近年来，人工智能和脑科学各自取得了突飞猛进的进展，正改变人类生活方式、极大推动科技发展和人类文明进步。脑科学研究的前沿进展揭示了脑结构与功能之间的复杂关系，人工神经网络的成功凸显了网络架构的重要性。尽管人们越来越乐观地认为，人工智能将在不久的将来超越人类智能，但这两种智能之间仍然存在巨大差距。  

　　2023年9月5日，中国科学院自动化研究所脑网络组研究中心蒋田仔团队在Science合作期刊Intelligent Computing发表题为“Digital twin brain: a bridge between biological and artificial intelligence”的长篇观点性论文，提出数字孪生脑（Digital Twin Brain，DTB）是弥合人类智能和人工智能之间差距的变革性平台。文章指出，基于网络节点和连接的人工神经网络与脑网络组共享基本单元，人类智能的知识可以以网络的形式迁移到人工智能中，数字孪生脑以脑网络的形式架设了人类智能与人工智能之间的桥梁。  

图1. 数字孪生脑的三个核心要素及其之间的逻辑关系

　　与关注模拟或任务表现不同，数字孪生脑强调脑网络组图谱是“孪生”的基础，即强调脑功能涌现的结构基础，如何从脑结构中产生功能和如何基于生物学合理性发展通用人工智能或使机器智能表现得更像人类智能。因此，文中提出数字孪生脑应包括三个核心要素：结构基础、功能涌现及其应用价值（图1）。其中，脑网络组图谱为数字孪生脑提供了生物脑的多尺度网络组织信息，是建立数字孪生脑的基础与重要约束。文中分别介绍了数字孪生脑的三个核心要素：数字孪生脑的结构基础、神经元到全脑的多个层次的计算模型与功能模拟，以及模拟脑功能、功能障碍和脑疾病干预等多个方面的研究进展。最后，讨论了未来数字孪生脑研究的挑战和前景，强调数字孪生脑的三个核心的相互作用（图2）。  

图2. 闭环DTB示意图

　　2023年9月11日下午，蒋田仔研究员受邀在科技部和上海市人民政府共同主办、Nature Portfolio 承办的浦江创新论坛“未来（科学）论坛：脑科学的数字化转型”中作题为“The Human Brainnetome Atlas and Digital Twin Brain”的主旨报告。报告中介绍了上述工作以及基于脑网络组图谱的数字孪生脑研究的相关进展。他指出，数字孪生脑为阐明大脑的基本原理，揭示脑功能和功能障碍背后的复杂神经机制开辟了一条新途径，在理解、模拟和控制大脑之间建立了一种新的整合范式，更重要的是，弥合人类智能和人工智能之间的差距。他呼吁不同科学背景的研究人员共同参与到这一前景广阔的领域，并倡议启动国际合作计划，吸引国内外同行基于已经和正在实施的各国脑计划和相关大计划积累的脑图谱知识和多组学数据、先进计算模型和技术，构建从啮齿类到灵长类的数字孪生脑，并利用数字孪生脑探索人类认知功能的产生、脑疾病的发生发展和药物与非药物治疗的作用机制，以及通用人工智能的实现途径。此倡议得到了与会同行、欧盟脑计划“The Virtual Brain”项目负责人Viktor Jirsa 教授等的积极响应。  

图3. 蒋田仔研究员在浦江创新论坛作主旨报告

文章链接：https://spj.science.org/doi/10.34133/icomputing.0055