小纪有话说：
人类大脑中存在着约860亿个神经元，这个数字有多令人震撼——即使是地球上80亿人每人负责解读10个神经元，也无法窥见这座神秘殿堂的全貌。而真正令人着迷的，不止于这些神经元本身，更是它们之间错综复杂的连接方式。这些被称为“脑连接组”（connectome）的神经网络，可能是我们解开人类学习、记忆之谜的关键密码。
然而，想要绘制人类大脑的完整神经线路图（wiring diagram），挑战超乎想象。即便是在果蝇、线虫这些微小生物上取得了突破，但人类大脑的复杂程度仍令科学家们望而生畏。哈佛神经科学家杰夫·利希特曼（Jeff W. Lichtman）指出，仅仅存储这张神经连接图谱所需的数据量，就将超过地球上现有的所有硬盘容量总和。作为脑连接组研究的先驱，利希特曼教授认为大脑或许已经是能够执行人类复杂需求的最精简系统。
在探索人类认知的漫长征途上，我们或许正站在珠穆朗玛峰的山脚。面对这座人类智慧的高峰，一个根本性的问题始终萦绕心头：是什么样的神经连接模式，让我们拥有了思考、意识，并成为独特的个体？通过利希特曼教授及其团队的开创性研究，我们正在一步步揭开这个谜题的面纱。
文章来源：追问nextquestion
Jeff W. Lichtman
哈佛大学杰里米·R·诺尔斯讲席教授
哈佛大学分子与细胞生物学系的杰里米·R·诺尔斯讲席教授，哈佛艺术与科学学院圣地亚哥·拉蒙·卡哈尔讲席教授，美国科学院院士，世界著名的神经生物学家。他以在连接组学领域的开创性工作而闻名，发明了“Brainbow”技术等创新方法，致力于绘制大脑神经连接图谱，揭示大脑发育、学习与记忆的神经机制。
Sean Carroll
约翰·霍普金斯大学自然哲学教授
约翰斯・霍普金斯大学霍姆伍德自然哲学教授，圣塔菲研究所分形学院成员，美国著名理论物理学家、作家和科学传播者。他从事物理学和哲学研究，并对世界最底层的运行机制感兴趣。目前的研究兴趣包括量子力学、时空、统计力学、复杂性和宇宙学等领域的基础问题。著有《寻找希格斯粒子》《大图景：论生命的起源、意义和宇宙本身》等。同时，也是播客“心智图景”（Mindscape）主理人。
肖恩·卡罗尔：
我们知道神经元是大脑的重要组成部分。但
除了神经元之外是否有其他种类的脑细胞？
杰夫·利希特曼：
神经元和胶质细胞（glial cells）共同组成了大脑，但其中真正传递信息的是神经元。传入信息可能来自耳朵、眼睛、舌头、鼻子、皮肤、肌肉等处的感受器。接收到刺激后，感觉神经元（sensory neuron）会将信息转换为电信号，并传递至其他神经元。在这个过程中，神经元网络会对信号进行高度复杂的处理。
神经系统的最终目的是对感知作出反应。
当一只小老鼠看到老鹰迅速逼近，它会快速移动四肢朝着远离老鹰的方向逃跑。这个过程依赖于复杂的神经连接通路，从眼睛和耳朵中的感觉神经元接收外界信息，一直到控制足部和前肢肌肉的运动神经元，促使老鼠迅速奔跑逃生。
实际上，人类也遵循同样的行为模式：感知输入，运动输出。当然，人类的行为不仅仅停留在这种简单的反射层面。我们能够存储过去的经验，即使在没有任何外部刺激的漆黑的房间里，我们依然能够思考、回忆，并做出决定。当你躺在床上，你也许会想：“我最好现在起来上个厕所，以免在半夜憋醒。”你还可能突然想起自己忘了做某件事，比如：“我得去洗内衣，这样明天才有干净的穿。”这一切并不是由外部刺激引发的，而仅仅是过去经历中的某个念头浮现出来。
肖恩·卡罗尔：
能否再深入地讲述一下神经元的基本机制？
杰夫·利希特曼：
