計(jì)算機(jī)技術(shù)已經(jīng)成為人類了解自身奧秘的重要工具，無(wú)論在生物科學(xué)還是神經(jīng)學(xué)，高容量的計(jì)算和存儲(chǔ)集群、新型軟件正扮演者越來(lái)越重要的角色。 InfoQ專訪了霍華德·休斯醫(yī)學(xué)研究所研究員Jeremy Freeman，他通過(guò)計(jì)算機(jī)技術(shù)收集斑馬魚的神經(jīng)元信息，并挖掘其中的規(guī)律。同時(shí)作為QCon北京2014大會(huì)《大數(shù)據(jù)處理與大數(shù)據(jù)應(yīng)用》專題的講師，Jeremy Freeman將就《大規(guī)模腦計(jì)算——操控腦，繪制腦地圖》話題做分享。以下為專訪全文：

InfoQ:你好Jeremy Freeman，請(qǐng)介紹下自己吧。

Jeremy Freeman:大家好，我叫Jeremy Freeman，是來(lái)自于霍華德·休斯醫(yī)學(xué)研究所的一位研究組負(fù)責(zé)人。我現(xiàn)在的工作是借助于云計(jì)算技術(shù)研究大腦。

InfoQ:你在Spark Summit 2013上做的斑馬魚的神經(jīng)元演示很吸引人，做這項(xiàng)研究的初衷是什么？

Jeremy Freeman:我的激情來(lái)源于我對(duì)大腦工作原理的渴求。大腦是非常復(fù)雜的，特別是人類的大腦， 但即使是老鼠、魚和蒼蠅這樣的小動(dòng)物它們的大腦依舊不簡(jiǎn)單。大腦如此復(fù)雜的原因之一就是它有非常多的神經(jīng)元：蒼蠅和魚有數(shù)十萬(wàn)，老鼠有數(shù)百萬(wàn)，人類有數(shù)十 億。長(zhǎng)期以來(lái)我們一次僅能記錄少數(shù)神經(jīng)元的活動(dòng)，但是在過(guò)去的十年間有很多技術(shù)獲得了長(zhǎng)足的發(fā)展，甚至有些技術(shù)在***這幾年才發(fā)展起來(lái)，它們讓我們能夠同 時(shí)測(cè)量非常大規(guī)模的神經(jīng)元的活動(dòng)。雖然我們現(xiàn)在能夠產(chǎn)生所有的這些數(shù)據(jù)，但是我們能夠拿它們做什么呢?我們?cè)鯓硬拍苷业教N(yùn)含在這些復(fù)雜數(shù)據(jù)中的模式，幫助 我們理解大腦的工作原理呢？我一直在從計(jì)算機(jī)的角度探索神經(jīng)學(xué)，使用這些新型的數(shù)據(jù)——通過(guò)它們達(dá)到理解大腦的目的——是一個(gè)非常令人鼓舞的挑戰(zhàn)。

InfoQ:你的實(shí)驗(yàn)中利用了大量***進(jìn)的大數(shù)據(jù)技術(shù)?？煞裰v一下這些大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)你實(shí)驗(yàn)帶來(lái)了什么幫助？在使用Spark的過(guò)程中，你都遇到了什么挑戰(zhàn)？

Jeremy Freeman:神經(jīng)數(shù)據(jù)如此之大以致于它需要新技術(shù)的支撐。我們需要快速地處理大規(guī)模的數(shù)據(jù)。 但是神經(jīng)數(shù)據(jù)還有另外一個(gè)挑戰(zhàn)，那就是我們幾乎不知道什么是“正確的”分析。相反的，我們需要交互式地探索數(shù)據(jù)，并且適應(yīng)需要重復(fù)查詢的復(fù)雜模型。 Spark能夠***地契合我們的場(chǎng)景，因?yàn)樗檬菫檫@兩種用例而設(shè)計(jì)的。開(kāi)源是Spark的另一個(gè)優(yōu)勢(shì)，它有一個(gè)奇妙的用戶社區(qū)，能夠被擴(kuò)展到支持流式 分析。***的挑戰(zhàn)是Spark以及其他被普遍使用的大數(shù)據(jù)技術(shù)在神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用還很少，所以我和我的合作者們不得不一起從頭開(kāi)始構(gòu)建一個(gè)新的分析集。 但是我希望我們所構(gòu)建的東西現(xiàn)在能夠?qū)ι窠?jīng)科學(xué)社區(qū)有所幫助。

