为什么你的大脑不是电脑 6park.com
几十年来，它一直是神经科学中的主要隐喻。 但是这个想法可能一直使我们误入歧途吗？ 马修·科布（Matthew Cobb）
主图：照片：Artem Burduk / Getty Images / iStockphoto 6park.com
2020年2月27日，星期四01:00 EST
 
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我们正在通过最伟大的科学努力之一生活-试图了解宇宙中最复杂的物体，即大脑。 从最小的到我们的大脑，科学家们正在大量的大脑中积累有关结构和功能的大量数据。 成千上万的研究人员正在花费大量的时间和精力来思考大脑的功能，而惊人的新技术使我们能够描述和操纵这种活动。 6park.com
现在，我们可以使鼠标记住一些从未遇到过的气味，将不好的鼠标记忆变成好的记忆，甚至可以用电涌来改变人们对面孔的感知。 我们正在绘制越来越详细，复杂的大脑，人类和其他方面的功能图。 在某些物种中，我们可以随意改变大脑的结构，从而改变动物的行为。 我们日益精通的某些最深刻的后果可以从我们使瘫痪者能够用他们的思想力量控制机械臂的能力中看出。
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每天，我们都会听到新发现，这些发现揭示了大脑的工作方式，以及对新技术的承诺（或威胁），这些新技术将使我们能够做一些牵强附会的事情，例如头脑清醒，侦查罪犯，甚至上传。进入计算机。 反复生产书籍，每本书都以不同的方式解释大脑。 6park.com
然而，一些神经科学家越来越相信我们的未来之路尚不清楚。 除了简单地收集更多数据或依靠最新的令人兴奋的实验方法外，很难看到我们应该去哪里。 正如德国神经科学家Olaf Sporns所说：“神经科学在很大程度上仍然缺乏将大脑数据转换为基本知识和理解的组织原则或理论框架。” 尽管积累了大量事实，但我们对大脑的了解似乎正在陷入僵局。 6park.com
2017年，法国神经科学家YvesFrégnac专注于在昂贵的大型项目中收集海量数据的当前方式，并指出他们正在生成的数据海啸正在导致重大瓶颈，正如他所说的那样可悲的是，“大数据不是知识”。 6park.com
“只有20到30年前，神经解剖学和神经生理学信息相对稀缺，而了解与心理有关的过程似乎触手可及，” 弗雷格纳克写道 。 “如今，我们淹没在大量信息中。 矛盾的是，所有对全球了解的意识都面临着被冲走的严重危险。 每次克服技术障碍，就可以通过揭示隐藏的变量，机制和非线性，增加复杂性的新水平来打开潘多拉盒子。 6park.com
神经科学家安妮·丘吉兰（Anne Churchland）和拉里·阿伯特（Larry Abbott）也强调了我们在解释世界各地实验室所产生的大量数据时遇到的困难：“从这种冲击中获得深刻的理解，除了熟练和创造性地运用实验方法外，还需要技术，数据分析方法的重大进步以及理论概念和模型的广泛应用。” 6park.com
确实有一些关于大脑功能的理论方法，包括人类大脑可以做的最神秘的事情 -产生意识。 但是这些框架都没有被广泛接受，因为还没有通过实验研究的决定性测试。 一再呼吁更多的理论可能是虔诚的希望。 可以说，即使是在蠕虫中，也没有单一的大脑功能理论，因为大脑不是一个整体。 （科学家甚至发现很难对大脑的确切定义提出建议。） 6park.com
正如DNA双螺旋的共同发现者弗朗西斯·克里克（Francis Crick）所观察到的那样，大脑是一个完整的，进化的结构，其不同的位出现在进化的不同时刻，并适应解决不同的问题。 我们目前对所有功能的理解是非常局部的-例如，大多数神经科学感官研究都集中在视觉而不是气味上。 从概念上和技术上来说，气味都更具挑战性。 但是嗅觉和视觉的工作方式在计算和结构上都是不同的。 通过专注于视觉，我们对大脑的功能及其作用方式的理解非常有限。 6park.com
大脑的本质（同时整合和合成）可能意味着我们未来的理解将不可避免地变得支离破碎，并由对不同部分的不同解释组成。 丘奇兰（Churchland）和雅培（Abbott）阐明了这种含意：“全球了解可能会采用高度多样化的面板形式，这些面板松散地缝在一起拼凑而成。 6park.com
