人类对大脑的五大误解（大脑空空它不是电脑）

人类对大脑的五大误解（大脑空空它不是电脑）我们不是在储存单词及它的使用规则；我们也不能创造视觉刺激的表征，把它们储存在短期记忆缓冲器中，然后再转移到长期记忆设备中；我们不从记忆存储器中检索信息、图像或单词……所有这些都是计算机的性能，但不是生物的能力。但以下东西并非我们与生俱来的：信息、数据、规则、软件、知识、词汇、表示法、算法、程序、模型、内存、图像、处理器、子程序、编码器、解码器、符号或缓冲器，它们是使得数字计算机能表现出一定程度智能的设计元素。我们不仅生来就不具备这些东西，也永远不会拥有。要想知道这个想法有多愚蠢，我们可以看看婴儿的大脑。多亏了进化，人类婴儿像所有其他哺乳动物的新生儿一样，在降生之前就已经准备好了如何与这个世界有效地互动。婴儿的视力是模糊的，但他们会特别注意人脸，并能很快识别出母亲的脸。与非话语（的声音）相比，它更喜欢话语，能够区分基本的语音。毫无疑问，我们生来就是为了建立社会关系。健康的新生儿还具有十数种反

你的大脑不处理信息、提取知识或储存记忆。简单地说：你的大脑并不是电脑。

动画电影《头脑特工队》截图（图文无关）

不论如何努力，脑科学家和认知心理学家都永远无法在大脑中找到贝多芬第五交响曲的副本，也无法找到单词、图片、语法规则和任何其他类型的环境刺激。当然，人类的大脑并非真的空无一物，但它并没有容纳着大多数人认为它应该容纳的东西——甚至不包括“记忆”这样平常的东西。

我们对大脑的拙劣猜想由来已久，而自从上世纪40年代计算机被发明之后，我们更是错上加错。半个多世纪以来，心理学家、语言学家、神经学家和其他研究人类行为的专家一直声称，人类的大脑就像一台电脑。

要想知道这个想法有多愚蠢，我们可以看看婴儿的大脑。多亏了进化，人类婴儿像所有其他哺乳动物的新生儿一样，在降生之前就已经准备好了如何与这个世界有效地互动。婴儿的视力是模糊的，但他们会特别注意人脸，并能很快识别出母亲的脸。与非话语（的声音）相比，它更喜欢话语，能够区分基本的语音。毫无疑问，我们生来就是为了建立社会关系。

健康的新生儿还具有十数种反射能力——对某些对其生存至关重要的刺激的现成反应。他们会将头转向拂过脸颊的东西，会吮吸放到嘴里的任何东西，会在水中屏住呼吸，会紧紧握住手上的东西，并且握力大小甚至能达到自己的体重。最重要的是，新生儿出生时就具备了强大的学习机制，使他们能够迅速改变，从而越来越有效地与他们的世界互动，即使这个世界与他们远古的祖先所面对的那个世界截然不同。

感觉、反射和学习机制——这些是我们先天拥有的能力。仔细想想，这类能力还有很多。如果在出生时缺乏这些能力，我们的生存将变得尤其艰难。

但以下东西并非我们与生俱来的：信息、数据、规则、软件、知识、词汇、表示法、算法、程序、模型、内存、图像、处理器、子程序、编码器、解码器、符号或缓冲器，它们是使得数字计算机能表现出一定程度智能的设计元素。我们不仅生来就不具备这些东西，也永远不会拥有。

我们不是在储存单词及它的使用规则；我们也不能创造视觉刺激的表征，把它们储存在短期记忆缓冲器中，然后再转移到长期记忆设备中；我们不从记忆存储器中检索信息、图像或单词……所有这些都是计算机的性能，但不是生物的能力。

所谓计算机，就是计算处理信息的机器——数字、字母、单词、公式、图像。信息首先必须被编码成计算机可以使用的格式，即由1和0（“位”）组织成的小块（“字节”）。在我的计算机上，每个字节包含8位，这些位的一个特定组块代表字母d，另一个代表字母o，还有一个代表字母g。一张图像——比如说，我的猫亨利在我桌面上的照片——由一个非常特殊的模块表示，这个模块由一百万个字节（“一兆字节”）组成，周围还环绕着一些特殊的字符，告诉计算机我们所期待的是一张图像，而不是一个单词。

