把人腦比做計算機，讓意識永生？半個世紀我們都錯了？

虎嗅註：原文來自AEON，作者 Robert Epstein 系行為研究和科學技術美國研究所 (American Institute for Behavioral Research and Technology) 的資深研究心理學家，《今日心理學》(Psychology Today) 雜誌的前任主編。

無論他們怎樣努力，大腦科學家和認知心理學家永遠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、語法規則或其他任何的環境感知也是如此。當然，人腦並不是空空蕩蕩的。但是人腦並不包含大部分人們認為它含有的東西――甚至簡單如「內存」都沒有。

我們關於人腦的粗略理解，有著悠久的歷史根源，但是1940年代計算機的發明讓我們變得尤其疑惑。在超過一個半世紀的時間裡，心理學家、語言學家、神經科學家和其他人類行為的學者專家認為，人腦像計算機一樣工作。

這種說法欠缺考慮，我們來試想一下嬰兒的大腦。因為進化的關係，人類新生兒，和任何哺乳動物的新生嬰兒一樣，在來到這個世界的時候已經準備好有效地與之互動。嬰兒的視覺是模糊的，但是對人臉會有特別的注意力，而且能夠很快地分辨自己的母親，更傾向語言的聲音，而不是語言之外的聲音，能夠將一個基本的有語義的聲音，從其他的聲音中區別出來。我們人類，毫無疑問，生來就要建立社會連接。

一個健康的新生兒，也具有其他許多的感知能力——對於生存來說十分重要的、與生俱來的某些反應。比如會把頭轉向撫摸臉部的方向，吮吸進到嘴裡的任何東西，浸入水中的時候則憋住呼吸，緊緊攥住手裡的東西，握力幾乎能夠支持自己的體重。最重要的是，新生兒都具有強大的學習機制，能夠讓他們很快地做出改變，與周圍的世界有效互動。儘管和人類祖先所面對的環境相比，這個世界已經非常不同了。

感知、反應和學習機制——這是人類一出生就有的，如果你仔細想想的話，這已經是很多很多了。如果我們在出生的時候缺少這其中任何一種技能，我們的生存很可能會面臨困難。

但是我們來到這個世界的時候，並沒有：信息、數據、規則、軟體、知識、辭彙、演算法、程序、模型、記憶、圖像、處理器、子程序、編碼器、解碼器、符號或者是緩衝區——這些都是設計數字計算機的元素，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，我們的大腦也不會發展他們——從來不會。

我們不會存儲單詞，或是存儲操縱單詞的使用規則。我們不會為視覺感知生成標識，將它們儲存在短期記憶緩衝器里，並將標識存進長期存儲器里。我們並不會從內存里獲取信息、圖像或文字。計算機會做所有這些事情，但是人的器官不會。

計算機，從字面意義來講，處理信息——數字、字母、單詞、公式和圖像。信息首先必須要以計算機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數據。在筆者的電腦上，每一個比特(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，三個比特就形成了dog。一幅圖像——舉例來說，我桌面的壁紙是一隻貓——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元，告訴計算機這是一幅圖像，而不是單詞。

計算機會將這些電氣原件中存儲的模式組合從一個物理位置挪到另一個物理位置。有時候計算機會複製組合模式，有時候會將其轉化成不同的形式——比如，當我們糾正一篇文檔中的錯誤，或者為一張攝影照片修圖的時候。計算機移動、複製以及操作這些數據組合的規則，同樣存儲在計算機裡面。將它們整個合起來，一組規則被稱為一個「程序」或者一個「演算法」。能夠協同工作的一組演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對象)，被稱之為「應用程序」——如今大多數人稱之為「app」。

請原諒我這樣來介紹計算過程，但需要清楚的一點是：計算機操作的是真實世界的符號標識。它們會存儲和調用，也會處理。它們有物理內存。所做的一切事情都需要指示，毫無例外，依靠演算法。

另一方面，人類不這麼做——從來沒有，永遠不會。既然有這樣的事實存在，那為什麼許多科學家在談到我們的思維活動時，好像我們是計算機一樣呢？

***

人工智慧專家喬治(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，也就是聖經里記載的，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，水力工程的發展導致人類智能的水力模型解釋流行起來，大意是人體內不同物質的流動——也就是「體液」——負責完成我們的物理運動和思維功能。這種水力學的比喻，持續了超過1600年，也綁架了當時的醫學發展。

