Randal Koene的全脑模拟

路加福音Muehlhauser你是2007年研讨会的参与者，那次研讨会导致了FHI的诞生全脑仿真:路线图报告。报告总结了与会者对几个问题的看法。你介意分享你的吗自己的对报告中一些关键问题的估计?特别是，你认为我们需要在多大程度上模仿人类大脑才能实现WBE?(分子、蛋白质组、代谢组、电生理学、峰值神经网络等)

(我所说的“WBE”指的是报告中所说的成功标准6a(“社会角色适应模拟”)，这样就把意识和个人身份的问题放在一边了。)

Randal Koene.如果你的问题主要基于2007年的报告，那是有问题的。所有参与其中的人都一致认为，这份报告并没有构成一个“路线图”，因为它实际上并没有提出一个具体的/精心设计的理论计划，通过这个计划，全大脑模拟既可能又可行。2007年的白皮书几乎只关注结构数据的获取，而没有明确地解决未知(“黑盒”)系统中的系统识别问题。金宝博官方这个问题是关于“细节层次”等问题的基础。它立即迫使你思考约束条件:什么是成功的/令人满意的大脑模拟?

金宝博官方系统识别(在小)是由神经修复工作特德伯杰演示。利用这个例子和原理证明，并将其应用于整个大脑，就会产生一个分解成可行部分的计划。这就是实际路线图的内容。

我不知道你们是否见过这两篇论文，但你们可能想要阅读和对比2007年的报告:

• Koene, r . 2012。全脑仿真的实验研究：对创新金宝博娱乐的体内测量技术的需求．
• Koene, r . 2012。整个大脑仿真的基础：国家，过渡和更新陈述．

我认为一系列不同的细节水平将参与WBE。例如，如泰德·伯杰的作品在一个海马体的假体上已经显示，它通常足以模拟神经尖刺的时间和模式。从功能的角度来看，该级别上的模拟很可能捕获我们可感知的内容。考虑到，突触前和突触后尖峰时间的差异是突触强化(尖峰时间依赖性增强)的基础，即长期记忆的编码。脉冲序列用于交流感官输入(视觉、听觉等)。尖刺的模式被用来驱动肌肉群(运动，语言等)。

也就是说，一个好的模拟可能需要更深层次的数据采集来进行参数估计，在某些情况下，也可能需要更深层次的模拟，例如，如果我们试图区分不同类型的突触受体，以及特定的神经元如何相互通信。我相信还有很多其他的例子。
因此，我的直觉(严格意义上的直觉!)是，整个大脑模拟最终将涉及在一个层面上执行大部分数据采集的工具的组合，但在某些地方或某些时候会更深地挖掘局部动态。

我认为我们很可能需要至少在当前Connectomics水平上获得结构数据，从而能够识别小轴突/树枝状和突触。我也认为我们需要进行大量的电生理学，达到现在称为大脑活动地图（BAM）的电生理学。
我认为不太可能,我们需要地图所有蛋白质或分子在整个大脑,尽管很有可能我们将研究这些彻底代表组件的大脑为了学习如何最好地与可测量的量与参数和动力学仿真。

(请不要将我的答案解释为“spiking neural networks”，因为它不是指数据采集级别，而是对人工神经网络的某种类型的网络抽象。)

路加福音:你一般同意报告第15页的哪一项“假设”?(物理主义、多重可实现性、可计算性、非有机体性、尺度分离、组件可处理性、模拟可处理性、大脑中心性)

蓝道：

哲学上的物理主义:是的。我们假设心智功能可以在不同的功能基底上运行(就像你可以将程序从一种类型的计算机转移到另一种类型的计算机一样)。因为我们已经知道，大脑可以通过执行先前受损的大脑其他部分(经过再训练后)的功能来修复某些类型的大脑损伤，从而恢复正常的心智活动，我们有一些证据可以证明大脑和大脑功能之间的区别，甚至在生物学上也是如此。(这个具体的例子并不适用于所有的大脑功能。)

计算性：Yes – at the level that we are interested in. Rather than addressing the matter of Turing computability, I’d rather highlight the problem of replication: If you try to duplicate something accurately, by analog or digital means, it is pretty much impossible to do so to infinite precision. A good example is digital audio. Despite that constraint, we can capture what we are interested in. The assumption here is that what we would consider a satisfactory whole brain emulation does not require replication at infinite precision. From my experience in neuroscience, I see a lot of evidence that the brain itself goes to a lot of trouble to make itself more predictable, to make it possible for brain regions to talk to each other and cooperate intelligibly. In essence, the brain uses tricks like spike bursts, nested oscillatory modulation, redundant ensembles of neurons active in spike patterns, etc, to insure reliability and be more “computable”.

