而现在， 我一直在思考，下一步应该做什么。我们应该怎么使用这些图谱，使用这些动态的观察结果和扰动，将回路产生的计算与思想、感情甚至意识这样的东西连接起来。

而我想采取的方法，正是获取数据。让我们去看看大脑中的细胞是如何相互通信的，去看看这些网络是如何获得感觉并将感觉和记忆信息结合起来并由此产生输出、决定、想法和运动的。然后，下面两种可能性中就会有一种会凸显出来。

一种是你找到了模式、挖掘出了动机，借此你可以在这数据的泥沼之中发现意义。另一种可能性也许有一点难以理解：或许你会发现，大脑是一个巨大的魔术袋，就算你能在计算机中使用蛮力模拟它，也很难从这些数据集中提取出更为简单的表征方式。

我们能够忽略某个层次以下的描述，而只关注更高层次的概念吗？自从神经元被发现以来，现代神经科学已经有几乎130年的历史了；但到目前为止，忽略低于特定水平的描述的尝试都没得到普遍接受，也没有产生出一个能解释大脑如何计算出思想、感觉或运动的理论。

在牛顿定律之前，有很多像开普勒和伽利略这样的人在观察行星。他们年复一年地积累数据。为什么在大脑问题上我们不这么做呢？我们需要针对大脑的工具，就像需要望远镜和显微镜一样。我们现在需要实时收集所有细胞和分子的数据——实况数据（ground truth data），然后就能看到自己能力的爆发，让我们能在非常细节的水平上思考和了解大脑，同时能从这些数据集中提取出真正的见解。

大脑中有很多我们无法接入的处理过程，但它对人的感觉、决定和思想来说非常重要。而如果我们能够进入生成它们的回路，那就可能成为理解人类这方面状况的最快途径。

过去10年，我对一些问题想了很多，主要是想找出什么技术可以弄清大脑回路及其协同工作的方式。但现在这些工具正日趋成熟，我现在思考的问题是应该怎样利用这些工具来理解我们大家都关心的问题。

目前，我们的工具大都提供给其它神经科学家在使用。我们一直非常关注技术发明，其它研究组也有一些关于大脑的重大发现。下面我举几个例子。

实际上，已有成百上千个研究组在使用我们开发的光照激活神经元的技术。医生甚至哲学家都对其很感兴趣。

我非常钦羡那些发明科学技术以解决重要问题的人们，有时甚至只是一些很简单的技术。回想18世纪和19世纪的化学家们，他们构建了看待压力、容积以及化学计量的方式，没有这些，我们现在不可能拥有化学元素周期表、量子力学等等重要的珍宝。

这项研究主要通过慈善捐助以及政府投资进行。我们很幸运，因为愿意投资高风险高回报的人们变多了一些。你也许会问为什么一个神经科学教授会在MIT的建筑学院中，而这正是我在MIT媒体实验室的原因之一。

IARPA也在其中。他们尝试用现有的科技来推动短期哺乳动物大脑回路图谱的进展，这是技术开发的一个缩影。大部分钱都花在了应用上。但是现在我们有了一些我们认为非常非常有用的新工具。

你需要学术界来连接各领域的节点，也需要商业公司在机会来临时进行大力支持，保证任务的完成和规模化，以面向更多的人。我所希望的未来——或许在10年后——是混合型的机构，在其中，我们拥有许多在机构间往来的人，因为我们希望思想在这样的过程中会变得成熟起来。

我们该如何去除医疗行业的风险呢？我们必须要从不同的角度思考医药和医疗方法的发展。带给我们新抗生素和新疫苗的模型也许并不适合改变大脑内特定回路的活跃性，也不太适合微调免疫系统使其杀死癌细胞的同时还不会导致自身免疫性疾病，对不对？

最近刚刚公布的一项研究指出，一种药物从概念设计到最终投放市场需要花费25亿美元。如果是类似大脑疾病、癌症等这类非常麻烦的疾病，失败率超过90%。

我们正在和George Church进行一项合作。George团队已经用了将近15年的时间来研发一种叫做原位测序（situ sequencing）的技术，但这意味着你能测序基因密码，也能表达基因，甚至能找到细胞的内在程序吗？

也就是说，细胞的程序是这样的：细胞核中的DNA转录成RNA，之后在RNA的驱动下合成所有的下游蛋白质和其他生物分子。RNA介于基因组和成熟细胞表型之间。这是一种程序。George团队正在测序RNA，我认为这非常神奇：你能够读取出细胞的程序。