所谓计算机的功能，也是通过计算把这些模块从一个地方移到另一个地方，放到电子元件上所刻蚀的不同物理存储区域。有时计算机也会复制模块，或是以不同的方式改变模块——例如，我们校正手稿中的错误，或润色一张照片。计算机在移动、复制和操作这些数据数组时所遵循的规则也存储其中。一组规则合在一起称为“程序”或“算法”。而一组协同工作，帮助我们做一些事情（比如买股票或在线约会）的算法被称为“应用程序”（application）——现在大多数人称之为“应用”（app）。

请原谅我对计算机的介绍，但我需要说明的是，计算机确实是通过对世界的符号表征来运行的。它们的确会存储和检索，的确会进行序列处理，的确存在物理记忆；它们所做的每一件事都是由算法指导的，毫无例外。

与之相反，人类却并不如此——过去并非如此，将来也不会如此。鉴于这一事实，为什么仍有那么多科学家将我们的思维生活比作电脑？

人工智能专家乔治·扎卡达基斯（George Zarkadakis）在2015年出版的《人类的终极命运》（In Our Own Image：Savior or Destroyer？ The History and Future of Artificial Intelligence）一书中，历数了在过去两千年中，人们试图解释人类心智时使用的6种不同隐喻。

最早的一种隐喻出现在《圣经》中：人类是由黏土或灰尘构成的，然后一位智慧的上帝将灵魂注入其中。这种灵魂“阐释”了我们的智慧——至少在语法上是这样。

公元前3世纪水利系统的发明导致了一种水力学人类智能模型的流行，该模型认为身体中不同液体——即体液——的流动同时影响着我们的生理和心理功能。这种水力说持续了一千六百多年，始终阻碍着医疗实践的发展。

到了16世纪，由弹簧和齿轮驱动的自动装置被发明出来，最终启发了勒内·笛卡尔（Rene Descartes）等著名思想家，他们断言，人类是一种复杂的机器。17世纪，英国哲学家托马斯·霍布斯（Thomas Hobbes）提出，思维起源于大脑中的微小机械运动。到18世纪，关于电和化学的发现又促生了人类智能的新理论——在很大程度上也是隐喻性的。19世纪中期，受到通讯技术进步的启发，德国物理学家赫尔曼·冯·赫姆霍尔兹（Hermann von Helmholtz）将大脑比作电报机。

数学家约翰·冯·诺依曼（John von Neumann）直截了当地指出，人类神经系统的功能是“初步的数字化”，并一次又一次地将当时的计算机组件与人脑的构成部分类比。

每一个隐喻都反映了那个时代最先进的思想。因此可以预见，就在20世纪40年代，计算机技术诞生后的几年，大脑会被认为像电脑一样运作，大脑本身扮演着物理硬件的角色，而我们的思想则充当着软件的角色。心理学家乔治·米勒（George Miller） 在1951年出版了《语言与沟通》（Language and Communication），里程碑式地开辟了如今广义上的“认知科学”。米勒提出，精神世界可以用信息论、计算和语言学的概念来严谨地研究。

这一想法在1958年出版的短篇小说《计算机与大脑》（the Computer and the Brain）中体现得淋漓尽致。在这本书中，数学家约翰·冯·诺伊曼（John von Neumann）直截了当地指出，人类神经系统的功能是“初步的数字化”。尽管他承认人们对大脑在推理和记忆中所扮演的角色知之甚少，但他还是把当时的计算机部件和人脑构造进行了一次又一次的比较。

随后，在计算机技术和脑研究的进步推动下，一项以理解人类智能为目标的多学科研究野心勃勃地发展起来。这项研究坚定地秉承着“人脑是与计算机一样的信息处理器”这一理念，至今已有数千名研究人员参与，耗费了数十亿美元的资金，并产生了很多技术专业文章和主流文学作品。雷·库兹韦尔（Ray Kurzweil）2013年出版的《人工智能的未来》（How to Create a Mind：The Secret of Human Thought Revealed）一书就例证了这一观点，该书推测了大脑的“算法”、大脑如何“处理数据”，甚至大脑的结构与集成电路在表面上的相似之处。

无论是在大众认知还是科学领域中，人类智能的信息处理（IP）之喻都是主导观念。事实上，任何关于人类智能行为的论述都离不开这个隐喻，就像离不开特定年代和文化中对灵魂或神的描述一样。IP之喻的正确性在当今世界是公认的。

但是，IP之喻毕竟只是一个比喻——讲这个故事是为了给我们实际上并不理解的事物赋予意义。就像之前所有的隐喻一样，它肯定会在某个时候被抛弃——要么被另一个隐喻取代，要么最终被正确的知识所取代。

