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人腦不能處理和檢索知識存儲記憶

2016-06-02 13:30:26 來源: 《科學美國人》中文版《環球科學》 舉報
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核心提示:人腦并不處理信息、檢索知識和存儲記憶。簡而言之:人腦不是計算機。

(原標題:為什么人腦不可能是一臺計算機)

神經元.jpg

無論如何努力,腦科學家和認知心理學家都不可能在人腦中找到貝多芬第五交響曲的副本,也不可能找到記錄文字、圖片、語法或其它外界刺激的副本。誠然,人腦并非真的空空如也,但大多數我們認為它“擁有”的東西并不真的“存在”其中;甚至簡單如“記憶”,也不存在。

我們對大腦拙劣認識有著深遠的歷史根源。不過,上世紀四十年代,計算機的問世讓我們的認識變得尤為混亂。半個多世紀以來,不斷有心理學家、語言學家、神經學家和其他研究人類行為的專家宣稱,人腦有著和計算機一樣的工作方式。

細想一下嬰兒的大腦,就能看出這個觀點有多么無稽。人類新生兒和其它哺乳動物的幼崽一樣,一出生就為和這個世界互動做好了準備,這是演化的結果。嬰兒的視力雖然模糊,卻會特別注意人臉,很快就能辨認出自己的母親。他們對語言比對一般的聲音更加敏感,而且能夠分辨出不同人的語音。我們的身體專門是為社交打造的。

健康的新生兒還擁有十幾套神經反射,它們是針對生死攸關的特定刺激預設的身體反應。比如,他們會把頭轉向觸碰到面頰的物體,或是吮吸放進嘴里的東西。新生兒也會在水下自動屏住呼吸;緊緊抓住送到手里的物體——用力之大幾乎可以支撐起他們自己。不過最重要的是,他們天生就有強大的學習機制,這讓他們能夠迅速改變。因此,即使世界已經變得和先祖時候全然兩樣,他們依然能夠迅速地讓自己與外界的互動變得愈發高效。

感覺、反射、學習機制:我們生來就具有類似能力,想想看還挺不少。如果我們出生的時候缺少其中某種,恐怕就很難活下來。

但下面這些東西都不是我們與生俱來的:信息、數據、規則、軟件、知 識、詞庫、表示、算法、程序、模型、內存、圖形、處理器、子程序、編碼器、譯碼器、符號、緩存等等。這些都是計算機智能化的設計要素。我們不但生下來就沒有這些東西,而且一生都不會發育出來這些東西。

我們不存儲詞匯和運用詞匯的規則;受到視覺刺激時,我們不會創建它的表示(representations),并存儲在一個短期緩存中,再轉移到長期記憶的設備里;我們也不會從內存寄存器里檢索信息、圖像或文字。這些都是計算機的做法,而生物不這樣做。

計算機切實地處理信息:數字、字母、文字、公式、圖像。首先,信息經過編碼,轉化為計算機可用的格式,也就是由“ 0 ”和“ 1 ”(稱為“ 位 ” 或 “比特”)組合成的一小段一小段的組塊(“字節”)。我的計算機里每個字節含有 8 個位,這些位的某種組合模式表示字母“ d “,另一種模式表示字母“ o ”,再一種是“ g ”。這三個字節串聯起來組成單詞“ dog ”。而圖片(比如桌面上我的貓“的照片)則是由百萬級的字節(稱為“兆字節”)按某種特殊的模式排列表示的。這些字節前后還有一些特殊字符,告訴計算機它們是圖片而不是文字。

計算機切實地將這些模式從一個物理存儲區轉移到另一個,把它們寫入到電子元件上。有時計算機會復制這些模式,有時它們會改變這些模式,比如當我們更正稿件或是修改圖片時。計算機在移動、復制和操作數據組時遵循的規則也存儲在計算機內部。這樣的規則集合稱為“程序”或“算法”,而一套協助我們進行某項工作(比如購買股票或網上交友)的算法則稱為“應用(Application)”——也就是當下很多人口中的“ APP ”。

原諒我介紹了這么多計算機原理,不過我需要明確這樣一點:計算機操作的是符號表示 (symbolic representations ) 。它們真正地存儲、檢索,處理數據(process)。它們有物理內存。它們的任何操作都受算法引導,無一例外。

人類則并非這樣:從來不是、永遠也不會這樣。現實如此,為什么還是有這么多科學家在討論精神活動時把人看成計算機呢?

