在這場由 Sean Carroll 主持的 Mindscape Podcast 對談中，邀請到了華盛頓大學（University of Washington）的神經科學家與生物學家 Bing Brunton，共同探討大腦與身體之間的互動關係，以及近期在神經科學領域取得重大突破的連結組 (Connectome) 研究。對談從大腦處理資訊的物理基礎出發，深入探討了科學家如何透過研究果蠅的神經系統，揭示生物運動的節律機制，並思考具身化的大腦如何形塑我們對智慧與意識的理解。
Sean Carroll 首先指出，當人類在聽演講或處理感官資訊時，大腦實際上正在處理位元資訊並影響行為，但這僅是一種抽象的描述 [00:12]。在物理現實中，這些過程是由原子、分子與細胞構成的實體運作，而將這些物理過程稱為「資訊處理」雖然非常有幫助，但它其實是種抽象化的表現 [00:51]。大腦與神經系統與身體之間存在著持續的互動，甚至將大腦與身體分開看待本身就是一種誤解，因為大腦本就是身體的一部分 [01:27]。對談中提到了連結組 (Connectome) 的概念，這被視為大腦的「佈線圖 (Wiring Diagram)」，若能知曉每一個神經元或神經元群組如何相互連結，就能掌握大腦內部的訊號流向 [02:00]。目前科學家已經完成了一些簡單生物的連結組繪製，例如只有約 300 個神經元的 秀麗隱桿線蟲 (C. elegans)，而近期的一項重大進展是科學家成功繪製了擁有超過 100,000 個神經元的 黑腹果蠅 (Drosophila melanogaster) 連結組 [02:44]。
Bing Brunton 解釋，連結組 (Connectome) 的定義在學界仍有分歧，但大致可理解為大腦這項器官內細胞間的電力通訊網絡 [04:41]。與隨機傳遞訊息的細胞網不同，大腦中的細胞具有特定的身分、工作與位置定位 [05:08]。連結組就像是摩天大樓的工程佈線圖，標示了變壓器位置與開關對應的燈光 [05:31]。目前的挑戰在於定義描述的尺度：有些人追求細胞層級的連結組，而對於人類或較大的囓齒類動物，由於技術限制，目前大多僅能獲得中觀尺度 (Meso-scale) 的連結組，即腦區與腦區之間的連結 [06:12]。在生物學中，凡是以「-omics」結尾的詞彙如基因組或蛋白質組，都意味著該領域的全面地圖，但連結組目前仍缺乏如基因組中「鹼基對 (Base Pair)」那樣統一的描述解析度共識 [07:26]。
在討論大腦組成時，Bing Brunton 提到大腦中約有一半的細胞並非神經元，而是被統稱為膠質細胞 (Glia) 的細胞 [08:12]。過去人們誤以為膠質細胞僅是類似「清潔工」的輔助角色，但現在已知它們參與許多至關重要的功能，並擁有自己的動力學機制 [08:23]。生物體是由細胞與非細胞物質共同構成的複雜系統，以骨骼為例，雖然其材料特性來自鈣基質等無機化合物，但骨骼內部佈滿了血管，需要氧氣與糖分維持生命，且必須透過細胞來持續維修與保養 [09:52]。這種生物的自我修復能力是目前人工機器人（通常由鋼樑組成）所缺乏的，也是未來人造生物建築的尖端課題 [11:00]。神經元與其他細胞的區別在於其傳遞電訊號的能力，而連結組的核心研究對象就是這些神經元的連結矩陣 [11:56]。
細胞的身分對於資訊處理至關重要。Bing Brunton 舉例，多巴胺 (Dopamine) 細胞與血清素 (Serotonin) 細胞即使發出相同的動作電位（即「說話」），其代表的訊息也完全不同 [13:20]。訊息的意義高度依賴於接收者，就像對好朋友和對學生說「你這個笨蛋」會產生完全不同的反應一樣，神經元 A 對神經元 B 說的話，與對神經元 C 說的話，其效果可能截然不同 [14:02]。在建立計算模型時，科學家不需要模擬所有微觀的生物物理參數，這就像土木工程師在設計屋頂時不需要求解薛丁格方程式一樣 [15:17]。雖然個別細胞的非線性特性極其特殊且難以測量，但對於理解整個動物神經系統的整體模型來說，並非所有細節都是必要的，只是目前尚未確知哪些細節才是真正的關鍵 [16:05]。
Bing Brunton 坦言她過去曾對連結組研究持懷疑態度，懷疑是否能以足夠的規模且零錯誤地重建這些結構，更懷疑即使拿到了這團「大腦義大利麵面」般的數據，是否真能解讀其中的意義 [19:00]。學界如 Eve Marder 或 Corey Bargmann 等人也曾指出，連結組無法顯示離子通道等關鍵的生物物理特性 [19:55]。然而，近年來的研究讓她改觀，認為這些數據集確實能教導我們一些事情 [20:56]。秀麗隱桿線蟲的連結組雖然早已繪製完成，但科學家至今仍未完全理解它，部分原因是線蟲大量依賴化學通訊（分泌神經傳導物質）和機械式計算（如受身體擠壓產生的反射），而非純粹的神經通訊 [22:15]。相比之下，果蠅體積較大，擁有關節肢體與更專業化的細胞類型，這使得它的連結組可能比線蟲的更容易被理解 [26:22]。
