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計(jì)算機(jī)與人腦區(qū)別的思考
小編引言：無論怎樣努力，大腦科學(xué)家和認(rèn)知心理學(xué)家永遠(yuǎn)沒辦法在人腦里找到貝多芬第五交響曲的拷貝文件――單詞、圖像、語法規(guī)則或其他任何的環(huán)境感知也是如此。當(dāng)然，人腦并不是空空蕩蕩的。但是人腦并不包含大部分人們認(rèn)為它含有的東西――甚至簡單如“內(nèi)存”都沒有。小編今天來談?wù)動(dòng)?jì)算機(jī)與人腦的區(qū)別。
感知、反應(yīng)和學(xué)習(xí)機(jī)制——這是人類一出生就有的，如果你仔細(xì)想想的話，這已經(jīng)是很多很多了。如果我們在出生的時(shí)候缺少這其中任何一種技能，我們的生存很可能會(huì)面臨困難。
但是我們來到這個(gè)世界的時(shí)候，并沒有：信息、數(shù)據(jù)、規(guī)則、軟件、知識(shí)、詞匯、算法、程序、模型、記憶、圖像、處理器、子程序、編碼器、解碼器、符號(hào)或者是緩沖區(qū)——這些都是設(shè)計(jì)數(shù)字計(jì)算機(jī)的元素，能夠使其工作起來好像有些智能。人類不僅沒有伴隨這些事物出生，我們的大腦也不會(huì)發(fā)展他們——從來不會(huì)。
我們不會(huì)存儲(chǔ)單詞，或是存儲(chǔ)操縱單詞的使用規(guī)則。我們不會(huì)為視覺感知生成標(biāo)識(shí)，將它們儲(chǔ)存在短期記憶緩沖器里，并將標(biāo)識(shí)存進(jìn)長期存儲(chǔ)器里。我們并不會(huì)從內(nèi)存里獲取信息、圖像或文字。計(jì)算機(jī)會(huì)做所有這些事情，但是人的器官不會(huì)。
計(jì)算機(jī)，從字面意義來講，處理信息——數(shù)字、字母、單詞、公式和圖像。信息首先必須要以計(jì)算機(jī)能夠使用的格式編碼，這意味著零和一的組合形成了一小簇?cái)?shù)據(jù)。在筆者的電腦上，每一個(gè)比特(bytes) 包含八位，一種排列模式代表字母d，另一種代表o，還有一種代表g。順序排列，三個(gè)比特就形成了dog。一幅圖像——舉例來說，我桌面的壁紙是一只貓——以一種特殊的模式組合了上百萬比特，接著是一些特殊的字符，告訴計(jì)算機(jī)這是一幅圖像，而不是單詞。
計(jì)算機(jī)會(huì)將這些電氣原件中存儲(chǔ)的模式組合從一個(gè)物理位置挪到另一個(gè)物理位置。有時(shí)候計(jì)算機(jī)會(huì)復(fù)制組合模式，有時(shí)候會(huì)將其轉(zhuǎn)化成不同的形式——比如，當(dāng)我們糾正一篇文檔中的錯(cuò)誤，或者為一張攝影照片修圖的時(shí)候。計(jì)算機(jī)移動(dòng)、復(fù)制以及操作這些數(shù)據(jù)組合的規(guī)則，同樣存儲(chǔ)在計(jì)算機(jī)里面。將它們整個(gè)合起來，一組規(guī)則被稱為一個(gè)“程序”或者一個(gè)“算法”。能夠協(xié)同工作的一組算法可以幫助我們做一些事情 (比如購買股票或者在線尋找約會(huì)對象) ，被稱之為“應(yīng)用程序”——如今大多數(shù)人稱之為“app”。
請?jiān)徫疫@樣來介紹計(jì)算過程，但需要清楚的一點(diǎn)是：計(jì)算機(jī)操作的是真實(shí)世界的符號(hào)標(biāo)識(shí)。它們會(huì)存儲(chǔ)和調(diào)用，也會(huì)處理。它們有物理內(nèi)存。所做的一切事情都需要指示，毫無例外，依靠算法。
另一方面，人類不這么做——從來沒有，永遠(yuǎn)不會(huì)。既然有這樣的事實(shí)存在，那為什么許多科學(xué)家在談到我們的思維活動(dòng)時(shí)，好像我們是計(jì)算機(jī)一樣呢?