人工智能專家喬治·扎卡達基斯(George Zarkadakis)在 2015 年出版的 In Our Own Image 一書中,敘述了過去兩千年來在解釋人類智能采用過的六種比喻。

最早的一種終究在《圣經》里:人類是用塵土塑成,智能的神將他的靈注入其中。這個靈(至少從語法上看)“解釋”了我們智能。

公元前三世紀水利設施的出現使得一種用水利模型解釋人類智能的學說大行其道。此說運用人體內的各種液體流(即“體液”)解釋我們的物理動作和心理活動,前后延續1600多年,阻礙了期間醫學實踐的發展。

十六世紀初出現了以發條和齒輪傳動為動力的自動機,這個發明激發了當時頂尖思想家(如笛卡爾)的靈感,他們宣稱人是復雜的機器。十七世紀初,英國哲學家霍布斯提出了思想源于腦內微小機械運動的觀點。進入十八世紀,電和化學方面的發現又引發出人類智能的新理論,這些理論實質上依舊多為比喻性的。而到了十九世紀中葉,德國物理學家亥姆霍茲有感于當時最新的通信發展,將人腦比喻成了電報機。

這些比喻性理論都反映當時相關的最新思想。可以想見,上世紀四十年代計算機科技出現之后,不出幾年就有了人腦像計算機一樣運作的說法:大腦是硬件,思想則是軟件。我們今天稱為“認知科學”的這門學科,其建立的標志性事件是1951年心理學家喬治·米勒(George Miller)Language and Communication(《語言與交流》)一書的出版。米勒提出,我們可以利用信息理論、計算學和語言學中的概念對心理世界進行充分的研究。

這類思想,在數學家馮·諾依曼 1958 年出版的《計算機與人腦》(The Computer and the Brain)這本小冊子里發展到了極致。馮·諾依曼在書中斷言,人類神經系統的功能是“表面數字式的”。盡管他承認自己對人腦在推理和記憶上的功能不甚了了,但他還是羅列出一條條當時的計算機和人腦的相似之處。

在計算機技術和腦科學研究進一步發展的推動下,充滿野心的、通過多學科理解人類智能的工作漸漸開展起來。它立足在人類是計算機式信息處理器的思想之上。目前,有數千名研究者投身其中,花費的經費以數十億美元計,產生出大量的或專門或綜合的論文和書籍。雷·庫茲韋爾(Ray Kurzweil)2013 年出版的 How to Create a Mind: The Secret of Human Thought Revealed(《如何創造思維:揭開思想之謎》)就是一個代表。這本書推測了人腦的“算法”,并解釋人腦如何“處理數據”,甚至還討論了人腦從表面上看其結構與集成電路的相似性。

如今,“信息處理說”(information processing metaphor)已經主導了大眾和學界對人類智能的認知。就像任何特定時期和文化下關于人類智能行為的討論都不能脫離相關的神靈一樣,現實中任何的相關的討論都已經離不開這個學說。現在人們普遍認可它,而無人置疑。

但信息處理說終究是一個比喻,是我們為了理解一個我們并不真正理解的東西而講述的故事。它和先前所有的比喻一樣,終有一天也會被我們拋開——要么被另一個比喻,要么最終被真正的知識取代。

就在一年多以前,我訪問了一家世界上最負盛名的研究所。我試探性地讓那里的研究人員不使用任何信息處理說的概念來解釋人類智能行為,結果他們做不到。后來我又在郵件交流中禮貌地提出這一問題,幾個月里他們還是沒什么進展。他們意識到了這個問題,對這個挑戰也并非不屑一顧,但他們沒有別的替代品。換句話說,信息處理說已經“根深蒂固”,它的用語和觀念太過強大,讓人難以回避,因而妨礙了我們思考。

信息處理說的錯誤邏輯很容易就能說明白。它建立在一個錯誤的三段論上,由兩個合理前提得到一個錯誤結論。合理前提 1:所有的計算機都能表現得智能。合理前提 2:所有計算機都是信息處理器。錯誤結論:所有具有智能表現的實體都是信息處理器。

通俗地說,因為計算機是信息處理器,所以人類也必須是信息處理器:這樣的觀點實在很蠢。等到哪天信息處理說被最終拋棄,后世的歷史學家想必也會像我們現在看待水利說和機械說那樣,覺得這個學說很荒謬吧。

既然信息處理說這么蠢,那它為什么還這么根深蒂固?我們為什么不能像掃除擋在路上的樹枝那樣拋棄這個學說,是什么妨礙著我們?有什么方法能夠讓我們放開這根不靠譜的手杖,走向理解人類智能之路?我們為長久以來依賴這根手杖付出了什么代價?信息處理說終究是引導著幾個領域里大量的研究者進行了幾十年的寫作和思考,我們的損失有多少呢?