就在一年多前，在访问世界上最负盛名的研究机构之一时，我向那里的研究人员提出了一个挑战：在不涉及任何IP之喻的情况下，解释人类的智能行为。他们没能做到这一点，我在随后的邮件交流中再次礼貌地提出了这个问题，几个月后他们仍然没有提供任何回答。他们看到了问题所在，也并没有轻视这个挑战，但他们仍然无法提供另一种选择。换句话说，IP之喻是“粘滞的”——它通过语言和思想来阻碍我们的思维，这些语言和思想是如此强大，以至于我们不摆脱它就无法真正思考。

IP之喻的逻辑错误很容易说明：它基于一个错误的三段论——一个有两个合理前提和一个错误结论的三段论。合理前提#1：所有的计算机都能够智能地工作。合理前提#2：所有的计算机都是信息处理器。错误的结论：所有能够智能运行的实体都是信息处理器。

开个玩笑，只因为电脑是信息处理器就觉得人类也一定是信息处理器的想法实在是太傻了，并且如果有一天IP之喻终于被摒弃了，历史学家看它一定就像我们现在看水力说和机械说一样愚蠢。

既然IP之喻如此愚蠢，为什么它仍然如此难以摆脱？是什么阻止了我们把它扫到一边，就像扫掉挡住我们道路的树枝一样？有没有一种方法可以让我们不依赖脆弱的智力拐杖就理解人类的智能？如此长久地依赖着这一特殊的拐杖使我们付出了怎样的代价？几十年来，IP之喻始终指导着多个领域的大量研究人员的写作和思考，这代价又是什么呢？

多年来，我在课堂上做了很多次同一个小测试，一开始，我让一名学生在教室前面的黑板上画一张美钞的细节图，我说，“越详细越好”。当学生画完后，我用一张纸把画盖上，从钱包里拿出一张一美元，把它贴在黑板上，让学生重复这个任务。当他或她完成后，我把之前的一美元撕下，并让学生们对不同之处进行课堂评论。

因为你可能从未见过这样的演示，或者可能难以想象结果，所以我请了金妮·玄（Jinny Hyun）来画这两幅画。她是我所在学院的实习生之一。下面是她“凭记忆”作的画（注意这个比喻）：

这是她后来对着一张美钞画的图：

金妮和你一样对结果感到惊讶，但这是非常典型的情况。正如你所看到的，在没有美钞的情况下画出来的图与对着范例画出来的图之间有着可怕的差距，尽管她已经见过几千次美钞了。

那么问题出在哪呢？难道我们的大脑中没有存储在“记忆寄存器”中的美元“表征”吗？我们不能直接“检索”它，然后用来画画吗？

显然不能。神经科学再研究一千年，人脑中也找不出一个储存着的一美元图像。原因很简单，那就是这个图像不存在。

认为记忆存储在单个神经元中的观点是荒谬的：记忆要如何存储在细胞中，存储在哪里？

事实上，大量的大脑研究告诉我们，即使是最普通的记忆任务，也常常涉及大脑的多个区域。当涉及到强烈的情绪时，数以百万计的神经元会变得更加活跃。多伦多大学神经心理学家布莱恩·莱文（Brian Levine）等人在2016年对飞机失事幸存者进行的一项研究中发现，回忆起坠机事件时，乘客的“杏仁核、内侧颞叶、前后中线和视觉皮质”的神经活动增加。

一些科学家提出，认为“特定的记忆以某种方式存储在单个神经元中”是荒谬的；甚至不如说，这个观点只是将记忆问题推到了一个更具挑战性的层次：究竟记忆是如何储存的，又是在哪里存储的？

所以如果金妮没有看着美钞作画会发生什么呢？如果金妮以前从未见过一美元，她的第一张画很可能和第二张完全不一样。但由于以前见过，在某种程度上情况变了。具体来说，她的大脑在某种程度上发生了变化，使她能“想象”一张美元钞票——也就是说，至少在某种程度上，重新体验亲眼目睹一张美钞的感觉。

两张绘图之间的区别提醒我们，想象（visualize 可视化）某个东西（即在某个东西不存在时看到它）远不如在它真实存在时看到的更准确。这就是为什么我们更善于识别而不是回忆。当我们重新记忆（re-member）某件事时（拉丁语词源re，“again”；memorari，“be aware of”），必须尝试完整重温一次经历；而当我们识别某件事时，则只需意识到我们以前有过这样的知觉体验。

