今天，阿裡雲量子智能研究實驗室S-LAB釋出了最新量子智能産品，通過實驗室研制的讀腦器與大腦建立量子糾纏态，同步你的大腦，進而擁有你的思維，記憶，性格甚至價值觀，在你分身乏術的時候，替你處理各種事宜。當然，這隻是一個大開腦洞的愚人節玩笑，但已經有很多相關的研究機構開始了在這個領域的嚴肅研究，向着模拟人類思維的終極目标進發。
2045項目
俄羅斯富豪 Dmitry Itskov 發起了「2045項目」，這位富豪正努力使上傳人腦到計算機成為可能。
「未來 30 年内，」Dmitry Itskov 承諾，「我要確定我們都能獲得永生。」 這聽起來很荒謬，但這位35 歲富豪說話時的嚴肅性不容置疑，他說他離開了商業界将自己全心投入到對人類更有用的事物上。
Dmitry Itskov 和他的2045 Avatar 項目
他表示：「我 100% 相信它會發生，否則我也不會開始做這件事。」 因為身體的自然老去和死亡讓他不可接受——随着我們老去，組成身體的細胞也失去了修複自我的能力，讓人們容易患上心腦血管疾病和其它殺死約三分之二人類的與年齡有關的疾病。而通過模拟思想并上傳到計算機就解決了這個問題——實作了我們的永生。
Itskov 這個富有野心的項目包括兩部分，首先是解開人類大腦的秘密，然後是将個人意識上傳到計算機中，讓他們從身體的生物限制中解放出來。 即将人的人格（personality）傳輸到一個完整的新身體中。」
對于這個看起來非常科幻的項目，「2045計劃」科學主管 Randal Koene博士認為：「所有證據看起來都在說理論上這是可能的——這極其困難，但它是可能的。」
而他的自信來源于對神經科學的研究根基。他指出的理論上可能性是神經科學尚未回答的關于我們大腦如何工作的問題。我們的大腦是由大約 860億個神經元組成，連接配接細胞通過釋放電荷傳遞資訊，這些電荷在我們的頭顱中像波一樣地傳播。
他相信測繪連接配接組（connectome）——人腦中所有神經元的複雜連接配接——是其中的關鍵，因為他相信這其中編碼了所有造就了我們自身的資訊，盡管這還未被得到證明。
「在同樣的意義上，我的計算機實際上隻是我硬碟中的1和0，而隻要這些1和0能傳輸到下一台計算機，我并不關心發生了什麼，那對我來說都一樣。」他說，「我不在乎我的連接配接組是在這個肉體中還是在計算機模拟控制的一個機器身體中。」
人腦計劃
但是很遺憾，我們離繪制人類連接配接組還非常遙遠，客觀來說，要得到蒼蠅大腦整體圖像就需要花費我們大約一到兩年的時間。而要使用我們現在已有的技術測繪整個人類大腦則根本是不可能的。
而且另外還有一個理論上的挑戰。即使我們可以建立出人腦的線路連接配接圖，意識上傳也很可能還需要讀取所有神經元的持續不斷的活動。 哥倫比亞大學神經生物學教授 Rafael Yuste 說——他曾幫助促成了世界上最大的神經科學研究項目腦計劃（Brain Initiative），一項需要投入 60 億美元的美國人腦計劃，它的目标是發現解決阿爾茨海默氏症這樣的大腦疾病的方法。
作為該計劃的一部分，Yuste 希望能夠測繪大腦中的神經元随時間的連續互動——釋放信号的模式。「我們想同時一次性測量所有神經元的每一個尖峰信号。很多人說那實在不可能。」 這是一個不依賴于首先測繪連接配接組的方法。
如果大腦是一台數字計算機，如果想将意識上傳，首先需要能夠破譯或下載下傳它。是以要讓這樣的上傳發生，腦計劃是必需的一步，除了上文提到的美國腦計劃，許多國家和機構也開啟了自己的腦計劃。
歐盟在2013年将「歐盟人腦計劃（HBP）」納入其未來旗艦技術項目，相關研究獲得了10億歐元的資金支援，歐盟人腦計劃的研究領域包括未來神經科學、未來醫學和未來計算，将通過資訊通信技術的龐大資源庫，更有效地為神經科學和醫療領域提供技術支援。長遠來說，該計劃将為各類腦部疾病提供更好的治療方案，以及通過探索大腦運作模式，研發更先進的資訊通信技術技術。
而美國的MICrONS項目則與歐盟HBP在方法和目的上完全不同。這個項目由IARPA（美國情報先進研究計劃署）和腦計劃（BRAIN Initiative）部分項目牽頭，全稱為大腦皮層網絡的機器智能，試圖通過對哺乳動物的大腦皮層進行逆向工程以找到革新機器學習的方法。
和HBP不一樣，MICrONS的目标并不是打造人類大腦的模型，而是正好相反。該項目希望通過繪制神經元在視覺學習期間的形成過程并觀察它們如何随時間變化，将感官計算提取到機器可以使用的數學「神經代碼」中，進而讓機器獲得識别、區分和歸納視覺刺激的能力。 最終目标：圖像和視訊處理能力達到人類水準的更智能的機器。額外收獲：讓我們更好地了解人類大腦，并收獲能讓我們更進一步的新技術。
