存储一个人脑，耗尽地球一切硬盘都不行……

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文 | 诘问nextquestion

人类大脑中存在着约860亿个神经元，这个数字有多令人震慑——即便是地球上80亿人每人担任解读10个神经元，也无法窥见这座奥妙殿堂的全貌。而实在令人入神的，不止于这些神经元自身，更是它们之间扑朔迷离的衔接办法。这些被称为“脑衔接组”（connectome）的神经网络，或许是咱们解开人类学习、回想之谜的要害暗码。

可是，想要制作人类大脑的完好神经线路图（wiring diagram），应战超乎幻想。即便是在果蝇、线虫这些细小生物上取得了打破，但人类大脑的杂乱程度仍令科学家们望而生畏。哈佛神经科学家杰夫·利希特曼（Jeff Lichtman）指出，只是存储这张神经衔接图谱所需的数据量，就将逾越地球上现有的一切硬盘容量总和。作为脑衔接组研讨的前驱，利希特曼教授以为大脑或许现已是可以履行人类杂乱需求的最精简系统。

在探究人类认知的绵长征途上，咱们或许正站在珠穆朗玛峰的山脚。面临这座人类才智的顶峰，一个底子性的问题一向环绕心头：是什么样的神经衔接办法，让咱们具有了考虑、认识，并成为一同的个别？经过利希特曼教授及其团队的开创性研讨，咱们正在一步步揭开这个谜题的面纱。

哈佛大学分子与细胞生物学系的杰里米·R·诺尔斯讲席教授，哈佛艺术与科学学院圣地亚哥·拉蒙·卡哈尔讲席教授，美国科学院院士，国际出名的神经生物学家。他以在衔接组学范畴的开创性作业而出名，创造晰“Brainbow”技能等立异办法，致力于制作大脑神经衔接图谱，提示大脑发育、学习与回想的神经机制。

约翰斯・霍普金斯大学霍姆伍德天然哲学教授，圣塔菲研讨所分形学院成员，美国出名理论物理学家、作家和科学传达者。他从事物理学和哲学研讨，并对国际最底层的运行机制感爱好。现在的研讨爱好包含量子力学、时空、统计力学、杂乱性和国际学等范畴的根底问题。著有《寻觅希格斯粒子》、《大图景：论生命的来历、含义和国际自身》等。一同，也是播客“心智图景”（Mindscape）主办人。

目录：

01 人类智能的根底：神经元原理

02 从林肯到“祖母神经元” ：大脑怎样安排回想与认知

03 从高尔基染色法到脑彩虹技能：细胞染色的宿世此生

04 研讨窘境以及约束：人类道德以及海量数据

05 大脑的不行紧缩性与认识的言语圈套

06 大脑衔接图的运用和潜力

01 人类智能的根底：神经元原理

肖恩·卡罗尔：咱们知道神经元是大脑的重要组成部分。但除了神经元之外是否有其他品种的脑细胞？

杰夫·利希特曼：神经元和胶质细胞（glial cells）一同组成了大脑，但其间实在传递信息的是神经元。传入信息或许来自耳朵、眼睛、舌头、鼻子、皮肤、肌肉等处的感触器。接纳到影响后，感觉神经元（sensory neuron）会将信息转换为电信号，并传递至其他神经元。在这个进程中，神经元网络会对信号进行高度杂乱的处理。

神经系统的终究意图是对感知作出反响。当一只小老鼠看到老鹰敏捷迫临，它会快速移动四肢朝着远离老鹰的方向逃跑。这个进程依靠于杂乱的神经衔接通路，从眼睛和耳朵中的感觉神经元接纳外界信息，一向到操控足部和前肢肌肉的运动神经元，促进老鼠敏捷奔驰逃生。

实践上，人类也遵从相同的行为办法：感知输入，运动输出。当然，人类的行为不只是停留在这种简略的反射层面。咱们可以存储曩昔的阅历，即便在没有任何外部影响的乌黑的房间里，咱们依然可以考虑、回想，并做出决议。当你躺在床上，你或许会想：“我最好现在起来上个厕所，避免在深夜憋醒。”你还或许忽然想起自己忘了做某件事，比方：“我得去洗内衣，这样明日才有洁净的穿。”这一切并不是由外部影响引发的，而只是是曩昔阅历中的某个主意显现出来。

肖恩·卡罗尔：能否再深化的叙述一下神经元的底子机制？

杰夫·利希特曼：咱们可以把神经元类比为整个大脑的缩影。大脑接纳来自感官的信息后会考虑出战略并履行。例如，教师问小学生“5+8等于多少？”，孩子经过考虑后得出答案并决议举手答复，便会向三角肌发送信号，抬起手臂，一同和谐肱二头肌和肱三头肌的运动。

