雷鋒網(wǎng)按：計(jì)算機(jī)和腦科學(xué)發(fā)展有著相互促進(jìn)的關(guān)系，人工智能的算法許多也是啟發(fā)自人腦。但現(xiàn)在越來(lái)越多的學(xué)者希望通過(guò)計(jì)算機(jī)的工作模式來(lái)理解人腦，這樣做是否合理有效呢？雷鋒網(wǎng)編譯了載于wired上的一篇文章，讓我們看看，科學(xué)家們?cè)趺凑f(shuō)。

今年三月份，在舊金山市中心的凱悅攝政酒店，一個(gè)擁擠的房間里，Randy Gallistel抓著木制的講臺(tái)，清了清他的喉嚨，向他面前坐著的的神經(jīng)科學(xué)家們拋出了一個(gè)難題?！叭绻竽X以人們以為方式工作，”他說(shuō)，“它會(huì)在一分鐘內(nèi)沸騰。大量的信息會(huì)使我們的CPU——大腦燒壞。

上千年來(lái)，人類一直苦苦追尋智慧形成的答案。其中一種比喻是，由科技而來(lái)，將大腦比作皮質(zhì)CPU。把未知的東西比喻成已知的東西，或許容易讓人感到安全。在古希臘，大腦被比作一個(gè)注滿幽默的水力系統(tǒng)；在18世紀(jì)，哲學(xué)家從機(jī)械時(shí)鐘中吸取靈感，把大腦和時(shí)鐘聯(lián)系起來(lái)；20世紀(jì)早期，神經(jīng)科學(xué)家則將神經(jīng)元描述為傳遞信號(hào)的電線或電話線；而現(xiàn)在，最受歡迎的比喻就是計(jì)算機(jī)了，人們用硬件和軟件代表大腦和腦內(nèi)活動(dòng)。

在這個(gè)技術(shù)統(tǒng)治的世界里，人們很容易將人類智慧和我們?cè)絹?lái)越智能的設(shè)備進(jìn)行類比。但是，將計(jì)算機(jī)比作大腦，可能會(huì)阻礙大腦研究的進(jìn)步。

他進(jìn)一步描述了這個(gè)用計(jì)算機(jī)比喻的問(wèn)題。如果大腦真如大多數(shù)神經(jīng)科學(xué)家認(rèn)為的那樣，通過(guò)改變神經(jīng)元之間連接的強(qiáng)度來(lái)存儲(chǔ)所有記憶，那將耗費(fèi)過(guò)多能量，尤其是如果記憶以香農(nóng)信息的形式編碼，也就是二進(jìn)制的高保真度信號(hào)，我們的大腦可能無(wú)法承受。

像Gallistel這樣的科學(xué)家們并不提出任何比喻，而是完善他們的理論，試圖保持大腦的生物現(xiàn)實(shí)與計(jì)算復(fù)雜性一致。Gallistel是美國(guó)羅格斯大學(xué)的一名退休教授，他并沒(méi)有質(zhì)疑大腦信息和香農(nóng)信息的相似性，而是提出了一個(gè)替代理論——香農(nóng)信息以分子的形式存儲(chǔ)在神經(jīng)元本身內(nèi)。他認(rèn)為，靠化學(xué)物質(zhì)要比神經(jīng)突觸可行得多。問(wèn)題解決了。

這種拼湊方法是科學(xué)界的標(biāo)準(zhǔn)程序，當(dāng)問(wèn)題和證據(jù)出現(xiàn)時(shí)，填補(bǔ)理論中的漏洞。但遵循計(jì)算機(jī)比喻可能不起作用，還會(huì)導(dǎo)致各種問(wèn)題，尤其是在科學(xué)領(lǐng)域。

荷蘭唐德斯研究所的認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)家Floris de Lange表示：“我認(rèn)為把大腦比作計(jì)算機(jī)已經(jīng)使我們誤入歧途。這讓人們認(rèn)為可以將軟件從硬件上分離出去?！?這種假設(shè)導(dǎo)致一些身心二元論的科學(xué)家認(rèn)為，我們無(wú)法通過(guò)研究物理上的大腦獲取太多認(rèn)知。

最近，神經(jīng)科學(xué)家也試圖證明，研究大腦的現(xiàn)代科技無(wú)法幫助我們了解大腦是如何運(yùn)作的。這些方式往往嘗試通過(guò)分析一些硬件，比如僅靠神經(jīng)連接組學(xué)和電生物學(xué)的一些技術(shù)，來(lái)闡明軟件的工作形式。可惜研究一無(wú)所獲。由此可見(jiàn)，分析硬件無(wú)法解釋軟件的工作原理。

