每經(jīng)記者 楊棄非    每經(jīng)實(shí)習(xí)記者 劉美琳    每經(jīng)編輯 楊歡

圖片來源：攝圖網(wǎng)

時(shí)間倒回2013年。這一年的諾貝爾生物學(xué)醫(yī)學(xué)獎(jiǎng)?lì)C給了托馬斯·蘇德霍夫和詹姆斯·羅斯、曼蘭迪·謝克曼三人，以表彰他們?cè)诩?xì)胞內(nèi)運(yùn)輸系統(tǒng)領(lǐng)域的重大突破。作為諾獎(jiǎng)得主之一，托馬斯·蘇德霍夫把這種運(yùn)輸活動(dòng)聚焦于特定的身體部位進(jìn)行研究——即人類的大腦。

“人類大腦由幾十億甚至是幾萬億的腦細(xì)胞和腦神經(jīng)組成，并通過腦神經(jīng)之間的神經(jīng)突觸來處理和傳遞信息。這跟電腦有相似之處，但從連接來講，大腦的網(wǎng)絡(luò)不是硬件，而且它們的傳遞方式在不斷變化。這就是為什么我們經(jīng)常會(huì)失去記憶。”在9月19日舉行的第十八屆中國(guó)西部海外高新科技人才洽談會(huì)開幕式暨天府論壇上，托馬斯·蘇德霍夫說。

被問及深耕腦科學(xué)多年，他個(gè)人覺得大腦最有趣的部分是什么時(shí)，蘇德霍夫表示，“是記憶，我尤其對(duì)記憶的工作機(jī)制感興趣。一方面，大腦在潛意識(shí)和有意識(shí)的狀態(tài)情況下，能夠運(yùn)轉(zhuǎn)如此非凡的工作。另一方面，人類的記憶又非常糟糕，我們可能僅會(huì)記下一些信息碎片，不記得的部分卻是大腦想象出來的。記憶，是我最感興趣的部分。”

當(dāng)前對(duì)于腦部疾病的研究還不夠

現(xiàn)場(chǎng)演講時(shí)，蘇德霍夫用多張幻燈片展示了人腦的內(nèi)部構(gòu)造。“人腦是非常大的器官，而且每個(gè)分區(qū)功能不同。大腦通過不同模式將神經(jīng)信息傳導(dǎo)到身體當(dāng)中的各個(gè)部位上，就可以來控制和協(xié)調(diào)整個(gè)身體。”

因此，當(dāng)人的狀態(tài)有所變化時(shí)，大腦網(wǎng)絡(luò)和信號(hào)傳輸也會(huì)有所反映，“比如一個(gè)人突然開始集中注意力“，蘇德霍夫解釋說，“大腦神經(jīng)突觸之間、不同功能區(qū)的分布和分工，以及這些突觸信號(hào)的傳遞也隨之改變。”這正是他和他的團(tuán)隊(duì)的研究項(xiàng)目之一——神經(jīng)突觸的傳遞。

為什么我們需要深入研究大腦的工作機(jī)理？在蘇德霍夫看來，這不僅是掌握關(guān)于人類自己的知識(shí)，還是更多去認(rèn)識(shí)人類為什么要做出這樣的反應(yīng)，“更重要的是，很多大腦疾病是造成我們未來行動(dòng)不便的主因。”

以抑郁癥為例，“在過去的很多年里，抑郁癥對(duì)我們的社會(huì)造成了巨大的損失，但是對(duì)于抑郁癥，我們現(xiàn)在還完全不知道在大腦當(dāng)中到底是哪一部分引起了這個(gè)病癥。”蘇德霍夫認(rèn)為，雖然目前人類已在許多領(lǐng)域取得了重大突破，但實(shí)際上，我們對(duì)腦部的研究仍是不夠的。

人工智能或?qū)槿四X研究帶來巨大利益

除了談及個(gè)人和團(tuán)隊(duì)的研究成果，蘇德霍夫也探討了人工智能和神經(jīng)科學(xué)之間的區(qū)別和聯(lián)系。

實(shí)際上，大腦和人工智能的運(yùn)作方式存在相似之處。“二者都需要海量的數(shù)據(jù)量、極強(qiáng)的記憶能力和運(yùn)算能力。”與此同時(shí)，二者也有巨大的差異。“在人腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中無法計(jì)算具體的輸入和輸出，而電腦卻可以實(shí)現(xiàn)。”蘇德霍夫說。

“有些時(shí)候人腦神經(jīng)突觸的傳遞可能會(huì)長(zhǎng)達(dá)幾天，”他解釋說，由于無法準(zhǔn)確計(jì)算，相比人工智能，人腦神經(jīng)突觸的運(yùn)行過程并不是持續(xù)穩(wěn)定的。這便帶來了兩個(gè)具體的區(qū)別——一方面，人工智能在記憶和運(yùn)算方面做得更好；另一方面，人腦在處理沒有預(yù)見性的事物上表現(xiàn)更好。

那么，二者又有怎樣的關(guān)聯(lián)呢？在蘇德霍夫看來，正由于二者在數(shù)據(jù)庫和運(yùn)算能力上的相通之處，人工智能可以為人腦神經(jīng)科學(xué)的研究帶來巨大的利益。

“人工智能可以帶來巨大的數(shù)據(jù)庫，而我們完全可以使用這樣的數(shù)據(jù)庫進(jìn)行進(jìn)一步的運(yùn)算和計(jì)算，以及基礎(chǔ)科學(xué)的研究。另外，人工智能也希望模擬大腦的運(yùn)行，這樣我們就可以更好去理解人腦的可塑性和大腦皮層的問題。”他說。

也基于此，蘇德霍夫呼吁，在未來的神經(jīng)科學(xué)和人工智能研究過程中，需要去注意二者的聚合，這也是推進(jìn)人腦科學(xué)發(fā)展的有效途徑之一。同時(shí)他也強(qiáng)調(diào)，“雖然臨床試驗(yàn)和基因?qū)W以及所有涵蓋海量數(shù)據(jù)的領(lǐng)域，都適用于人工智能。但反過來說，人工智能只是一種研究工具。”