人工智能專家喬治 (George Zarkadakis) 在他的著作中，描述了過去2000年里曾用來解釋人類智能的六種比喻。
最早的一個(gè)，也就是圣經(jīng)里記載的，人類由泥土和灰塵組成，人被智慧的上帝賦予了靈魂。這個(gè)靈魂，被解釋為我們的智能，至少從語法上來看是如此。
公元前三世紀(jì)，水力工程的發(fā)展導(dǎo)致人類智能的水力模型解釋流行起來，大意是人體內(nèi)不同物質(zhì)的流動(dòng)——也就是“體液”——負(fù)責(zé)完成我們的物理運(yùn)動(dòng)和思維功能。這種水力學(xué)的比喻，持續(xù)了超過1600年，也綁架了當(dāng)時(shí)的醫(yī)學(xué)發(fā)展。
1500年前后，由彈簧和齒輪驅(qū)動(dòng)的人造機(jī)器被發(fā)明出來，激發(fā)了像迪卡爾 (René Descartes) 這樣的前衛(wèi)思考者，他認(rèn)為人類是復(fù)雜的機(jī)器。1600年代，英國哲學(xué)家霍布斯 (Thomas Hobbes) 提出，思考就像人腦中的小型機(jī)械運(yùn)動(dòng)。1700年時(shí)，有關(guān)電氣和化學(xué)的探索又引發(fā)了關(guān)于人類智慧的新理論——在很大程度上還是一種比喻。19世紀(jì)中葉，受到通訊領(lǐng)域進(jìn)展的啟發(fā)，德國物理學(xué)家赫爾曼(Hermann von Helmholt) 將人腦同電腦進(jìn)行比較。
每一種比喻，都反映了那個(gè)時(shí)代最前端的思想�？梢灶A(yù)見的是，就在電腦科技開始出現(xiàn)的1940年代，人腦也被描述為像計(jì)算機(jī)一樣工作，物理硬件就像人腦，我們的思想則是軟件。造就了如今被普遍稱為“認(rèn)知科學(xué)”地標(biāo)性事件的是1951年出版的《語言和通訊》(Language & Communication)，作者是心理學(xué)家喬治•米勒 (George Miller)。他在書中提出，精神世界能夠使用信息論、計(jì)算學(xué)和語言學(xué)的概念來進(jìn)行徹底的研究。
這種思想在1958年的《計(jì)算機(jī)與大腦》一書中發(fā)展成了終極的表述形態(tài)，數(shù)學(xué)家馮•諾伊曼 (John von Neumann) 直接將人類的神經(jīng)系統(tǒng)闡述為一種“未經(jīng)驗(yàn)證的數(shù)字形態(tài)”(prima facie digital)。盡管他也承認(rèn)，關(guān)于大腦在人類分析和記憶時(shí)發(fā)揮的作用，人們所知甚少，但還是將人腦的組成部分與計(jì)算機(jī)器的部件不斷地劃等號(hào)。
隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和大腦研究兩個(gè)領(lǐng)域接下來的發(fā)展，旨在了解人類智能的跨學(xué)科研究逐漸發(fā)展起來，這些研究基于一個(gè)前提，那就是人類和電腦、信息處理器是一樣的。這一領(lǐng)域如今吸引了上千名研究人員，研發(fā)耗資數(shù)十億美元，發(fā)布了大量的出版物，既包含技術(shù)文章，也有供主流大眾讀者看的報(bào)道和書籍。庫茲維爾的《如何創(chuàng)造思維：人類思想所揭示出的奧秘》(How to Create a Mind: The Secret of Human Thought Revealed) 是一個(gè)典型，他在書中就人腦的“算法”做了一番猜測，還有人腦如何“處理數(shù)據(jù)”，甚至猜想了人腦在內(nèi)部結(jié)構(gòu)中形成集成鏈路。
