为什么说大脑不是电脑？（下）
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编者按：破解大脑是人类科技探索的圣杯，一直以来，人类就用各种类比来研究大脑。比如，笛卡尔曾经用机械喷泉来比拟人脑机制，而最近关于人脑的类比是电脑。几十年来，这个东西一直都是神经科学占据主导地位的隐喻。但是这种想法会不会导致我们一直都误入歧途呢？ 曼彻斯特大学动物学教授Matthew Cobb提出了他的质疑，并且对大脑研究的未来进行了设想。原文发表在卫报上，摘自他的新书《The Idea of Brain》，标题是：Why your brain is not a computer。篇幅关系，我们分两部分刊出，此为下半部分。
延伸阅读：
为什么说大脑不是电脑？（上）
电脑隐喻的探索
目前，大脑即计算机的隐喻仍然占据主导地位，尽管大家对这个隐喻的强大程度还有分歧。2015年，在《This Idea Must Die》的论文集里面，机器人学家Rodney Brooks把将大脑比作计算机的隐喻选为自己非常厌恶的事物。虽然没那么强烈，但在二十年前，历史学家S Ryan Johansson也得出过类似的结论，他认为，“没完没了地争论类似‘大脑就是计算机’这样的隐喻的是真还是假纯粹是浪费时间。所提出的关系是比喻性的，它在命令我们做某件事，而不是试图告诉我们事实。”
不过另一方面，大脑的计算机隐喻也有坚定的支持者，美国人工智能专家Gary Marcus认为“简而言之，计算机是一种系统架构，这种架构可以接受输入，将其编码并且处理信息，然后将输入转换为输出。就我们所知，大脑也是这样。真正的问题不在于大脑本身是不是信息处理器，而在于大脑如何存储信息，如何对其进行编码，以及对编码后的信息执行什么样的操作。”
Marcus继续指出，神经科学的任务是对大脑进行“逆向工程”，就像研究计算机的方法一样，检查计算机的组件，看看组件之间是怎么连接的，从而破译它的工作方式。这种建议的出现已有一段时间。1989年， 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，他感觉这种思路会失败——他声称这就像试图对一项“外星人技术”进行逆向工程一样。认为试图对大脑的工作机制——把在其结构内逻辑性的流动给出整体解释注定是要失败的，因为一开始肯定就已经是错的——并没有整体逻辑的存在。
对计算机进行逆向工程通常被用作思想实验，以便从原则上展示我们是如何理解大脑的。这些思想实验必然是成功的，因为这会鼓励我们用这种方式来理解大脑里面的湿件。但是2017年的时候，当两位神经科学家决定用一个（有真正逻辑以及真实部件的）真正的计算机芯片做实际实验时，事情并没有按预期进行。
这两个人分别是Eric Jonas和Konrad Paul Kording，他们运用了通常用来分析大脑的技术，把它应用到1970年代末80年代初那时候的计算机的MOS 6507处理器上，从而让这些机器可以跑Donkey Kong和太空入侵者之类的视频游戏。
首先，他们通过扫描芯片所包含的3510增强型晶体管，然后在现代计算机上模拟该设备（包括跑10秒钟游戏程序）来获得该芯片的连接组。然后，他们利用了各种神经科学技术，比方说“损失”（撤走部分晶体管），来分析了虚拟晶体管的“尖峰”活动，并研究其连通性，通过这样来观察各种操作对系统行为的影响，这种影响是用启动每款游戏的能力来衡量的。
尽管部署这个强大的分析兵工厂，也尽管对芯片的工作机制有着明确的解释（用技术行话来说，这东西是有“地面实况”的），但研究还是检测不出发生在芯片内部的信息处理的层次关系。就是Jonas和Kording所说那样，这些技术不足以产生“有意义的理解”。他们的结论让人泄气：“问题不在于神经科学家不理解微处理器，而在于按照目前采取的办法他们理解不了。”
这个令人清醒的结果表明，尽管计算机的隐喻具有吸引力，并且大脑的确也处理信息并且多多少少表征了外部世界，但我们仍然需要有重大的理论突破才能取得进展。即便我们的大脑不是按照逻辑行设计的，但我们目前的概念和分析工具仍不足以去解释它。但这并不意味着模拟项目就一点意义都没有——通过建模（或模拟），我们可以去测试假设，并且通过将模型与可精确操纵的完善系统连接起来，就可以去洞悉真实大脑的功能。这是一个非常强大的工具，但是在声称此类研究取得了什么进展时，一定程度的谦虚是必要的，并且在寻找大脑跟人造系统的共性遇到的困难方面需要现实一点。
