目前，人工智能系统并不具备“可变性”和“适应性”。而这两种人类独特的智能特性，已被该研究证实对于人类大脑的学习能力至关重要的。大脑网络动态图谱的绘制，未来可被应用于构造更先进的人工神经网络，使计算机具备学习、成长和自适应的能力。这一研究成果还在脑重大疾病的诊疗上带来重大发现，在精神分裂症患者、自闭症患者以及多动症患者的大脑默认网络中，都可以观察到“可变性”的状态变异。这也意味着，大多数精神疾病的根源来自于大脑可变性或可塑性方面的改变，这一认识可使科学家们能够更有效的治疗甚至是预防精神疾病的发生。

类脑智能科学与技术研究院

据悉，冯建峰教授是上海国家数学中心的首席科学家，2015年受聘为复旦大学新成立的类脑智能科学与技术研究院首任院长。该研究院成立一年多以来，致力于开展脑科学与人工智能交叉前沿研究，在智能算法的发展及其对脑疾病的精准诊断上取得了多项重大突破，其中包括：利用多达数千例的脑疾病数据，开发了大数据驱动的全脑关联性分析方法（BWAS）的统计学方法，利用这一方法可实现在全脑数10亿的功能联接中寻找出病根：发现了精神分裂症病人中以丘脑为中心的脑功能异变网络（2015年Nature子刊Nature Partner Journal Schizophrenia），发现了自闭症儿童与人脸识别、社交相关的神经功能环路的显著变化（2015年Brain）；研究发现了抑郁症病人大脑中憎恨环路的减弱和消失（2013年Nature子刊Molecular Psychiatry）；同时，团队还发现了与纹状体相关的奖励预期行为受到VPS4A和RAC1基因的调控（2015、2016年PNAS）等，揭示了精神分裂症的脑结构具有“自愈”功能（2016Psychological Medicine）。这些突破性成果被CNN、福布斯等媒体给予集中报道，被誉为“在脑疾病的寻根和靶向治疗上找到了前所未有的新途径”。

目前，研究院正在积极开展国际脑科学研究合作计划。2016年7月，在瑞士召开的人类脑图谱年会美、中、英、法、德等六国闭门会议上，冯建峰教授发起了国际脑科学研究数据字典合作计划，建立了重大脑疾病多尺度数据（遗传、神经、影像、行为和环境等）标准化采集规范，与世界最大的多尺度数据库ADNI, IMAGEN, IMAGEMEND, BIOBANK开展数据共享。“我们正在利用全维度、多中心的生物大数据，发展一系列新型智能算法，期望在脑重大疾病寻根和大脑的定量化研究中，取得更大的突破。”