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        為何人腦并非電腦

        2020-06-01 01:40:42
        世界科學 2020年5期
        關鍵詞:隱喻神經元科學家

        神經科學領域幾十年來將“人腦如計算機”視為重要的隱喻。但這一想法是否讓我們在腦研究領域中迷失了呢?

        這一時代見證著人們嘗試攻克有史以來科學界最重要的難題之一:如何理解宇宙中最復雜的存在——腦??茖W家們不斷積累著大量腦結構和功能的數據,涉及各種生物從大到小的腦。成千上萬的研究人員投入大量的時間和精力,嘗試破解腦是如何運作的,同時發(fā)展出了驚人的技術以描述和操縱腦的活動。

        如今研究者可以讓小鼠記住一種它從未聞到過的氣味,或是提高小鼠的記憶力,甚至利用電涌改變人感知面孔的能力。人類和其他物種的腦圖正不斷詳細而復雜起來;研究者可以隨意改變一些動物的腦結構來操縱它們;人類掌控腦的能力也不斷提升,其中最神奇的莫過于使癱瘓者可以利用意念控制機械臂。

        腦科學領域每天都有振奮人心的新發(fā)現(xiàn),我們在探求腦運作機制的道路上充滿希望,但也夾雜著危機感,令人咋舌的新技術是否會實現(xiàn)讀心術,或用于偵破案件,甚至能將我們的意識上傳到電腦中?不斷有各異的書籍試圖從不同角度解釋大腦運作的原理。

        但一些神經科學家愈發(fā)認為前方的道路不會一帆風順,我們將何去何從并不明晰,而現(xiàn)在我們僅僅是在不停地收集更多數據,或是指望著新的實驗技術振奮士氣。德國神經科學家奧拉夫·斯鮑恩斯(Olaf Sporns)指出:“神經科學領域依舊缺乏組織性的原理或理論框架來把這些數據轉換成基礎知識和科學認知?!蔽覀儾粩嗟囟逊e著大量事實,對腦的理解卻陷入僵局。

        法國神經科學家伊弗斯·弗雷格納克(Yves Frégnac)在2017年表示,現(xiàn)如今流行昂貴的大型實驗項目,產生了大量的實驗信息,但卻是這種信息海嘯導致了腦研究的瓶頸。他的話擲地有聲:大數據并非知識。

        “二三十年前,神經解剖學和神經生理學的知識是相對不足的,但那時候人們認為理解意識相關的過程似乎唾手可得,”弗雷格納克寫道,“現(xiàn)如今,我們淹沒在信息海洋中。我們陷入了一種矛盾,各種意義上有關腦的大局理解都將很快陷入被瓦解的困境。每當一個技術性的難題被解決時,我們就打開了一個潘多拉魔盒,人們會看到新的隱藏變量、機制以及非線性,把問題進一步復雜化。”

        神經科學家安妮·丘奇蘭德(Anne Churchland)和拉里·阿伯特(Larry Abbott)也強調了將全世界實驗室得到的大量數據轉換成理論是困難的:“從大量數據中獲得深刻的理解,除了需要嫻熟而創(chuàng)造性地應用實驗技術外,更要推動數據分析方法的長足發(fā)展,以及理論概念和模型的廣泛應用?!?/p>

        現(xiàn)在確實有一些理論方法來解釋腦的功能,其中包括人腦最為神秘的功能——意識的產生。但這些框架都沒有通過實驗研究的決定性測試,因此并沒有被廣泛接受??赡芤蟾嗟睦碚摼陀行┎磺袑嶋H了,我們認為腦功能并不可能只有單一的理論,即使對于蠕蟲也是如此,畢竟大腦并非單一的事物。(科學家們甚至發(fā)現(xiàn)難以對腦做出一個精準的定義。)

        對DNA雙螺旋的發(fā)現(xiàn)者之一弗朗西斯·克里克(Francis Crick)來說,腦是一種整合的、進化而來的結構,在進化歷史中不同時期出現(xiàn)了不同的結構,以滿足不同的需要?,F(xiàn)如今的理解可以說是相當片面的,譬如神經科學感覺領域的研究往往關注視覺而非嗅覺,嗅覺方面的研究在概念和技術上更具有挑戰(zhàn)性。但嗅覺和視覺的產生原理在計算上和結構上不盡相同。僅僅關注視覺,我們對腦的功能及運作機制的理解就會相當有限。

