ABOUT THE SPEAKER
Henry Markram - Neuroscientist
Henry Markram is director of Blue Brain, a supercomputing project that can model components of the mammalian brain to precise cellular detail -- and simulate their activity in 3D. Soon he'll simulate a whole rat brain in real time.

Why you should listen

In the microscopic, yet-uncharted circuitry of the cortex, Henry Markram is perhaps the most ambitious -- and our most promising -- frontiersman. Backed by the extraordinary power of the IBM Blue Gene supercomputing architecture, which can perform hundreds of trillions of calculations per second, he's using complex models to precisely simulate the neocortical column (and its tens of millions of neural connections) in 3D.

Though the aim of Blue Brain research is mainly biomedical, it has been edging up on some deep, contentious philosophical questions about the mind -- "Can a robot think?" and "Can consciousness be reduced to mechanical components?" -- the consequence of which Markram is well aware: Asked by Seed Magazine what a simulation of a full brain might do, he answered, "Everything. I mean everything" -- with a grin.

Now, with a successful proof-of-concept for simulation in hand (the project's first phase was completed in 2007), Markram is looking toward a future where brains might be modeled even down to the molecular and genetic level. Computing power marching rightward and up along the graph of Moore's Law, Markram is sure to be at the forefront as answers to the mysteries of cognition emerge.

More profile about the speaker
Henry Markram | Speaker | TED.com
TEDGlobal 2009

Henry Markram: A brain in a supercomputer

亨利 馬克拉姆在超級電腦中創造大腦

Filmed:
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亨利 馬克拉姆說關於大腦的謎團在不久的將來有望解開。精神疾病,記憶,感知:它們都是由神經元和電子信號產生的。他計畫要用一台超級電腦所建造出的大腦中全部的十萬億個突觸來找到它們。
- Neuroscientist
Henry Markram is director of Blue Brain, a supercomputing project that can model components of the mammalian brain to precise cellular detail -- and simulate their activity in 3D. Soon he'll simulate a whole rat brain in real time. Full bio

