人工智能的深度學習算法里，缺的是語境，計算機搞不懂這個

大腦被稱為“已知宇宙中最復雜的物體”，吸引了人類歷史上無數(shù)最聰穎的頭腦去破解它的秘密。從認為思想和情感來自心臟，到進入腦中心觀，再到用各種隱喻來幫助認識腦，人類在認識大腦上走過了一條漫長的路。英國曼徹斯特大學動物學教授、神經科學家馬修·科布在《大腦傳》中，為我們展現(xiàn)了一部腦科學全史，還講述了腦科學研究對計算機、人工智能、腦機接口等領域的誕生和發(fā)展產生的深遠影響。

7月14日晚，中信出版集團特邀《大腦傳》作者馬修·科布和中國科學院腦科學與智能技術卓越創(chuàng)新中心高級研究員仇子龍，進行了主題為“揭秘大腦的奇跡：幸福力、創(chuàng)造力與腦機融合的未來”的對談。

其實我們不知道

馬修·科布談到寫作《大腦傳》時堅持對我們不知道的事情保持坦誠和開放的。他的編輯曾發(fā)郵件問他，大腦到底是怎么工作的？科布說：“其實我們不知道?！本庉嬚f：“咱們不能這樣講，每本關于大腦的書都對此有個說法。要么是跟量子力學有關，要么是跟化學物質有關，你懂的，總歸要有個說法?！钡撇颊J為：“在這方面，科學家沒有達成共識，我們不知道?！笨撇枷雮鬟_的是，人類不斷加深對大腦的理解，但與此同時，我們仍然面臨著巨大的鴻溝和知識匱乏。

仇子龍研究員表示非常認同科布教授的觀點?？撇冀淌谘芯康氖切嵊X系統(tǒng)，仇子龍研究的是基因與蛋白質，所有從事大腦相關研究的人，都會思考大腦是如何工作的。以仇教授為例，他會思考腦疾病是如何產生的，正常的大腦如何一點點變得與其他大腦不一樣。

《大腦傳》里談到了大腦的工作方式。大腦有兩個主要驅動力來源——電和化學。這就是為什么對于特定的腦疾病，一些藥物化合物能起作用的原因，以及抗抑郁藥和增強大腦某部分能夠產生效果的原因。仇子龍說，這就是為什么必須要搞懂大腦的化學，盡管實際上已經停滯了許多年，現(xiàn)在幾乎所有治療主要精神疾病的藥物都是在半個世紀前研發(fā)出來的，目前沒有什么實質性的進步。

科布教授也說，這是現(xiàn)在面臨的主要挑戰(zhàn)。他認為全世界的人都正在遭受這方面的痛苦，因為現(xiàn)在大家都更能認識到精神健康的問題。當你或你的家人有精神健康問題時，你想到的第一件事是去看醫(yī)生，拿到藥物進行治療。但對于大多數(shù)精神疾病來說，并沒有可用藥物，這是非常非常令人擔憂的。大腦是非常非常復雜的，因此開發(fā)治療手段十分艱難。