        腦的本質——既是整體的又是復合的——意味著我們的理解不可避免地會陷入碎片化的境地,我們會通過將不同部分的不同解釋組合起來以嘗試理解腦。丘奇蘭德和阿伯特形象地說明了這一點:“我們得到的全局性理解,可能會把一堆高度分散的部分縫合在一起,像是個拼布床單。”

        半個多世紀以來,我們研究得到的這些高度分散的碎片往往以“腦的運作機制同計算機相似”這一想法為框架。但這一隱喻在以后的研究中并不一定有效。數字時代初期的1951年,神經科學界的先驅卡爾·拉施里(Karl Lashley)曾反對過任何一種以機器為基礎的隱喻結構。

        “笛卡爾訝異于皇家園林中的機械噴泉人偶,由此發(fā)展出了腦運作的水力理論,”拉施里寫道,“那之后有了電話理論、電場理論和如今這些基于電子計算機和自動舵的理論。我認為如果想要弄清楚腦的工作原理,還是要研究腦本身和行為現(xiàn)象,而不是那些牽強的物理學類比?!?/p>

        法國神經科學家羅曼·布雷特(Romain Brette)則在對這一隱喻的批判上走得更遠:他對腦功能最為基礎的隱喻——編碼提出了質疑。關于神經元編碼的觀點問世于20世紀20年代,如今已成為神經科學界主流的觀念——在過去十年間有超過11 000篇這一主題的文章發(fā)表。布雷特最基本的批評是,在思考“編碼”時,研究者會不經意間從技術性視角落入表征視角,前者認為神經元的活動和刺激間存在聯(lián)系,而后者則直接認為神經元編碼代表了刺激。

        腦的MRI掃描

        這里的言下之意是在大多有關神經編碼的描述中,神經網絡的活動會被呈現(xiàn)給一個理想的觀察者,或一個腦中的“讀者”,這一對象常被描述為“下游結構”,它能夠以最優(yōu)的方式解碼信號。但實際上我們并不清楚這些結構是如何處理信號的。即使是在神經網絡功能的簡單模型中,這一點也幾乎從未被明確。

        神經元編碼的步驟往往被看作是一系列的線性步驟——像是一連串的多米諾骨牌接連倒下。但現(xiàn)實中的腦卻是由高度復雜的神經網絡組成,它們交互聯(lián)通,并與外界關聯(lián)影響著行為。僅僅關注于一系列的感覺性和處理性的神經元,而不將這些網絡和動物的行為相關聯(lián)是沒有意義的。

        神經科學領域的眾多隱喻——計算機、編碼和電路圖等等,不可避免地表現(xiàn)出片面性。這是隱喻的特征,科學家和科學哲學家們?yōu)榇嘶ㄙM了大量的精力進行研究,隱喻似乎成了科學家們思考的核心。但不可否認,隱喻內涵豐富,值得一探究竟并會有所收獲。如果人們通過隱喻得到的收獲會超越它施加給我們的限制,那么隱喻是可取的,對于如今有關腦的計算性和表征性的隱喻,我們仍在爭論這一隱喻是否達到了這種高度。從歷史上來看,這種爭論的出現(xiàn)可能預示著我們在計算性隱喻上走到了盡頭。但我們無法預測取代它的下一個隱喻會是什么。

        科學家們在認識到自己的很多觀念被隱喻深深影響后,往往會興奮地認為新的隱喻會讓自己對研究有新的認識,甚至能構想出新的實驗方法。但新隱喻絕非唾手可得——過去大多數與腦相關的隱喻總是和新技術的出現(xiàn)相關。這提示新的有關腦及其運作機制的深刻隱喻很可能會取決于新出現(xiàn)的技術,在級別上等同于水力、電話交換機或計算機的技術。現(xiàn)在我們看不到這等新技術出現(xiàn)的任何蛛絲馬跡,當然人們用新潮的行話講述著區(qū)塊鏈、量子霸權(或任何與量子相關的概念)、納米技術等等,但很難想象這些領域會革新技術或我們對腦的看法。

        另一跡象表明這些隱喻正在逐漸失去解釋性的力量,那就是有一種假設正逐漸為人所接受:神經系統(tǒng)的功能,從最簡單的系統(tǒng)到人類意識的出現(xiàn),只能被解釋為一種涌現(xiàn)性——意為無法通過對部分的分析預測到,而是一種涌現(xiàn)出來的系統(tǒng)性功能。