我们可以把神经元类比为整个大脑的缩影。大脑接收来自感官的信息后会思考出策略并执行。例如，老师问小学生“5+8等于多少？”，孩子经过思考后得出答案并决定举手回答，便会向三角肌发送信号，抬起手臂，同时协调肱二头肌和肱三头肌的运动。
同样，每个神经元也以微观方式进行类似的处理。若神经元接受的信号足够强（可能是足够多的信号同时传递，或某些信号特别强烈），它便会向下游神经元进行传递。信号通过两个神经元之间的突触（synapse）进入下游神经元的树突（dendrites）。树突结构具有像树杈一样复杂的分支，通常见到的神经元图像中分支众多的就是树突。还有一种不同寻常的“电线”，它不太有分支，且可能延伸至大脑皮层其他区域或者深入脊髓（有的长约一米），这种长长的结构便是轴突（axon），它负责向其他细胞发送信息。
总而言之，树突像天线，负责接收信号；信息经过细胞体处理后，就由像发射器一样的轴突，将信号传递给其他神经元。
肖恩·卡罗尔：
你刚才的比喻很有意思，把神经元拟人化了——它接收输入，然后决定是否要输出。那么，我们对于神经元的反应机制了解多少？给它一定的输入就会激活轴突吗？
杰夫·利希特曼：
神经元有一个阈值（firing threshold），也就是说，只有当输入信号达到一定强度时，它才会“注意”到。这和人的感知很相似——在嘈杂的环境中，只有非常响亮的声音才会引起注意。但在周围一片寂静时，即使是微小的声音也能引起你的警觉。神经元的工作方式也是如此，它们在背景噪声水平之上寻找有意义的信号。如果发现信号具有足够的重要性（salience），神经元会放大这个信号，并告诉它的“同事”：“这个信息值得关注！”
这和社交媒体的信息传播方式很像。如果你在社交平台海量的视频中找到一条特别吸引你的内容，就会转发给好友。实际上，你的大脑运作方式也是这样。从微观上看，神经元会判断哪些信息重要，并把信息传递出去，最终调动你的手指把信息转发给你的朋友。因此，大脑内部互联的神经网络，与现实世界里人们互联的信息网络惊人地相似。
肖恩·卡罗尔：
所有神经元的放电机制是一样的吗？比如，它们在接收到输入信号后，遵循相同的“算法”来决定是否放电？还是说不同神经元有不同的“程序”？而且这些“程序”会随着时间发生变化吗？
杰夫·利希特曼：
神经元确实有不同的“程序”。有些神经元在被激活时会产生一个动作电位（action potential），也就是沿着轴突传播的电信号，用来与其他细胞交流。而有些神经元受到刺激后会连续释放一串动作电位（burst firing），它们通过动作电位的频率来编码信号的强度。也就是说，输入信号的强度（振幅）会在输出时被转换为频率*。
*译者注：这是比较简化的说法，信号振幅决定神经元是否继续传递信号，但不完全与输出频率挂钩。频率会受到很多因素影响，不止是信号强度。
这有点像收音机的调幅（AM, amplitude modulation）和调频（FM, frequency modulation）。神经元的输入像调幅，即信号强度决定了初始输入的振幅，而神经元的输出更像调频，即通过动作电位的频率来表达信息的强弱。不同神经元的调制方式各不相同，这种差异主要来源于细胞膜上的离子通道类型。这些通道决定了哪些带电离子可以通过，以及这些离子的流动方式，从而影响神经元的电位变化。有些神经元的反应是线性的，而有些是高度非线性的，因此整个系统的行为相当复杂。
所以，
“所有神经元的工作方式相同”这个说法是错误的。即便是给一个单独的神经元建模也极其复杂
。最简单的方法是用实验手段对神经元进行“阶跃去极化”刺激（step function depolarization）*，然后记录神经元的放电情况。
