正在全球愈演愈烈的脑科学研究热潮正在打破生物、信息、物理、数学等学科间的壁垒，对复合型人才的需求也到了史无前例的渴求地步。昨天，60多位专家参加了以“从计算神经科学到类脑智能”为主题的东方科技论坛，这些来自神经科学、机器学习、机器接口等领域的专家们纷纷表达了同样的渴求。

　　“脑科学与类脑人工智能”是上海建设具有全球影响力的科创中心8个基础工程之一。为培养复合型人才，上海市科委的“扬帆计划”为无处申报课题的交叉学科青年研究者们开辟了绿色通道，旨在为交叉学科储备、选拔研究人才。

　　当今脑科学需要多学科协同发展

　　在颇受欢迎的科幻小说《三体》中有这样一幕，当地球科技被三体人锁死之后，人们不得不用“笨办法”继续发展计算机——用元器件一对一模拟人脑神经元。这是人类研究大脑的一般思路，在漫长的历史长河中，科学家们非常希望能够描绘出详尽的“大脑地图”。不过，人的大脑由约1000亿个神经元组成，每个神经元又和大约1000个其他神经元相连，要描绘这样一个和整个银河系大小相当的网络系统，几乎是人类不可能完成的任务。

　　然而，的出现让人们看到了希望。中国科学院院士、中科院神经科学研究所研究员郭爱克认为，使人们的关注点从复原神经元在大脑中的位置，转移到关注能够实现大脑功能的算法和模型。

　　2013年欧盟启动了人类大脑计划，终极目标是为人脑“建模”，不过这一宏伟计划遇到了缺乏数学人才的困扰。1906年诺贝尔奖得主、西班牙神经组织学家拉蒙·卡哈尔说过，只要大脑的奥秘尚未大白于天下，宇宙就仍然是个谜，天文学与脑科学在他心中被划上了某种神秘的等号，与他说的一样，如今想绕过数学研究脑科学也是不可能的。

　　上海脑科学与人工智能重大项目首席科学家冯建峰就深有体会。他的团队正在和美国南加州大学合作，收集老年痴呆症的数据。尽管他们已收集了数万份病例，但由于缺乏有效的数理分析工具，在这方面一直没有进展。“直到一些智能算法(如深度学习)的成功应用，人工智能才又进入了发展的黄金期。”冯建峰说。

　　纽约大学神经科学教授、上海纽约大学科研副校长汪小京表示，如今围绕在“谷歌大脑”旁的深度学习机器人团队研究人员，鲜有从事神经研究的专家，在某种程度上他们似乎不太懂得如何利用神经科学机制改进他们的算法，但从另一层面也表示，生物学基础并不是进入脑科学领域的必要条件。