歐盟人腦計劃近期發(fā)布了信息及通信技術平臺(ICT)的最初六個版本，這將有助于促進神經科學、醫(yī)學和計算機學的合作研究，也標志著歐盟人腦計劃歷經30個月的預熱階段后終于結束，走向實際運營環(huán)節(jié)。其中的神經機器人平臺將通過模擬計算來制造機器人智能。

　　信息通信平臺(ICT)發(fā)布

　　當?shù)貢r間3月30日，歐盟人腦計劃(Human Brain Project，以下簡稱HBP)召開新聞發(fā)布會公布了重要的階段性成果，信息及通信技術平臺(ICT)的最初六個版本公開發(fā)布，號召廣大神經科學領域的研究者使用的他們的軟硬件平臺，這將有助于促進神經科學、醫(yī)學和計算機學的合作研究。這一舉動標志著人類大腦計劃歷經30個月的預熱階段后終于結束，接下來將進入實際運營環(huán)節(jié)。

　　該計算平臺包括大腦仿真工具、可視化軟件和一對可遠程訪問的超級計算機，由原型硬件、軟件工具、數(shù)據(jù)庫和編程界面組成，將以一種與用戶合作的方式繼續(xù)提升和擴展，并且在歐洲科研基礎設施的框架內協(xié)調整合。以便于實時研究大腦活動，而讓我們有能力能夠實時研究大腦活動正是HBP開發(fā)計算的目標之一。

　　這六大平臺是：

　　神經信息平臺：登記、搜索、分析神經科學數(shù)據(jù)。

　　大腦模擬平臺：重建并模擬大腦。

　　高性能計算平臺：用計算和儲存設備去運行復雜的仿真計算并分析大量數(shù)據(jù)集。

　　醫(yī)學信息平臺：搜索真實的病人數(shù)據(jù)，從而理解不同大腦疾病的異同。

　　神經形態(tài)計算平臺：借助計算機系統(tǒng)，模仿大腦微回路并應用類似于大腦學習方式的原則。

　　神經機器人平臺：通過將大腦模型與仿真機器人體和周圍環(huán)境連接起來，來對其進行測試。

　　這些技術平臺被科學家們用作分析、開發(fā)和仿真的工具。比如，提供大腦圖譜或進行虛擬行為實驗。

　　Karlheinz Meier是神經形態(tài)平臺的合作領導者，他說：「人類大腦計劃誠邀各地科學家用我們的原型平臺工作，并給我們反饋。這將幫助我們提高它們的功能和易用性，并以此提高它們的社會價值?！笻BP神經形態(tài)計算平臺的聯(lián)合負責人Karlheinz Meier表示，科學家還將需要一些時間去學會使用工具。他說：「我相信許多有用的程序應用隨后就會出來?！?/p>

　　助力智能機器的神經機器人平臺

　　在發(fā)布六大平臺中，德國慕尼黑理工大學主導的神經機器人平臺給科學家提供了應用腦模型于各種不同機器人并因此實施他們實驗的機會，平臺負責人AloisKnoll教授說：「我們期待機器人未來在制造業(yè)和護理部門與人類更加親密地工作，為了這項工作，機器人必須能夠感知周圍環(huán)境，就像人類一樣。這意味著我們不得不知道大腦中的感知是如何工作的。在HBP期間，我們將在計算機模擬中給機器人配備不同的大腦模型并測試它們的行為?！挂虼?，針對神經機器人的信息與通訊技術平臺的最初目標是提供與人腦模型有關聯(lián)的機器人模擬。

　　另外，在設計好的虛擬環(huán)境中，這些機器人的行為被檢查過了。如今所有科學家通過一個中央門戶網站可以進入這個平臺的原型。一個神經元網絡模型可適用于各種不同的虛擬機器人，是可以在一種圖書館中找到的。例如，有一個虛擬老鼠，能區(qū)分不同物品之間的顏色。另一方面，「哈士奇」是一輛越野車，在虛擬地面上行駛。你甚至可以選擇一個人形機器人。平臺的用戶有機會進行自己的實驗，或者也可以訪問其他實驗的結果。平臺的開發(fā)者們愿意直接與用戶聯(lián)系，基于用戶的反饋逐步改善軟件。反過來，用戶可以進行測試，看出自己的模型是多么現(xiàn)實。

