我們的大腦空空如也？
利維坦按：有一個詞，「Robustness」（國內翻譯為魯棒性，雖然是音譯過來的，但不了解的還真覺得有些不知所云，其實結合不同語境翻譯成「抗擾性」、「穩健性」會更容易讓人理解），它指的是系統在擾動或不確定的情況下仍能保持它們的特徵行為。我們大腦內的神經元就是這樣，有一種觀點認為，我們的記憶是分散「存儲」在各個神經元內部的，當我們想起一個人或一件事情的時候，動用了大量神經元，而這個人或事情是分散存儲在多個神經元上的，這種記憶存儲是隱式的，你不能找到某個神經元是存儲這個人或事的（也有研究找到了這種神經元的，但現在還有爭議）。
今天這篇文章，其作者恰恰是反對「記憶存儲說」的。在字面上，「存儲」一詞總會讓人想到電腦或者圖書館的機制——我們的記憶分門別類，存放在硬碟或圖書館的某些區域，當我們試圖回憶什麼的時候，這些記憶就會被「調取」出來……在作者看來，記憶根本不存在「被調取」這回事，更重要的是，拿人腦比作電腦的這種比喻性表述，在他看來其代價十分沉重（比如燒錢無數的「人類大腦計劃」），不僅毫無必要，而且理應被新的描述所替代（文中有一個很有意思的段落，就是當科研人員放棄人腦電腦的比喻後，他們甚至不知道如何描述人類的大腦意識和智能）。想必這也是「語言唯名論」者感興趣的話題啊。
唉，還是那句話，我們人類對於自己大腦和記憶的研究僅僅只是剛剛開始而已，我也真覺得坎德爾預言未來100年內解決人類記憶機制有些樂觀了（幾個世紀靠譜）……
文/Robert Epstein
譯/果然多多
校對/Natalie
原文/aeon.co/essays/your-brain-does-not-process-information-and-it-is-not-a-computer
你的大腦里究竟有什麼？
不論腦科學家和認知心理學家如何努力，他們始終無法在大腦中找到貝多芬第五交響曲的副本，或是話語、圖片、語法規則以及其他環境刺激物的影子。當然大腦並不是真的空無一物。但是大多數人們認為大腦中所含有的東西——甚至是「記憶」這種簡單的東西，大腦中也沒有。
我們對大腦粗淺的認識由來已久，但是20世紀40年代電腦的發明讓我們尤為困惑。大半個世紀以來，心理學家、語言學家、神經學科學家和其他研究人類行為的專家一直斷言人腦和電腦的運作是一樣的。
要想知道這個想法有多站不住腳，想想小寶寶的大腦就可以了。由於進化，人類新生兒和其他哺乳物種的新生幼崽一樣，在進入這個世界時已經準備與世界進行有效的互動。嬰兒的視力是模糊的，但是它對人臉格外關注，並能很快認出媽媽的臉。與非語言的聲音相比，嬰兒偏愛說話聲，且能分辨出不同的基本說話聲。毫無疑問，我們生來就是要進行社會交際的。
剛出生的嬰兒視力到成年後的變化
一個健康的新生兒還具備十幾種本能反應，即嬰兒為了生存對於某些刺激做出既定反應。嬰兒的頭會轉向擦過它臉頰的東西；會吮吸進入嘴裡的東西；沒入水中時會屏住呼吸；會用力抓住手裡的東西，甚至能支撐他自己的重量。可能最重要的是，新生兒有著強大的學習機制，能使其迅速變化，所以它們可以越來越有效地和世界互動，即使這個世界不同於遙遠的祖先所面對的世界。
轉念一想，上述能力，如果我們出生時缺少任何一種，可能就會難以生存。
但是以下是我們生來沒有的：信息、數據、規則、軟體、知識、辭彙、表徵、演算法、程序、模式、記憶、圖像、處理器、子程序、編碼器、解碼器、符號或緩衝區——這些都是讓數字電腦表現得稍微智能化的設計要素。我們不僅生來沒有這些東西，而且永遠也形成不了。
