为了寻找答案，他入读了开普敦大学（University of Cape Town）的精神病学专业，但却很快对这个领域失去了耐心。“我看得出来，这并不是科学，”他摇了摇手说，“依据不同症状将病人们分组，制药公司让开什么药就开什么药，我觉得毫无前途可言。”

于是他放弃了药物，转投开普敦唯一一间研究神经科学的实验室，一位名叫罗德尼·道格拉斯（Rodney Douglas）的年轻研究员成为了他的导师。自此——1985年——马克莱姆已然立下宏愿，要弄清楚大脑的全部奥秘。可是，他不得不从细枝末节开始起步。在一年的时间里，马克莱姆进行了近千次实验，记录脑干上某种神经递质对神经元的影响。

一名名声大噪的实验神经学家从此起步。他在以色列顶尖研究型大学之一的威兹曼科学院（Weizmann Institute of Science）拿到了博士学位——“简直像是进入了玩具世界。”他满面笑容地说——随后，分别在位于马里兰州贝塞斯达的美国国立卫生研究院（National Institutes of Health）和德国海德堡的马克思·普朗克医学研究所（Max Planck Institute for Medical Research）攻读博士后。“我的箴言五花八门，”他这样形容自己的游学岁月，“我追随身边的良师益友，模仿他们所做的事情，而后在此基础上创新。”

1995年，他以资深科学家的身份受聘返回威兹曼科学院。在新的实验室里，马克莱姆运用了自己在马克思·普朗克医学研究所师从电生理学家伯特·索科曼学来的一项新技术，索科曼和物理学家厄文·奈尔（Erwin Neher）曾因此项技术同获1991年的诺贝尔医学奖。该技术要求研究人员使用“膜片钳”（真的是个只有一微米宽的移液管）取得有活性的神经元，直接控制它的电活动。马克莱姆凭借着自己异常稳定的双手，成为第一位能够同时操纵两个相连神经元的研究员，这项特技使他得以观察到它们之间的交互方式。

通过在神经元之间发送电信号并测量它们的生物电反应，马克莱姆得以检验神经科学中的一项基本假设——赫布定律：一同发射电信号的神经元是相互连接的。马克莱姆发现，一个神经网络中突触的连接形式不止是由发出电信号的同步性决定的，发射的时机也会产生影响。如果在输入电流发生在输出电流之前，输入连结就会得到强化；如果输入电流出现在输出电流之后，连结就会弱化。换句话说，马克莱姆证明了大脑受因果规律影响。

马克莱姆将多项突破性创新成果发表在多篇科学论文中，足可在四十岁以前为其赢得全职教授席位。他从事业的成功中感悟到，需要把眼界放得更高。“我意识到，即使将自己余下的职业生涯全都用来继续这项研究，仍无法真正弄清楚大脑究竟是如何运转的。”马克莱姆如是说。每年有约六万篇神经科学方面的论文发表，但却仅仅是在这一领域中增加了一些零散的碎片。他认定，神经科学需要的是大规模的合作，是协调一致的联合研究方案，如此一来便可整合所有的数据——理所当然地，他认为自己就是能够促成此事的人。

他的设想与另一位有财力支持这项事业的人物一拍即合：瑞士联邦理工学院（Swiss Federal Institute of Technology）新任院长、神经科学家帕特里克·埃比舍（Patrick Aebischer）。此人致力于将该校建设成为计算机科学和生物医学领域的翘楚。2002年，他将马克莱姆纳入麾下；2005年，他为马克莱姆买下了IBM“蓝色基因”——这是全世界运算速度最快的超级计算机之一。

在洛桑工作期间，马克莱姆同时进行着四件事。目前，他正在主持一个生物实验室，对脑组织进行实验，收集相关数据。自2005年以来，他模拟老鼠的新皮质建立了一个小模型，这便是“蓝脑计划”的雏形。与此同时他也是人脑计划的协调人，该工程资金雄厚，在全球范围内对所有实验室的数据收集工作进行协调。另外，马克莱姆还负责人脑计划的模拟工作，利用实验获取的所有数据建立一个虚拟人脑。

马克莱姆的“蓝色基因”超级计算机安置在一间粉刷洁白、有玻璃推拉门的房间里，从蓝脑生物实验室出发，要走不到10分钟的路程。这是瑞士在10年内提供给他的第二台超级计算机，价值数百万美元，内存是第一台的八倍。处理器占用了四个机架，密封在洗衣烘干两用机大小的金属柜里。空调系统嗡嗡作响，像是在不断地提醒你计算机实在是需要向人脑学习如何提高自己的效率——功率20瓦的人脑。

