星艦與腦宇宙：馬克拉姆的「黃金國遠征」，尚未抵達……

如果我們不是在顯微鏡和實驗記錄中一點一點地拼湊大腦的奧秘，而是直接在超級計算機里“建造”一個大腦——一個完全數字化、卻精確模擬了每個神經元電光火石般活動的大腦。

這聽起來像科幻小說，但在21世紀初，一位名叫亨利·馬克拉姆（Henry Markram）的神經科學家，真的將這個故事變成了現實[1]，并由此開啟了一場席卷全球科學界的風暴。

野心的種子：一個“簡單”的想法

我們丈量宇宙、編輯基因，卻仍未讀懂自己的大腦——這片咫尺之間的宇宙。頭顱內的“小宇宙”由860億神經元構成，幾個世紀來，神經科學家像手持殘缺星圖的航海家，雖記錄了神經元的“竊竊私語”，繪出了腦區活動的“星云圖”，卻始終無法解釋思維與意識如何從碎片中涌現[2]。

對此，馬克拉姆提出了一個截然不同的思路。這位科學家不愿只做繪制星圖的航海家，他誓言要建造一艘“星艦”，直入大腦的奧秘核心。他的方法瘋狂而直接——既然無法完全理解它，那就模擬它。

?Henry Markram 圖源：SANDBOX FILM

馬克拉姆并非典型的書齋科學家。他出生于南非，身上兼具著冒險家的膽魄與工程師的嚴謹。在他的眼中，傳統神經科學的“零敲碎打”式研究，盡管成果豐碩，但速度太慢，且難以觸及本質。他提出了一個在當時看來既瘋狂又極具革命性的觀點：我們或許永遠無法通過無限疊加的局部實驗來完全理解大腦這個整體系統。唯一的、也是最終的途徑，是“模擬它”。

這個想法的核心，源于一種強大的科學哲學：要真正理解一個系統，你必須能夠重建它。馬克拉姆認為，理解不僅僅意味著描述和觀察，更意味著掌握其內在的、普適的規則，以至于你可以在另一個媒介上將其精確地復現出來。如果這個復現品的行為與原始系統別無二致，那么你就真正地理解了它。

為了讓這個抽象的理念變得易于理解，馬克拉姆使用了一個極其有力的比喻——“反向工程”。

就像你面前有一架前所未見的、精妙絕倫的飛機。你可以遠遠地觀察它起飛、翱翔、降落；你可以拆下它的機翼，分析材料的成分；你可以研究它的發動機，測量其馬力。這些研究無疑是有價值的，但它們能讓你完全理解這架飛機為何能飛嗎？或許不能。

但如果你采用一種“反向工程”的思路呢？你將這架飛機完全拆解，測量每一個鉚釘的尺寸、每一根電線的電阻、每一塊鋁蒙皮的曲率，然后將所有這些數據輸入一臺強大的計算機，在虛擬世界中嚴格按照這些規格，重新“建造”一架數字飛機。

接下來，才是見證奇跡的時刻。你在這臺數字飛機上模擬氣流、燃油燃燒和物理定律。如果這個模型是足夠精確的，那么它在計算機中就應該能夠“飛起來”。如果它不能，就說明你的數據或你對規則的理解有誤。通過不斷調試、修正，直到數字飛機成功翱翔，你便不僅僅是“知道”飛機會飛，而是深刻地“理解”了它之所以能飛的每一個物理和工程學原理。

馬克拉姆提出，我們的大腦，正是這架需要被“反向工程”的、無比復雜的“飛機”。我們不需要理解“意識”或“思維”這些高層概念的神秘配方，我們只需要做最基礎、最艱苦的工作——測量。

測量大腦中每一種神經元的精確形態，測量它們之間是如何連接的，測量控制它們放電的離子通道和突觸傳遞的化學規則。然后，將這些海量的、底層的生物學規則，轉化為數學方程，輸入到世界上最強大的超級計算機中。

如果這個模型足夠精確，那么“意識”、“思維”和“情感”這些高級功能，是否會像飛機最終離開地面一樣，自然而然地“涌現”出來？馬克拉姆堅信，答案是肯定的。這并非哲學的空想，而是基于復雜系統科學的一個堅實信念：整體大于部分之和，但整體必定源于部分及其相互作用。找到最底層的規則，便能重建整個大廈。