我們無法儲存語言或是告訴我們如何操控語言的規則。我們無法創造視覺刺激的表徵，再並將其儲存在短期記憶緩衝區，最後將其轉存至長期記憶裝置中。我們無法從記憶寄存器里檢索信息、圖畫或話語。電腦可以完成這些事情，但是生物不可以。
電腦實際上就是處理信息——數字、字母、詞語、公式、圖像。信息首先被編碼成電腦可以使用的格式，也就是指1和0（比特）的模式結合成小組塊（位元組）。在我的電腦上，1個位元組有8比特，比特的一種模式代表字母d，另一種模式是o，還有一種則代表g。這3個位元組一起構成了單詞dog。一幅圖像，比如說我的貓咪亨利坐在我電腦上的照片，是由100萬個位元組（1兆位元組）的特定模式表現出的，再輔以一串特定字元，告訴電腦這是一幅圖像而不是單詞。
電腦實際上就是將不同物理儲存區里的模式從一個地方搬到另一個地方，這些儲存區被刻在電子元件里。電腦有時複製模式，有時以不同的方式轉換模式——比如我們修改手稿里的錯誤或修飾照片。電腦移動、複製或運行這些數據陣列時遵循的規則也儲存在電腦里。一組規則統稱為「程序」或「演算法」。一組一起運行時能幫我們做事（如購買股票或尋找約會對象）的「演算法」叫做「應用」，也就是現在大部分人口中的「App」。
原諒我這樣介紹電腦運算，但是我要澄清一下：電腦確實在全世界符號表徵的基礎上運行。電腦可以儲存、檢索、處理信息，有物理記憶，做的所有事情都毫無例外地受演算法指導。
另一方面，人類不管是以前、現在還是以後都不能像電腦一樣。鑒於這個事實，為什麼這麼多科學家討論我們的思維活動，就好像我們是台電腦一樣？
人工智慧專家喬治·扎卡達基斯（George Zarkadakis）在其著作《在我們自己的形象里》（2015）中描述了過去2000年里人們用過的6種不同的隱喻，以求解釋人類的智能。
據《聖經》記載，在最早的時候人類是由粘土或泥土造就的，智慧之神將他的靈魂融入造人的泥土中，這個靈魂至少在語法層面「解釋」了我們智力的出處。
公元前3世紀，水利工程的誕生導致人類智能水力模型的流行，該模式認為人體內不同液體的流動（即「體液」）負責我們的生理和心理運作。這種水力的比喻持續了1600多年，一直阻礙著醫學操作。
到了16世紀，人們設計出彈簧齒輪驅動的機器人，勒奈·笛卡爾等思想家先驅受到啟發，斷言人類是複雜的機器。17世紀，英國哲學家托馬斯·霍布斯認為思考來源於大腦里微小的機械運動。到了18世紀，有關電學和化學的發現引發了人類智能的新理論，但本質上大半還是一種比喻。到了19世紀中葉，受通訊的最新進展啟發，德國物理學家赫爾曼·馮·赫爾姆霍茨將大腦比作電報機。
笛卡爾《第一哲學沉思集：論上帝的存在和人的靈魂與肉體之間的實在區別》（1641）中解釋大腦松果體的繪圖
對比當時計算機和人腦的組成後，數學家約翰·馮·諾伊曼平靜地說，人類神經系統的作用是「初步認定的數字形態」。
每種比喻都折射出那個時代最先進的思想。可以預見的是，20世紀40年代，電腦技術出現幾年後，大腦被說成是像電腦一樣運作。大腦自身扮演了物理硬體的角色，我們的思想就是軟體。1951年心理學家喬治·米勒發表的《語言和交流》成為了現在被廣泛稱作「認知科學」的標誌性事件。米勒提議說，可以通過使用信息理論、計算和語言學的理論來徹底地研究精神世界。
《電腦和大腦》（1958），約翰·馮·諾伊曼
