生物腦與人工智能融合

馮凡凡 王晶

人工智能如同一顆璀璨的新星，正以令人矚目的速度沖向嶄新的前沿。而在這遼闊無邊的數字宇宙中，一個激動人心的領域——生物腦與人工智能的深度融合正在蓬勃發展。

從馬斯克倡導的腦機接口技術開始，人工智能已不再僅僅停留在計算機內部的虛擬世界，它正在與人類大腦展開互動，展現出無限的可能性。例如，通過腦機接口，人們可以通過思維控制外部設備，幫助殘疾人恢復日常生活功能。而電影《流浪地球2》中數字生命的概念更是引人注目：人類在自身之外竟然還可以擁有一個自己的數字生命，在生物腦之外竟然可以擁有一個數字孿生大腦。在這個宏大的科幻世界里，人工智能不再是簡單的機器，而是擁有情感、思考能力和自我意識的數字生命體。這種想象力激發了我們對于人工智能的無限遐想，讓我們思考到底什么是生命，以及科技能否創造出具有生命力的存在。

腦機接口技術

腦機接口最早是由美國科學家維達爾（J. Vidal）于1973年提出的概念，其基本原理是通過放置在頭部的電極來捕捉和解析大腦產生的腦電信號。隨后，這些信號經過數字化和解碼處理，轉換成計算機或其他設備可以理解的命令信號，從而實現與計算機及其他設備的交互[1]。

隨著技術的發展，腦機接口技術不僅僅是大腦發出腦電信號后，與計算機及其他設備互動（腦控），還可以是設備產生的電信號對大腦產生作用，繼而達到某種效應（控腦）。

在“腦控”方面，腦機接口的應用非常廣泛，從簡單的游戲控制，到復雜的假肢操作，該技術甚至可以幫助失去語言功能的患者通過思考來“說話”。例如，殘疾人可以通過腦機接口來控制輪椅或者假肢，繼而重新獲得移動或者抓取物體的能力，這對于提高患者的生活質量來說是一項重大的突破。

在“控腦”方面，腦機接口技術通過設備產生的電信號刺激大腦的特定區域，可以改變大腦的神經活動，從而治療各種神經系統疾病，例如帕金森病、癲癇、抑郁癥等。其中，深部腦刺激（deep brain stimulation， DBS）是一種目前已經應用于臨床的帕金森病治療方法。其利用立體定向的技術準確定位，在患者腦內特定區域，如丘腦下核、蒼白球內核、丘腦等植入電極，連續不斷地傳送刺激脈沖到深部腦組織的特定區域以達到治療的目的[2]。

根據連接方式的不同，腦機接口可以分為植入式和非植入式，其主要區別在于接口設備是否需要直接植入用戶的大腦內部。

植入式腦機接口通過手術將電極或傳感器等設備直接植入大腦中，從而獲取大腦的電信號或神經元活動等信息，因此能夠接收到更強、更清晰的神經信號，實現更精確的外部設備控制。這種連接方式可以提供更高質量和更豐富的信息，但需要對人體進行手術，存在一定的風險和倫理問題[3]。

非植入式腦機接口則是通過外部設備，如腦電波儀、磁共振成像等，來獲取大腦的電信號或神經活動等信息。這種連接方式不需要進行手術，對人體的傷害較小，但獲取的信息數量較少，質量也相對較低。

植入式腦機接口在醫療保健、康復治療等方面具有廣泛的應用前景，而非植入式腦機接口則廣泛應用于游戲、娛樂、教育等領域。因此，根據不同的應用場景和需求，可以選擇不同的腦機接口類型。而腦機接口技術的持續發展，也必將會不斷加速生物腦與計算機人工智能之間的融合，實現大腦的數字化、生命的數字化[4]。

