BRAIN / BRAIN × AI20 SEP 2026
脑科学与AI㊶｜造一个比人脑大100倍的生物大脑，行不行
杰哥问了一个大胆的问题：如果生物学发展到足够程度，能不能在实验室里造一个生物大脑——神经元比人类多 100 倍，约 8.6 万亿个——让它学东西，给它真的多巴胺、真的身体反馈？理论上可行吗？
理论上不违反物理和生物学，但"多100倍神经元"不会自动变成"更聪明"：连线和速度会吃掉大部分规模，没有身体它长不对，学到人的水平要十几二十年，而一个能感受好坏的巨大大脑，很可能已经不是工具，是一个"谁"。
2570亿 01 非洲象脑神经元数，97.5%在小脑 |
几毫米 02 今天类脑器官的大小，再大中心坏死 |
4道墙 03 大不等于聪明/越大越慢/长不出/学不快 |
这个问题值得认真回答，因为它把本系列前面讲过的几条线——规模、连线、发育、价值——全部拧在了一起。
造一个百倍人脑会撞上的四道墙：大不等于聪明、越大越慢、长不出来、它可能是一个"谁"。
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一、今天已经走到哪一步
先说清楚，这不是纯科幻，第一步已经有人在做。
—培养皿里的神经元会学东西。2022 年 Kagan 等人在 *Neuron* 上发表的 DishBrain 实验：把人或啮齿类的神经元培养在电极阵列上，接进一个模拟的乒乓球游戏，告诉它球在哪、打没打中。几分钟的实时游戏后，神经元的活动表现出学习；关键条件是闭环的、有结构的反馈——没有反馈的对照组不学。论文标题用了"有感知"（sentience）这个词，遭到不少同行公开批评，认为说过头了。—人的类脑组织可以接进动物大脑。2022 年 Pașca 实验室在 *Nature* 上报告：把人干细胞长成的皮层类器官移植进新生大鼠的大脑，它长大、成熟，接入了大鼠的感觉和动机回路。本系列第 ④ 篇讲过他们 2026 年更进一步的"异种皮层化"实验。
所以，"让活的神经元在反馈里学习"已经做到了；离杰哥设想的，还隔着几道墙。
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二、第一道墙：大不等于聪明
自然界已经做过这个实验。2014 年 Herculano-Houzel 团队数了非洲象的大脑：约 2570 亿个神经元，是人的 3 倍；但其中 97.5%（约 2510 亿个）在小脑，大脑皮层的神经元反而比人少。
大象很聪明，但没有因为神经元多三倍就比人聪明三倍。本系列第 ㊱ 篇的结论在这里又出现一次：决定能力的不是总数，是放在哪里、怎么连、有没有分化。
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三、第二道墙：越大越难连，也越慢
第 ㊱ 篇讲过，2000 年 Zhang 和 Sejnowski 发现：脑越大，负责长距离连线的白质比负责计算的灰质增长得更快。连线的体积会先于计算单元把颅腔塞满。
还有速度。神经信号沿着最快的轴突传导，每秒也就一百米上下的量级——比电线慢得多。脑的尺寸放大，远处脑区之间"说一句话"的时间就跟着变长。一个思考步骤需要很多区域来回协调，延迟就会一层层叠上去。
自然界的应对办法，是让越大的脑越模块化：大部分信息在局部处理，只把少量结果送到远处。这样做省了连线，代价是规模越大，真正能紧密协作的比例越小。100 倍的神经元，很大一部分潜力会被连线和延迟吃掉。
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四、第三道墙：没有身体，它长不对
今天在培养皿里长的类脑器官只有几毫米大小，长大到一定程度，中心就因为缺血缺氧而坏死——没有血管，营养送不进去。移植进大鼠体内之所以能长大，是借到了宿主的血管。
一个 8.6 万亿神经元的大脑，需要的不只是血管，还有免疫细胞（第 ㊳ 篇的小胶质细胞）、清理废物的管道（第 ⑤ 篇）、发育时来自身体和环境的信号——第 ⑥ 篇讲过，皮层干细胞决定生成什么细胞，要听代谢和邻居的信号，不只是照基因图纸执行。
换句话说，要造一个能正常发育的大脑，几乎等于要造一个能养活它的身体。
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五、第四道墙：学东西快不起来
就算长出来了，它要学东西，得像人一样在真实世界里一天天经历。真实的多巴胺、真实的身体反馈都按真实时间发生：烫一次才知道烫，输一次才知道输的分量（第 ㉕、㉙ 篇）。人从出生到成年，用了十几二十年。
大模型能在几个月里读完人类写下的文字，是因为它跳过了经历、直接读经历的产物。一个要靠真实身体反馈学习的大脑，跳不过这一步——它的规模大 100 倍，经历的速度却不会快 100 倍。
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六、最大的一道墙：它可能是一个"谁"
杰哥的设想里，最关键的一句是"给它真的多巴胺和身体反馈"。
本系列第 ㊵ 篇说，大脑的价值长在一个会疼、会死、要为后果买单的身体里。如果真的给一个巨大的大脑接上这些，它就有了好与坏、痛与不痛。一个神经元比人多 100 倍、能感受痛苦、在反馈中学习的系统，很可能已经是一个有意识的存在。
到那一步，问题就从"能不能造"变成了"能不能这样对待它"：它算实验品，还是一个人？它被关掉，算什么？今天学界连几毫米大的类脑器官会不会有感受都在争论，而且已经在讨论相应的伦理规范。这道墙不是更好的技术能拆掉的。
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七、所以，比"更大"更值得做的是什么
把四道墙放在一起，指向同一个方向：规模不是瓶颈，连接、发育、经验、价值才是。 这和大模型这边的结论一致——第 ㉞ 篇说，真正卡住 transformer 的不是算力，而是它只会一种学法。
更现实、也更有用的路，可能是反过来：用小规模的活神经元（像 DishBrain 那样）研究"在反馈中学习"的规则，把学到的规则用到人工系统上。向大脑借的是方法，而不是把它造得更大。
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八、边界
—8.6 万亿、100 倍等数字是杰哥设想里的假设，不是任何研究的目标。—轴突传导速度"每秒一百米量级"是神经生理学的通行量级，不同纤维差别很大，本文只用作量级说明。—"可能是一个有意识的存在"是推论，意识的判定标准本身尚无共识（第 ㊲ 篇）。
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九、三行，留着复习
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已经起步 培养皿神经元在闭环反馈里学打乒乓（2022 Neuron）；人皮层类器官能接进大鼠回路（2022 Nature）
四道墙 大不等于聪明（大象2570亿神经元，97.5%在小脑）；越大越慢；没身体长不对；经历快不起来
最后一道是伦理 给它真的多巴胺和身体反馈，它就可能是一个"谁"——问题从能不能造，变成能不能这样对它
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