這種想法在《電腦和大腦》（1958）中找到了最終的表達方式。數學家約翰·馮·諾伊曼平靜地說，人類神經系統的作用是「初步認定的數字形態」。儘管他承認他對大腦在人類思考和記憶方面扮演的角色所知甚少，但他一一對比了當時計算機和人腦的組成。
受電腦技術和隨後大腦研究進展的推進，旨在了解人類智能的多學科研究逐漸發展起來，這些研究牢牢地基於人類和電腦一樣是信息處理器這種想法。現在已有上千名研究者致力於此，花費數十億資金，創作出了一大批出版物，包括技術和符合主流的文章和書籍。 雷·庫茲韋爾的《如何創造思維：揭開人類思想的秘密》（2013）一書舉例說明了這個觀點，他推測了大腦的「演算法」，大腦如何「處理數據」，甚至是大腦的結構如何表面上類似於集成電路。
將人類智能比作信息處理的比喻現已控制了人們的思想，無論是在民間還是在科學界。就像在某些時代或文化中討論人類智能行為時必須提及神靈，討論人類智能行為時也必須用上這個比喻。今天信息處理這種比喻的正確性漸漸被認為是毋庸置疑的。
但是信息處理比喻畢竟也就是另一個比喻，是我們為了弄清楚不理解事物所講的故事。和它之前的所有比喻一樣，在某個時間點它也會被拋至一邊。要麼最終被另一個比喻替代，要麼被真知取代。
就在一年前，我參觀了世界上最負盛名的研究所之一。我「為難」了那裡的研究者，讓他們在不提及信息處理比喻的情況下描述人類智能行為。他們說不出。我在之後的郵件交流里再次禮貌地提到這個問題時，過了幾個月他們仍回答不了。他們意識到了問題，也不認為這個「為難」是小事。但是他們也想不出另一個比喻。也就是說，信息處理這種比喻是「根深蒂固」的。它用語言和想法限制了我們的思維，我們無法避開這些有力的語言和想法來思考。
信息處理比喻的錯誤邏輯很容易說明。它是基於錯誤的演繹推理——兩個合理的前提和一個錯誤的結論。合理前提1：所有電腦能夠做出智能行為。合理前提2：所有電腦都是信息處理器。錯誤的結論：所有具有智能行為的事物都是信息處理器。
不用正式的語言，只是因為電腦是信息處理器，就認為人類肯定是信息處理器的觀點是極其愚蠢的。當某一天信息處理這種比喻最終被拋棄了，歷史學家認為這是必然趨勢，就像我們現在覺得水力比隱喻和機械比喻很傻一樣。
如果信息處理比喻真這麼愚蠢，為什麼它這麼深得人心？是什麼阻止我們把它拋至一邊，就像我們會把擋在我們路上的樹枝扔到一邊？有沒有不依靠脆弱的智力拐杖而理解人類智能的方法？長期極度依賴這個拐杖會讓我們付出什麼樣的代價？畢竟信息處理比喻引導不同領域中眾多研究者的寫作和思考已經幾十年。為此付出的代價是什麼？
有一個課堂練習幾年來我做了多次，一開始我讓一名學生在教室前方的黑板上具體畫出一美元紙幣，「越具體越好」。學生畫完後，我拿一張紙擋住了畫作，再從錢包里抽出一張一美元紙幣，並把它粘在黑板上，讓那學生重畫一次。他（她）完成後，我將第一幅圖的擋紙撤掉，讓全班同學對兩幅圖差異進行評論。
因為你可能從沒有看過這樣的展示，或者你可能想像不出結果，所以我讓我研究所里的實習生吉尼·鉉畫了這樣兩幅畫。這是她靠「記憶」畫出的（注意這種比喻）：
這是她看過一美元紙幣後畫出的：
你可能和吉尼一樣驚訝於結果，但是這個例子很典型。如你所見，和看過紙幣的畫相比，沒看過紙幣畫出來的畫簡直讓人不忍直視，即使吉尼已經看過不下一千次一美元紙幣。
問題出在哪兒？在我們大腦的「記憶寄存器」中難道沒有儲存一美元紙幣的標識嗎？難道我們不能單單「檢索」到它然後作畫嗎？
