本文發表於《大眾科學》的前部落格網路，反映了作者的觀點，不一定反映《大眾科學》的觀點。
福布斯專欄作家馬修·赫珀對微軟聯合創始人保羅·艾倫進行了一篇報道，保羅·艾倫將賭注押在一家大腦研究所，該研究所的目標是繪製大腦地圖……或者至少是視覺皮層。他的研究所致力於繪製視覺皮層中神經元和其他工作部件的總和，然後繪製它們之間的連線。艾倫並非孤軍奮戰；麻省理工學院的 Connectome 等專案也在嘗試做同樣的事情（專案負責人 Sebastian Seung 還撰寫了一本關於此的優秀書籍）。
嗯，我們之前從更古怪的來源聽說過關於逆向工程大腦的預言，但幸運的是，艾倫是那些不相信奇點即將來臨的人之一。他似乎也將他的願景委託給了理智的頭腦。他的研究所的首席科學官是克里斯托夫·科赫，加州理工學院前教授，已故弗朗西斯·克里克的長期合作者，自稱“浪漫的還原論者”，他於今年年初加入該研究所。就在上個月，科赫在《科學》雜誌上撰寫了一篇觀點，其中指出，理解大腦所有組成部分之間連線的挑戰是驚人的；如果你願意，可以稱之為“神經相互作用組”。如果你想了解簡單的數字論證如何闡明繪製構成人類大腦奇蹟的神經元、細胞和蛋白質的巨大規模，這篇文章值得一讀。
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科赫首先指出，計算大腦中所有元件之間的相互作用與計算理想氣體中所有原子之間的相互作用不同，因為相互作用發生在不同型別的實體之間，因此並不相同。相反，他提出，我們必須使用一種叫做貝爾數 Bn 的東西，這讓我想起了我在大學裡迷迷糊糊地學習集合論時學到的集合劃分。簡而言之，對於 n 個物件，Bn 指的是可以形成的組合數（雙重、三重、四重等）。因此，當 n=3 時，Bn 為 5。不足為奇的是，Bn 隨 n 呈指數級增長，科赫指出 B10 已經達到 115,975。如果我們想到一個典型的突觸前末梢，它大約有 1000 種蛋白質，那麼 Bn 就會開始讓我們感到嚴重的胃灼熱。對於像視覺皮層這樣 n=200 萬的情況，Bn 將是不可想象的。然後，科赫使用基於摩爾定律的簡單計算來嘗試估計“測序”這些相互作用所需的時間。對於 n=200 萬，所需時間將達到 1000 萬年左右。正如頂部的圖表所示，對於超過 105 個左右的元件，所需時間會以驚人的速度失控。
這僅考慮了視覺皮層中的 200 萬個神經元；甚至沒有考慮可能在個體基礎上與神經元相互作用的蛋白質和細胞。看起來我們可以迅速看到艾倫自己所稱的“複雜性剎車”的輪廓。而這似乎註定要對我們的夢想產生小行星般大小的影響。
那麼，我們在試圖理解大腦、意識和所有這些方面註定要失敗嗎？科赫認為不一定。他舉了電子電路的例子，其中各個元件被分別分組到模組中。如果你將許多相互作用的實體聚集在一起並形成一個單獨的模組，那麼問題的複雜性就會降低，因為你現在只需要計算模組之間的相互作用。那麼，關鍵問題是，大腦是模組化的嗎？它有多少個模組？常識會讓我們認為它是模組化的，但我們如何準確定義模組還遠不清楚。我們還需要了解計算模組之間相互作用所需的最小模組數量。這項工作將需要很長時間（希望不會像 B200 萬那樣長），而且我不認為我們很快就會有一個詳盡的列表，特別是考慮到這些模組將由不同型別的元件組成，而不僅僅是一種型別。
任何定義這些模組的嘗試都將遇到我偶爾寫到的湧現複雜性問題。兩個神經元加一個蛋白質可能與兩個神經元加兩個蛋白質在未預料到的方面有所不同。此外，如果我們考慮正向和反向神經通路，我敢猜測，一個神經元加一個神經元在一個方向上的作用甚至可能與反方向上相同的相互作用不同。然後還有更明顯的動態問題。大腦不是一個靜態實體，其相互作用理應隨著時間的推移而變化。這可能會在大腦繪圖方面設定一道新的巨大障礙，因為它可能意味著無論定義什麼模組，在每個時間切片中都可能不相同。複雜模組的流動態勢，其身份每時每刻都在變化，很可能成為神經科學家的噩夢。然而，從原則上講，繪製模組的目標似乎比計算每個單獨的相互作用更容易實現，這可能也是科赫離開加州理工學院加入艾倫研究所的原因，儘管有上述悲觀的計算。儘管如此，模組化方法的價值超越了神經科學；類似的思維可能為生物學的其他領域提供見解，例如基因與蛋白質的相互作用以及蛋白質與藥物的相互作用。作為一個有趣的類比，這種分析讓我想起了試圖理解燉菜中不同成分之間的相互作用；我們必須理解鹽如何與胡椒相互作用，胡椒如何與肉湯相互作用，以及它們三者結合在一起如何與雞肉相互作用。鹽和肉湯可以被認為是一個單獨的模組嗎？
如果我們能夠了解大腦的模組化結構，我們可能至少有機會繪製出整個神經相互作用組。我並沒有抱太大希望，但我會密切關注。
圖片來源：《科學》雜誌