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Our mission任務 is to build建立
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我們的任務是建造
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a detailed詳細, realistic實際
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一個詳細而真實的
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computer電腦 model模型 of the human人的 brain.
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人類大腦的計算機模型。
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And we've我們已經 doneDONE, in the past過去 four years年份,
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在過去幾年里,我們在一小塊嚙齒類動物
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a proof證明 of concept概念
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的腦上做了一個
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on a small part部分 of the rodent囓齒動物 brain,
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用來驗證這個概念的測試,
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and with this proof證明 of concept概念 we are now scaling縮放 the project項目 up
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15000
3000
現在根據這個試驗我們要把項目的規模擴展到
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to reach達到 the human人的 brain.
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18000
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人類大腦的規模。
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Why are we doing this?
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2000
為甚麼我們要做這項工作?
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There are three important重要 reasons原因.
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有三個重要的原因。
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The first is, it's essential必要 for us to understand理解 the human人的 brain
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25000
4000
首先,是理解人類大腦對我們來將是非常重要的
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if we do want to get along沿 in society社會,
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如果我們想在社會中繼續前進
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and I think that it is a key step in evolution演化.
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31000
4000
我認為這是進化過程中非常關鍵的一步
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The second第二 reason原因 is,
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2000
第二個原因是
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we cannot不能 keep doing animal動物 experimentation實驗 forever永遠,
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37000
6000
我們不能總是繼續拿動物做試驗
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and we have to embody體現 all our data數據 and all our knowledge知識
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還有我們必須要把我們所有的數據和知識收錄進
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into a working加工 model模型.
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一個有效的模型當中。
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It's like a Noah's諾亞 Ark方舟. It's like an archive檔案.
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4000
就好像諾亞的方舟。好像是一个文庫。
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And the third第三 reason原因 is that there are two billion十億 people on the planet行星
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3000
第三個原因是地球上有20億人
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that are affected受影響 by mental心理 disorder紊亂,
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4000
的生活被精神障礙所影響。
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and the drugs毒品 that are used today今天
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而目前所廣泛使用的藥物
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are largely大部分 empirical經驗.
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都是經驗性的
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I think that we can come up with very concrete具體 solutions解決方案 on
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我認為我們能夠對治療精神障礙
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how to treat對待 disorders障礙.
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68000
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提出非常堅實的方案。
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Now, even at this stage階段,
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即使是在現階段
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we can use the brain model模型
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我們可以使用大腦模型
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to explore探索 some fundamental基本的 questions問題
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來探究一些關於大腦
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about how the brain works作品.
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如何運作的根本的問題
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And here, at TEDTED, for the first time,
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81000
2000
在這裡,TED大會上,第一次
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I'd like to share分享 with you how we're addressing解決
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83000
2000
我想與大家分享我們如何來解決這個理論
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one theory理論 -- there are many許多 theories理論 --
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有許多的理論
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one theory理論 of how the brain works作品.
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其中的一個關於大腦如何工作的理論是
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So, this theory理論 is that the brain
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92000
4000
所以,這個理論是大腦如何
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creates創建, builds建立, a version of the universe宇宙,
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96000
6000
創造、建立一個宇宙版本
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and projects項目 this version of the universe宇宙,
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102000
3000
並將這個宇宙版本像泡泡一樣
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like a bubble泡沫, all around us.
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105000
4000
映射在我們的周圍。
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Now, this is of course課程 a topic話題 of philosophical哲學上 debate辯論 for centuries百年.
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4000
當然這是一個經過許多個世紀爭論的話題
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But, for the first time, we can actually其實 address地址 this,
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3000
但是,這是歷史上第一次我們可以實際地利用
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with brain simulation模擬,
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2000
大腦模擬來解決它,
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and ask very systematic系統的 and rigorous嚴格 questions問題,
