在人工智慧的幫助下，人類對自己的大腦有了前所未有的了解

如果有個地球儀擺在面前，你可以在上面找到自己的位置，知道世界上有哪些地區。有趣的是，人類對自身大腦的了解，遠低於對地球的了解。大腦中究竟有多少個神經元，至今還未有定論，更別說畫出大腦中各個區域的邊界、功能和聯繫了。

在人工智慧的幫助下，情況有了改變。國外的神經科學家們利用機器學習系統，繪製出了一幅前所未有的人類大腦最外層等效地圖，對大腦皮層進行了細分，分出了每個半球的腦紋路，並將其拆分成了180個皮層區

《自然》雜誌最新一期的文章稱，新地圖描繪的大腦180個區域中，其中97個區域之前一直未被描繪過，更別說畫出他們清晰的架構、功能，以及區分他們之間的不同。

這份新的人腦地圖由華盛頓大學聖路易斯分校的研究人員Matthew Glasser、David Van Essen 等人，用核磁共振成像（MRI）掃描了210位健康成年人的腦後，使用得到的多種圖像數據，結合機器學習系統製作。

人腦圖譜。 圖片來自《自然》

在此之前，科學界最常用的腦圖譜還是100多年前，由德國神經科學家布羅德曼（Brodmann）在單個人的屍體組織標本上，利用細胞構築繪製的「布羅德曼圖譜」。

神經科學家長期以來一直在嘗試將大腦細分為更小的部分，以便於更好地理解它是如何工作。然而，直到現在，大多數的腦地圖都是基於一個單一類型的測量，並不能給出大腦內部是如何工作的全貌。

「新的腦地圖則是基於MRI進行的多個測量，能提供大腦核心區域最好的測量，也增加了信心。」新加坡國立大學計算神經科學家Thomas Yeo在接受《自然》雜誌採訪時說。

據《自然》介紹，參與這次人腦地圖繪製的參與者都來自「人類連接組計劃」（Human Connectome Project），人類連接組計劃由美國國立衛生研究院（NIH）主持，於2013年全面展開，美國政府在這個項目上投入超過4000萬美元。該計劃旨在了解人腦功能基礎，共享有關人腦結構和功能連接的神經通路數據映射圖。項目的測量信息包括大腦的功能，區域之間的連通性，腦組織中細胞的地形和髓鞘水平，這是加速神經反應的脂肪物質。

值得一提的是，這次人腦圖譜的繪製過程中，機器學習系統起到了重要的作用。

「如果你沿著皮質表面爬行，在某些時候，你會發現性質開始發生改變，並在同一個地方發生多個獨立性質的改變。」Glasser說。

而這些改變，需要一個高度靈敏的系統來識別這些新的發現。為此，研究人員訓練了一個機器學習系統，使用監督學習演算法，將每個不同腦區的特徵自動分類，最後結果準確率為96.6%。也就是說，分區重複率比較高，表示作者使用的這種分區方法是比較準確的。

研究人員使用多模態parcellation對人類連接組計劃數據進行分析的結果示例。

利用人工智慧的技術，新的人腦圖譜確認了此前已經描繪過的83個大腦區域，並確定了97個新區域。科學家還通過210位新增的實驗人員對這個地圖進行了準確性測試。他們發現，區域劃分是準確的，但區域的大小因人而異。這些差異可能揭示個體之間認知能力和疾病風險的差異。

人腦地圖利用機器學習系統揭示了大腦的結構，但更為重要的是，由此帶來的結果將反過來讓人工智慧上升到一個新的階段。利用腦圖譜，在智能系統設計方面，可以明確腦功能基本單元的劃分及其連接模式，從多尺度揭示腦信息處理機制，為新型智能信息處理系統的設計提供啟示。

使用機器學習系統對腦區劃分進行驗證，其中，黃色區域代表重複率100%的腦區，而最低的重複率平均也達到了73%。

「雖然這項工作的重點是創造一個美麗、可靠、平均的大腦模板。但它真的打開了進一步探索個人智力、創新能力的可能性，這是我們人類獨有的東西。」阿爾伯克基大學的神經心理學家Rex Jung說。

但《自然》雜誌也在文章中指出，該地圖也在一些重要方面有限制。首先，它很少揭示大腦生化基礎，或者是基於單個神經元的活動。「這有點像你擁有一幅夢幻般的谷歌地球地圖，可以看到你個人的獨立後院，但你仍不能清楚地看到你鄰居的移動，以及他們會去哪裡，他們是做什麼工作的。」Jung說。

目前，科學家正在繪製基於這些測試結果得出的地圖。Glasser說，「這並不意味著是最終版本，但它比我們之前的地圖要好一些。」此外，這一測相關的數據已經公開，可供世界所有研究人員使用。

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