【Brain】未来15年：脑科学与类脑研究的重大发展方向公布
本文概述来源于蒲慕明教授、徐波教授以及谭铁牛教授所著的文章，几位教授回顾了脑科学和人工智能的发展，整理了脑科学领域、脑健康领域以及类脑人工智能发展的重大问题。对从事脑科学相关的人员或企业而言，这篇文章具有非常重要的指导意义和宏观把控作用。
导
读
脑科学和类脑智能技术是两个重要的前沿科技领域；二者相互借鉴、相互融合的发展是近年来国际科学界涌现的新趋势。脑科学研究对大脑认知神经原理的认识，提升了人类对自身的理解和脑重大疾病的诊治水平，也为发展类脑计算系统和器件、突破传统计算机架构的束缚提供了重要的依据。文章概括性地总结了未来 15 年的发展趋势和有望解决的重大科学问题，以及我国在这两领域发展的特色和优势。
国际脑科学和类脑研究的回顾与前瞻
脑科学的回顾
脑科学领域的重大问题
——从图谱制作到机制解析
就像 20 世纪 90 年代“全基因组测序”是理解生物体基因基础的关键，“全脑图谱的制作”已成为脑科学必须攻克的关口。核磁共振等脑成像技术大大推动了人们在无创条件下对大脑宏观结构和电活动的理解。但是由于这些宏观成像技术的低时空分辨率（秒、厘米级），不能满足在解析大脑神经网络结构和工作原理时的需求，目前急需有介观层面细胞级分辨率（微米级）神经网络的图谱和高时间分辨率（毫秒级）的载体神经元集群的电活动图谱。完整的全脑图谱制作的必要过程中，对每个脑区神经元种类的鉴定是必要的一步。目前使用单细胞深度RNA测序技术对小鼠大脑进行的鉴定中，已发现许多新的神经元亚型。利用在这些神经元亚型特异表达的分子作为标记，可以绘制各脑区各种类型神经元的输入和输出联接图谱。对一个神经元亚型的最好的定义是连接和功能的定义：接受相同神经元的输入并对相同脑区的相同神经元有输出的一群神经元。在建立结构图谱后，需要描叙各个神经联接在进行脑功能时的电活动图谱，这就需要有对神经元集群在体内的观测手段。有了神经元层面的网络电活动的图谱，并进一步用操纵电活动的方式来决定该电活动与脑功能的因果关系，就能逐步解析脑功能的神经基础。
上述三类脑图谱（神经元种类图谱、介观神经联接图谱、介观神经元电活动图谱）的制作将是脑科学界长期的工作。以目前已有的技术，鉴别小鼠全脑的所有神经元的类型和介观层面的全脑神经网络结构图谱制作至少需要10—15年，而对非人灵长类（如猕猴）则可能需要20—30年以上的时间。当然，与过去人类基因组测序一样，脑结构图谱制作的进展速度很大程度上依赖于介观层面观测新技术的研发，后者又依赖于对新技术研发和图谱制作的科研投资。值得注意的是，在全脑神经联接图谱未完成前，神经科学家针对特定脑功能的已知神经环路，对其工作机制已作出了许多有意义的解析。尤其是在过去 10 年中，使用小鼠为模型，利用光遗传方法操纵环路电活动，对特定神经环路的电活动与脑认知功能之间的因果关系的理解，取得了前所未有的进展。神经系统内所有的脑功能环路都存在于彼此相连的神经网络之中，许多认知功能的神经环路都牵涉到许多脑区的网络，全脑的结构和电活动图谱是完整地理解大脑功能神经基础所必需的。
许多动物都具有基本脑认知功能，例如感觉和知觉、学习和记忆、情绪和情感、注意和抉择等，这些功能的神经环路和工作机理研究，可使用各种动物模型（包括果蝇、斑马鱼、鼠、猴等）；但是对高等脑认知功能，如共情心、思维、意识、语言等，可能有必要使用非人灵长类（如猕猴和狨猴）为实验动物。介观神经网络的神经元类别、结构性和功能性的联接图谱绘制，在未来 20 年将是不可或缺的脑科学领域。我国科学家有望在此领域发挥引领作用。
脑健康领域的重大问题
——脑疾病的早期诊断和干预