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118000
4000
並提出非常系統性,非常嚴謹的問題
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whether是否 this theory理論 could possibly或者 be true真正.
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122000
4000
這個理論是是不是正確的
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The reason原因 why the moon月亮 is huge巨大 on the horizon地平線
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3000
我們感覺地平線上的月亮非常大的原因
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is simply只是 because our perceptual知覺的 bubble泡沫
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3000
正是因為我們的感知泡泡
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does not stretch伸展 out 380,000 kilometers公里.
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132000
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並沒有延伸到三十八萬公里之外
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It runs運行 out of space空間.
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這真是太遠了
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And so what we do is we compare比較 the buildings房屋
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4000
我們所做的是在我們的感知泡泡中
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within our perceptual知覺的 bubble泡沫,
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142000
2000
將其與附近的建築做比較,
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and we make a decision決定.
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144000
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接著我們做出了一個判斷
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We make a decision決定 it's that big,
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146000
2000
我們判斷它是那麼大的
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even though雖然 it's not that big.
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148000
2000
即使在我們眼裡它並不大
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And what that illustrates說明
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150000
2000
這個例子說明的是
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is that decisions決定 are the key things
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2000
判斷是讓我們的感知泡泡成立
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that support支持 our perceptual知覺的 bubble泡沫. It keeps保持 it alive.
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154000
5000
並保證它活躍的關鍵因素。
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Without沒有 decisions決定 you cannot不能 see, you cannot不能 think,
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159000
2000
失去了判斷,你既看不見東西,也不能思考
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you cannot不能 feel.
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甚麼都感覺不到
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And you may可能 think that anesthetics麻醉劑 work
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2000
你可能以為麻醉劑的工作方式是
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by sending發出 you into some deep sleep睡覺,
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165000
3000
讓你進入酣睡的狀態
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or by blocking閉塞 your receptors受體 so that you don't feel pain疼痛,
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3000
或者阻撓神經受體的運作來讓你感覺不到疼痛
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but in fact事實 most anesthetics麻醉劑 don't work that way.
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但事實上大多數麻醉劑並不是這樣生效的
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What they do is they introduce介紹 a noise噪聲
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3000
它們所做的是在大腦中產生一種噪音來
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into the brain so that the neurons神經元 cannot不能 understand理解 each other.
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177000
3000
讓神經元細胞互相之間無法理解
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They are confused困惑,
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180000
2000
它們被搞糊塗了
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and you cannot不能 make a decision決定.
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182000
3000
這樣你就不能做出判斷
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So, while you're trying to make up your mind心神
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185000
3000
所以,當你還在努力着集中注意力
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what the doctor醫生, the surgeon外科醫生, is doing
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188000
2000
要搞清楚醫生在你身上動手動腳的時候
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while he's hacking黑客 away at your body身體, he's long gone走了.
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190000
2000
對你的身體做了些甚麼,他早已經走人了。
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He's at home having tea.
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192000
2000
他已經在家喝茶了
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(Laughter笑聲)
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2000
笑聲
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So, when you walk步行 up to a door and you open打開 it,
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196000
3000
當你走到一扇門前並打開它的時候
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what you compulsively強制 have to do to perceive感知
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199000
3000
為了理解周圍環境,
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is to make decisions決定,
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202000
2000
你不得不做出判斷,
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thousands數千 of decisions決定 about the size尺寸 of the room房間,
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204000
3000
無數的關於房間與牆壁的大小,高度
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the walls牆壁, the height高度, the objects對象 in this room房間.
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207000
3000
以及房間里放的是甚麼東西的判斷。
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99 percent百分 of what you see
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210000
3000
99%你所看見的東西
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is not what comes in through通過 the eyes眼睛.
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213000
4000
並不是通過眼睛觀察到的
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It is what you infer推斷 about that room房間.
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217000
4000
而是你對房間所做出的推斷
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So I can say, with some certainty肯定,
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221000
4000
所以我一定程度上同意
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"I think, therefore因此 I am."
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225000
3000
‘我思故我在’
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But I cannot不能 say, "You think, therefore因此 you are,"