当前的“逆向工程”技术连Atari游戏机芯片（内含MOS 6507微处理器）都理解不了，更不用说人脑了。
哪怕是像计算大脑存储容量这样看似简单的事情，一旦尝试也会遇到失败。这样的计算充满了概念上和实践上的各种困难。大脑是自然进化现象，不是数字设备。尽管经常有人辩解说，特定功能就像在机器里面一样紧密地局限在大脑的特定部位，但是这种确定性一直受到新的神经解剖学发现的挑战——研究人员发现，大脑的不同区域间存在着未知的联系，或者具备令人惊讶的可塑性，即部分受损的大脑居然可以执行本该是受损部分才能执行的行为。
实际上，大脑和计算机的结构完全不一样。2006年， Larry Abbott发表了一篇文章，标题叫做“这东西的开关在哪里？”。在文章中，他探讨了电子设备最基本的组成部分——开关的潜在生物物理学基础。尽管抑制性突触可通过让下游神经元无反应而改变活动流，但这种相互作用在大脑中相对较少。
神经元不像可以打开或关闭从而形成接线图的二进制开关。相反，神经元用类似的方式做出反应，通过改变活动来响应刺激的变化。神经系统通过改变由大量细胞组成的网络的激活模式来改变其机制。是这些细胞网络对活动进行引导，转移和分流。这些网络节点跟我们还没有设想出来的任何设备都不一样，它们不是像晶体管或阀门之类的稳定的点，而是神经元组，成百上千、成千上万乃至于数十万的神经元。作为一个网络整体，这些神经元可以随着时间的推移做出一致的响应，哪怕组成它的细胞会展现出不一致的行为。
目前，我们还没法掌握哪怕是最简单的此类网络。布兰代斯大学神经科学家Eve Marder职业生涯大部分的时间都在试图了解龙虾胃里面的几十个神经元是如何产生有节奏的研磨的。尽管绞尽了脑汁，付出了大量的精力，但改变这个甚至都不算一颗简单大脑的小小网络里面的一个组件会发生什么呢？但我们至今仍无法预测。
这是我们必须解决的大问题。一方面（微观层面），大脑由神经元和其他细胞组成，它们在网络里面会相互作用，其活动不仅受到突触活动的影响，还会受到类似神经调节剂等各种因素的影响。另一方面（宏观层面），很明显，大脑功能在种群的层面上牵涉到神经元活动的复杂动态模式。我怀疑，在本世纪剩下的时间里，想要找出这两种层面之间的关联会是一个挑战。想要正确理解精神疾病病例就是更遥远的事情了。
并非所有的神经科学家都是悲观主义者——有些人很自信，声称应用新数学方法可让我们理解人脑里面无数的相互联系。其他人（比方说我自己）则喜欢研究另一端的动物，把关注焦点放在蠕虫或蛆虫的小脑袋上，并采用成熟的做法寻求理解简单系统的机制，然后把获得的那些经验用于更复杂的情况。还有很多神经科学家，根本就认为（如果说考虑过这个问题的话）这方面的进展必定是零碎的、缓慢的，因为看不到有大脑大一统理论的希望。
未来我们会如何理解大脑呢？也许会有多种情况出现：可能各种计算项目会有好结果，可能理论家能破译所有大脑的功能，或者连接体能揭示我们目前看不出的大脑功能原理。又或者从我们生成的大量成像数据里面会突然冒出一种理论。抑或我们可以把一种（或多种）理论的碎片慢慢拼凑起来，得出一系列独立但令人满意的解释。或者通过把焦点放在简单的神经网络原理，我们就可以理解更高级别的组织。或者把生理学、生物化学和解剖学结合起来的一些激进的新方法会为正在发生的事情提供一些决定性的启示。要么就是新的比较进化研究会展示出其他动物是如何形成意识的，从而为研究我们自己大脑的功能提供洞察。还是说现在我们还无法想象的新技术会给大脑提供一个全新的隐喻，一举颠覆我们之前所有的看法？或者我们的计算机系统说不定会产生意识，从而为我们提供令人震惊的新洞察呢？或者在节制论（cybernetics）、控制理论、复杂性与动力学系统理论、语义学和符号学里面会出现一个新的框架。也可能实根本就没有理论，因为大脑并没有整体逻辑，只要对每个细微部分做出充分解释即可，我们不甘心也只能接受。或者……
译者：boxi
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