据世界卫生组织定量评价，全球各类疾病给社会造成的负担中，脑疾病占 28%，已超过心血管疾病或癌症。其中备受关注的脑疾病包括神经发育疾病（如自闭症）、精神疾病（如抑郁症）和神经退行性疾病（如老年痴呆症等）。神经发育疾病是一类由脑部生长和发育缺陷导致的疾病，表现为情绪、认知等功能的异常。不少病变发生的时期较早，在婴儿期或童年期就有表现。其中自闭症（又称孤独症）主要表现为人际交往、情感、语言交流等方面的障碍，以及狭隘的兴趣和重复刻板等怪异行为。我国 0—6 岁低龄儿童占人口总数近 8%，自闭症的发病率很高，一般平均在 1% 左右。根据局部抽样调查数据保守推算，我国患儿人数已过百万，受自闭症困扰的人群可能达千万。精神疾病是由神经系统病变导致的行为和心理活动紊乱，表现为认知、情感、意志等精神活动出现不同程度的障碍。其中抑郁症最为普遍，据中国疾病预防控制中心调查，我国抑郁症的发病率超过 4%，患者人数超过 3 000 万，已成为影响我国人民生产生活的主要病症之一。神经退行性疾病是一类以神经元的结构和功能逐渐丧失以至死亡为特征的神经系统病变。其中常见的是老年痴呆症（又称为阿尔茨海默综合征），在 65 岁及以上的人群中发病率约13%，并且发病率随着年龄的增长而大幅提高。85 岁及以上的人群，约有一半以上患有此病。2014 年我国老龄人口已突破 2 亿大关，并且将以每年 100 万的速度增长。我国属老年痴呆症的高发地区，目前患者人数超过 600 万，居全球首位，且呈明显上升趋势。
目前科学界对这三类重大脑疾病（幼年期自闭症和智障、中年期抑郁症和成瘾、老年期的退行性脑疾病）的病因仍不了解，治疗的措施也十分缺乏。早期诊断和早期干预将是对脑疾病最有效的医疗方式。人类需要继续探索这些脑重大疾病的致病机理，致病机理的完全理解仍有赖于阐明脑认知功能的神经基础。在完全理解机理之前，急需研发出有效的脑重大疾病预警和早期诊断的各种指标，包括基因变异的检测、血液体液和脑脊液中的分子成分、脑影像及脑功能的指标等。对诊断出的早期患者，需要早期干预，以延缓或预防脑疾病的出现。我们需要研发早期干预的药理、生理和物理新技术和新仪器。目前医疗界已在使用一些物理刺激技术来治疗脑疾病，如穿颅磁刺激（TMS）、穿颅直流电刺激（tDCS）、深度脑刺激（TMS）等，这些刺激方法的精度和刺激模式需进一步优化，而优化的过程仍依赖于脑科学对认知功能的神经环路所获得的新信息。新药物和新型生理物理干预技术的研发，需要合适的动物模型，因此，建立脑重大疾病的非人灵长类模型是不可或缺的一环。
人工智能发展的回顾
1956 年夏季，以麦卡锡、明斯基等为首的一批有远见的年轻科学家探讨用机器模拟智能，并提出了人工智能这一术语，60 年来该领域的理论和技术都得到了迅速的发展。数十年来，人工智能系统的研发与应用有力地推动了人工智能技术和应用的发展，也使得人工智能成为目前 IT 领域最为引人注目的领域。
类脑人工智能发展的重大问题
——具有自主学习能力的智能系统
人工智能技术代表着国家竞争力，并正在以前所未有的速度渗透到现代服务业、工业和军事等领域中。随着老龄化社会的到来，需要大量具备能理解人类意图并进行人机协同工作的智能机器人，欧盟 SPARC 就启动了全球最大的民用机器人研发计划；以 IBM Watson 为代表，将有大量具备复杂数据整合和分析能力的人工智能用于医疗、法律、政府决策等领域，正在替代很多专业领域的白领工作；通过人工智能技术实现无人驾驶，不但释放大量劳动力、提高生活质量，且是另外一个万亿级规模产值的领域。我国人口红利的消失也迫切需要发展各种智能机器人替代蓝领工人，智能化成为未来工业发展的必然趋势。
Ailamaki 等人也指出：“除人脑以外，没有任何一个自然或人工系统能够具有对新环境与新挑战的自适应能力、新信息与新技能的自动获取能力、在复杂环境下进行有效决策并稳定工作直至几十年的能力。没有任何系统能够在多处损伤的情况下保持像人脑一样好的鲁棒性，在处理同样复杂的任务时，没有任何人工系统能够媲美人脑的低能耗性。”近年来，脑与神经科学、认知科学的进展使得在脑区、神经簇、神经微环路、神经元等不同尺度观测的各种认知任务中，获取脑组织的部分活动相关数据已成为可能。人脑信息处理过程不再仅凭猜测，而通过多学科交叉和实验研究获得的人脑工作机制也更具可靠性。因此，受脑信息处理机制启发，借鉴脑神经机制和认知行为机制发展类脑智能已成为近年来人工智能与计算科学领域的研究热点。
新一代人工智能需要在上述脑研究启发下，以多脑区、多模态和多任务协同为核心，研究神经网络微观刺激调控和宏观动态演化、视听触感认知通道及协同、长时短时记忆与决策、运动视觉与规划控制等，建立具有生物和数学基础的计算模型与学习方法，实现具有自主学习能力的智能系统。
来源：脑机接口社区与《脑科学与类脑研究概述》