InfoQ:規(guī)模突破是進(jìn)行神經(jīng)元實(shí)驗(yàn)面對(duì)的問(wèn)題，大規(guī)模神經(jīng)元實(shí)驗(yàn)主要有哪些挑戰(zhàn)？你認(rèn)為現(xiàn)在的科技能夠支持比斑馬魚更強(qiáng)大的大腦分析了嗎？

Jeremy Freeman:斑馬魚的關(guān)鍵優(yōu)勢(shì)是它是透明的，特殊的顯微鏡利用這一點(diǎn)幾乎能夠同時(shí)監(jiān)控它整個(gè) 大腦的神經(jīng)響應(yīng)。對(duì)于其他的動(dòng)物，例如老鼠，我們能夠測(cè)量相當(dāng)大區(qū)域內(nèi)（幾百個(gè)神經(jīng)元）的活動(dòng)，但是不可能延伸到整個(gè)大腦。令人興奮的是，同時(shí)使用顯微鏡 和大規(guī)模電記錄的新技術(shù)可能給了我們擴(kuò)大測(cè)量范圍的機(jī)會(huì)。我的合作者們正在積極地開(kāi)發(fā)這些技術(shù)，而我的主要焦點(diǎn)是如何使用這些數(shù)據(jù)。

InfoQ:有些人說(shuō)你是他們見(jiàn)過(guò)的計(jì)算機(jī)科學(xué)家里面對(duì)生物了解最多的，也是生物科學(xué)家里面對(duì)計(jì)算機(jī)技術(shù)了解最多的。你此有什么評(píng)價(jià)嗎？

Jeremy Freeman:謝謝這樣夸獎(jiǎng)我！我不知道這是不是真的。從我還是一個(gè)孩子開(kāi)始，我一直在盡可能 多的去學(xué)習(xí)神經(jīng)科學(xué)和計(jì)算方面的知識(shí)，因?yàn)槲乙庾R(shí)到它們之間是如何聯(lián)系的。尤其是現(xiàn)在，這兩者的關(guān)系變得越來(lái)越緊密，幾乎缺一不可。在這個(gè)過(guò)程中很多人讓 我受益匪淺，包括來(lái)自于不同網(wǎng)絡(luò)的朋友、合作者、導(dǎo)師、我的神經(jīng)科學(xué)家伙伴、Spark社區(qū)以及其他高科技企業(yè)中的朋友。

InfoQ:說(shuō)說(shuō)你將在QCon北京2014大會(huì)上的分享吧。

Jeremy Freeman:我將會(huì)介紹我們是如何使用Spark映射和操作大腦的。我首先會(huì)介紹我們使用的 動(dòng)物模型以及合作者們開(kāi)發(fā)的、能夠讓我們同時(shí)記錄這些動(dòng)物大腦中成千上萬(wàn)神經(jīng)元活動(dòng)的技術(shù)。然后我會(huì)介紹這些實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)給我們帶來(lái)的技術(shù)分析挑戰(zhàn)，以及我們 是如何使用Sprak克服這些挑戰(zhàn)的。特別會(huì)介紹我們?yōu)榱藢?duì)神經(jīng)數(shù)據(jù)進(jìn)行快速、探索性分析而開(kāi)發(fā)的一個(gè)開(kāi)源類庫(kù)，并給出一些示例展示這個(gè)類庫(kù)是如何幫助我 們?cè)谡麄€(gè)大腦的層面上理解功能性組織、感覺(jué)處理的瞬時(shí)動(dòng)態(tài)以及活動(dòng)行為的?；谠赟park Summit上的呈現(xiàn)，我將會(huì)介紹一個(gè)新的專門針對(duì)分解神經(jīng)響應(yīng)瞬時(shí)動(dòng)態(tài)的分析家族，同時(shí)還會(huì)介紹一個(gè)新的使用Spark Streaming在實(shí)驗(yàn)期間分析在線流式神經(jīng)數(shù)據(jù)的方法集，以及與新的在線機(jī)器學(xué)習(xí)算法相關(guān)的技術(shù)。

此專題詳細(xì)信息，請(qǐng)見(jiàn)專題頁(yè)面。關(guān)于此次QCon北京其他專題的詳細(xì)信息，請(qǐng)移步至大會(huì)官網(wǎng)。

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