*译者注：神经元和细胞液中充满各种不同类型的离子，实验中经常通过控制神经元的电压来观测此电压下的电流。
仅是基于细胞膜上的离子通道特性来建模，这就已非常复杂。而我们脑中有860亿个这样的神经元，它们时刻都在相互交流——每个神经元要接收来自大约1万个不同神经元的输入，同时又向另外1万个不同的神经元发送信号。这正是为什么我说，
我们或许可以描述大脑的运作方式，但真正理解它则是另一回事
。
肖恩·卡罗尔：
既然人脑中有这么多的神经元，我们之所以更智能，是否是因为拥有更大的脑子和更多的神经元？
杰夫·利希特曼：
首先，相较于我们在动物世界中瘦小的体型来说，我们的大脑占身体比重更大。这种现象当然是我们聪明的部分原因。但我们的脑子绝不是最大的，比如大象和鲸鱼就拥有更大的脑子，但它们并不比我们更聪明。它们庞大的大脑部分用于控制更大的肌肉和处理来自庞大身体的感官信息。
而且大脑的大小并非唯一关键。人类大脑不仅相对较大，还拥有大量联络皮层（association cortex）。如果一个人因肿瘤切除了部分联络皮层，TA仍然有基本认知能力，尽管可能会丢失一些记忆，但不会立即显现出明显缺陷。我们拥有比任何其他动物更多的联络皮层，这可能是智能的重要来源。
至于神经元数量，大象和鲸鱼拥有更多更大的神经元。但神经元数量并非衡量智能的唯一标准——某些极其聪明的鸟类，如乌鸦，甚至比人类拥有更多的神经元，但它们的大脑更小，神经元高度紧凑。因此，大脑更大、神经元更多或更大，并不必然意味着更高的智慧，它们只是人类具有高智能的一部分必要条件，但并不充分。
▷不同物种脑-身体质量关系。图片来源：Concavenator （CC BY-NC-SA 3.0）
肖恩·卡罗尔：
神经元的功能是设计好的，还是每个神经元的“程序”可以随时间变化？
杰夫·利希特曼：
神经元是很灵活的，因此我们可以学习新的知识。比如一个刚入学的孩子可能还不知道回答问题要先举手，因为这种行为不是神经系统的基因决定的。他们只有在了解规则后（经过老师反复强调“不要喊叫，要举手”），才形成了举手的行为模式。在众多动物当中，哺乳动物尤其是人类的神经连接，非常依赖外界的塑造。
这也是神经科学中的一个很有意思的问题：
环境是如何改变神经连接的？科学家推测神经元的学习过程涉及突触可塑性。
尽管我们还不能完全描绘出信息如何从声音传递到大脑皮层并最终形成记忆，但现代人工神经网络的研究，已经从视觉系统的研究中受到了启发。
肖恩·卡罗尔：
我原本认为学习行为和对刺激的反应主要取决于神经元之间的连接，而不是单个神经元内部的“编程”。这么理解对吗？
杰夫·利希特曼：
两者都有作用。目前我们主要研究的是神经元连接模式，但神经元的敏感性也会改变，经验上突触本身会变得敏感或钝化。即便是神经元连接方式整体没有变化，连接的强度也可以调整。因此，只要有价值，一切都会被用于进化。
“好用就行”，大脑结构的复杂性并不需要考虑人类的理解力。
肖恩·卡罗尔：
对，我们不指望着“人为调试”大脑程序——它的唯一目标就是运作。接下来让我们深入探讨这些连接。你刚才提到，我们有大约860亿个神经元，每个神经元都连接着数千个其他神经元。那么，这个庞大的神经连接网络就是所谓的连接组（connectome），对吧？
肖恩·卡罗尔：
破解出大脑的神经连接图，能够帮助我们理解感知产生、认知过程以及其他心理活动吗？
杰夫·利希特曼：