這個宏偉的愿景，需要一個起點，一個“阿波羅計劃”中的第一步。馬克拉姆不是一個空想家，他深知目標的浩大。于是，在2005年，他與他在瑞士洛桑聯邦理工學院的團隊啟動了“藍腦計劃”（Blue Brain Project）[3]。這個名字，既暗示了其與IBM“藍色基因”超級計算機的緊密合作，也透露出其探索“藍色星球上最后邊疆”的雄心。

?藍腦計劃. 圖源：EPFL

“藍腦計劃”的初始目標，被刻意設定得相對“謙遜”和務實：他們不去模擬整個鼠腦，更不用說人腦，而是瞄準了大腦皮層的一個基本功能單元“新皮層柱”。

可以把這個新皮層柱想象成大腦皮層這塊復雜織物中的一根最基本的“線”。它大約只有2毫米高，直徑0.5毫米，卻包含了約1萬個神經元，以及它們之間錯綜復雜的連接[4]。這個微小的柱狀結構，被認為是大腦進行信息處理的一種重復性“微電路”。馬克拉姆的設想是，只要我們能徹底理解并成功模擬這一根“線”的工作原理，我們就可以像搭樂高積木一樣，將成千上萬個這樣的模塊組合起來，最終編織出整個新皮層，乃至整個大腦的模型。

這是一個典型的“化整為零、由簡入繁”的工程學策略。從模擬一個皮層柱開始，如同一個音樂家開始練習一首宏大交響樂的第一個音符。這個音符本身是簡單的，但它蘊含著整個樂章的所有基因和潛能。馬克拉姆相信，只要這個音符是精準的，那么后續的旋律、和聲乃至震撼人心的交響，都將順理成章地流淌而出。

于是，在瑞士寧靜的實驗室里，一場前所未有的科學遠征悄然啟航。它的工具不是試管和顯微鏡，而是算法和超級計算機；它的目標不是發現一個新分子或一條新通路，而是要在數字世界中，點燃第一朵屬于“智能”的、微小的火焰。沒有人知道這條路是否能走通，但亨利·馬克拉姆，這位充滿遠見和魅力的“科學先知”，已經毫不猶豫地邁出了第一步，走向了一個被無數人視為科幻的未來。

而這一切，都源于一個看似簡單，卻足以撼動整個科學界的想法：如果我們不能完全理解它，那就模擬它。

宏偉的藍圖：從鼠腦到人腦的飛躍

“藍腦計劃”在洛桑的超級計算機集群中穩步推進，像一支紀律嚴明的工程兵部隊，在微觀戰場上默默地進行著艱苦的“巷戰”。他們成功模擬出大鼠的單個新皮層柱，這無疑是神經科學史上的一座里程碑。但在馬克拉姆心中，這簇微小的數字火焰，僅僅是他意欲點燃的燎原星火的起點。他需要一個更大的舞臺，一個能將這個專業而深奧的計劃，轉變為一場席卷全球的科學革命的契機。

而這個契機，在2009年，到來了。

?Henry Markram: A brain in a supercomputer. 圖源：TED Talks

一場點燃世界的TED演講

那一年，在英國牛津舉行的TEDGlobal大會上，亨利·馬克拉姆走上了那個以傳播“值得分享的思想”而聞名的紅色圓形地毯。聚光燈下，他沒有攜帶復雜的圖表，只有他本人、一個麥克風，以及一個讓全場屏息的宣言：“我們將在十年內，在計算機中模擬出整個人類大腦?！?/strong>[5]

這道劃破長空的閃電，瞬間重塑了聽眾的想象力。他描繪了一幅對比強烈的圖景：一邊是神經科學淹沒在無法拼合的“數據海嘯”中，另一邊是無數腦疾病患者正等待根本性的解決方案，而當時的藥物治療如同“閉著眼睛打移動靶”。

面對這一困境，他拋出的解決方案是“全腦模擬”。他將超級計算機比作一臺“時間機器”，能將研究速度提升數萬倍。他承諾，這一宏偉計劃將徹底改變游戲規則：醫生將為患者創建數字“孿生”大腦，安全測試萬千藥物；我們甚至可能第一次在屏幕上目睹“意識”被點亮的時刻。

