018 | 智能時代：從此真正了解智能

推薦人：周南

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嘩，好棒！

我們對「智能」毫不陌生，我們早已被「智能」包圍了。我們的手機是「智能」的，電視是「智能」的，甚至連你許久不用的手錶也即將「智能」了，這真是一個智能時代。

可是我們還不夠「智能」，我們也根本不了解「智能」。對於不存在的東西才努力去標榜，而真正存在的東西卻不用被貼上標籤。我們的手機智能嗎？它一點兒也不智能，它無法理解你對它說的話，它沒有「自我」的意識，它無法構建知識，它無法組織計劃。

沒錯，我們對於「智能」的理解，都是依照人類的標準來建立的。你的手機晶元計算器的運算速率已經比得過「深藍」了，可是它仍舊不夠智能。判斷一個東西是否具有「智能」，哲學和科學都有自己不同的理解，而我們則從另一個方面去了解「智能」。

一般都認為，大腦是生成「智能」的地方，甚至只有人類的大腦才算得上足夠「智能」。那麼，了解我們的大腦是怎樣運作的，也許就能夠了解智能是怎樣產生的。傑夫·霍金斯（Jeff Hawkins）的《On Intelligence》提出了自己的看法：大腦是通過「記憶」與「預測」來產生智能的。

在你即將踏上一段樓梯時，你的大腦會對每一節樓梯進行全系掃描，記下每節樓梯的高度和寬度，再根據你前進的速度，高速運算出在你的腳應該抬起怎樣的角度才能準確地踩實每一節樓梯嗎？當然不會，這也太難為大腦了，要真是這樣，每上一次樓梯，我們的都得當一次機，樓梯間里得擠滿了大腦過熱的可憐蟲們。當你準備上樓梯時，你一般只會低頭看一眼最開始的一兩節樓梯，就不必再盯著腳底下看了，大腦會從自動腦補「預測」接下來每節樓梯的長度，於是當某一節樓梯突然升高或是降低時，你就會「跌倒」或者「踩空」。

大腦不是電腦，而是存儲了對真實世界反映結構的記憶系統，它能記住事件與事件之間的聯繫，進而推測事情的發展，這一切都是建立在記憶之上的。正是這種「記憶-預測」系統形成了智能、感知力、創造力，甚至意識的基礎。

無論我們做任何事，大腦都會不停地預測接下來會發生的事情，一旦不符合大腦的預測，我們就知道哪兒出了問題。而這一切都是基於我們的記憶而存在的，大腦在不停對比之前經歷過的狀況，從而得出最準確的預。

我就不說測。

《智能時代》引言*

這本書的創作，連同我的生活，由兩種激情共同驅動著。

近 25 年來，我一直熱衷並投身於移動計算機領域。在矽谷的高科技世界裡，我因創辦了 Palm Computing 和 Handspring 兩家公司而聲名在外。作為掌上電腦和智能手機的架構設計師，我還曾設計出 PalmPilot 和 Treo 一類的產品。

然而，我的第二種興趣不但早於我對計算機的熱情，對我個人來說也更為重要。——我瘋狂地著迷於大腦。我渴望了解大腦是如何工作的——不單是從哲學的角度和籠統的概念上去理解，還要採用工程學的方式、從最細節處去徹底掌握。光是了解「智能是什麼」以及「大腦是如何工作的」並不足夠，我還想要知道，如何才能製造出像大腦那樣工作的機器。總而言之，我想要創造真正具有智能的機器。

有關智能的問題，構成了科學界最後一片壯闊的前沿領域。大多數重大的科學問題所涉及的事件，往往極為微小或極為龐大，有的甚至發生在遙遠的億萬年前。然而，有關智能的問題卻與人類切身相關。人人都有一顆大腦，你的大腦即是你本人。你為何會產生這樣而不是那樣的感覺？你如何感知世界？為何你會犯錯？如何才能變得富有創意？為什麼音樂和藝術能夠激發靈感？生而為人，究竟意味著什麼？若想找尋這些問題的答案，我們首先必須了解大腦。此外，一個能夠解釋智能和大腦功能的成功理論，不單能夠幫助我們治療與大腦有關的疾患，還將帶來巨大的社會效益。據此理論建造出的真正智能機器，絕不同於通俗小說和科學幻想中所描繪的那種。相反，這些智能機器將從一套關於智能本質的新理論中誕生。它們將幫助人類加速認識世界、探索宇宙，令世界更加和平。一個相關的大型產業，也將在此過程中逐漸形成。

