商品簡介
一場改天換地的科研突破，正在悄然來臨。數千年來，人類一直在試圖破解自己的大腦，卻因種種局限而步履維艱。現今，隨著技術的飛速發展，腦科研先驅者們不僅開發出能夠深度探索大腦之謎的工具與方法，而且已經取得了令人振奮的關鍵進展。
通過《哪些神經科學新發現即將改變世界》，你便可以一睹大腦的研究走到了多遠。書中，33位杰出科學家記錄了他們對歷史級難題的挑戰，比如繪制大腦圖譜、全腦神經成像、全腦模擬等，這些技術獲得了哪些全新進展？神經技術如何應用於抑鬱癥等疾病的治療？大腦計劃、人類大腦工程等雄心勃勃的研究項目究竟在做些什麼？ 在取得驚人成果的同時，他們也陳述了自己樂觀又謹慎的預想與反思，指明了我們需要跨越的困難和前進的方向。
《哪些神經科學新發現即將改變世界》是展現未來技術突破口的重要依據，也是展望21世紀人類社會和科學前景的一扇窗口。普通讀者和專業人士都將從中獲得面向明天的知識與領悟。
作者簡介
蓋瑞·馬庫斯 Gary Marcus
l 知名科學家、暢銷書作家和企業家，紐約大學心理學及神經科學榮譽教授，著有《如何創造可信的AI》《亂亂腦》。
l 23歲即從麻省理工學院博士畢業，師從心理學大師史蒂芬·平克。研究方向廣泛，涉及神經科學、遺傳學、語言學、進化心理學、人工智能、人類與動物行為等多個領域。多篇研究論文發表於《科學》《自然》等知名期刊。
l 人工智能公司Robust. AI創始人兼CEO，曾擔任優步人工智能實驗負責人。
杰裡米·弗裡曼 Jeremy Freeman
l 知名計算生物學家和神經科學家，曾就職於霍華德·休斯醫學研究所。
序
迎接大腦的 3 個挑戰
在神經科學的歷史上，沒有出現過比現在更令人激動的時刻了。盡管兩個世紀前神經科學便誕生了，具體可以追溯到一次爆炸導致鐵棍穿過了菲尼亞斯·蓋奇（Phineas Gage）的左側大腦額葉，但神經科學在很多方面的發展一直比較緩慢。如今，神經科學領域匯集了許多案例，但仍缺少某個貫穿整體的理論。我們已經在神經科學方面取得了很多進步，但也還有更多的未知領域等待我們去探索。而今，新技術的聚合為我們的探索提供了技術支撐。本書將對這些新技術進行介紹。
毫無疑問，人類從遠古時代起就一直在進步，常常將非常簡陋的工具利用到極致。19 世紀中期，保羅·布羅卡（Paul Broca）通過遺體解剖第一次窺探到了語言的基礎，這一契機起源於該遺體的主人由於大腦特定皮層受損而失去了語言功能。19 世紀末時，卡米洛·高爾基（Camillo Golgi）發現用硝酸銀對神經元染色後，可以在顯微鏡下看到神經元。聖地亞哥·拉蒙 - 卡哈爾（Santiago Ramón y Cajal）運用這項技術對神經元的結構與功能做出了具有預見性的描述。1909年，杰出的眼科醫生井上達二（Tatsuji Inouye）開始繪制大腦的功能地圖。通過系統研究俄日戰爭中的槍傷患者，他發現大腦視皮層的創傷會損害患者的視力，而且特定位置的創傷會影響患者特定視野區域的視覺。
在 20 世紀後期，非創傷性大腦成像技術，比如功能性磁共振成像（fMRI）開始出現。盡管這類技術非常有用，但當時的非創傷性大腦成像技術就像模糊的顯微鏡，它們在時間和空間上淡化了神經活動的細節。從根本上說，功能性磁共振成像的結果就像一張做了馬賽克處理的高分辨率照片。