這與其說是一場科學報告，不如說是一次充滿信念的布道。馬克拉姆用清晰易懂、充滿人文關懷的圖像，將復雜的科學難題轉化為全人類共同期待的未來圖景。他沒有說“我們可能成功”，而是宣告“我們正在這樣做”。這種強大的信念感，通過TED這個全球擴音器，瞬間傳遞給了數百萬觀眾。一夜之間，亨利·馬克拉姆從一位杰出的神經科學家，變身成為描繪科學未來的“先知”。

“人腦計劃”的誕生

TED演講帶來的巨大聲望和輿論關注，為馬克拉姆的雄心注入了前所未有的動力。他的愿景恰好與歐盟尋找下一個能夠引領未來科技、提振歐洲競爭力的“旗艦級”科研項目的戰略不謀而合。歐盟正在尋找像“人類基因組計劃”或“阿波羅登月計劃”那樣，能夠整合全歐洲科研力量、產生顛覆性影響的宏大工程。

于是，在2013年，一個比“藍腦計劃”規模宏大無數倍的“人腦計劃”（Human Brain Project）正式起航。它被歐盟授予“未來新興技術旗艦項目”的稱號，并在未來十年內獲得了超過10億歐元的巨額資助[6-7]。這標志著馬克拉姆的夢想完成了一次關鍵的身份躍遷：它從一個由單個實驗室主導的、目標導向明確的研究項目，升級為一個由歐盟主導的、涉及上百所歐洲科研機構、涵蓋神經科學、醫學、計算機科學、機器人學等多領域的巨型科研聯盟。

?人腦計劃的多層次組織. 圖源：Neuron

“人腦計劃”的雄心，從其名稱便可窺見一斑。它的終極目標，直指人類智慧的王冠本身。它不再滿足于在大鼠的大腦皮層柱中摸索，而是要繪制完整的人腦圖譜，整合所有層面的知識，從基因、分子、細胞到環路、系統，最終在超級計算機中實現全腦模擬。這已不再是“反向工程一架飛機”，而是試圖“反向工程一整座能夠自我維護、學習和產生意識的大都會”。

在項目啟動之初，馬克拉姆及其團隊描繪的未來圖景，充滿了科幻般的魅力，卻又基于堅實的科學推論。他們邀請整個世界，共同想象一個擁有人腦模擬技術的未來。

數字大腦將如何重塑我們的未來

在醫學領域，革命將是根本性的。想象一位阿爾茨海默癥早期患者就診。醫生不再僅僅依靠模糊的記憶測試和昂貴的腦部掃描進行推斷性診斷。相反，他們可以從患者身上提取細胞，推導出其獨特的基因組信息，然后為其“定制”一個高精度的個人數字大腦模型。

這個數字“孿生”會以驚人的速度模擬疾病未來數十年的發展進程。醫生可以在這個虛擬大腦上，像測試飛機引擎一樣，安全地試用各種候選藥物和療法組合，觀察哪種方案能最有效地延緩甚至阻止淀粉樣蛋白斑塊的沉積，而無需讓患者承受任何實際風險。這將是精準醫療的終極形態。

在基礎科學研究中，范式將被徹底改變。科學家將不再僅僅通過觀察行為或記錄少數神經元的活動來推測大腦的運作機制。他們可以像氣象學家模擬臺風路徑一樣，在超級計算機上“模擬思維”。比如，要理解“決策”是如何產生的，研究人員可以給數字大腦一個虛擬情境，然后像回放高速攝影鏡頭一樣，追蹤信號在整個大腦網絡中是如何起源、競爭、擴散，并最終導致一個“決定”的。那些困擾我們已久的謎團，例如記憶如何被存儲和提取、創造力源自何處、情緒如何影響判斷，都可能在這種全息、動態的模擬中找到答案。

甚至，在技術領域，人腦計劃也承諾帶來顛覆性突破?；趯Υ竽X高效、低功耗信息處理方式的理解，科學家可以開發出全新的“神經形態計算”芯片。這種芯片不再遵循傳統馮·諾依曼架構*，而是模仿大腦的神經網絡結構，有望在處理感知、模式識別等任務上實現指數級的能效提升，為下一代人工智能和機器人技術奠定硬件基礎。

* 馮·諾依曼架構是一種計算機設計的基本架構，其核心特點是將程序指令和數據存儲在同一個存儲器中，通過中央處理單元（CPU）來執行指令。這種架構還包括輸入/輸出設備用于數據交互，以及總線系統用于各部件之間的數據傳輸。盡管存在存儲器訪問瓶頸，但其通用性和靈活性使其成為現代計算機設計的基礎。

