曾红葵：艾伦脑科学研究所的“大科学”
►曾红葵，脑科学领域杰出科学家、美国艾伦脑科学研究所执行官
演讲 | 曾红葵（美国艾伦脑科学研究所执行官）
整理 | 吕浩然
责编 | 叶水送
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人的大脑非常复杂。我们通过对大脑神经细胞深层次学习，包括相应的视觉皮层，神经网络等等，形成了人工智能及相关学习。在整个世界上，在所有的领域，现在都得到了广泛的应用。
与此同时，我们也认识到人的大脑仍复杂无比。人的大脑中有800亿个神经元，通过对小鼠的研究我们可发现，在小鼠大脑的一立方厘米的体积当中，就有7500万个神经元，而每个神经元都有一千个神经突触，神经元通过神经突触进行通讯，而每个神经元都有一千多个突触。
大脑仍有很多复杂的东西有待我们揭开谜底，我们不仅要研究大脑，而且要通过不同的方式来研究大脑。相应的人工智能，包括算法的学习等方面，在过去的二三十年里，取得了很大的进展，帮助我们更好地了解我们的大脑。而我们所进行的“大科学（big science）”研究，也许是帮助我们实现实质性进展的唯一方式，帮助人类更好地了解自己的大脑。艾伦脑科学研究所（allen institute for brain science）就是从事这样的研究，我们将目标进行解构，更多地了解它的原理。
►艾伦脑科学研究所，来源：allen institute
我们研究院由微软联合创始人paul allen于2003年创立，是一所建立在美国西雅图的独立研究机构，也是一所非盈利性研究机构，主要进行基础性的研究。
大脑是世界，乃至整个宇宙中最复杂的计算单元，更好地理解它如何运转是我们的目标，但我们也知道，仅通过我们的研究院无法解决所有问题，因此我们努力地把所有我们工作当中获得的数据、工具、知识免费地分享给整个科学界。艾伦先生希望我们的研究院能够成为一个创新型的研究院，它与传统的研究院有着本质的不同，我们是工业化的大科学，我们的研究模式与学术、心理研究不同，它能更好地和产业界结合起来。另外，艾伦研究院所有的项目都是跨界的研究，包括分子生物学、分子物理学、工程学等。计算机专家与各界科学家一起工作，为了共同的目标而奋斗。
艾伦研究院遵守三个“科学”原则：大科学研究（big science）、团队科学（team science）以及开放科学（open science），我们拥有30个不同研究方向，但向着同样的目标前进的团队。我们选择的项目不是一些简单的理论性项目，或者其它研究室、研究院、大学也可做的项目，我们从事的研究会有很大的不同。我们想了解一些基本的生物科学，这是一个从无到有的过程，或许需要花费五到十年的时间，但可为我们打下了坚实的基础，可使我们系统地做好这样的项目。
我们想理解人的大脑到底怎样运作，如何来实现呢？我们知道无线电可传递音乐，通过打开无线电的壳子，我们可观察里面的组件，然后组合起来看看它是否发出声音。大脑也可用同样的拆装方式，我们叫“3c原则（component, computation, cognition，即组件、计算、认知）”。我们想知道大脑各个部件的情况，包括每个神经元的特质以及它们的神经突触是怎样互动、交互的；在计算方面，我们想去发现它们自上而下、自下而上的各种路径，以及如何从外部进行编码，怎样进行决策，以及行为的产生；随后，我们想把组件和计算结合起来，产生相连的认知范式，包括决策相应的机制，观察各个组件怎么结合在一起。随后，对整个过程进行模拟仿真，通过这个过程，可帮助我们更好地理解一些新的原则。
藉此，运用大科学的方法，我们有整个试验的范式，从分子到整个的计算预计，研究院300位科学家用各自不同的方法，为一个共同的目标而奋斗。这个目标就是通过这样一种集成的方式，真正获得人脑的、复杂程度高的原理，帮助我们更好地了解神经元之间的通讯机制，观察神经元如何在活体的大脑中运作。通过运算、建模，在单一的神经元及神经元网络中进行试验，然后，运用真实数据对大脑进行深入的研究。
从输入到组建，再到计算及活动的预测，我们是把它称为对大脑的另一种探秘，这其中也借鉴了航天领域的知识。
那么，大科学项目是怎样开展的呢？我们借鉴了大量的方法，包括相应的解剖学等等。首先，我们要有远见，包括我们的愿景，以此帮助我们可以专注于长期的目标，制定一些里程碑式的目标以及一些子目标，然后在整个项目周期中，把一些子目标落地到真实的项目中，分各个阶段进行相关的预算、策划，包括实验室的信息管理系统、对大数据进行管理等等。此外，我们也把业界相关的质量控制和质量保障机制代入到研究当中，建立及时的反馈机制，包括引入了变更管理的制度，帮助我们进行科学研究。所以，通过这些方法和技术，能够帮助我们更好地去开展科学研究。
我们还有一些科学家与项目经理合作紧密，来自外部的咨询顾问也会帮助、指导我们确定科学的研究方向。以上种种都需要很好的k8凯发百家乐的文化，这样的文化与一般的、学术性的研究室区别很大。当然，我们做研究是不赚钱的，赚钱也不是我们的目标。所以我们非常欣喜，发布的学术成果，可对整个业界作出相应的贡献。当然，我们有很好的认可制度，要对更多人作出相应的认可、奖励，每个人都作出了努力，每个人都作出贡献。
通过这样一个共享目标的制定，我们每个人的创新能力都能够得到释放。如今，谷歌实施了一种创新机制，80%的时间做大项目，20%的时间是在他们想做的任何事情上。我们也有了这样的机制，设定一个20%的自由度，可以思考一些新的机会，包括去承担一些风险，这样就可以更好地产生更多的创意和创造力。
我们同谷歌、亚马逊等公司合作，充分利用这些公司的机器学习和人工智能的算法帮助我们，对一些影像数据进行处理、分析，包括机器学习分析等等。由此我们可把一些特征、原则从数据中提取出来。我们建立的大脑脑图网站，在过去十三年时间里，已经有500万人访问过，而我们的团队是只有300人的研究院，这就是我们的成绩。
注：文章整理自嘉宾在g-summit全球科学峰会所做演讲，未经演讲者审阅。