　　慕尼黑理工大學神經機器人子項目的科研協(xié)調員FlorianR hrbein博士解釋說：「我們希望學會如何從模擬實驗和使用合作伙伴數(shù)據(jù)中制造機器人智能?！瓜乱粋€項目階段也應該看到真實肉體機器人模型的出現(xiàn)，其設計使用了人腦模型。背后的基本觀點是：如果機器人能以與人類相似的方式感知周圍環(huán)境，就能與人類最好的工作。基于這種假設，Knoll的研究員們早在2012年末開發(fā)了所謂的ECCEROBOT。有了ECCEROBOT，肌肉、筋腱和關節(jié)都被再造出來了。在人類大腦計劃的過程中，一個新的按照這個邏輯有大腦的機器人，可能創(chuàng)造出來，與人腦在解剖學上是相似的。

　　關于歐盟人腦計劃

　　HBP于2013年入選了歐盟的未來旗艦技術項目(另外一個是石墨烯)，獲得了10億歐元的支持。其平臺設計的初衷是幫助研究員共享數(shù)據(jù)和研究成果，提供給他們更加先進的信息通信技術功能，從而幫助他們實現(xiàn)更快更高效的研究進展。

　　其主要任務是收集和整合不同類型的神經科學數(shù)據(jù)，從而使用計算機技術在不同層面上重建人類大腦，從神經元內部到整個大腦功能，并且還要對大腦進行仿真模擬。HBP統(tǒng)籌負責人、同時也是瑞士聯(lián)邦理工學院洛桑分校的Philippe Gillet說，這些平臺將最終形成一個面向全歐洲的永久性的研究基礎架構。類似的案例就是歐洲生物樣本庫和分子生物學資源研究基礎架構，它是一個分布式的中心網絡，讓研究人員獲得生物樣本和相應數(shù)據(jù)。然而，對歐盟人腦計劃而言，要邁入這一階段還需要政府的長期資助。

　　神經科學是目前最大的科學挑戰(zhàn)之一，但之前該領域的研究者發(fā)現(xiàn)，在大腦研究過程中我們一直以來面臨的最大障礙是各項大腦研究工作及產生數(shù)據(jù)的碎片化。當今的神經認知學領域的研究非常富有成效但缺乏系統(tǒng)性。它得到的眾多數(shù)據(jù)描述了大腦眾多區(qū)域內不同生理組織的不同層次，而這些研究樣本又來自于不同發(fā)育階段的不同物種。

　　現(xiàn)階段，研究者迫切需要將這些數(shù)據(jù)進行整合，以更好的展示出各部分如何組合并形成統(tǒng)一的、多層次的研究體系。生物學和信息通信技術的不斷融合給了我們實現(xiàn)這個偉大目標的機會。

　　新的基因測序和成像技術、新的顯微鏡觀測技術使我們觀測大腦的方式發(fā)生了徹底改變。借助互聯(lián)網和云計算，我們可以輕易的將分布在世界各地的研究機構和醫(yī)療機構的數(shù)據(jù)進行高效整合。

　　神經信息學為我們提供了更先進的數(shù)據(jù)分析方法，幫助我們構建無比詳盡的大腦圖譜并進行共享，鑒別我們各自的知識缺陷和盲點，并在實驗數(shù)據(jù)缺失時通過技術手段對參數(shù)值進行預測。而對于大腦龐大且復雜的生理細節(jié)，超級計算機的出現(xiàn)也使得建立和模擬各種大腦模型成為可能。

　　在這樣的背景下，HBP應運而生。該計劃于2013年正式啟動，來自24個國家的800位科學家參與進來，通過開發(fā)一系列工具來讓全體神經科學研究者更好的合作研究。此次公布的信息及通信技術平臺(ICT)初版是HBP的四大目標之一，另外三個目標包括數(shù)據(jù)、理論和應用。

　　收集和整合所有現(xiàn)存關于大腦功能的數(shù)據(jù)，以此繪制人腦圖譜并設計人腦模型，同時吸引項目外的研究機構來貢獻數(shù)據(jù)。當今的神經認知學已經積累了海量實驗數(shù)據(jù)，大量原創(chuàng)研究帶來了層出不窮的新發(fā)現(xiàn)。即便如此，構建多層次大腦圖譜和統(tǒng)一的大腦模型所需的絕大部分核心知識依然缺失。因此，HBP的首要任務是采集和描述篩選過的、有價值的戰(zhàn)略數(shù)據(jù)，而不是進行漫無目的的搜尋，數(shù)據(jù)研發(fā)的三個重點包括老鼠大腦的多層級結構、人腦的多層級結構和人腦功能和神經元結構。