大约半个多世纪以来，我们一直在研究的所有这些高度不同的拼凑而成的面板，都是通过认为大脑过程涉及到计算机中执行的那些过程来构造的。 但这并不意味着这种隐喻在将来会继续有用。 在数字时代的最开始，即1951年，神经科学先驱Karl Lashley反对使用任何基于机器的隐喻。 6park.com
拉什利写道：“笛卡尔对皇家花园中的水力人物印象深刻，并发展了大脑动作的水力理论。” “从那以后，我们有了电话理论，电场理论，现在有了基于计算机和自动舵的理论。 我建议，与沉迷于牵强的物理类比相比，我们更可能通过研究大脑本身和行为现象来了解大脑的运作方式。” 6park.com
法国神经科学家罗曼·布雷特（Romain Brette）最近更进一步地摒弃了这种隐喻，他向大脑功能的最基本隐喻：编码提出了挑战。 自从1920年代问世以来，神经代码的思想就主导了神经科学的思想-在过去的10年中，发表了超过11,000篇关于该主题的论文。 布雷特（Brette）的基本批评是，在思考“代码”时，研究人员无意中从技术意义上转移，在技术意义上刺激与神经元活动之间存在联系，而在代表意义上神经元代码代表该刺激。 。 6park.com
在大多数关于神经编码的描述中，未说明的含义是，神经网络的活动会呈现给大脑中理想的观察者或阅读器，通常被描述为“下游结构”，可以使用最佳方式对信号进行解码。 但是，即使在简单的神经网络功能模型中，这种结构实际处理那些信号的方式仍是未知的，并且很少明确假设。 6park.com
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大脑的MRI扫描。 照片：盖蒂/ iStockphoto 6park.com
通常将神经代码的处理视为一系列线性步骤-就像一条多米诺骨牌接连下降。 但是，大脑由高度复杂的神经网络组成，这些神经网络相互连接，并与外界联系以实现动作。 将注意力集中在感觉和加工神经元集上而不将这些网络与动物的行为联系起来，就错过了所有加工的重点。 6park.com
通过将大脑视为一台被动响应输入和处理数据的计算机，我们忘记了它是一个活跃的器官，是介入世界的身体的一部分，并且具有进化的过去，从而改变了它的结构和功能。 匈牙利神经科学家Gy?rgyBuzsáki在他的最新著作《从内而外的大脑》中概述了这种大脑视图。 根据Buzsáki的说法，大脑不仅仅是被动地吸收刺激并通过神经代码来表示它们，而是积极地寻找替代可能性来测试各种选择。 在科学家追溯到19世纪之后，他的结论是，大脑不代表信息：它构成了信息。 6park.com
神经科学的隐喻-计算机，编码，接线图等-不可避免地是局部的。 这就是隐喻的本质，科学哲学家和科学家对隐喻进行了深入研究，因为它们似乎对科学家的思维方式至关重要。 但是隐喻也很丰富，可以用来洞察和发现。 他们会施加的限制将超过他们所允许的理解，但是在大脑的计算和表示隐喻的情况下，并没有达成共识。 从历史的角度来看，这场辩论正在进行的事实表明，我们确实可能正在接近计算隐喻的终结。 但是，尚不清楚什么将替代它。 6park.com
当科学家们意识到使用隐喻如何塑造自己的观点时，常常会感到兴奋，并意识到新的类比可能会改变他们对工作的理解，甚至使他们能够设计新的实验。 提出这些新的隐喻是具有挑战性的-过去与大脑有关的大多数隐喻都与新技术相关。 这可能意味着大脑新的，有见地的隐喻的出现及其功能如何取决于未来的技术突破，与液压动力，电话交换机或计算机相提并论。 没有这种发展的迹象。 尽管最新的流行词汇如区块链，量子至上（或量子任何东西），纳米技术等等，这些领域不太可能改变技术或我们对大脑功能的看法。 6park.com
有一个迹象表明，我们的隐喻可能失去了解释力，这是一个普遍的假设，即神经系统所做的很多事情，从简单的系统到人类意识的出现，都只能解释为紧急状态，这是您无法预测的。通过对组件的分析得出，但随着系统功能而出现。 6park.com