數字孿生大腦

數字孿生大腦是指通過大量的神經影像學和神經生物學數據，結合人工智能技術，使用數字技術來模擬或模仿生物腦功能，形成的類腦人工智能系統。

創建數字孿生大腦的第一步是收集大量的神經影像學和神經生物學數據，包括腦部結構的磁共振圖像、腦電波活動的腦電圖記錄、神經元之間的連接關系（連接組）等。這些數據可以幫助研究者了解大腦的結構和功能，為下一步的模型構建提供基礎。然后，研究者使用人工智能技術來分析這些數據，例如使用深度學習和機器學習算法來識別大腦中的模式和關系，確定哪些腦區負責處理視覺信息，哪些腦區負責記憶等。最后，使用數學和計算模型來模擬大腦的工作，包括模擬神經元的電活動、神經元之間的信號傳遞，以及整個腦網絡的工作等，最終在計算機上創建一個虛擬的“大腦”。

數字孿生大腦就像人類大腦的備份或克隆體，科學家可以用它來整合各類生物腦的研究結果，進而有望揭示腦機理、啟發類腦智能、治療所有和腦有關的疾病，并通過深入解析人腦工作的模式，研究人工智能算法、數據和模型，為人工智能發展的革命性突破提供基礎。

在數字孿生大腦中，每個“節點”代表一個腦細胞，而“連接”則表示腦細胞之間的突觸連接活動。研究人員可以通過調節節點和連接的權重，模擬不同狀態下的人腦活動。同時，數字孿生大腦還可以和腦機接口設備連接，實現大腦狀態的實時監測和數字孿生大腦的模型優化。通過不斷迭代，數字孿生大腦的結構和功能可以逐步逼近人腦，為揭示人腦奧秘、開發類腦計算模型提供強有力的技術支撐。

復旦大學類腦智能科學與技術研究院馮建峰團隊用時三年多搭建了數字孿生腦平臺，在上萬個GPU的算力加持之下，實現了人腦860億神經元的模擬再現。該項成果以馮建峰院長的大腦為模擬體，因此命名為“馮腦”。根據對大腦不同部位神經元功能的研究，目前其模擬出的數字孿生大腦與原腦相似度高達90%。通過對比生物腦和數字腦之間決策模式的差異，還可以對類腦人工智能發展提供更多有力的支持。此外，借助在數字孿生腦上進行實驗，研究者可以大大突破人體生物腦臨床實驗的限制，助力科技的跨越式發展[5]。

數字生命的延續與哲學思考

數字孿生大腦的出現，說明擁有思維意識的人類最復雜的器官已經實現了數字化，也表明整個生命數字化也許離人類并不遙遠。在電影《流浪地球2》中，圖恒宇女兒的意識得以以類腦芯片的形式被儲存，通過人工神經網絡不斷進化和成長，這場景生動地描繪出了數字生命的“生機盎然”。

數字生命指將生物個體的生理活動、認知過程以數字化形式記錄和模擬，實現“個體數字孿生”。其核心是收集個體多層次數字化生物數據，包括基因組數據，即通過基因測序技術獲得個體基因組DNA序列信息；生理數據，即使用可穿戴設備獲取的個體生理參數，如心跳、血壓、腦電圖等多項生理信號數據；行為數據，即記錄個體的日常行為和互動信息；認知數據，即個體的學習、記憶、思考等認知過程數據，以及語言、文化、價值觀等認知特征數據；環境數據，即個體的生活環境、工作場所、社交網絡等環境因素數據。

通過深度學習和多模態算法，將這些海量異構數據有機整合，建立數字化的個體，實現對個體生理狀態、認知能力，乃至情感的預測和模擬。該虛擬個體在數字空間中擁有獨立意識和行為，可以與人交流和互動。

數字生命可打通物理空間和數字空間，實現生命形態的延續，我們或將邁向一種更長久和數字化的生命方式。這將是一場技術和哲學的思辨，如同笛卡爾的“我思故我在”，數字生命將進一步引發人們對生命和存在的深刻思考。