“蓝色基因”计算机将模拟马克莱姆的大脑模型，素材是他在洛桑和威兹曼十年多积累起来的所有工业级科学实验成果。然而，该模型并非仅是庞大的数据库。马克莱姆深知，用实验的方法模拟人脑的各个部分，花费不是几十亿，而是数万亿美元。“别人说我们所知不多便贸然开始了，”他说。（这样说的人，一位是艾伦人脑图谱的克里斯托弗•科克（Christof Koch）；另一位是马克莱姆的第一位导师罗德尼•道格拉斯。）“而我知道的是，你可以用间接方式抵达未知领域。这就像拼一个少了很多片的拼图一样。如果你能看清结构框架，就能把空缺一点点填满。”马克莱姆将这一过程称为预测性逆向工程，并称他已经掌握了期望的重要数据；这些数据可能需要多年实验才能得到。比如，在老鼠新大脑皮质的一小部分中有2,970个突触通路，而人类能够以实验来测量的仅有20个左右。马克莱姆找出了突触通路的框架，藉此得出剩余2,950个通路的参数，在模拟中观察它们的协同合作。随后他在实验室里进行测量，证实自己的逆向工程数据。测量结果显示，模拟得出的数据是正确的。

表面看来，马克莱姆的想法中不乏矛盾之处。他想通过研究老鼠而了解人类，又想把实验产业化，最终淘汰实验室；他既坚持要求详尽的生物细节，又着力搭建最笼统的模型。可是，如果抛开他无休止的夸夸其谈，仔细倾听，你会发现这些矛盾皆可归结为他的辅助战略：研究人员应专注于某一领域，应当不受限制地使用实验室；如果没有可靠的实验基础，就不可能建立起精确的模型。若是没有模型和模拟实验，所有关于大脑的知识就相当于仓库里一堆毫无联系的杂物。可是，如果将老鼠大脑的多层模型作为模板，科学家们也许可以找到一条规律，初步了解神经元是如何连接的，并在大脑少量结构的基础上，对其余部分加以绘制。“统一的模型就是强劲的加速器，因为它能帮助你对实验的重点进行排序，”他说，“我很务实。问题是，我最少得知道多少关于大脑的细节才能构建出这个模型呢？”。

【马克莱姆想模拟整个大脑里的神经元，这个宏伟愿景需要惊人的计算能力。该计划使用的第一台“蓝色基因”超级计算机足以模拟出老鼠的一个皮层单元(它的整个大脑含有差不多10万个皮层单元)。人脑计划最终将需要高达天文数字的内存和运行速度(内存容量至少要100PB以上，计算速度至少达100万亿亿次以上)才能使模拟研发成为可能。 ——凯蒂·帕尔默（Katie M. Palmer）】

自始至终，马克莱姆一直跟爱唱反调的老顽固们不断斗争。以色列巴伊兰大学（Bar-Ilan University）的杰出神经学家摩西•艾伯勒斯（Moshe Abeles）指出，大脑“因人而异，在某些方面，一个人每天的状态也会不同。事实上，以我们的水平，连单独一个人的大脑都不可能研究得透彻。所以说，积累越来越多的数据就能明白大脑的运作机能？这种论调纯属扯淡。”

等到马克莱姆的计划最终入选欧洲战略旗舰计划（European Flagship Initiative）（共120个计划参选，其中6个入选）并获得10亿欧元的资金之后，艾伯勒斯不再坚持自己的观点。但在去年的以色列《国土报》上，艾伯勒斯仍然表示：“人脑计划对于公共利益来说是极其不负责任的。显而易见，研究者不可能兑现承诺。因此，他们既抢夺了公共资金，又破坏了科学的未来。”。

与此同时， 1995年调至苏黎世理工学院（洛桑联邦理工学院的对头）的罗德尼•道格拉斯也发表了严厉批评。“在神经科学中，我们需要不同的声音，”他在2012年1月的瑞士科学院会议上发言时说，并警告，凭借10亿欧元，马克莱姆可能会在这一领域建立垄断地位。

“罗德尼•道格拉斯的阻挠简直就是胡闹，”马克莱姆如此回应，听起来不是生气，而是悲伤，“这是嫉妒在作祟，是自我表现。他的职业生涯即将终结，测量着一块电路，却不明白自己在干嘛。” 。拒绝接受采访的道格拉斯将于6月退休，这似乎印证了马克莱姆的话。