1981年，英国心理学家理查德·格雷戈里（Richard Gregory）认为，依赖出现作为解释脑功能的一种方式表明了理论框架存在问题：“'出现'的出现很可能预示着更为普遍的（至少是不同的） ）需要概念方案…消除出现的现象是好的理论的作用。 （因此，关于出现的解释是虚假的。）” 6park.com
这忽略了以下事实：弱者和强者。 可以通过控制其组成部分行为的规则来理解较弱的新兴特征，例如，小鱼群响应鲨鱼的运动。 在这种情况下，显然神秘的群体行为是基于个人的行为，每个行为都是对诸如邻居的移动或外部刺激（例如掠食者的进近）等因素做出反应。 6park.com
这种微弱的出现无法解释即使是最简单的神经系统的活动，也不必理会大脑的工作，因此我们只能依靠强大的出现，在这种情况下出现的现象无法用单个组件的活动来解释。 您和您正在阅读的页面都是由原子组成的，但是您阅读和理解的能力来自于人体中原子形成的形成更高层次结构的特征，例如神经元及其发射方式，而不仅仅是来自原子相互作用。 6park.com
最近，一些神经科学家批评强烈的冒出冒着“形而上学难以置信”的风险，因为对于出现如何发生没有明显的因果机制，也没有任何单一的解释。 像格雷戈里一样，这些批评家声称，依靠出现来解释复杂现象表明，神经科学处于关键的历史关头，类似于炼金术向化学的缓慢转变。 但是面对神经科学的奥秘，出现通常是我们唯一的手段。 并不是那么愚蠢–深度学习程序的惊人特性本质上是新兴特性，而根本上这些特性不能由设计它们的人来解释。 6park.com
有趣的是，虽然一些神经科学家被出现的形而上学所破坏，但人工智能的研究人员却迷上了这个想法，认为现代计算机的绝对复杂性或它们通过互联网的互连性将导致被称为奇点的事物。 机器将变得有意识。 6park.com
对于这种可能性有很多虚构的探索（在这种情况下，事情往往对所有有关方面来说都是很糟糕的结局），这个主题当然激发了公众的想象力，但是除了我们对意识如何运作的无知之外，没有任何理由认为它会发生在不远的将来。 原则上，这是必须可行的，因为可行的假设是头脑是物质的产物，因此我们应该能够在设备中进行模仿。 但是，即使是最简单的大脑，其复杂程度也使我们目前可以想象的任何机器相形见war。 在未来数十年（几个世纪）中，奇异性将是科幻小说而非科学的东西。
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有关意识本质的一种相关观点将计算机即计算机的隐喻变成了严格的类比。 一些研究人员将思维视为在神经硬件上实现的一种操作系统，这意味着我们的思维被视为一种特定的计算状态，可以上传到某些设备或另一大脑。 用一般的表达方式，这是错误的，或者充其量是无望的。 6park.com
唯物主义的假设是，人类，和其他所有事物的大脑和思想都是相同的。 神经元及其支持的过程-包括意识-是一回事。 在计算机中，软件和硬件是分开的。 但是，我们的大脑和思想由最能描述为湿件的东西组成，其中发生的事情和发生的地方完全交织在一起。 6park.com
想像一下我们可以重新调整神经系统的功能来运行不同的程序，或者将我们的思想上传到服务器上，这听起来可能是科学的，但潜伏在这个想法背后的是一种非唯物主义的观点，可以追溯到笛卡尔及其以后。 它暗示着我们的思想以某种方式在我们的大脑中漂浮，并可能被转移到另一个头脑中或被另一个思想所取代。 通过以读取一组神经元的状态并将其写入新的有机或人工基质的方式来提出该想法，可以使该想法具有科学上的可敬性。 6park.com
但是，甚至要开始想象这在实践中如何工作，我们不仅需要对神经元功能的理解，这远远超出了我们目前可以想象的范围，而且还需要不可思议的巨大计算能力和精确模拟大脑结构的模拟问题。 为了使这在原则上成为可能，我们首先需要能够完全模拟能够保持单一状态的神经系统的活动，而不必介意一个想法。 我们离迈出第一步还很遥远，以至于至少在很远的将来，上传您的思想的可能性可以被视作幻想。 6park.com