相同，每个神经元也以微观办法进行相似的处理。若神经元承受的信号满足强（或许是满足多的信号一同传递，或某些信号特别激烈），它便会向下流神经元进行传递。信号经过两个神经元之间的突触（synapse）进入下流神经元的树突（dendrites）。树突结构具有像树杈相同杂乱的分支，一般见到的神经元图画中分支许多的便是树突。还有一种不同寻常的“电线”，它不太有分支，且或许延伸至大脑皮层其他区域或许深化脊髓（有的长约一米），这种长长的结构便是轴突（axon），它担任向其他细胞发送信息。总而言之，树突像天线，担任接纳信号；信息经过细胞体处理后，就由像发射器相同的轴突，将信号传递给其他神经元。

▷图源：Greg Dunn Neuro Art

肖恩·卡罗尔：你方才的比方很有意思，把神经元拟人化了——它接纳输入，然后决议是否要输出。那么，咱们关于神经元的反响机制了解多少？给它必定的输入就会激活轴突吗？

杰夫·利希特曼：神经元有一个阈值（firing threshold），也便是说，只需当输入信号到达必定强度时，它才会“留意”到。这和人的感知很相似——在喧闹的环境中，只需十分嘹亮的声响才会引起留意。但在周围一片幽静时，即便是细小的声响也能引起你的警觉。神经元的作业办法也是如此，它们在布景噪声水平之上寻觅有含义的信号。假如发现信号具有满足的重要性（salience），神经元会扩大这个信号，并告知它的“搭档”：“这个信息值得重视！”

这和交际媒体的信息传达办法很像。假如你在交际渠道海量的视频中找到一条特别招引你的内容，就会转发给老友。实践上，你的大脑运作办法也是这样。从微观上看，神经元会判别哪些信息重要，并把信息传递出去，终究调集你的手指把信息转发给你的朋友。因而，大脑内部互联的神经网络，与实践国际里人们互联的信息网络惊人地相似。

肖恩·卡罗尔：一切神经元的放电机制是相同的吗？比方，它们在接纳到输入信号后，遵从相同的“算法”来决议是否放电？仍是说不同神经元有不同的“程序”？而且这些“程序”会跟着时刻发生改动吗？

杰夫·利希特曼：神经元的确有不同的“程序”。有些神经元在被激活时会发生一个动作电位（action potential），也便是沿着轴突传达的电信号，用来与其他细胞沟通。而有些神经元遭到影响后会接连开释一串动作电位（burst firing），它们经过动作电位的频率来编码信号的强度。也便是说，输入信号的强度（振幅）会在输出时被转换为频率*。

*译者注：这是比较简化的说法，信号振幅决议神经元是否持续传递信号，但不完全与输出频率挂钩。频率会遭到许多要素影响，不止是信号强度。

这有点像收音机的调幅（AM, amplitude modulation）和调频（FM, frequency modulation）。神经元的输入像调幅，即信号强度决议了初始输入的振幅，而神经元的输出更像调频，即经过动作电位的频率来表达信息的强弱。不同神经元的调制办法各不相同，这种差异首要来历于细胞膜上的离子通道类型。这些通道决议了哪些带电离子可以经过，以及这些离子的活动办法，然后影响神经元的电位改动。有些神经元的反响是线性的，而有些是高度非线性的，因而整个别系的行为适当杂乱。

所以，“一切神经元的作业办法相同”这个说法是过错的。即便是给一个独自的神经元建模也极点杂乱。最简略的办法是用试验手法对神经元进行“阶跃去极化”影响（step function depolarization）*，然跋文载神经元的放电状况。

*译者注：神经元和细胞液中充溢各种不同类型的离子，试验中常常经过操控神经元的电压来观测此电压下的电流。

仅是根据细胞膜上的离子通道特性来建模，这就已十分杂乱。而咱们脑中有860亿个这样的神经元，它们时刻都在互相沟通——每个神经元要接纳来自大约1万个不同神经元的输入，一同又向别的1万个不同的神经元发送信号。这正是为什么我说，咱们或许可以描绘大脑的运作办法，但实在了解它则是另一回事。

▷图源：Greg Dunn Neuro Art

肖恩·卡罗尔：已然人脑中有这么多的神经元，咱们之所以更智能，是否是由于具有更大的脑子和更多的神经元？

杰夫·利希特曼：首要，相较于咱们在动物国际中瘦弱的体型来说，咱们的大脑占身体比重更大。这种现象当然是咱们聪明的部分原因。但咱们的脑子绝不是最大的，比方大象和鲸鱼就具有更大的脑子，但它们并不比咱们更聪明。它们巨大的大脑部分用于操控更大的肌肉和处理来自巨大身体的感官信息。

而且大脑的巨细并非仅有要害。人类大脑不只相对较大，还具有许多联络皮层（association cortex）。假如一个人因肿瘤切除了部分联络皮层，他依然有底子认知才干，虽然或许会丢掉一些回想，但不会当即显现出显着缺点。咱们具有比任何其他动物更多的联络皮层，这或许是智能的重要来历。