研究非人類的動物，我們可以采用創傷性大腦成像技術。直到最近，神經科學研究的黃金標準一直都是“記錄單個神經元”，也就是用很細的電極監控與神經元放電有關的電活動。動作電位是大腦中的電流，科學家從對它們的直接測量中得到了許多重要的發現，比如大衛·休伯爾（David Hubel）和托斯滕·威塞爾（Torsten Weisel）發現，視皮層中的神經元對特定的視覺特征具有選擇性。然而，一次只觀察一個神經元難以達到管中窺豹的效果。神經科學家拉斐爾·尤斯特（Rafael Yuste）將這比喻為：“通過觀看單個像素塊來理解一檔電視節目。”
當我們寫這本書時，神經科學經歷了一場革命。2005 年出現的光遺傳學技術使得被測試的神經元在活躍的時候能夠發亮。我們也可以通過激光激活或抑制神經元，而多電極記錄技術的應用使得我們終於可以同時記錄成百上千個神經元的活動。新型顯微鏡能夠讓我們記錄下透明活體魚的幾乎每個神經元的活動。這讓我們有史以來首次有望從基本構成的層面上觀察到大腦。
然而，三個基本事實使得厘清大腦比弄懂其他生物系統更難。第一，神經元的數量龐大。即使在蒼蠅或幼小斑馬魚的大腦中也存在著 10 萬個神經元。人類大腦中的神經元數量約 860 億個。除此之外，“神經元”這個詞會讓人以為大腦細胞只有一種，但其實它們的種類達到了幾百甚至更多。每一種神經元都具有獨特的物理特性、電特征，很可能還有著獨特的計算功能。第二，我們還沒有發現支配大腦這個復雜神經系統的組織原則。例如，我們不知道大腦是否會運用像計算機普遍使用的美國信息交換標準代碼（ASCII）這樣系統化的編碼方法來編碼詞句。對於大腦如何儲存記憶和排序，我們缺乏可靠的知識基礎。第三，許多人類特有的行為，比如說話、推理和形成復雜的文化等，沒有類似的簡單動物模型可供研究。
奧巴馬的大腦計劃、歐洲人類大腦工程以及其他相關的亞洲大規模計劃，旨在解決大腦研究中的一些難題。我們可以合理地期待，未來 10 年將會出現大量新數據，它們的精細程度前所未有。當然，這些數據來自動物，也有一些來自人類。不過，這些新數據也將引發新的問題。比如，研究者怎麼才能使用如此大量的數據？我們又將如何推導出一般原理呢？
就此而言，收集的這些數據是否足夠多？我們如何將數據分析的規模擴大到太字節？如何搭建起數據和深刻發現之間的橋梁？我們認為，科學家必須找出主要的關注點。大腦不是筆記本計算機，但我們可以假設它是某種類型的信息處理器，從周邊世界獲取並輸入信息，然後將信息轉化為大腦可以接收的模式，轉化為對大腦運動系統的指令，以此控制我們的身體與聲音。盡管許多神經科學家想當然地認為大腦的主要加工過程是某種形式的計算，但所有的神經科學家都贊同，我們尚未發現神經計算最基本的特性。我們希望神經計算能夠為描述大腦活動提供統一的語言，尤其是當理論科學家和實驗科學家的研究越來越靠攏時。
大腦結構錯綜復雜，我們無法保證人類很快就能搞清楚大腦，但我們有理由滿懷希望。這本由神經科學領域先鋒的智能匯集而成的書代表了目前最有可能的猜測。它預測了神經科學未來的發展，告訴我們可能有什麼發現以及如何去發現。
本書也承認，在前進的道路上，我們可能會躊躇不前，也可能會跌跌撞撞。即使這本書能夠為讀者指引神經科學的未來，它也不是能準確預測未來的水晶球，它更像是一個時間膠囊。對科學家、政策制定者和大眾來說，10 年之後再來回顧這些文章會是很有趣的事情，正如一位同儕所說，“屆時可以重新評估這些科學主張、科學抱負，以及研究方法，據此調整下一代神經科學家努力的目標”。我們對此無比贊同。
目次
前言 迎接大腦的3個挑戰 /I