這些年我進行過很多次這樣的課堂實驗:首先找一個學生上臺,讓他/她在黑板上“盡可能詳細地”畫出一美元紙幣的樣子。畫完之后,用一張白紙蓋住,然后從錢包里拿出一張一美元紙幣貼在黑板上,讓他/她照著再畫一張。完成后,揭開第一張圖上的白紙,讓全班討論兩幅圖的差異。

你也許沒見過這樣的實驗,或是想象不出結果如何,所以我讓學院里的一位實習生吉妮·西姆(Jinny Hyun)畫了兩張。這是她“憑記憶”(注意“記憶”被類比為計算機“內存”)畫的圖:

1 刀.jpg

而這是之后照著一美元實物畫的圖:

1刀真.jpg

這出乎吉妮意料,你大概也一樣吧?但這就是典型結果。盡管吉妮早就見過不知多少回一美元紙幣,但如我們所見,相比照著實物畫的圖,沒有實物時畫的圖可謂相當糟糕。

問題出在哪?我們腦內的“內存寄存器”里難道沒有“存儲”一美元紙幣的“表示”嗎?我們不能就這么把它“檢索”出來,在畫圖的時候做參照嗎?

顯然不能。哪怕再給神經科學一千年,他們也不可能在大腦中找到存儲一美元的表示的地方。原因很簡單,他們找錯地方了。

記憶存儲在單獨的神經元內的觀點可謂荒誕:記憶如何存儲在細胞里,又存儲在何處?

大量腦科學研究告訴我們,即使是最單調的記憶任務也要動用大腦的多處區域,有時還會用到大片區域。如果涉及到強烈情感,則幾百萬神經元都會變得更加活躍。在 2016 年一項對空難幸存者的研究中,以多倫多大學神經心理學家布萊恩·萊文(Brian Levine)為首的研究團隊發現,回憶空難情景會增加幸存者 “杏仁體,內側顳葉,前、后正中線和視覺皮質“ 的神經活動。

有些科學家提出的特定的記憶會通過某種方式存儲在單獨的神經元內的觀點可謂荒誕不經。如果真是這樣,也只不過是讓記憶問題更難解決了:記憶究竟是如何存儲在細胞中的?它又存儲在細胞中的何處?

那么,吉妮在憑空畫那一美元紙幣的時候腦中發生著什么?如果吉妮之前從未見過一美元紙幣,那她畫的圖可能就和第二張完全不同。曾經見過一美元這個經歷改變了她。具體來說,她的大腦變得能夠讓她想象一美元紙幣的樣子,也就是至少在某種程度上能重新體驗看到它時的情形。

這兩張圖的差異提醒我們,想象(也就是看一個不在眼前的對象)的圖像遠沒有真正看見時的觀察準確。比起回想,我們更擅長識別,原因就在于此。我們在回憶(remember,來源于拉丁文 re(再一次)和 memorari(記著)的組合)某個事物的時候,是在嘗試重新體驗當時的經歷;但在識別某個事物時,只需要注意自己是否先前有過這種感知體驗即可。

你也許還要反駁我的解釋。吉妮以前雖然見過一美元紙幣,但她并沒有刻意去“記住”上面的細節。你也許會說,如果她有去記憶,那她可能不需要照著畫就能畫出第二張的效果。但就算是這種情況,吉妮的腦中也無論如何都不會“存儲”有一美元紙幣的圖像。她只是為能夠畫得更精確做好了準備,就像鋼琴家通過練習讓自己的協奏曲演奏更加熟練,而無需用某種方式將樂譜吸收進腦子里。

通過這個簡單的實驗,我們就可以開始構造解釋人類智能行為的非比喻性理論框架了。在這個理論中,人腦并不完全是空的,但至少沒有信息處理說的地方。

我們在感受外界事物時,會因為不同的經歷而發生改變。其中有三類值得特別提出:(1)我們觀察身邊發生的事物(其他人的行為、樂音、接收的指令、書頁上的文字、屏幕上的圖像等);(2)我們處在不重要和重要刺激的雙重影響下(前者如警笛聲,后者如警車出現);(3)我們會因特定行為得到懲罰或獎勵。