這種信息處理的比喻如今在人類關(guān)于智慧的解釋中占主導(dǎo)地位，在民間、在學(xué)術(shù)界，都是如此�；旧详P(guān)于人類智慧行為的論述，沒有一種不是以此概念為前提的，就像歷史上某些時(shí)期關(guān)于人類智慧的討論無不是以靈魂或神跡為參考一樣。今天人腦信息處理的這種比喻，被認(rèn)為理所當(dāng)然，而沒有任何關(guān)于其有效性的質(zhì)疑。
但是這種比喻，畢竟只是另一個(gè)比喻方式而已——這是一個(gè)我們都在講的故事，為的是讓我們并不真正理解的事情能夠說得通。和之前所出現(xiàn)的所有說法一樣，在某一個(gè)時(shí)間肯定會(huì)被拋棄——或是被另外一種說法取代，而最終，將被真正的知識(shí)代替。
大概一年多以前，在一次訪問某個(gè)全世界最負(fù)盛名的研究機(jī)構(gòu)時(shí)，我向研究者們提出了一個(gè)有挑戰(zhàn)的問題，希望他們在不引用任何來自信息處理概念的前提下，解釋描述人類的智慧行為。他們竟然無法做到。當(dāng)我禮貌地在之后的電郵溝通中再次提出這一問題時(shí)，在幾個(gè)月之后，他們?nèi)耘f沒有任何東西可以提供。研究者們看到了這個(gè)問題，他們沒有忽視這個(gè)質(zhì)疑。但是他們無法提供一個(gè)說法。換句話說，信息處理的這種比喻方式，已經(jīng)“根深蒂固”了。語言和思路限制了我們的想法，作用太強(qiáng)大了，我們無法避開它來思考。
這種解釋人腦智慧的所謂“信息處理”的一套說法，其邏輯的錯(cuò)誤之處很容易描述。它建立在一種錯(cuò)誤的推導(dǎo)過程之上——兩個(gè)合理的假設(shè)，一個(gè)錯(cuò)誤的結(jié)論。合理假設(shè)一：所有的計(jì)算機(jī)都能夠有智慧的行為。合理假設(shè)二：所有的計(jì)算機(jī)都是信息處理器。錯(cuò)誤的結(jié)論：所有能夠做到智慧行為的實(shí)體都是信息處理器。
如果不使用正式的書面語言來談，那么這種因?yàn)橛?jì)算機(jī)是信息處理器所以人類一定是信息處理器的說法，簡直就是蠢。當(dāng)有一天這種說法終于被放棄的時(shí)候，幾乎肯定會(huì)被歷史學(xué)家看作像是我們今天回顧水力和機(jī)械兩種比喻說法那樣，被認(rèn)為是愚蠢的。
可如果信息處理這種說法那么蠢的話，為什么會(huì)一直持續(xù)呢?是什么在阻止我們將這種概念拋棄?有沒有一種方式可以在拋棄不可靠理論的情況下，理解人工智能?如此長時(shí)間以來，我們嚴(yán)重依靠這一套特定的說法，所付出的代價(jià)又是什么?大腦智慧是“信息處理”的這個(gè)比喻，幾十年來在多個(gè)領(lǐng)域，畢竟一直是大量研究人員寫組和思考時(shí)的參考，為此我們付出了怎樣的代價(jià)?
相當(dāng)多的大腦研究結(jié)果表明，實(shí)際上大腦的許多區(qū)域，有時(shí)候是大片的區(qū)域，通常進(jìn)行的是那些甚至最平常的記憶工作。當(dāng)處在一種很強(qiáng)的情緒狀態(tài)時(shí)，上百萬的神經(jīng)元會(huì)被激活。在多倫多大學(xué)2016年發(fā)布的一份關(guān)于墜機(jī)幸存者的研究報(bào)告中，神經(jīng)心理學(xué)家布萊恩 (Brian Levine) 和他的同事們認(rèn)為，回憶墜機(jī)時(shí)的情景會(huì)增強(qiáng)旅客“扁桃體、內(nèi)側(cè)顳葉、腦前、后中線和視覺皮質(zhì)”(the amygdala, medial temporal lobe, anterior and posterior midline, and visual cortex) 中的神經(jīng)活動(dòng)。
這種認(rèn)為特定記憶以某種方式存儲(chǔ)在個(gè)體神經(jīng)元中的主張，是荒謬的。關(guān)鍵的是，這種論斷將關(guān)于記憶的問題推到了一個(gè)更加令人挑戰(zhàn)的程度：如果是那樣的話，記憶是以怎樣的方式存儲(chǔ)在細(xì)胞里的?又是存在哪里的?