當然不能。有著一千年歷史的神經科學無法找到人腦里一美元紙幣的標識，原因很簡單，大腦里根本就沒有。
認為記憶被儲存在神經元里的想法是荒唐的：那麼在腦細胞里，記憶是怎樣被儲存的，又是被儲存在哪裡呢？
大量的大腦研究告訴我們，實際上大腦的絕大部分區域處理的是最為尋常的記憶任務。當涉及到強烈的情緒時，幾百萬的神經元會變得更加活躍。在2016年關於墜機倖存者的研究中，多倫多大學神經心理學家布萊恩·萊文和他同事發現，回憶墜機會增加倖存者乘客的「杏仁核、內側顳葉、前後中線、視覺皮層」的神經活躍度。
幾個科學家認為特定記憶被儲存在個體神經元里的想法是荒唐的，這個斷言將記憶問題上升到一個更具挑戰的高度：如果真是這樣，那麼在腦細胞里，記憶是怎樣被儲存的，又是被儲存在哪裡呢？
沒看過紙幣的吉尼在畫畫時，她的大腦里發生了什麼呢？如果吉尼以前從沒有看過一美元紙幣，她第一次畫出的和第二次應該截然不同。既然她以前看過，從某種方式上她就有所變化了。特別是她的大腦變得能夠讓她想像出一美元紙幣的樣子——也就是重新體驗看見一美元紙幣，至少從一定程度上來說。
兩幅圖的差異提醒我們想像某物（即憑空想某物的樣子）遠不如真正看到某物那麼準確。這就是為什麼我們比起回憶更擅長識別。當我們回憶事物時（來自拉丁語，re是「再一次」，memorari是「留意」），我們需嘗試著再經歷一次；但當我們識別某物時，我們僅需意識到我們以前有過這個感知經歷。
可能你對這個展示持反對觀點。吉尼以前看過一美元紙幣，但是她沒有刻意去「記憶」這些細節。你可能會反駁，如果她努力去記了，即使沒有對照紙幣她也能畫出第二張圖來。但即使是這樣，一美元紙幣的圖像也絕不能儲存在吉尼的大腦里。她只是能更準確地畫出一美元，就像一個鋼琴家通過練習可以更熟練地彈奏協奏曲，而不用看著樂譜。
看過這個簡單的練習，我們可以開始建立一個沒有比喻的人類智能行為的理論框架。在這個理論里，大腦並不是完全空無一物，但是至少沒有信息處理這類比喻的說法。
在世間生活的我們被許多經歷改變了。特別注意以下三種經歷：（1）我們觀察到周圍發生的事情（其他人的行為，音樂聲，指引的說明，書上的文字，屏幕上的圖像）；（2）我們接觸到的非重要刺激物（如汽笛）和重要刺激物（如警車的出現）；（3）我們因某種表現而被懲罰或獎賞。
如果我們按照和這些經歷契合的方式變化，就能夠在生活里變得更加高效——比如說，如果現在我們可以背誦詩歌或唱歌，能夠聽從所給的指令，能像回應重要刺激物那樣回應非重要刺激物不再犯被懲罰過的行為，多實施受獎勵的行為。
儘管標題具有誤導性，沒人真的知道我們學會唱歌或背詩後大腦會如何變化。但是歌曲和詩都沒有「儲存」在大腦里，大腦只是以規則的方式發生變化，從而讓我們在特定情況下唱歌背詩。當人要表演時，歌曲和詩絕不是從大腦中被「調取」出來，就像我在桌上輕敲手指時，手指動作也不是從大腦里「調取」的。我們只是在唱歌背詩——沒必要檢索大腦。
幾年前，我問哥倫比亞大學的神經科學家埃里克·坎德爾——他因發現海兔（一種海洋蝸牛）神經突觸里發生的化學變化而獲得諾貝爾獎——還要多久我們才能明白人類記憶的工作原理。他迅速回答我：「100年。」我並無意問他是否他認為信息處理比喻延緩了神經科學的發展，但是一些神經科學家確實開始思考這個以前不予考慮的問題——這個比喻並不是不可或缺的。
