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一项能用光“遥控”大脑神经元的技术摘得诺贝尔奖，记者却最关心它能不能看透人工智能。诺奖评审方的回答，给这股热情泼了一盆冷水。
10月5日，瑞典卡罗林斯卡医学院诺贝尔大会宣布了2026年诺贝尔生理学或医学奖。
获奖者是美国斯坦福大学的卡尔·戴瑟罗特、德国柏林洪堡大学的彼得·黑格曼和德国维尔茨堡大学的格奥尔格·纳格尔，以表彰他们在光控离子通道和光遗传学方面的发现。
一、一把能控制神经元的“光开关”
光遗传学的故事，要从一种不起眼的绿藻说起。黑格曼长期研究莱茵衣藻如何感知光线，这种单细胞藻类会朝着光源游动，背后依靠的是一类特殊的感光蛋白。
2002年，纳格尔、黑格曼及其同事在《科学》杂志上报告了第一种通道视紫红质，它在光照下能像闸门一样开启，让离子穿过细胞膜。
次年，他们又在《美国国家科学院院刊》上发表成果，确认第二种通道视紫红质可被蓝光直接打开，让带正电的离子流入细胞。
2005年，戴瑟罗特团队与纳格尔等人合作，在《自然·神经科学》上发表研究，把这种蛋白导入哺乳动物神经元，实现了以毫秒级精度控制神经元的电活动。
打个比方，科学家第一次在大脑里装上了一个个“光控开关”，蓝光一照，指定的神经元就被“点亮”。
此后，研究人员很快在活体小鼠身上实现了用光控制神经环路，从而能够直接检验某一类神经元是否真正驱动了某种行为。
诺贝尔生理学或医学委员会主席佩尔·斯文宁松表示，光遗传学让人类能够以过去只敢梦想的方式绘制大脑图谱。如今，这项技术已被广泛用于研究运动、记忆、动机、睡眠和恐惧等背后的神经环路。
戴瑟罗特本人既是神经科学家，也是一名精神科医生。他的研究长期关注抑郁、焦虑等精神疾病背后的神经机制。
诺贝尔大会秘书长托马斯·佩尔曼介绍，三位获奖者都在公布前接到了通知，戴瑟罗特接电话时还在睡梦中，三人都感到非常意外。
二、记者追问AI，评审方当场降温
在随后的新闻发布会上，一位记者抛出了一个颇具时代感的问题：这项研究能否帮助我们理解人工智能神经网络这个“黑箱”？
佩尔曼的回答相当克制，他表示，自己的猜测是，这项研究不会让我们立刻理解人工智能。他随后补充道：“人工智能所使用的神经网络与人脑之间的相似性，或许不应被夸大。”
评审委员安娜·韦德尔则从另一个角度作了补充。她表示，计算机科学家和人工智能开发者确实从大脑中学到了很多，具体问题不妨直接请教他们。
一段约41秒的现场问答视频随后在社交网络上流传，引发了不少讨论。
另一位记者则追问，这项技术能否帮助解释主观意识是如何从神经元活动中产生的。
评审委员阿卜杜勒·埃尔·马尼拉回答说，这一工具可以把神经环路与行为输出和感知联系起来，但目前并不能帮助我们理解意识是什么。
佩尔曼也呼吁保持谦逊。他表示，这仍是一个开放的问题，如果有人能解开意识之谜，“那将是若干年后的另一个诺贝尔奖”。
三、人工神经网络并不是“人造大脑”
评审方的冷静并非没有道理。人工神经网络虽然借用了“神经元”和“突触”等术语，但两者的差异远比名字上的相似更大。
人工神经网络中的“神经元”，本质上是一个对输入进行加权求和、再经过简单函数处理的数学单元。而真实的神经元结构复杂，依靠电信号和多种神经递质传递信息，放电的时间节律本身也携带着信息。
人脑约有860亿个神经元，运转功耗却只有约20瓦，相当于一盏节能灯，这与动辄消耗巨量电力的大模型形成了鲜明对比。
当然，两个领域之间的联系也是真实存在的。2024年的诺贝尔物理学奖，就授予了约翰·霍普菲尔德和杰弗里·辛顿，以表彰他们在人工神经网络方面的奠基性工作，而这些工作最初正受到大脑的启发。
换句话说，人工智能更像是从大脑那里“借来灵感”，而不是在“复制大脑”。
光遗传学的真正价值，首先在于基础研究和医学应用。斯文宁松介绍，这项技术已被用于帮助视网膜色素变性患者部分恢复视觉，多项临床试验正在进行。
2021年，法国等国科学家在《自然·医学》上报告，一名失明多年的视网膜色素变性患者接受光遗传学治疗后，借助特制护目镜部分恢复了视觉。
韦德尔也表示，借助癫痫、痴呆、抑郁和成瘾等疾病的小鼠模型，研究人员可以找到受影响的神经环路，为人类疾病研究提供方向。
人工智能与神经科学的“双向奔赴”仍在继续。神经科学为人工智能提供灵感，人工智能也正帮助神经科学家分析海量的大脑数据。
在言必称“类脑智能”的时代股票配资官方网址，诺奖评审方的一句提醒显得格外珍贵：科学的进步，往往来自对差异的清醒认识，而不是对相似的浪漫想象。
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