(轉載自CUP magazine 2013年9月號)
上世紀可以說是DNA紀元，尤其在「外成遺傳學」（Epigenetics）經多年研究，人類終於可以平息一些人體身心發育是受先天或後天支配的爭論（同一基因體組genome如何受環境影響）；打開醫治和預防長期頑疾新領域（基因治療法）；以至肯定Epigenetics是進化論（Theory of Evolution）其中機制之一；甚至可用來追朔生命之源。
與此同時，自上世紀末八十、九十年代開始，腦神經科學（Neuroscience）的研究，有賴新一代儀器如fMRI、電子顯微鏡、光學顯微鏡和今年初才用到的Clarity Method等，我們首次進入人腦內最細微的分子結構，立體實時看到一些色彩繽紛的腦活動，令科學家驚異不已 。目前已有四個的尖端科研組織（投資過幾十億美元）包括Allen Institute、Janelia farm、EU Human Brain Project，和奧巴馬總統年初剛宣佈的 Brain Activity Map Initiative，與及近七百多個大小實驗室，分佈全球十個國家。科學家日以繼夜全速推動的是統稱為腦神經科學，這門科學以人腦為中心，在已知的生物學、化學和現代解剖學上，利用數學理論作模型，改變傳統的神經生物醫學、心理學、應用物理和工程學以至電腦科學，全方位影響人類未來生活模式，我們正式踏進一個歷史新紀元！
而且，這門跨界科學的趨勢是融合哲學、科學和人文學，而這些腦科學家，有人更稱之為現代達文西研究員——像達文西跨越領域，開創後現代文藝復興！預見未來，一些新名辭例如Neuroethnics、Neuroeconomics、Neuromarketing、Neurolegality、Neurolaw、Neuropolitics、Neuroarchitecture、Neuroesthetics甚至Neurotheology等將衝擊我們傳統杜會體制，無可避免引起極大爭議。無他，當人類認定自己腦袋內的神經元（Neuron）、樹突（Dendrite）和軸突（Axon）所構成的生化網絡（Connectome）是唯一意識思維（Consciousness）、學習（Learning）和記憶（Memory）之源，所有對、錯、喜、惡、憂、樂……等人類知性和感性行為，也可以百分百「賴」是受到腦袋中央控制，軀體根本沒有自主權（Freewill）！我們暫且不能想像那將會是一個怎樣的世界！
這篇文章，我只是集中介紹腦神經科學其中一分支 —— Computational Neuroscience —— 用資訊科技處理模式平台來剖析腦功能，再去模仿腦組織內的運算、學習和記憶功能設計未來的電腦！換句話說，自從我們用人腦發明了現今與人腦構造毫不相關的數碼電腦（Digital Computer），六十年後，數碼電腦的速度和容量才提升至一最低門檻，讓我們可初步推論和模擬人腦是怎樣運算；如今，我們再以人腦為藍本，希望在本世紀內製造出一副真正能夠模擬人腦運算的電腦 —— Neural Computer！
在此，讓我先引用資訊科技之父德國數學家Claude Shannon（1916-2001）作五十年前說過的一句話「Do machines think? You bet！ We’re machines and we think, don’t we? 」作引子，反映科學家總是唯物的，但始終要面對解釋不到思維從何來的無奈！唯有以自諷來自娛。今天，要解答思維從何來依然是一大難題，除了用神來解釋外，腦神經科學家一窩蜂鑽入自己的腦袋內，希望能pragmatically打開這個謎，和叫所有形而上的哲學家閉嘴！
當然，要徹底打開這個謎還是很遙遠，思想、學習和記憶是極端抽像的概念，我們現今知道最基本的，可以歸納簡化成以下幾個概念，亦是作為設計人腦電腦（Neural Computer）的工程基礎藍圖。
首先，人腦電腦的構造會是用很多「神經元」作單位，每一神經元分支出可多達八千條Input（Dendrite，樹突），但只有一條Output（Axon，軸突）。當一神經元的一些樹突Input，被另一些神經元的Output「搭上」（「搭上」那區域在人腦內叫做突觸，Synapse，是一個小罅隙用來交換化學神經傳遞物產生微量電流，非常複雜，但在設計人腦電腦時我們省略其結構，只保持其功能），視乎被「搭上」了Input多寡和強弱度是否累積達到某一剩電量值時（Input有兩種，一是正值Excitatory，一是負值Inhibitory，所以要計算剩值），這神經元的Output便會發射（Firing）一個訊號稱之為Action Potential（AP），傳到刺激另一神經元的某條Input去，形成一個瞬息萬變不停Firing的 Network！