尽管存在关于隐喻有多强的争论，但就目前而言，“脑即计算机”隐喻仍然占据主导地位。 2015年，机器人学家罗德尼·布鲁克斯（Rodney Brooks）选择了大脑的计算机隐喻作为他对宠物的仇恨，因为他对论文集“ This Idea Must Die”的贡献。 不那么引人注目，但得出类似的结论，是在二十年前，历史学家S瑞安·约翰逊（S Ryan Johansson）辩称，“无休止地辩论像“大脑就是计算机”这样的隐喻的事实或虚假是浪费时间。 提出的关系是隐喻的，它在命令我们做某件事，而不是试图告诉我们事实。” 6park.com
另一方面，美国人工智能专家加里·马库斯（Gary Marcus）对计算机隐喻作了有力的辩护：“简而言之，计算机是一种系统架构，可以接受输入，编码和处理信息，并将其输入转换为输出。 。 就我们所知，大脑就是这样。 真正的问题不是大脑本身是否是一个信息处理器，而是大脑如何存储和编码信息，一旦对信息进行编码，它们将对该信息执行什么操作。” 6park.com
马库斯继续指出，神经科学的任务是对大脑进行“逆向工程”，就像人们可能会研究计算机一样，检查计算机的组件及其相互连接，以破译其工作方式。 这个建议已经存在了一段时间。 1989年，克里克（Crick） 意识到了它的吸引力，但是由于大脑复杂而混乱的进化历史，他认为它会失败–他戏剧性地声称这就像试图对一项“外星技术”进行逆向工程一样。 他认为，试图从整体上解释大脑如何从其结构逻辑地流动的解释将注定要失败，因为起点几乎肯定是错误的-没有整体逻辑。 6park.com
对计算机进行逆向工程通常用作思想实验，以显示原则上我们如何理解大脑。 这些思想实验不可避免地是成功的，这鼓励我们采用这种方式来理解头脑中的湿软器官。 但是在2017年，一对神经科学家决定在一个真正的计算机芯片上进行实际实验 ，该芯片具有真实的逻辑和具有清晰设计功能的真实组件。 事情没有按预期进行。 6park.com
二重奏组-埃里克·乔纳斯（Eric Jonas）和康拉德·保罗·科尔丁（Konrad Paul Kording），运用了通常用于分析大脑的技术，并将其应用于70年代末80年代初计算机中的MOS 6507处理器，从而使这些机器可以运行诸如Donkey之类的视频游戏太空入侵者 6park.com
首先，他们通过扫描芯片中包含的3510增强型晶体管并在现代计算机上模拟该设备（包括运行游戏程序10秒钟）来获得该芯片的连接组。 然后，他们使用了各种神经科学技术，例如“病变”（从仿真中删除晶体管），分析了虚拟晶体管的“尖峰”活动并研究了它们的连通性，观察了各种操作对系统行为的影响。 ，以其启动每款游戏的能力来衡量。 6park.com
尽管部署了这种强大的分析工具，并且尽管对芯片的工作方式有明确的解释（在Technospeak中它具有“基本事实”），但该研究未能检测出芯片内部发生的信息处理的层次结构。 正如乔纳斯（Jonas）和科尔丁（Kording）所说，这些技术不足以产生“有意义的理解”。 他们的结论是黯淡的：“最终，问题不是神经科学家无法理解微处理器，而是问题在于他们不了解当前采用的方法。” 6park.com
这个令人发人深省的结果表明，尽管计算机隐喻具有吸引力，并且大脑确实在处理信息并以某种方式代表了外部世界，但我们仍然需要取得重大的理论突破才能取得进步。 即使我们的大脑不是按照逻辑线设计的，但我们目前的概念和分析工具仍不足以解释它们。 这并不意味着模拟项目是没有意义的–通过建模（或模拟），我们可以测试假设，并且通过将模型与可以精确操纵的完善系统链接，我们可以洞悉真实大脑的功能。 这是一个非常强大的工具，但是在进行此类研究的主张时，需要一定程度的谦虚，并且在使大脑与人造系统之间难以相提并论的困难方面需要现实主义。 6park.com
一个Atari 2600控制台，其中包含MOS 6507微处理器。
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当前的“逆向工程”技术无法正确理解Atari控制台芯片，更不用说人脑了。 照片：Radharc Images / Alamy 6park.com
