复刻大脑的这场“狂想”，真的失败了吗？

2009年，瑞士神经科学家Henry Markram提出了一个令科学界震惊的设想：用计算机完整模拟由860亿个神经元、100万亿个突触构成的人类大脑。

▷图1. 虚拟大脑（The Virtual Brain）支持在网络尺度上对大脑进行计算建模. 图源：Jan Paul Triebkorn

这个“疯狂”构想如果真能实现，不仅可能为阿尔茨海默症等脑部疾病的治疗开辟新途径，还将为智能机器人的发展提供宝贵的生物学启示。

2013年，在欧盟等多方支持下，这个雄心勃勃的设想最终化为现实，人类脑科学计划（Human Brain Project，HBP）正式启动。

▷图2. 人类脑科学计划（Human Brain Project，HBP）. 图源：HBP官网

这项堪比上世纪登月计划的大科学工程，将目光投向了一个更为神秘的领域——我们头颅中的“内宇宙”。以理解人脑的复杂性和推动脑疾病治疗为目标，不畏神经科学领域的各种挑战，誓要揭开人类大脑的终极奥秘。

如今，十年过去了。2024年9月，一份独立报告全面总结了HBP在推动脑科学研究、模拟大脑及成果转化等方面的进展[1]。

这个起步于一位科学家“狂想”的项目，究竟取得了哪些突破？其间受到了什么限制？在人工智能蓬勃发展的今天，HBP的经验又能给我们哪些启示？让我们一起回顾这个“大科学计划”的十年历程。

HBP数据概览

人类脑计划（HBP）是欧盟于2013年启动的一项大型科研项目，旨在通过模拟和理解人脑的复杂功能，推动神经科学、计算机科学和医疗领域的进步。

当时，全球科学界对脑科学、计算技术、人工智能以及其潜在的医学应用表现出极大的兴趣。以往研究虽然取得了显著进展，但依然缺乏多尺度、多维度的综合模型来全面解释大脑如何在生物、化学和物理层面发挥作用。HBP基于这一背景，希望通过神经科学、计算科学和跨学科合作，解决大脑研究中的关键难题，尤其是脑疾病的成因、神经网络的运行机制等。

▷图3. HBP数据概览。图源：HBP官网

十年来，HBP在推动脑科学研究和技术应用方面取得了一系列成果。HBP先后有500余位科学家参与，来自19个国家的155个研究机构。借助该项目的资助，参与的科学家发表了3000余篇论文、92项专利，孵化了12个公司。HBP开发的EBRAINS数据库，目前有近1500家科研机构的上万名科学家使用。

▷图4.EBRAINS数据库相关事实。图源：HBP官网

HBP的主要研究内容

欧盟HBP计划在全球范围内得到广泛关注，被认为是与美国“脑计划”（BRAIN Initiative）齐名。但两者在研究方向上有着本质的不同，美国BRAIN Initiative侧重于神经技术的开发和应用，而欧盟HBP更侧重于大脑模拟以及研究中所需的信息通信技术的开发。

▷图5. Fenix构建不同的EBRAINS平台服务，允许神经科学界和其他研究界开展工作。图源：HBP官网

HBP的主要研究内容有以下几个方面：

（1）神经疾病模型：通过模拟技术，研究人员开发了用于研究阿尔茨海默病、帕金森病、抑郁症等神经退行性疾病的模型，为这些疾病的诊断和治疗带来了新的视角。

（2）脑模拟与计算：HBP的一个核心目标是创建全面的脑模型。通过大规模计算平台，研究人员能够模拟神经元网络，探索大脑的功能和疾病机制。HBP通过创建数字大脑模型，帮助科学家更好地理解大脑运作的复杂性。

▷图5. 人欧盟脑计划的主要目标是设计并应用六个计算平台。

（3）脑与AI的交叉进展：HBP不仅推动了神经科学的发展，还推动了人工智能的研究，尤其是通过模拟生物神经网络为神经网络技术带来了新启示。通过脑科学的研究成果，HBP帮助AI系统在处理感知、学习和记忆任务时更加高效。

（4）脑数据共享平台：HBP开发了一个名为“EBRAINS”的开放平台，使全球的脑科学研究者能够共享数据、工具和计算资源。这推动了科学家之间的合作，也加速了脑病研究的进程。

