曾紅葵：艾倫腦科學(xué)研究所的“大科學(xué)”
?曾紅葵，腦科學(xué)領(lǐng)域杰出科學(xué)家、美國(guó)艾倫腦科學(xué)研究所執(zhí)行官
演講 | 曾紅葵（美國(guó)艾倫腦科學(xué)研究所執(zhí)行官）
整理 | 呂浩然
責(zé)編 | 葉水送
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人的大腦非常復(fù)雜。我們通過對(duì)大腦神經(jīng)細(xì)胞深層次學(xué)習(xí)，包括相應(yīng)的視覺皮層，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等等，形成了人工智能及相關(guān)學(xué)習(xí)。在整個(gè)世界上，在所有的領(lǐng)域，現(xiàn)在都得到了廣泛的應(yīng)用。
與此同時(shí)，我們也認(rèn)識(shí)到人的大腦仍復(fù)雜無(wú)比。人的大腦中有800億個(gè)神經(jīng)元，通過對(duì)小鼠的研究我們可發(fā)現(xiàn)，在小鼠大腦的一立方厘米的體積當(dāng)中，就有7500萬(wàn)個(gè)神經(jīng)元，而每個(gè)神經(jīng)元都有一千個(gè)神經(jīng)突觸，神經(jīng)元通過神經(jīng)突觸進(jìn)行通訊，而每個(gè)神經(jīng)元都有一千多個(gè)突觸。
大腦仍有很多復(fù)雜的東西有待我們揭開謎底，我們不僅要研究大腦，而且要通過不同的方式來(lái)研究大腦。相應(yīng)的人工智能，包括算法的學(xué)習(xí)等方面，在過去的二三十年里，取得了很大的進(jìn)展，幫助我們更好地了解我們的大腦。而我們所進(jìn)行的“大科學(xué)（Big Science）”研究，也許是幫助我們實(shí)現(xiàn)實(shí)質(zhì)性進(jìn)展的唯一方式，幫助人類更好地了解自己的大腦。艾倫腦科學(xué)研究所（Allen Institute for Brain Science）就是從事這樣的研究，我們將目標(biāo)進(jìn)行解構(gòu)，更多地了解它的原理。
?艾倫腦科學(xué)研究所，來(lái)源：Allen Institute
我們研究院由微軟聯(lián)合創(chuàng)始人Paul Allen于2003年創(chuàng)立，是一所建立在美國(guó)西雅圖的獨(dú)立研究機(jī)構(gòu)，也是一所非盈利性研究機(jī)構(gòu)，主要進(jìn)行基礎(chǔ)性的研究。
大腦是世界，乃至整個(gè)宇宙中最復(fù)雜的計(jì)算單元，更好地理解它如何運(yùn)轉(zhuǎn)是我們的目標(biāo)，但我們也知道，僅通過我們的研究院無(wú)法解決所有問題，因此我們努力地把所有我們工作當(dāng)中獲得的數(shù)據(jù)、工具、知識(shí)免費(fèi)地分享給整個(gè)科學(xué)界。艾倫先生希望我們的研究院能夠成為一個(gè)創(chuàng)新型的研究院，它與傳統(tǒng)的研究院有著本質(zhì)的不同，我們是工業(yè)化的大科學(xué)，我們的研究模式與學(xué)術(shù)、心理研究不同，它能更好地和產(chǎn)業(yè)界結(jié)合起來(lái)。另外，艾倫研究院所有的項(xiàng)目都是跨界的研究，包括分子生物學(xué)、分子物理學(xué)、工程學(xué)等。計(jì)算機(jī)專家與各界科學(xué)家一起工作，為了共同的目標(biāo)而奮斗。
艾倫研究院遵守三個(gè)“科學(xué)”原則：大科學(xué)研究（Big Science）、團(tuán)隊(duì)科學(xué)（Team Science）以及開放科學(xué)（Open Science），我們擁有30個(gè)不同研究方向，但向著同樣的目標(biāo)前進(jìn)的團(tuán)隊(duì)。我們選擇的項(xiàng)目不是一些簡(jiǎn)單的理論性項(xiàng)目，或者其它研究室、研究院、大學(xué)也可做的項(xiàng)目，我們從事的研究會(huì)有很大的不同。我們想了解一些基本的生物科學(xué)，這是一個(gè)從無(wú)到有的過程，或許需要花費(fèi)五到十年的時(shí)間，但可為我們打下了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)，可使我們系統(tǒng)地做好這樣的項(xiàng)目。
