▲ The First Multi-Behavior Brain Upload,Dr. Alex Wissner-Gross@X

在無(wú)數(shù)的科幻小說和電影里,人類無(wú)數(shù)次幻想過將自己的大腦上傳,從而實(shí)現(xiàn)真正意義上的賽博永生。

而現(xiàn)在,它實(shí)現(xiàn)了。

Eon Systems用一段僅僅43秒的視頻,將一個(gè)科技圈塵封已久的夢(mèng)想再次推到了所有人的面前——全腦仿真(Whole-Brain Emulation, 簡(jiǎn)稱 WBE

而這一次,它或許會(huì)完全顛覆已有的,通過大模型來構(gòu)建AGI的路徑,發(fā)展出一種全新的、更接近生命本質(zhì)的智能形式。

一段塵封已久的賽博往事

全腦仿真,一個(gè)更為大家熟知的說法是“意識(shí)上傳”。

這種概念最早出現(xiàn)在20世紀(jì)50年代的科幻小說中,許多偉大的科幻作家都在自己的作品中提到了這樣的設(shè)定,比如發(fā)明“機(jī)器人三定律”的艾薩克·阿西莫夫(Isaac Asimov),以及創(chuàng)作《太空漫游》的阿瑟·克拉克(Arthur C. Clarke)等等。

后來,馮·諾依曼在《計(jì)算機(jī)與人腦》中從數(shù)學(xué)和計(jì)算機(jī)角度討論機(jī)器模擬人腦的可能性,為這一思想提供了理論基礎(chǔ)。

但這一技術(shù)路徑仍然停留在設(shè)想中,直到2008年,牛津大學(xué)人類未來研究院的桑德伯格和波斯特洛姆在《全腦仿真:一份路線圖》中正式提出“全腦仿真(WBE)”的術(shù)語(yǔ)與工程框架,才將這一概念從科幻想象推進(jìn)為具有明確技術(shù)路徑的跨學(xué)科科學(xué)研究方向。

簡(jiǎn)單來講,如果說大模型是試圖通過模擬“智能”的發(fā)生的過程來實(shí)現(xiàn)AGI,那么全腦智能就是試圖通過還原大腦結(jié)構(gòu)來復(fù)制已有的智能。

這種想法乍一聽十分可行,但在過去近二十年里,它卻是實(shí)至名歸的科研冷板凳。

原因無(wú)它,要實(shí)現(xiàn)全腦仿真,需要的技術(shù)難度太高了。

全腦仿真不像大模型,可以通過堆算力和語(yǔ)料庫(kù)快速見效,它需要在納米級(jí)成像、超大規(guī)模計(jì)算、生物動(dòng)力學(xué)物理仿真這四個(gè)維度同時(shí)達(dá)到“臨界點(diǎn)”。

▲Whole Brain Emulation:A Roadmap,推動(dòng)全腦仿真(WBE)關(guān)鍵技術(shù)發(fā)展的技術(shù)驅(qū)動(dòng)力

比如,要實(shí)現(xiàn)全腦仿真,需要先對(duì)大腦進(jìn)行納米級(jí)切片并用電子顯微鏡掃描;然后將海量圖像中的神經(jīng)纖維重新連接,構(gòu)建完整的三維神經(jīng)連接圖;接著分析各個(gè)突觸之間傳遞的信號(hào)和神經(jīng)活動(dòng)規(guī)律;最后在計(jì)算機(jī)中對(duì)這些結(jié)構(gòu)和信號(hào)進(jìn)行模擬,從而重建大腦的運(yùn)行過程。

但2010年前后,掃描1立方毫米的腦組織(大約相當(dāng)于一只蒼蠅大腦的體量)往往需要多臺(tái)顯微鏡連續(xù)工作數(shù)年。之后,依靠人工手動(dòng)“描線”去連接神經(jīng)元,又要消耗數(shù)十萬(wàn)個(gè)工時(shí)。更不用說后面還要進(jìn)一步解碼神經(jīng)信號(hào),并對(duì)這些生物信號(hào)進(jìn)行動(dòng)態(tài)模擬,難度只會(huì)更高。

但最近幾年,隨著相關(guān)技術(shù)的跨越式發(fā)展,這些過去看似不可能完成的任務(wù),正在逐步變得可行。

例如,多束電子顯微鏡技術(shù)的成熟,讓掃描速度提升了數(shù)百倍,原本按“年”計(jì)算的工作周期可以壓縮到“周”。再比如,以Google的FFN算法為代表的計(jì)算機(jī)視覺算法的快速進(jìn)步,又大幅推進(jìn)了神經(jīng)元的自動(dòng)分割和追蹤。