代表科学家与代表性成果

为了实现这些宏大的研究目标，HBP汇聚了来自神经科学、计算机科学、医学等多个领域的顶尖人才。HBP先后有500余位多个领域的科学家参与。这些科学家通过功能模拟、计算和成像技术，进一步推进了对脑功能的系统性理解，特别是在神经退行性疾病的模拟和预测模型领域。参与HBP项目的欧洲和美国科学家主要聚焦于大规模神经模拟、神经数据的共享与分析以及神经疾病的数字化研究。

以下是一些代表性成果：

Henry Markram，瑞士洛桑联邦理工学院

HBP的发起人，致力于创建一个全脑模拟平台，以研究不同尺度的神经功能。他在2005年发起的“蓝脑计划”，为HBP的发起和推进提供了经验。

Karl Friston，英国伦敦大学学院

Friston提出了大脑预测编码理论，使得研究者可以更好地理解大脑的信号处理机制。

Michael Hausser，英国伦敦大学学院

通过开发光遗传学和神经元记录技术，其团队探索了神经元的突触连接与大脑功能之间的关系，为大脑结构与功能的映射奠定了基础。

Alain Destexhe，法国巴黎萨克雷大学

从事脑的动态功能研究，特别是脑电波的生成机制与神经元的同步现象。他的工作为解析神经信号提供了重要支持。

Terrence Sejnowski，加州大学圣地亚哥分校

HBP的顾问委员会成员，专注于大脑的计算功能和机器学习技术，尤其是通过大脑模型改进人工智能系统。

Christof Koch，美国艾伦脑科学研究所

在艾伦研究所的团队构建了高分辨率的脑图谱数据，实现了更精确的人脑结构模型。

参与的科研机构及预算

HBP由欧洲主导，得到了欧盟“地平线2020”（Horizon 2020）科研计划的资金支持，涉及多个欧洲国家的研究机构、大学和企业，最主要的参与国包括德国、瑞士、法国、英国、西班牙、意大利等。

主要的科学机构包括欧洲神经科学研究机构（如德国马克斯·普朗克研究所），以及各大欧洲大学（如苏黎世联邦理工学院、巴黎第六大学）。跨国企业，如英特尔、IBM，为计算平台的开发提供技术支持。此外，全球其他非欧盟国家的科学家和机构也通过合作项目参与，如美国、中国等国的科研机构。

HBP最初的计划预算为10亿欧元，由欧盟提供大部分资金，并通过合作国家的补充资金支持。HBP的预算分阶段拨款，前五年（2013-2018年）的资金约为5亿欧元。随后，项目进入了第二阶段，继续获得数亿欧元的支持。HBP十年总预算可能最终达到15亿欧元左右，涵盖了人员费用、计算平台建设、基础设施投资以及研究经费。

与HBP类似的脑科学项目

全球范围内还有多个旨在深入研究大脑的科研项目启动。它们在推动神经科学、脑疾病研究以及人工智能等领域中取得了重要成果。这些项目在预算、目标和技术路线方面各有侧重，但都共同促进了对脑功能及其复杂网络的理解。

HBP的项目成就与技术创新

作为人类探索脑科学的里程碑式项目，从科研成果、目标达成、项目内外科学家评价来看，HBP无疑是成功的。

通过这十年的发展，HBP不仅在神经科学领域作出了卓越的贡献，也为人工智能、医疗诊断等领域的技术革新铺平了道路。

HBP鼓励发扬的跨学科研究方法，成功将脑科学、计算机科学和医学紧密结合，创造了新的研究范式，推动数字大脑模型在医学、技术等多个领域的应用。

特别是在功能建模方面，项目通过计算机仿真来模拟大脑功能，部分揭示了大脑如何处理信息，尤其是皮层柱模型为理解大脑网络提供了基础。

▷图6.用于基于内容的图像检索的皮质柱生物形态模型。图源：MDPI，Telnykh，Alexander，et al."A Biomorphic Model of Cortical Column for Content—Based Image Retrieval." Entropy 23.11(2021):1458.

