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小时候以为老师是校长生的,新学期的教学指标能不能完成,爸爸一定做到,必须做到!小时候以为的螺蛳粉是螺丝和粉混在一起,老板,这不得把我牙给崩了! 小时候以为心脏就是爱心形状的大夫,我妈这心脏咋跳这么急呢?咋整啊这是?别慌,妈这是头一回做全身检查,心里有点发慌。小时候以为电梯都是一路火花带闪电, 好怕被变老。我的妈呀,那真是麻身踢豆腐,提心吊胆!小时候以为地球就只有一个国家,那就是中国!你小时候有哪些想象?我帮你实现!


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大家好,今天我们来聊一个特别有意思的话题,想象一下,一个数字大脑第一次真正的完整的控制了一个虚拟的身体, 这听起来是不是有点科幻,但它确实发生了,而且这在脑科学和人工智能领域绝对算得上是一个历程碑式的突破。 这一切都始于二零二六年三月,当时啊,有一家叫 eon systems 的 初创公司放出了一个视频,你看这画面就是一只虚拟的果蝇,动作有点笨拙,在那爬来爬去,还搓着自己的小手,说实话,第一眼看上去真没什么特别的,甚至可以说有点粗糙,对吧? 但是就是这么个看起来普普通通的视频,却在整个科技圈里掀起了轩然大波, 大家就想了,这到底是怎么一回事?他凭什么能成为一个大新闻呢?这背后到底藏着什么秘密? 好,那我们就来揭晓答案,关键点就在这了,你看的这只果蝇,他不是我们平时看的那种动画片,不是程序员一行一行代码写出来的动作,完全不是,他是一种仿真,你可以理解成他有一个真正的大脑在背后指挥, 这个大脑就是一个真实果蝇大脑的完完整整的数次拷贝。这项技术呢,有个专门的名字叫全脑缝针, 听起来挺高大上,但说白了就是把一个生物大脑里的每一个神经元,还有神经元之间那些叫突出的连接点,全都给它扫描下来,画成一张超级详细的地图,然后再把这张地图放到电脑里,让它火起来。 而这次的突破,最终之最终这么重要,就是因为科学家们头一回在一个完整的仿真出来的大脑里,打通了从看到到行动的整个闭环。那么要想仿真一个大脑,第一步是什么呢? 嗯,你得先有他的设计图,或者说电路图,对吧?在脑科学里,这张图就叫做神经连接组,它就是大脑里所有神经元是怎么连接的。完整的一张线路图。 要画出这张图啊,可真不是件容易事,科学家们走了好几十年的路, 你看啊,最早在一九八六年搞定了线虫,它只有区区三百零二个神经元,然后一直等到二零二三年,才完成了果蝇幼虫的三千多个神经元。 然后仅仅一年之后,也就是二零二四年,成年果蝇的完整大脑图谱就出来了,你看这个速度是不是在疯狂的加快? 我们来看看这个数字,十三万九千二百五十五,这就是成年果蝇大脑里神经元的数量。为了得到这个数字, 一个叫 flywire 的 全球联盟集结了全世界几百名科学家和志愿者,花了整整好几年的时间,才把这近十四万个神经元和他们之间的连接给一个不漏地画了出来,这个工作量简直是难以想象。 大家看这张图就更直观了,这个复杂度的跨越简直是跳跃式的。你看最左边的线虫,三百多个深精元,中间的果蝇一下子就跳到了接近十四万,这是一个指数级的暴增啊! 那么再往右看小数呢?七千万,这个挑战又是一个全新的量级了。所以你看,我们现在手里有了一张超级详细的大脑蓝图, 但这还不够对吧?他还只是一张静态的图。那下西部最关键的问题就是,我们怎么才能让这张图动起来,让他真正的思考和行动呢?答案就是给他一个身体 好。这一页非常关键,他给我们拆解了这只虚拟果蝇到底是怎么构成的,我们把它分成两部分来看,大脑和身体。 大脑这边,首先我们有 flywire 提供的那个连接组,就是那张完整的电路图,但光有电路图,电流是不会自己流动的,所以科学家们给他配上了一个物理引擎,专门用来模拟神经元是怎么工作的。 