我們想理解人的大腦到底怎樣運(yùn)作，如何來(lái)實(shí)現(xiàn)呢？我們知道無(wú)線電可傳遞音樂，通過打開無(wú)線電的殼子，我們可觀察里面的組件，然后組合起來(lái)看看它是否發(fā)出聲音。大腦也可用同樣的拆裝方式，我們叫“3C原則（Component, Computation, Cognition，即組件、計(jì)算、認(rèn)知）”。我們想知道大腦各個(gè)部件的情況，包括每個(gè)神經(jīng)元的特質(zhì)以及它們的神經(jīng)突觸是怎樣互動(dòng)、交互的；在計(jì)算方面，我們想去發(fā)現(xiàn)它們自上而下、自下而上的各種路徑，以及如何從外部進(jìn)行編碼，怎樣進(jìn)行決策，以及行為的產(chǎn)生；隨后，我們想把組件和計(jì)算結(jié)合起來(lái)，產(chǎn)生相連的認(rèn)知范式，包括決策相應(yīng)的機(jī)制，觀察各個(gè)組件怎么結(jié)合在一起。隨后，對(duì)整個(gè)過程進(jìn)行模擬仿真，通過這個(gè)過程，可幫助我們更好地理解一些新的原則。
藉此，運(yùn)用大科學(xué)的方法，我們有整個(gè)試驗(yàn)的范式，從分子到整個(gè)的計(jì)算預(yù)計(jì)，研究院300位科學(xué)家用各自不同的方法，為一個(gè)共同的目標(biāo)而奮斗。這個(gè)目標(biāo)就是通過這樣一種集成的方式，真正獲得人腦的、復(fù)雜程度高的原理，幫助我們更好地了解神經(jīng)元之間的通訊機(jī)制，觀察神經(jīng)元如何在活體的大腦中運(yùn)作。通過運(yùn)算、建模，在單一的神經(jīng)元及神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行試驗(yàn)，然后，運(yùn)用真實(shí)數(shù)據(jù)對(duì)大腦進(jìn)行深入的研究。
從輸入到組建，再到計(jì)算及活動(dòng)的預(yù)測(cè)，我們是把它稱為對(duì)大腦的另一種探秘，這其中也借鑒了航天領(lǐng)域的知識(shí)。
那么，大科學(xué)項(xiàng)目是怎樣開展的呢？我們借鑒了大量的方法，包括相應(yīng)的解剖學(xué)等等。首先，我們要有遠(yuǎn)見，包括我們的愿景，以此幫助我們可以專注于長(zhǎng)期的目標(biāo)，制定一些里程碑式的目標(biāo)以及一些子目標(biāo)，然后在整個(gè)項(xiàng)目周期中，把一些子目標(biāo)落地到真實(shí)的項(xiàng)目中，分各個(gè)階段進(jìn)行相關(guān)的預(yù)算、策劃，包括實(shí)驗(yàn)室的信息管理系統(tǒng)、對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行管理等等。此外，我們也把業(yè)界相關(guān)的質(zhì)量控制和質(zhì)量保障機(jī)制代入到研究當(dāng)中，建立及時(shí)的反饋機(jī)制，包括引入了變更管理的制度，幫助我們進(jìn)行科學(xué)研究。所以，通過這些方法和技術(shù)，能夠幫助我們更好地去開展科學(xué)研究。
我們還有一些科學(xué)家與項(xiàng)目經(jīng)理合作緊密，來(lái)自外部的咨詢顧問也會(huì)幫助、指導(dǎo)我們確定科學(xué)的研究方向。以上種種都需要很好的企業(yè)文化，這樣的文化與一般的、學(xué)術(shù)性的研究室區(qū)別很大。當(dāng)然，我們做研究是不賺錢的，賺錢也不是我們的目標(biāo)。所以我們非常欣喜，發(fā)布的學(xué)術(shù)成果，可對(duì)整個(gè)業(yè)界作出相應(yīng)的貢獻(xiàn)。當(dāng)然，我們有很好的認(rèn)可制度，要對(duì)更多人作出相應(yīng)的認(rèn)可、獎(jiǎng)勵(lì)，每個(gè)人都作出了努力，每個(gè)人都作出貢獻(xiàn)。
通過這樣一個(gè)共享目標(biāo)的制定，我們每個(gè)人的創(chuàng)新能力都能夠得到釋放。如今，谷歌實(shí)施了一種創(chuàng)新機(jī)制，80%的時(shí)間做大項(xiàng)目，20%的時(shí)間是在他們想做的任何事情上。我們也有了這樣的機(jī)制，設(shè)定一個(gè)20%的自由度，可以思考一些新的機(jī)會(huì)，包括去承擔(dān)一些風(fēng)險(xiǎn)，這樣就可以更好地產(chǎn)生更多的創(chuàng)意和創(chuàng)造力。
我們同谷歌、亞馬遜等公司合作，充分利用這些公司的機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能的算法幫助我們，對(duì)一些影像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理、分析，包括機(jī)器學(xué)習(xí)分析等等。由此我們可把一些特征、原則從數(shù)據(jù)中提取出來(lái)。我們建立的大腦腦圖網(wǎng)站，在過去十三年時(shí)間里，已經(jīng)有500萬(wàn)人訪問過，而我們的團(tuán)隊(duì)是只有300人的研究院，這就是我們的成績(jī)。
注：文章整理自嘉賓在G-Summit全球科學(xué)峰會(huì)所做演講，未經(jīng)演講者審閱。
