神經(jīng)科學(xué)與受人腦結(jié)構(gòu)啟發(fā)的AI技術(shù)的一系列最新發(fā)展，為我們破解智能之謎開(kāi)辟了新的可能性。如今，中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化研究所蔣田仔教授領(lǐng)導(dǎo)的研究小組，概述了一套名為“數(shù)字孿生大腦”的創(chuàng)新平臺(tái)的關(guān)鍵組件及特性。該平臺(tái)有望彌合生物智能與人工智能之間的差距，并為兩端提供新型解決方案。

此項(xiàng)研究已于9月22日發(fā)表在《智能計(jì)算》(Intelligent Computing)期刊之上。

生物智能與人工智能之間的一大共同點(diǎn)，在于二者均屬于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。由于大腦由生物網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成，因此研究人員希望使用人工網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建起相應(yīng)的數(shù)字模型或大腦“孿生”，借此將關(guān)于生物智能的知識(shí)輸入模型當(dāng)中。此舉的最終目標(biāo)是“推動(dòng)通用人工智能發(fā)展，促進(jìn)精準(zhǔn)心理醫(yī)療”。而且毫無(wú)疑問(wèn)，這一宏大目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)離不開(kāi)全球各學(xué)科科學(xué)家們的共同努力。

利用數(shù)字孿生大腦，研究人員可以通過(guò)模擬/調(diào)節(jié)大腦在不同狀態(tài)下執(zhí)行各種認(rèn)知任務(wù)，借此探索人腦的工作機(jī)制。例如，他們可以模擬大腦在休息狀態(tài)下如何正常運(yùn)作，以及可能受疾病影響而發(fā)生哪些問(wèn)題，或者設(shè)計(jì)出新的方法以調(diào)節(jié)大腦活動(dòng)、引導(dǎo)其擺脫不良狀態(tài)。

盡管聽(tīng)起來(lái)如同科幻小說(shuō)，但數(shù)字孿生大腦確實(shí)有著堅(jiān)實(shí)的生物學(xué)理論基礎(chǔ)。其中整合了三大核心要素：充當(dāng)結(jié)構(gòu)支架和生物約束機(jī)制的大腦圖譜，根據(jù)生物數(shù)據(jù)訓(xùn)練、用于模擬大腦功能的多級(jí)神經(jīng)模型，再就是用于評(píng)估和更新當(dāng)前“孿生”副本的一系列應(yīng)用。

這三大核心要素預(yù)計(jì)將通過(guò)閉環(huán)不斷發(fā)展、相互作用。動(dòng)態(tài)大腦圖譜能夠改進(jìn)神經(jīng)模型，從而生成更加真實(shí)的功能模擬效果。以往，由此類(lèi)模型構(gòu)成的“孿生”已經(jīng)在不斷擴(kuò)大的實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景下得到驗(yàn)證，包括疾病生物標(biāo)志物發(fā)現(xiàn)和藥物測(cè)試等。這些應(yīng)用將持續(xù)提供反饋，由此增強(qiáng)大腦圖譜以補(bǔ)全整個(gè)運(yùn)行閉環(huán)。

生物大腦具有復(fù)雜的結(jié)構(gòu)和動(dòng)力學(xué)體系，因此必須建立起極為精細(xì)的大腦圖譜，包括不同尺度、多種模式、甚至來(lái)自不同物種的圖譜，才能掌握數(shù)字孿生的構(gòu)建邏輯。通過(guò)全面收集相關(guān)圖譜，研究人員可以深入探索大腦的各個(gè)方面，以及大腦內(nèi)各不同區(qū)域之間的聯(lián)系和相互作用，最終破解大腦組織的原理之謎。

而在另一方面，大腦圖譜也代表一種約束，即神經(jīng)模型必須以圖譜為依據(jù)才能實(shí)現(xiàn)“生物學(xué)合理性”，這同樣帶來(lái)了技術(shù)挑戰(zhàn)。

蔣田仔團(tuán)隊(duì)認(rèn)為，腦網(wǎng)絡(luò)組圖譜將成為開(kāi)發(fā)數(shù)字孿生大腦的重要組成部分。2016年，中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化研究所的研究人員宣布，這份宏觀(guān)圖譜包含246個(gè)大腦分區(qū)，并著力向著對(duì)大腦結(jié)構(gòu)和連接性進(jìn)行“廣泛而細(xì)致的繪制”前進(jìn)。

與此同時(shí)，鑒于現(xiàn)有大腦模擬平臺(tái)往往缺乏解剖學(xué)基礎(chǔ)，作者認(rèn)為設(shè)計(jì)“一套開(kāi)源、高效、靈活、用戶(hù)友好且受圖集約束的大腦模擬平臺(tái)”將至關(guān)重要。該平臺(tái)必須足夠強(qiáng)大，能夠支持多尺度與多模態(tài)建模。當(dāng)然，目前還有許多懸而未決的問(wèn)題有待解決，例如如何有效將紛繁復(fù)雜的生物學(xué)知識(shí)紡織進(jìn)數(shù)字孿生副本、如何設(shè)計(jì)出更好的模擬模型，以及如何將數(shù)字孿生大腦集成到實(shí)際場(chǎng)景當(dāng)中等。

總而言之，這樣的數(shù)字孿生大腦代表著神經(jīng)科學(xué)與人工智能的融合。通過(guò)集成復(fù)雜的大腦圖譜、動(dòng)態(tài)神經(jīng)模型及大量應(yīng)用程序，這套平臺(tái)有望徹底改變我們對(duì)于生物智能與人工智能的理解。在全球科學(xué)家的共同努力下，數(shù)字孿生大腦有望推動(dòng)通用人工智能的發(fā)展，徹底改變精準(zhǔn)心理醫(yī)療，最終幫助我們?cè)谕笍匕盐杖祟?lèi)思想、規(guī)劃智能技術(shù)的發(fā)展、為腦部疾病尋求變革性治療方法等方向上鋪平道路。