也许您会质疑这个解释。金妮以前见过美钞，但她并没有刻意去“记住”其中的细节。如果她这样做了，在没有钞票的情况下或许也能画出了第二幅图。不过即使在这种情况下，金妮的脑子里也没有存储任何美元的图像，而只是更容易准确地画出来。就像通过练习，钢琴家在演奏协奏曲时变得更熟练，而不用每次都仔细理解乐谱一样。

通过这个简单的小实验，我们可以尝试构建一个脱离隐喻的智能人类行为理论框架——在这个理论中，大脑并不是完全空空如也，但至少摆脱了IP之喻的禁锢。

当游历世界时，我们被各种各样的体验所改变。其中有三种体验值得注意：（1）我们观察周围正在发生的事情（他人的行为、音乐的声音、对我们发出的指令、页面上的文字、屏幕上的图像）；（2）我们会接触到一些不重要的刺激（如警报声）和一些重要的刺激（如警车的出现）；（3）我们因某些行为而受到惩罚或奖励。

如果改进一下与这些经验相联结的方式，我们的生活将变得更高效——我们能够立刻背诵一首诗或演唱一首歌，我们能严格遵循收到的指示，我们对不那么重要的刺激也能一视同仁地响应，我们能避免会受到惩罚的行为方式，我们的行为能更多地受到奖赏……

其实本文的标题有误导性，没有人真正知道学会唱歌或背诵诗歌后大脑中发生了什么。它只是有序地发生了变化使得我们可以在特定的条件下歌唱或背诵，而这首歌和这首诗都未被“储存”其中。当被要求表演时，它们在任何意义上都不会从大脑的任何地方被“检索”出来，就像当我用手指轻敲桌子时，也无需“检索”自己的手指运动。我们只是直接唱歌或背诵——没有检索的必要。

几年前，我问哥伦比亚大学的神经科学家埃里克·坎德尔——一位研究海兔学习后的神经突触变化的诺贝尔奖得主——我们理解人类的记忆的工作机制还需要多久。他迅速回答说：“一百年。”我没有追问他是否认为IP之喻正在阻滞神经科学的发展，但一些神经科学家确实开始思考曾经不可想象的事情——这个假说并非不可或缺。

一些认知科学家，尤其是《激进的具身认知科学》（2009）的作者、辛辛那提大学的安东尼·切梅罗，现在完全反对人脑像电脑一样工作的观点。目前的主流观点是，我们就像计算机一样，通过计算对世界的心理表征来理解世界，但切梅罗以及其他科学家描述了理解智能行为的另一种方式——将其理解为生物体与其外部世界之间的直接互动。

关于通过IP之喻和“去表征化”两种视角来看待棒球选手成功抓住一个高飞球过程中的人体功能运作功能的巨大差异，我最喜欢的一个解释是亚利桑那州立大学的迈克尔·麦克比斯（Michael McBeath）和他的同事在1995年《科学》上发表的一篇论文。IP之喻视角要求球员制定各种初始条件的估算球的飞行——撞击的力量，轨迹的角度等——然后创建和分析路径以及移动轨迹的内部模型，并使用该模型持续指导和调整运动状态以成功拦截球。

这种想法再好不过了，前提是我们真的像电脑一样运作。但麦克和他的同事们做了一个简单的阐释：为了抓住球，运动员只需要持续的视觉关注本垒位置和周围环境并保持移动（从技术上讲，即一种线性光学轨迹）。听起来可能很复杂，但实际上非常简单，完全不涉及到计算、表征和算法。

永远不必担心人类思想会在网络空间中肆意妄为，人类也永远不会通过download实现不朽。

英国利兹贝克特大学（Leeds Beckett University）两位坚定的心理学教授——安德鲁·威尔逊（Andrew Wilson）和萨布丽娜·戈隆卡（Sabrina Golonka）——将这个棒球的例子纳入了众多能在IP框架之外被人了解的简单而明智的看法中。多年来，他们一直在写博文，谈论他们所谓“更连贯、更自然的人类行为科学研究方法……与占主导地位的认知神经科学方法相左”。然而，这远算不上一场变革：主流认知科学继续不加批判地沉浸在IP之喻中，世界上最有影响力的思想家也对人类的未来做出了宏大的预测——这些预测仍然基于IP之喻的有效性。

未来学家库兹韦尔（Kurzweil），物理学家斯蒂芬·霍金（Stephen Hawking），神经学家兰德尔（Randal Koene）提出一个预测：既然人类意识与电脑软件类似，那么不久后或许能将人类思维上传到电脑，而在电路中，我们将拥有惊人的智力，甚至可能永生。这一理念推动了反乌托邦电影《超越》（2014，transcendence）的剧情发展，约翰尼·德普在片中饰演库兹韦尔式的科学家，他的思维被上传到了互联网上，给人类带来了灾难性的后果。