1500年前後，由彈簧和齒輪驅動的人造機器被發明出來，激發了像迪卡爾(René Descartes)這樣的前衛思考者，他認為人類是複雜的機器。1600年代，英國哲學家霍布斯(Thomas Hobbes)提出，思考就像人腦中的小型機械運動。1700年時，有關電氣和化學的探索又引發了關於人類智慧的新理論——在很大程度上還是一種比喻。19世紀中葉，受到通訊領域進展的啟發，德國物理學家赫爾曼(Hermann von Helmholt)將人腦同電腦進行比較。

每一種比喻，都反映了那個時代最前端的思想。可以預見的是，就在電腦科技開始出現的1940年代，人腦也被描述為像計算機一樣工作，物理硬體就像人腦，我們的思想則是軟體。造就了如今被普遍稱為「認知科學」地標性事件的是1951年出版的《語言和通訊》(Language & Communication)，作者是心理學家喬治?米勒(George Miller)。他在書中提出，精神世界能夠使用資訊理論、計算學和語言學的概念來進行徹底的研究。

這種思想在1958年的《計算機與大腦》一書中發展成了終極的表述形態，數學家馮?諾伊曼(John von Neumann)直接將人類的神經系統闡述為一種「未經驗證的數字形態」(prima facie digital)。儘管他也承認，關於大腦在人類分析和記憶時發揮的作用，人們所知甚少，但還是將人腦的組成部分與計算機器的部件不斷地劃等號。

隨著計算機技術和大腦研究兩個領域接下來的發展，旨在了解人類智能的跨學科研究逐漸發展起來，這些研究基於一個前提，那就是人類和電腦、信息處理器是一樣的。這一領域如今吸引了上千名研究人員，研發耗資數十億美元，發布了大量的出版物，既包含技術文章，也有供主流大眾讀者看的報道和書籍。庫茲維爾的《如何創造思維：人類思想所揭示出的奧秘》(How to Create a Mind: The Secret of Human Thought Revealed)是一個典型，他在書中就人腦的「演算法」做了一番猜測，還有人腦如何「處理數據」，甚至猜想了人腦在內部結構中形成集成鏈路。

這種信息處理的比喻如今在人類關於智慧的解釋中佔主導地位，在民間、在學術界，都是如此。基本上關於人類智慧行為的論述，沒有一種不是以此概念為前提的，就像歷史上某些時期關於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，被認為理所當然，而沒有任何關於其有效性的質疑。

但是這種比喻，畢竟只是另一個比喻方式而已——這是一個我們都在講的故事，為的是讓我們並不真正理解的事情能夠說得通。和之前所出現的所有說法一樣，在某一個時間肯定會被拋棄——或是被另外一種說法取代，而最終，將被真正的知識代替。

大概一年多以前，在一次訪問某個全世界最負盛名的研究機構時，我向研究者們提出了一個有挑戰的問題，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。當我禮貌地在之後的電郵溝通中再次提出這一問題時，在幾個月之後，他們仍舊沒有任何東西可以提供。研究者們看到了這個問題，他們沒有忽視這個質疑。但是他們無法提供一個說法。換句話說，信息處理的這種比喻方式，已經「根深蒂固」了。語言和思路限制了我們的想法，作用太強大了，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，其邏輯的錯誤之處很容易描述。它建立在一種錯誤的推導過程之上——兩個合理的假設，一個錯誤的結論。合理假設一：所有的計算機都能夠有智慧的行為。合理假設二：所有的計算機都是信息處理器。錯誤的結論：所有能夠做到智慧行為的實體都是信息處理器。

如果不使用正式的書面語言來談，那麼這種因為計算機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。當有一天這種說法終於被放棄的時候，幾乎肯定會被歷史學家看作像是我們今天回顧水力和機械兩種比喻說法那樣，被認為是愚蠢的。

可如果信息處理這種說法那麼蠢的話，為什麼會一直持續呢？是什麼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，理解人工智慧？如此長時間以來，我們嚴重依靠這一套特定的說法，所付出的代價又是什麼？大腦智慧是「信息處理」的這個比喻，幾十年來在多個領域，畢竟一直是大量研究人員寫組和思考時的參考，為此我們付出了怎樣的代價？

