王琳琳 刘传波

理解大脑怎么样运作一直是科学探索中的一项巨大挑战。日前在国际期刊《科学》上，Google和哈佛大学的研究团队一同发表了一项划年代的研究成就。这项研究成功地对人脑进行了纳米级精度建模，构建了迄今为止最庞大的电子显微镜图像数据集和分辨率最高的人脑突触连接图谱。这一突破不只展示了人脑复杂连接的精细结构，也为将来深入分析大脑功能和治疗有关疾病提供了可能。

研究职员对一位45岁癫痫病人的颞叶皮层中1立方毫米大小的组织样本进行了纳米级精细切割，并借助扫描电子显微镜进行成像，从中获得总计约1.4PB（1.4百万亿字节）的图像数据。这个数据量有多庞大？可以如此说，即便将全世界的电脑都用来存储，也只够储存大约9个人脑的图像数据。

通过对这类图像数据进行细致的神经元形态分割和细胞结构重建，科学家们成功辨别出超越5.7万个细胞核和1.5亿个神经突触。依据这类数据推算，整个大脑中的神经突触数目可能高达数千万亿。相比而言，现在世界上最大的人工神经互联网的参数数目还不到10万亿，这仅等于大脑中1立方厘米大小地区的复杂度。

科学家发现，尽管大脑拥有高达860亿个神经元，但这类神经元并非各自独立工作，而是倾向于集体行动。大家可以将这种现象比作操场上的学生：在自由活动时间内，学生们各自做各自的事情，场面很混乱。假设有100名学生，每一个学生需要两个坐标来表示，那样总共需要200个坐标，即架构一个200维的空间。然而，在体育课上，当所有学生一块跑步时，他们便形成了有序的队列，这个时候仅需用远少于200个坐标就能描述这个队列。假设两个班级的学生都在进行集体活动，仅四个维度就足以近似描述所有学生的运动。

这样的情况可以类比大脑中神经元的集体活动，也就是说，大脑活动可以在一个低维空间中得到表示。这个低维空间与大脑的功能和行为直接有关，这一理论也被叫做“神经流形模型”。那样，大脑的活动到底可以用多少维空间来表示呢？

近期，脑科学期刊《神经元》在线发表了来自美国洛克菲勒大学的最新研究成就。通过深入的统计剖析，科学家们发现，伴随神经元数目增加，大脑皮层神经元集体运动行为的维度呈现出无限制增长。研究发现，其中16个维度与小鼠的运动行为密切有关，而其他的高维度则好像与某些内部没办法直接对应到具体运动行为的活动有关。这类隐藏的维度表现出连续的时间尺度特点，其信号分布遍及整个大脑皮层。这一发现揭示这类隐藏的维度可能与大脑皮层中信息传递和处置密切有关，是大脑神经互联网内部计算和适应性行为的重点。

科学家们推断，大脑这种看上去冗余的设计，可能是为了在稳定性、效率与适应性之间达到有效的平衡。

通过研究大脑中神经元的连接互联网和它们的集体行动，大家可以更深入地理解大脑怎么样高效运作。这种理解不只揭示了大脑处置信息的复杂机制，也为大家模拟大脑功能和治疗神经疾病提供了新的可能性。深刻学会大脑的运动行为不只能够帮助大家应付各种神经成人两性疾病，还能促进更高效计算硬件的设计，开发一流的脑机接口，从而在人机之间打造更流畅的交流途径。通过模拟神经元的工作方法，科学家们可以设计出新型的计算模型。这类模型在处置速度和效率上可能超越现有些电子计算机。

（作者王琳琳系吉林科普创作协会会员、吉林科技工作者服务中心助理研究员，刘传波系吉林科普创作协会会员、中国科学院长春应用化学研究所博士）

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