如果我們根據經驗作出改變——背一首詩或唱一支歌;能夠按照接收的指令行動;對不重要刺激的反應更類似于對重要刺激的反應;避免做出會受到懲罰的行為而更多地做能得到獎賞的行為——我們的生活就能更有效率。

為避免誤導,我要聲明:沒有人真的知道我們在學唱一支歌或記下一首詩后大腦經歷了怎樣的變化。但不管是歌還是詩都沒有“存儲”在大腦里,大腦只是按一定的方式作出了改變,讓我們能在一定情況下唱出這支歌或背誦這首詩。去表演的時候,歌和詩都不是從腦內某處“讀取”出來的東西,就像我在桌上敲手指也不是“讀取”的動作。我們就是唱出來背出來,沒有讀取的必要。

哥倫比亞大學的神經科學家埃里克·坎德爾(Eric Kandel)因為識別出海兔(海蛞蝓)在學習某項技能后神經元突觸內出現的某些化學變化而獲得諾貝爾獎。幾年前我曾問過他,我們還要多久才能理解人類的記憶功能,他立刻回答說:“一百年。”我當時沒想問他信息處理說是不是拖慢了神經科學的研究,但確實已經有一些神經科學家開始思考這個之前不可想象的事實:比喻不是必須的。

現在有些認知科學家則完全排斥人腦像計算機那樣運作的觀點。其中以 Radical Embodied Cognitive Science(《激進具身認知科學》, 2009年出版)的作者、辛辛那提大學的安東尼·凱姆羅(Anthony Chemer)尤其突出。現在主流觀點認為,與計算機類似,我們對的各種“精神表示”進行運算,通過這個過程理解世界。但凱姆羅等人提出了另一種解釋智能行為的方法,即認為智能行為是生物和外界的直接互動。

信息處理說和現在一些人稱之為人類機能“反表示”觀點的學說之間存在巨大的差異。在反映這個差異的案例中,我特別喜歡的一個是:用兩種不同理論解釋棒球運動員如何接到高飛球。對于這個問題,邁克爾·麥克佩斯(Michael McBeath,現在亞利桑那州立大學)和同事在1995年的《科學》(Science)雜志上發表過優美詳盡的分析。信息處理說要求運動員估計球被擊飛時的各種初始條件,如擊打力量、飛行角度等等;然后建立一個內在模型分析球可能移動的路徑;接著運用這個模型指導和不斷調整自己的動作,從而攔截飛球。

如果我們真如計算機一樣工作,這樣倒也不錯。不過麥克佩斯他們給出了一個更簡單的解釋:運動員要想接到球,只需在移動中保持球和本壘及四周環境間的視覺關系不變即可,用術語說就是沿“線性光學軌跡(linear optical trajectory)”移動。看上去挺復雜,實際卻出奇簡單,而且與運算、表示和算法完全無關。

我們永遠都不用擔心有人會在網絡空間里發狂,不過我們也永遠不可能依靠思維下載獲得永生。

英國利茲貝克特大學的兩名心理學教授安德魯·威爾孫(Andrew Wilson)和薩布麗娜·格隆卡(Sabrina Golonka)下定決心,連同上面的棒球例子在內,收集了一些可以跳出信息處理論來進行簡單合理討論的案例。他們近年一直在經營一個博客,發表“用更有條理、更自然的方式研究人類行為的科學方法……和主流的認知神經科學方法完全不同”。可是,光有這些還遠不成氣候;主流認知科學依舊無條件地接受信息處理論,當世一些最有影響力的思想家也以它為前提,提出了許多關于人類未來的宏偉預言。

未來學家庫茲韋爾、物理學家霍金和神經學家蘭德爾·科恩(Randal Koene)等都作出過這樣一個預言:因為人類意識好比計算機軟件,所以我們很快就能將人的思維載入計算機中。我們在計算機的電路里能夠獲得超強的智力,而且很有可能獲得永生。在 2014 年約翰尼·德普(Johnny Depp)主演的反烏托邦電影《超驗駭客》(Transcendence)中,就有一個情節受此啟發。其中有個類似庫茲韋爾的科學家,他的思維被人載入到因特網上,給人類帶來了毀滅性的后果。

萬幸的是,信息處理說沒有半點根據,我們永遠都不用擔心有人會在網絡空間里發狂。不過呢,我們也永遠不可能依靠思維下載獲得永生。這不光是因為大腦里沒有意識軟件,其中還有更深的問題,就叫它“唯一性問題”吧。這個問題既鼓舞人心,又令人沮喪。