能從某個特定的方面判斷一個人有多聰明嗎？

關聯(lián)到大腦功能的另一個大眾話題是，能從某個特定的方面判斷一個人有多聰明嗎？對此，仇子龍?zhí)岬搅艘豁椦芯?。英國生物樣本庫?0萬個基因組，把人們的DNA序列與他們的醫(yī)療記錄和他們的生命歷程關聯(lián)在一起，所以研究人員現(xiàn)在可以發(fā)現(xiàn)各種情況與基因序列之間的相關性。2018年，研究者試圖找出基因特征與人們是否能獲得學士學位、從大學畢業(yè)的聯(lián)系。他們發(fā)現(xiàn)大約2000個基因特征可以用來做出一些預測，例如某個人從基因評分上看似乎挺聰明，更有可能從大學畢業(yè)，而另外一個人則可能性小很多。從他們發(fā)現(xiàn)的基因評分上，能預測5倍的個體間差異。如果搞懂更多基因的話，也許在基因特征中的某些部分可以預測一些東西。但這就引出一個悖論，一方面我們想要搞清楚大腦如何工作，另一方面我們不想制造社會不平等。有的孩子有很大可能性考上大學，另一些孩子則希望不大，但是他們也應該被鼓勵成為更好的自己。對此，科布教授認為，關于基因序列，大家要記住的關鍵點是，很多很多的基因，其實影響非常非常小。人類大約有20000個蛋白質編碼基因，還有很多其他的基因可以調節(jié)這些基因的活動。你也許可以預測一些事情，但這都是概率性的，不是決斷性的預測。即使非常簡單的特征，事實上也是非常復雜的。在學校里我們都學過，如果父母的眼睛都是藍色的，那么他們的孩子也是藍色的眼睛。因為父母都是藍眼睛，這意味著孩子獲得了兩個藍眼睛基因，所以孩子只能是藍眼睛。但實際上并非如此。關于眼睛顏色的最新研究表明，有超過60個基因參與決定我們眼睛的顏色，所以基本上可以說，任何眼睛顏色的人，他孩子的眼睛都有可能是任何顏色，這取決于那60多個基因的變化。

所以科布教授認為確實存在道德難題，所有這些信息非常有力量，但很明顯，有些方面是令人不安的，比如造成潛在的不平等，給個人貼上擁有特定潛力的標簽。而事實上，這只能在他們生命進程中通過努力得以證實。來自父母的遺傳和我們自己的境遇讓我們成為了我們，有些時候，事不由人，我們無法發(fā)揮自身的潛力。

大腦功能是存在定位的，但這也可能改變

19世紀的人都相信顱相學。所有歐洲作家、知識分子，都相信這個，甚至包括維多利亞女王。這種思想背后的概念是，功能是有定位的，你大腦的某一個部位負責某種功能。當時所有的科學家都傾向于認為這是正確的，公眾對此也相當確信。

科布教授說：“當我們談論人類與其他靈長類動物的關系時，關于功能定位的一個最好例子就是我現(xiàn)在正在做的事：說話?！?/p>

說話是由一塊區(qū)域專門控制的，這是非常具體的位置，就在大腦的左前側，并且僅僅是在大腦的一側。當法國科學家在19世紀中期發(fā)現(xiàn)這一點時，他們非常不高興，因為他們讀過笛卡兒。笛卡兒說心智是一個整體，因此大腦也必須是一個整體。法國腦科學家、解剖學家也說過，身體是對稱的，大腦看起來也是對稱的。這種想法可能是因為從外在看不見這個區(qū)域，不能從解剖學上觀察到這種差別，就認為大腦這邊跟那邊看起來是一樣的。但很明顯，大腦的這一側是負責控制語言的，左腦中風的人會失去他們的說話能力。

但還需要注意的是，大腦具有驚人的可塑性，它是可變的。

有一篇令人震驚的論文，講的是一位四十多歲的美國女性的事。他們在1998年對她做了掃描檢查，當時她25歲。他們發(fā)現(xiàn)她的大腦實際上連一半都沒有。她的左腦完全缺失了。如果你看掃描結果，只有一團黑，因為那里什么都沒有，是空的。但是她正常從大學畢業(yè)了，直到現(xiàn)在，她完全正常。她的案例令人驚訝，研究者認為發(fā)生了這樣的事：在她還在母親子宮里的時候，發(fā)生了一次中風，使她大腦的這一部分嚴重受損，壞死掉了。但是到她成為一個嬰兒時，她的大腦以某種方式進行了重新構建。不僅僅是基因問題，這也跟我們如何與他人互動有關，語言功能尤其如此。

這是18世紀的人們非常感興趣的東西。如果讓孩子自己生活，那么孩子會說什么語言呢？人們相信如果一個孩子被放在沒有人說話的地方，會出現(xiàn)亞當和夏娃的語言。然而，結果是這個孩子不會說話。當你年輕的時候，學習語言是很容易的，而當你上了年紀，學習語言變得很困難，因為大腦已經變化了?？伤苄赃@個概念很吸引人，常常與非常具體的臨床案例有關，就比如這位女士的情況，或者那些從中風中驚人地恢復過來的人。中風本來應該使他們完全癱瘓，但他們最終過上了正常的生活。