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228000
4000
但是我卻不能說“你思故你在”
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because "you" are within my perceptual知覺的 bubble泡沫.
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232000
5000
因為“你”這個概念是存在與我的感知泡泡之中
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Now, we can speculate推測 and philosophize哲學思考 this,
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237000
3000
目前我們能推測並進行在哲理層面上研究這個理論
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but we don't actually其實 have to for the next下一個 hundred years年份.
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240000
3000
不過不用再這樣繼續幾百年了
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We can ask a very concrete具體 question.
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243000
2000
我們可以問這樣一個具體的問題
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"Can the brain build建立 such這樣 a perception知覺?"
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245000
4000
大腦本身可以映射出這些感覺嗎?
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Is it capable of doing it?
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249000
2000
它是否有這種能力做到這一點?
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Does it have the substance物質 to do it?
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251000
2000
它有沒有足夠的物質來產生感覺?
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And that's what I'm going to describe描述 to you today今天.
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253000
3000
這就是我今天想要向你們描述的主題
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So, it took the universe宇宙 11 billion十億 years年份 to build建立 the brain.
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256000
4000
在這個宇宙中經過了110億年的進化出了大腦
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It had to improve提高 it a little bit.
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260000
2000
它需要不斷地改進
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It had to add to the frontal前面的 part部分, so that you would have instincts本能,
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3000
需要加上一個額部以讓你能夠擁有本能
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because they had to cope應付 on land土地.
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265000
3000
因為生物需要應付地面上的環境
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But the real真實 big step was the neocortex新皮層.
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268000
4000
真正的巨大進步是大腦新皮質
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It's a new brain. You needed需要 it.
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272000
2000
這是一個新的大腦,你需要它
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The mammals哺乳動物 needed需要 it
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274000
2000
哺乳動物需要它
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because they had to cope應付 with parenthood父母,
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276000
4000
因為它們需要撫養幼崽
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social社會 interactions互動,
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280000
2000
互相交流
05:00
complex複雜 cognitive認知 functions功能.
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282000
3000
並使用複雜的識別功能
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So, you can think of the neocortex新皮層
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285000
2000
所以你可以把大腦新皮質看成是
05:05
actually其實 as the ultimate最終 solution today今天,
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287000
5000
到目前為止我們所知的
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of the universe宇宙 as we know it.
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292000
3000
宇宙中的終極產品。
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It's the pinnacle巔峰, it's the final最後 product產品
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295000
2000
它是一個巔峰,是宇宙
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that the universe宇宙 has produced生成.
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297000
4000
所製造的最後產品。
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It was so successful成功 in evolution演化
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301000
2000
它在進化史中是如此的成功
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that from mouse老鼠 to man it expanded擴大
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303000
2000
從老鼠到人類,大腦中神經元
05:23
about a thousandfold千倍的 in terms條款 of the numbers數字 of neurons神經元,
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305000
3000
的數量擴展了大約一千倍,
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to produce生產 this almost幾乎 frightening可怕的
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308000
3000
來構成這個幾乎是嚇人的
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organ器官, structure結構體.
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311000
3000
器官,結構。
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And it has not stopped停止 its evolutionary發展的 path路徑.
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314000
3000
它也沒有停止進化的步伐
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In fact事實, the neocortex新皮層 in the human人的 brain
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317000
2000
實際上人類大腦中的新皮質層
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is evolving進化 at an enormous巨大 speed速度.
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319000
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一直在以驚人的速度進化。
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If you zoom放大 into the surface表面 of the neocortex新皮層,
110
322000
2000
如果你深入新皮質的表面
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you discover發現 that it's made製作 up of little modules模塊,
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324000
3000
你會發現它是由微小的模塊組成
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G5 processors處理器, like in a computer電腦.
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327000
2000
就好像電腦里的G5處理器
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But there are about a million百萬 of them.
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329000
3000
但大腦中有大約100萬個模塊
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They were so successful成功 in evolution演化
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332000
2000
它們進化的如此成功
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that what we did was to duplicate重複 them
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334000
2000
因此我們就不斷地複製它們
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over and over and add more and more of them to the brain
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336000
2000
不斷地在大腦中加入更多的模塊
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until直到 we ran out of space空間 in the skull頭骨.
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338000