此外,機(jī)器學(xué)習(xí)以及MuJoCo等高性能物理引擎的開源和優(yōu)化都是Eon Systems能夠取得突破的關(guān)鍵。

具體而言,Eon Systems的這次突破首先是建立在2024年發(fā)表于《Nature》的FlyWire項(xiàng)目之上的,這是一張極其精密的“地圖”,科學(xué)家通過電子顯微鏡掃描,精準(zhǔn)重建了果蠅大腦中約12.5萬(wàn)個(gè)神經(jīng)元,以及超過5000萬(wàn)個(gè)突觸連接。

然后,研究人員利用模型,根據(jù)突觸的形態(tài)特征,以極高準(zhǔn)確率推斷出了每一個(gè)連接的“屬性”。最后用MuJoCo等高性能物理引擎的開源和優(yōu)化,數(shù)字生命才終于擁有了一個(gè)足夠真實(shí)的“數(shù)字練兵場(chǎng)”。

感知、決策、行動(dòng)之間的閉環(huán),第一次有機(jī)會(huì)在虛擬環(huán)境中真正跑通。正是Eon Systems此次技術(shù)突破的核心所在:研究人員在數(shù)字世界里,幾乎以1:1的方式,還原了一只成年果蠅的“靈魂”。

沒有任何程序員教它該如何走路,這只數(shù)字果蠅卻自發(fā)地開始行走、清理觸角,甚至表現(xiàn)出尋找食物的傾向。這些復(fù)雜行為,并不是事先“編程寫好”的結(jié)果,而是從真實(shí)生物結(jié)構(gòu)中自然涌現(xiàn)出來的。

從果蠅到人腦,中間隔著“萬(wàn)重山”

果蠅全腦仿真的成功,很容易讓人繼續(xù)追問一個(gè)更大的問題:既然果蠅可以,那么人類是不是也行?

明確的答案是,理論上可以,但目前不行,而且可能未來很長(zhǎng)時(shí)間也都不行。

原因并不復(fù)雜:果蠅與人類之間,并不是簡(jiǎn)單的“規(guī)模擴(kuò)大”,而是隔著一道巨大的工程鴻溝。

以這次成功的果蠅為例,其僅有約12.5萬(wàn)個(gè)神經(jīng)元,但人類大腦卻有約860億個(gè)神經(jīng)元,數(shù)量是果蠅的近70萬(wàn)倍。

目前,全腦仿真還處在一個(gè)“從昆蟲邁向哺乳動(dòng)物”的階段。在此之前,學(xué)界僅完成了線蟲的大腦仿真,這是一個(gè)僅有302個(gè)神經(jīng)元的微生物。果蠅堪堪超過線蟲,再往上,技術(shù)就卡住了。

比果蠅更大的實(shí)驗(yàn)體是小鼠,擁有約7000萬(wàn)個(gè)神經(jīng)元,這已經(jīng)接近當(dāng)前技術(shù)能力的邊界。因此,想要實(shí)現(xiàn)比小鼠復(fù)雜得多的人腦的1:1全腦仿真顯然仍然相當(dāng)遙遠(yuǎn)。

▲Drosophila cranial nerves(果蠅顱神經(jīng)),圖源:ChatGPT

之所以卡在這里,首先是因?yàn)閿?shù)據(jù)規(guī)模的急劇膨脹。

神經(jīng)元數(shù)量每提升一個(gè)量級(jí),所需要掃描、存儲(chǔ)和處理的數(shù)據(jù)幾乎呈爆炸式增長(zhǎng)。

果蠅全腦的數(shù)據(jù)量大約是數(shù)百TB,小鼠如果完成完整掃描,原始圖像數(shù)據(jù)可能達(dá)到數(shù)個(gè)PB,而人類大腦的數(shù)據(jù)規(guī)模則可能逼近1ZB。

很多人對(duì)1ZB沒有概念,1ZB等于10億TB,如果1TB等于一車沙子,那1ZB可以填平太平洋。而根據(jù)IDC的預(yù)測(cè),2025 年全球數(shù)據(jù)總量也不過175ZB左右。