微軟聯合創始人保羅·艾倫的腦科學研究與之類似，這位62歲的富豪正憑借177億美元身家來開展兩個獨立的神經科學與人工智能交叉學科的慈善研究，第一個項目要從零開始創造一個可通過高中科學測試的人工大腦。
第二個項目旨在通過反向推理來了解智能，從對本質以及局部的解構分析入手。嘗試将人類大腦切片，進行逆向工程，從字面上講就是對大腦進行模組化和運作模拟。Allen在采訪中說：「想象一下拿一張幹淨的紙，去複制任何大腦所做的驚人事情。」
保羅·艾倫在他的腦科學研究所
2006年，研究所的專家已經建立了小鼠大腦如何連接配接的最完整三維圖譜，并如約将其開放給公衆。2010年，他們已經繪制了人類大腦圖譜。從那時起，全世界的研究者都基于其工作進行研究，小鼠大腦的那篇論文被其他科學文章引用了1800多次。
艾倫腦科學研究所得目标很明确，就是通過對大腦的逆向工程來為人工智能提供參考，Allen在其2011年的自傳中解釋說：「我沒打算解決人類意識的謎題，我隻想推動人工智能領域的發展，讓計算機能做到最好（組織和分析資訊），更好地幫人們完成想做的事，那些具有創新性與突破性的靈感與思想。」
腦科學研究所負責人Koch 也講到：「他癡迷于編碼的工作原理。 大腦皮層上什麼樣的編碼資訊可用來處理資訊呢？人類大腦的編碼方式與老鼠的不同嗎？大腦的編碼方式和程式設計一樣。他想要了解『我們能否人工的編寫程式實作智能這個概念？』」
量子理論解密大腦
而在解釋大腦之謎這條道路上，Matthew Fisher 則給出了自己的答案——量子模糊性。從意識到長期記憶，人腦擁有獨一無二的計算能力——這些或許都能用量子模糊性來解釋。「大腦使用量子力學嗎？這完全是一個合理的問題，」Fisher說。
在某個層面上，他是正确的——答案是肯定的，大腦當然會用到量子力學。大腦是由原子組成的，隻要是原子就必須遵循量子力學的規律。但是Fisher真正想問的問題是，量子物體的奇異特性（例如，同時位于兩個地方的疊加态、相距甚遠還能實時互相影響的量子糾纏等等）是否能夠解釋與人類認知有關的那些複雜迷惑的問題。
Fisher指出，迄今關于記憶的理論遠算不上無懈可擊——比如，有觀點稱記憶存儲在神經網絡的結構或神經元之間的連接配接中。他說：「我的直覺告訴我，神經科學中有太多令人迷惑的東西了。」
那麼，為何不去研究一下量子力學是否能提供更好的解釋呢？對于彭羅斯來說，意識一定與萬有引力有關，引力作用于量子态并引發了退相幹；微管比原子核更重，是以更可能是這種互相作用的成因。
Fisher則不願意走上這條路，他說他在論文裡刻意避免提及這個c打頭的詞語——即意識（consciousness），而是集中精力于那些定義更完善的概念，例如記憶。
對于探尋意識的難度，哥倫比亞大學神經生物學教授 Rafael Yuste 說，和其它任何科學問題不一樣，大腦究竟是如何生成意識還依然是一個謎。他說：「面臨的挑戰正是怎麼從大腦中互相連接配接的細胞這樣的實體基礎走向我們的精神世界、我們的思想、我們的記憶、我們的感覺。」
為了解它的工作原理，許多神經科學家将大腦看做是一台計算機來進行研究。在這個比喻下，大腦通過計算将輸入的感官資料輸出成我們的行為。這就是意識上傳開始的理論論據。如果這個過程可以成功映射，大腦也許可以被複制到計算機中，同時還伴随着其所生成的個人意識。
這個目标任重而道遠，但幸運的是，我們獲得了越來越的階段性成果。來自索爾克的研究人員和合作者在神經元連接配接規模的研究方面取得關鍵進展，研究結果表明，人類大腦的記憶容量要遠遠高于常見的估計。
這項新研究也解答了一個長期問題，人腦為何如此高效節能，這将有助于工程師去研發性能異常強大且非常節能的計算機。「這在神經科學領域真的是令人震驚的事情，」索爾克研究所教授和這篇論文的聯合作者Terry Sejnowski說道，「海馬神經元擁有強大的計算能力且僅需要較小的能量，我們找到了解鎖它們設計原理的鑰匙。我們對人腦記憶容量進行了新的測量，其容量比我們通常保守的估計值提高了十倍，至少能達到1PB，與整個網際網路的資訊容量相當。」
這會幫助我們創造一個全新的計算機結構，最終會被用于開發新的晶片和作業系統，這一新系統不再以完美的、确定性數字計算機操作為基礎，而是建立在機率（ probability）基礎上。訓練神經網絡能夠啟發我們如何研究大腦，他們的研究已經發展到大腦理論正與計算機理論密切互動的程度。
誠然，完全破解大腦的秘密，并實作思想複制和意識上傳可能是個非常長遠的目标，但就像 MICrONS 項目領頭人卡内基梅隆大學的計算科學家 Tai Sing Lee所說：「即使現在的研究就像是在看一粒沙子，但就像我的大學教授告訴我的，你也可以在一粒沙子中看見上帝。」