3000
直到用盡所有頭顱中的空間
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And the brain started開始 to fold in on itself本身,
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341000
2000
大腦自身開始摺疊起來
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and that's why the neocortex新皮層 is so highly高度 convoluted令人費解.
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343000
3000
這就是為甚麼新皮質是非常的捲曲的
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We're just packing填料 in columns,
120
346000
2000
它們不斷的往縱深發展形成功能住
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so that we'd星期三 have more neocortical新皮層 columns
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348000
3000
這樣我們就有更多的皮質功能住
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to perform演出 more complex複雜 functions功能.
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351000
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來執行更複雜的機能
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So you can think of the neocortex新皮層 actually其實 as
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354000
2000
你也可以將大腦新皮質
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a massive大規模的 grand盛大 piano鋼琴,
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356000
2000
看成一架巨大的鋼琴。
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a million-key百萬關鍵 grand盛大 piano鋼琴.
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358000
3000
一部有一百萬個琴鍵的大鋼琴
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Each of these neocortical新皮層 columns
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361000
2000
其中的每一個皮質功能住
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would produce生產 a note注意.
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363000
2000
會奏出一個音符
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You stimulate刺激 it; it produces產生 a symphony交響樂.
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365000
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你對它施加刺激,它奏出一部交響曲
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But it's not just a symphony交響樂 of perception知覺.
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368000
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不過這不僅僅是感覺的交響曲
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It's a symphony交響樂 of your universe宇宙, your reality現實.
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371000
3000
是你的宇宙的交響曲,你的現實世界
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Now, of course課程 it takes years年份 to learn學習 how
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374000
3000
當然一個人需要花費很多年來學習如何彈奏
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to master a grand盛大 piano鋼琴 with a million百萬 keys按鍵.
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377000
3000
一架有着一百萬個琴鍵的鋼琴
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That's why you have to send發送 your kids孩子 to good schools學校,
133
380000
2000
這就是為甚麼你送孩子去好的學校
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hopefully希望 eventually終於 to Oxford牛津.
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382000
2000
希望最後去到牛津大學
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But it's not only education教育.
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384000
3000
不過不只是教育
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It's also genetics遺傳學.
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387000
2000
基因也會影響結果。
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You may可能 be born天生 lucky幸運,
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389000
2000
你可能生來就很有天賦
06:49
where you know how to master your neocortical新皮層 column,
138
391000
4000
或者你知道如何來操控你的新皮質功能柱
06:53
and you can play a fantastic奇妙 symphony交響樂.
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395000
2000
來演奏美妙的交響樂
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In fact事實, there is a new theory理論 of autism自閉症
140
397000
3000
關於自閉症有一種是
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called the "intense激烈 world世界" theory理論,
141
400000
2000
稱作“激烈世界”理論
07:00
which哪一個 suggests提示 that the neocortical新皮層 columns are super-columns超柱.
142
402000
4000
它提出這些人的新皮質功能柱是超級功能柱
07:04
They are highly高度 reactive反應, and they are super-plastic超塑,
143
406000
4000
它們反應非常劇烈,而且非常有可塑性
07:08
and so the autistsautists are probably大概 capable of
144
410000
3000
所以自閉症患者或許可以
07:11
building建造 and learning學習 a symphony交響樂
145
413000
2000
構造並學習一個對我們來說
07:13
which哪一個 is unthinkable不可思議的 for us.
146
415000
2000
無法想像的交響樂。
07:15
But you can also understand理解
147
417000
2000
同樣也可以理解
07:17
that if you have a disease疾病
148
419000
2000
如果在這些功能柱中
07:19
within one of these columns,
149
421000
2000
產生任何病變,
07:21
the note注意 is going to be off.
150
423000
2000
音調就會有偏差
07:23
The perception知覺, the symphony交響樂 that you create創建
151
425000
2000
這些感覺,這些你創造的交響樂
07:25
is going to be corrupted損壞,
152
427000
2000
會被破壞,
07:27
and you will have symptoms症狀 of disease疾病.
153
429000
3000
你會有得到有缺陷的交響曲。
07:30
So, the Holy Grail聖杯 for neuroscience神經科學
154
432000
4000
所以神經科學的終極目的是
07:34
is really to understand理解 the design設計 of the neocoriticalneocoritical column --
155
436000
4000
真正地理解新皮質功能柱的設計
07:38
and it's not just for neuroscience神經科學;
156
440000
2000
這不光是對神經科學
07:40
it's perhaps也許 to understand理解 perception知覺, to understand理解 reality現實,
157
442000
3000
很有可能會讓人們理解感覺,理解現實
07:43
and perhaps也許 to even also understand理解 physical物理 reality現實.
158
445000
4000
甚至理解促進對物理現實的理解
07:47
So, what we did was, for the past過去 15 years年份,
159
449000
3000
在過去的15年中我們所做的是
07:50
was to dissect解剖 out the neocortex新皮層, systematically系統.
160
452000
4000
系統地分解大腦新皮質
07:54
It's a bit like going and cataloging編目 a piece of the rainforest雨林.
161
456000
4000
這過程有點類似對一片熱帶雨林里的樹木進行分類
07:58
How many許多 trees樹木 does it have?
162
460000
2000
一共有多少樹木?
08:00
What shapes形狀 are the trees樹木?
163
462000
2000
它們都有些甚麼形狀?
08:02
How many許多 of each type類型 of tree do you have? Where are they positioned定位的?
164
464000
3000
每一種的樹有多少?它們分布在何處?
08:05
But it's a bit more than cataloging編目 because you actually其實 have to
165
467000
2000
但又不只是分類,因為我們還需要
08:07
describe描述 and discover發現 all the rules規則 of communication通訊,
166
469000
4000
描述和發現它們互相交流的規則
08:11
the rules規則 of connectivity連接,
167
473000
2000
連接的規則
08:13
because the neurons神經元 don't just like to connect with any neuron神經元.
168
475000
3000
因為神經元不僅僅是與任何一個神經元細胞連接起來
08:16
They choose選擇 very carefully小心 who they connect with.
169
478000
3000
它們有非常仔細地挑選與哪一個神經原連接
08:19
It's also more than cataloging編目
170
481000
3000
還有一點不同與分類的是
08:22
because you actually其實 have to build建立 three-dimensional三維
171
484000
2000
我們必須在三度空間中
08:24
digital數字 models楷模 of them.
172
486000
2000
建立它們的數位化模型
08:26
And we did that for tens of thousands數千 of neurons神經元,
173
488000
2000
我們為所發現的所有不同種類的
08:28