科布教授認為可塑性這個概念是非常重要的。人腦不是簡單地依靠固定連接，有些功能是存在定位的，但這也可以改變。而且功能也可以是分散式存在的。他認為功能之間是有細微區(qū)別的，也受到大腦的其他部分調節(jié)。仇子龍表示，也聽中國的神經外科醫(yī)生講過一些奇跡故事。有患者為了治療癲癇，半個大腦被切除掉了。之后雖然沒有能夠完全恢復，但是有些功能從受損那部分大腦轉移到了未受損的大腦那邊。對此，科布教授不得不提醒，當談論這些驚人的案例時，有些人的家人曾經遭受中風，他們會就此多想。但這沒有定數(shù)。所以對這些告訴我們一切皆有可能的例子，我們不能太過興奮。

人類的大腦跟其他物種相比有什么特別之處？

對于仇子龍拋出的問題：人類的大腦，跟其他物種的大腦比起來，有什么特別之處？

科布教授說，在寫這本書的過程中，各種令人驚奇的事情中，有一件是當他讀達爾文時發(fā)現(xiàn)的。

理解人類大腦的重要議題之一就是意識，意識從何而來。現(xiàn)在這仍然是一個重大問題，哲學家們操心這個問題的時間比科學家長得多。達爾文也思考過。那是在19世紀30年代，達爾文在環(huán)球航行回來之后，開始思考自然選擇。他對想法和思想從何而來這個問題很感興趣。他意識到如果他只是想了解進化是如何運作的，不是一個很難的問題。關鍵點在于琢磨進化是以解剖學為基礎的，然而如果將人類與其他動物進行比較，人類所做的事情都是依靠我們的大腦的。

達爾文認識到只要他假設行為、思想、道德這些東西有一個物理上的基礎，那么如果自然選擇可以改變結構——很明顯它可以的，比如說長頸鹿有個超長的脖子，又比如我們的面部失去毛發(fā)遮蓋，于是我們的臉露了出來——那么自然選擇也可以通過改變大腦的結構來改變行為。達爾文意識到不僅僅人類是這樣的，所有動物都是這樣的。所有的動物都有大腦，這些大腦進化成能夠應對特定的環(huán)境壓力，這就使動物——無論是昆蟲還是人類——在各自的生存環(huán)境中能夠做出特定的行為。因此他需要了解人類的大腦解剖知識。這不是他的專業(yè)領域，所以他請他的朋友赫胥黎研究了不同靈長類動物大腦的比較解剖學。

這些事情都發(fā)生在1871年，那年他出版了兩本書。一本是《物種起源》，里面基本沒提過關于人類進化，只有大概半句話，因為這方面存在很大的爭議。如果人類是進化來的，那就會引發(fā)各種宗教問題，這在19世紀可是個大問題。另一本是《人類的由來》，這本書里他展示了各種靈長類動物的大腦結構對比。很明顯可以在大的解剖層面看出不同物種大腦的各個部分之間的關系。

但是問題來了，回到最開始強調的部分——語言，掌管語言的是布羅卡區(qū)。在解剖學的書里，人腦的這塊區(qū)域看起來跟猴子大腦的這塊區(qū)域差不多。兩者有非常明顯的相似之處，然后達爾文可以說：看，我們可以觀察到這種緩慢的變化。他說從這方面來看，人類的大腦并沒有質的差別。人腦是在數(shù)量層面有所不同，而不是在種類上的不同。這是量變而不是質變。

正如大家都知道的，量變到一定程度就會引發(fā)質變?？撇冀淌谡J為人類在進化中發(fā)生了一些事情，這使我們可以做談話這樣的事，而猴子和類人猿，比如大猩猩、黑猩猩，雖然是令人驚奇的了不起的動物，但他們并不能像人類這樣說話。