關於神經元的實體結構，神經元並非圓形小球，而是極其細長且分支眾多的細胞。人類體內最長的細胞從大腳趾延伸到腦幹，其長度幾乎等於身高 [28:13]。這種長形結構的優勢在於傳輸速度極快，能讓大腦在腳趾踢到石頭時迅速反應，無需經過多個細胞的轉手 [29:08]。這對於維持平衡至關重要，且是在無意識下完成的自動化控制，讓人能專注於更高級的思考任務 [29:38]。Bing Brunton 與合作者 John Tuthill 專注於研究果蠅如何透過神經系統控制行走，嘗試從連結組數據中找出規律 [30:17]。
這項研究的核心問題是：神經系統如何從非節律訊號中產生節律？[34:31]。幾乎所有的生物運動都是節律性的，無論是細菌旋轉鞭毛，或是動物的奔跑、游泳、爬行 [33:04]。自 1910 年代以來，實驗證明這些節律是由中樞神經系統產生的，而非僅靠反射，這種機制被稱為中央模式產生器 (Central Pattern Generator, CPG) [34:11]。除了運動，呼吸與消化也是節律性的。Eve Marder 對螃蟹胃部神經電路的深入研究，是目前神經科學界理解最透徹的 CPG 範例 [36:35]。機器人專家常直接使用振盪方程來模擬運動，而不考慮細胞如何實現它，但 Bing Brunton 的團隊希望從果蠅的連結組中找出實現行走的具體細胞名單 [37:50]。
研究團隊採取了簡約的方法，將焦點放在果蠅的兩條前腿，並將涉及的神經元縮減到約 4,000 個 [40:19]。透過純粹的數值模擬（而非深度學習），他們成功讓這些神經元產生了驅動肌肉的節律 [41:07]。接著，他們進行了「剪枝」研究，逐一移除神經元，試圖找出維持節律所需的最小電路 [43:54]。令他們驚訝的是，最後僅需 3 個神經元就能產生基本節律：兩個興奮性神經元（命名為 E1, E2）和一個抑制性神經元（I1） [45:29]。雖然要精確控制幾十塊肌肉進行協調行走還需要更多細胞，但這三者足以構成核心振盪器 [46:39]。Brunton 指出，生物體並非浪費的系統，冗餘的存在是為了因應損傷，但每個留存的神經元通常都有其存在的演化理由 [47:31]。
為了更全面地理解這套系統，Brunton 的實驗室致力於將神經系統「具身化 (Embody)」，即將連結組放入一個虛擬的模擬身體中 [49:22]。這就像是電玩遊戲中的物理引擎模型，必須符合物理定律並能與崎嶇表面互動 [50:31]。大腦並非存在於真空罐中，它演化的目的始終是為了控制一個特定的身體，以在世界中獲取食物或配偶 [51:24]。透過遺傳工程與雷射技術，科學家可以精確控制特定神經元 [51:57]。例如，模型預測某個從大腦向下延伸到頸部的神經元若被雷射激活，會導致腿部出現拍打動作；實驗證明，即使將果蠅去頭後並激活該特定神經元，確實觀察到了預測中的動作 [54:55]。
Bing Brunton 將這類模型稱為動物的數位分身 (Digital Twin)，這概念借鑑自工業工程（如新加坡的城市模擬系統） [56:11]。數位分身不一定需要模擬每個細節，但必須捕捉重要的形態與連接性，並能與感測器即時連動以預測系統反應 [57:01]。人類對於具有「回饋 (Feedback)」與「循環遞迴 (Recurrence)」特性的電路直覺非常貧乏，因此需要強大的計算模型來輔助理解 [58:10]。然而，科學家也必須警惕「因錯誤原因得到正確答案」的風險 [59:02]。
Brunton 提到了一篇名為《數位獅身人面像》(Digital Sphinx) 的論文，旨在批判某些過度誇大的宣稱 。曾有新創公司宣稱「上傳了果蠅大腦」，但實際上他們並未模擬負責控制肢體運動的腹神經索 (Ventral Nerve Cord) 。為了展示這種誤導性，Brunton 的團隊進行了一個帶有諷刺意味的實驗：他們將只有 300 個細胞的秀麗隱桿線蟲連結組放入具備深度學習算法的虛擬果蠅身體中，結果發現這個「線蟲腦」竟然也能被訓練到控制果蠅行走 。這證明了如果使用過多的深度學習和非生物性的界面工程，即使行為表現與現實相符，其內部的生物保真度也可能為零 。行為的逼真並不等同於生物學上的意義 。
在探討 AI 與意識時，Bing Brunton 認為所有我們公認具有智慧與意識的代理人都是「具身化」的 。神經系統是為了感官運動控制而演化的，所有更高階的推理與意識功能都建立在這個基礎之上 。雖然理解生物實現的細節對於建立人工智慧系統未必是必要的（如同我們不需模仿鳥類拍翅也能製造飛機），但讓 AI 系統嵌入在具有物理約束（如能源限制、守恆律）的互動環境中，可能是通往智慧的關鍵路徑 。
最後，對談討論了這項研究在治療上的潛力。透過建立具身模型，科學家可以研究脊髓損傷後的神經肌肉控制，以及當人體因傷跛行時，神經系統如何在不同時間尺度上適應、代償或修復功能 。這能為物理治療提供科學指導，幫助設計更好的康復方案 。Bing Brunton 總結道，生物學非常複雜且充滿挑戰，這正是它作為 21 世紀科學的迷人之處 。