built內置 digital數字 models楷模 of all the different不同 types類型
174
490000
3000
神經元構建了
08:31
of neurons神經元 we came來了 across橫過.
175
493000
2000
成千上萬的數位模型。
08:33
And once一旦 you have that, you can actually其實
176
495000
2000
一旦我們有了這些模型,就可以
08:35
begin開始 to build建立 the neocortical新皮層 column.
177
497000
4000
開始建造一個新皮質功能柱
08:39
And here we're coiling捲取 them up.
178
501000
3000
我們正將它們纏繞起來
08:42
But as you do this, what you see
179
504000
3000
當我們在這樣做的時候發現
08:45
is that the branches分支機構 intersect相交
180
507000
2000
神經元的分支在
08:47
actually其實 in millions百萬 of locations地點,
181
509000
3000
無數的地方互相交叉。
08:50
and at each of these intersections十字路口
182
512000
3000
而在每一個交叉點,
08:53
they can form形成 a synapse突觸.
183
515000
2000
他們都會形成一個突觸。
08:55
And a synapse突觸 is a chemical化學 location位置
184
517000
2000
突觸是一個神經元之間利
08:57
where they communicate通信 with each other.
185
519000
3000
用化學媒介互相交流的地方。
09:00
And these synapses突觸 together一起
186
522000
2000
這麼多突觸一起
09:02
form形成 the network網絡
187
524000
2000
形成了網路,
09:04
or the circuit電路 of the brain.
188
526000
3000
或者說是大腦的迴路。
09:07
Now, the circuit電路, you could also think of as
189
529000
4000
這種迴路也可以
09:11
the fabric of the brain.
190
533000
2000
看成是大腦的纖維。
09:13
And when you think of the fabric of the brain,
191
535000
3000
當我們研究大腦的纖維
09:16
the structure結構體, how is it built內置? What is the pattern模式 of the carpet地毯?
192
538000
4000
它的結構,不禁要問,它是如何構建的?按照甚麼樣的規律?
09:20
You realize實現 that this poses姿勢
193
542000
2000
我們意識到這引出了一個
09:22
a fundamental基本的 challenge挑戰 to any theory理論 of the brain,
194
544000
4000
對任何關於大腦的理論的最根本的挑戰,
09:26
and especially特別 to a theory理論 that says
195
548000
2000
特別是有個理論
09:28
that there is some reality現實 that emerges出現
196
550000
2000
認為現實是從大腦中
09:30
out of this carpet地毯, out of this particular特定 carpet地毯
197
552000
3000
按照特定的規律
09:33
with a particular特定 pattern模式.
198
555000
2000
湧現出來的。
09:35
The reason原因 is because the most important重要 design設計 secret秘密 of the brain
199
557000
3000
因為大腦的設計中字重要的祕密
09:38
is diversity多樣.
200
560000
2000
是差異化。
09:40
Every一切 neuron神經元 is different不同.
201
562000
2000
每個神經元都是不同的
09:42
It's the same相同 in the forest森林. Every一切 pine松樹 tree is different不同.
202
564000
2000
這就好像叢林一樣,每棵松樹都是不同的
09:44
You may可能 have many許多 different不同 types類型 of trees樹木,
203
566000
2000
或許有許多不同種類的樹
09:46
but every一切 pine松樹 tree is different不同. And in the brain it's the same相同.
204
568000
3000
每一棵都是不同的,大腦也是這樣
09:49
So there is no neuron神經元 in my brain that is the same相同 as another另一個,
205
571000
3000
所以在我腦中的神經元絕對不會和別人的一樣
09:52
and there is no neuron神經元 in my brain that is the same相同 as in yours你的.
206
574000
3000
也不會和你腦中的一樣
09:55
And your neurons神經元 are not going to be oriented面向 and positioned定位的
207
577000
3000
我們的神經元的方向和
09:58
in exactly究竟 the same相同 way.
208
580000
2000
位置也不會是一樣的。
10:00
And you may可能 have more or less neurons神經元.
209
582000
2000
可能你的神經元會多一些或者少一些
10:02
So it's very unlikely不會
210
584000
2000
所以不大可能
10:04
that you got the same相同 fabric, the same相同 circuitry電路.
211
586000
4000
我們會有相同的纖維,相同的迴路
10:08
So, how could we possibly或者 create創建 a reality現實
212
590000
2000
所以我們怎麼可能創造出一個
10:10
that we can even understand理解 each other?
213
592000
3000
我們在其中都能互相理解的現實?
10:13
Well, we don't have to speculate推測.
214
595000
2000
我們不用再繼續猜疑
10:15
We can look at all 10 million百萬 synapses突觸 now.
215
597000
3000
我們現在可以觀察這1000多萬的突觸
10:18
We can look at the fabric. And we can change更改 neurons神經元.
216
600000
3000
我們可以觀察這纖維,可以改變其中的神經元
10:21
We can use different不同 neurons神經元 with different不同 variations變化.
217
603000
2000
也可以使用各種各樣的神經元
10:23
We can position位置 them in different不同 places地方,
218
605000
2000
置放它們在不同的地方
10:25
orient東方 them in different不同 places地方.
219
607000
2000
讓它們朝向不同的方向
10:27
We can use less or more of them.
220
609000
2000
增加或者減少數量
10:29
And when we do that
221
611000
2000
當我們這樣去做
10:31
what we discovered發現 is that the circuitry電路 does change更改.
222
613000
3000
我們發現儘管大腦的迴路被改變
10:34
But the pattern模式 of how the circuitry電路 is designed設計 does not.
223
616000
7000
但是迴路的模式是注定不變的
10:41
So, the fabric of the brain,
224
623000
2000
所以我們的大腦纖維,
10:43
even though雖然 your brain may可能 be smaller, bigger,
225
625000
2000
可能有小有大
10:45
it may可能 have different不同 types類型 of neurons神經元,
226
627000
3000
可能有不同種類的神經元
10:48
different不同 morphologies形態 of neurons神經元,
227
630000
2000
或者不同形狀的神經元
10:50
we actually其實 do share分享
228
632000
3000
我們確實擁有着
10:53
the same相同 fabric.
229
635000
2000
同樣的纖維。
10:55
And we think this is species-specific種屬特異性,
230
637000
2000
我們認為這是物種特有的。
10:57
which哪一個 means手段 that that could explain說明
231
639000
2000
這可能就解釋了為甚麼我們
10:59
why we can't communicate通信 across橫過 species種類.
232
641000
2000
不能和其他物種交流溝通
11:01
So, let's switch開關 it on. But to do it, what you have to do
233
643000
3000
讓我們開始行動。不過要進行這個計畫,我們需要做的是
11:04
is you have to make this come alive.
234
646000
2000
賦予它生命。
11:06
We make it come alive
235
648000
2000
我們用各種方程式來賦予它生命,
11:08
with equations方程, a lot of mathematics數學.
236
650000
2000
涉及到非常多的公式和算術。
11:10
And, in fact事實, the equations方程 that make neurons神經元 into electrical電動 generators發電機
237
652000
4000
讓神經元產生電流的方程式
11:14
were discovered發現 by two Cambridge劍橋 Nobel諾貝爾 Laureates獲獎者.
238
656000
3000
是由兩位劍橋大學的諾貝爾獎得主發現的
11:17
So, we have the mathematics數學 to make neurons神經元 come alive.
239
659000
3000
我們知道了賦予神經元生命的數學公式
11:20
We also have the mathematics數學 to describe描述
240
662000
2000
我們也有用來描述神經元
11:22
how neurons神經元 collect蒐集 information信息,
241
664000
3000
如何收集信息,
11:25
and how they create創建 a little lightning閃電 bolt螺栓
242
667000
3000
如何使用電信號互相
11:28
to communicate通信 with each other.
243
670000
2000
溝通交流的數學公式。
11:30
And when they get to the synapse突觸,
244
672000
2000
當電流到達突觸的時候
11:32
what they do is they effectively有效,
245
674000
2000
它們會非常有效地
11:34
literally按照字面, shock休克 the synapse突觸.
246
676000
3000
衝擊突觸,
11:37
It's like electrical電動 shock休克
247
679000
2000
就好像讓突觸釋放出
11:39
that releases發布 the chemicals化學製品 from these synapses突觸.
248
681000
3000
化學物質的電擊一樣。
11:42
And we've我們已經 got the mathematics數學 to describe描述 this process處理.
249
684000
3000
我們擁有描述這個過程的數學公式。
11:45
So we can describe描述 the communication通訊 between之間 the neurons神經元.
250
687000
4000
它們可以描述神經元之間互相通信。
11:49
There literally按照字面 are only a handful少數
251
691000
3000
實際上激活大腦新皮質
11:52
of equations方程 that you need to simulate模擬
252
694000
2000
互相交流只需要
11:54
the activity活動 of the neocortex新皮層.
253
696000
2000
少量的公式就可以了。
11:56
But what you do need is a very big computer電腦.
254
698000
3000
你所需要的是一台巨大的電腦。
11:59
And in fact事實 you need one laptop筆記本電腦
255
701000
2000
每一個神經元就需要
12:01
to do all the calculations計算 just for one neuron神經元.
256
703000
3000
一台筆記型電腦來運算。
12:04
So you need 10,000 laptops筆記本電腦.
257
706000
2000
所以我們需要10000台筆記型電腦。
12:06
So where do you go? You go to IBMIBM,
258
708000
2000
去哪裡找這麼多電腦?我們找到IBM,
12:08