克里斯托弗•科克相信，针对马克莱姆的批评大部分是源自嫉妒。“这不是一场零和博弈，”他说，“亨利或者神经科学拿了10亿欧元都无关紧要。这些钱来自欧盟的基础资金，倘若不是花在马克莱姆的建模设备上，可能还是会用来救助希腊或者意大利的什么银行。”尽管科克仍然对马克莱姆在这10年里究竟干了些什么持怀疑态度，但这并不妨碍科克今年春天在洛桑联邦理工学院逗留三天、与马克莱姆协调各自的研究项目。“我喜欢他的远见，”科克说，“这小伙有魄力。”著名的曼彻斯特大学计算机工程师、ARM处理器的发明人史蒂夫•弗伯（Steve Furber）更是对马克莱姆大加赞扬。“我觉得亨利的设想没有任何问题，”他断言，“可能唯一有问题的就是他的野心吧，这种雄心壮志令人害怕，却又必不可少。”。

马克莱姆认为，他的模拟实验最有可能的成就是确定近600种已知大脑功能障碍的病因。“不仅仅是了解一种疾病，”他说，“而是要了解一种复杂系统的600种故障模式，并找到弱点所在。”与其找到种种症状的治疗方法，倒不如通过建立特定的受损模型来诱发电脑模拟疾病发作，然后为损伤找到解决办法。近几十年来，研究人员一直利用动物做相同的实验，使它们产生病变并观察其行为。新方法的强大之处在于，无论是从分子角度，还是将大脑作为一个整体看待，病变实验都可以在超级计算机建立的模型中无穷尽地模拟下去。

神经学家们不仅从外部进行观察，还深入到内部观察神经递质和离子的流动，甚至走入幻觉世界体验一番。“你想进入大脑，”马克莱姆说道。他将大脑模型与满是传感器的机器人相连，在机器人探索周边环境的同时记录下它的所感所想，在机器认识世界的时候，把视听信号和模拟的大脑行为相联系。然后，神经学家通过一个受损的大脑模拟程序失真地回放那些感知。在虚拟的三维环境下，研究者能够一边观察精神分裂症患者在想些什么，一边以患者的视角来观察这个世界。

在广告宣传铺天盖地的背景下（可参见文章开头2009年马克莱姆在TED大会上的发言），他暗示了内置了模拟系统的机器人将可能会有意识。与马克莱姆的模型硬连线，并给予足够丰富的社会经验，机器就能真正开始思考(就像《终结者》里的天网和《太空漫游》里的超级电脑哈尔那样)。尽管赢得了科幻爱好者的追随，他仍然不会把这种设想与现实辛劳的科研工作混为一谈。每当被外界追问时，他就流露出少有的谦逊。“虚拟并非真实存在，”他说，“我是说，那是一系列运行中的数学方程式，以便使特有现象得以重现。”简而言之，马克莱姆的工作就是彻底把那些方程式弄清楚。

尽管马克莱姆估计，他还需要一台比现在那台快10万倍的超级计算机来模拟初级版本的系统，可他仍计划在一年半内向欧盟提供一份该系统的蓝本，并承诺在两年半内“向科学界开放成果。即便是个乐天派，他还是觉得摩尔定律（和欧盟）在十年以后才能为他提供原动力。而且，他所需要的数据远远大于工业级蓝脑实验室的搜集范围。刚抵达洛桑不久，马克莱姆就制定了从期刊中提取实验结果的工作流程，翻阅近万余篇神经科学论文，却发现数据前后矛盾，无法在同一个模型中使用。一段时间里，这似乎是他最大的阻碍之一。不过此后，他已经为参与人脑计划的众多实验室建立了标准化协议。他似乎生逢其时，因为艾伦人脑计划、人脑连接组计划和大脑活动图计划预计可得到海量数据。据布朗大学神经学家约翰•多霍诺(受奥巴马政府制裁的倡议发起人之一)称，“两个项目做到了完美互补。人脑计划为检验涌现自大脑活动图计划数据的想法提供了手段，后者则反过来为人脑计划中的仿真模型注入活力。”

作为少数几个模拟过整个人脑（尽管远没有马克莱姆那样详尽）的人之一，多伦多大学心理学家兰迪•麦金托什（Randy McIntosh）也对马克莱姆的项目表示审慎乐观。“从技术上讲，要做到这点还是有可能的，”他说，“我认为人们应该像看待人类基因组计划那样看待人脑计划。其中的观点就是，一旦能对基因组排序，我们就能治疗遗传疾病，并了解行为的遗传学基础。现在我们距离那一步还很远，却正朝着这一目标前进，其间会涌现出许多深刻见解和创新成果。”基因组学已经证实，生物学同天文学和物理学一样，只有依赖于大数据才能不断发展。在21世纪，做大是所有科学的生存之道。人类大脑研究获得了10亿欧元的增资，也算物有所值。