　　加強大腦理論研究，定義數(shù)學模型，解釋不同大腦組織層級與它們在實現(xiàn)信息獲取、信息描述和信息儲存功能之間的內在關系。如果缺乏統(tǒng)一、可靠的理論基礎，我們很難解決神經科學在數(shù)據(jù)和研究方面碎片化的問題。因此，HBP將包含一個專注于研究數(shù)學原理和模型的理論研究協(xié)調機構，這些模型用來解釋大腦不同組織層級與它們在實現(xiàn)信息獲取、信息描述和信息儲存功能之間的內在關系。

　　開發(fā)程序應用，為神經認知學基礎研究、臨床科研和技術開發(fā)帶來的各種實用價值。首先，形成統(tǒng)一的知識體系原則，本項目中的人腦模擬系統(tǒng)和神經機器人系統(tǒng)會對負責具體行為的神經回路進行詳盡解釋，研究者可利用它們來實施具體應用。其次，對大腦疾病的認識、診斷和治療。研究者可充分使用醫(yī)療信息系統(tǒng)、神經形態(tài)計算系統(tǒng)和人腦模擬系統(tǒng)來發(fā)現(xiàn)各種疾病演變過程中的生物簽名，并對這些過程進行深入分析和模擬，最終得出新的疾病預防和治療方案。第三，未來計算技術。研究者可以利用HBP的高性能計算系統(tǒng)、神經形態(tài)計算系統(tǒng)和神經機器人平臺來開發(fā)新興的計算技術和應用。

　　發(fā)布信息通信平臺的重要意義

　　在本次發(fā)布會之前，這項耗資10億歐元的大科學項目曾引發(fā)了許多人的擔憂，他們不知道這個龐大的計劃是否能為更加廣泛的神經科學研究帶來益處。

　　剛剛發(fā)布的平臺上有一些項目可以免費試用，另一些只有在同行評審的應用程序中成功后才能試用，因此還不清楚這個平臺會在腦科學研究者中產生怎樣的共鳴。德國慕尼黑大學計算神經科學主席Andreas Herz在此次發(fā)布會上直言：「在這一點上，沒有人能說清研究平臺是否將取得成功?！?/p>

　　而早在2014年，許多優(yōu)秀的神經科學研究者抱怨管理部門夸大了計算平臺能做的事情，大約有150人在請愿書上簽名，聲稱這個項目管理不善，脫離了原定的科學路線，而且他們宣誓要抵制HBP，除非他們擔憂的問題得到解決。HBP處于一片混亂中，面對爭議甚至嘲笑，媒體界甚至使用如「大腦迷霧」和「大腦迷船」這樣的字眼來形容HBP。

　　盡管批評者認為HBP在理解大腦和治療腦部疾病方面設定了「不現(xiàn)實的目標」，并因此失去公信力，然而Dayan和Mainen等批評者也完全支持該項目關于計算工具、數(shù)據(jù)集成和數(shù)學模型的研究。

　　一篇完成于2015年3月的獨立評審證實了上述擔憂，并督促管理部門做出改變。這份報告強調，HBP所創(chuàng)建的計算基礎架構必須對更廣泛的科學群體有價值。為這個項目注入大部分資金的歐盟委員會采納了這些建議，因此，我們在今天才看到了這樣一個具有實用價值的計算平臺的發(fā)布。

　　Andreas Herz認為，這項工具的發(fā)布顯示了該項目負責人開始接受現(xiàn)實，那就是專注于提供具體的服務，并讓研究在更廣大的范圍內惠及更多研究者。不過，他警告說，這個項目依然存在「邏輯漏洞」，比如誤認為對神經元的零散稀少的記錄能產生密集數(shù)據(jù)的「白日夢」。dan此次計算平臺的發(fā)布在一定程度上緩對HBP的擔憂，就像德國尤利希研究中心神經科學家、HBP董事會成員Katrin Amunts在3月30日的新聞發(fā)布會上所說：「新平臺打開了無數(shù)新的分析人腦的可能途徑，我們感到自豪，能給全球腦科學研究者提供一個參與的機會?！?/p>