通过大量资金投入和国际化的合作网络，HBP不仅促进了对大脑结构和功能的深入理解，还推动了数字大脑模型在医学、技术等多个领域的实际应用。

项目建立的开放平台，为全球研究者提供了宝贵的研究工具和数据资源，有力推动了脑疾病诊断与治疗的进展。

局限性反思

尽管取得了显著成就，但客观来看，HBP的十年发展历程中也有一些值得反思的地方。

HBP在项目初期就制定了过于复杂与乐观的目标。例如，HBP曾试图全面模拟大脑，但是当前技术尚不能精确模拟如此复杂的系统。正如伦敦大学学院计算神经科学主任彼得·达扬（Peter Dayan）指出的，“现有模拟人脑的技术还未完全成熟。”

这些模拟在处理更大规模和更复杂的网络时仍然受限。2024年诺贝尔物理学奖得主“人工智能之父”杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）强调，“HBP计划的真正问题在于，科学家并不知道如何让大系统自我学习。”

在项目管理方面，2015年出现的透明度问题确实引发了科学界的关注和批评，部分研究者甚至选择退出。有观点认为，项目资金使用效率低下，部分巨额预算投向了相对不成熟或不明确的技术开发。

这些问题提醒我们，大型科研项目在追求突破性成果的同时，也需要更务实的规划和更精细的管理。

未来展望

回顾HBP项目的发展历程，我们不得不承认，脑科学研究仍面临着一系列根本性的科学问题。这些问题不仅是HBP项目的挑战，也是整个脑科学领域需要持续探索的方向：

• 大脑的整体工作原理：如何整合复杂的神经元网络来执行认知、情感、运动等任务？

• 意识的神经基础：意识如何从大脑的电生理活动中涌现？

• 记忆与学习的机制：如何通过神经突触可塑性编码和检索信息？

• 神经疾病的病理：大脑健康如何失衡引发精神和神经系统疾病？

基于HBP的研究基础，百余名科学家撰文展望了未来十年的脑科学研究[2]，其中提到了一些值得关注的创新技术方向。

• 高分辨率脑成像技术，如新一代的功能磁共振成像（fMRI）和单分子分辨率光学成像技术，将帮助我们更清晰地揭示大脑内的信息流。

• 脑机接口技术，将为理解神经信号传递和大脑疾病的治疗提供新突破。

• 人工智能和机器学习，其广泛应用将为分析复杂的神经数据，模拟大脑功能并预测神经网络的行为带来更多助力。

• 新一代分子生物学工具（包括但不限于基因编辑技术）的发展，也将深化我们对特定神经元功能的认识。

相信随着新技术的不断进步，加上HBP积累的宝贵经验，未来对脑科学的理解将加速发展。

后记

在HBP项目开展的十年间，负面传闻始终伴随其左右。2015年，部分科学家发公开信抵制该项目；2017年，项目领衔负责人更换；2023年，甚至有媒体直言HBP是个失败的项目[3]……中文舆论对HBP的关注本就有限，而已有的报道多以负面为主，与部分外媒的评价类似，集中在目标不明确、研究分散、经费不透明等方面。

对于这样规模庞大的科学项目，出现负面声音并不罕见。这是言论自由表达和舆论监督的正常现象。从曼哈顿工程到登月计划，再到人类基因组计划，无一不曾历经质疑和批评。科学探索本身就充满不确定性，大型项目尤其如此。关键在于，我们应通过阅读一手资料、深入了解项目实际进展来分辨事实，而不是被流量驱动的舆论裹挟。

因此，面对HBP，我们有必要回到问题的本质：十年来，它究竟完成了什么？是否达到了预期目标？它的研究成果在领域内是否得到了认可？这些问题的答案，才是评价一个科学项目成败与否的真正依据。

而回顾HBP的十年历程，它不仅推动了脑科学研究的前沿发展，还促成了多项技术和理论的突破。如此来说，HBP无疑是一个成功的项目。作为人类探索脑科学的里程碑式工程，它的意义将随着时间的推移更加清晰地展现出来。

参考文献

1.Human Brain Project 10 years assessment.2024.9 https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/library/human-brain-project-10-years-assessment

2.Katrin Amunts，Markus Axer，Swati Banerjee，et al.The coming decade of digital brain research:A vision for neuroscience at the intersection of technology and computing.Imaging Neuroscience 2024;2 1–35.doi:https://doi.org/10.1162/imag_a_00137

3.Neuroscience:The Conceptual Failure of EU’s Human Brain Project and the US BRAIN Initiative.September 1st，2023 https://hackernoon.com/neuroscience-the-conceptual-failure-of-eus-human-brain-project-and-the-us-brain-initiative

本文来自微信公众号：追问nextquestion （ID：gh_2414d982daee），作者：魏玉保，编辑：王一木