有一個課堂練習在過去幾年我試驗了許多次，我讓學生在教室前的黑板上把一美元紙幣的細節畫出來，要求是「越詳細越好」。當這名學生完成的時候，我用一張紙把畫蓋住，從錢包里拿出一美元紙幣，把他貼在黑板上，讓學生再重複一遍。當學生完成之後，我把蓋在第一次畫上的白紙拿開，讓全班同學來評判兩張畫的區別。

因為你可能從來沒機會目睹這樣一個演示，或者你可能想像不到結果會是什麼，於是這裡我把一個參加過該試驗的學生所畫的，放在文章里。這一張是她「靠記憶」(注意我的比喻) 畫出來的：

這一張是她之後對著一美元紙幣畫出來的：

這位學生對結果差異表示非常驚訝，可能你也是如此，但這是典型的情況。你可以看到，在沒有一美元紙幣對照的情況下，和第二張畫相比，第一張畫慘不忍睹，即便是我們每個人都已經見過一美元紙幣很多很多次了。

問題在哪裡呢？我們是否有一美元的「標識」，「存儲」在我們大腦的「內存儲器」里呢？難道我們就不能「調用」它，對照著畫一張圖嗎？

顯然不能，一千年以來，神經科學的發展永遠沒辦法確定人腦中一美元標識所存儲的位置，原因很簡單，根本沒有，所以找不到。

相當多的大腦研究結果表明，實際上大腦的許多區域，有時候是大片的區域，通常進行的是那些甚至最平常的記憶工作。當處在一種很強的情緒狀態時，上百萬的神經元會被激活。在多倫多大學2016年發布的一份關於墜機倖存者的研究報告中，神經心理學家布萊恩(Brian Levine)和他的同事們認為，回憶墜機時的情景會增強旅客「扁桃體、內側顳葉、腦前、後中線和視覺皮質」(the amygdala, medial temporal lobe, anterior and posterior midline, and visual cortex)中的神經活動。

這種認為特定記憶以某種方式存儲在個體神經元中的主張，是荒謬的。關鍵的是，這種論斷將關於記憶的問題推到了一個更加令人挑戰的程度：如果是那樣的話，記憶是以怎樣的方式存儲在細胞里的？又是存在哪裡的？

那麼當上文提及的同學在畫一美元的時候，發生了什麼呢？如果她之前從來沒有見過一美元，那麼她的第一張畫很可能和第二張畫一點都不像。因為之前見過一美元紙幣，從某種程度來說，她被改變了。特別是，她的大腦改變了，能夠讓她將一美元紙幣視覺化——也就是，重新體驗看見一美元，至少從某種程度上來說是如此。

兩張圖的區別提醒了我們，將某種事物視覺化遠沒有該物體在場時親眼去見那麼精確。這就是為什麼我們更擅長辨識，而不是回憶。當我們記住一些事的時候(英文單詞記憶，remember，來自拉丁語re，是「再一次」的意思)，我們不得不試著去重新經歷一個體驗；但是當我們分辨出某些事物的時候，我們只是僅僅意識到之前有過同樣的感知體驗而已。

可能你會對這樣一個演示持反對態度。該學生之前見過一美元，但是她從未有意去「記憶」每個細節。你可能會反駁，如果她這樣做了，理所當然就可以不用對照實物畫出第二張圖。但是，即使是這樣的話，一美元紙幣的圖像也沒有以任何方式被「存儲」在她的大腦里。她只是能更準確地把一美元畫出來，就像通過練習，一位鋼琴師在音樂會演奏時不需要翻看樂譜卻同樣熟練一樣。

從這個簡單的練習中看出，我們能夠建立一套不需要任何關於人類智慧行為比喻說法的理論框架，大腦並不是完全空白，但至少裡面沒有所謂信息處理那套說法的東西。

隨著我們對這個世界的探索，我們被各種各樣的體驗所改變。尤其要說的是這三種體驗：一、我們觀察到身邊發生的事情(其他人的行動、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)的結合場景中；三、我們因為某種方式的行為被懲罰或是被獎勵。

如果我們能夠做出與這些體驗一致的改變，就能夠在生活中變得更加有效——如果我們現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重要感知那樣去回應非重要感知，如果我們能夠控制被懲罰的行為，實施更多被獎勵的行為。