這是一個足以讓包括科學家、投資者，普通公眾的任何人都為之興奮和顫栗的未來。它承諾的不僅是科學的進步，更是對人類生存狀況的根本性改善。在2013年的那個節點，在巨額資金和全球矚目的加持下，“人腦計劃”仿佛一艘裝備精良、目標堅定的星艦，承載著人類最深遠的求知欲，正式點火升空，駛向那名為“理解自我”的最終前沿。

星光似乎觸手可及，但誰也未預料到，前方等待他們的，并非坦途，而是科學探索中最為常見的嚴峻挑戰——理想與現實的猛烈對撞。

理想與現實的碰撞：風暴來襲

當“人腦計劃”這艘宏偉的星艦，在公眾的歡呼和巨額資金的助推下，看似正朝著模擬人腦的星辰大海全速前進時，在科學界內部，深沉的疑慮早已如暗流般涌動。這并非出于嫉妒或保守，而是源于許多頂尖神經科學家心中一個最根本的疑問：這條通往“終極理解”的捷徑，是否足夠可行？對馬克拉姆宏偉藍圖的質疑，很快從實驗室和學術沙龍里的竊竊私語，匯聚成一場公開的、席卷歐洲科學界的風暴[8]。

這場風暴的核心，是方法論、科學哲學和科研管理上的三重尖銳沖突。

我們是否具備了“反向工程”所需的完整圖紙？

這記最根本的質疑直指計劃的前提：我們是否具備了“反向工程”所需的完整圖紙？以倫敦大學學院教授、諾貝爾生理學或醫學獎得主彼得·達揚為代表的批評者指出，神經科學的基礎研究仍存在大量空白，在此情況下大談全腦模擬，無異于在流沙上筑塔[8]。

一個尖銳的比喻是：馬克拉姆的計劃，好比一位建筑師宣稱要精確重建整個紐約市，包括每一棟樓的結構和每一根管線的走向。但現實是，神經科學手中只有關于幾塊磚頭、幾段水管的零散數據。我們不僅沒有城市的總規劃圖，甚至不清楚究竟有多少種建筑材料及其連接規則。

具體而言，我們直至今日也遠未完全了解人腦中所有的神經元類型，更罔論它們之間精確的連接方式，也就是我們常說的全腦‘聯結組”。大腦的“接線規則”充滿隨機性、可塑性和個體差異，絕非規整的電腦芯片。在沒有這張基本“接線圖”的情況下進行全腦模擬，風險極高。其成果很可能是一個精心構建、能流暢運行，卻與真實大腦原理相去甚遠的“海市蜃樓”。

是否模糊了“模擬”與“理解”之間的哲學鴻溝？

即使退一步，假設技術難題得以克服，一個在超級計算機中成功運行的大腦模型出現了，但這意味著我們“理解”了大腦嗎？許多科學家對此深表懷疑[9]。這記質疑指向了“模擬”與“理解”之間的哲學鴻溝。

批評者提出了一個強有力的“黑箱”比喻：當今的深度學習模型能精準識別貓的圖片，但其內部的決策過程即便對創造者而言也如同謎團。同樣，一個由無數微分方程驅動的數字大腦，即使能對刺激做出合理反應，也可能只是一個更復雜的“黑箱”。我們能觀察其輸出，卻未必能洞察意識產生的本質。

另一個精妙的類比是天氣模擬：氣象學家能相當準確地預測臺風路徑，但這不等于他們完全“理解”了地球大氣的所有深層原理。模擬的成功依賴于宏觀參數和統計規律，而非追蹤每個分子。同樣，對大腦的詳細模擬或許能幫助“預測”某些行為，但離“理解”思維和情感的深層原理，或許還有著本質區別。這種批評直指HBP的終極目標——模擬是否真能引領我們觸及意識的奧秘。

巨額公共資源押注于單一路徑是否合理公正？

除了科學理念的沖突，HBP在管理上的風格引發了最強烈的反彈。這記質疑關乎在數據與理論尚不完備時，將巨額公共資源押注于單一路徑是否合理公正。

許多參與項目的科學家抱怨，HBP的治理結構過于“自上而下”，權力過度集中在馬克拉姆及其核心圈子手中。巨大的資金流向被批評高度傾斜，過度集中于“全腦模擬”及直接相關的計算平臺建設，而認知神經科學、實驗方法學等許多傳統但至關重要的研究方向則感到被邊緣化，資金受到擠壓[9]。