尝试大脑时，即使是看起来很简单的东西，如计算出大脑的存储能力，也会崩溃。 这样的计算充满了概念上和实践上的困难。 大脑是自然的，进化的现象，而不是数字设备。 尽管经常有人争辩说，特定功能就像在机器中一样紧密地定位在大脑中，但是这种确定性一直受到新的神经解剖学发现的挑战，这些发现是大脑区域之间毫无怀疑的联系，或者令人惊讶的可塑性，人们可以在其中发挥作用通常没有大脑的某些特定行为。 6park.com
实际上，大脑和计算机的结构完全不同。 2006年，拉里·阿伯特（Larry Abbott）撰写了一篇题为“此设备的开关在哪里？”的文章，其中他探讨了电子设备最基本的组件（开关）的潜在生物物理基础。 尽管抑制性突触可通过使下游神经元无反应而改变活动的流程，但这种相互作用在大脑中相对较少。 6park.com
神经元不像可以打开或关闭以形成接线图的二进制开关。 取而代之的是，神经元以类似的方式做出反应，响应刺激的变化而改变其活动。 神经系统通过改变由大量单位组成的细胞网络的激活方式来改变其工作。 这些网络引导，转移和分流活动。 与我们尚未设想的任何设备不同，这些网络的节点不是晶体管或阀门之类的稳定点，而是成百上千，成千上万强大的神经元集，它们可以随着时间的推移作为网络持续做出响应，即使组件单元格显示不一致的行为。 6park.com
目前，即使是最简单的此类网络，我们也无法掌握。 布兰代斯大学的神经科学家夏娃·马德（Eve Marder）在其职业生涯中的大部分时间都在试图了解龙虾胃中几十个神经元是如何产生节律性磨削的。 尽管付出了大量的精力和创造力，但我们仍然无法预测更改这个甚至不是简单大脑的微小网络中的一个组件的效果。 6park.com
这是我们必须解决的大问题。 一方面，大脑由神经元和其他细胞组成，它们在网络中相互作用，它们的活动不仅受到突触活动的影响，还受到诸如神经调节剂等各种因素的影响。 另一方面，很明显，大脑功能在人群水平上涉及神经元活动的复杂动态模式。 我怀疑，在本世纪余下的时间里，找到这两个分析水平之间的联系将是一个挑战。 正确了解精神疾病病例的前景就更远了。 6park.com
并非所有的神经科学家都是悲观主义者–有些人自信地声称，新数学方法的应用将使我们能够理解人脑中无数的相互联系。 其他人（例如我自己）则喜欢研究另一端的动物，将注意力集中在蠕虫或的微小大脑上，并采用成熟的方法来寻求了解简单系统的工作原理，然后将这些课程应用于更多的领域。复杂的情况。 许多神经科学家，如果根本不考虑问题，只会认为进步不可避免地是零散的和缓慢的，因为没有关于大脑潜伏在角落的统一理论。
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关于我们如何理解大脑的未来，还有许多替代方案：也许各种计算项目会变好，理论家会破解所有大脑的功能，或者连接套会揭示当前隐藏的大脑功能原理从我们这里。 否则，某种理论将以某种方式从我们正在生成的大量成像数据中弹出。 否则，我们将从一系列单独但令人满意的解释中慢慢地整理出一个（或多个）理论。 或者通过关注简单的神经网络原理，我们将了解更高层次的组织。 或将生理学，生物化学和解剖学结合起来的一些激进的新方法将为正在发生的事情提供决定性的启示。 或新的比较进化研究将显示其他动物的意识，并提供对我们大脑功能的洞察力。 还是无法想象的新技术将通过为大脑提供一个全新的隐喻来改变我们的所有观点。 否则我们的计算机系统将通过变得有意识为我们提供令人震惊的新见解。 或者从控制论，控制理论，复杂性和动力学系统理论，语义学和符号学中出现一个新的框架。 否则我们将接受没有理论可寻，因为大脑没有整体逻辑，只有每个微小部分的充分解释，我们将对此感到满意。 要么 - 6park.com
这是Matthew Cobb撰写的《大脑思想》的编辑摘录，该书将于3月12日在英国由Profile出版，在4月21日在美国由Basic Books出版，可在guardianbookshop.com上找到。 
https://www.theguardian.com/science/2020/feb/27/why-your-brain-is-not-a-computer-neuroscience-neural-networks-consciousness?utm_source=pocket-newtab