本文发表于《大众科学》的前博客网络，反映了作者的观点，不一定反映《大众科学》的观点。
福布斯专栏作家马修·赫珀对微软联合创始人保罗·艾伦进行了一篇报道，保罗·艾伦将赌注押在一家大脑研究所，该研究所的目标是绘制大脑地图……或者至少是视觉皮层。他的研究所致力于绘制视觉皮层中神经元和其他工作部件的总和，然后绘制它们之间的连接。艾伦并非孤军奋战；麻省理工学院的 Connectome 等项目也在尝试做同样的事情（项目负责人 Sebastian Seung 还撰写了一本关于此的优秀书籍）。
嗯，我们之前从更古怪的来源听说过关于逆向工程大脑的预言，但幸运的是，艾伦是那些不相信奇点即将来临的人之一。他似乎也将他的愿景委托给了理智的头脑。他的研究所的首席科学官是克里斯托夫·科赫，加州理工学院前教授，已故弗朗西斯·克里克的长期合作者，自称“浪漫的还原论者”，他于今年年初加入该研究所。就在上个月，科赫在《科学》杂志上撰写了一篇观点，其中指出，理解大脑所有组成部分之间连接的挑战是惊人的；如果你愿意，可以称之为“神经相互作用组”。如果你想了解简单的数字论证如何阐明绘制构成人类大脑奇迹的神经元、细胞和蛋白质的巨大规模，这篇文章值得一读。
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科赫首先指出，计算大脑中所有组件之间的相互作用与计算理想气体中所有原子之间的相互作用不同，因为相互作用发生在不同类型的实体之间，因此并不相同。相反，他提出，我们必须使用一种叫做贝尔数 Bn 的东西，这让我想起了我在大学里迷迷糊糊地学习集合论时学到的集合划分。简而言之，对于 n 个对象，Bn 指的是可以形成的组合数（双重、三重、四重等）。因此，当 n=3 时，Bn 为 5。不足为奇的是，Bn 随 n 呈指数级增长，科赫指出 B10 已经达到 115,975。如果我们想到一个典型的突触前末梢，它大约有 1000 种蛋白质，那么 Bn 就会开始让我们感到严重的胃灼热。对于像视觉皮层这样 n=200 万的情况，Bn 将是不可想象的。然后，科赫使用基于摩尔定律的简单计算来尝试估计“测序”这些相互作用所需的时间。对于 n=200 万，所需时间将达到 1000 万年左右。正如顶部的图表所示，对于超过 105 个左右的组件，所需时间会以惊人的速度失控。
这仅考虑了视觉皮层中的 200 万个神经元；甚至没有考虑可能在个体基础上与神经元相互作用的蛋白质和细胞。看起来我们可以迅速看到艾伦自己所称的“复杂性刹车”的轮廓。而这似乎注定要对我们的梦想产生小行星般大小的影响。
那么，我们在试图理解大脑、意识和所有这些方面注定要失败吗？科赫认为不一定。他举了电子电路的例子，其中各个组件被分别分组到模块中。如果你将许多相互作用的实体聚集在一起并形成一个单独的模块，那么问题的复杂性就会降低，因为你现在只需要计算模块之间的相互作用。那么，关键问题是，大脑是模块化的吗？它有多少个模块？常识会让我们认为它是模块化的，但我们如何准确定义模块还远不清楚。我们还需要了解计算模块之间相互作用所需的最小模块数量。这项工作将需要很长时间（希望不会像 B200 万那样长），而且我不认为我们很快就会有一个详尽的列表，特别是考虑到这些模块将由不同类型的组件组成，而不仅仅是一种类型。
任何定义这些模块的尝试都将遇到我偶尔写到的涌现复杂性问题。两个神经元加一个蛋白质可能与两个神经元加两个蛋白质在未预料到的方面有所不同。此外，如果我们考虑正向和反向神经通路，我敢猜测，一个神经元加一个神经元在一个方向上的作用甚至可能与反方向上相同的相互作用不同。然后还有更明显的动态问题。大脑不是一个静态实体，其相互作用理应随着时间的推移而变化。这可能会在大脑绘图方面设置一道新的巨大障碍，因为它可能意味着无论定义什么模块，在每个时间切片中都可能不相同。复杂模块的流动态势，其身份每时每刻都在变化，很可能成为神经科学家的噩梦。然而，从原则上讲，绘制模块的目标似乎比计算每个单独的相互作用更容易实现，这可能也是科赫离开加州理工学院加入艾伦研究所的原因，尽管有上述悲观的计算。尽管如此，模块化方法的价值超越了神经科学；类似的思维可能为生物学的其他领域提供见解，例如基因与蛋白质的相互作用以及蛋白质与药物的相互作用。作为一个有趣的类比，这种分析让我想起了试图理解炖菜中不同成分之间的相互作用；我们必须理解盐如何与胡椒相互作用，胡椒如何与肉汤相互作用，以及它们三者结合在一起如何与鸡肉相互作用。盐和肉汤可以被认为是一个单独的模块吗？
如果我们能够了解大脑的模块化结构，我们可能至少有机会绘制出整个神经相互作用组。我并没有抱太大希望，但我会密切关注。
图片来源：《科学》杂志