        英國心理學家理查德·格雷戈里(Richard Gregory)在1981年對此提出異議,認為以涌現(xiàn)理論來解釋腦功能提示了一個理論框架上的問題:“涌現(xiàn)的出現(xiàn)告訴我們需要一種更宏觀的(或者至少是不同的)概念圖式……需要更好的理論來消除涌現(xiàn)。因此用涌現(xiàn)理論的術語進行解釋只是一種捏造?!?/p>

        這種看法忽視了涌現(xiàn)理論的多樣性,涌現(xiàn)有強弱之分。弱涌現(xiàn)可以用于說明一群小魚是如何對鯊魚做出反應的,這一行為說明了控制組成部分行為的規(guī)則。這種情況下,看似神秘的群體行為其實基于個體的行為,而每一個體都對譬如周圍個體行為或捕食者出現(xiàn)的外界刺激等因素做出反應。

        這種弱涌現(xiàn)沒有能力解釋即使最為簡單的神經系統(tǒng),更別提人腦,因此我們需要強涌現(xiàn)的幫助。在強涌現(xiàn)理論中,涌現(xiàn)現(xiàn)象不能用個體組分的行為來解釋。你和你正在閱讀的書頁都是由原子組成,但你的閱讀和理解能力涌現(xiàn)自體內原子組成的更高級別的結構,像是神經元和神經元沖動的釋放——并非單純如原子間的交互作用。

        近來許多神經科學家對強涌現(xiàn)理論提出批評,認為其存在“形而上學上的難以置信”的風險,因為不存在因果機制的證據或任何形式的解釋來說明涌現(xiàn)如何發(fā)生。一如格雷戈里,這些批評認為依靠涌現(xiàn)對復雜現(xiàn)象做出解釋,說明了神經科學正處于歷史上的重要關頭,正如煉金術向化學的逐漸轉變。面臨神經科學的未解之謎,我們卻只能訴諸涌現(xiàn)理論。這并不意味著無知或愚笨——神奇的深度學習的實現(xiàn),也無法被編程者完全理解,那么從本質上來說這也就是一種涌現(xiàn)性。

        有趣的是,當一些神經科學家被涌現(xiàn)性的形而上學打亂了計劃,人工智能領域的研究者卻沉迷于這一想法,相信現(xiàn)代計算機或其形成的互聯(lián)網的純粹復雜性將會帶領我們走向奇點這一令人激動的時刻,那時機器也將擁有意識。

        (1) 伴有癥狀的ST段弓背向上抬高≥0.1 mV,持續(xù)1 min;原有ST段抬高者,在原有基礎上ST段弓背向上再抬高≥0.1 mV,持續(xù)1 min;兩次發(fā)作間期≥1 min。

        不少人在虛構的作品中探究了這一可能性(此時的情況往往在各種意義上都很糟糕),這一主題確實深深地刺激了大眾的想象,撇開我們如今對意識機制一無所知不談,有理由認為這一時刻在不久的未來終會實現(xiàn)。從原則上看,這一時刻必將到來,因為我們的假設是——意識是物質的產物,因此我們有能力通過一個裝置對其進行模擬。但即使最簡單的腦的復雜性也讓我們如今可以設想的任何機器相形見絀。在未來幾十年甚至幾世紀,奇點可能只會存在于科幻作品而非科學領域中。

        另一個相關的對意識本質的看法則是將腦-計算機隱喻轉變?yōu)橐粋€嚴謹的類比。一些研究者將意識看作是基于神經硬件的一類操作系統(tǒng),這種觀點意味著意識是一種特定的計算性狀態(tài),可以上傳至一些裝置或者另一個腦中。但總體來看,這一觀點是錯誤的,或至少來說是一種無望的天真。

        唯物主義的有效假設是,從人到蟲的任何生物,其腦和意識都是一致的。神經元和基于它們的過程——包括意識——都是相同的。而計算機中的硬件和軟件是分開的;但腦和意識的成分——或許最好的描述是濕件,其中發(fā)生的任何事件以及發(fā)生的位置都完全是相互交織在一起的。

        想象我們可以再利用我們的神經系統(tǒng)來運行不同的程序,或將意識上傳至一個服務器,這些觀念聽起來很科學,但潛臺詞則是一種回到了笛卡爾及之后的非唯物主義觀念。這種觀念暗示意識以一種漂浮于腦組織中的形式存在,可以轉移到不同的頭腦中,或是被另一個意識所替換。這些行為可以用“讀取一組神經元的狀態(tài),并將其寫入新的自然或人造物基質中”這樣的術語來描述,讓其在科學上看起來更體面一些。

