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当物理学家们解开自然界中某些新部分的运作方式时，这些知识可以用来制造能够完成惊人壮举的设备——飞行的飞机、接触数百万听众的无线电。当我们开始理解大脑如何运作时，我们应该能够制造出具有认知能力的惊人设备——例如，比我们更擅长驾驶的认知汽车，因为它们可以与其他汽车通信并共享路况知识。2008年，美国国家工程院选择将逆向工程人类大脑作为其重大挑战之一。这何时会发生？一些人预测，在脑科学和计算机科学的快速进步的推动下，第一批成果将在十年内到来。这听起来令人惊讶，但它正变得越来越有可能。事实上，这种可能性已经大到足以让逆向工程大脑的伟大竞赛引发了一场关于历史“第一”的争端。
这场辩论的背景是戏剧性的进展。神经科学家正在将大脑分解成各个组成部分，直到最后一个分子，并试图从下往上理解它们是如何工作的。研究人员正在竞相绘制大脑袋的接线图，从老鼠、猫，最终到人类，这是一个被称为连接组学的新领域。新技术使得同时记录许多神经元的活动，并有选择地刺激或抑制特定神经元成为可能。空气中弥漫着兴奋的气氛，一种感觉是我们开始在电路层面理解大脑是如何运作的。到目前为止，大脑建模者仅限于对只有几千个神经元的小型网络进行建模，但这种情况正在迅速改变。
与此同时，数字计算机的处理能力、内存存储和通信带宽正在呈指数级增长。直到最近，这还是通过加速时钟速度来实现的，在我的一生中，时钟速度已经从千赫兹跃升到千兆赫兹。但是计算机时钟已经趋于平稳，现在，计算能力的进步来自于处理器数量的增加以及将问题分配给它们的能力的提高。最快的超级计算机拥有数十万个处理器，图形处理单元（GPU）使台式个人计算机具有十年前超级计算机的速度。如果计算能力呈指数增长的摩尔定律没有首先失效，那么在某个时候，计算机应该变得足够强大，我们对大脑的了解应该足够全面，从而构建基于神经计算原理的设备。与大脑一样，这些设备将基于概率而不是确定性逻辑，并将进行归纳而不是演绎推理。
现在，谈谈这场被广泛称为“猫咪大战”的争端。去年11月，IBM研究员Dharmendra Modha在一次超级计算会议上宣布，他的团队编写了一个模拟猫脑的程序。这个消息让很多人感到惊讶，因为他已经跳过了老鼠的大脑，并在这个里程碑上击败了其他小组。对于这项工作，Modha赢得了著名的ACM戈登·贝尔奖，该奖项旨在表彰高性能计算应用方面的杰出成就。
然而，他的大胆主张受到了洛桑联邦理工学院的神经科学家、蓝脑项目负责人Henry Markram的挑战，他在2009年宣布：“构建人脑并非不可能，我们可以在10年内做到。” 在给IBM首席技术官Bernard Meyerson的公开信中，Markram指责Modha“大规模欺骗”，并称他的论文是“骗局”和“骗局”。这已成为博客圈中的一个热门话题，并且在我们这些居住在大脑和计算机科学交汇处的人中仍然是一个热门话题。
争论的关键是：模拟猫脑意味着什么？这两个小组都在模拟大量模型神经元以及它们之间的连接。这两个模型的运行速度都比实时慢得多。Modha模型中的神经元只有一个胞体——包含细胞核的细胞体——以及简化的尖峰。相比之下，Markram的模型具有详细的神经元重建，具有称为树突的复杂分支连接系统，甚至具有诸如离子通道之类的全方位的门控和通信机制。与Markram模型中详细的生物物理突触相比，Modha模型中神经元之间的突触和连接是简化的。这两个模型处于简单性和复杂现实主义的极端。
这场争议使人们对想要使用简化的神经元模型以更快地运行模拟，与包括神经元的生物学细节以了解它们之间的紧张关系进行了透视。在看同一个神经元时，物理学家和工程师倾向于看到简单性，而生物学家倾向于看到复杂性。简化模型的问题在于，它们可能会把婴儿和洗澡水一起倒掉。生物物理模型的问题在于，细节的数量几乎是无限的，而且其中很多是未知的。通过使用简化的神经元和电路会损失多少大脑功能？如果我们能让Modha和Markram直接比较他们的模型，这可能是我们能够回答的问题之一。
不幸的是，目前这两个小组的大规模模拟更像睡眠节律或癫痫，而不是猫的行为，因为它们都没有感觉输入或运动输出。它们还缺少重要的皮质下结构，例如组织运动的小脑、产生情绪状态的杏仁核和运行肌肉的脊髓。尽管如此，从Modha的模型中，我们正在学习如何编程大规模并行架构，以执行可扩展到真实大脑中大量神经元和突触的模拟。从Markram的模型中，我们正在学习如何将许多细节层次集成到这些模型中。在他的论文中，Modha预测，最大的超级计算机将在2019年能够实时模拟人脑的基本元素，因此显然他和Markram在这个日期上达成了一致；然而，这些模拟最多将类似于婴儿的大脑，或者可能是一个精神病患者的大脑。人脑不仅仅是其各个部分的总和。
当然，构建猫或人脑可能不是必要或可取的，因为我们已经拥有功能齐全的猫和人类。但是，这项技术可能会实现其他应用。2005年，麦克马斯特大学认知系统实验室主任西蒙·海金撰写了一篇名为“认知无线电：大脑驱动的无线通信”的有影响力的文章，该文章为新一代无线网络奠定了基础，这些无线网络使用大脑的计算原理来预测性地建模电磁频谱的使用，并且比当前标准更有效地利用带宽。这并非不切实际。在最近一次与奥巴马总统举行的科学技术顾问委员会会议上，讨论了在下一次联邦电磁频谱拍卖中部署这些智能通信系统的早期版本的计划。
即将到来的是增强其他实用程序的类似方法，例如“认知电网”和其他设备，例如认知汽车。这些认知系统的感觉器官和运动器官将是世界的基础设施。传感器将流式传输信息——关于电力使用、路况、天气模式、疾病传播——并使用这些信息来优化目标，例如通过调节资源流动来减少电力使用和旅行时间。该系统的某些部分已经到位，但目前还没有中央神经系统来整合这种信息洪流并采取适当的行动。似乎不久的将来，就会有。随着它越来越模仿我们大脑的运作方式，我们周围的世界将变得更加智能和高效。随着这种认知基础设施的发展，它甚至可能会在未来达到与我们的大脑在能力和复杂性上相媲美的程度。智能将继承地球。