原標題：「硅基大腦」來了，UCSF華人實驗室打造！神經科學未來不是碳基？
文章來源：新智元
內容字數：5459字

硅基大腦：AI與神經科學的融合，重塑未來醫療

加州大學舊金山分校（UCSF）華人科學家張復倫實驗室的博士后Shailee Jain，正致力于一個令人振奮的領域：結合人工智能（AI）和神經科學，構建“硅基大腦”。這并非科幻小說，而是通過分析海量腦數據，創建能夠模擬甚至預測人類大腦活動的AI模型，為神經疾病治療和腦機接口技術帶來性突破。

1. “硅基大腦”的構想

   Jain對大腦復雜性的著迷，驅動著她投身AI與神經科學的交叉領域。她相信AI不僅能處理數據，還能模擬人類思考、說話和互動等根本特性。在UCSF張復倫實驗室，她利用多種腦成像技術（fMRI、彌散張量成像、Neuropixel探針）收集到的數據，訓練AI模型，目標是讓模型生成與患者大腦相同的活動模式。

2. 多模態數據整合的挑戰

   整合不同腦成像技術的數據是Jain面臨的主要挑戰。fMRI提供全腦活動模式，但分辨率較低；Neuropixel探針則提供單神經元的高分辨率數據，但缺乏全腦視角。Jain希望構建能處理多種數據模式的AI模型，全面描繪人類大腦活動，并結合患者的行為數據（如理解能力）和語言數據進行訓練。

3. 新一代腦機接口的應用

   Jain的研究成果有望用于開發新一代腦機接口（BCI）。目前的BCI系統需要大量個性化訓練數據，而“硅基大腦”模型可以減少這一需求，開發出即用型設備，幫助癱瘓或無法說話的患者恢復交流能力，顯著提升患者護理效率。

4. 精神疾病治療的潛力

   在精神健康領域，“硅基大腦”的潛力更為深遠。通過分析精神疾病患者的腦數據，AI模型可以揭示大腦不同區域的相互作用模式及其出錯之處，從而開發出更精準、更有效的治療方法，而非僅僅緩解癥狀。通過模擬不同腦部疾病，在人工模型中進行實驗，可以探索新的治療途徑。

5. 數字孿生大腦的展望

   未來20到50年，Jain相信AI系統可以創建每個人的“數字孿生大腦”模型，精確模擬個人的神經模式，用于手術模擬、預測結果，以及設計個性化精神疾病治療方案。

6. 挑戰與倫理問題

   盡管前景光明，“硅基大腦”技術仍處于早期階段。未來需要改進模型，確保其臨床應用的倫理性和公平性，特別是在人腦數據的使用中，需嚴格遵守知情同意和數據隱私原則。技術濫用的潛在風險也需要深入探討。

總而言之，Shailee Jain的工作代表了AI和神經科學融合的巨大潛力。通過構建“硅基大腦”，我們有望以前所未有的方式理解和治療腦疾病，并開創腦機接口技術的新紀元。

聯系作者

文章來源：新智元
作者微信：
作者簡介：智能+中國主平臺，致力于推動中國從互聯網+邁向智能+新紀元。重點關注人工智能、機器人等前沿領域發展，關注人機融合、人工智能和機器人對人類社會與文明進化的影響，領航中國新智能時代。