and you get a supercomputer超級計算機, because they know how to take
259
710000
2000
在那裡我們有機會使用超級電腦,因為他們知道
12:10
10,000 laptops筆記本電腦 and put it into the size尺寸 of a refrigerator冰箱.
260
712000
4000
怎麼把10000台筆記型電腦放進一個冰箱大小的機櫃當中。
12:14
So now we have this Blue藍色 Gene基因 supercomputer超級計算機.
261
716000
3000
有了這台深藍基因超級電腦。
12:17
We can load加載 up all the neurons神經元,
262
719000
2000
我們就可以載入所有的神經元,
12:19
each one on to its processor處理器,
263
721000
2000
每一個神經元分配到一個處理器,
12:21
and fire it up, and see what happens發生.
264
723000
4000
然後啓動他們
12:25
Take the magic魔法 carpet地毯 for a ride.
265
727000
3000
來觀察會發生甚麼情況。
12:28
Here we activate啟用 it. And this gives the first glimpse一瞥
266
730000
3000
這裡是啓動後的情形。這是第一手的資料
12:31
of what is happening事件 in your brain
267
733000
2000
揭露了你的大腦接受到
12:33
when there is a stimulation促進.
268
735000
2000
外界的刺激後會發生甚麼。
12:35
It's the first view視圖.
269
737000
2000
這是第一批影象。
12:37
Now, when you look at that the first time, you think,
270
739000
2000
如果是第一次面對着它,你會覺得:
12:39
"My god. How is reality現實 coming未來 out of that?"
271
741000
5000
“我的天哪,怎麼從這裡面看的出現實?”
12:44
But, in fact事實, you can start開始,
272
746000
3000
但實際上,就算我們
12:47
even though雖然 we haven't沒有 trained熟練 this neocortical新皮層 column
273
749000
4000
還從來沒有教過這些新皮質功能柱
12:51
to create創建 a specific具體 reality現實.
274
753000
2000
來創造一個專門的現實。
12:53
But we can ask, "Where is the rose玫瑰?"
275
755000
4000
我們可以問它,“玫瑰在哪裡?”
12:57
We can ask, "Where is it inside,
276
759000
2000
我們很好奇這個現實會在大腦的哪裡湧現,
12:59
if we stimulate刺激 it with a picture圖片?"
277
761000
3000
如果我們用一張照片來刺激它。
13:02
Where is it inside the neocortex新皮層?
278
764000
2000
它會處在新皮質的裡面的甚麼位置呢?
13:04
Ultimately最終, it's got to be there if we stimulated刺激 it with it.
279
766000
4000
如果我們用圖片刺激它,“玫瑰”最終一定會在某個地方出現。
13:08
So, the way that we can look at that
280
770000
2000
我們觀察的方法是
13:10
is to ignore忽視 the neurons神經元, ignore忽視 the synapses突觸,
281
772000
3000
忽略神經元,忽略突觸,
13:13
and look just at the raw生的 electrical電動 activity活動.
282
775000
2000
只看最初始的電流活動。
13:15
Because that is what it's creating創建.
283
777000
2000
因為這是大腦應該產生的,
13:17
It's creating創建 electrical電動 patterns模式.
284
779000
2000
它產生電流活動。
13:19
So when we did this,
285
781000
2000
當我們這樣做的時候,
13:21
we indeed確實, for the first time,
286
783000
2000
我們的確第一次確實地看見了
13:23
saw these ghost-like幽靈般的 structures結構:
287
785000
3000
這個虛幻地結構,
13:26
electrical電動 objects對象 appearing出現
288
788000
3000
電流形成的物體
13:29
within the neocortical新皮層 column.
289
791000
3000
出現在新皮質功能柱中。
13:32
And it's these electrical電動 objects對象
290
794000
3000
這些電流形成的物體
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that are holding保持 all the information信息 about
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797000
3000
承載着所有關於任何外來的刺激
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whatever隨你 stimulated刺激 it.
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800000
3000
所形成的信息。
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And then when we zoomed放大 into this,
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803000
2000
我們深入進這個影像,
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it's like a veritable名副其實 universe宇宙.
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805000
4000
它就像是一個真正的宇宙。
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So the next下一個 step
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809000
2000
下一步將是
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is just to take these brain coordinates坐標
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811000
4000
按照大腦中的坐標再把這
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and to project項目 them into perceptual知覺的 space空間.
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815000
4000
產生的現實投射到感知空間。
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And if you do that,
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819000
2000
如果這樣做,
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you will be able能夠 to step inside
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821000
2000
我們就會步入
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the reality現實 that is created創建
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823000
2000
由這個機器,
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by this machine,
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825000
2000
由這個部份大腦
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by this piece of the brain.
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827000
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所產生的現實當中。
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So, in summary概要,
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830000
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總的來講,
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I think that the universe宇宙 may可能 have --
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我認為宇宙進化出了
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it's possible可能 --
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一個大腦
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evolved進化 a brain to see itself本身,
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來觀察自己可能是
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which哪一個 may可能 be a first step in becoming變得 aware知道的 of itself本身.
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產生自我意識的第一步。
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There is a lot more to do to test測試 these theories理論,
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要驗證這些理論還有很多工作要做,
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and to test測試 any other theories理論.
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還有測試其他的理論。
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But I hope希望 that you are at least最小 partly部分地 convinced相信
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我希望至少可以說服大家
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that it is not impossible不可能 to build建立 a brain.
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創造一個大腦不是天方夜譚。
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We can do it within 10 years年份,
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我們在10年內就可以做到,
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and if we do succeed成功,
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如果成功了,
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we will send發送 to TEDTED, in 10 years年份,
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十年內,我們就會送一個全息圖像
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a hologram全息照相 to talk to you. Thank you.
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到TED來跟大家交流。謝謝。
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(Applause掌聲)
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(掌聲)
Translated by Boyang Zhu
Reviewed by Shelley Krishna R. TSANG

