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目錄
? 全方位觀察神秘的腦內結構
? 除大腦外，還有能夠控制身體的部位？！
? 創造宛如真人般AI的秘訣
? 大腦也有個性？
各位讀者請看，下記照片中的磁共振成像（MRI）設備里正躺著一位沉迷游戲的男性。
MRI是能夠將人體橫斷面可視化的精密醫療設備，醫生們能夠通過這種設備檢查患者是否患病。也許各位讀者在看到男性雙手緊握游戲手柄的樣子想要吐槽：“這是有多喜歡玩游戲呀！”但其實他并不是在娛樂，而是豐田的員工正在進行一項“史無前例的研究”。
研究員們讓被觀測者躺在MRI設備中操控游戲手柄，以這種方式調動其手臂肌肉，觀察研究包括脊髓反射在內的腦部反應活躍區位置。
近年MRI的技術獲得了長足的發展，現已實現了神經纖維束的追蹤成像。下圖為通過彌散張量成像（DTI）手法，描述的腦神經信號詳細結構圖。
通過觀察得知，人類“無意識的手部活動”與“有意識的手部活動”，腦內的活躍部位有所不同。
上圖為運動區左右橫斷面成像，可以通過這種方式觀察大腦的活躍部位。
據日本理研CBS-豐田協作中心（以下簡稱BTCC）研究小組稱，20至30年前測量大腦溫度時還要采取“直接扎針”的方法，這聽起來確實有點駭人聽聞。
但近年來，隨著MRI靈敏度不斷提高，可以通過橫斷面成像判斷大腦的哪個部分溫度有所上升，且能掌握上升了多少等信息。
就像人類會在運動后體溫升高一般，其實在瘋狂地進行腦力工作后，大腦溫度也會上升。因此，漫畫中那種用腦過度時頭部冒出熱氣的表現方式，倒也不能算錯。
本期采訪中，我們了解到了一個令人震驚的假說。
未來創造中心R-開拓部主管 哲學博士 吉澤真太郎
舉個例子，如果人類的右腦因腦卒中受到了損傷，一般會導致身體左側肢體無力或無法活動。其中，部分患者可以通過康復訓練減輕癥狀，恢復健康。不過現在這一醫學原理尚未被闡明。
現在，我們正在與隸屬于日本理化學研究所的下田真吾老師進行著一項腦活動研究，該研究所一直致力于推動合作研究項目。我們正在針對“在大腦受損無法下達運動指令時，與大腦相連的中樞神經系統‘脊髓’，是否會代償控制神經回路”這一假說，進行著驗證。
聽到這番話后我們了解到，“除大腦以外，脊髓也有著輔助代償記憶或活動的機制”。這一大膽假說令人瞠目結舌。
吉澤
隨著研究的推進，我們發現似乎大腦并非完全控制了身體活動機能，脊髓也分擔了一部分。也就是說即便是大腦受到損傷，只要脊髓還正常的話，也許身體還可以活動。
上圖中橙色部分表示大腦與脊髓管神經信號活動量的差異之處。通過這種方式可以觀測到人在運動時，不僅使用了大腦，還使用了脊髓。
（左側圖像為上端脖子附近的脊髓側面圖，右側為脊髓正面圖）。
只要能明確這一原理，將會是一項具有劃時代意義的發現。
面向未知領域的挑戰還在繼續，下面將為大家揭曉豐田為何要研究大腦，以及AI鮮為人知的可能性。
關于豐田開始腦研究的理由，山田經理如此說道。
未來創造中心R-開拓部經理 工程博士 山田整
人類為了得到身心上的Well-being（幸福安康），會去不斷追求普遍性原理。
近年來由于疫情的關系，人們的工作方式發生了巨大改變。這讓我們不得不去思考該如何兼顧“公司利益”和“個人利益”，使雙方都能獲得幸福感。
幸福感的來源因人而異，但是從腦科學視角出發調查的話，信息數據上的共同點將會成為我們找到幸福感的重要線索，因此我們決定展開對大腦的研究。
有時從現象上很難分辨哪些事情會導致人悲傷、這個人是否存在心理疾病等。我覺得若想理解一個人的內心，可能還是需要深入到人體內部去找尋答案。
現在我們對大腦還知之甚少，所以更需要持之以恒地去研究，探尋更多可能性。
山田
現在AI技術發展迅猛、不斷擴大，但我認為現階段的深度學習無法創造出如人類一般的AI。
AI的本質是，為了認知物理世界而不斷延伸擴展“腦內模擬測試的結構”。想要創造真正聰明的AI，針對大腦本身的研究不可或缺。
另外，采訪中我們還得知，研發人員們還在進行著“讓大腦的個性可視化”的挑戰。
未來創造中心R-開拓部主管 工程博士 山口雄平
其實，BTCC在研究MRI的同時還進行著另一項關于腦波的研究。
譬如，觀察一些“不擅長勞逸結合，容易精神過于集中”的人，其腦波的強弱走勢，試圖通過分析腦波來判斷一個人的性格。這在以前只能以觀察行動、分析心理調查問卷等方式來判斷。
每個人都有不同的Well-being狀態。為實現Well-being的“對癥下藥”，我們需要探索一項能夠使人類個性可視化，可直觀地去理解分析的技術。
大腦相關技術研發可廣泛涉及到多方面，譬如掌握了腦科學技術后，也許就可以提升體育、樂器的練習方式，有效地促進人類之間的“信賴關系”，輔助腦卒中患者更高效地進行康復訓練等。
當今，人們往往不看好前途未卜的基礎研究。但是，為了能夠更進一步的“了解人類”，這里正在不驕不躁地進行著基礎研究。
豐田從集團創始人豐田佐吉的時代開始，就有著“致力于研究和創造，始終先于潮流”的思想。正如這句話所說，能在所有領域中引起范式轉換的研究，未來將產生怎樣的驚喜，請大家對此報以期待吧！
