復旦大学とアントグループが協力し、人間の脳で人間の脳を「打ち負かす」

2003 年、清華大学コンピュータサイエンス学部の Wang Xiaofei という大学院生が神経生物学のコースを受講し、「コンピュータの CPU と人間の脳の接続」という課題を提出しました。生物学の教師は「コンピュータサイエンス学科には10年に1度、君のような人が現れるよ」とコメントした。

コンピュータの誕生以来、人々は数学的分析とコンピュータシミュレーション手法を通じて人間の脳を研究しようとしてきました。このようにして、コンピュータ神経科学の分野が誕生しました。コンピューターと生物学の専門家は、新しいツールと学際的なクロステクノロジーアプリケーションを使用して、脳科学研究を推進しています。

王小飛が予想していなかったのは、20年後に彼の夢に新たなチャンスが訪れたということだった。

最近、杭州の Ant A Space で、非常に頭を悩ませる「グラフ コンピューティングに基づく脳シミュレーション アーキテクチャ」プロジェクト立ち上げ会議が開催されました。アントテクノロジー研究所と復旦大学脳科学研究所は共同で新たな産学研究統合研究プロジェクトを立ち上げ、グラフコンピューティング技術を用いて脳のような研究を実施し、人々に脳を理解する新たな方法を提供した。

国境を越えた新たな試み

コンピューターと神経科学の両方に精通した学際的な学者である王小飛氏は、このプロジェクトの仲介人です。彼は現在、復旦大学脳科学研究所のエンジニアです。現在、Ant Technology Research Instituteの所長であり、Ant Graph Computingの主要責任者であるChen Wenguang氏は、清華大学コンピュータサイエンス学部の教授でした。王小飛は彼を長年知っている。

「ある日、小飛は清華大学の門で私にコーヒーを飲みに行こうと誘い、私の脳はすでにそのレベルに達しており、グラフ計算が使えるはずだと紙を手渡した。」陳文光氏は、この論文を読んだ後の最初の感想は「これは良いことだ」だったと回想している。

一方、王小飛氏は、復旦大学脳科学研究所の上級主任研究員兼博士課程指導者である王雲氏と自身の考えを伝えました。 「グラフコンピューティング」という言葉を初めて聞いたにもかかわらず、グラフコンピューティングが脳の神経ネットワークと自然な類似性を持っていること、特に動的で変化しやすいグラフ関係が神経シナプスの成長と可塑性と非常に似ていることに気付いたとき、彼は非常に驚きました。王雲はこれが引退前にできる最も意義深いことだと感じた。

新たな技術が次々と登場する今こそ、画期的なことを成し遂げるべき時だと、双方が強い期待を抱いている。

「もちろん、国境を越えることは非常に難しいことです。最初は、陳文光先生は私が言った言葉を知らず、私も陳文光先生が言った言葉を理解しませんでした。」王雲は、幸運にも彼らの中に王小飛がいることを認めた。

左から：陳文光、王暁飛、王雲、朱暁偉

次に、このプロジェクトは、復旦大学脳科学研究所の神経薬理学研究室とアントテクノロジー研究所のグラフコンピューティング研究室の協力を得て、グラフコンピューティング、人工知能、実験神経科学を密接に統合することで、新世代の大規模で高精度な脳シミュレーションシステムを構築し、生物知能の理解と脳疾患の治療のための新しい研究方法を提供し、最先端の科学研究を支援します。

コンピューターで脳をシミュレートする

脳シミュレーションとは何ですか?グラフコンピューティングとは何ですか?これを読んで多くの人が混乱するかもしれません。コンピューターは本当に脳をシミュレートできるのでしょうか? 2017年にSF映画「トランセンデンス」が公開されたときと同じように、この映画を見た無数の人々が疑問を抱かずにはいられなかった。主演俳優ジョニー・デップの脳を本当にコンピューターにアップロードできる日が来るのだろうか？

「人間の脳は非常に複雑で極めて重要であることは誰もが知っています。そのため、人間の脳は体重の2～3％を占めるに過ぎませんが、脳による酸素消費量は人全体の20％を占めています。」王雲は、人間の脳の基本単位はニューロンであると皆に説明しました。私たちの脳には約 1000 億個のニューロンがあり、それらは約 100 兆個のシナプスでつながっています。ニューロンは、この複雑な接続関係を通じて情報を伝達および処理するために使用されます。

一度蛇に噛まれると、10年間は​​蛇が怖くなるとよく言われます。その原理は、ニューロンから一つずつ情報が伝達されることで「恐怖の記憶」が形成され、将来の行動に影響を与えるというものです。