至于神经元数量，大象和鲸鱼具有更多更大的神经元。但神经元数量并非衡量智能的仅有标准——某些极点聪明的鸟类，如乌鸦，甚至比人类具有更多的神经元，但它们的大脑更小，神经元高度紧凑。因而，大脑更大、神经元更多或更大，并不必定意味着更高的才智，它们只是人类具有高智能的一部分必要条件，但并不充沛。

▷不同物种脑-身体质量联系。图片来历：Concavenator （CC BY-NC-SA 3.0）

02 从林肯到“祖母神经元”：大脑怎样安排回想与认知

肖恩·卡罗尔：神经元的功用是设计好的，仍是每个神经元的“程序”可以随时刻改动？

杰夫·利希特曼：神经元是很灵敏的，因而咱们可以学习新的常识。比方一个刚入学的孩子或许还不知道答复问题要先举手，由于这种行为不是神经系统的基因决议的。他们只需在了解规矩后（经过教师反复强调“不要叫喊，要举手”），才构成了举手的行为办法。在许多动物傍边，哺乳动物特别是人类的神经衔接，十分依靠外界的刻画。

这也是神经科学中的一个很有意思的问题：环境是怎样改动神经衔接的？科学家估测神经元的学习进程触及突触可塑性。虽然咱们还不能完全描绘出信息怎样从声响传递到大脑皮层并终究构成回想，但现代人工神经网络的研讨，现已从视觉系统的研讨中遭到了启示。

肖恩·卡罗尔：我本来以为学习行为和对影响的反响首要取决于神经元之间的衔接，而不是单个神经元内部的“编程”。这么了解对吗？

杰夫·利希特曼：两者都有用果。现在咱们首要研讨的是神经元衔接办法，但神经元的灵敏性也会改动，阅历上突触自身会变得灵敏或钝化。即便是神经元衔接办法全体没有改动，衔接的强度也可以调整。因而，只需有价值，一切都会被用于进化。“好用就行”，大脑结构的杂乱性并不需求考虑人类的了解力。

肖恩·卡罗尔：对，咱们不指望着“人为调试”大脑程序——它的仅有方针便是运作。接下来让咱们深化评论这些衔接。你方才提到，咱们有大约860亿个神经元，每个神经元都衔接着数千个其他神经元。那么，这个巨大的神经衔接网络便是所谓的衔接组（connectome），对吧？

杰夫·利希特曼：是的，这便是咱们所说的衔接组。

肖恩·卡罗尔：破解出大脑的神经衔接图，可以协助咱们了解感知发生、认知进程以及其它心理活动吗？

杰夫·利希特曼：你提到的这些进程都需求神经接线图来解说，神经衔接图能协助咱们了解大脑是怎样处理信息的，为什么有些问题需求较长时刻才干得出答案，而另一些却能马上反响。虽然是同一个神经系统，但面临不同的问题，神经网络中的特定区域或许需求支付更多尽力。

咱们依然无法说了解“考虑”意味着什么——在你得出答案之前，大脑终究在做什么？而且你会发现，无论是人仍是动物，在答复问题时会呈现中止。这种中止的背面终究在发生什么？信息去了哪里？为什么中止是必要的？

或许大脑正在测验不同的答案，评价哪一个最合理，或许在许多被弱激活的途径中寻觅最优解。这让我常常堕入考虑。我常会给学生举一个比方：

“幻想一个男人。”

“幻想一个戴帽子的男人。”

“幻想一个戴着高帽的男人。”

“幻想一个戴着高帽，藏着胡子的男人。”

“再幻想这个男人自身身段很巨大。”

假如你是一个了解历代总统前史的美国人，“林肯”这个姓名，很或许会在我发问的某个瞬间显现在你的脑海里。这是怎样发生的？当我让你幻想一个男人时，你或许激活了林肯这个形象，但它只是许多或许的挑选之一。当我添加描绘细节（帽子、高帽、胡子、高个子），你的大脑不断缩小候选规划，直到“林肯”这个概念的神经回路到达激活阈值，它就会忽然呈现在你的脑海里。

肖恩·卡罗尔：这便是让我入神的当地！你方才用了“林肯回路”这个说法，而不是“林肯神经元”。换句话说，专门担任“林肯”的不是单个神经元，而是一个网络。曩昔咱们听说过“詹妮弗·安妮斯顿神经元”（Jeniffer Aniston neuron）的故事，你能解说一下吗？

*译者注：詹妮弗·安妮斯顿神经元，Jeniffer Aniston neuron，还有一种说法是祖母神经元，一种在你看到祖母时被激活的神经元。

杰夫·利希特曼：这个事例很风趣。患者在进行癫痫手术时一般需求坚持清醒，以便神经外科医生判别他们切除的脑区是否影响到重要功用。在这个进程中，科学家会影响或记载患者大脑的神经活动。在某次试验中，研讨人员向患者展现一系列图片并对担任面部辨认的大脑区域的神经活动进行记载。