你提到的这些过程都需要神经接线图来解释，神经连接图能帮助我们理解大脑是如何处理信息的，为什么有些问题需要较长时间才能得出答案，而另一些却能即刻反应。尽管是同一个神经系统，但面对不同的问题，神经网络中的特定区域可能需要付出更多努力。
我们仍然无法说明白“思考”意味着什么——在你得出答案之前，大脑到底在做什么？而且你会发现，无论是人还是动物，在回答问题时会出现停顿。这种停顿的背后到底在发生什么？信息去了哪里？为什么停顿是必要的？
也许大脑正在尝试不同的答案，评估哪一个最合理，或者在许多被弱激活的路径中寻找最优解。这让我常常陷入思考。我常会给学生举一个例子：
如果你是一个了解历代总统历史的美国人，“林肯”这个名字，很可能会在我提问的某个瞬间浮现在你的脑海里。这是怎么发生的？当我让你想象一个男人时，你可能激活了林肯这个形象，但它只是众多可能的选择之一。当我增加描述细节（帽子、高帽、胡子、高个子），你的大脑不断缩小候选范围，直到“林肯”这个概念的神经回路达到激活阈值，它就会突然出现在你的脑海里。
▷Abraham Lincoln（亚伯拉罕·林肯）是美国历史上伟大的总统之一，他领导美国北方取得南北战争的胜利，废除了奴隶制，维护了国家统一，为美国的民主发展和进步作出了不可磨灭的贡献。照片：alamy
肖恩·卡罗尔：
这就是让我着迷的地方！你刚才用了“林肯回路”这个说法，而不是“林肯神经元”。换句话说，专门负责“林肯”的不是单个神经元，而是一个网络。过去我们听说过“詹妮弗·安妮斯顿神经元”（Jeniffer Aniston neuron）的故事，你能解释一下吗？
*译者注：詹妮弗·安妮斯顿神经元，Jeniffer Aniston neuron，还有一种说法是祖母神经元，一种在你看到祖母时被激活的神经元。
杰夫·利希特曼：
这个案例很有趣。患者在进行癫痫手术时通常需要保持清醒，以便神经外科医生判断他们切除的脑区是否影响到重要功能。在这个过程中，科学家会刺激或记录患者大脑的神经活动。在某次实验中，研究人员向患者展示一系列图片并对负责面部识别的大脑区域的神经活动进行记录。
结果发现，其中一个神经元在看到詹妮弗·安妮斯顿的照片时会激活，但对哈莉·贝瑞（Halle Berry）的照片没有反应，对安妮斯顿和布拉德·皮特（Brad Pitt）的合影也不活跃（只在她单独出现时才会触发）。而另一位患者的大脑中，有一个神经元对比尔·克林顿（Bill Clinton）的照片和签名都有反应，但对其他内容不敏感。这说明大脑中可能存在专门识别某个特定人物的神经元。
不过，
这并不意味着存在一个单独的“詹妮弗·安妮斯顿神经元”，它只是整个回路的一部分。当这个回路被激活，我们的听觉系统和语言系统也会参与
，使我们能够在脑海里听到“詹妮弗·安妮斯顿”这个名字，并说出来。
肖恩·卡罗尔：
所以，可能有很多神经元都在做类似的事情，我们只是记录到了其中一个，并不是某个单一神经元专门负责“詹妮弗·安妮斯顿”。
杰夫·利希特曼：
没错。而且，这个神经元可能还会参与其他任务，只是研究人员当时没有测试更多的情况。他们只有几分钟的时间来展示幻灯片，所以它可能还有其他功能，我们没有发现。
肖恩·卡罗尔：
“连接组”这个概念，或者至少这个术语，是比较新的概念/术语吧？
杰夫·利希特曼：
没错。想要完整地描绘出神经元连接图谱一直面临着巨大的技术挑战，直到最近才逐渐解决。不过，研究神经连接模式的灵感，最早可以追溯到神经科学的起源——西班牙科学家拉蒙·伊·卡哈尔（Ramón y Cajal）的工作。他使用了一种意大利科学家卡米洛·高尔基（Camillo Golgi）发明的特殊染色法，这种染色法能随机给少量（约1%）的神经细胞染色。