這意味著,僅僅是看清并存儲(chǔ)一個(gè)人腦,就需要單獨(dú)建設(shè)一套頂級(jí)規(guī)模的數(shù)據(jù)中心。

而即便數(shù)據(jù)能夠獲取,第二道難關(guān)仍然擺在前面:如何讓這張“神經(jīng)地圖”真正運(yùn)行起來。

大腦并不是一張靜態(tài)電路圖,而是一個(gè)持續(xù)進(jìn)行電化學(xué)活動(dòng)的動(dòng)態(tài)系統(tǒng)。人腦中大約有100萬(wàn)億個(gè)突觸,它們每秒都在不斷傳遞和調(diào)節(jié)信息。

如果依靠傳統(tǒng)馮·諾依曼架構(gòu)計(jì)算機(jī)逐一模擬這些過程,即使是今天最強(qiáng)的超級(jí)計(jì)算機(jī),也可能需要幾天時(shí)間才能模擬人腦一秒鐘的活動(dòng)。

但更深層的難題并不只是算力,而是我們對(duì)大腦本身的理解仍然有限。連接組學(xué)能夠告訴我們“誰(shuí)和誰(shuí)連在一起”,卻未必能解釋這些連接究竟傳遞什么信息、如何被調(diào)節(jié),又為什么會(huì)產(chǎn)生特定的認(rèn)知和意識(shí)狀態(tài)。

果蠅實(shí)驗(yàn)之所以能夠?qū)崿F(xiàn)突破,一個(gè)關(guān)鍵的原因是,研究者對(duì)部分神經(jīng)遞質(zhì)功能做出了有效推斷。

說白了就是靠猜,而且猜中了(在小規(guī)模數(shù)據(jù)情況下是有效方法)。但一旦進(jìn)入更復(fù)雜的哺乳動(dòng)物大腦,這種方法就變得困難得多。

因?yàn)榇竽X不僅依賴“有線連接”,還存在大量“無(wú)線式”的化學(xué)調(diào)制。如多巴胺、血清素等神經(jīng)調(diào)制物質(zhì)會(huì)在腦內(nèi)擴(kuò)散,對(duì)大范圍神經(jīng)活動(dòng)產(chǎn)生影響,而這些機(jī)制并不能僅通過電鏡掃描直接觀察到。

這意味著,未來真正成熟的全腦仿真,不只是復(fù)制一張連線圖,還必須理解電信號(hào)、化學(xué)調(diào)制和動(dòng)態(tài)活動(dòng)之間的復(fù)雜關(guān)系。

而即便這些技術(shù)問題最終都被解決,人類仍然會(huì)面對(duì)另一個(gè)更棘手的問題:倫理。

如果有一天人類大腦真的被1:1仿真出來,那么這個(gè)系統(tǒng)究竟是什么?它只是一個(gè)高度逼真的行為模擬器,還是已經(jīng)擁有了主觀體驗(yàn)、情感甚至自我意識(shí)?

如果它能夠感受痛苦,那么關(guān)閉模擬器是否等同于“殺死一個(gè)人”?如果它擁有記憶和身份連續(xù)性,它是否應(yīng)該擁有法律地位?

這些問題并非科幻小說里的設(shè)想,而是WBE一旦逼近人類階段就無(wú)法回避的現(xiàn)實(shí)挑戰(zhàn)。到那時(shí),人類或許不僅需要新的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn),也需要一整套新的數(shù)字倫理與法律框架。

因此,果蠅全腦仿真的意義,并不在于“人類全腦上傳已經(jīng)不遠(yuǎn)”,而在于它第一次讓這條技術(shù)路線顯得不再完全虛無(wú)。

它證明,一個(gè)復(fù)雜生物的大腦在一定程度上確實(shí)可以被掃描、重建并運(yùn)行。

但從果蠅走向人類,中間仍橫著小鼠這道工程紅線,也橫著數(shù)據(jù)規(guī)模、算力瓶頸、化學(xué)機(jī)制以及倫理邊界這幾座真正的大山。對(duì)今天的WBE來說,果蠅是一座重要的里程碑,但遠(yuǎn)不是終點(diǎn)。

今天,全腦仿真不再是科幻

既然距離真正實(shí)現(xiàn)人類級(jí)智能仍然遙遠(yuǎn),我們?yōu)槭裁船F(xiàn)在就要討論全腦仿真?畢竟有人預(yù)測(cè),AGI可能在未來幾年就會(huì)出現(xiàn)。

答案在于,Scaling Law(規(guī)模法則)在某種程度上同樣適用于全腦仿真。

果蠅實(shí)驗(yàn)真正重要的意義,并不只是完成了一次令人驚嘆的技術(shù)展示,而是第一次證明了一條完整的技術(shù)路徑是可以跑通的:掃描、重建、仿真,再到具身行為的出現(xiàn),這一整套鏈條形成了一個(gè)可驗(yàn)證的閉環(huán)。

