時間倒回2013年。這一年的諾貝爾生物學醫學獎頒給了托馬斯·蘇德霍夫和詹姆斯·羅斯、曼蘭迪·謝克曼三人，以表彰他們在細胞內運輸系統領域的重大突破。作為諾獎得主之一，托馬斯·蘇德霍夫把這種運輸活動聚焦于特定的身體部位進行研究——即人類的大腦。
“人類大腦由幾十億甚至是幾萬億的腦細胞和腦神經組成，并通過腦神經之間的神經突觸來處理和傳遞信息。這跟電腦有相似之處，但從連接來講，大腦的網絡不是硬件，而且它們的傳遞方式在不斷變化。這就是為什么我們經常會失去記憶。”在9月19日舉行的第十八屆中國西部海外高新科技人才洽談會開幕式暨天府論壇上，托馬斯·蘇德霍夫說。
被問及深耕腦科學多年，他個人覺得大腦最有趣的部分是什么時，蘇德霍夫表示，“是記憶，我尤其對記憶的工作機制感興趣。一方面，大腦在潛意識和有意識的狀態情況下，能夠運轉如此非凡的工作。另一方面，人類的記憶又非常糟糕，我們可能僅會記下一些信息碎片，不記得的部分卻是大腦想象出來的。記憶，是我最感興趣的部分。”
當前對于腦部疾病的研究還不夠
現場演講時，蘇德霍夫用多張幻燈片展示了人腦的內部構造。“人腦是非常大的器官，而且每個分區功能不同。大腦通過不同模式將神經信息傳導到身體當中的各個部位上，就可以來控制和協調整個身體。”
因此，當人的狀態有所變化時，大腦網絡和信號傳輸也會有所反映，“比如一個人突然開始集中注意力“，蘇德霍夫解釋說，“大腦神經突觸之間、不同功能區的分布和分工，以及這些突觸信號的傳遞也隨之改變。”這正是他和他的團隊的研究項目之一——神經突觸的傳遞。
為什么我們需要深入研究大腦的工作機理？在蘇德霍夫看來，這不僅是掌握關于人類自己的知識，還是更多去認識人類為什么要做出這樣的反應，“更重要的是，很多大腦疾病是造成我們未來行動不便的主因。”
以抑郁癥為例，“在過去的很多年里，抑郁癥對我們的社會造成了巨大的損失，但是對于抑郁癥，我們現在還完全不知道在大腦當中到底是哪一部分引起了這個病癥。”蘇德霍夫認為，雖然目前人類已在許多領域取得了重大突破，但實際上，我們對腦部的研究仍是不夠的。
人工智能或將為人腦研究帶來巨大利益
除了談及個人和團隊的研究成果，蘇德霍夫也探討了人工智能和神經科學之間的區別和聯系。
實際上，大腦和人工智能的運作方式存在相似之處。“二者都需要海量的數據量、極強的記憶能力和運算能力。”與此同時，二者也有巨大的差異。“在人腦的神經網絡中無法計算具體的輸入和輸出，而電腦卻可以實現。”蘇德霍夫說。
“有些時候人腦神經突觸的傳遞可能會長達幾天，”他解釋說，由于無法準確計算，相比人工智能，人腦神經突觸的運行過程并不是持續穩定的。這便帶來了兩個具體的區別——一方面，人工智能在記憶和運算方面做得更好；另一方面，人腦在處理沒有預見性的事物上表現更好。
那么，二者又有怎樣的關聯呢？在蘇德霍夫看來，正由于二者在數據庫和運算能力上的相通之處，人工智能可以為人腦神經科學的研究帶來巨大的利益。
“人工智能可以帶來巨大的數據庫，而我們完全可以使用這樣的數據庫進行進一步的運算和計算，以及基礎科學的研究。另外，人工智能也希望模擬大腦的運行，這樣我們就可以更好去理解人腦的可塑性和大腦皮層的問題。”他說。
也基于此，蘇德霍夫呼吁，在未來的神經科學和人工智能研究過程中，需要去注意二者的聚合，這也是推進人腦科學發展的有效途徑之一。同時他也強調，“雖然臨床試驗和基因學以及所有涵蓋海量數據(603138)的領域，都適用于人工智能。但反過來說，人工智能只是一種研究工具。”
767股票知識網