都市快報訊 2003年，清華大學計算機系一個叫王小斐的研究所學生，選修了一門神經生物學的課，送出了一份 “把計算機CPU和人腦聯在一起”的課程作業，收獲了生物學老師這樣的評價：“計算機系每隔十年就會來一個你這樣的。”
從計算機誕生起，人們就試圖通過一些數學分析和計算機模拟方法來研究人類大腦，也是以有了計算機神經科學這一分支，計算機和生物學專家都在利用新工具和跨學科的交叉技術應用，推動腦科學的研究。
讓王小斐沒想到的是，20年過去，他當年的夢想又迎來了一個新機會。
這周四，在杭州的螞蟻A空間，有個異常燒腦的“基于圖計算的腦仿真架構”項目啟動會，螞蟻技術研究院和複旦大學腦科學研究院聯合啟動了一個全新的産學研融合科研項目，用圖計算技術做類腦研究，讓人們有了了解大腦的新方式。
一次跨界的新嘗試
作為一個既懂計算機又懂神經科學的跨界學者，王小斐是這個項目的牽線人，現在的他是複旦大學腦科學研究院的工程師，而目前擔任螞蟻技術研究院的院長陳文光，也是螞蟻圖計算主要負責人，曾是清華大學計算機系的教授，王小斐和他相識多年。
“小斐有一天在清華門口約我喝咖啡，然後遞給我一份論文，說腦的這事兒已經這樣了，你這個圖計算應該有得搞，能用上。”陳文光回憶說，自己看完後第一感覺：這是好事啊。
另一邊，王小斐把自己的想法和複旦大學腦科學研究院進階PI、博士生導師王雲溝通，盡管第一次聽說“圖計算”三個字，但當看到圖計算與腦神經網絡具有天然的相似性，尤其是圖關系的動态可變化與神經突觸的生長和可塑性非常相像。王雲覺得這将是自己退休前幹得最有意義的事情了。
雙方都有一種強烈的期待：在這樣一個新技術層出不窮的時候，是時候做一些突破性的事情了。
“當然，跨界是一個非常不容易的事情，剛開始我講的名詞陳文光老師不知道，陳文光老師講的名詞我不了解。”王雲坦言，好在他們中間有個王小斐。
接下來，這個項目将依托複旦大學腦科學研究院神經藥理實驗室與螞蟻技術研究院圖計算實驗室，通過圖計算、人工智能與實驗神經科學的緊密結合，打造新一代大規模高精度腦仿真系統，為了解生物智能和治療腦疾病提供新的研究手段，助力尖端科學研究。
用計算機模拟大腦
腦仿真是什麼？圖計算又是什麼？可能很多人看完一頭霧水：難道計算機真的可以模拟大腦了？就像科幻影片《超驗駭客》在2017年上映時，無數看了該片的人不禁發出疑問：我們有朝一日真的能夠将主演約翰尼·德普的大腦上傳到計算機中嗎？
“我們都知道人的大腦特别複雜，又極其重要，這也是為什麼說一個人的腦子隻占人身體重量的2%-3%，但它的耗氧量占整個人的20%。“王雲給大家科普，人腦的基本機關是神經元，我們的大腦裡有約1000億個神經元，并由約100萬億個神經突觸連接配接，神經元通過這種錯綜複雜的連接配接關系，用來傳遞和處理資訊。
我們常說的一朝被蛇咬十年怕草蛇，其原理就是一個一個的神經元資訊傳遞形成了“恐懼記憶”，并影響着我們今後生活中的行為。
一直以來，人類對腦科學前沿的探索從未停止，目前，歐洲、美國和日本等先後啟動了“藍腦計劃”“BRAIN計劃”等赫赫有名的研究項目，大陸也于2021年正式啟動“中國腦計劃”，世界各國的腦計劃已經擷取了大量的神經生物資料。
與此同時在技術層面，IBM2014年發表了仿人腦晶片，該晶片擁有一百萬個“神經元”以及2.56億個“突觸”，可以短暫模拟大腦活動。同年，日本的“京”超級計算機（K Computer）使用八萬三千個處理器，也成功模拟了人類一秒鐘腦部活動的百分之一。此前，馬斯克也曾宣稱已将自己的大腦上傳到雲端。
然而，目前腦仿真系統常用的架構還是立足于20年前的資料量、計算機能力和生物學對神經的了解。是以，計算神經學需要一個全新的腦仿真架構，來容納更大量的資料、提供更宏偉的算力，進而實作更精确的仿真和預測。從這個層面來講，圖計算技術先天性的與神經元和腦仿真有相似性，基于圖計算技術搭建的高精度腦仿真架構有望為揭示大腦的秘密提供一種新的研究方法和手段。
一個高精度腦仿真架構
一說到圖，普通人最常見、最好了解的是一張圖檔。“但是我們這裡的圖不是圖檔的圖，而是更類似于知識圖譜，一種抽象的資料結構，由兩種基本的資料類型組成：頂點和邊。”螞蟻技術研究院圖計算實驗室研究員朱曉偉解釋。舉個例子，如果把項目、員工和公司當作三個不同的頂點，這些不同類型頂點之間又有各種各樣的關系，員工和員工之間可能是好友，員工可能受雇于某個公司，可能會參與某個項目，這些關系就是邊。
作為一種以點和邊來建構關聯關系的計算模式，圖計算最大的優勢是可以對大到百萬億規模的點邊關系進行動态性和實時性分析。螞蟻從2015年開始探索圖計算，布局了圖資料庫、流式圖計算引擎、圖學習等相關技術，打造了世界規模領先的圖計算叢集。
支付寶作為一個重要的金融工具，在一些刷單、詐騙等黑灰産的風險管控中已經在使用圖計算。以網際網路場景為例，不良商家常常通過不同的銀行卡、熟人來完成刷單或者套現“回路”，純資金流的資料模式無法看出端倪，但借助圖資料模式發現此類閉環模式，提前預防風險。
也正因如此，未來可以嘗試通過圖計算來高精度還原神經元的結構，模拟生物實驗得到資料，并進一步結合生物實驗互相驗證。王雲笑稱，一般大家一提到生物學家，第一反應就是“整天研究小白鼠”的，的确關于腦科學的研究如果隻是局限在生物實驗室，無疑是非常枯燥且低效，但有了高精度仿真大腦的輔助，科學實驗将會變得更加高效、快速且低碳。
當人類對自己的大腦研究透徹，那後續的想象空間也将會更大。如疾病的治療，為藥物研究早期靶點篩選提供模型，促進更精細、更高效的藥物開發，縮短藥物上市時間等。
當然，這一切才剛剛開始。就像螞蟻技術研究院陳文光所言：“交叉領域很有前景，但科學探索它本身就是一個不确定性的事情，在這個領域到底能産生什麼樣的結果還很未知，隻是說我們在正确的道路上和正确的方向上。”