隨著我們對這個(gè)世界的探索，我們被各種各樣的體驗(yàn)所改變。尤其要說的是這三種體驗(yàn)：一、我們觀察到身邊發(fā)生的事情 (其他人的行動(dòng)、音樂的聲音、指引的說明、紙張上的文字、屏幕上的畫面);二、我們被暴露在非重要感知 (比如鳴笛) 和重要感知 (比如警車出現(xiàn)) 的結(jié)合場景中;三、我們因?yàn)槟撤N方式的行為被懲罰或是被獎(jiǎng)勵(lì)。
如果我們能夠做出與這些體驗(yàn)一致的改變，就能夠在生活中變得更加有效——如果我們現(xiàn)在能背誦一首詩或是吟唱一支歌，如果我們能按照被告知的指引去做，如果我們能夠像回應(yīng)重要感知那樣去回應(yīng)非重要感知，如果我們能夠控制被懲罰的行為，實(shí)施更多被獎(jiǎng)勵(lì)的行為。
沒有人清楚在學(xué)習(xí)了唱歌和背詩之后，大腦會(huì)如何改變。但是歌曲和詩歌都沒有“存儲(chǔ)”在腦子里面。大腦只是以一種有序的方式進(jìn)行改變，能夠讓我們在一定條件下唱歌或是背詩而已。當(dāng)被召喚去表演時(shí)，歌曲和詩歌并沒有以任何方式從大腦中被“調(diào)用”，就像我在桌上點(diǎn)手指，手指的運(yùn)動(dòng)也不是被“調(diào)用”的一樣。我們只是唱歌或背誦——沒有任何調(diào)用的必要。
幾年前，我曾經(jīng)請教哥倫比亞大學(xué)的神經(jīng)科學(xué)家艾里克 (Eric Kandel)——他曾因?yàn)榘l(fā)現(xiàn)動(dòng)物神經(jīng)元突觸中發(fā)生的化學(xué)變化而獲得諾貝爾獎(jiǎng)——如果我們想要了解人類如何記憶，需要多久。他很快就回答：“一百年。”我當(dāng)時(shí)沒有想過要問他，如何看所謂信息處理的比喻拖慢了神經(jīng)科學(xué)的發(fā)展，但是一些神經(jīng)科學(xué)家的確已經(jīng)開始去思考之前未曾有人思考的事情——所謂的那套比喻說法，并非必不可少。
少數(shù)認(rèn)知科學(xué)家——著名的有辛辛那提大學(xué)的安東尼 (Anthony Chemero) ——現(xiàn)在已經(jīng)完全拒絕人類大腦像計(jì)算機(jī)一樣工作的觀點(diǎn)。主流的觀點(diǎn)是我們?nèi)祟愊裼?jì)算機(jī)，通過思維活動(dòng)完成計(jì)算處理，并認(rèn)識(shí)這個(gè)世界，但是安東尼和其他學(xué)者描述了另一種了解智慧行為的方式——器官組織和它們所處世界的直接溝通交流。
在這些反對將人腦比作計(jì)算機(jī)的觀點(diǎn)學(xué)說中，有一個(gè)我最喜歡的例子，來自亞利桑那州立大學(xué)的麥克(Michael Mcbeath) 和他的同事1995年在《科學(xué)》雜志發(fā)表的一篇論文，用棒球運(yùn)動(dòng)員如何接住飛來的棒球舉例。信息處理的比喻說法會(huì)要求運(yùn)動(dòng)員計(jì)算球在飛行中的各種初始條件——打擊力度、軌道角度之類——接著要設(shè)計(jì)這個(gè)運(yùn)動(dòng)軌跡模型，并分析出這個(gè)球會(huì)往哪個(gè)方向移動(dòng)，之后再用這個(gè)模型來持續(xù)不斷地指導(dǎo)、調(diào)整身體的運(yùn)動(dòng)，及時(shí)接住它。