幸运的是，由于IP之喻毫无道理，我们将永远不必担心人类的思想在网络空间中肆意妄为；遗憾的是，我们也永远无法通过上传实现永生。这不仅因为大脑中缺少意识软件，还因为一个更深层次的问题——让我们称之为独特性问题——它既鼓舞人心又令人沮丧。

因为无论是“记忆银行”还是刺激的“表征”，在大脑中都不存在，并且即使存在，也需要我们的大脑根据自身经历作出有序的改变，而没有任何两个人会对同样的经历作出同样的改变。如果我们去听同一场音乐会，听着贝多芬第五交响曲时，几乎能肯定我大脑中发生的变化与你大脑中发生的变化完全不同。不论这些变化是什么，都建立在已存在的独特神经结构上，每个结构都是在一生独特的经历中形成的。

这就是为什么弗雷德里克·巴特利特爵士（Sir Frederic Bartlett）在他的著作《记忆：实验心理学和社会心理学研究》（remembering， 1932）中指出，没有两个人会以同样的方式重复他们听过的故事，而且随着时间的推移，他们对故事的理解会越来越不一致。这个故事从来没有被“复制”过；反之，每个人听到这个故事后大脑都会发生某种程度的变化——这种变化足够使他们被问及这个故事时（在某些情况下，几天、几个月，甚至在巴特利特讲故事的几年后），能够重新经历听到这个故事的情景，虽然并不很精细（不信看看上图第一张美钞图画）。

我认为这是鼓舞人心的，因为这意味着我们每个人都是真正独特的，不仅在基因构成上如此，在我们的大脑随时间变化的方式上亦是如此。但这也令人沮丧，因为它使神经学家的任务变得超乎想象地困难。对于任何给定的经验，有序的变化可能涉及到一千个神经元，一百万个神经元，甚至整个大脑，同时，每个大脑的变化模式还都不同。

更糟的是，即使我们有能力拍下所有860亿个大脑神经元的快照，然后在电脑上模拟这些神经元的状态，这种庞大的模式在产生这种模式的大脑之外也没有任何意义。这可能是IP之喻扭曲我们对人类功能运作猜想的最令人震惊的方式。计算机确实存储了精确的数据副本——即使断电，这些副本也能存续很长一段时间——而大脑只有在活着的时候才能维持我们的智力活动。对于大脑来说，要么继续运作，要么消亡。更重要的是，神经生物学家史蒂文·罗斯在《大脑的未来》（2005）中指出，对大脑即时活动状态的快照也可能是毫无意义的，除非我们对大脑主人的整个生命历史甚至包括他或她的社会背景十分了解。

想想这件事情有多难吧。即使是想要理解最基础的大脑对人类智慧的维持，也不仅需要知道860亿个神经元和它们的100万亿个联结的即时状态、它们之间联结的不同强度、存在于每个联结点上超过一千个蛋白质各自的状态，还要知道大脑的即时活动如何有助于系统的完整性。再加上每个人生命历史的独特性一定程度上造成的大脑的独特性，这使坎德尔的预测听起来过于乐观。（神经学家肯尼斯·米勒（Kenneth Miller）最近在《纽约时报》上发表的一篇专栏文章中指出，仅仅弄清基本的神经元联结就需要“几百年”的时间。）

但与此同时，有庞大的资金正被用于大脑研究，在某些情况下，这些资金来源于错误的想法和无法兑现的承诺。神经科学领域中最明目张胆的一个错误被记录在最近《科学美国人》（Scientific American）上发表的一篇报告中，这篇报告与2013年欧盟启动的13亿美元人类大脑项目有关。魅力非凡的亨利·马克莱姆（Henry Markram）相信，到2023年，他可以在一台超级计算机上创建出整个人脑的模拟模型，而且这样的模型将彻底改变阿尔茨海默症和其他疾病的治疗方法。欧盟官员为他的项目提供了几乎无限制的资金。但不到两年的时间，这个脑科学项目就变成了一个“脑智障”项目，马克莱姆被要求辞职。

我们是有机体而不是电脑——摆脱这个理论吧，让我们继续努力了解自己而不是被不必要的智力包袱所拖累。信息处理这个比喻已经有半个世纪的历史了，这个过程中产生的洞见却寥寥无几——是时候按下删除键了。

本文编译自aeon.co，作者Robert Epstein系加利福尼亚州美国行为研究与技术研究所的心理学高级研究员。