賦能醫療突破：腦機接口結合數字孿生大腦

隨著腦機接口及數字孿生大腦技術的不斷突破及發展，未來或將為人類，特別是與腦相關的重大疾病研究帶來福音。

目前，隨著人口老齡化的加劇，老年性癡呆的發病率逐年上升，給社會和家庭帶來了巨大的負擔。研究發現，通過刺激生物腦中與認知功能和情緒調節密切相關的特定區域，可以改善老年性癡呆的癥狀，如改善記憶、認知和情緒。因此，在模擬出老年性癡呆患者的數字腦之后，可對其不同區域進行不同強度和不同頻率的模擬刺激，獲得數字腦的模擬反饋，指導生物腦的病理治療。例如，在獲得準確的數字腦反饋信息之后，可通過腦機接口技術，如穿戴式磁療儀，對腦的特定區域進行理療與刺激，達到干預治療的效果。

數字孿生大腦不僅可以準確地反映患者的大腦活動情況，還可以預測疾病的進展趨勢。通過分析數字孿生大腦的數據，醫生可以及時發現疾病的惡化情況，并采取相應的治療措施。此外，在生物腦中的研究發現，一些老年性癡呆患者的大腦神經元網絡連接出現異常，這可能是導致其認知功能下降的原因之一。通過數字大腦模型來模擬人類生物大腦的神經元網絡和信號傳遞過程，可以獲得其病理表現，明確老年性癡呆相關的神經生物學機制，有助于防治老年性癡呆。

腦機接口技術和數字孿生大腦相輔相成，將在未來的疾病治療中發揮重要的作用，進一步推動神經科學和人工智能技術的發展，為未來的醫療健康領域帶來巨大的機遇和挑戰[6]。

展望數字生命的未來

數字生命的嶄新時代已經到來，通過將人工智能技術與生物數據結合，數字生命將為人類醫療等各個領域帶來更多的可能性。

未來，在醫療領域，數字生命或將徹底改變人類對健康和疾病的理解。通過實時監測生物數據，數字生命系統可以迅速識別健康問題，甚至在癥狀出現之前做出預測。不僅如此，數字生命還將改變人類對疾病的治療方式?；趥€體的生物數據和遺傳信息，醫生將能夠為每位患者量身定制治療方案，最大限度地減少副作用并提高療效。

同時，數字生命還將在科學研究領域發揮重要作用。研究人員可以利用大規模的生物數據來研究疾病發生的根本原因，并尋找新的治療方法。這將加速新藥物的開發和對疾病的理解，為醫學領域帶來巨大的進步。

當然，數字生命的發展也伴隨著一些挑戰。隱私和數據安全是其中一個重要的問題，因此在處理個人生物數據時，必須非常謹慎。此外，數字生命技術的發展還需要大量的投資和研究，以確保其有效性和可靠性。盡管挑戰重重，但我們相信，通過科技的力量，數字生命或將為人類健康和福祉貢獻更多的希望和機遇。

[1]李靜雯， 王秀梅. 腦機接口技術在醫療領域的應用. 電信網技術， 2021， 47（2）： 87-91.

[2]Orlandi S， House S C， Karlsson P， et al. Brain-computer interfaces for children with complex communication needs and limited mobility： A systematic review. Frontiers In Human Neuroscience. 2021，15： 643294.

[3]Zachary A.Brain-computer-interfaces in their ethical， social and cultural contexts.Computing Reviews.2015， 8： 479-480

[4]Wang F， Li G， Chen J， et al. Novel semi-dry electrodes for braincomputer interface applications. Journal of Neural Engineering. 2016， 13（4）： 046021.

[5]謝小華， 馮建峰. 上海市腦與類腦智能基礎轉化應用研究的現狀及展望. 心理學通訊， 2019， 2（2）： 4.

[6]Simeral J D， Hosman T， Saab J，et al. Home use of a percutaneous wireless intracortical brain-computer interface by individuals with tetraplegia. IEEE Transactions on Biomedical Engineering. 2021， PP（99）： 1.

關鍵詞：腦機接口 數字孿生大腦 數字生命 ■