破譯大腦原理秘密的方法，需要一個大規模的合作

人工智慧學家

Zachary F. Mainen, Michael H?usser和Alexandre Pouget認為基層研究人員的合作，一開始規模較小但會逐漸擴大影響。這樣的合作方法可以克服技術和社會兩方面給大型神經科學項目所帶來的障礙。

Hermann Cuntz；Michael H?usser

小鼠大腦皮層錐體細胞的網路。

在過去的五年中，至少有六個主要研究哺乳動物大腦的項目出現在世界各地。這些國家項目和國際項目出現的部分原因是，破譯大腦功能原理需要一個大規模的合作。

然而，目前還不清楚這些大型項目的效率是否足夠高，這些項目通常包括許多來自不同學科的科學家。具有互補知識的研究者經常會組成團隊來申請資助。但一旦資金申請審核通過，參與項目的實驗室通常會回到各自的項目部分工作，而且相互聯繫相對不夠緊密。

我們提出了另一種策略：基層合作，分布於世界各地但研究著相同問題的相關研究人員。這種內在驅動力強的群體剛成立時規模可能會比較小，隨著時間的推移規模會逐漸擴大。但這樣的團隊的凝聚力來自於最基礎的興趣，而不是對應的資金來源或外部命令。

這似乎是顯而易見的，但這樣的合作受到技術和社會的限制。而傳統的策略是自上而下的合作結構，或者用資金的來激勵團隊成員，他們不需要克服這些障礙。

這樣的策略已經被質疑能否使合作達到一加一大於二的效果。

在目前所有的大型神經科學項目中，也許效率最高的是位於西雅圖華盛頓的艾倫腦科學研究所，一個私人的非營利組織。超過100名科學家在研究所里工作，併產生了有用的科研成果，包括老鼠和人類的基因表達大腦圖譜和最近的老鼠視覺椎體神經元活動情況。但現在我們仍然不清楚艾倫腦科學研究所的組織模型，能否應用在遠距離分布式的大型複雜項目。畢竟它的組織是集中型企業組織結構的生產過程。

一些懷疑論者指出了現有的腦科學機構的初期問題，有證據證明，神經科學缺乏明確的目標，不像高能物理、數學、天文學和遺傳學等有明確的研究目標。

在我們看來，腦科學，尤其是系統神經科學（嘗試將神經元活動與行為聯繫起來的學科）不需要大膽、具體的目標。然而，大規模組織機構往往會設定一些過於模糊和不現實的目標，甚至是一個橫跨十年時間的目標。

挑戰

在過去的十年中，科技的發展使研究人員更容易解決一些基礎問題，例如識別對象或者作出決定。

由於分子工程、微電子和計算機的技術發展，研究人員現在可以監視和操作大型神經元結構中的活動模式。例如，結合了先進的光學成像和光遺傳學的技術現在可以讀寫神經元結構的活動模式。還可以將神經元的放電特性與其生物特性聯繫起來，包括它們的遺傳特性和連通性。

John McDonough / 體育畫報 / 蓋蒂圖片社

慈善家Paul Allen創立的研究所用來生產神經科學資源的方法可能不適用於其他地方。

其他逐步被使用的工具包括強大的用於數據分析的統計技術和機器學習技術。現在還出現了一套源於其他領域的理論，例如源自於統計物理和計算機科學。例如，計算技術已被用來理解視網膜和視覺皮層中的神經元是如何編碼視覺場景的信息的。

但現在實驗越來越多的屬於資源密集型。驅動一個簡單行為的神經元活動，如老鼠探索迷宮，可能涉及數百個腦部區域的合作。觀看一幅圖片意味著多個區域的許多神經元在同時記錄著信息。然而，一個典型的1至3年的研究項目只能在大腦里的一個區域記錄相對較少的神經元活動。並且，正如我們將討論的，這些數據目前不能在不同實驗室之間互相融合。

大多數神經元數據的收集和分析新方法要求一系列的跨領域培訓和專業知識作為基礎，從遺傳學到光學到計算神經科學。在大多數的學科里，一個實驗室的科學家很少能擁有整套基礎技能，更不用說一個科學家了。此外，由於實驗室之間通常不共享原始數據，有難度的實驗成果不能被充分利用，不能用不同領域的專業知識進行分析。

總之，在一代人以前，神經科學家們很大程度上是受到理論和工具的限制。今天，更大的問題是如何有效地發揮已有科研社區的作用。

解決方案

我們建議，研究人員加入「中等規模」的團隊，包括約20名主要調查者和50至100名研究人員，合作進行超出了一個實驗室能力範圍的實驗。即使能達到這個規模，實驗中也會有許多障礙要清除。具體而言，一個有效的合作將需要做到以下幾點。

專註於一個大腦功能

很多神經科學項目的失敗，特別是大型項目，正是因為制定的目標太過廣泛。共同目標必須是宏大的，但必須是在十年以內能夠完成的，而且是能被準確定義的。大腦某一功能的全腦理論，即一個單一的行為，能滿足以上的這些要求。如果一個合作關係能夠很大程度上限制在有相同興趣的實驗室範圍內，例如果蠅求愛，或是小鼠覓食。很明顯，共同目標可以在合作的開始就定義了。多個實驗室將運用一系列的操作和記錄技術來完成相同的任務，使大腦功能數據可以無縫地融合。

