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人脑计划(Human Brain Project)-一个志在到2023年构建出仿人脑计算机模型的大胆国际项目，于本月在洛桑隆重启动。为完成雄心勃勃的目标，科学家们都做了哪些工作？
随着130多家欧洲与国际科研机构的加入、数百名来自众多领域科学家迅速的应聘，以及一半由欧盟提供的高达12亿美元(约合73亿元人民币)的预算，人脑计划及其科研队伍满怀雄心壮志，正式开始了研究工作。
用人脑计划总监、洛桑联邦理工学院(EPFL)神经科学家亨利·马克拉姆(Henry Markram)的话说，科研人员踏上的是一条激动人心却极其艰巨的旅程，它会“为我们提供对心理健康、脑部疾病，以及我们人类到底是谁这些问题的认识基础”。
人脑计划组有信心在最初两年半的加速阶段内拿出主要的“可交付成果”：搭建大脑的计算机模拟基础技术，以及一个基于各年发表的无数神经科学论文中围绕脑部研究的统一数据库。
巨额资金的注入应该会令人脑计划领先于另一个宏伟计划，即奥巴马总统于4月宣布、预算达1亿美元(约合6亿元人民币)的美国借助推进创新神经技术的大脑研究(BRAIN)计划。
人脑知识
-人脑平均重量：1.36千克
-人脑的85%为大脑，即由厚实脑梁相联的左右两个大脑半球构成的端脑。这部分主要负责智力功能、情绪与个性
-构成人脑75%的是水
-人脑的40%为树突与轴突-即神经细胞用来传递信号的线状突起，60%为神经元，亦称为神经细胞
-人脑内有大约1千亿个神经元
-每个神经元有1千-1万个突触，即神经元的接头
-人脑在我们长到18岁时停止生长
-一个人血液和氧气的20%被用来保证大脑的正常工作
-一个人脑部的血管总长达160934公里End of insertion
预测模型
人们把人脑计划与人类基因组计划(Human Genome Project)相比较，后者于2003年完成，对构成人类基因密码的每个细胞中所包含的30亿个基对作逐一测定，但两个计划的目标截然不同。人脑计划不会测绘整个人脑，因为这过于复杂。
“要想测定人脑中数量达亿兆的突触，我们是无法试验性一一测绘的，”马克拉姆说道：“可是利用神经元的连接原则，我们能够构建运算法则，然后创建预测模型，再核对这些接点。”
过去的8年里，马克拉姆及其在洛桑理工的科研小组就利用鼠脑切片，一直致力于蓝脑计划(Blue Brain project)逆向工程与预测神经科学中这种方法的测试。
像人脑的超级计算机
因此，模拟人脑就需要信息技术能力的飞跃和比现有任何计算机都快的超级计算机。蓝色基因(Blue Gene)每秒能做以兆为计数单位的运算，可要接近模拟人脑完成复杂多任务的能力，就需要成千上万台这种计算机。
能源也是一个重要问题。人脑所需能量还不到30瓦，可如今相等运算能力的计算机就需要一座电站生产的大部分电能。
人脑计划断定，十年之内，与神经形态学计算-像人脑一样学习的机器-的研究齐头并进的技术会飞速发展，必然会方便最初模拟的成功。曼彻斯特与海德堡两所大学的两组科学家们已在人脑计划的带领下，着手进行先进神经形态学项目的工作。
另一初期目标是一个医疗信息学平台，用来搜集和分析各公立医院与制药企业的心理疾病数据，以确认神经障碍种类。之后科研人员就能够在计算机模型内将健康与患病大脑进行对比。
一个关键目标便是生成对脑部疾病更科学的认识，创建障碍图及辩明其中的各种关联。对药物研制和老年痴呆症等疾病治疗方面新工具与战略的开发，这种新的“基于生物学的”分类体系将会起到鼓励作用。
重重疑心
尽管计划有着崇高目标，一些科学家对此还是有保留看法。2012年1月，当马克拉姆在于伯尔尼举行的瑞士科学院会议上作项目展示时，就遇到过一定怀疑。批评人士觉得他的想象考虑不周、过于复杂和太过开放性。
苏黎世大学与苏黎世联邦理工学院(ETHZ)合办神经信息学研究所(INI)副所长、马克拉姆过去的导师罗德尼·道格拉斯(Rodney Douglas)，就在去年发表于《自然》杂志的一篇文章中呼吁更多“神经科学上的争论”。
时至今日仍能听到类似的批评之声。
“我认为，科学界未直接参与的大都将此看作利益的转移。这不是理论驱动，而是经验驱动。事实就是，我们对人脑进程与结构的了解还不足以生成这种模型。欧盟投资有点上当受骗，”英国公开大学与伦敦大学生物学与神经生物学教授斯蒂芬·罗斯(Stephen Rose)表示。
罗斯补充说，奥巴马的借助推进创新神经技术的大脑研究计划要“更脚踏实地”，人脑计划对计算处理的贡献可能要大过对人脑科学的贡献。
人脑计划与大脑研究计划这类巨额预算的宏伟项目也有不少风险，致使有人担心，捐款人正在做孤注一掷的傻事，可能会令其它神经学研究资金干涸。
“我倒宁愿这笔钱被更好地投资在欧洲研究委员会或瑞士国家科学基金教授项目上，这些项目完全不存偏见，只要看看相关的好主意和聪明的科研人员就会明白，”苏黎世神经科学中心(Neuroscience Centre)教授马丁·施瓦布(Martin Schwab)指出。
不过马克拉姆没有被吓退：“许多人批评这个计划，质问‘这真有可能吗？’可我们都承认，除非我们开始动手，把过去几十年形成的点点滴滴的信息统一起来，不然我们就无法了解人脑。”
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