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ABOUT THE SPEAKER
Henry Markram - Neuroscientist
Henry Markram is director of Blue Brain, a supercomputing project that can model components of the mammalian brain to precise cellular detail -- and simulate their activity in 3D. Soon he'll simulate a whole rat brain in real time.

Why you should listen

In the microscopic, yet-uncharted circuitry of the cortex, Henry Markram is perhaps the most ambitious -- and our most promising -- frontiersman. Backed by the extraordinary power of the IBM Blue Gene supercomputing architecture, which can perform hundreds of trillions of calculations per second, he's using complex models to precisely simulate the neocortical column (and its tens of millions of neural connections) in 3D.

Though the aim of Blue Brain research is mainly biomedical, it has been edging up on some deep, contentious philosophical questions about the mind -- "Can a robot think?" and "Can consciousness be reduced to mechanical components?" -- the consequence of which Markram is well aware: Asked by Seed Magazine what a simulation of a full brain might do, he answered, "Everything. I mean everything" -- with a grin.

Now, with a successful proof-of-concept for simulation in hand (the project's first phase was completed in 2007), Markram is looking toward a future where brains might be modeled even down to the molecular and genetic level. Computing power marching rightward and up along the graph of Moore's Law, Markram is sure to be at the forefront as answers to the mysteries of cognition emerge.

More profile about the speaker
Henry Markram | Speaker | TED.com