平均年齡36歲，與20餘所國際著名高校、研究院所建立研究夥伴關係，吸引全球130多位國際學者參與各個層次的研究合作計劃和項目，整合來自世界上最大規模腦資料庫的近百萬條數據……匯聚最廣泛資源，研究最前沿問題，出產「頂天立地」的成果，這是這支組建才三年多的29人「科研夢之隊」的信仰。而隊伍的「領頭羊」就是復旦大學類腦智能科學與技術研究院院長馮建峰。
就在近期，他的團隊接連發表了不少在國際上受到廣泛關注的研究成果。比如，在人腦中，他們發現導致抑鬱症和睡眠質量不佳的腦區有著重合之處，相關成果於去年7月26日發表於《美國醫學會雜誌·精神病學卷》（JAMAPsychiatry）；又如，今年1月8日發表於eLife上的《吸菸腦連結減弱與飲酒腦連結增強》，揭示了吸菸與喝酒對人腦功能呈相反的異常模式；再如，今年1月16日發表的研究表明，風險基因突變會干擾青少年大腦殼核的正常發育，進而增加成年後患精神疾病的風險。
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7月25日（美國當地時間），團隊相關論文以《人腦功能連接調製抑鬱問題與睡眠質量關係的機制》（「Functionalconnectivitiesinthebrainthatmediatetheassociationbetweendepressiveproblemsandsleepquality」）為題，發表於精神疾病頂級雜誌《美國醫學會雜誌·精神病學卷》（JAMAPsychiatry）。
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1月8日，團隊相關論文以《吸菸腦連接減弱與飲酒腦連接增強》（「Decreasedbrainconnectivityinsmokingcontrastswithincreasedconnectivityindrinking」）為題，在線發表在生物醫學領域權威期刊eLife上。同時，該論文被遴選為eLifedigest特別報導。
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1月16日（美國當地時間），該課題組相關論文以《與精神分裂症風險關聯的非同義突變位點與大腦殼核體積相關：一項全腦體素-全基因組關聯分析》（「Associationofaschizophrenia-risknonsynonymousvariantwithputamenvolume:Avoxel-wiseandgenome-wideassociationstudy」）為題，發表於精神分裂症頂級雜誌《美國醫學會雜誌·精神病學卷》（JAMAPsychiatry）。
腦與類腦研究是世界科技發展的戰略制高點，以類腦智能引領人工智慧，實現人工智慧普適化，將引起經濟社會變革性發展，對人類文明進步產生重大影響。國家科技創新2030重大項目已將「腦科學與類腦研究」列入啟動日程。2015年6月，復旦大學類腦智能科學與技術研究院應運而生。
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《光明日報》1月31日報導:《腦科學：打開「生命禁區」之窗》《未來腦學科的增長點在於學科交叉》
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《文匯報》1月21日報導:《追尋人類智能奧秘，類腦研究迎新契機》
繼2015年開始籌建復旦大學張江國際腦庫、2016年復旦張江國際腦影像中心投入建設，如今，致力於為腦與類腦科學與技術創新提供世界級實驗技術和研究平臺的復旦大學「腦與類腦智能國際創新中心」建設正穩步推進，第一批影像研究設備已經入駐張江國際腦影像中心。去年底，上海市「腦與類腦智能基礎轉化應用研究」市級科技重大專項啟動會召開，這個8.4億的大項目將為馮建峰及其研究團隊帶來新的契機，站在世界前列，引領類腦研究的創新發展。
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復旦張江國際腦影像中心效果圖