唔明？請看以下比喻。有一群風流成性的男人（神經元），女友（Input）衆多，但只一名他鍾情而又能替他傳宗接代（Output）的。其他女友有兩類，一類是令他亢奮，一類是抑壓他的欲望！他日以繼夜和她們接觸周旋，如還有剩餘欲望，才能向他鍾情的女友發射，否則他只是死狗一隻！而他鍾情女友卻在夜蒲時搭上另一男生，成為他其中一名女友，而這男生亦有他自己鍾情的女友，如此擴散出去，最終這群本來互不相識、風流成性的男人間接上被聯成一個風流網，有點荒誕無倫，但現實上我們腦內的神經元網絡就正正是如此運作，而且，不只是一群風流成性的男人網，而是上千億個具不同性格的群組網，今冠稱之為Connectome！最近在這方面的專家Sebastian Seung更聲稱：You are more than your genes. You are your connectome！（有興趣讀友可參看二十分鐘TEDtalk，http://www.ted.com/talks/sebastian_seung.html）
現今設計出來的人腦電腦只有一百個「神經元」和近二十萬個網，比較人腦的千億神經元、千萬億個網顯然原始得多 ，但已足夠作為研究神經元和網絡的運算理論基礎。好了，人腦電腦既然是以網來構造，但依然要解決如何做到運算、學習和記憶的功能問題。目前大部份腦科學家相信以上的功能是源自兩種現像。
一是Action Potential的連續一系列發射不同Firing Pattern，代表不同Output。人腦電腦學習機制便利用數學上的Perceptron Algorithm，Rall Cable Theory for Dendrites和McCulloch-Pitts著名的「人造神經元」數學模式，把運算分解到最小的單元，由一組神經元網從第一層input射到第二層和以下多層直至最後一層Output——在不明環境中創新找到安身！
二是在「搭上」區域Synapse附近的一些持續性變更。這源自Hebbian Synaptic Plasticity理論，David Hebb發現神經元是會「埋堆」的（Cell Assembly），而且會「黐住長期唔放」，Output和Input還會互相不停影響，形成Long Term Potentiation，記憶之源。人腦電腦設計，由此發展出Associative Memory Network數學模式用以模仿這人腦生理現像。
寫到這裡，我不得不強調，以上所說一切都是起步點；而且，今天同步有兩批極具野心的Neuroscience研究員，一批是試圖複製人類腦袋的功能放在數碼電腦中進行模擬（Brain Mapping）和做實驗，例如令它患上柏金遜症、思覺失調和任何精神病，從而徹底找出治療方法，但估計能勝任這龐大任務的數碼電腦，在2030前不會出現；另一批科學家，他們不斷把已知的腦科學知識，以數學為基礎，希望最終可以製造出一副像人腦擁有進化和可塑性的電腦，任它們像有生命地活下去。在這裡，我非要驚歎問：如果深信人的靈魂是由腦活動衍生出來，哪若然我們能百分百製造出一副人腦電腦，豈不是製造出多了一個靈魂？（完）
而且，這門跨界科學的趨勢是融合哲學、科學和人文學，而這些腦科學家，有人更稱之為現代達文西研究員——像達文西跨越領域，開創後現代文藝復興！預見未來，一些新名辭例如Neuroethnics、Neuroeconomics、Neuromarketing、Neurolegality、Neurolaw、Neuropolitics、Neuroarchitecture、Neuroesthetics甚至Neurotheology等將衝擊我們傳統杜會體制，無可避免引起極大爭議。無他，當人類認定自己腦袋內的神經元（Neuron）、樹突（Dendrite）和軸突（Axon）所構成的生化網絡（Connectome）是唯一意識思維（Consciousness）、學習（Learning）和記憶（Memory）之源，所有對、錯、喜、惡、憂、樂……等人類知性和感性行為，也可以百分百「賴」是受到腦袋中央控制，軀體根本沒有自主權（Freewill）！我們暫且不能想像那將會是一個怎樣的世界！
風流成性男人網
這篇文章，我只是集中介紹腦神經科學其中一分支 —— Computational Neuroscience —— 用資訊科技處理模式平台來剖析腦功能，再去模仿腦組織內的運算、學習和記憶功能設計未來的電腦！換句話說，自從我們用人腦發明了現今與人腦構造毫不相關的數碼電腦（Digital Computer），六十年後，數碼電腦的速度和容量才提升至一最低門檻，讓我們可初步推論和模擬人腦是怎樣運算；如今，我們再以人腦為藍本，希望在本世紀內製造出一副真正能夠模擬人腦運算的電腦 —— Neural Computer！