        但如果要設想如何實踐上述觀念,我們必須理解遠超現(xiàn)如今能夠設想的神經元功能,并研發(fā)出具有極強計算能力的設備,同時精確地模擬腦的結構。如果要在原則上讓這一目標成為可能,我們首先要完全模擬保持單一狀態(tài)的神經系統(tǒng)活動,更不必說模擬意識中的一個想法。人類如今的技術水平遠遠達不到這一水平,至少在遙遠的將來之前,將意識上傳只能被視為一個幻想。

        如今,腦-計算機隱喻依舊占主流位置,但針對這一隱喻的強度卻有一些爭議。2015年,機器人學家羅德尼·布魯克斯(Rodney Brooks)在論文集《哪些科學觀點必須去死》(This Idea Must Die)的一篇文章中表達了他對腦-計算機隱喻厭惡至極。更平和一些,但也擁有相似觀念的屬歷史學家萊恩·約翰遜(S Ryan Johansson)在20多年前的斷言:“花費大量時間去討論譬如‘腦像一個計算機’這類隱喻正確與否是浪費時間。二者的關系是隱喻性的,意味著是它讓我們進一步去做些什么,而不是在訴說真相?!?/p>

        而另一方面,美國人工智能專家蓋瑞·馬庫斯(Gary Marcus)則堅定地維護計算機隱喻:“簡言之,計算機是一種系統(tǒng)構架,將輸入信息進行編碼與處理,并轉為輸出信息。而在我們能夠理解的范圍內,腦也是如此行動的。真正的問題并不是腦在本質上是否屬于信息處理器,而是腦是如何儲存和編碼信息,并怎樣操作編碼后的信息的?!?/p>

        馬庫斯繼續(xù)說明神經科學的任務是腦的“逆向工程”,就像計算機研究者通過檢查計算機的組件和連接來破解它的工作方式。這一看法也并非什么全新觀念,克里克在1989年表示盡管這一觀念很有吸引力,但是它可能會以失敗告終,畢竟腦的進化史相當紛繁雜亂——他形象地將其比作逆向破解“外星科技”的工程。他認為嘗試從結構開始全面闡釋腦的運作機制注定會失敗,因為這一出發(fā)點就基本上是錯誤的——其中不存在一個整體邏輯。

        計算機的逆向工程常作為一個思想實驗在原則上解釋應該如何理解腦??梢韵胂螅@些思想實驗都相當成功,激勵著我們通過這一思路來理解腦袋里這一濕軟的器官。但在2017年,兩個科學家決定在真正的計算機芯片上進行實驗,芯片里具有邏輯和用途明確的組件,但實驗的結果卻沒有那么美好。

        二人組——埃里克·喬納斯(Eric Jonas)和康拉德·科?。↘onrad Paul Kording)使用常規(guī)用于分析腦的技術,對MOS6507處理器進行分析,該處理器見于20世紀70年代后期和80年代早期的機器上,可以運行《大金剛》(Donkey Kong)和《太空侵略者》(Space Invaders)這類電子游戲。

        他們首先掃描了芯片中的3510增強型晶體管,并在現(xiàn)代計算機上模擬該設備(包括運行10秒鐘的游戲程序)來獲得芯片的連接組。之后他們利用各類神經科學技術,例如“損傷”(移除模擬程序中的一些晶體管),分析虛擬晶體管的“尖峰”活動并研究其連通性,通過啟動每一款游戲的能力來觀察不同的操作對系統(tǒng)行為的影響。

        盡管他們配制了強大的分析庫,并且這一芯片的運作機制清晰(技術層面上來說具有“地面實況”),該研究并沒有測量到芯片內部處理信息的層次體系。按喬納斯和科丁的說法,該技術不足以產生“有意義的理解”。這一結論像是潑了冷水:“總之,并非神經科學家們無法理解一個微處理器,而是目前采用的方法不足以理解它?!?/p>

        這一結果令人清醒過來,盡管計算機隱喻相當引人入勝,腦也確實處理信息并通過一些手段來表征外部世界,我們仍然需要一些劃時代的理論突破才能取得進展。即使腦以邏輯行運作(雖然事實并非如此),現(xiàn)如今的概念和分析工具仍然完全不足以解釋它。當然這并不意味著一些模擬項目毫無意義,通過建模(或模擬)的手段,我們可以檢測假設,并通過將模型和可精細操縱的完善系統(tǒng)相連接,來一探真實情況下腦的運作方式。這一工具相當強大,但在說明研究成果時仍需要保持謙遜的態(tài)度,且在尋求類腦的人工系統(tǒng)的道路上,面對困難時仍要現(xiàn)實一些。