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上海市「腦與類腦智能基礎轉化應用研究」市級科技重大專項啟動會
「沿途下蛋」
追問「什麼是智能？」
「誰能告訴我，機器的IQ是多少？」從事類腦智能領域研究十餘年，馮建峰一直最想搞明白的問題卻很「簡單」：什麼是智能？
「我真正想做的，就是這件事。」對「智能」這一詞義本質的回答被馮建峰設定為了長期目標，科學的高峰總要找得到階梯才能拾級而上，而類腦智能研究的實踐就是他找到的攀登之法。
簡單來說，通過學習人和動物的腦的工作機制，解析其運作原理，並從中獲得靈感，運用到人工智慧的研究中去，就是類腦智能研究。正廣泛應用於語音識別、機器翻譯、計算機視覺等領域的深度學習就是一個很好的例子，其本質是對貓或人的視覺系統的模擬。
但腦實在是太複雜了，怎樣才能把生物與生俱來的「智慧」讓機器學會呢？對馮建峰等從事類腦研究的科學家來說，「疾病腦」給他們提供了一個最好的研究對象，比如患上抑鬱症、精神分裂症等疾病的腦。
基於大數據研究，2016年，馮建峰團隊就發現，對獎勵沒興趣、對懲罰太敏感是得抑鬱症最根本的原因。最近，進一步的研究表明，大腦中調控睡眠質量出問題的那塊區域，恰恰與抑鬱症患者對懲罰過於敏感的區域相同。而吸菸會降低腦懲罰功能的敏感性，喝酒則會升高對腦獎賞功能的敏感性，這與抑鬱症患者的腦連接正好相反。而對於精神分裂症的研究也表明，風險基因造成影響的區域，同樣也與獎勵、懲罰的調控區域有關。
成果順利發表了，馮建峰說，研究背後還有更深刻的科學道理。「什麼叫情感？我喜歡跟你在一塊，是因為我得到了獎勵。」其實，「人類的進化史就是情感的進化史」是達爾文很早就曾提出的理論，「趨利避害」是人類進化的根本推動力。但這種「情感稟賦」是機器所無法具備的。
「獎勵和懲罰是人類情感的基礎，也是目前的技術條件下，機器不可能有的，我們很想把這個東西做得更清楚一點。」馮建峰說，在追求長期目標的同時「沿途下蛋」，研究成果也有社會影響和社會價值，是一件「一箭雙鵰」的事情。
現在，馮建峰團隊已經和多方展開合作，讓理論落地，也讓新技術更加「枝繁葉茂」。加拿大多倫多大學醫學院對團隊定位的導致抑鬱發生的異常腦區進行刺激治療，經過一個月的療程，臨床顯示能夠改善首發抑鬱症患者約46%的臨床症狀，對於難治性抑鬱症也能改善近33%的症狀。此外，團隊和國家電網合作，研發了巡檢機器人；也利用人工智慧的技術，研發了「步態識別」系統，精度已達到了95%。
學科交叉
實現從理論到應用「一條龍」
大腦結構那麼複雜，怎麼才能精準找到「有病」的區域呢？
「我們的成果是算出來的！」馮建峰說，以前的研究方法就兩類：實驗和理論，最近幾十年，增加了第三種手段，計算。「今天我們的數據，我們的計算工具，我們的計算設備，完全能夠讓我們用第三種研究手段做很多事。」
這第三類手段有多大的好處呢？舉個例子，對於研究核爆炸的人來說，震天動地的「蘑菇雲」已經成了過去式，無需再把核材料堆起來「炸一次」，通過計算就能完成整個實驗。而且，實驗中根本看不見的極微小數量級，計算也能把其中空白填補上。
「巧婦難為無米之炊」，即便算法「高明」，缺乏數據的支持，再好的研究設計都得「半途而廢」。之前，有不少人做過類腦智能領域的研究，但因只包含了二三十人的小樣本數據，結果穩定性較差，研究備受爭議。近些年來，馮建峰團隊一方面與國內各大醫院開展合作，從而獲取第一手的臨床數據，同時整合Biobank、HCP、ADNI、ABCD等世界上最大規模腦資料庫，成功實現了實驗結果的可重複。近期，在馮建峰領銜的上海市市級重大專項中，就有一個宏偉計劃：與國內多家臨床醫院合作，採集包含8000例次健康人群和7000例次重大腦疾病隊列的全維度腦庫，其中包括抑鬱症、自閉症、神經退行性疾病、腦卒中和精神分裂症五大腦疾病隊列，「建成後將成為首個中國全維度腦庫，也會是世界上最大的多疾病、多模態腦科學資料庫」。
復旦大學類腦智能科學與技術研究院青年副研究員羅強博士是關於精神分裂症的研究成果的第一作者，「我們克服了很多困難，終於找到了一個非常強的遺傳控制信號。」當時，羅強高興極了，但馮建峰並不滿足：「馮老師非常嚴謹，要求我們找更多獨立數據來做驗證。」最終，他們聯絡了國際上的一些科研小組，從法國、美國、加拿大、英國找到了4個獨立數據集，用近一萬人的數據驗證了該發現，論文全部的署名作者共有33名。
