如果有個(gè)地球儀擺在面前，你可以在上面找到自己的位置，知道世界上有哪些地區(qū)。有趣的是，人類(lèi)對(duì)自身大腦的了解，遠(yuǎn)低于對(duì)地球的了解。大腦中究竟有多少個(gè)神經(jīng)元，至今還未有定論，更別說(shuō)畫(huà)出大腦中各個(gè)區(qū)域的邊界、功能和聯(lián)系了。

在人工智能的幫助下，情況有了改變。國(guó)外的神經(jīng)科學(xué)家們利用機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)，繪制出了一幅前所未有的人類(lèi)大腦最外層等效地圖，對(duì)大腦皮層進(jìn)行了細(xì)分，分出了每個(gè)半球的腦紋路，并將其拆分成了180個(gè)皮層區(qū)

《自然》雜志最新一期的文章稱(chēng)，新地圖描繪的大腦180個(gè)區(qū)域中，其中97個(gè)區(qū)域之前一直未被描繪過(guò)，更別說(shuō)畫(huà)出他們清晰的架構(gòu)、功能，以及區(qū)分他們之間的不同。

這份新的人腦地圖由華盛頓大學(xué)圣路易斯分校的研究人員Matthew Glasser、David Van Essen 等人，用核磁共振成像（MRI）掃描了210位健康成年人的腦后，使用得到的多種圖像數(shù)據(jù)，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)制作。

人腦圖譜。 圖片來(lái)自《自然》

在此之前，科學(xué)界最常用的腦圖譜還是100多年前，由德國(guó)神經(jīng)科學(xué)家布羅德曼（Brodmann）在單個(gè)人的尸體組織標(biāo)本上，利用細(xì)胞構(gòu)筑繪制的“布羅德曼圖譜”。

神經(jīng)科學(xué)家長(zhǎng)期以來(lái)一直在嘗試將大腦細(xì)分為更小的部分，以便于更好地理解它是如何工作。然而，直到現(xiàn)在，大多數(shù)的腦地圖都是基于一個(gè)單一類(lèi)型的測(cè)量，并不能給出大腦內(nèi)部是如何工作的全貌。

“新的腦地圖則是基于MRI進(jìn)行的多個(gè)測(cè)量，能提供大腦核心區(qū)域最好的測(cè)量，也增加了信心?！毙录悠聡?guó)立大學(xué)計(jì)算神經(jīng)科學(xué)家Thomas Yeo在接受《自然》雜志采訪(fǎng)時(shí)說(shuō)。

據(jù)《自然》介紹，參與這次人腦地圖繪制的參與者都來(lái)自“人類(lèi)連接組計(jì)劃”（Human Connectome Project），人類(lèi)連接組計(jì)劃由美國(guó)國(guó)立衛(wèi)生研究院（NIH）主持，于2013年全面展開(kāi)，美國(guó)政府在這個(gè)項(xiàng)目上投入超過(guò)4000萬(wàn)美元。該計(jì)劃旨在了解人腦功能基礎(chǔ)，共享有關(guān)人腦結(jié)構(gòu)和功能連接的神經(jīng)通路數(shù)據(jù)映射圖。項(xiàng)目的測(cè)量信息包括大腦的功能，區(qū)域之間的連通性，腦組織中細(xì)胞的地形和髓鞘水平，這是加速神經(jīng)反應(yīng)的脂肪物質(zhì)。

值得一提的是，這次人腦圖譜的繪制過(guò)程中，機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)起到了重要的作用。

“如果你沿著皮質(zhì)表面爬行，在某些時(shí)候，你會(huì)發(fā)現(xiàn)性質(zhì)開(kāi)始發(fā)生改變，并在同一個(gè)地方發(fā)生多個(gè)獨(dú)立性質(zhì)的改變?！盙lasser說(shuō)。

而這些改變，需要一個(gè)高度靈敏的系統(tǒng)來(lái)識(shí)別這些新的發(fā)現(xiàn)。為此，研究人員訓(xùn)練了一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)，使用監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，將每個(gè)不同腦區(qū)的特征自動(dòng)分類(lèi)，最后結(jié)果準(zhǔn)確率為96.6%。也就是說(shuō)，分區(qū)重復(fù)率比較高，表示作者使用的這種分區(qū)方法是比較準(zhǔn)確的。

利用人工智能的技術(shù)，新的人腦圖譜確認(rèn)了此前已經(jīng)描繪過(guò)的83個(gè)大腦區(qū)域，并確定了97個(gè)新區(qū)域?？茖W(xué)家還通過(guò)210位新增的實(shí)驗(yàn)人員對(duì)這個(gè)地圖進(jìn)行了準(zhǔn)確性測(cè)試。他們發(fā)現(xiàn)，區(qū)域劃分是準(zhǔn)確的，但區(qū)域的大小因人而異。這些差異可能揭示個(gè)體之間認(rèn)知能力和疾病風(fēng)險(xiǎn)的差異。

人腦地圖利用機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)揭示了大腦的結(jié)構(gòu)，但更為重要的是，由此帶來(lái)的結(jié)果將反過(guò)來(lái)讓人工智能上升到一個(gè)新的階段。利用腦圖譜，在智能系統(tǒng)設(shè)計(jì)方面，可以明確腦功能基本單元的劃分及其連接模式，從多尺度揭示腦信息處理機(jī)制，為新型智能信息處理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)提供啟示。

“雖然這項(xiàng)工作的重點(diǎn)是創(chuàng)造一個(gè)美麗、可靠、平均的大腦模板。但它真的打開(kāi)了進(jìn)一步探索個(gè)人智力、創(chuàng)新能力的可能性，這是我們?nèi)祟?lèi)獨(dú)有的東西。”阿爾伯克基大學(xué)的神經(jīng)心理學(xué)家Rex Jung說(shuō)。

但《自然》雜志也在文章中指出，該地圖也在一些重要方面有限制。首先，它很少揭示大腦生化基礎(chǔ)，或者是基于單個(gè)神經(jīng)元的活動(dòng)?！斑@有點(diǎn)像你擁有一幅夢(mèng)幻般的谷歌地球地圖，可以看到你個(gè)人的獨(dú)立后院，但你仍不能清楚地看到你鄰居的移動(dòng)，以及他們會(huì)去哪里，他們是做什么工作的?！盝ung說(shuō)。

目前，科學(xué)家正在繪制基于這些測(cè)試結(jié)果得出的地圖。Glasser說(shuō)，“這并不意味著是最終版本，但它比我們之前的地圖要好一些。”此外，這一測(cè)相關(guān)的數(shù)據(jù)已經(jīng)公開(kāi)，可供世界所有研究人員使用。