■本報記者 姜澎

請大開腦洞設想一下：當我們可以模擬出人腦后，接下去，會發(fā)生什么？

在復旦大學類腦智能科學與技術研究院，院長馮建峰介紹用數(shù)學方法模擬大腦實驗的最新進展：“2018年，我們搭建出了由7000萬個脈沖神經元組成的‘馮腦’,隨后它開始加速發(fā)育，現(xiàn)在已有200億個神經元，年底前預計神經元可達千億個?！?/p>

“馮腦”，即馮建峰用以模擬的數(shù)字大腦。有趣的是，這個數(shù)字大腦的“樣板”正是他自己——擁有860億個神經元的人腦。

擁有200億個神經元的“馮腦”在沒有任何任務的靜息狀態(tài)下，和馮建峰自己的大腦相比，神經元之間的鏈接活動有92%相似；而當馮建峰看一張照片、大腦進入圖片信息處理狀態(tài)，“馮腦”也同時處理這張照片信息時，兩者的活動有77%相似。

加快建設人工智能發(fā)展的“上海高地”，基礎研究極其重要。上海市市級重大科技專項“腦與類腦智能基礎轉化應用研究”實施三年，迎來階段性重要成果。不斷成長的“馮腦”正是其中之一。

一個科研項目從零開始時，可以選擇的研究路徑有很多。類腦智能項目啟動時也不例外，同樣面臨選擇：是以應用為成果出口，還是以科學家的自由探索為出口。最終，聯(lián)合了各個不同領域1200多名科學家的項目組，選擇了以應用為出口，從應用需求來倒推類腦人工智能的發(fā)展路徑。

據(jù)悉，該項目由復旦大學和張江實驗室牽頭，中科院微系統(tǒng)所、華山醫(yī)院共同承擔,100多家國內外高校、科研機構、企業(yè)以及醫(yī)院等合作單位參與。

根據(jù)國家的戰(zhàn)略需求和三大應用出口，項目部署了幾個主要方向，分別是腦智能與算法、腦疾病、類腦智能與芯片；項目的產業(yè)化出口，鎖定為精準醫(yī)療、智能決策和智能機器。

回看人工智能發(fā)展的歷史，人工智能算法論文最早發(fā)表在心理學、認知神經科學期刊上，而非數(shù)學、自動控制、計算機等期刊上。在馮建峰看來，這實際意味著，早期人工智能研究，很多想法正來自腦科學研究。“這也是為什么針對上述三個產業(yè)化出口，必須解決的三個關鍵技術支撐是腦疾病智能診療技術體系、智能機器技術體系和智能決策技術體系——歸根到底，要發(fā)展強人工智能或類腦人工智能，最可行的路徑就是模擬人腦?！?/p>

另一個項目的重要成員單位——復旦大學附屬華山醫(yī)院，也構建起了一個三萬多人的隊列，目前擁有50多萬份保存在液氮中的腦樣本，而其建設目標是“構建100萬份腦樣本的樣本庫”。

項目組重要成員、華山醫(yī)院院長毛穎介紹，平均年齡80歲以上的全腦樣本也已入庫，這將為研究人腦的退化，乃至帕金森病的發(fā)生和發(fā)展提供幫助。而建設中的隊列以及樣本庫中樣本分析的大數(shù)據(jù)、疊加深度學習技術和不斷升級的算法，將推動腦疾病的預防、診治；同時，這些研究也將一并反過來推動算法、類腦智能的進一步發(fā)展。

當不同領域的科學家打破學科壁壘，收獲的成果超出預期。

在困擾醫(yī)學界的抑郁癥和精神分裂癥的診療方面，項目組研究發(fā)現(xiàn)，抑郁癥和人腦的“獎懲系統(tǒng)”失衡有關，而精神分裂癥的發(fā)生，則是因為人的左右大腦發(fā)展出現(xiàn)了平衡問題。對于多動癥以及罕見病亨廷頓病等，項目組也都有論文發(fā)表在頂尖科學期刊。

不過，正如毛穎所說，當前最重要的，是讓科研成果盡早投入應用，給人類帶來福祉?！爱斘覀兘⑵痍犃校κ占降臄?shù)據(jù)詳細分析后，可以逐步對大腦疾病進行早期預警、干預、隨訪?！被陉犃?，在臨床疾病診療領域，新成果不斷。以腦瘤為例，毛穎介紹，目前已建的相關腦樣本庫堪稱世界上最大的樣本庫之一，對應每一個病人生存的終點和他們在整個過程中的表現(xiàn)，這些都將為今后的新藥研發(fā)和治療決策提供支持。

對帕金森疾病的腦機制研究，也在進展之中。華山醫(yī)院的帕金森疾病診療研究團隊基于隊列的大數(shù)據(jù)，還建有一個公益網(wǎng)站，提供對大腦退行性疾病進行照顧、治療和管理的支撐。此外，團隊還與其他國家共同推出了全球首個老年癡呆循證預防指南。

從腦疾病到腦功能機制再到人工智能算法，類腦人工智能正離我們越來越近。

在智能決策支持領域，類腦智能用于上汽集團的混合車輛裝卸與線路規(guī)劃平臺，解決了汽車物流供應鏈中最復雜的零部件物流運輸路徑和裝載的組合優(yōu)化難題，計算時間從42小時降到5分鐘，運行成本每年節(jié)省金額達數(shù)億元。