應用數學、計算機科學、生物學、信息學、臨床醫學……毫無疑問，類腦智能研究是一門新興的交叉學科。馮建峰在本科念數學時就學了生物，他始終認為，將來學科的增長點就在於交叉學科。「現在的信息技術越來越發達，各類信息交織在一起，如今科技發展到了這個地步，以大數據為根基的科學範式，自然成為了主流。」
復旦大學類腦智能科學與技術研究院青年研究員程煒是兩項關於抑鬱症的研究成果的第一作者。他也是應用數學專業出身，經老師引薦，參加一個關於「腦影像」的比賽，拜入馮建峰教授門下，至今已有六年了。
「我能把抑鬱症和睡眠質量不佳之間的關係找出來，得感謝學科交叉。」程煒說，他關於抑鬱症的研究做了多年，一次，一位有臨床醫學背景的老師提出，在臨床上，70%的抑鬱症患者都睡不好，「我們的數據中正好也有關於睡眠質量的信息。」程煒一下子「被擊中了」，在這一思路的啟發下，順水推舟，他開始關注抑鬱症和睡眠的關係。
不同學科間的交流給程煒帶來了新的視野和方向。對馮建峰來說，相較於單純的數學研究，他的學科交叉背景是一把利刃，打破了從理論到應用的壁壘。「這使我在科研選題中能夠真正落地，既面向國際前沿，也能解決老百姓關注的健康問題，使團隊的研究始終能夠站在時代的最前面。」
「高屋建瓴」
搭建全球學術網絡
「馮老師平時相對較忙，研究上有什麼進展或者困難想找馮老師輔導討論的話，有討論班的時間準能『抓』得到他。」
程煒的那次卓有成效的交流就發生在馮建峰的討論班上。每個周二晚上，馮建峰課題組的研究員、博士後、博士、碩士都會聚在一起，開一個25人左右的小會，每次大概三小時，交流一下最近的研究進展，有時也會安排兩到三個學生就最近看過的文獻作報告。
除了這個課題組內部的討論班，每周二下午，全院也會組織一次五六十人的大討論，每周安排一個課題組的老師介紹工作，或者報告他們新鮮出爐的成果。數學模型、生物現象、物理原理……不同領域不同方向的研究者們坐在一起，在交流中互相學習、互相了解。
還有一次固定討論是周四下午，主要是馮建峰聯合計算機學院、大數據學院等相關領域的老師和學生，與合作的企業商討技術應用和開發的事宜，來的企業有上汽、國網電力、科大智能等，項目包括機器人研發、軟體開放等。
馮建峰培養學生很有自己的一套方法，「第一幫他們提出最前沿的問題，第二要求學生盡能力做高質量有意義的研究，不能為畢業而降低對科研究質量的要求。」馮建峰給學生制定了很明確的規定，要做就得做像樣的東西，不要成為「學術垃圾桶」。
高標準意味著嚴要求。有一次，剛進課題組沒多久的「小朋友」在討論班上作報告，結果準備得不夠充分，文獻理解不夠透徹，當場被馮老師打斷，要求下次重新報告。在類腦研究院，沒有真材實料的學生都進不來，也留不下。這麼多年，馮建峰對人才的標準從沒降過。他的課題組高標準在學校裡也是出了名的。「我覺得我們要建世界一流水平的大學，就得能讓我們培養的學生在世界一流的大學裡面隨便拿教職，這就是一個標誌，是一種相互的認可。」
嚴厲的背後是深切的期待和深沉的關懷，憑藉著之前在英國擔任教職時的積累，馮建峰為學生們「搜刮」來了世界上最優質的「大牌」資源：聘請2013年諾獎獲得者麥可·萊維特（MichaelLevitt）、2014年Brain獎獲得者特雷弗·羅賓斯（TrevorRobbins）等英國皇家科學院院士、美國科學院院士等擔任教職，與包括劍橋大學、牛津大學、帝國理工大學、史丹福大學、麻省理工等20餘所國際著名高校、研究所建立研究夥伴關係。
「有時我們需要醫學或生物學方面的專家幫忙解釋一些數據結果，這時跟這些『大牛』科學家們的討論對我們的研究會有很大助益。」程煒介紹，每當他們被邀請來到學院，都會在專門收拾出來的辦公室裡待一個禮拜左右的時間，在這一周內，幾乎每個老師每個學生都會「上門拜訪」，面對面交流。
「我會把世界上最優秀的人找來，加入我們的隊伍，來共同做一件事。」馮建峰覺得，對於年輕人的培養，也可以藉助更多人的力量，給他們提供一個更高的起點、更好的平臺。
文 字
龔凡凡
編 輯
馮文涵