為了組織一個專家團隊來解決一個問題，合作需要世界範圍內尋找參與者。在過去，地理位置的接近才能產生有效合作。而現在，網路在線協作工具，如Slack、GitHub或者Google Docs，改變了合作所需要的條件。科學家們必須利用這些網路工具來計劃實驗、做決定、討論問題。為了實現其他的需求，還需要開發一些新的工具。

結合實驗學家和理論學家

現在人們逐漸達成了共識，認為理論在理解大腦的複雜性上是不可或缺的。特別地，理論在預測和驗證方面是必不可少的。例如，預測細胞和迴路層面上的觀測是否能聯繫行為層面上的觀測。

然而，設計現代實驗方法和掌握數學語言這兩種挑戰，讓神經科學家細化成為實驗學家或理論學家。此外，一個實驗室通常是偏實驗型或者偏理論型的。理論學家和實驗學家經常在會議上相遇並分享自己的想法。當涉及到實驗的設計和解釋時，他們很少會達成共識。

所以，需要更多具體措施來加快理論學家和實驗學家的互動，例如讓理論型博士生和博士後在實驗型實驗室工作，反之亦然。

標準化工具和方法

神經學家常常在技術的邊緣工作，他們親自製造和制定工具。這種DIY的方式可以使創新者在競爭中獲得領先優勢，但它也阻礙了能使實驗更有效率和更容易複製的方法標準化進程。

值得注意的是，製造和訂製儀器是每個實驗室的標準做法，從顯微鏡和電極到用於分析數據的計算機程序。

更糟糕的是，神經科學家缺乏規範的辭彙來描述影響大腦和行為功能的實驗條件。這樣的辭彙是非常重要的，他們可以正確注釋功能神經數據。例如，即使是水滴滴落的微小時間差異都會影響小鼠大腦處理這個事件的方式，但是目前沒有執行這類型實驗的標準方法。

這似乎是顯而易見的，但目前正在使用高解析度成像技術收集的實驗數據仍然不是共享的，實驗室外的研究人員無法訪問這些數據。一些學術期刊要求公開實驗數據，並嘗試建立公開資料庫和標準化的格式，但最終收效甚微。

除了標準化的問題，數據共享問題也必須由基層合作來解決。共享數據可以產生互利共贏的效果，它允許融合多個實驗室的數據集，並讓理論學家測試他們的想法。但是如果這種慷慨的分享沒有得到回報，一個實驗室可能會輸給它的競爭對手。

因此必須建立用於共享數據的方法，並讓共享數據的實驗室相信這是值得信任的分享區域。關於數據、資源和計劃的分享原則需要在加入合作之前同意，並需要強制執行。

以創新的方式建立信任

就像生物醫藥等領域，神經科學也是被獨立競爭的文化主導著。事實上，這很大程度上阻礙了標準化與合作文化的發展。人類基因組計劃對於基因數據採取了更加開放合作的態度，並從此產生了巨大的影響。但是我們的提議的複雜性，包括複雜的實驗協調和直接共享原始數據，將超越最開放的科學規範，並且是非常具有挑戰性的。

為了開啟一個我們要鼓勵的合作文化，那些職業壓力較小的科學家可以成為領頭人。參與合作的研究生和博士後可能需要通過其他方式來獲得學術成就，而不是用現行標準（成為論文的第一作者）。神經科學可以從粒子物理學等領域獲得靈感，這些領域已經有很多年的歷史了。像貢獻者評級這樣的機構已經開始研究如何定義和認可一名研究人員在項目中的貢獻量了(casrai.org/credit)。

小步驟

我們的提議中的一些要點之前就已經被討論過了，這些都不是新問題。那麼為什麼現在才真正讓它工作起來呢？首先，分裂神經科學家合作力量比以往任何時候都更強大了，特別是對資源的競爭。第二，信息技術的進步，如雲服務，使得分布式協作的可行性大大增加。第三，由於新的實驗和理論工具的出現，合作的優勢最終會覆蓋個人行動的風險。

如果能從小規模合作成功的那些原則出發，包括平等性和透明性，中型的合作組織將會與鬆散合作關係，還有自上而下的大型機構有根本性的不同。有人可能會質疑這樣組織究竟能成長多大。但是這樣一個分布式的模型，避免了中央控制結構，成就了目前最大和最有效的大型項目之一歐洲核子研究中心的超環面粒子探測器實驗合作，位於瑞士日內瓦附近的歐洲粒子物理實驗室。

高效的大型神經科學機構可能是我們的最終目標，但即使擁有大量資金也不可能從零開始建設。然而還有很多有用的事情始創者可以處理的。第一，支持多個大中型合作項目，並為之設立具體的目標（而不是剛開始便支持一個大型項目），並保持跟進項目進度。第二，鼓勵研究人員將個人榮譽與合作組織結合起來。第三、承擔合作組織中那些基礎又必要的事務，例如管理和後勤支持，否則將很難得到資助。第四，資助開發科學協作軟體，這在未來會得到巨大的回報。第五、研究、實驗和支持促進合作提高信用的新方法。

經過深思熟慮的小步驟，而不是空泛的大目標，有利於確保神經科學合作紮根和蓬勃發展。

2016年7月，人工智慧學家AIE實驗室基於自身的研究成果和所擁有的頂級科學家資源，籌備建立未來科技學院 （Futurology University）。

未來科技學院的使命和目標：將邀請國內和國際著名科學家、科技企業家講授人工智慧、互聯網、腦科學、虛擬現實、機器人等領域的基本原理和未來發展趨勢。未來科技學院的目標是研究前沿科技未來發展趨勢，培養掌握未來科技動向的企業家和具有獨立創新精神的未來科學家。

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