主題 1 繪制大腦地圖
01 建立大腦圖譜 邁克·霍利茨/004
02 全腦神經成像與虛擬現實 米沙·阿倫斯/018
03 大腦新視界 克裡斯托弗·科赫/026
04 使用基因測序解決連接組問題 安東尼·扎多爾/041
05 羅塞塔大腦 喬治·丘奇/051
主題 2 計算
06 通過網格細胞理解皮層 梅-布裡特·莫澤和、愛德華·莫澤/068
07 同時記錄大量神經元 克裡什納·謝諾伊/078
08 網絡神經科學 奧拉夫·斯波恩斯/089
09 大規模神經科學：從分析到洞悉 杰裡米·弗裡曼/099
主題 3 模擬大腦
10 全腦模擬 肖恩·希爾/110
11 建立行為大腦 克裡斯·埃利亞史密斯/124
主題 4 語言
12 語言神經生物學 戴維·珀佩爾/138
13 基因變異與神經遺傳 西蒙·菲舍爾/147
主題 5 保持懷疑
14 意識、大科學與概念澄清 內德·布洛克/158
15 從神經回路到行為：跨度太大了嗎 馬泰奧·卡蘭迪尼/173
16 進化中的啟示 利婭·克魯比澤/181
17 基因組的啟示 亞瑟·卡普蘭/189
18 計算腦 蓋瑞·馬庫斯/200
主題 6 重要影響
19 神經技術的應用 約翰·多諾霍/212
20 連接錯亂的大腦、基因與心理疾病 凱文·米切爾/226
21 神經灰塵：沒有線纜的持久腦機接口 米歇爾·馬哈比茲/235
後 記 2064年的神經科學：對過去一個世紀的觀察 /243
譯者後記 /259
術語表 /261
書摘/試閱
迎接大腦的 3 個挑戰
在神經科學的歷史上，沒有出現過比現在更令人激動的時刻了。盡管兩個世紀前神經科學便誕生了，具體可以追溯到一次爆炸導致鐵棍穿過了菲尼亞斯·蓋奇（Phineas Gage）的左側大腦額葉，但神經科學在很多方面的發展一直比較緩慢。如今，神經科學領域匯集了許多案例，但仍缺少某個貫穿整體的理論。我們已經在神經科學方面取得了很多進步，但也還有更多的未知領域等待我們去探索。而今，新技術的聚合為我們的探索提供了技術支撐。本書將對這些新技術進行介紹。
毫無疑問，人類從遠古時代起就一直在進步，常常將非常簡陋的工具利用到極致。19 世紀中期，保羅·布羅卡（Paul Broca）通過遺體解剖第一次窺探到了語言的基礎，這一契機起源於該遺體的主人由於大腦特定皮層受損而失去了語言功能。19 世紀末時，卡米洛·高爾基（Camillo Golgi）發現用硝酸銀對神經元染色後，可以在顯微鏡下看到神經元。聖地亞哥·拉蒙 - 卡哈爾（Santiago Ramón y Cajal）運用這項技術對神經元的結構與功能做出了具有預見性的描述。1909年，杰出的眼科醫生井上達二（Tatsuji Inouye）開始繪制大腦的功能地圖。通過系統研究俄日戰爭中的槍傷患者，他發現大腦視皮層的創傷會損害患者的視力，而且特定位置的創傷會影響患者特定視野區域的視覺。
在 20 世紀後期，非創傷性大腦成像技術，比如功能性磁共振成像（fMRI）開始出現。盡管這類技術非常有用，但當時的非創傷性大腦成像技術就像模糊的顯微鏡，它們在時間和空間上淡化了神經活動的細節。從根本上說，功能性磁共振成像的結果就像一張做了馬賽克處理的高分辨率照片。