人類は脳科学の最先端の探求を決してやめません。現在、欧州、米国、日本などの国々では、「ブルーブレインプロジェクト」や「BRAINプロジェクト」などの有名な研究プロジェクトが相次いで立ち上げられています。わが国も2021年に「中国脳プロジェクト」を正式に開始しました。世界各国の脳プロジェクトは、大量の神経生物学的データを取得しました。

一方、技術面では、IBMが2014年に人間の脳に似たチップをリリースした。このチップには100万個の「ニューロン」と2億5600万個の「シナプス」があり、一時的に脳の活動をシミュレートできる。同年、日本の「京」コンピュータは83,000個のプロセッサを使用して、1秒間に人間の脳活動の1%をシミュレートすることに成功しました。以前、マスク氏は自身の脳をクラウドにアップロードしたとも主張していた。

しかし、現在の脳シミュレーション システムで一般的に使用されているアーキテクチャは、依然として 20 年前のデータ量、コンピューターの処理能力、神経の生物学的理解に基づいています。したがって、計算神経科学では、より大量のデータに対応し、より大きな計算能力を提供し、より正確なシミュレーションと予測を実現するために、まったく新しい脳シミュレーション アーキテクチャが必要です。この観点から見ると、グラフ コンピューティング テクノロジは、ニューロンや脳のシミュレーションと本質的に類似しています。グラフコンピューティング技術をベースに構築された高精度脳シミュレーションアーキテクチャは、脳の秘密を解明するための新たな研究方法と手段を提供することが期待されています。

高精度脳シミュレーションアーキテクチャ

絵といえば、一般の人にとって最も一般的で理解しやすいのは写真です。 「しかし、ここでのグラフは画像のグラフではなく、知識グラフ、つまり頂点と辺という2つの基本データタイプから構成される抽象的なデータ構造に近い」と、アントテクノロジー研究所のグラフコンピューティング研究室の研究員、朱暁偉氏は説明した。たとえば、プロジェクト、従業員、会社を 3 つの異なる頂点と見なすと、これらの異なる種類の頂点の間にはさまざまな関係が存在します。従業員は互いに友人である場合もあれば、特定の会社に雇用されている場合もあり、特定のプロジェクトに参加している場合もあります。これらの関係はエッジです。

グラフコンピューティングは、点とエッジに基づいて関連関係を構築するコンピューティングモデルであり、1兆スケールの点とエッジの関係を動的かつリアルタイムに分析できることが最大の利点です。 Ant Group は 2015 年にグラフ コンピューティングの研究を開始し、グラフ データベース、ストリーミング グラフ コンピューティング エンジン、グラフ学習などの関連テクノロジを開発し、世界をリードするグラフ コンピューティング クラスターを構築しました。

重要な金融ツールとして、Alipay は偽造注文や詐欺などのブラック産業やグレー産業のリスク管理にグラフ コンピューティングを活用しています。インターネットのシナリオを例にとると、悪徳商人はさまざまな銀行カードや知人を利用して、注文をスワイプしたり現金化したりする「ループ」を完了することがよくあります。純粋な資本フローのデータパターンからは手がかりは得られませんが、グラフデータパターンの助けを借りれば、そのような閉ループパターンを発見し、事前にリスクを防ぐことができます。

このため、将来的にはグラフコンピューティングを通じてニューロンの構造を高精度に復元し、生物学的実験をシミュレートしてデータを取得し、さらに生物学的実験を組み合わせて相互検証するといったことが考えられます。王雲氏は笑いながら、生物学者と聞くと、まず「一日中ネズミを研究している」という反応が返ってくると語った。実際、脳科学の研究が生物学の研究室に限定されるとしたら、それは間違いなく非常に退屈で非効率的なものになるでしょう。しかし、高精度のシミュレートされた脳の支援により、科学実験はより効率的、迅速、低炭素なものになるでしょう。

人間が自分の脳を徹底的に理解すると、その後の想像空間はより広くなります。例えば、疾病の治療、医薬品研究における早期ターゲットスクリーニングモデルの提供、より洗練された効率的な医薬品開発の促進、医薬品の市場投入までの時間の短縮など。

もちろん、これはまだ始まりに過ぎません。アントテクノロジー研究所の陳文光氏は次のように語った。「学際的な分野は非常に有望ですが、科学的探究自体は不確実なものです。この分野でどのような成果が得られるかはまだわかりません。ただ、私たちは正しい道を、正しい方向に進んでいるだけです。」

メトロポリスエクスプレスとオレンジパーシモンインタラクティブの記者、劉永麗