在批評者看來，HBP不再是一個服務于整個歐洲神經科學界的平臺，而是蛻變為實現個人愿景的“私人項目”。這不僅僅是資源分配問題，更關乎科學精神本身：科學進步歷來依賴于百花齊放、多元路徑的探索。HBP這種“獨裁”模式，試圖將所有的科研雞蛋放入“模擬”這一個籃子，在許多人看來不僅是管理上的冒險，更是對科學自身發展規律的違背。

暗流終于匯聚成海嘯。2014年7月，超過800位歐洲頂尖神經科學家簽署并發表了一封致歐盟委員會的公開信。這封信措辭嚴厲，直指HBP的管理問題和對其他神經科學方向的忽視，并警告說，如果歐盟不進行干預和改革，他們將聯合抵制并退出這個項目。

這封聯名信如同一顆重磅炸彈，引發了全球科學媒體的頭條報道，將HBP的內部矛盾徹底公之于眾。它標志著科學共同體對一種他們認為不健康、不可持續的科學模式的集體反抗。面對巨大的壓力，歐盟委員會不得不介入，啟動了對HBP的嚴格中期評估。

評估結果是對馬克拉姆原初愿景的一次重大修正。歐盟迫使HBP進行了一場痛苦的、但必要的“轉型”。項目領導層進行了重組，管理方式從高度集權轉向更開放、更民主的聯盟制。最重要的轉變在于目標的根本性調整：

“在十年內模擬整個人腦”這個充滿噱頭但被廣泛認為不切實際的終極目標，被悄然擱置，或至少不再是唯一的核心。HBP的新重心，轉變為為整個歐洲乃至全球的神經科學界，構建一個可持續的、開放的研究基礎設施平臺[10]。

換句話說，HBP這艘星艦，不再宣稱要直接飛抵“意識”的彼岸，而是轉變為建造一個巨大的“太空港”或“軌道造船廠”。它的核心產出，不再是那個終極的數字大腦，而是一系列強大的工具：集成的多尺度腦數據庫、先進的腦模擬軟件、神經形態計算系統、以及神經機器人學平臺。這些工具將提供給全世界的科學家使用，支持各種路徑、各種范式的腦研究，而不僅僅是馬克拉姆的“全模擬”路徑。

這是敘事的一個重大轉折點。它標志著純粹的、由個人愿景驅動的“大科學”理想，在與復雜的科學現實和科學共同體的集體意志碰撞后，所做出的一次妥協與升華。

風暴過后，HBP雖然傷痕累累，聲譽受損，但它完成了一次關鍵的蛻變。它從一場充滿英雄主義色彩的、高風險的個人豪賭，回歸到了一個更務實、更協作、或許也更具持久影響力的“公共服務”軌道上。這場風暴沒有摧毀這艘船，但它徹底改變了其航向，駛向了一個與2009年TED演講臺上所描繪的、截然不同的未來。

未竟的遺產：播種未來

當喧囂與爭議的塵埃漸漸落定，我們不可避免地要回到那個最初的問題前：亨利·馬克拉姆和他那耗資十億歐元的“人腦計劃”，最終成功了嗎？如果成功的標準，是他在2009年TED演講臺上所設下的那個具體、宏大且激動人心的目標：在十年內于計算機中模擬出一個有功能的人類大腦。

那么答案是否定的。我們沒有看到那個被點亮的數字意識，醫學也并未因一個全腦模型而發生革命。從這個角度看，這是一場壯志未酬的遠征，一個“未竟的”夢想。

然而，如果將目光僅僅鎖定于此，我們便會錯過這個故事最深刻、也最具啟示性的部分。在科學史上，許多最偉大的遺產，并非源于目標的達成，而是源于追逐目標這一過程本身所播撒下的、改變整個生態的種子。

HBP的真正遺產，不在于它是否抵達了預設的終點，而在于它如何深刻地改變了通往終點的“道路”本身。這是一座無形的豐碑，其影響遠比你能否在屏幕上看到一個數字大腦更為深遠。

基礎設施的貢獻

評價HBP的貢獻，可以借用一個大基礎設施工程的比喻：古代中國大運河的修建，其直接目的可能是為了帝國漕運，勞民傷財，爭議不斷。但運河一旦貫通，其最大的歷史作用，卻往往是促進了沿岸無數城鎮的經貿繁榮與文化交融，其價值遠遠超出了最初的意圖。

