列举我们实验室做的最新研究为例 。 我们发现小鼠大脑里有一个核团 ， 叫NI NMB ， 它的活动表征了动物的运动速度 。
所以我们可以通过光学记录的办法 ， 从一个小鼠大脑里提取这个核团的信号 ， 来判断出它的运动速度 ， 然后再把这个信号通过光刺激的办法 ， 注射到另外一个小鼠的NI NMB核团 。
脑脑接口的小鼠实验图示
比如下图左边这只小鼠开始运动之后 ， NMB细胞会被激活 。 然后我们把这个光信号解码 ， 再通过光刺激另外一个小鼠的NMB细胞 ， 那么另外一个小鼠也开始运动起来 。 而左边的小鼠停下来之后 ， 右面的小鼠也会停下来 。
这样 ， 我们就通过全脑光学的脑脑界面实现了阿凡达式的运动控制的功能 。
这种工作说明 ， 如果可以找对脑区 ， 有比较合适的编码、解码以及刺激的方式 。 从一个大脑提取信息进行解码 ， 再注入到另外一个大脑 ， 实现所谓的脑脑交流确实是可行的 。
类脑计算：模仿大脑
现代脑科学里另外一个大家比较感兴趣的领域是类脑计算 。
人脑神经细胞的活动频率大概就100个赫兹 ， 而一个简单的手机芯片往往是几个Giga赫兹 ， 但是为什么人脑可以做得比电脑更好 ， 而且能耗更低？主要有以下几点原因：
【脑科学|用光操控大脑，如何让小鼠像士兵一样服从命令？】第一点就是大规模的并行计算 。 我们拥有860亿个神经细胞 ， 至少可分为几百个脑区同时进行计算 ， 通过模拟信号和数字信号动作电位的全或无来实现 。
第二点就是神经网络有精细的连接 ， 而且可以通过学习动态地调整连接的权重 。
第三点就是我们的大脑计算和存储是一体的 。 这和电脑不一样 ， 电脑计算靠CPU ， 存储则是靠硬盘 。
第四点就是人脑的计算同时具有模糊性和准确性 ， 也就是“带有偏见的客观” 。 比如我进入一个房子 ， 对于要看到的东西我是有心理预期的 ， 那个圆圆的可能就是一个人的面孔 。 所以我所看到的信号就是我所期待看到的信号 ， 这也是人脑一个非常有意思的特点 。
这些研究揭示出来的脑网络的特点在过去几十年间也对计算科学产生了很多启示 。 如下图 ， 他们把一个神经元作为其中的一个结点 ， 接受不同神经元、不同结点的输入 ， 再通过一个信号转换的方程转换至输出 ， 再通过连接影响下面的结点 。
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