我的一个梦想就是能将细菌或病毒放大到用手机就能拍下它们的样子。想象一下这将会怎样帮助医疗诊断吧。你只需放大，拍照就能找出是某人的感染是怎么回事。

我们能看到在复杂的脑回路中、在肿瘤中或者在进行自身免疫性攻击（比如1型糖尿病）的组织中，这些细胞看起来是怎样的。最使我激动的事之一就是原位测序这一概念了。如果我们能将之用于大型3D结构和组织中，我们也许就能描绘出最本质的生命构成要素了。

很多人试着使用我们的技术来观察那些用其他方法都无法观测的东西，我们也发现很多对此感兴趣的人，不只是大脑科学家们，他们感兴趣是因为可以采用这种方式描绘出纳米级精的3D脑回路图谱，还有很多其他类似大脑的问题：肿瘤、组织及其发展等你想要观察纳米精度的3D结构。

我们让一家小型公司来制作工具包，可能会将之作为一种服务提供给大众，以便大家能广泛使用。当然，我们也会将所有程序都放在网上，人们能下载，成百上千的团队已经开始利用这类工具。

我们想把看不见的变成可见的，存储记忆的脑回路或者大脑中处理感情的回路等这类3D结构很难看到，更不用说要用纳米精度来看清神经连接和使神经元得以工作的分子了。

我很好奇究竟神经技术的发展会有多快。十年前，我们只有很少的工具能够观察控制大脑，而现在，十年后，我们有光遗传学工具控制脑回路，有放大法来描绘精细回路，还发明了3D成像法，其基本工作原理和眼睛类似，能重建大脑高速电动力学3D图像。

在接下来的15年里，会发生两件事，第三件事页可能会发生。一件事是我们绘制神经回路精确细节并观察高速动态变化以及控制它的能力会日臻完美，我敢这么说，它最快会在5年内发生，在15年内肯定会发生。

在量子计算项目上，我最喜欢的是如何将信息和物理学联系起来的更宏大的理念，这是随Neil Gershenfeld一起回归的。关于计算的基本物理原理的理论有很多；在人们讨论物理系统中信息处理发生方式的基本热力学极限时甚至产生了一个习惯用语——「它来自比特（it from bit）」。比如，与黑洞相关的比特有很多，其中根据温度的不同，基本的信息量可能被编码在一个特定的状态转换中。而大脑的大部分都是持续运行的，因为它一直处于体温状态，这些远高于信息处理方面的那些物理基本限制。

我的合作发明者Karl Deisseroth和我曾因我们在光遗传学上的成果赢得生命科学突破奖，我们研发的技术是将对光敏感的分子植入神经元中，然后可以通过光脉冲激活或沉默它们。

我们小组将这些分子送给了成千上万个基础神经科学家和感兴趣的临床神经科学家以及研究类似气味如何在大脑中表征这样非常基础的科学问题的人。但他们也在尝试解答临床相关的问题，比如是否应该关闭脑细胞以控制癫痫病？后面我会给出一个案例，因为相关的疾病实在太多了。

这很有趣，因为现在如果能制造一种可以驱动这些细胞的药物，也许就能成为一种治疗癫痫的新方法；或者也可以尝试直接使用光照激活这些细胞，比如打造一种可以植入大脑的植入物来激活靠近癫痫发作焦点的细胞。

在前面谈到突破奖时，我想到了我当时说的几句话——他们只给了30秒时间，但我为此思考了好几周，因为我感觉这能推动治病治愈，能推动找到治疗方法；但在某些方面，如果迫使步子迈得太快，我们可能会错过偶然出现的更为强大的见解。

我举个例子：1927年，诺贝尔医学奖被授予了想出了治疗痴呆症的方法的人。这个人做了什么呢？他找到一些痴呆症患者，然后故意让他们染上疟疾。记住这是当时最伟大的想法，对吧？

那么，为什么这个方法有效？嗯，疟疾会导致非常严重的高烧。而在当时，痴呆症多数是由梅毒感染引起，因此疟疾导致的高烧可以杀死导致梅毒的寄生体。一年之后，到1928年，抗生素开始出现，当然，抗生素为其带来了巨大的打击，现在与梅毒相关的痴呆症几乎已经绝迹了。

我担心人们急于获得短期治疗有时会导致人们的注意力被误导远离背后基础的真实机制。这基本上就像是人们经常谈论的我们现在正在做的这些增量的东西，我们应该多做出一些类似「登月计划」的突破，是吗？我担心医药方面的「登月」太多了。在医药方面几乎我们做的每一件事都是「登月」，因为我们并不能肯定它是否有效。

「登月计划」的含义现在几乎已经走到了相反的一面；已不再是指一个我们可以做到而且知道该怎么做的大项目，而变成扔出一大堆资源一起做些疯狂的事，只期望有最好的结果。我担心这不是「登月计划」应该使用的方式。我认为我们应该「反登月」！

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