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  •   進入新世紀以來,各大國在科研領域多頭比拼:上天、入海、互聯、虛擬……而最近幾年,一個新的科技“高邊疆”又進入人們的視野:我們身上的最后謎團——大腦的奧秘。

      專家們認為,各大國競相投入腦科學研究意義深遠。這不僅關乎人類的健康和福祉,也關乎未來的生產力,有望深刻改變社會。

      認知“黑洞”

      為什么是大腦?“我們無法忍受人類仍舊對大腦如何工作知之甚少”。20多年前,DNA(脫氧核糖核酸)雙螺旋結構發現者之一弗朗西斯·克里克就如此抱怨。

      然而時至今日,大腦仍然是人類認知的“黑洞”。

      美國總統奧巴馬對此說:“作為人類,我們能夠確認數光年外的星系,我們能研究比原子還小的粒子,但我們仍無法揭示兩耳間三磅重的物質(指大腦)的奧秘。”

      “兩耳間三磅重的物質”也被戲稱為“三磅的宇宙”,難以琢磨又令人神往。中科院外籍院士蒲慕明接受記者采訪時說,人類大腦有1000億個神經細胞,彼此之間由大量的神經纖維連接成極為復雜的神經網絡。目前腦科學最有待突破的就是理解人腦高級認知功能的神經網路基礎。

      “我們對大腦的了解還僅是滄海一粟”,英國帝國理工大學外科手術機器人研究員劉芳德認為,大國掀起的“腦科學熱”很可能成為另一個“人類基因組計劃”。

      蒲慕明也表示,腦科學是人類理解自然界現象和人類本身的“最終疆域”,是本世紀最重要的前沿科學之一。科學界甚至認為,把研究人腦的神經科學稱為“人類科學最后的前沿”也毫不為過。

      吹響號角

      對于腦科學領域,2013年無疑是個重要年份。這一年年初,歐盟率先宣布,“人腦工程”為歐盟未來10年的“新興旗艦技術項目”,獲得10億歐元科研經費。當年4月,美國政府公布“腦計劃”,啟動資金逾1億美元,后經調整,在未來12年間預計總共將投入45億美元。

      日本對腦科學研究也興趣濃厚。緊隨歐美,日本2014年正式發起“大腦研究計劃”,由理化學研究所主導,試圖從狨猴大腦入手,來加快人類大腦研究。

      中國也在積極醞釀后迅速入場。“腦科學與類腦研究”被“十三五”規劃綱要確定為重大科技創新項目和工程之一,“中國腦計劃”即將上線。

      “腦科學研究,在時間上太重要了!”復旦大學腦科學研究院院長馬蘭在接受媒體采訪時說,目前腦科學發展正處于一個重要的跨越式發展時期。奧巴馬在宣布“腦計劃”時曾直言,“現在是太空競賽以來,美國的研發水平達到新高度的時候了”。

      腦科學領域,大國正紛紛起跑。這是一個燒錢的戰場,但不下“血本”,就無法占領新的科研高地。

      一體兩翼

      腦科學研究的本質,可以用“一體兩翼”來概括。一體,即以研究腦認知的神經原理為主體;兩翼,即研發人腦重大疾病診治的新手段和以人工智能為導向的類腦研究。

      正如諾貝爾生理學或醫學獎得主杰拉德·埃德爾曼所言:“腦科學的知識將奠定即將到來新時代之基礎。憑這些知識我們可醫治大量疾病,建造模仿腦功能的新機器,而且更深入地理解我們自己的本質以及我們如何認識世界。”

      兩翼中,治療人腦疾病是“接地氣”的一翼,也是人類最急迫的需求。帕金森病、阿爾茨海默氏癥、抑郁癥、精神分裂癥……未來,我們能否厘清這些腦疾病的機理?是否能治愈或者至少延緩腦疾病的發生發展?

      日本正進入老齡化社會,帕金森病等老人常見病日漸高發,困擾社會。主導腦科學研究的理化學研究所腦科學綜合研究中心主任利根川進就表示,他們有責任去揭開帕金森病等大腦疾病的根本原因、找到有效的治療或預防方法。

      歐洲也面臨同樣的困擾。據預測,未來歐洲約三分之一的人口會患上與腦有關的疾病,這幾乎影響所有的歐洲家庭。腦科學基礎研究無疑會造福社會,改善人類健康水平和老年生活質量。

      而另一翼——人工智能,更令人遐想無限。“阿爾法圍棋”戰勝李世石引來世人矚目,可是要知道,它僅僅是一個單一任務的運算程序,與人腦的能力還有極大差距,如果真正模擬人腦又會怎樣?

      當然,人工智能(AI)的目標并不是復制人類大腦,而是在各種細分領域里提供智能服務,比如智能駕駛、手術機器人等。未來學家凱文·凱利預言,未來20年,全球最重要的技術就是人工智能,人工智能產品將成為水和電一樣的日用品。

      “把人工智能列入‘十三五’是很正確的決策,過了這個時間點可能就來不及了。”科大訊飛總裁劉慶峰曾表示,人工智能是全球下一輪產業革命的引爆點和“必爭之地”。

      美國硅谷已經搶得先機。從谷歌、臉書、微軟等巨頭到初創公司,它們都愛人工智能。谷歌內部有上百個團隊在研究機器學習技術。臉書近兩年來在硅谷、紐約和巴黎連設3家人工智能實驗室……這些科技公司的掌門人相信,人工智能技術可能改變世界。

      可以預期的是,腦科學的新發現,將使人工智能發展獲得新的“助推器”。

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