腦內沒有“內存條”和外界刺激的“表示”之類的東西;我們對外界做出反應時,只需大腦能按某種合理的方式變化,讓行動結果符合經驗即可。因此,沒有理由認為兩個人會對同一段經歷做出相同的變化。如果你我去聽同一場貝多芬“第五交響曲”的音樂會,我腦內發生的變化就會和你腦內的變化完全不同。且不管這些變化是什么,它們都建立在我們各自獨特的神經結構中,而這個結構則由我們各自的過往經歷發展而來。

弗雷德里克·巴特萊特(FredericBartlett)爵士在 1932 年出版的 Remembering(記憶)中敘述道,在復述一個以同樣的方式聽到的故事時,沒有兩個人的表達會完全一樣;而且他們的描述會隨時間推移變得越發不同。其原因即如前文所述。他們并不是在腦中形成故事的“副本”,而是各自根據故事進行了某種程度的變化,使得之后再被問起這個故事時(比如在聽巴特萊特讀完故事的幾天、幾月甚至幾年之后),能多多少少重現聽故事時的情景——盡管不完美。(參見之前第一張美元的例子。)

我認為這鼓舞人心,因為這說明我們每個人都是真正獨特的,不只是基因組成,更重要的是大腦隨時間的變化。但這也令人沮喪,因為神經學家的任務會變得超乎想象,要讓人望而卻步了。每個特定經歷引起的變化,在個人腦都有所差異,涉及到上千、上百萬甚至整個大腦的神經元。

更麻煩的是,即使我們有能力獲取大腦全部860億神經元的瞬時狀態,并把它們用計算機模擬出來,這個巨大的模式結構在脫離產生它的大腦之后也沒有任何意義。這或許就是我們討論人類功能時,信息處理說帶來的最大曲解。計算機能精確存儲數據的副本,這些副本可以長期保持不變,即使斷電也不會丟失;而大腦只有在我們活著的時候才能維持智能。我們沒有腦部開關,要么是大腦還在工作,要么就是我們不復存在。此外,神經生物學家史蒂文·羅斯(Steven Rose)在 2005 年出版的 The Future of the Brain(腦的未來)中寫道,除非我們知道一個人的全部生活經歷,可能還要包括他/她成長的社會背景,否則就是得到了他/她腦部的瞬時狀態也沒什么用。

讓我們來看看這個問題有多復雜。即使是為理解大腦保持智能的基本原理,要知道的也不只是所有 860 億神經元和它們之間 100 萬億連接的瞬時狀態,以及這些連接的強度和連接點內 1000 多種蛋白質的狀態,而是要知道大腦每時每刻的活動對體系整體的影響。再加上大腦還在某種程度上因為個人生活的獨特性而更加唯一,如此看來坎德爾的預言未免過于樂觀。神經學家肯尼斯·米勒(Kenneth Miller)最近在《紐約時報》上與人合作發表文章認為,光是弄清楚基本的神經元連接活動就需要“幾百年”。

同時,人們為腦科學研究投入了大量資金,某些項目卻建立在錯誤的觀念和不可能兌現的承諾上。神經科學研究出錯的最大案例是歐盟2013年通過的人類大腦工程(Human Brain Project),耗資13億美元。此前《科學美國人》雜志對此有專文報道。項目創立者亨利·馬克拉姆(Henry Markram)魅力非凡,聲稱能在 2023 年用超級計算機模擬人的整個大腦,而且這個模型可以為治療阿爾茨海默病和其它神經紊亂病癥帶來革命性的改變。歐盟官員被他說動,給這個項目提供的資助實際上完全沒有限制。結果不到兩年,這個項目變成“腦癱工程(brain wreck)”,馬克拉姆也就此下馬。

我們是有機體,不是計算機,別在這上面糾結了。我們還是回過頭來理解自身吧,不要再被不需要的東西拖累。信息處理說領跑了半個世紀,其間還是產生了一些洞見。不過現在是時候為它按下刪除鍵了。

本文作者:羅伯特·愛潑斯坦是美國行為研究與技術研究所( American Institute for Behavioral Research and Technology)心理學高級研究員,《今日心理》雜志(Psychology Today)前任主編。

翻譯:楊晨

審校:譚坤


原文鏈接:

https://aeon.co/essays/your-brain-does-not-process-information-and-it-is-not-a-computer

冷娜 本文來源:《科學美國人》中文版《環球科學》 責任編輯:冷娜_NN5073
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