这个模型叫 l i f 模型,也就是漏积分放电模型。这个名字听起来复杂,但它的原理其实挺好理解的,你就把每个神经元想象成一个会漏水的小桶, 他不断的接收来自其他神经元的信号,就像往桶里滴水,当水滴到一定高度满了,哗的一下,他就放电了,把信号传给下一个神经元,同时把自己清空,然后重新开始蓄水。就是这么一个简单的规则,让整个大脑网络火了起来。 然后我们再看身体这边儿,它用了一个叫 neural magfly 的 精细生物力学模型,再加上穆吉口这个物理引擎,共同给这个数字大脑打造了一个可以互动的虚拟世界和虚拟身体。这样一来大脑和身体就都有了。 那么这个大脑和身体是怎么配合起来工作的呢?其实就是一个循环,你看啊,第一步叫感知 虚拟果蝇身上的身子儿,比如它的眼睛触角,会把感知到的信息传给数值大脑。第二步思考,这些信号就在那个模拟出来的神经网络里开始传播、处理。 第三步,行动。大脑处理完信息后就会发出指令,比如动动腿,最后一步,移动虚拟的身体接受到指令,就在物理仿真环境里把这个动作给做出来。 然后呢,他的身世又会感知到新的环境信息,再把信息传回大脑。你看这个感知、思考、行动、移动的循环就这么不停的转起来了,让这只虚拟果蝇真正的和环境产生了互动。 聊到这里,你可能会觉得这不就是模拟了一只果蝇吗?有什么了不起的,但他的意义其实远远超出了这个范围。 他可能为我们指出了另一条通往人工智能的道路,这条路跟我们今天天天听到的那些 ai, 像是大语言模型什么的,走的是完全不一样的路子。 这两种路线的根本区别其实是在哲学层面上的。你看我们现在熟知的大语言模型,走的是学习这条路,他的目标是什么?是模仿智能行为 方法呢?就是搭建一个人工的神经网络,然后用海量的数据去训练他,让他的行为看起来像人。 而我们今天聊的这个连接祖学路线,走的是复制这条路,他的目标不是模仿,而是把一个真实的生物的大脑结构原封不动地复制下来,他相信智能就蕴藏在那个真实的结构里。益永 systems 的 一位科学家 philip k show, 他 就把这个区别说得特别清楚,他说我们做的这个是一个真正的神经网络,他和人工智能领域里常说的那些人工神经网络是两码事, 这句话可以说是点睛之笔,一下就说出了两者的本质不同。当然了,说了这么多,我们也不能太过于兴奋了, 任何一项突破性的技术在早期都面临着巨大的挑战和局限,我们得冷静下来看看现实情况。 目前来看,局限还挺多的。首先,我们前面提到的那个 lift 模型,其实是一个极度简化的版本, 它把所有神经元都当成是一样的,用一套规则去模拟,可实际上大脑里神经元的种类千差万别。第二,也是一个特别关键的问题, 就是大脑怎么指挥肌肉。这部分的连接通路其实不是扫描出来的,而是研究人员手动给他搭的一座人工桥,这就打了不少的折扣。 另外,这项研究成果还没有经过科学界的同行评鉴,而且最重要的是,这个大脑是死的,或者说是冻结的,他不会学习,也不会改变。 不过呢,即使有这么多困难, eon systems 的 目标还是相当宏大的,它们计划在两年之内搞定小鼠大脑的模拟, 但是这个条窄有多大呢?我们来算一下。小鼠大脑的神经元数量是果蝇的整整五百六十倍,这可不只是数字变大了,它背后的计算量和复杂性那都是指数级的往上分。那么终极目标呢?当然是人类的大脑了, 人类大脑有多少神经元?八百六十亿?看到这个数字,我们就应该明白,从今天这只小小的虚拟果蝇,到我们真正理解自己的大脑,这条路还长着呢,非常非常遥远, 这一也自然而然的把我们带到了一个终极的哲学问题面前,这个问题也正是我们今天讨人的核心。 假如有一天我们真的成功了,我们完整地复制出了一个人类的大脑,那么那个电脑里的数字副本,它还算是我们自己吗?这个问题就留给大家慢慢思考了。

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