沒有人清楚在學習了唱歌和背詩之後，大腦會如何改變。但是歌曲和詩歌都沒有「存儲」在腦子裡面。大腦只是以一種有序的方式進行改變，能夠讓我們在一定條件下唱歌或是背詩而已。當被召喚去表演時，歌曲和詩歌並沒有以任何方式從大腦中被「調用」，就像我在桌上點手指，手指的運動也不是被「調用」的一樣。我們只是唱歌或背誦——沒有任何調用的必要。

幾年前，我曾經請教哥倫比亞大學的神經科學家艾里克(Eric Kandel)——他曾因為發現動物神經元突觸中發生的化學變化而獲得諾貝爾獎——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。」我當時沒有想過要問他，如何看所謂信息處理的比喻拖慢了神經科學的發展，但是一些神經科學家的確已經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，並非必不可少。

少數認知科學家——著名的有辛辛那提大學的安東尼(Anthony Chemero)——現在已經完全拒絕人類大腦像計算機一樣工作的觀點。主流的觀點是我們人類像計算機，通過思維活動完成計算處理，並認識這個世界，但是安東尼和其他學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算機的觀點學說中，有一個我最喜歡的例子，來自亞利桑那州立大學的麥克(Michael Mcbeath)和他的同事1995年在《科學》雜誌發表的一篇論文，用棒球運動員如何接住飛來的棒球舉例。信息處理的比喻說法會要求運動員計算球在飛行中的各種初始條件——打擊力度、軌道角度之類——接著要設計這個運動軌跡模型，並分析出這個球會往哪個方向移動，之後再用這個模型來持續不斷地指導、調整身體的運動，及時接住它。

如果人類像計算機一樣工作的話，這一切都很好。但是麥克和他的同事們給出了一個更簡單的闡述：為了接住飛行中的球，球手只需要保持移動，讓棒球停留在視線之內，並顧及本壘的位置和周圍的動向(用計算機的描述是，線性光學軌跡)就可以了。這可能聽起來非常複雜，但實際上令人難以置信的簡單，而且完全不需要計算、標識和演算法。

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，主流的認知科學仍舊繼續沉溺於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基於這套說法就人類的未來做出了大膽的預測。

其中之一，就是未來學家庫茲維爾(Kurzweil)、物理學家史蒂芬?霍金(Stephen Hawking)和神經科學家蘭戴爾(Randal Koene)做出的，認為人類意識可以像計算機軟體一樣，很快就能將人類思維下載到計算機當中的預測。在集成電路中，我們將會變得異常強大、智能，並很可能實現永生。這個概念體現在強尼?德普(Johnny Depp)主演的烏托邦電影《超驗駭客》(Transcendence)當中，人類最終面臨災難性的後果。

幸運的是，這些預測的前提條件，完全不具有可信度。我們永遠不需要擔心人類思維在數字世界肆意妄為，我們也不會通過下載這種方式實現永生，因為大腦中沒有意識軟體的存在。即便是我們能夠捕捉大腦860萬億神經元的狀態，並在一台電腦里將它們模擬出來，但是脫離了這些神經元所依附的大腦和身體，龐大的模擬沒有任何的意義。這就是每個人作為個體的獨一無二之處，即便是經歷了同一種體驗，我們每個人會做出的改變仍舊是不同的。試圖模擬大腦神經元的狀態，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最為糟糕的一種方式。

與此同時，大量的科研經費投入在相關的項目中，研究的理論基於有錯誤的邏輯和觀點，無法自圓其說。最顯著的一個例子就是2013年歐盟投資13億美元啟動人類大腦項目(Human Brian Project)，負責人亨利(Henry Markram)表示將會在2023年完成一個能夠模擬整個人類大腦的超級計算機，為治癒老年痴呆和其他疾病帶來革命性的進展，歐盟官方在幾乎沒有限制的情況下資助了這個項目。不到兩年，整個項目就出了問題，負責人被迫辭職。

人類是有機體，不是計算機器。忘了這種說法吧。人類會繼續試著了解自己，但是不要背上不必要的包袱。所謂人腦是計算機的說法已經有半個世紀的歷史了，並沒有帶來任何有洞察力的成果。現在是時候按下刪除鍵了。

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