成果发现，其间一个神经元在看到詹妮弗·安妮斯顿的相片时会激活，但对哈莉·贝瑞（Halle Berry）的相片没有反响，对安妮斯顿和布拉德·皮特（Brad Pitt）的合影也不活泼（只在她独自呈现时才会触发）。而另一位患者的大脑中，有一个神经元对比尔·克林顿（Bill Clinton）的相片和签名都有反响，但对其他内容不灵敏。这说明大脑中或许存在专门辨认某个特定人物的神经元。

不过，这并不意味着存在一个独自的“詹妮弗·安妮斯顿神经元”，它只是整个回路的一部分。当这个回路被激活，咱们的听觉系统和言语系统也会参加，使咱们可以在脑海里听到“詹妮弗·安妮斯顿”这个姓名，并说出来。

肖恩·卡罗尔：所以，或许有许多神经元都在做相似的作业，咱们只是记载到了其间一个，并不是某个单一神经元专门担任“詹妮弗·安妮斯顿”。

杰夫·利希特曼：没错。而且，这个神经元或许还会参加其他使命，只是研讨人员其时没有测验更多的状况。他们只需几分钟的时刻来展现幻灯片，所以它或许还有其他功用，咱们没有发现。

03 从高尔基染色法到脑彩虹技能：细胞染色的宿世此生

肖恩·卡罗尔：“衔接组”这个概念，或许至少这个术语，是比较新的概念/术语吧？

杰夫·利希特曼：没错。想要完好地描绘出神经元衔接图谱一向面临着巨大的技能应战，直到最近才逐渐处理。不过，研讨神经衔接办法的创意，最早可以追溯到神经科学的来历——西班牙科学家拉蒙·伊·卡哈尔（Ramón y Cajal）的作业。他运用了一种意大利科学家卡米洛·高尔基（Camillo Golgi）创造的特别染色法，这种染色法能随机给少量（约1%）的神经细胞染色。

乍一看，这种染色办法好像有点“失利”，由于它只符号了少量神经元。可是，正是这种随机性，使卡哈尔可以清楚地调查单个神经元的完好结构，包含它的树突、轴突，以及它们的衔接办法。经过这种办法，他发现大脑中的信息传递具有方向性——输入信号经过树突进入，输出信号由轴突传递。这些发现奠定了现代神经科学的根底，并让卡哈尔在1906年与高尔基一同取得了诺贝尔生理学或医学奖。

在很长一段时刻里，咱们只能用这种稀少符号的办法来估测神经元的衔接办法。传统的神经网络模型，因而更像是简笔画，但当你经过新技能去制作完好的大脑衔接图时，你会发现它比简笔画杂乱无数倍。

肖恩·卡罗尔：我想更深化地评论一下试验办法及其间细节，现在用来调查神经元及其衔接的最重要的技能是什么？

杰夫·利希特曼：假如运用高尔基染色法去符号多种细胞，你会看到一团乱糟糟的棕色图画。大约十五年前，咱们经过给每个细胞染上不同色彩来处理这个问题，咱们称这种办法为Brainbow（脑彩虹）。即便细胞密布的粘在一同，它也可以追寻到每个细胞的途径。这项技能关于我研讨的外周神经系统十分有协助。

▷大脑皮层神经元被符号上不同色彩的“脑彩虹”图片。来历：哈佛大学利希特曼试验室（Lichtman Lab）

但在大脑中，神经纤维密度极高，根据荧光的脑彩虹技能分辨率不行，无法明晰地调查神经纤维。因而咱们转向了另一种办法——接连切片电子显微镜（serial-section electron microscopy，SBEM）。这项技能用于神经成像已久，但最近才开端用于制作神经线路图。

接连切片的意思是，咱们将一块大脑安排切成极薄的切片，每片的厚度或许只需一根人类头发的千分之一，大约30纳米，甚至在新技能下可以到达10纳米。咱们终究期望能处理小鼠的整个大脑，但现在还未完成。

先将这块大脑安排包埋在一种高密度树脂中，然后用现已衰变的重金属（如锇、铅，甚至铀）浸透处理。这些重金属具有大而密布的原子核，其间富含了质子，因而电子经过时会被原子核招引并改动轨道。电子显微镜正是运用这一原理，运用重金属染色的样本进行成像。其间，锇特别简略结合在细胞膜上，因而当电子接近细胞鸿沟时，它们的轨道会发生偏转，使得咱们能看到来自细胞膜的信号。经过电子显微镜，咱们可以明晰地调查到细胞核膜、线粒体膜、突触囊泡膜，以及整个细胞的膜结构。它们的印象十分美丽，电子显微镜的成像十分冷艳。

