1.3 脑科学

1.3.1 脑科学的概念与目标

从人类对脑的认识历史可以看到，随着各种检测技术手段的不断进步，人类对脑的认识不断深入，形成了现代脑科学及神经科学。

我们现在对于脑的理解是，从狭义方面，脑是指中枢神经系统，有时特指大脑；从广义方面，脑可泛指整个神经系统。

脑科学是以脑为研究对象的各门科学的总称，脑科学主要研究大脑的结构和功能，大脑与行为、大脑与思维的关系，研究大脑的演化、生物组成、神经元及其规律。

神经科学的主要研究对象也是脑，但神经科学是对脑进行多方位、不同层次的研究，从而解释脑活动的机制。研究内容包括发育神经生物学、计算神经科学、神经解剖学、神经生理学、临床神经学等。神经科学可以认为是狭义的脑科学。

计算神经科学是使用数学分析和计算机模拟的方法，在不同水平上对神经系统进行模拟和研究，从计算角度理解脑，研究非程序的、适应性的、大脑风格的信息处理的本质和能力，探索新型的信息处理机制和途径。

对于人工智能而言，需要从广义角度理解脑科学，因此它涵盖了所有与认识脑和神经系统相关的研究。

现代脑科学的基本问题主要包括以下五个方面。

（1）揭示神经元之间的连接形式，奠定行为的脑机制的结构基础。

（2）阐明神经活动的基本过程，说明从分子、细胞到行为等不同层次神经信号的产生、传递、调制等基本过程。

（3）鉴别神经元的特殊细胞生物学特性。

（4）认识实现各种功能的神经回路基础。

（5）解释脑的高级功能机制等。

脑科学的主要目标是：认识脑、保护脑和开发脑。下面分别介绍这三个主要目标。

1.3.2 认识脑

认识脑的复杂结构和功能，可为脑疾病和改善人类服务，在数学、物理学和计算科学的协助下，设计神经元，模拟其动态相互作用，设计、开发仿脑计算机和信息处理系统。

20世纪90年代以后，现代脑科学与神经科学、认知科学、心理科学等的综合发展，使人类对大脑的认识不仅仅停留在大脑结构、区域与功能等传统领域层面。

随着各种可用于大脑检测的先进技术手段的发展，人类从不同层次对脑的认识逐渐深入，深入到神经元和分子层次，从生物物理学及量子物理学角度考虑脑，对脑与意识、心智、记忆、学习、情绪及躯体之间的复杂关系有了更全面深入的理解，对于澄清古代以来停留在哲学思辨层面的模糊认识及二元论等错误理论具有重要意义，也使人类有希望通过各种手段了解脑的真实功能和智能的本质，但由于脑结构的复杂性，以及物理层面与意识、精神层面之间的复杂转换关系，对智能的形成机制还缺乏清晰的认识，在脑科学领域，要完全弄清楚脑意识、智能的产生机制依然前路漫漫。检测大脑活动的方法主要包括以下四种。

1.脑电图

脑电图（Electroencephalogram，EEG）检测方法主要是将电极置于头皮，记录大脑皮层表面附近大量神经元的生物电活动，至少有千分之一秒的时间分辨率，如图1.2所示。

2.脑磁图

脑磁图（Magnetoencephalography，MEG）检测方法是检测大脑电活动产生的磁场，而不是脑活动产生的电场，如图1.3所示。这种方法比脑电图更敏感，有近似于千分之一秒的时间分辨率。

3.正电子发射断层扫描术

正电子发射断层扫描术（Positron Emission Computed Tomography，PET）是利用正电子成像仪跟踪记录注入体内的放射性“示踪”化合物的运动，可用于检测血流量、能耗、受体蛋白质水平及其他重要分子。这种方法有利于观察大脑活动的定位，但只有1s的时间分辨率，如图1.4所示。

4.功能性磁共振成像

功能性磁共振成像（Functional Magnetic Reasonance Imaging，fMRI）也称“脑扫描”，是一种利用磁共振成像设备间接检测脑活动的方法，常用于显示脑力任务中哪些脑区被“点亮”了，如图1.5所示。功能性磁共振成像主要利用血氧含量的变化检测脑部活动。主要通过检测磁共振信号来量化血氧饱和度和血流量的变化，对流向特定脑区血液的变化进行检测，从而间接反映脑神经活动伴随的能量消耗。它可以同时提供脑的解剖和功能视图。该技术的突出优点包括无损伤、无辐射、可重复检测，空间分辨率在毫米量级。该技术比脑电图和正电子发射断层扫描术更具优势，因为它可以显示最深层脑区的活动，且无须注射放射性物质，因此属于非侵入性技术。但目前该方法的运作机制尚不明确，且解读脑扫描数据的方法也存在诸多疑问。

除上述4种方法之外，还有很多如显微光学切片断层成像（Micro-optical Sectioning Tomography，MOST）等方法。这些都属于神经系统的检测方法。其中以MOST方法为标志的全脑高分辨精准空间定位与成像方法的日益成熟和应用，使得在全脑范围内测量和绘制三维精细的脑连接图谱、建立标准化的数据体系成为可能。

随着神经元研究领域的新发现，对大脑功能的研究再也不同以往。构建人脑的模型，成为“人类脑计划”的目标。其做法是通过功能强大的计算机将一大群虚拟神经元连接起来。参与该计划的各家实验室希望通过这种办法破解人类精神的奥秘，从而更好地治疗脑功能障碍，或者将其神经功能应用于其他领域，尤其是信息技术领域。