研究非人類的動物，我們可以采用創傷性大腦成像技術。直到最近，神經科學研究的黃金標準一直都是“記錄單個神經元”，也就是用很細的電極監控與神經元放電有關的電活動。動作電位是大腦中的電流，科學家從對它們的直接測量中得到了許多重要的發現，比如大衛·休伯爾（David Hubel）和托斯滕·威塞爾（Torsten Weisel）發現，視皮層中的神經元對特定的視覺特征具有選擇性。然而，一次只觀察一個神經元難以達到管中窺豹的效果。神經科學家拉斐爾·尤斯特（Rafael Yuste）將這比喻為：“通過觀看單個像素塊來理解一檔電視節目。”
當我們寫這本書時，神經科學經歷了一場革命。2005 年出現的光遺傳學技術使得被測試的神經元在活躍的時候能夠發亮。我們也可以通過激光激活或抑制神經元，而多電極記錄技術的應用使得我們終於可以同時記錄成百上千個神經元的活動。新型顯微鏡能夠讓我們記錄下透明活體魚的幾乎每個神經元的活動。這讓我們有史以來首次有望從基本構成的層面上觀察到大腦。
然而，三個基本事實使得厘清大腦比弄懂其他生物系統更難。第一，神經元的數量龐大。即使在蒼蠅或幼小斑馬魚的大腦中也存在著 10 萬個神經元。人類大腦中的神經元數量約 860 億個。除此之外，“神經元”這個詞會讓人以為大腦細胞只有一種，但其實它們的種類達到了幾百甚至更多。每一種神經元都具有獨特的物理特性、電特征，很可能還有著獨特的計算功能。第二，我們還沒有發現支配大腦這個復雜神經系統的組織原則。例如，我們不知道大腦是否會運用像計算機普遍使用的美國信息交換標準代碼（ASCII）這樣系統化的編碼方法來編碼詞句。對於大腦如何儲存記憶和排序，我們缺乏可靠的知識基礎。第三，許多人類特有的行為，比如說話、推理和形成復雜的文化等，沒有類似的簡單動物模型可供研究。
奧巴馬的大腦計劃、歐洲人類大腦工程以及其他相關的亞洲大規模計劃，旨在解決大腦研究中的一些難題。我們可以合理地期待，未來 10 年將會出現大量新數據，它們的精細程度前所未有。當然，這些數據來自動物，也有一些來自人類。不過，這些新數據也將引發新的問題。比如，研究者怎麼才能使用如此大量的數據？我們又將如何推導出一般原理呢？
就此而言，收集的這些數據是否足夠多？我們如何將數據分析的規模擴大到太字節？如何搭建起數據和深刻發現之間的橋梁？我們認為，科學家必須找出主要的關注點。大腦不是筆記本計算機，但我們可以假設它是某種類型的信息處理器，從周邊世界獲取並輸入信息，然後將信息轉化為大腦可以接收的模式，轉化為對大腦運動系統的指令，以此控制我們的身體與聲音。盡管許多神經科學家想當然地認為大腦的主要加工過程是某種形式的計算，但所有的神經科學家都贊同，我們尚未發現神經計算最基本的特性。我們希望神經計算能夠為描述大腦活動提供統一的語言，尤其是當理論科學家和實驗科學家的研究越來越靠攏時。
大腦結構錯綜復雜，我們無法保證人類很快就能搞清楚大腦，但我們有理由滿懷希望。這本由神經科學領域先鋒的智能匯集而成的書代表了目前最有可能的猜測。它預測了神經科學未來的發展，告訴我們可能有什麼發現以及如何去發現。
本書也承認，在前進的道路上，我們可能會躊躇不前，也可能會跌跌撞撞。即使這本書能夠為讀者指引神經科學的未來，它也不是能準確預測未來的水晶球，它更像是一個時間膠囊。對科學家、政策制定者和大眾來說，10 年之後再來回顧這些文章會是很有趣的事情，正如一位同儕所說，“屆時可以重新評估這些科學主張、科學抱負，以及研究方法，據此調整下一代神經科學家努力的目標”。我們對此無比贊同。
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