▷小鼠视网膜中950个神经元的SBEM重建图画. 灰色部分为高分辨率的电子显微镜图画，明晰地呈现了神经元的形状和结构。神经元的细胞体以球体办法标示，其间赤色球体代表神经节细胞（ganglion cells），绿色球体代表无长突细胞（amacrine cells）图源：Fabian Isensee, Julia Kuhl，Helmstaedter 等人，德国海德堡马普医学研讨所

经过这种办法，咱们可以调查这些仅30纳米厚的切片中的一切细节。假如把大脑切片比作一碗切开的意大利面，那么细胞体便是其间的肉丸，而神经纤维犹如意大利面。由于每个切片只需30纳米厚，咱们只能看到许多被切开的面条片段，无法直接追寻它们的途径。相邻的切片中，“肉丸”（细胞体）或许略微变大了一点，而“面条”（神经纤维）或许会呈现在同一方位（如它笔直穿过切片），或许略微偏移一些方位（假如它是斜向延伸的）。

咱们对同一块安排进行不计其数次这样的切片，然后追寻其间的结构。咱们可以手动为每个切片上相同的结构上色，然后重建出三维模型。为此，咱们训练了一个分类器（classifier），让机器学习接收人类的作业。

肖恩·卡罗尔：30纳米的切片远小于一个单元的巨细，甚至小于突触囊泡的巨细。一个细胞直径约30微米，而30纳米只是是它的千分之一。

杰夫·利希特曼：为此，咱们运用的是金刚石刀。金刚石刀是仅有能做这项技能的东西，它比锇，铅和树脂都要坚固。不过，即便是这种刀也会变钝，每切3000片左右就需求替换刀片。因而，这是个耗时且贵重的进程，咱们需求不断重复切片、成像，才干得到所需求的数据。

一个满足大的切片就能发生高达半个TB的数据，假如是全脑，每张切片就会有1TB的数据。这样的切片作业有必要不断重复这个进程，可想而知这些数据累积得有多快，终究数据规划会到达PT（千万亿字节）甚至ET（百亿亿字节）等级。

一开端，全赖研讨生们废寝忘食地轮班作业，十分苦楚。现在现已完成了自动化，但设备常常出毛病，所以依然需求人工干预。不过，咱们现在有了一台由蔡司（Zeiss）出产的高速电子显微镜，它装备了多个光束，可一同扫描样本的不同区域，然后大大节省了时刻。但这种显微镜十分贵重，造价高达500万美元，全球大约只需10到15台。咱们现在联合多个试验室组成团队，方案在五年内开宣布可以扫描整个小鼠大脑的东西。

咱们估计大脑全图的存储需求将到达一百亿亿字节。这种海量数据让人望而生畏，但我对此并不太忧虑。回忆人类基因组方案，其时也有许多人质疑其价值，可是基因组学的开展远超开端的预期。相同，一旦咱们具有完好的神经线路图，研讨者们就能提出更精确的问题并根据实在数据来构建理论，而不是凭空猜测。现在，大多数科学研讨都选用演绎法，即先提出假定再进行验证。但假如反其道而行之，你会站在更安定的根底上，由于你所调查到的现象的确存在，这样你的理论就能更好地契合调查成果。这就像天文学相同，虽然有各种理论，但没有什么能代替望远镜的效果。

肖恩·卡罗尔：不过神经连线图只是故事的一部分，单个神经元自身就适当杂乱。那么，现在是否有对单个神经元的其他研讨呢？

杰夫·利希特曼：比“衔接组学”（connectomics）更早的单个神经元的研讨，例如许多试验室从事离子通道的效果及其对神经元兴奋性的影响的研讨。经过运用膜片钳技能（patch clamp）、顶级电极（sharp electrodes）以及细胞外电极（extracellular electrodes）来记载神经细胞的放电办法。这方面的研讨成果现已多到超出任何一个人的认知才干——咱们那小小的，适当于泽字节（zettabyte，1ZT=1000ET）巨细的大脑底子无法悉数包容。

▷膜片钳设备. 图源：neuroservice.com

04 研讨窘境以及约束：人类道德以及海量数据

肖恩·卡罗尔：提到人类，咱们的确有一个关于大脑的研讨方案。假如我没记错的话，我的印象是，这个方案的方针之一是有朝一日制作出人类大脑的连线图。这个方案进行的怎样了？

杰夫·利希特曼：是的。不过当时咱们的研讨要点依然是小鼠。要想获取一份满足新鲜的人脑样本会触及许多杂乱的道德问题。我不知道该怎样做才干既不违法，也不让某个人受伤。这在小鼠身上就简略得多，献身一只小鼠换来的数据或许会对许多研讨有所协助。而且，咱们可以在小鼠死前做好试验预备，以保证不会呈现由于逝世后降解构成的伪影（artifacts）。但在人类研讨中你只能运用现已脑逝世的样本，而到那个时分，大脑的整个连线图或许现已遭到了影响。