在此，讓我先引用資訊科技之父德國數學家Claude Shannon（1916-2001）作五十年前說過的一句話「Do machines think? You bet！ We’re machines and we think, don’t we? 」作引子，反映科學家總是唯物的，但始終要面對解釋不到思維從何來的無奈！唯有以自諷來自娛。今天，要解答思維從何來依然是一大難題，除了用神來解釋外，腦神經科學家一窩蜂鑽入自己的腦袋內，希望能pragmatically打開這個謎，和叫所有形而上的哲學家閉嘴！
當然，要徹底打開這個謎還是很遙遠，思想、學習和記憶是極端抽像的概念，我們現今知道最基本的，可以歸納簡化成以下幾個概念，亦是作為設計人腦電腦（Neural Computer）的工程基礎藍圖。
首先，人腦電腦的構造會是用很多「神經元」作單位，每一神經元分支出可多達八千條Input（Dendrite，樹突），但只有一條Output（Axon，軸突）。當一神經元的一些樹突Input，被另一些神經元的Output「搭上」（「搭上」那區域在人腦內叫做突觸，Synapse，是一個小罅隙用來交換化學神經傳遞物產生微量電流，非常複雜，但在設計人腦電腦時我們省略其結構，只保持其功能），視乎被「搭上」了Input多寡和強弱度是否累積達到某一剩電量值時（Input有兩種，一是正值Excitatory，一是負值Inhibitory，所以要計算剩值），這神經元的Output便會發射（Firing）一個訊號稱之為Action Potential（AP），傳到刺激另一神經元的某條Input去，形成一個瞬息萬變不停Firing的 Network！
唔明？請看以下比喻。有一群風流成性的男人（神經元），女友（Input）衆多，但只一名他鍾情而又能替他傳宗接代（Output）的。其他女友有兩類，一類是令他亢奮，一類是抑壓他的欲望！他日以繼夜和她們接觸周旋，如還有剩餘欲望，才能向他鍾情的女友發射，否則他只是死狗一隻！而他鍾情女友卻在夜蒲時搭上另一男生，成為他其中一名女友，而這男生亦有他自己鍾情的女友，如此擴散出去，最終這群本來互不相識、風流成性的男人間接上被聯成一個風流網，有點荒誕無倫，但現實上我們腦內的神經元網絡就正正是如此運作，而且，不只是一群風流成性的男人網，而是上千億個具不同性格的群組網，今冠稱之為Connectome！最近在這方面的專家Sebastian Seung更聲稱：You are more than your genes. You are your connectome！（有興趣讀友可參看二十分鐘TEDtalk，http://www.ted.com/talks/sebastian_seung.html）
現今設計出來的人腦電腦只有一百個「神經元」和近二十萬個網，比較人腦的千億神經元、千萬億個網顯然原始得多 ，但已足夠作為研究神經元和網絡的運算理論基礎。好了，人腦電腦既然是以網來構造，但依然要解決如何做到運算、學習和記憶的功能問題。目前大部份腦科學家相信以上的功能是源自兩種現像。
一是Action Potential的連續一系列發射不同Firing Pattern，代表不同Output。人腦電腦學習機制便利用數學上的Perceptron Algorithm，Rall Cable Theory for Dendrites和McCulloch-Pitts著名的「人造神經元」數學模式，把運算分解到最小的單元，由一組神經元網從第一層input射到第二層和以下多層直至最後一層Output——在不明環境中創新找到安身！
靈魂可以被複製？
二是在「搭上」區域Synapse附近的一些持續性變更。這源自Hebbian Synaptic Plasticity理論，David Hebb發現神經元是會「埋堆」的（Cell Assembly），而且會「黐住長期唔放」，Output和Input還會互相不停影響，形成Long Term Potentiation，記憶之源。人腦電腦設計，由此發展出Associative Memory Network數學模式用以模仿這人腦生理現像。
寫到這裡，我不得不強調，以上所說一切都是起步點；而且，今天同步有兩批極具野心的Neuroscience研究員，一批是試圖複製人類腦袋的功能放在數碼電腦中進行模擬（Brain Mapping）和做實驗，例如令它患上柏金遜症、思覺失調和任何精神病，從而徹底找出治療方法，但估計能勝任這龐大任務的數碼電腦，在2030前不會出現；另一批科學家，他們不斷把已知的腦科學知識，以數學為基礎，希望最終可以製造出一副像人腦擁有進化和可塑性的電腦，任它們像有生命地活下去。在這裡，我非要驚歎問：如果深信人的靈魂是由腦活動衍生出來，哪若然我們能百分百製造出一副人腦電腦，豈不是製造出多了一個靈魂？（完）