非有机主义是的(我不熟悉这个术语，但我同意这种描述)。理解是什么?什么时候我们明白了什么?如果我们能做出一个好的模型，这就是理解吗?在生物科学,正日益成为衡量理解由于复杂性的增加组件的数量(与“压力”等基本物理问题,例如,添加更多的粒子可以使系统更易于描述/理解处理单个粒子)。金宝博官方

Scale-separation：是 - ish，但看到我沿着上面的那些线路谈论我谈到的那些谈论我认为需要什么样的数据。

组件陶术:是的，但不是组成部分:重要的是信号!这是关于金宝博官方系统识别，参见Ted Berger所使用的例子创建Volterra扩张捕获系统的功能是神经修复。金宝博官方你可以在大脑的某个区域画一个特定分辨率的盒子，称之为“黑盒子”。重要的是要知道哪些信号是你感兴趣的。对于未知的CMOS组件，我们可以说这些信号是1和0(尽管实际上电压低于或高于某个阈值)。我们不需要关心那里的其他信号，比如红外电磁辐射(热)。同样，当你在大脑生物学的某个层面上检查黑盒时，你需要考虑那些有趣的信号。我相信我们将能够进行系统识别(即建立一个模型/理解模型)，为我们提供描述一个组件在输入到输出的金宝博官方转换方面所做的功能。

模拟温顺:是的。进行了系统识别我们将学习哪些功能或部分金宝博官方功能是最常见的,从而确定如何构建高效的处理器(如果你喜欢称之为神经形态,尽管他们可能比什么完全不同的名字…因为它真的是不管功能是,而不是神经元本身)。生物大脑能够相当有效地运行大脑的功能，所以我们也应该能够设计出同样的功能。

避免以大脑为中心：也许，但不是完全。我发现这个奇怪的是州作为一个重要的假设，因为它不是。专注于模拟大脑是一种选择，就像选择以更高分辨率选择的黑匣子一样。什么是'我'？是我的大脑，还是我的身体，或者我与整个宇宙的互动以及其中的每个人？在我看来，你可以像你一样移动这个定义和你想要的定义。但是......给出了一个我存在的宇宙，我可以参加其中的一部分，如我的大脑，声明它是一个待仿真的卷，构建仿真器，它应该与其余的很好。因此，可能是正确存在，您确实需要至少对腿部和手臂和武器和视觉输入等的看法等。我认为这不是脑仿真的根本问题。但假设是一个奇怪的事情，因为它（错误地，在我看来）看起来它可能是整个大脑仿真的可能道路块。我们需要尸体还是没有？ How much of a body? Does the answer to those questions say much at all about the feasibility of whole brain emulation? I doubt it.

路加福音：报告表4（第39页）总结了可能的建模并发症，以及对WBE有多可能所必需的估计，他们将如何实施。您最强烈地不同意哪些估计值？

蓝道:脊髓，不知道。我同意所有通过突触效应的突触适应的估计。

动态状态：我同意这可能不是必需的，但可能需要通过功能表征捕获动态，因此大脑活动映射。由于最近的新界面原型，这不是Show-Stopper。

我同意关于模拟计算和“真正的”随机性的估计。

路加福音:神经科学家Miguel Nicolelis说整个大脑仿真是可计算的，因为“意识最重要的特征是数十亿细胞之间不可预测的非线性相互作用的结果。”你回复的是什么？

蓝道我得说米格尔的说法有点荒唐，没有实际证据。他到底在说什么?记住一点,我解释说我的可计算性和长度大脑去让自己更可预测+挑选你认为满意的问题全脑模拟(如果你不能满足于任何低于原子精度重复…那么你不能做一个Mac模拟器在个人电脑上运行要么)。

对于神经科学家来说，这是一个奇怪的事情，因为几乎所有的东西 - 米格尔包括 - 使用计算神经科学模型，并继续要求更加严格复制神经生理学发生的事情。

如果“最重要的特征[意识]”(不管那些是什么)是几十亿生物细胞或几十亿仿真组件之间不可预测的、可能是非线性交互作用的结果，米格尔怎么知道它是否有任何区别呢?

简短的答案是：Miguel的发言强烈的感觉，但我无法解析他的论点，以与任何证据证据联系起来。

路加福音:在最近的两篇论文(2012A.，2012B.）你解释了整个大脑仿真（WBE）的一般挑战，并概述了一些实验研究，这将取得成功的WBE。金宝博娱乐在您的观点中，如果资助的话，某些特定的，易行的“下一步研究项目”可能会在未来10年内对WBE表现出大量进展？金宝博娱乐