肖恩·卡罗尔：一旦咱们死了，大脑就会开端糜烂。

杰夫·利希特曼：我想是的。有些科学家以为，假如大脑逝世时刻不长，依然可以从尸检样本中获取十分有价值的数据。但“时刻不长”终究意味着多久呢？咱们知道成年人在缺氧七分钟后大脑底子上就不再运作了。而大多数尸检大脑样本一般是在逝世后20小时甚至40小时才第一次做固定处理。幻想一下，你坐在患者床边等他们逝世，然后在他们刚断气的那一刻马上将他们的大脑浸泡在多聚甲醛和甲醛溶液中——这种画面实在是有点可怕。我不敢幻想……但我方才现已想了。

肖恩·卡罗尔：特别是由于咱们重视的并不只是是单个细胞，而是它们之间的衔接。这些衔接或许会十分敏捷地降解。

杰夫·利希特曼：没错。神经元的一些精细结构会发生肿胀，全体外观也会改动，这样你就无法确认自己调查到的是否仍是正常的大脑结构。还有数据量的问题。咱们谈的是泽字节等级的数据，适当于全球一年内发生的一切数字内容。即便咱们有才干获取这么多数据，现在也底子没人知道该怎样处理它。

肖恩·卡罗尔：或许咱们有一天可以完好的制作一切神经衔接。

杰夫·利希特曼：我期望如此。一些科学家花了10年的时刻用电子显微镜手动制作出了秀丽隐杆线虫（Caenorhabditis elegans）的300个神经元怎样互相衔接。近些年，人们也在果蝇（Drosophila）身上研讨这一问题。咱们几个月前还发布了对人脑样本研讨的论文。咱们研讨了立方毫米级的人类大脑样本，规划比之前的两个数据集都要大。可是，一个立方毫米只是人类大脑的百万分之一，简直微乎其微。这就现已发生了1.4 PB （适当于1400TB）的海量数据。咱们现在也在活泼研讨斑马鱼（zebrafish）的衔接组。斑马鱼的神经元数量与果蝇适当，但大脑体积更大，这让研讨更具应战性。技能的前进让咱们可以逐渐制作愈加杂乱的脑神经网络。

肖恩·卡罗尔：我猜不同人的神经衔接必定有差异性。那么从线虫神经衔接图谱上来看，是否一切线虫的衔接组都是完全相同的？

杰夫·利希特曼：这是一个风趣的问题。咱们曾在《天然》宣布过一篇论文，研讨了12只基因完全相同的线虫并比较了它们的神经衔接。成果发现，即便这些线虫的基因完全一致，而且简直没有学习才干，也有大约40%的神经衔接是个别特有的，明显这很大程度上是由基因决议的接线图。

▷成年秀丽隐杆线虫（C. elegans）的神经系统、神经解剖学以及神经衔接性. Cook, S.J., Jarrell, T.A., Brittin, C.A. et al. Whole-animal connectomes of both Caenorhabditis elegans sexes. Nature 571, 63–71 (2019). https://doi.org/10.1038/s41586-019-1352-7

咱们发现了许多看似没有特定意图的风趣变异性。这些变异性很大的衔接，一般是一个神经细胞仅与另一个神经细胞构成单一突触的超弱衔接。所以这或许是某种布景噪音，或许它的确有其效果——只是某个特定神经细胞是否与另一个神经细胞构成弱衔接并不重要，由于这只是是布景活动的一部分，或许用于坚持细胞的活泼性，但对行为并没有实质性的影响。这与咱们开端的预期不同，但实际便是如此.....就像DNA有非编码部分，衔接组也有……

功用上最重要的衔接往往来自经过多个突触相连的神经细胞，这些衔接在每一个个别中都存在。咱们在哺乳动物身上也进行了相似研讨，调查了肌肉的神经衔接，详细是调查小鼠头部后方一块镜像对称的特定肌肉。相同地，每个神经衔接图谱都不尽相同。但从规律性的视点来说，就轴突衔接的肌纤维数量而言，它们都具有相同的尺度规划。不过，每个轴突在肌肉中的详细衔接方位在不同个别间是有差异的。因而，无论是在线虫仍是哺乳动物中，这个别系都呈现出一种自安排的作业办法。但仍有一部分是由偶然性决议的，或许说是由那些对生计并非至关重要的要素决议的——假如这些要素真的很重要，它们就会遭到严厉约束——正是这些要素导致了可变性的发生。

