计算神经生物学

神经系统功能研究的新的交叉学科

计算神经生物学是关于神经系统功能研究的一个新的交叉学科。它吸收了数学、物理学等基础理论，以及信息科学等相关领域的研究理论和方法来研究神经科学所关心的大脑工作原理。

延伸

在第三次中国科协论坛“2009计算神经生物学高层战略研讨会”上，与会专家这样描绘了计算神经生物学的内涵，中国科学院上海神经科学研究所研究员吴思等专家介绍，计算神经生物学是计算生物学的一个重要计算神经科学是国际上最近才迅猛发展起来的有关神经系统功能研究的一个新的交叉学科。

内涵

计算神经生物学

“神经系统是宇宙中最复杂的系统之一。虽然现在人们对神经系统已经有了很多了解，但是神经系统的复杂性使得没有任何一种单独的方法可以用来研究神经系统功能组织和实现的所有方面。”吴思说，把各种方法取得的结果综合起来，才有可能对神经系统取得较全面的、符合实际的认识。粗略地说，研究神经系统的相关研究方法包括微观层次的膜片钳记录、微电极细胞内或细胞外记录；介观层次的场电位记录、光学成像；宏观层次的脑功能成像、脑电图、脑磁图、行为和病理观察，以及包括建模和仿真在内的计算神经生物学方法。而把不同层次的知识联系起来的有效方法，便是基于各种结构层次的建模和仿真。就学科发展规律而言，计算神经生物学的发展得益于数理科学和计算机科学的新进展。而脑的复杂性及其神奇的计算和决策能力，又吸引了众多的数理科学家和信息科学家从计算和建模的角度进行研究。这种局面大大促进了计算神经生物学的进步。

应用

能够与人协同工作的机器人、重现人的视觉或感知信息，这都是计算神经生物学最实际的应用。

人工智能

一方面，神经系统是亿万年剧烈的生存竞争的产物，它在信息处理的方式和原理方面、控制调节机体的活动方面，积累了许多优点长处。人类进入信息时代还不到半个世纪，虽然电子计算机在运算速率方面可达万亿次，但感知能力、学习能力、适应能力等方面，都远落后于动物的神经系统。所以了解神经系统的工作原理、把它应用于人工智能、机器人和计算机设计是大有前途的。

神经信息处理

另一方面，有关神经信息处理的研究，不仅对认识神经系统工作机制、发展人工智能而言至关重要，而且对临床康复而言，亦具有非常重要的意义。吴思举例说：“许多视觉缺失和听觉缺失者之所以看不见和听不见，并不是由于他们的大脑丧失了这些功能，而仅仅是由于他们的感受部分出了问题，不能把外界信息传递到大脑。”在解决这些问题时，如果通过特定的脑机接口把外界刺激转换成适当的电刺激传递到大脑，那么残疾人还是有可能对外界刺激做出类似健康人的响应，这就是所谓的感觉替代。问题的关键是要了解神经编码，也就是了解正常感官是如何编码感觉刺激并向大脑传输的。

现在，基于对大脑信息处理过程的研究，已经发展出像神经工程，包括脑机接口、感觉代偿、运动控制、脑信号处理等应用，还包括神经计算机、智能化机器人的诊断和治疗这样一些新的研究和应用领域。

机器人的适应性行为

据国外媒体报道，迄今为止会自己作决定的机器人都只出现在科幻电影里，但是科学家正在努力通过一个跟儿童身高差不多的机器人，把虚构的情节变成现实。这种机器人拥有一双大大的眼睛和白面孔，名字叫iCub，科学家希望它能学会根据环境变化不断改变自己的行为，帮助科学家了解人类认知能力的发展过程。iCub大约有1米高，它拥有铰链式躯干，胳膊和腿由复杂的电路组成。白脸，大大的圆眼睛，它能看到移动的物体，并能尾随其后。最近在法国东南部里昂市的一座实验室进行的试验中，iCub问多米内说：“我们是玩老游戏还是新游戏啊？”它的声音非常机械，这并不令人吃惊，不过它采用的确实是询问语调，跟人类提问时一样。

这个“游戏”过程包括，一个人拿起盒子，下面露出一个玩具。另一个人拿起玩具，然后把它放下。最后，第一个人再把盒子放下，盖在玩具上。iCub看过两个人玩这个游戏以后，它也能参与进来。多米内说：“这个机器人证明它能改变角色。在互动游戏中它既能扮演第一个人的角色，又能完成第二个人需要完成的任务。”多米内表示，经过多年研究后，他认为这种模型必须“应用到社会中”，让它具有视觉和运动控制能力，以便与人类进行互动。他询问说：“这是感知意识吗？某人有目的的了解一些事情的能力就是意识吗？我们可以更加精确地询问这些问题，因为我们有试验台、这种机器人和其他东西，我们可以利用这些东西进行试验。”他表示，与iCub合作是一件“非常令人愉快的事情”。摆脱不切实际的关注对象的目的，是使iCub不断发展，以便把它应用于实际生活中。

发展前景

根据《神经元》杂志报道，虽然迄今为止，研究人员只开发了能复制大脑简单图像的技术，但是这一研究为揭开人们的梦以及其他大脑程序的神秘铺平了道路。日本国际电气通信基础技术研究所计算神经学实验室发言人表示：“它可能显示直接来自人们大脑活性的东西，而且是全世界第一次这样做。通过应用这种科技，或许我们记录和重播人们感知的主观图像(如梦境)的可能性更大了。”这项研究的科学家们将研究聚焦于人眼视网膜里的图像识别程序。作为实验的一部分，研究人员为受试者展示了“神经元”(neuron)的六个字母，之后使用这种技术测量了他们的大脑活性，结果在电脑屏幕上再现了这6个字母。虽然完全实现重温梦境在短期看来并不那么现实，但是据吴思介绍，近年来，数理科学基础理论的新进展，提出了研究复杂体系的理论方法。这些理论方法可以普遍应用于生命体的不同功能系统，包括对神经系统功能的研究。采集、存储、计算等技术的进步使得对生物体的动态连续监测成为可能。

“目前国内计算神经生物学研究领域覆盖了感觉系统神经生物学(视觉、听觉、嗅觉、痛觉)、运动控制系统神经生物学、高级脑功能(学习与记忆、多模态感知融合)等。”吴思说，如果从所研究的标本层次来看，目前国内的计算神经生物学研究包括：突触功能调节对神经元活动特性的调控、单神经元功能建模、神经元群体功能建模、单个神经元活动对信息的编码、群体神经元活动对信息的编码、神经元网络活动特性的研究等。这些工作的意义不仅在于对神经系统活动的生物学过程和生物学意义的理解，同时为人工智能的发展和临床康复应用提供了重要基础。“相比于西方发达国家，中国计算神经科学的发展还相当落后。”吴思说，各国政府加大了对计算神经生物学的投入，因此发展速度越来越快。联合上海交通大学生命科学技术学院教授梁培基、北京大学生命科学学院教授陶乐天等专家建议，通过成立较大规模的专注于计算神经科学的研究中心、对该领域人才进行专门的强化训练等方式，加快计算神经科学发展的速度。“欧美经常组织从几星期到几个月不等的讲习班、短期课程，训练学生。这些学生通常是数理背景的研究生、博士生或博士后，培训结束之后，他们能够快速进入该领域。我们也可以借鉴这些经验。”此外，吴思表示，对于那些虽然非常重要，但是不太有把握的问题，例如对于意识和情感的研究，仍然应谨慎地避免触及。“因为我们不能确定在未来十年内，实验和理论的方法是否足以让这方面的研究取得突破。

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