少數認知科學家——特別是辛辛那提大學的安東尼·切么羅，他著有《激進的典型認知科學》（2009）——現已完全反對人類大腦像電腦一樣運作的觀點。主流觀點是我們和電腦一樣，通過對思維活動進行計算來理解世界。但是切么羅和其他科學家描述了另一種理解智能行為的方式——生物和世界直接交流。
在體現信息處理觀點和關於人類功能的「反表徵」觀點之間巨大差別的例子中，我最喜歡的是1995年亞利桑那州立大學的邁克爾·麥克貝思和他的同事在《科學》雜誌上發表的一篇論文該論文完美說明了棒球運動員如何接球的方式（www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/7725104）。信息處理觀點需要運動員預估球飛行的各種初始條件——打擊力度，飛行軌道的角度等等——然後創造並分析球可能運動路線的內部模式，再用那個模式不斷及時指導並調整身體運動以求攔截住球。
上面兩張圖是個LOT（線性光學軌跡）模型。這個模型說明了外野手是如何通過調整自己的奔跑軌跡，來抵消棒球運行軌跡的曲率對自己的觀察造成的影響，從而實現了對棒球位置的實時把控。這使得在外野手眼中，棒球的運動軌跡從一條曲線變成了直線，簡化了棒球和外野手的視覺關係。
如果我們能像電腦一樣運作當然甚好，但是麥克貝斯和他的同事做出了更簡單的解釋：要想接住球，運動員只需要跟著球移動，讓它和本壘以及周圍環境保持視覺關係（術語上是「線性光學軌跡」）。這可能聽起來很複雜，但實際上極其簡單，完全不涉及計算、表徵和演算法。
我們永遠不需要擔心人腦在虛擬空間中變得恣意橫行，我們也永遠無法通過下載獲得永生。
英國利茲貝克特大學有兩位態度堅決的心理學教授——安德魯·威爾遜和薩卜雷娜·葛龍卡。他們和棒球例子一樣被看作完全理性地拋開了信息處理的框架。他們多年來在博客上發聲，呼籲採用「更有條理更自然的方式來對待人類行為的科學研究」，這和主流認知神經科學的方法有分歧。但這遠非一場運動；主流認知科學仍不加批判地深陷在信息處理比喻的泥沼里。一些世界上最有影響力的思想家基於這個比喻的正確性對人類的未來做出了大膽的預測。
預測一：預測者有未來學家庫茲韋爾、物理學家史蒂芬·霍金、神經科學家蘭德爾·科隆等。他們認為因為人類的意識理應像電腦軟體一樣，很快就可以將人的內心世界下載至電腦上。在電腦的迴路里我們將變得無比強大、智力超群，更有可能長生不老。這個理念催生了反烏托邦電影《超驗駭客》的情節。主演約翰尼·德普就是庫茲韋爾式的科學家，他的思維被下載到了電腦上，給人類帶來災難性的後果。
反烏托邦電影《超驗駭客》（2014）中，約翰尼·德普就是庫茲韋爾式的科學家，他的思維被下載到了電腦上
幸運的是，因為信息處理的比喻完全不正確，我們永遠不需要擔心人的頭腦在虛擬空間中變得恣意橫行，我們也永遠無法通過下載獲得永生。這不僅是因為大腦中沒有意識軟體，還存在著一個更深層的問題——我們把它叫做獨一無二的問題。這個問題既鼓舞人心又讓人沮喪。
因為大腦中既沒有「記憶庫」，也沒有刺激物的「標識」，而且我們在世上行事只需大腦按照我們的經歷有序地變化，所以沒有理由相信任意兩個人會被相同的經歷按同樣的方式改變。如果你我聽同一場音樂會，我聽貝多芬第五協奏曲時大腦里發生的變化和你腦中的肯定全然不同。無論那些變化是什麼，都是建立在獨特的已有神經結構上的，而每個結構都是由一生的獨特經歷發展而來。
英國心理學家弗雷德里克·巴特萊特（1886-1969），認知心理學的先驅者之一。不過，巴特萊特認為他的認知心理學研究，特別是記憶，是運用社會心理學最近的發展成果將他的概念個性化，從而進行研究。