HBP正是如此。在全力奔赴“全腦模擬”這個宏大目標的過程中，它被迫必須為整個歐洲的神經科學界，建造起一套前所未有的“數字基礎設施”。這包括：

• 強大的腦數據庫與圖譜平臺：HBP整合了海量、異構的腦研究數據——從基因表達、神經元形態到腦成像數據——并將其標準化、結構化，建成了像“EBRAINS”這樣的開放研究基礎設施[11]。這好比為神經科學界繪制了一幅前所未有的、可交互的“數字地球儀”。全球的科學家不再需要在碎片化的論文海洋中艱難淘金，而是可以在這個平臺上，像使用谷歌地圖一樣，分層、定位、檢索和分析不同尺度的大腦信息。這對于那些沒有龐大計算資源的中小型實驗室而言，無疑是一次能力的巨大解放。

• 先進的模擬與計算工具：為了模擬大腦，HBP開發了諸如“NEST”模擬器、“Arbor”等專業軟件。這些工具并非只能用于全腦模擬，它們同樣可以被用來模擬一個腦區、一條神經環路，甚至研究某種疾病的機制。HBP將這些強大的工具開源，使其成為全球神經科學家工具箱里的“標配”，極大地降低了計算神經科學的門檻。

• 史無前例的協作網絡：HBP將來自幾十個國家、上百個機構的科學家、工程師、醫生和物理學家凝聚在一起，打破學科壁壘，形成了一個密集的協作網絡。這種規模的跨界合作，在神經科學史上是空前的。即使項目本身的管理曾引發爭議，但這種協作的模式和經驗，以及由此產生的人才流動與知識交換，為未來更大規模的科研合作奠定了基石。

技術的催化

在全力逼近“模擬生物大腦”這一目標的過程中，HBP意外地成為了兩股強大技術浪潮的催化劑。

首先是對高性能計算的推動。模擬一個器官，哪怕只是其中一小部分，對算力的需求是貪婪的。HBP與歐洲頂尖的超算中心（如尤利希研究中心）深度綁定，不斷挑戰著計算能力的邊界。這種需求驅動了軟件算法、數據可視化、大規模并行處理技術的創新，其成果惠及的領域遠不止神經科學。

對神經形態計算的傾力投入有促于一種新的芯片設計原理的發展。當團隊意識到，用傳統計算機架構模擬大腦，能耗極高、效率低下時，他們開辟了一條全新的路徑：為什么不直接制造一種模仿大腦結構和運作原理的芯片呢？

于是，HBP下誕生了像“SpiNNaker”和“BrainScaleS”這樣的神經形態計算機[12-13]。它們不再使用傳統的馮·諾依曼架構，而是試圖用硬件直接模擬神經元網絡的大規模并行、事件驅動（脈沖發放）、低功耗的特性。

?“SpiNNaker”和“BrainScaleS”計算機. 圖源：HPC wire

這項最初為“模擬大腦”服務的技術，其最激動人心的應用前景，可能恰恰是“逃離”對生物大腦的模擬，轉而賦能新一代的機器人與人工智能。這種腦啟發芯片，在處理感知、實時決策、模式識別等任務時，具有能效比上的巨大優勢，為開發更自主、更節能的智能體提供了全新的硬件基礎。

HBP在這條賽道上的早期布局，使歐洲在全球下一代計算架構的競爭中占據了重要一席之地。這正應了那句古話：“有心栽花花不開，無心插柳柳成蔭?！彼麄冏畛跸肜斫馍锎竽X，最終卻可能幫助創造了另一種形式的“智能”。

思想的碰撞

或許，HBP最深刻也最無形的遺產，是它在那場風暴中，迫使整個神經科學界進行了一場遲來的、深刻的“靈魂拷問”：我們究竟應該如何研究大腦？

在HBP之前，神經科學的主流是自下而上的、基于假設的、注重實驗驗證的“濕實驗”科學。而HBP以一種近乎蠻橫的姿態，將“大規模工程化”、“自上而下的綜合”、“大數據驅動”的范式推到了舞臺中心。這兩種范式的激烈碰撞，雖然痛苦，卻極具建設性。它打破了領域的思維定勢，讓所有人開始反思：純粹的數據積累是否足夠？理論模型和計算模擬應該扮演什么角色？“理解”的最終標準是什么？

