当大脑研究不断深入，“造脑”似乎正在成真；当大数据引发计算革命，人工智能找到新路……近日举行的浦江创新论坛上，多领域科学家畅议未来科学疆界，有专家提出科学哲学一问：未来，人类是否还需要思考？
从大脑研究到“造脑”
早在100多年前，着名的西班牙科学家、神经系统研究的先驱者卡赫曾经说过，“只要大脑的奥秘尚未大白于天下，宇宙将仍是一个谜”。论坛上，中科院院士、脑科学研究专家杨雄里教授传递两个令人惊讶的消息——
最近奥地利科学家应用人的胚胎干细胞或者成年人的皮肤细胞，通过精细的操作培育出一个包含大脑皮层、视网膜，以及跟记忆有关的海马区的微型大脑。尽管这个微型大脑“年龄”相当于人类胚胎9周的发育水平，从整体上来说它跟一个完整的人类大脑之间还有相当显着的差距，但是这样的成果已相当令人振奋。若将其植入到中枢神经系统损伤的部位，是否可以有效促使中枢神经系统损伤以后的修复？以此为桥梁，是否可以期待脑科学与信息科学、计算机科学、工程技术之间产生更加密切的交叉，和更加活跃的互动？
在瑞典，有课题小组正在研发神经形态芯片。研究人员在微型的芯片上面模拟大脑神经元和突出的神经生物学属性，尝试实时实现复杂的感觉和认知任务。
尽管科学界大脑研究的目的，并非单一指向对大脑的“复制”，但这些“造脑”信息显然反映出当前对大脑研究的深入推进，以及未来广阔的探索空间。
杨雄里教授列出一组数据：人脑组成单元神经细胞数量达上千亿，与银河系已知星体总数相当；而作为神经细胞的连接点“突触”数量，又是神经细胞的1000倍，达到10的14次方，每秒完成千万次动态链接； 人类大脑可储存的信息相当于美国国会图书馆藏书总量的50倍……正是这些数字构成的神经网络令人类得以产生感觉、接收信号、形成意识、获得逻辑、发出指令、学习、拥有记忆。也正由此，揭示脑的奥秘成为现代科学面临的最大挑战。
近几十年来，在细胞和分子层次上，科学家们用特殊的方法标记了各种类型的神经细胞，通过其他新技术研究各种不同状态的神经细胞活动的特点和功能特性，并把细胞的形态和它的功能相关起来。另一方面，科学家们通过无创伤脑成像技术，尝试在脑实施不同功能的时候，监测和分析脑的不同分区的神经细胞活动状态及其变化。
在以上两方面，科学家们已经取得了巨大成功，但巨大的鸿沟也由此形成。在细胞和分子水平的研究结果，与整体检测脑功能活动状态研究之间，我们对于产生知觉、认知、思维等涉及数千乃至上百万神经元集群活动的监测，仍然积累不多，需要更多有效的技术手段，才能令研究者们探索大范围的神经元集群功能状态及动态变化成为可能，进而助力人类在探索大脑，甚至实现“人造脑”的路上跨越沟壑、走得更远。
大数据让机器更聪明
如果说大脑研究，更多着眼于人体之内的话，那么大数据时代的降临，似乎正在让机器变得更聪明。
中国科学院院士，北京航空航天大学校长怀进鹏从硬件说起：当代集成电路技术的发展主要是基于“摩尔定律”，即芯片上晶体管特征尺寸不断缩小，而芯片性能不断提升。过去的几十年里，各国科学家全力以赴，力图将更多晶体管集成到一块更小的芯片上。目前，一块市售22纳米芯片上已包含十亿个晶体管。与此同时，因为计算的速度和存储容量不断变化，CPU 性能提高3500倍，内存和硬盘价格下降了35000倍和460万倍……这些信息技术的飞跃，正将人类推入一个全新的免费在线时代。而由此产生的海量数据，为计算科学开辟了新的研究领域。
近三年来，大数据计算已经在社会科学研究领域得到了许多应用。怀教授举例，谷歌曾凭借搜索情况，准确预测到了流感的发生及其传播规律，还有企业甚至估算出金融危机的爆发……当浩无边际的数据之海，通过电脑分析告诉我们如此之多，令人不得不深思，这是否意味着一个新的计算时代的诞生？它对人工智能的意义分量几何？
专家对比以前在工业经济中的传统统计计算方式，做任何特征识别时只需采样即可，相当于做菜到了一定火候，拿勺子舀一点尝一下，而如今，老办法在大数据面前失效了，数据不断加入不同类型的内容，靠品尝、靠抽样显然已经无法满足……从传统的计算科学向大数据张望的科学家们面临的问题，显然不仅限于此——数据的增量性如何处理？近似性如何有效结合？如何更有效利用还原方法、归纳方法研究计算当中的属性？