模擬人腦項(xiàng)目失敗 實(shí)際連一只蠕蟲(chóng)的大腦也模擬不出來(lái)

　　各國(guó)專(zhuān)家都不看好

　　神經(jīng)科學(xué)家們不看好HBP，可不是一兩天的事了

　　四年前，HBP團(tuán)隊(duì)在Cell上發(fā)布小鼠大腦建模成果時(shí)，就引來(lái)了各國(guó)科學(xué)家的批評(píng)，他們認(rèn)為這個(gè)項(xiàng)目沒(méi)什么實(shí)際意義，純屬浪費(fèi)錢(qián)，建模不是解決問(wèn)題的途徑，建模就是問(wèn)題本身，沒(méi)有試圖解決某個(gè)特定的研究問(wèn)題。

　　當(dāng)時(shí)，里斯本Champalimaud中心的神經(jīng)科學(xué)家Zachary Mainen評(píng)價(jià)說(shuō)，這個(gè)項(xiàng)目沒(méi)什么吸引人的，只是工作量大而已。

　　德國(guó)法蘭克福馬克斯普朗克腦研究所主任Moritz Helmstaedter覺(jué)得，雖然把數(shù)據(jù)做出來(lái)是好的，但HBP只是拉大旗作虎皮，大肆宣傳，但實(shí)際上什么新發(fā)現(xiàn)也沒(méi)有，“把一大堆數(shù)據(jù)放在一起并不是科學(xué)發(fā)現(xiàn)。”

　　而且，當(dāng)時(shí)公布的小鼠大腦模型遺漏了腦組織的許多要素，比如血管、神經(jīng)膠質(zhì)細(xì)胞，它們占到了大腦中90%的細(xì)胞，Markram對(duì)此的解釋是這只是初稿，將來(lái)還會(huì)增加更多數(shù)據(jù)。

　　但前面那位德國(guó)學(xué)者Helmstaedter卻發(fā)出了嘲諷：“這就跟‘我想登上月亮，我已經(jīng)把梯子架在了大樹(shù)上’一樣。”

　　倫敦大學(xué)學(xué)院(UCL)的神經(jīng)科學(xué)家Peter Latham也覺(jué)得，這個(gè)項(xiàng)目工作量非常龐大，但實(shí)際上并沒(méi)有研究出來(lái)大腦究竟是如何工作的。

　　加拿大滑鐵盧大學(xué)的理論神經(jīng)科學(xué)家Chris Eliasmith則認(rèn)為，這個(gè)項(xiàng)目有點(diǎn)“高射炮打蚊子”了：“你完全可以用一個(gè)小一點(diǎn)的模型來(lái)實(shí)現(xiàn)這個(gè)結(jié)果。”當(dāng)時(shí)Eliasmith已經(jīng)發(fā)布了一個(gè)包含250萬(wàn)個(gè)神經(jīng)元的模型，但它的模型比HBP小得多。

　　依照這些科學(xué)家們的批評(píng)，似乎藍(lán)腦項(xiàng)目就像是一個(gè)巨大的搬磚項(xiàng)目，磚搬了很多，但實(shí)際上什么房子都沒(méi)有蓋起來(lái)。

　　不只是“沒(méi)有意義”這一點(diǎn)讓人質(zhì)疑，其后，不少專(zhuān)家學(xué)者都覺(jué)得Markram的想法實(shí)在是太難實(shí)現(xiàn)了。

　　神經(jīng)科學(xué)家Grace Lindsay認(rèn)為，對(duì)秀麗隱桿線(xiàn)蟲(chóng)的302個(gè)神經(jīng)元做映射和建模已經(jīng)很難了，模擬860億神經(jīng)元的人類(lèi)大腦，是完全不現(xiàn)實(shí)的，甚至單單把這個(gè)作為目標(biāo)都是一件不靠譜的事情。“你的腦袋里面有一個(gè)大腦了，然后你在計(jì)算機(jī)里放了一個(gè)大腦，這能說(shuō)明什么呢?”

　　至于Markram所說(shuō)的，要把這個(gè)模擬出來(lái)的大腦做成某種測(cè)試環(huán)境，Lindsay承認(rèn)測(cè)試環(huán)境有價(jià)值，但是測(cè)試環(huán)境需要基于循環(huán)邏輯，而且，所測(cè)試的研究想法必須非常先進(jìn)。“當(dāng)神經(jīng)科學(xué)‘完成’了，我們應(yīng)該做這樣一個(gè)模型，但現(xiàn)在做恐怕很難。”

　　甚至，加拿大Neurolinx研究所的Klaus M. Stiefel和辛辛那提大學(xué)的Daniel S. Brooks還專(zhuān)門(mén)寫(xiě)了一篇論文來(lái)闡述為什么針對(duì)人類(lèi)大腦的模擬做不成。他們認(rèn)為，即使是低等動(dòng)物，也需要大量參數(shù)，對(duì)哺乳動(dòng)物來(lái)說(shuō)，參數(shù)、組織層次限制和大腦特定生態(tài)學(xué)特征會(huì)讓這件事情無(wú)法達(dá)成。