這場大辯論通過媒體傳播，極大地提升了公眾對神經科學的關注度。那個“在電腦里造大腦”的迷人愿景，無論其可行性如何，都吸引了無數年輕、聰明的大腦對這個領域產生興趣，并投身其中。它讓神經科學從一個高深的專業學科，變成了一個關乎人類終極身份、充滿哲學魅力的公共話題[14]。

未抵達的黃金國與被重新繪制的世界

亨利·馬克拉姆與“人腦計劃”的宏大征程，宛如一場科學史上的著名探險。先驅者憑借非凡的遠見與勇氣，航向未知，誓言要找到通往“意識大陸”的捷徑。最終，那座名為“全腦模擬”的黃金國并未在預期中現身。若以最初目標衡量，這似乎是一次未竟的旅程。

然而，正如偉大的探險其價值遠超一個具體坐標，HBP的真正遺產也遠非一個數字大腦能否被創造。這次遠征最深刻的成功，恰恰藏于其“未抵達”之中。它以一種近乎激進的方式，為整個神經科學界進行了一次前所未有的“壓力測試”，迫使我們直面了一個殘酷的現實：大腦的復雜深邃，遠超任何簡單的“反向工程”想象。它打破了技術萬能主義的迷思，證明在理解自我的道路上，沒有一蹴而就的捷徑。

這場探索雖未抵達預設的終點，卻徹底重塑了通往終點的“地貌”。它留下的，不是一座孤立的燈塔，而是一片肥沃的公共土壤與一套強大的導航工具，例如EBRAINS數據平臺、開源模擬軟件、神經形態計算芯片。模擬心智的夢想并未消亡，只是以一種更健康、更強大的方式繼續了，它融入全球學者利用共享數據破解疾病的研究中，體現在工程師受腦啟發設計高效芯片的藍圖里，延續在每一間探索記憶痕跡的實驗室中。

因此，我們追問的不再只是“馬克拉姆成功了嗎？”，而是“我們是否因此更接近真理？”答案是肯定的。這段征程賦予我們的，不僅是更精密的地圖與工具，更是一份對生命復雜性的深刻敬畏。探索“我們為何是我們”的航行從未止息，只是領航者變成了整個人類科學共同體。

作者后記

作為一名腦科學研究者，回顧“人腦計劃”這段波瀾壯闊的歷程，我的感受頗為復雜。站在實驗神經科學的角度，我既為馬克拉姆的宏大愿景所震撼，也對“全腦模擬”這一路徑保持審慎。

在實驗室里，我們通過電生理記錄觀察神經元間的實時對話，用光學成像捕捉神經環路的動態變化，這些實驗讓我們深刻體會到大腦作為一個復雜系統的精髓：它不僅是一個精密的電路，更是一個具有極強可塑性和涌現特性的動態系統。雖然“人腦計劃”在數據整合和模擬技術方面取得了突破，但當前模型仍難以完全復現生物大腦的這種“活的”特性。

特別值得思考的是，大腦的功能實現依賴于從分子、細胞到環路、系統的多尺度協同。我們在實驗室中發現，即便是相同的神經環路，在不同行為情境下也會展現出截然不同的活動模式。這種情境依賴的復雜性，可能是純計算模擬目前難以完全捕捉的。

然而，“人腦計劃”推動建立的多尺度數據平臺和標準化數據庫，確實為腦科學研究帶來了革命性變化。如今，我們可以將實驗數據與模擬預測進行更系統的對比驗證，這種“實驗-計算”的閉環研究模式，正推動著腦科學向更定量、更可預測的方向發展。

[1] Markram H. (2006). The blue brain project. Nature reviews. Neuroscience, 7(2), 153–160. https://doi.org/10.1038/nrn1848

[2] Herculano-Houzel S. (2009). The human brain in numbers: a linearly scaled-up primate brain. Frontiers in human neuroscience, 3, 31. https://doi.org/10.3389/neuro.09.031.2009

[3] The Blue Brain Project. (n.d.). EPFL. https://www.epfl.ch/research/domains/bluebrain/

[4] Mountcastle V. B. (1997). The columnar organization of the neocortex. Brain : a journal of neurology, 120 ( Pt 4), 701–722. https://doi.org/10.1093/brain/120.4.701

[5] Markram, H. (2009, July). 亨利馬克拉姆:用超級計算機構造大腦 | TED Talk. https://www.ted.com/talks/henry_markram_a_brain_in_a_supercomputer

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