一旦這條路徑被證明可行,問題就不再只是科學(xué)想象,而逐漸變成工程問題:如何提高掃描通量、如何改進(jìn)物理模擬、如何處理更龐大的數(shù)據(jù)規(guī)模。

換句話說,從果蠅開始,WBE終于從“是否可能”轉(zhuǎn)向“如何擴(kuò)展”。

更重要的是,WBE并不是大模型路線的簡(jiǎn)單延伸,它在某些關(guān)鍵維度上代表著一條完全不同的智能路徑。

其中最突出的差異,是能效。

之前很多人說過,AI問題本質(zhì)是能源問題。一張頂級(jí)AI顯卡如NVIDIA H100的功耗接近700瓦,而訓(xùn)練或運(yùn)行 GPT-4級(jí)別模型往往需要成千上萬(wàn)張GPU同時(shí)工作。連同散熱和基礎(chǔ)設(shè)施,整體功耗以兆瓦計(jì),足以支撐一座小型城鎮(zhèn)的用電需求。

但同樣的工作,人腦大約只需要20瓦功耗,就能持續(xù)完成感知、記憶、推理、學(xué)習(xí)和運(yùn)動(dòng)控制。這只相當(dāng)于一盞昏暗燈泡或一個(gè)路由器待機(jī)時(shí)的耗電水平。

兩者之間的差距,已經(jīng)不僅是效率問題,而更像是一種架構(gòu)上的代差。

正因如此,果蠅全腦仿真的成功意味著AI研究可能正在出現(xiàn)另一種范式:從過去依賴海量數(shù)據(jù)訓(xùn)練的“黑盒模仿”,逐漸走向試圖復(fù)刻生物結(jié)構(gòu)的“白盒還原”。

如果這一方向持續(xù)發(fā)展,它對(duì)人工智能行業(yè)的影響將是深遠(yuǎn)的。

首先,它為具身智能提供了一種更接近終局的思路。今天機(jī)器人系統(tǒng)的一個(gè)核心問題,是缺乏常識(shí)和自然的物理理解。

而生物經(jīng)過數(shù)億年進(jìn)化形成的感知與運(yùn)動(dòng)能力,很大程度上就編碼在神經(jīng)連接結(jié)構(gòu)中。只要結(jié)構(gòu)還原得足夠精確,機(jī)器就可能獲得更接近生物的靈活性。

其次,它在某種程度上驗(yàn)證了“結(jié)構(gòu)即智能”的假設(shè)。智能不一定只能通過海量數(shù)據(jù)堆疊出來,它也可能是一種可以被計(jì)算、被復(fù)制的結(jié)構(gòu)結(jié)果。

如果這種思路成立,那么整個(gè)AI架構(gòu)都可能被重新審視。

例如,今天以 Transformer為核心的大模型架構(gòu),是否真的是通向更高階智能的唯一道路?未來的計(jì)算系統(tǒng),是否會(huì)逐漸轉(zhuǎn)向更接近生物神經(jīng)系統(tǒng)的設(shè)計(jì),比如脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、稀疏連接結(jié)構(gòu)和事件驅(qū)動(dòng)計(jì)算

因此,今天關(guān)注WBE,并不是因?yàn)樗魈炀蜁?huì)取代大模型,也不是因?yàn)槿祟惾X上傳已經(jīng)近在眼前。真正的原因在于,它正在從一條遙遠(yuǎn)的科學(xué)幻想路徑,逐漸變成一條擁有清晰技術(shù)棧和階段性成果的現(xiàn)實(shí)路線。

大模型代表的是一種通過數(shù)據(jù)逼近智能的方式,而WBE則代表著另一種通過結(jié)構(gòu)重建智能的路徑。兩條路線未必會(huì)彼此取代,但它們之間的競(jìng)爭(zhēng)與融合,很可能決定下一代人工智能最終會(huì)走向哪里。

正如Eon團(tuán)隊(duì)所言:“Ghost is no longer in the machine. The machine is becoming the ghost.”(幽靈不再隱于機(jī)器,機(jī)器正在成為幽靈。)

當(dāng)這只數(shù)字果蠅在屏幕上笨拙地邁開第一步時(shí),它跨越的不僅是虛擬與現(xiàn)實(shí)的邊界,更是碳基生命與硅基生命之間的鴻溝。未來已來,只是分布得尚不均勻。

 

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