如果人類像計(jì)算機(jī)一樣工作的話，這一切都很好。但是麥克和他的同事們給出了一個(gè)更簡單的闡述：為了接住飛行中的球，球手只需要保持移動(dòng)，讓棒球停留在視線之內(nèi)，并顧及本壘的位置和周圍的動(dòng)向 (用計(jì)算機(jī)的描述是，線性光學(xué)軌跡) 就可以了。這可能聽起來非常復(fù)雜，但實(shí)際上令人難以置信的簡單，而且完全不需要計(jì)算、標(biāo)識(shí)和算法。
棒球手的例子表明，在信息處理這套框架之外，我們看待人類智慧行為有更簡單和感性的方式。但是，主流的認(rèn)知科學(xué)仍舊繼續(xù)沉溺于信息處理的比喻說法，世界上一些最有影響力的思想家已經(jīng)基于這套說法就人類的未來做出了大膽的預(yù)測。
其中之一，就是未來學(xué)家?guī)炱澗S爾 (Kurzweil)、物理學(xué)家史蒂芬•霍金 (Stephen Hawking) 和神經(jīng)科學(xué)家蘭戴爾 (Randal Koene) 做出的，認(rèn)為人類意識(shí)可以像計(jì)算機(jī)軟件一樣，很快就能將人類思維下載到計(jì)算機(jī)當(dāng)中的預(yù)測。在集成電路中，我們將會(huì)變得異常強(qiáng)大、智能，并很可能實(shí)現(xiàn)永生。這個(gè)概念體現(xiàn)在強(qiáng)尼•德普 (Johnny Depp) 主演的烏托邦電影《超驗(yàn)駭客》(Transcendence) 當(dāng)中，人類最終面臨災(zāi)難性的后果。
幸運(yùn)的是，這些預(yù)測的前提條件，完全不具有可信度。我們永遠(yuǎn)不需要擔(dān)心人類思維在數(shù)字世界肆意妄為，我們也不會(huì)通過下載這種方式實(shí)現(xiàn)永生，因?yàn)榇竽X中沒有意識(shí)軟件的存在。即便是我們能夠捕捉大腦860萬億神經(jīng)元的狀態(tài)，并在一臺(tái)電腦里將它們模擬出來，但是脫離了這些神經(jīng)元所依附的大腦和身體，龐大的模擬沒有任何的意義。這就是每個(gè)人作為個(gè)體的獨(dú)一無二之處，即便是經(jīng)歷了同一種體驗(yàn)，我們每個(gè)人會(huì)做出的改變?nèi)耘f是不同的。試圖模擬大腦神經(jīng)元的狀態(tài)，可能是信息處理這種比喻說法扭曲我們解釋人類行為的思考時(shí)最為糟糕的一種方式。
與此同時(shí)，大量的科研經(jīng)費(fèi)投入在相關(guān)的項(xiàng)目中，研究的理論基于有錯(cuò)誤的邏輯和觀點(diǎn)，無法自圓其說。最顯著的一個(gè)例子就是2013年歐盟投資13億美元啟動(dòng)人類大腦項(xiàng)目 (Human Brian Project)，負(fù)責(zé)人亨利 (Henry Markram) 表示將會(huì)在2023年完成一個(gè)能夠模擬整個(gè)人類大腦的超級計(jì)算機(jī)，為治愈老年癡呆和其他疾病帶來革命性的進(jìn)展，歐盟官方在幾乎沒有限制的情況下資助了這個(gè)項(xiàng)目。不到兩年，整個(gè)項(xiàng)目就出了問題，負(fù)責(zé)人被迫辭職。
人類是有機(jī)體，不是計(jì)算機(jī)器。忘了這種說法吧。人類會(huì)繼續(xù)試著了解自己，但是不要背上不必要的包袱。所謂人腦是計(jì)算機(jī)的說法已經(jīng)有半個(gè)世紀(jì)的歷史了，并沒有帶來任何有洞察力的成果�，F(xiàn)在是時(shí)候按下刪除鍵了。
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