肖恩·卡罗尔：那么，假定咱们现已制作了果蝇的完好衔接组，这是否意味着咱们实在了解了果蝇的行为？咱们能不能用计算机模仿果蝇的大脑，并精确猜测它的行为？

杰夫·利希特曼：抱负状况下，咱们期望可以创立一个果蝇的“数字孪生”（digital twin）模型。经过给数字果蝇输入虚拟感官发生实在的运动反响。但实践状况要杂乱得多。突触的强度、神经元的非线性呼应，以及不同输入信号的时刻同步等要素，都会影响大脑的功用。

衔接组只告知咱们“信息或许传递到哪里”，但它不能直接告知咱们“信息实践怎样传递”。换句话说，它像是一个电路图，并不能完全解说大脑的运行机制。

05 大脑的不行紧缩性与认识的言语圈套

肖恩·卡罗尔：神经衔接图能协助咱们猜测神经元的活动吗？

杰夫·利希特曼：我以为咱们终究期望可以调查到某种感觉输入的物理完成办法及其效果。可是，这项研讨或许不会直接从人脑中的“詹妮弗·安妮斯顿神经元”开端，我以为这很或许会先从线虫、鱼类和果蝇开端，然后咱们期望能开展到小鼠。

神经衔接图的杂乱性超乎幻想。你或许会期望找到一个简略的回路来解说特定的行为，就像卡哈尔的神经示意图看上去那样明晰。但实践是，同一组神经元往往参加数百万个不同的回路，它们互相交织，使得整个别系简直无法用单一的逻辑来解构。

肖恩·卡罗尔：这让我想到信息紧缩。咱们的大脑必定程度上会对信息进行简化，比方，咱们会用“这个人脾气暴躁”或“那个人温文友善”这样的归纳来快速猜测别人的行为。但比较于大脑内部的860亿个神经元，这些归纳依然是极点的简化。

杰夫·利希特曼：是的，这正是人类认知的办法——不断紧缩信息，以求在纷繁杂乱的国际中找到次序。但或许，某些事物自身便是不行简化的，比方大脑。假如有更简略的办法来安排信息，演化早就会让它变得更简略，而不是坚持如此惊人的杂乱性。

肖恩·卡罗尔：这给在计算机中模仿人脑的主意泼了一盆冷水，对吧？

杰夫·利希特曼：是的，即便在计算机中模仿只需300个神经细胞的蠕虫也是一项应战。正如我所说，咱们现在能做到的或许只是完好地描绘大脑的结构，但这与可以猜测其行为或完全了解它是两回事。没有人可以把握如此巨大的信息量。就像你问“你了解纽约吗？”这听起来是个愚笨的问题，由于纽约有太多作业在一同发生，杂乱度极高。而大脑的杂乱性远超纽约市，假如连纽约都无法完全了解，那了解大脑就更不行能了。

肖恩·卡罗尔：接下来让咱们深化评论这个问题：什么是可以了解的，什么是不能了解的。在研讨神经衔接图的进程中是否有期望发现某些安排原则？这些衔接并非是随机的吧？

杰夫·利希特曼：我个人以为，神经衔接中或许存在某些固定的衔接办法，这些办法终究会有所协助。但相似于基因组的研讨——咱们具有许多基因，每个基因都是一同的，由于它们是为了特定功用而进化出来的。在大脑中，咱们的回想相同是绝无仅有的，源于个别一同的阅历。我不确认是否有一种办法可以将这些信息进行紧缩。或许终究咱们能了解阅历怎样刻画兼容它的神经衔接图，并用这些信息树立更广泛的理论模型，但现在咱们间隔实在深化了解这一点还十分悠远。

这是一个实在扎手的问题，我也常常考虑相似的难题。虽然人类现已考虑了这些问题很长时刻，但咱们甚至还没有迈出第一步。一个要害问题是，怎样将一次阅历转化为相似反射的东西？反射是经过遗传机制树立的神经衔接而构成的，比方某些动物天然生成就会筑巢，或许能辨认出同类的叫声。这种阅历怎样刻画神经衔接的进程依然是一个未解之谜。

我不了解这是怎样完成的，但至少咱们可以幻想从基因到神经系统的各种通路。可是，怎样将一个阅历转化为一个安稳的、习得的专属衔接图呢？它包含了只需你阅历过的实际或回想，这的确是一个十分难解的问题。

▷图源：Ernst Mach

肖恩·卡罗尔：这现已触及了哲学家所谓的“认识的难题”（Hard Problem of Consciousness）。

杰夫·利希特曼：毫无疑问，认识的确难解。我常常觉得，人们所说的“认识”终究指的是什么，其实并不那么明晰。作为一个更倾向于科学而非哲学的人，我想抛出一个问题：假如一个生命体能感知环境，并对外界影响做出反响，那么，它算是有认识的吗？那假如这算是有认识的话，那每个细胞都是有认识的。

