人腦很多時(shí)候是諸多科學(xué)實(shí)驗(yàn)的倫理禁區(qū)，但是如果有一個(gè)大腦的數(shù)字拷貝副本，那么不論是想了解腦機(jī)接口設(shè)備的功效還是破解大腦的功能，都可以“隨心所欲”地進(jìn)行。復(fù)旦大學(xué)馮建峰團(tuán)隊(duì)日前發(fā)布數(shù)字孿生腦（Digital Twin Brain：DTB）平臺(tái)，將為腦科學(xué)家進(jìn)行數(shù)字實(shí)驗(yàn)，探索和驗(yàn)證神經(jīng)科學(xué)理論、大腦智能機(jī)理提供支持，也將為借鑒生物智能實(shí)現(xiàn)人工智能的突破提供新的視角和方法。
團(tuán)隊(duì)發(fā)布的數(shù)字孿生腦平臺(tái)是國際上首個(gè)基于數(shù)據(jù)同化方法開發(fā)的具備860億神經(jīng)元規(guī)模、百萬億突觸的全人腦尺度大腦模擬平臺(tái)。
通過平臺(tái)研究工作發(fā)現(xiàn)，數(shù)字孿生腦在規(guī)模與結(jié)構(gòu)上越接近人類大腦，會(huì)逐漸展現(xiàn)出類似在人腦中觀測到的臨界現(xiàn)象與相似的認(rèn)知功能。
該研究成果以《類腦計(jì)算模擬和探索人類大腦的靜息和任務(wù)狀態(tài)：尺度與結(jié)構(gòu)》為題，發(fā)表在《國家科學(xué)評論》（NSR）。該文將作為封面文章收錄于NSR“人類大腦計(jì)算與類腦智能”專題。
人類大腦作為自然界中最神秘、最復(fù)雜的信息處理系統(tǒng)，包含了約860億個(gè)神經(jīng)元，這些神經(jīng)元之間又有著超過100萬億個(gè)突觸連接。了解大腦的動(dòng)態(tài)可塑性和巨大復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，弄清智能發(fā)生的機(jī)理，借鑒生物智能實(shí)現(xiàn)人工智能的突破一直面臨巨大挑戰(zhàn)。而通過數(shù)字孿生腦，可以為實(shí)現(xiàn)人工智能的突破提供一個(gè)全新的視角和方法。數(shù)字孿生腦平臺(tái)利用和借鑒數(shù)字孿生技術(shù)，通過逆向工程技術(shù)構(gòu)建生物大腦的數(shù)字副本，“破譯”腦在信息處理與神經(jīng)編碼原理的方式，實(shí)現(xiàn)從結(jié)構(gòu)仿腦到功能仿腦。
2023年底，美國國家科學(xué)院發(fā)布關(guān)于發(fā)展數(shù)字孿生的整本白皮書， 其中，關(guān)于數(shù)字孿生腦的研究內(nèi)容就占了1/3，提出了從人腦實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)結(jié)合方式來驗(yàn)證和研究大腦智能的機(jī)理。歐共體也在人腦計(jì)劃結(jié)束之后啟動(dòng)了EBRAIN, 并于2024年開始了一千萬歐元資助的虛擬腦孿生的項(xiàng)目。
馮建峰談到，“我始終認(rèn)為，人腦是目前唯一通用的‘人工智能’。此次的數(shù)字孿生腦平臺(tái)構(gòu)建工作才剛剛開始第一步，為探究大腦結(jié)構(gòu)與相應(yīng)高級認(rèn)知功能的復(fù)雜關(guān)系提供了一個(gè)研究實(shí)例。數(shù)字化模擬真實(shí)大腦是實(shí)現(xiàn)理解大腦工作原理、啟發(fā)未來通用人工智能的有效途徑之一。我們研究中遇到的問題，都代表著模擬腦在計(jì)算硬件、系統(tǒng)以及計(jì)算方法領(lǐng)域的嚴(yán)峻挑戰(zhàn), 是未來長期研究的焦點(diǎn)�！�
自然語言大模型GPT3和GPT4的參數(shù)量在千億規(guī)模，成年人全腦860億神經(jīng)元至少有百萬億神經(jīng)突觸，如何從少量數(shù)據(jù)（比如MRI、EEG、MEG等）確定如此大規(guī)模的模型，是利用全腦模型與數(shù)據(jù)結(jié)合的難點(diǎn)。馮建峰團(tuán)隊(duì)發(fā)展的多層數(shù)據(jù)同化方法，為大腦大模型的估計(jì)與辨識(shí)提供有效的技術(shù)手段，通過介觀尺度的統(tǒng)計(jì)，推斷具有人類大腦規(guī)模的脈沖神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型。
全腦模型具有“大規(guī)�！迸c“真實(shí)生物結(jié)構(gòu)”，通過構(gòu)建人類大腦計(jì)算模型，并將同化后數(shù)字孿生腦與實(shí)驗(yàn)采集的靜息態(tài)與認(rèn)知實(shí)驗(yàn)任務(wù)態(tài)的BOLD數(shù)據(jù)進(jìn)行比較發(fā)現(xiàn)，數(shù)字孿生腦與真實(shí)大腦在規(guī)模尺度和連接結(jié)構(gòu)上越相似，它模擬出的數(shù)據(jù)與生物腦活動(dòng)的實(shí)驗(yàn)記錄在靜息狀態(tài)和任務(wù)過程的相似匹配度越高，并且越接近展現(xiàn)出臨界現(xiàn)象。而大腦處于臨界態(tài)被猜想是大腦功能相關(guān)的重要時(shí)空動(dòng)力學(xué)特征。
數(shù)字腦在50億神經(jīng)元規(guī)模（相當(dāng)于獼猴大腦神經(jīng)元規(guī)模）的大模型上，會(huì)逐漸展現(xiàn)出類似在人腦中觀測到的臨界現(xiàn)象與相似的認(rèn)知功能。目前，團(tuán)隊(duì)已經(jīng)完成了860億神經(jīng)元、總突觸47.8萬億的全腦模型的形態(tài)模擬計(jì)算。
對于數(shù)字孿生腦的應(yīng)用前景，馮建峰介紹，數(shù)字孿生腦平臺(tái)可以幫助腦科學(xué)家進(jìn)行數(shù)字實(shí)驗(yàn)，探索和驗(yàn)證神經(jīng)科學(xué)理論、大腦智能機(jī)理。如團(tuán)隊(duì)利用數(shù)字孿生腦進(jìn)行的數(shù)字損傷實(shí)驗(yàn)時(shí)，在模型中切斷了初級視覺皮層（V1）到下游視覺途徑的連接移除會(huì)顯著降低數(shù)字腦模型與真實(shí)大腦在海馬中的相似性，發(fā)現(xiàn)對整個(gè)大腦的影響很小。數(shù)字孿生腦還可以用來開展無生物主體時(shí)的“干”實(shí)驗(yàn)，研究團(tuán)隊(duì)通過設(shè)計(jì)“丘腦”信息驅(qū)動(dòng)與“內(nèi)感知”信息驅(qū)動(dòng)的HAD實(shí)驗(yàn)范式，來測試靜息狀態(tài)下腦活動(dòng)反映了內(nèi)部身體狀態(tài)的假設(shè)，發(fā)現(xiàn)內(nèi)感知回路的信息驅(qū)動(dòng)范式顯著增強(qiáng)了模型與生物大腦之間的相似性。
