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科学家欲绘制“人脑地图” 或使读心术变为现实
2024-06-02 11:20    5718    中华厨具网

3月24日讯据西班牙《世界报》网站3月22日报道,拉斐尔·于斯特是如今的圣地亚哥·拉蒙卡哈尔(西班牙病理学家、组织学家和神经学家,1906年诺贝尔生物学医学奖得主)。二十世纪初的那项诺贝尔奖揭示了神经元的结构,如今,这个聪明的马德里人,拉斐尔于斯特在美国已经开始绘制一个完整的人脑地图。在哥伦比亚大学的纽约实验室,拉斐尔 于斯特领导了大脑行动(brain initiative),这是一项由美国总统奥巴马发起的项目,意在探明人类所有复杂的神经元活动。对于拉斐尔于斯特来说,理解大脑是了解(亦或是改善)人类自己的唯一途径。本周,他来到马德里介绍了他们的研究,“科学与社会系列:我们会不朽吗?”

大脑仍然是最不为人知的器官,正如圣地亚哥 拉蒙卡哈尔称之为“坚不可摧的丛林”。毫无疑问,它是身体中唯一的一个我们还不知道其工作原理的器官,它是百年来神经科学一直面临的挑战。具体来说,上层区域是大脑皮层中人类最不了解的地方,而恰恰是这些地方产生了人类区别于其他生物的认知活动。

实现首次进入和探索神经元丛林是拉斐尔于斯特研究的目标。现在他们还欠缺新的技术,已经有一个世纪都没有新的技术强大到足以让人类看到大脑皮层的电路结构和功能。神经科学正处于一个与其他科学,特别是与物理学、工程学、化学和数学共同进行科学战斗的时代。研究者相信,这种多学科的结合最终能够使他们发现藏在大脑的秘密。

实现这一目标的最大障碍是要同时记录神经元群体的活动。神经生物学家已经用了很多年一个一个地记录神经元与电极的活性。这就像试图在看电视和电影的时候只能看到一个像素,不管怎样努力,只看一个像素是不可能明白其正在进行的活动。“所以,我们需要的是技术,能让我们看到整个屏幕的技术,利用它同时记录在一个大脑区域内正在执行命令的所有神经元的活动。如果我们做到这一点,我们就可以首次看到大脑中正在发生的事情,也就是所有神经元一起工作的场景。”拉斐尔于斯特指出。

关于电影中出现的读心术,拉斐尔于斯特认为这是可能实现的:“我深信,在颅骨内没有魔法。人类的想法、记忆和性格,都是基于神经元群体的活动。在所有生物中都是这样。在现有情况中,我们对于自己的思想、观念和想象有心理物理学方面的经验,但这都是由于神经元触发的。最大的挑战是搞清楚生物的行为和精神状态的物理基础是什么。这将需要一段时间,但有一天总会实现。如果我们知道所有神经元的信息发射,我们就能够破译所有生物的想法,甚至预测生物的行为。已有一个模型证明是这可以预测的。”

有说法认为这一切似乎打破了自由意志,如果我们的一切只是神经元放电的结果,那是不是意味着我们是大脑的傀儡?于斯特这样解释道:关于大脑的工作原理还有很大一部分是未知的。但可以肯定的是,意识源于大脑的物理基底。在任何情况下,自由意志的问题都是非常复杂的,谈到这个问题时必须非常谨慎。在大脑中,神经元会随机地连接到彼此,一个神经元的击发过后,神经轴突的突触并不百分百开始活动。所以,在一段随机的时间(不固定)中,神经元的连接可能成功也可能失败。可能我们所说的自由意志与此相关,在物理学中,特别是量子力学,并非所有的现象都是确定性的。

此研究可以应用于医疗。事实上,尽管于斯特的研究主要关注于大脑皮层的功能,但在实验室中,他们也在白鼠上进行癫痫、精神分裂症的发展和自闭症的相关实验。去年他们已公布了一项可以阻止鼠癫痫发作的研究。但若要从动物实验跳转到临床试验,可能需要五至十年。

该研究也可以帮助瘫痪患者,于斯特在布朗大学的同事们正致力于此。例如为车祸患者的大脑皮层植入电极,做一个人脑与电脑的连接装置,使患者可以移动手臂。现在只能控制少量神经元。他们现在正致力于开发一种能够记录成千上万神经元活动的技术。试想一下,这将使病人通过数百个神经元接口来控制瘫痪手臂的力量,使患者能够执行许多复杂的动作,甚至可以正常生活。这有可能在未来五年实现。

另外,于斯特表示,他的研究对于精神分裂症和阿尔茨海默氏症的病情好转在不同程度上均有帮助。至于人工智能方面,是否有可能制造有能力复制人脑的计算机或机器人,他说:“这已经发生了。iphone已经开始进行人脑与电脑的连接。随着智能手机的普及,社会已经发生了巨大的变化。我相信,人类越了解大脑的工作原理,就越有能力运用知识和工具为人类的智慧和文化作出贡献。”

很多人对人类智能机的发展表示担忧,在科幻电影中也反映了未来机器人对其创造者的反抗。对此于斯特指出:“就像iphone,它是一个非常强大的机器,但它并没有反抗我们。我认为人类永远是工具的主宰者。过去,人类发明了车轮,用于马车或农业生产,这改变了人类的文化和文明。我会把人工智能归为这一类——在人类历史发展的技术工具,就是这样也有夸大的成分。我不认为它是危险的,因为只有在想象中机器人才会人类更聪明。科学是帮助人类的方式,是进步的动力。”

转载:中国机器人网(原始来源:评论:0)

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