。此时与外部电脑连接的纳米导线可以用来记录或者刺激单个神经元的活动。该研究小组计划将该技术使用到新生小鼠上，长时间的观察和记录大脑的生长发展过程及其与环境的交互，研究动物大脑知识和记忆的机理。
（4）神经形态计算：2014年8月IBM在《科学》杂志上发表了神经形态计算的最新成果——TrueNorth芯片。该芯片集成了54亿个晶体管，模拟实现了1百万个神经元和2.56亿个神经突触，而功耗只有65毫瓦。IBM还展示了基于TrueNorth架构的视觉分类、运动识别等简单应用。论文所介绍的工作令人印象深刻，但其技术路线过分强调生物学的模拟，使用“spiking-integrate-and-fire”神经元模型，从计算的复杂性和实现更大规模的网络计算架构来看，该技术路线无法实现更有价值的应用和构建实际的计算设备。欧盟HBP项目研究内容的一部分与IBM研究TrueNorth芯片的技术路线类似：设计一种模拟神经元功能的芯片，然后将其用于建造超级计算机，进而实现类似人脑的智能。2015年10月，欧盟HBP项目在《Cell》杂志发表了关于幼鼠躯体感觉皮层的微型电路的数字化重构的研究结果，成功模拟了3万个神经元和3700万个神经突触，该模拟再现了脑科学研究中已有的一些生理实验观测结果[11]。一些学者认为该成果是集20年的神经生物学实验和10年的神经计算科学的大成之作，是迄今在“模拟脑”领域最全面的工作。但科学界对于该工作的评价依然褒贬不一。大脑是一个异常复杂的动力学系统，具有多种在不同时空层次上的反馈机制，在定量分析和计算模型上的深入解析是至关重要的。而且，生物学上可识别的大脑状态并不等同于功能上可识别的大脑。因此，通过有限的神经生物学实验，无法完整地描述大脑认知过程的功能性概括。欧盟HBP项目过分乐观，并且对大脑记忆及其神经网络的聚合与分离的机制实现没有给出令人信服的结果，容易导致研究的偏差和误解。