好几年前，Henry Markram便已声称自己能在十年之内用电脑模拟出人类的大脑来。2013年1月23日这一天，欧盟委员会让他去证明自己的这一设想——他充满野心的人类大脑工程（HBP）经过了两年的竞争终于打败了其他几个同样宏伟的计划，获得了欧盟委员会前所未有、高达十亿欧元左右的巨资赞助。等时候到了，他能实现自己的许诺吗？在咱们脑壳里面那一坨重达1.4公斤、由八百六十亿个神经元组成的集群已然是世界上最强力的计算机了，再用电子计算机来模拟它，有可能吗？
光是用计算机模拟人脑这个主意便已在许多神经科学家中引起了骚动，而在现在这样科学研究经费拮据的时期，人类大脑工程竟能得到如此巨额资助，这一来更是非同小可。普遍的反对意见认为大脑这个东西实在是太复杂，无法模拟，何况我们对大脑的理解还停留在非常初级的阶段呢。
然而，Markram有他自己的策略。自1950年代起，神经科学家们已经建立了许多模拟神经元的计算机程序，但其中的绝大部分都把这些细胞当作单个的抽象点来对待。Markram说，他想要的是把神经元按照其本来的形态来模拟，包括其分叉网络的赏心悦目的细节，以及充斥在细胞中的活性基因和电流活动。他要把模拟深入到离子通道的级别——也就是那些透过细胞膜吐纳带电粒子从而使神经元建立起电压的分子“门”。他不但要表示出在细胞内部启动和关闭的基因，还想要模拟出让神经元得以与其近邻通信的约3000个神经突触。
Erin McKiernan从事为单个的神经元建立计算机模型的工作，她就是这种自下而上的模拟方法的粉丝。“真正理解了在底层发生的事情，然后逐步往上推演——一般来说我认同这样的思路，”她说，“但我不太同意这个时限。Markram说十年之内我们就能完全模拟人脑，我可不认为这事儿能成。”
即便是McKiernan那些模拟单个神经元的模型，要建立起来都已经是一件魔鬼般的复杂的工作了。她说：“对于多个神经元的情形，我们还不能很好地理解它们之间的离子通道的互补关系，它们是怎样互相配合以产生电学活动，以及它们在发育过程中或受伤之后如何发生改变。而在下一个层次，关于神经细胞之间是怎样联结的，它们又是怎样不停地伸出、收回或改变联结的强度，我们知道的甚至还要少。”真是从头到脚都所知寥寥啊。
“当然，我们目前掌握的仅仅是我们所需的很小很小的一部分，”Markram承认。更糟的是，要从实验上对每个分子、每个细胞、每条联结进行定位，这件事无论从成本、技术要求还是科研回报来考虑，都完全不具备可行性。但他辩解说，只有通过建立一个统一的模型，我们才能把原本零散的知识联合起来，集中地填补原有知识之间的空白。当我们把所有的拼图碎片放在一起，我们就能从已知推测未知，并且随着新发现的涌现可以随时进行调整。
构建网络
在所有信息中最关键的一块拼图，也是Markram的团队正投入最多的时间来攻关的问题，就是关于哪些基因在哪些神经元中具有活性的一个完整清单。所有神经元并不是完全相同的，它们分为好些种类，分别扮演不同的角色并激活不同的基因。Markram很有信心，只要他能获得这个完整的列表（也就是所谓的“单细胞转录组”），他就能由其推断出在大脑的各个部分中不同神经元是如何混合在一起的，进而复制出每一类细胞的电行为，甚至模拟出神经元细胞是如何从无到有地长出其树枝状结构。Markram说：“我们正在揭示出将大脑组装成形的生物学原理。”
Markram的研究小组在过去二十多年中已梳理出了老鼠的神经元的基本细节，并且建立起了一系列虚拟的圆柱形大脑切片，称为大脑皮质柱。目前的模拟程序含有一百个这样的皮质柱，而每一个又含有大约一万个神经元——这相当于老鼠大脑中神经元总量的2%，而仅仅相当于人类大脑的0.001%出头。“我们先对啮齿类动物实施模拟，因为我们需要确认这样的方法的确适用，然后靠选点抽查来检验同样方法可以移用到人类身上，”Markram说道。