蓝道老实说，我现在正在修改路线图，因为2013年的事件改变了最需要关注的领域。

用那个警告，我会提出一些：

1. 基于目前在加州大学伯克利分校的原型开发一个无线自由浮动神经接口平台¹但是足够开放和标准化，即使接口硬件经过多次改进，许多研究实验室也可以使用这个平台。金宝博娱乐这是大脑活动图(BAM)工作的一个组成部分，对于在一般的脑组织中进行系统识别至关重要。金宝博官方
2. 证明在理论上将一块神经组织“打破”成一组易于处理的小子系统的能力，其中的特征是a.)片段之间的连接，b.)在每个片段内识别的系统功能允许重建整体的功能。金宝博官方你可以从非常小的组织开始，然后一步步往上，但是如果你任意选择一小块组织的话，验证会很困难。最好是在视网膜或非常小的动物身上工作(我不确定是否应该建议用秀丽隐杆线虫，因为它很奇怪)。
3. 试图使用神经界面和神经假体在越来越多的患者群体治疗精神障碍时，选择区域的脑损伤（海马是一个有趣的候选人，显然）和神经损伤（瘫痪）作为加速和发展经验的一种方式这些工具中，这些工具与最相同的终极规范共享为WBE所需的活动数据。
4. 结合多种显微镜的形式，如EM和光(我们似乎已经在其中一些大脑彩虹），蛋白质标记，以改善脑组织部分中生理成分的鉴定。
5. 从脑切片图像堆叠（特别是在ConnectMics中使用的EM图像）开发自动分段，识别，3D重建和转换到功能模型参数。随着该所得的，可以测试这种识别和重建的限制，其依赖于（当不与BAM数据配对时）从结构和功能之间的相关性的概率分布中采样。
6. 通过进一步开发串行成像的机械自动化来提高Connectomics中的吞吐量（与...密切相关）肯·海华斯的工作²当然,)。与此相关，进一步提高脑组织连接学工作准备的质量(见脑保护基金会）．
7. 探索信号检测和刺激模式的整个树，以及a) BAM和b)连接组学的可能实现，这个过程已经开始于所谓的PoBAM小组的工作^3.（大脑活动映射的物理学）和Adam Marblestone等人的各种出版物。As this progresses, you get to the development of hybrid technology applications where the strengths of each modality (e.g. ultrasound, opto-electrics, biochemical sensing, etc.) are employed where best suited, so that hurdles that any one of them faces indivually are overcome. There is a pretty strong group working on this right now, which promises advances in BAM in the next 5 years similar to the ones we’ve seen in connectomics over the last 5 years.
8. 金宝博官方系统化（甚至超过Allen Institute）的基本神经生理调查的过程，为了继续和完成对脑功能（所有受体类型，蛋白质等）所涉及的所有生理成分的识别和机械理解。虽然如果BAM和Connectomics工作足够好以识别系统功能和系统交互，则可能并非所有最终都必须最终需要，但更多的理解有时可能会成为游戏更换器，并且当然有助于验证，以及在生物学中的问题的治疗金宝博官方脑。

当然还有更多，但正如我已经提到的那样，这是目前正在进行重的改造。此外，我认为仍然有价值完成C.Elegans的映射和建模，但我怀疑脑袋神经假肢（例如Berger Group的海马和前额外皮质工作）进一步成功影响加速研究的影响，是一种更好的代表性，作金宝博娱乐为原则上的原则上，即哺乳动物脑组织的神经高原替代。

路加福音在你提到的建议2中C. Elegans.“奇怪。”你在想什么怪事?

蓝道：首先，C.elegans中的神经元不会飙升。该系统在金宝博官方子阈值通信上运行。其次，C.Elegans的302神经元都是非常独特的，不同的类型，基本上不同的类型，其自身履行相当复杂的功能（非冗余和非分布）。如果你要与人类大脑进行比较，那么它更像是302种不同的大脑区域。

就大脑所能执行的各种功能(比如视觉处理、四肢运动等)而言，与哺乳动物相比，一个更好的“小”动物应该是果蝇，这是Janelia农场实验室研究的主要动物。

路加福音你猜科学家什么时候能成功地模仿一个Drosphila脑？（使用您更喜欢“成功”的任何解释。）

蓝道：显然，我不能非常详细地了解这种远程猜测。

I’d say that if the brain activity map stuff develops in the next 5 years the way connectome stuff developed in the past 5 years, then in about 5-7 years it might be a conceivable / feasible / budegatable thing to propose a project to map the drosophila brain and to emulate it in a first, draft version of an emulation. I would expect that such a proposal would map out something on a duration of 8-10 years. So, I would think that the earliest date by which we could expect first emulations of drosophila brain is about 15-17 years out.

这里有两件有趣的事情需要考虑:

1. 与此同时，在为人类患者制造有用的神经假肢的平行轨道上发生了什么，即使这些假肢是分段的，而不是“整个大脑”?
2. 果蝇大脑仿真和人脑仿真除了规模有什么区别吗?例如，一旦你开始迭代果蝇模拟的改进版本，这将如何影响竞赛的动机和资金?

路加福音在未来的5年里金宝博娱乐，您个人希望在WBE的各个方面做哪些研究?

蓝道：我个人希望始终申请我对路线图的分析表明我的活动可以具有最有用的影响。这对我来说是最重要的，我已经一直在几年内调整了我的活动。

除此之外，我很兴趣与系统识别所需的分辨率和带宽进行神经接口平台的开发非常感兴趣。金宝博官方

这两方面的考虑，重点和应用，以及对神经接口的研究，这些都是我现在考虑未来5年的领域。

路加福音：谢谢，兰德尔！

1. 看到神经尘埃，目前达到126um↩
2. 参见:Hayworth, K. 2013。保存和绘制大脑连接体．全球未来2045（2013）。诉讼程序。↩
3. 看到的:
   • Marblestone，A.等。2013年。可扩展神经记录的物理原则．
   • Marblestone，A.等。2013年。Conneconomics：大规模神经钢筋的经济学．
   • Cybulski, T.等，2014。大规模神经录音中的空间信息．

   ↩