正如弗雷德里克·巴特萊特在他的書《記起》（1932）里所言，這就是為什麼沒有兩個人會以相同的方式複述聽到的同一個故事，也是為什麼時間越久他們敘述的故事就會相差得越大。那個故事沒有形成「副本」，而每個人聽到故事後在一定程度上都發生了改變——這種改變使他們在之後（在一些情況下，巴特萊特給他們讀完故事後的幾天或幾個月）被別人問起這個故事時，可以一定程度上再現聽故事的經歷，儘管效果不太好（見上面第一幅畫一美元紙幣的圖）。
我認為這十分鼓舞人心，因為它意味著我們每個人是真正獨一無二的，不只是我們的基因構造，甚至是我們的大腦隨著時間變化的方式。但這也令人沮喪，因為它讓神經科學家的工作變得超乎想像得嚇人。任意既定的經歷里，由於每個大腦里變化模式不同，有序的變化可能涉及一千個、一百萬個神經元，甚至整個大腦。
更糟糕的是，即使我們能夠捕捉到大腦里860億個神經元，然後在電腦里刺激這些神經元的狀態，這個巨大的模型一旦脫離了製造出它的大腦將沒有任何意義。這可能是信息處理的比喻扭曲我們有關人類運作的想法的最壞方式。然而大腦確實儲存數據的確切備份，即那些即使大腦不運作了也可以長期不變化的備份。只要大腦活著，它就保存著我們的智能。實際上大腦沒有開關。要麼大腦繼續運作，要麼我們就會消失。另外，正如神經科學家史蒂文·羅斯在《大腦的未來》（2005）一書中指出的，大腦當下狀態的捕捉也可能是無意義的，除非我們知道大腦主人的整個人生歷史——可能甚至還需要知道他或她生活的社會背景。
想想這個問題有多困難。即使要理解人腦如何維持人類智能的基礎道理，我們可能不僅要知道所有860億神經元和它們100萬億互連物當下的狀態，還有它們連接時不同的強度；不僅要知道每個連接點上1000多個蛋白質的情況，還需要知道大腦實時活動如何保持系統的完整性。大腦的獨特性也增加了困難程度，部分因為每個人人生歷史的獨特性。坎德爾的預言開始聽起來過於樂觀（神經學家肯尼斯·米勒最近在《紐約時報》一則專欄里提出，僅僅要理清神經的基本聯繫人類都還需要「幾個世紀」）。
歐盟斥資13億美元的「人類大腦工程」（HBP）
同時，大量經費投入了大腦研究項目中，一些情況下研究基於錯誤的觀點，因此無法自圓其說。最近《科學美國人》的一篇報道（www.scientificamerican.com/article/why-the-human-brain-project-went-wrong-and-how-to-fix-it/）記錄了神經科學領域的駭人事例——歐盟在2013年為「人類大腦工程」注資13億美元。亨利·馬克拉姆聲稱自己能於2023年在超級計算機上創造出整個人腦的模型，這種模型將革新老年痴呆症和其他疾病的治療。歐盟官員被魅力四射的馬克拉姆說服，全力資助了他的項目。還沒滿兩年，該項目就變成了「大腦短路」，馬克拉姆本人也被迫辭職（io9.gizmodo.com/europes-1-6-billion-human-brain-project-is-on-the-verg-1602991993）。
我們是生物，不是電腦。忘了錯誤的觀點吧。讓我們繼續嘗試理解自我，不要被不必要的智力包袱所拖累。將人腦比作計算機這種觀點已經盛行了半個世紀，幾乎沒有帶來任何深刻的見解。我們是時候按下刪除鍵了。
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