這樣的研究的假設(shè)，是計(jì)算機(jī)芯片理論對(duì)于大腦同樣有效。思維和大腦之間的聯(lián)系要比計(jì)算機(jī)芯片及其軟件之間的聯(lián)系要錯(cuò)綜復(fù)雜得多。只要看看我們記憶形成軌跡就可以知道。一直以來(lái)，我們的記憶就盤踞在我們大腦內(nèi)神經(jīng)相互連接的網(wǎng)絡(luò)中，有點(diǎn)像軟件構(gòu)建出了新的硬件。麻省理工學(xué)院的Tomás Ryan使用一種方法來(lái)顯示這種復(fù)雜聯(lián)系。他通過(guò)用熒光蛋白標(biāo)記出記憶形成時(shí)活躍的神經(jīng)元。通過(guò)這個(gè)工具，隨著時(shí)間的推移，Ryan觀察記憶如何在生理上作用于大腦。

Ryan緊接在Gallistel后演講。Ryan表示，“我們總以為，如果想了解大腦，就必須從設(shè)計(jì)或工程的角度來(lái)看待它，鑒于我們還不知道記憶是如何儲(chǔ)存的，我們其實(shí)不需要那么死板?！?Ryan是位面容整潔的神經(jīng)生物學(xué)家，剛剛在都柏林三一學(xué)院設(shè)立了實(shí)驗(yàn)室。他對(duì)大腦通過(guò)香農(nóng)信息或者分子來(lái)儲(chǔ)存信息的理論都不認(rèn)同。

Ryan向大家展示了一張柏林市的夜間衛(wèi)星照片。這便是他對(duì)大腦運(yùn)作的比喻：不是顱內(nèi)計(jì)算機(jī)里的分子信息，而是像城市路燈的構(gòu)造。

Ryan所展示的衛(wèi)星圖片

從柏林最近的照片中可以看出，柏林墻被拆除近三十年后，東柏林和西柏林還是清晰可辯。這是因?yàn)樵谶@個(gè)城市兩半的路燈基礎(chǔ)設(shè)施不同。西柏林路燈使用明亮的白色汞燈泡，而東柏林則使用茶色鈉蒸氣燈泡?！斑@不是因?yàn)樽?989年以來(lái)他們沒(méi)有換過(guò)燈泡，而是因?yàn)榛A(chǔ)設(shè)施在那里?！?Ryan說(shuō)到。盡管分歧早已消失，柏林歷史的記憶仍清晰地體現(xiàn)在城市的結(jié)構(gòu)中。

我們的大腦可能以相同的方式形成記憶，構(gòu)建一個(gè)記憶結(jié)構(gòu)，特定細(xì)胞相互連接形成記憶。即使在一生中這些細(xì)胞不斷更換也能保持這種結(jié)構(gòu)。由于軟件能夠更改硬件，通過(guò)修飾連接來(lái)形成記憶，因此硬件會(huì)與軟件有更多的連接。這只是一個(gè)假設(shè)，但是Ryan給出了令人信服的數(shù)據(jù)。他發(fā)現(xiàn)即使是患有阿爾茨海默病嚙齒動(dòng)物，看起來(lái)喪失了記憶，這些記憶仍然存在于大腦中，能夠人為地召回，只是沒(méi)法再去訪問(wèn)他們罷了。

另外，存儲(chǔ)在記憶中的內(nèi)容不會(huì)局限于所謂高保真的二進(jìn)制香農(nóng)信息。“在數(shù)字電腦之前，我們有了模擬電腦，更早之前我們通過(guò)書寫，繪畫，還有很多方式來(lái)傳達(dá)信息，”Ryan說(shuō)得顯得比別人稍微抽象了點(diǎn)。我們不能因?yàn)樽钕冗M(jìn)的人造信息存儲(chǔ)和通信模式恰好是二進(jìn)制的，就以為我們的大腦也是那樣工作的。

另一方面，把大腦比作計(jì)算機(jī)可能會(huì)對(duì)科學(xué)家研究創(chuàng)新算法不利。隨著科學(xué)家們更多地了解大腦的運(yùn)作情況，程序員們正借此合作。用于物體識(shí)別的人工智能算法就像在二十世紀(jì)六十年代在貓腦中發(fā)現(xiàn)的原理一樣，借用視覺(jué)皮層，使用具有邊緣檢測(cè)濾波器的多層網(wǎng)絡(luò)來(lái)分析圖像。de Lange說(shuō)：“那個(gè)算法真的和以前沒(méi)法使用的算法有很大的區(qū)別，現(xiàn)在，圖像識(shí)別的各種方法都非常好。”如果能真正研究出大腦的運(yùn)作方式，并應(yīng)用于計(jì)算機(jī)領(lǐng)域，也許這又會(huì)反哺大腦研究。

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