假如咱们供认单个细胞的感知才干是一种“认识”，那么当咱们议论“认识”时，终究在议论什么？有些人以为，认识是一种“言语化的自我描绘”——假如是这样，那当然只需人类才具有认识，由于只需人类具有杂乱的言语。但当我看着我的狗巴望地盯着门，它无声地传递着自己想要出门的希望，我简直能感遭到它的“自我觉知”。相同，假如你用光加热载玻片上的变形虫，它们会避开温度升高的区域——它知道自己在做什么，它是有认识的吗？所以，我并不确认“认识”终究意味着什么，也不太了解为什么哲学家会以为这是一个“严重而深化的难题”。

在我看来，每个生命体或许都具有某种程度的认识。当然，哲学家或许会辩驳：“你不了解什么是认识。” 但当咱们从人类的思想拓宽到更宽广的生物国际时，认识的鸿沟就变得模糊起来。

肖恩·卡罗尔：的确，这儿存在一个渐进的进程。哲学界中“认识的难题”这个说法其实带有一点戏谑的意味，它是与“认识的简略问题”相对提出的。所谓“简略问题”，指的是感官输入怎样导致运动反响、怎样生成行为办法，而“困难问题”则是咱们怎样取得片面体会？比方，为什么“看到赤色”或“品味辣味”会发生某种特定的感触？挖苦的是，被称为“简略问题”的部分，现已满足让神经科学家费尽心机，而“困难问题”则简直是一座不行逾越的大山。

杰夫·利希特曼：我以为问题之一是言语圈套。人类习惯于用言语建构国际，但有时分，咱们评论的难题并非源于实践，而是源于言语自身的约束。大脑在言语呈现之前就现已存在了，它们并不在乎言语。所以我对许多根据言语的证明并不伤风，由于在某些状况下，这些证明是自相对立的，会发生悖论。

举个比方，关于光子的实质，人们从前争论不休：它终究是粒子，仍是波？这好像是个底子性的对立，似乎光子自身也在挣扎着决议自己的身份。可是，本相或许是——光子底子不在乎。它既不是粒子，也不是波，而是某种逾越人类二元分类的存在。问题的症结并不在于光子自身，而在于咱们的言语和思想结构。

06 大脑衔接图的运用和潜力

肖恩·卡罗尔：你对这个研讨范畴在未来10年、50年后的开展有什么观点？有哪些重要的打破是咱们应该重视的？

杰夫·利希特曼：研讨大脑衔接图很有或许协助咱们深化了解患有各种精力或发育妨碍的个别。关于这样的疾病，咱们既缺少有用的医治手法，也缺少对病因的深化认知。比方，精力分裂症和自闭症谱系妨碍，这些都不是丧命或引起大脑退行，但患者的大脑认知办法与普通人存在明显差异。这让人不由置疑，是否某种“过错的衔接”导致了这些认知办法的不同。但终究是哪种过错？现在咱们还一窍不通。

那咱们怎样才干找到答案？这就需求研讨大脑的衔接组学。或许，经过研讨动物模型中的相似疾病，咱们可以取得有价值的信息。此外，像之前在癫痫患者手术进程中获取人脑样本的研讨办法，或许可以为咱们供给有关反常大脑结构的新见地。要找到治好的办法，第一步便是要搞清楚问题的实质。而在医学范畴，判别“问题所在”并不是只是调查外部症状，而是要深化了解疾病背面的生化机制或细胞反常。病理学正是研讨疾病安排反常的学科，而关于大多数认知妨碍相关的脑疾病，咱们没有树立起相似的病理研讨系统。假如可以经过衔接组学研讨大脑的反常结构，这或许会完全改动咱们对这些疾病的了解。我以为，这将是一种革命性的考虑办法。

07 编译跋文

脑衔接组研讨无疑是提示大脑奥妙的重要里程碑，它为咱们了解思想，认知，甚至是认识供给了史无前例的细节。正如人类基因组提示了生命的暗码，衔接组正在描绘心智的蓝图。可是，一张地图虽能指引方向，却并非旅程自身；衔接组的结构虽杂乱精妙，却未必能完好复原思想的活动与深度。

虽然衔接组学带来了划时代的打破，咱们仍需警觉其约束性。首要，当时的研讨往往聚集于静态结构，而疏忽了大脑的动态改动与个别差异。神经网络并非原封不动的电路，而是在阅历，环境与学习中刻画和重构的。其次，将心智归结为神经衔接办法，或许导致复原论的圈套，使咱们误以为只需解构了衔接组，就能完全了解认识与思想，而疏忽了认知、情感甚至社会文化等更高层次的影响。

从哲学的视点来看，衔接组研讨企图以科学的办法提示“自我”与“认识”的实质，但这是否意味着咱们真的能用神经网络图谱解说片面体会？衔接组或许能答复“咱们怎样考虑”，但能否答复“为何考虑”这一更深层的问题？这提示咱们，在寻求科学解析的一同，也应坚持哲学的反思——衔接组并非结尾，而是通往更深层次了解的桥梁。