說話，能夠把自己代入別人的想法中，叫做心智理論。人類自然而然會做這件事，假設其他人也能感受到我們感受的，我們可以理解他們腦子里在想什么，我們可以試著把我們的想法給到別人。人們會談論心靈感應和意識轉移，但當你向人們解釋某事時，你干的就是這樣的事兒，你就是在把你的想法放進他們的腦袋里。是語言讓我們能夠做到這一點。所以可能在大約一百萬年前，人類進化過程中發(fā)生了很多事情——不只是一件事——這導致一群猿不僅能表達他們頭腦中的想法，而且實際上他們心智上也發(fā)生了質變。

人們針對類人猿做了很多研究，比如在大猩猩、黑猩猩和紅毛猩猩上，試圖了解它們是否有心智理論、它們能站在別人的角度思考嗎？一些證據表明它們可以做到。人類兒童最早沒有能力通過測試，但隨著他們逐步發(fā)育，會變得能夠通過這些測試。但是一些患有嚴重自閉癥的人就很難通過這些測試。

科布教授認為我們與猿類有質的不同。很明顯，人造出了飛機、造出了互聯(lián)網，大猩猩就沒有。這不僅僅是因為人類幾乎消滅了它們中的一半，更是因為它們不會對這些感興趣的。

人工智能的深度學習算法里，缺的是語境

對于人工智能話題，兩位嘉賓均表示自己不是人工智能方面的專家。而科布教授提到，最近出現(xiàn)了一個新的深度學習程序，如果你給他們一個提示，程序就會把你所說的內容畫成一幅圖畫。這是非常了不起的，但這本質上就是一個巨大的電子表格而已。這些機器就只是在互聯(lián)網上搜索了一下，看看圖像是如何被描述的，然后對人們想要的東西做出了很好的猜測。

如果你輸入“一位騎馬的宇航員”，然后你就能得到一個穿著宇航服的人騎著馬的神奇圖片。但是如果你輸入“一匹馬騎著宇航員”，它就不知道你在說什么了，因為它其實不懂語言。你跟它說宇航員上要有匹馬，但這不是它學習過的兩者的關系。即使你給它一串指令，比如一個黃色方塊上有一個藍色方塊上有一個紅色方塊，或者類似的東西，它也并不總是能理解得那么到位。科布教授認為計算機科學和神經科學之間的這種相互作用是雙向的，已經持續(xù)了70年之久，這是特別有趣的。

這種改變開始于1950年左右。今天使用的所有計算機都是基于同一種架構，那是由約翰·馮·諾伊曼提出的一個想法。他是一位匈牙利裔美國人，一位非常聰明的數(shù)學家。當時非數(shù)字的、也就是模擬計算機已經被制造出來了，在馮·諾伊曼研發(fā)數(shù)字計算機的時候，有一項重大的科學突破。

沃倫·麥卡洛克和沃爾特·皮茨兩位研究者寫的一篇文章讓馮·諾伊曼印象深刻。他們的論文討論的是神經系統(tǒng)的連接方式。他們認為，突觸，也就是兩個神經元發(fā)生交流的那個點，是在邏輯的基礎上工作的。如果一個神經元對兩個信號都有反應，需要這兩個發(fā)出信號的神經元同時被激活，這就相當于一個“與”門控。因此他們相信人是邏輯生物，所有動物都是邏輯生物。馮·諾伊曼對此感到非常興奮。所以當美國政府問他“你能給我們造一臺計算機嗎？”他說：“好的，我要把它建成像大腦一樣的東西。”所以最開始的時候，與其說大腦就像計算機，倒不如說計算機就像大腦。然而人們后來發(fā)現(xiàn)大腦并不是這樣連接的。麥卡洛克和皮茨的思想在計算機科學界的影響很大，但它在神經科學里的影響并不是很大。

科布教授認為在人工智能和大腦的互動中，這些具有非凡能力的深度學習算法里，缺少了一個東西，缺的是語境，缺的是涵義，計算機搞不懂這個，計算機只是非常非常擅長找到模式。