几十年来，脑科学更关注脑的发育及其与智能的关系。在微观层面，脑科学已经进入了细胞、分子水平；在宏观层面，随着各种无创伤脑成像技术，如正电子发射断层扫描术、功能性磁共振成像、多导程脑电图记录术和经颅磁刺激术等的应用，已经可以对不同脑区数以万计的神经元的活动与变化进行有效的分析。

除上述大脑检测手段之外，研究脑的主要方法还有形态学方法、电生理方法；膜片钳技术（Patch Clamp Recording Technique），长时程增强（Long-term Potentiation，LTP）等生化与分子方法；基因（PCR）技术、免疫印迹（Western-blot）等。

当代脑科学分子和细胞水平的神经科学发展迅猛，视觉的脑机制等感觉信息加工方面的重大突破使得脑神经元的研究进入新的高潮。未来脑科学总的发展趋势是在细胞和分子水平层面广泛开展脑研究，从整合的观点角度研究脑。具体包括以下几个方面：分子、细胞、突触、回路、系统、行为多水平结合；细胞、分子神经生物学与认知、临床神经科学整合；计算神经科学与脑生物学契合等。

1.3.3 保护脑

世界卫生组织的资料显示，全球现有约4.5亿人患有神经精神疾病，包括抑郁症、躁狂症、精神分裂症、神经发育障碍疾病等。据预测，未来20年，抑郁症可能排在世界疾病负担（疾病所致的经济负担）的第2位。保护脑主要从精神疾病的机理与防治、神经性疾病（阿尔茨海默病、帕金森病）的机理与防治、脊髓损伤的治疗、痛觉、药物成瘾等方面开展研究，预防和治疗与大脑有关的各种疾病。

目前，人类对智障、中年期抑郁症和成瘾、老年期退行性脑疾病的病因仍不了解，治疗的措施也十分有限。早期诊断和早期干预是最有效的脑疾病医疗方式。人类需要继续探索这些脑重大疾病的致病机理，而对致病机理的完全理解仍有赖于阐明脑认知功能的神经基础。在完全理解机理之前，亟须研发出有效的脑重大疾病预警和早期诊断的各种指标，包括基因变异的检测、血液体液和脑脊液中的分子成分、脑影像及脑功能的指标等。对诊断出的早期患者，需要早期干预，以延缓或预防脑疾病的出现。需要研发早期干预的药理、生理和物理新技术和新仪器。目前医疗界已在使用一些物理刺激技术来治疗脑疾病，如穿颅磁刺激、穿颅直流电刺激、深度脑刺激等，这些刺激方法的精度和刺激模式需要进一步优化，而优化的过程仍依赖于脑科学对认知功能神经环路所获得的新信息。新药物和新型生理物理干预技术的研发，需要合适的动物模型，因此，建立脑重大疾病的非人灵长类模型是不可或缺的一环。

1.3.4 开发脑

计算神经科学是应用数学理论和计算机模拟方法研究脑功能的学科。在开发脑的技术方面，脑机接口（Computational Brain Interface，BCI）是代表性技术，该技术始于20世纪70年代，在90年代中期得到快速发展。1999年，菲利普·肯尼迪第一次将电极植入猴子脑内，进行脑机交互实验。现在脑机接口已经进入成熟应用阶段。图1.6展示了一种电极帽式的脑机接口技术，可以控制机械臂完成一些动作或任务。

除了人脑，科学家们还研究如何利用动物大脑。2008年8月，英国雷丁大学工程系统学院宣布，制造了世界上第一台生物脑（鼠脑）控制的移动机器人格登（见图1.7）。鼠脑的切片安放在一个称为“多电极矩阵”的培养皿中央，有3 600根电极与脑切片相连，这是鼠脑与机器交流的关键部件，每个电极都可以捕捉神经元的电信号，也能向神经元发出电刺激。大约24小时内，神经元彼此伸出突触，建立连接。一周之内，便可以看到一些自发放电，以及与普通老鼠或人脑类似的活动。这说明感应器就像格登的感官，而它正在分析来自感官的信息，对这个奇怪的环境进行学习研究：怎样走路才能不碰到墙壁呢？对格登的行走路径进行分析的结果也证实了格登在慢慢学习一些东西。这一开创性研究旨在探索自然智能和人造智能的分界问题，可能有助于人类弄清楚记忆和学习机能的根本构架。

早在2009年10月，英国科学家就已经研制出一套可以使人进行“脑对脑交流”的系统，这使人类未来实现脑脑交流成为可能。该系统通过一个网络连接，将人的大脑形成的信号发送到相隔数千米外的另一个人的大脑里。这项技术对那些身体不能动、不能说话的人，甚至盲人非常有帮助。研究人员还曾使用非侵入性技术成功实现了距离8 047千米（5 000英里）的脑与脑的人际沟通，成功实现了脑对脑的信息传播。目前，最新的研究是通过互联网连接脑电图和机器人辅助图像引导经颅磁刺激仪的组合方式，将一个人想说的话远程传递至另一个人的脑中。科学家预计，未来的计算机将以非常流畅的方式直接与人脑进行交互，从而实现计算机与大脑之间的通信。未来广泛应用脑脑通信、脑机通信技术将为人类之间创造新的交流方式。