来自布雷因公司的Eugene Izhikevich曾经参与建立过一个包含一千亿个神经元的模型。他确信，我们的能力足以建立一个从解剖结构到联结方式都与真实大脑无异的网络模型，即便让一个专家来把它切开，也无法发现有任何不同。“这将会类似于图灵测试，用来检验一个模型有多类似于真的人脑，”他说。
那无疑将会是个极好的大脑模型，只不过是一个空缸子里的死的大脑。一个真正的活大脑可是充满了电的脉动的——从沿着神经元线路传播的小规模电流，到横扫整片脑叶的大型波浪。再者，真正的大脑居于人体之中，是会与周围的环境互动的。如果我们的模型能把所有这些机制都包括在内，又会冒出些什么来呢？学习能力，智能，甚至意识？
“人们以为我想做出的神奇模型有一天将会开口说话，或者做出别的什么有趣的事来，”Markram说，“这事儿有一半赖我——在TED上发表演说时，你必须得把话说得非常概括。但是，这个模型能够做啥只是次要的。我们并非想尝试让机器具有类似人的行为。我们想做的只是把数据给组织起来。”
功能第一
加拿大安大略省滑铁卢大学的神经科学家Chris Eliasmith对此表达了忧虑：“这项工程令人印象深刻，但也有可能让人产生疑惑：怎么会有人投入这么多的时间和精力，却只是为了造出一个什么功能也实现不了的东西呢。”Markram的项目并不是唯一的一个。去年十一月，IBM也展示了一个叫做“SyNAPSE”的大脑模拟程序，其中包括五千三百亿个神经元，通过一百万亿根突触连在一起，并且能够做……其实也做不了啥。它基本上也就是个很大的计算机，而且还没有经过编程。“Markram会挑剔说那些神经元还不够逼真。可就算把一吨重的神经元丢到一起，再大概地按照生物学把它们连接起来，也不见得能跨过这条鸿沟哪，”Eliasmith说。
Eliasmith所走的是一条完全不同的道路，他要把功能放在第一位。去年十一月，他就推出了一个叫做“Spaun”的模型，尽管只模拟了区区二百五十万个神经元，但却显示出了行为。该模型也还是模拟了单个神经元的生理和连线方式，但是依据了我们关于大脑的架构的已有知识来组织这些神经元。它既是一个自上而下的模型，也是一个自下而上的模型，并且还为能真正实现点功能的大脑模型们设立了标杆。它能够记忆和拷贝数列，进行简单的算术运算，还能解决基本的推理问题。甚至连它犯错的方式都与我们相像——例如，它更容易记住一个列表的最前面几项和最后面几项。
然而做“Spaun”的目标也不是要造出一个人工的大脑。不如说它是一个神经科学的测试平台——我们可以利用它来理解大脑的工作原理。想知道区域X是否控制着功能Y？那就把它做出来看看是不是吧。如果我们把区域X敲掉，Spaun 是否会变成某种特定的脑残？那就试试呗。
这一类的实验如果要用人类大脑工程那样自下而上的架构来做，可就困难了。即便模型真的显示出了智能或之类的属性，也很难理解清楚这些属性到底从何而来。这儿可就不像拧拧这个螺丝转转那个旋钮，然后看看会发生什么这么简单了。如果你是想真正地理解大脑，然后你又对大脑做出了非常完美的模拟，那么问题来了……你通过模拟所得到的也就是一坨大脑而已。而大脑还是非常的复杂。
除此之外，Izhikevich又指出另一问题：科技已经在许多原本人脑擅长的领域迅速赶超人脑了。“比起靠自己的脑子，我在计算器上做算术可以做得更好；计算机下国际象棋更是比你强，”他说。即便有朝一日模拟的大脑已经进步到可以完美的复制人脑的一切功能，到那时其他的技术又可以把同样的功能实现得更快更好了。Izhikevich表示，到那时，“这个课题也就不再有趣了”。
这么说来，模拟人的大脑本身并不是目标，而是实现某些目标的手段。它是将工具、专家和数据组织起来的一种方式。如Izhikevich所说，“攀登的过程才是最重要的”。