人工智能揭示大腦隱藏結構，或為意識之謎帶來新突破
過去數十年來，神經科學家通常將人體大腦分割成約52個主要區域：記憶區、恐懼區、前額葉負責計劃等功能。然而，最近一項利用人工智能技術的研究卻發現，這一劃分大大低估了大腦的複雜性——實際上大腦約有1,300個不同的區域。
這項突破性發現來自加州大學舊金山分校（UCSF）和艾倫大腦科學研究所的研究團隊，他們將類似於ChatGPT背後的「Transformer」架構應用於大腦細胞的分析，開發出名為「Cell Transformer」的AI工具。這套系統不再學習語言規則，而是「理解」大腦細胞之間的關係和鄰近性，從而精確描繪大腦的微觀結構。
人體大腦重量約三磅，內含約860億個神經元，這些神經元的軸突長短不一，若將其全部拉直，長度足以繞地球多圈。如此龐大而複雜的神經網絡，傳統人工劃分邊界的方式顯然力不從心。研究團隊藉助AI，利用數百萬個小鼠大腦掃描數據訓練模型，成功繪製出比以往細緻25倍的高解析度大腦地圖，揭示了許多此前未知的神經區域。
正如主導研究的神經學、 生物工程及治療科學教授Reza Abbasi-Asl所言：「把大腦看成孤立區域集合的時代已經過去。」這幅新地圖不僅是科研上的震撼，也為臨床醫療帶來希望。更細緻的神經區劃分有助於科學家更準確地關聯特定功能、行為及疾病狀態，從而加快阿茲海默症、癲癇、抑鬱症等疾病的研究和治療進度。
神經康復專家David Traster指出，大腦某部分受損可能會波及遠端區域，影響情緒甚至個人身份認同。更精細的大腦地圖將有助於追蹤這些連鎖反應，並可能促進腦部功能的修復與重組。
對意識之謎的新啟示
雖然這項AI技術目前還無法直接解答意識的本質——它並不觀察思維如何形成或意識如何閃現——但精確的大腦細胞分布圖為未來深入探討意識的「所在」及其「存在理由」奠定了基礎。Abbasi-Asl坦言，對於意識的理解仍是「夢想」，距離真正的解答還有一段漫長的路要走。
這幅精細到前所未有程度的大腦地圖，猶如給神經科學家們一台「Google Earth」，不僅讓他們能以更高解析度觀察大腦結構，也將激發他們提出更深層次的問題：為何我們會有意識？意識的根源究竟是什麼？
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評論與啟示
這項研究標誌著神經科學與人工智能結合的重大飛躍。以往人類對大腦的理解受限於技術和觀察能力，而AI「突破人眼極限」，為我們展現了更細膩的神經地圖。這不僅加速了疾病機制的探索和治療方案的研發，也為哲學和科學界重新審視意識的本質提供了新的視角。
更值得注意的是，這類研究提醒我們，大腦的組織遠比過去認知的複雜，功能區域的劃分不應過於簡化。未來，精準醫療和個體化治療將依賴於對這些細微差異的深刻理解。
同時，這也反映出AI已不僅是工具，更是推動科學認知革命的關鍵力量。它能從海量數據中發掘人類未曾察覺的規律，開啟跨學科研究的新篇章。
不過，對於意識的探討仍處於起步階段。雖然我們有了更精細的「地圖」，但意識的本質涉及哲學、心理學、神經科學等多重領域，還需要更多跨界合作和創新思維。這項研究為未來的探索提供了基礎，但也提醒我們謙卑面對大腦與意識的浩瀚未知。
總括而言，這份高解析度大腦地圖不僅是神經科學的里程碑，也為人類理解自我意識、提升腦部疾病治療帶來了無限可能，值得香港及全球科學界密切關注和深入研究。
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