        如今的“逆向工程”技術甚至無法正確理解Atari控制芯片,更不必說人腦了

        當研究者想一探腦的存儲容量時,都會遇到一些難以解決的問題。這類計算充滿了概念和實踐上的困難。腦的存在是自然的、進化而來的一種現(xiàn)象,并非電子設備。盡管有人會反駁說證據表明一些腦的功能定位于特定區(qū)域,正如一臺機器。但隨著神經解剖學持續(xù)的新發(fā)現(xiàn):腦區(qū)間存在令人始料未及的聯(lián)系;從失去理應具有某一特定功能的腦組織后依舊在功能上表現(xiàn)正常并體現(xiàn)出腦驚人的可塑性來看,這些證據也不再可靠。

        實際情況下,腦和計算機的結構是完全不同的。2006年,拉里·阿伯特(Larry Abbott)發(fā)表了一篇題為《它的開關何在?》(Where are the switches on this thing?)的文章,探討了電子設備中最基礎的組成部分——開關可能的生物物理學基礎。盡管抑制性突觸能夠讓下游的神經元無反應而改變神經元的活動,但這類交互作用在腦中相對較少。

        神經元并非一個組成線路圖的二進制開關,能夠被開或關。相反,神經元通過類似的方法對刺激做出反應,其活動隨著刺激的改變而改變。神經系統(tǒng)通過改變神經網絡中大量細胞的活動模式來做出改變,真正實現(xiàn)活動導向、轉換和分流的是這些網絡。不同于我們設想的任何設備,這項網絡的結點并非像是晶體管或閥門的穩(wěn)定點,而是成組的神經元——數以百計、成千上萬的大量神經元,它們能夠持續(xù)作為一個網絡做出一致的應答,即使其中的一些細胞有不一致的活動。

        但如今仍然無法理解即使最簡單的這類網絡。布蘭代斯大學的神經科學家伊芙·馬德爾(Eve Marder)花費了她職業(yè)生涯的很長時間試圖破解龍蝦胃中的幾十個神經元是如何產生具有節(jié)律的研磨運動。盡管在其中投入了大量精力并做出了許多創(chuàng)新性的工作,我們仍然無法預測在這一個小小的網絡中,如果改變其中一個組件會發(fā)生什么。而這一小小網絡甚至談不上是最簡單的腦。

        這是我們要解決的大問題。一個層面上來說,腦由神經元及一些其他細胞組成,它們相交互組成網絡,其活動不僅受到突觸活動的影響,而且與神經調質等各類因素相關。在另一層面,腦的功能很顯然包括了種群水平上神經元活動的復雜動態(tài)模式。筆者猜想在這兩個水平間找到關聯(lián)會是21世紀的一大難題。而真正理解精神疾病的本質會是更遙遠的難題。

        也并非所有神經科學家都持有悲觀的態(tài)度——一些樂觀者認為應用新的數學方法能夠讓我們理解人腦中的大量連接。而持有另一種看法者,如筆者本人,則認為應該研究動物模型,關注蠕蟲或蛆蟲的小腦袋,利用成熟的方法尋找簡單系統(tǒng)的運作機制后,再推進到復雜的情況。還有許多神經科學家(如果他們考慮了這一問題)認為腦研究的進展將會是瑣碎而緩慢的,因為現(xiàn)在還看不到關于腦的大一統(tǒng)理論。

        未來的腦研究可能會有萬千的可能性:也許各種計算機項目有了進展,理論家們解開了所有腦的運作機制;也許連接體揭示了腦運作的法則?;蚴且粋€全新的理論從我們產生的大量影像學資料中橫空出世。又或是我們逐步將多種令人信服的理論碎片相結合,解決了問題??赡芫劢褂诤唵蔚纳窠浽W絡法則時,我們發(fā)現(xiàn)了更高層次組織的奧秘。也可能一種激進的新方法將生理學、生物化學和解剖學相結合,點亮了研究的道路。興許新的比較進化研究提示了其他動物如何產生意識,讓我們得以洞察自身的腦?;蛞环N革命性的新技術改變了我們的認識,產生了一種腦的新隱喻。又或計算機系統(tǒng)逐漸產生了意識,提供了意識問題的全新視野?;蛟S從控制論、復雜性和動力學系統(tǒng)理論,或是語義和符號學中出現(xiàn)了一種全新的框架。又或許我們無可奈何地接受:腦由于不存在整體性的邏輯而理想中的理論不存在,只能從各個部分對其進行解釋。也許……

        資料來源The Guardian

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