幸運的是，我們生於一個有望解答智能問題的時代。我們這一代人，擁有著數百年來收集的堆積如山的關於大腦的數據，而數據收集的速度還在日益加快。僅在美國就有成千上萬的神經科學家。然而，學界至今也沒有形成一套能夠富有成效地解釋智能本質或大腦工作原理的完整理論。大部分的神經生物學家並不關心有關大腦的整體理論，他們沉醉於做實驗來收集更多有關大腦諸多子系統的數據。儘管計算機程序員們前仆後繼地嘗試讓計算機擁有智能，但這些努力最後均以失敗告終。我相信，如果他們繼續對電腦和人腦之間的差別視而不見，失敗也還將繼續下去。

智能究竟是什麼？為何它只存在於人腦，而不存在於電腦？為什麼一個6歲的孩子能夠姿態優美地在河床中的岩石上來回跳躍，而我們這個時代最先進的機器人走起路來卻像是行動笨拙的殭屍？為什麼人類3歲的小孩就已經能夠以自己的方式掌握語言，而程序員們耗費了近半個世紀的心血，仍不能讓計算機實現同樣的成就？為什麼你能在不到一秒的時間內準確分辨出貓和狗，而超級計算機卻做不到？這些都是在等待我們探索的偉大奧秘。我們已經擁有了大量的線索，而現在真正需要的，是一些關鍵的啟迪。

你可能會奇怪，為什麼一個計算機設計師在寫一本關於大腦的書。換句話說，既然我真的那麼熱愛大腦，為什麼不選擇腦科學或者人工智慧作為自己的職業呢？答案是，我試過了，而且不止一次。但是我無法接受像前人那樣研究智能問題。我相信解決這一問題的最好辦法，是以大腦的生物學細節作為約束和指導，同時將智能視為一個計算性質的問題——將其定位於生物學和計算機科學之間。許多生物學家拒絕或忽視在計算機的語境下去思考大腦，而計算機科學家們通常也不相信能從生物學中得到任何可借鑒之處。而且，科學界比商界更不願承擔風險。在科技行業，如果一個人以合理的方法追求新想法的實現，無論最後成功與否，都將促進自己事業的發展。許多成功的企業家早期都品嘗過失敗的滋味。但在學術界，如果對一個新想法投入的心血在幾年之後仍不見成果，你的職業生涯很可能就此夭折。正因如此，我決定同時追求生命中的這兩種激情，並堅信商業上的成功將有利於我取得大腦研究上的成功。我需要財力來支持我的科學追求，同時我也需要學習影響世界和推銷新想法的方法，所有這一切，當時我都希望能從在矽谷的工作中獲得。

2002 年 8 月，我創辦了一家名為「紅杉神經科學研究所」（Redwood Neuroscience Institute, RNI）的研究中心，從事大腦理論的研究。世界上的神經科學中心有許多個，但專門致力於為新皮層尋找全面解釋理論的，僅此一家。而新皮層正是大腦中負責智能的部分。這就是我們在RNI的全部研究課題。從許多方面來看，RNI就像是一家初創公司。我們正追逐著在某些人看來遙不可及的夢想，幸運的是，我們的團隊卧虎藏龍，大家的努力已初見成果。

這本書的議題稱得上是雄心勃勃。它要提出一個描繪大腦如何工作的全面理論，包括：什麼是智能，以及大腦如何創造智能。我所提出的這個理論並不是全新的。你將要讀到的許多想法，都曾以這樣或那樣的形式散落各處，卻從未被以連貫的方式串聯起來，而這正是本書的首創。這也不足為奇，「新想法」往往是舊想法的重新包裝和重新詮釋。這句話的確也適用於本書中所提出的理論。但包裝和詮釋能令新舊想法產生天壤之別——即一堆繁雜細節和一個能夠令人滿意的理論之間的差別。這個理論已經打動了很多人，我希望它也能打動你。我聽到的一種典型的反應是，「有道理，我本來不會想到從這個角度來看智能，但聽你描述完之後，我能理解這是怎麼一回事了。」一旦擁有了這方面的知識，大部分人會開始用不同的眼光看待自己。你將開始觀察自己的行為：「我明白剛剛在我的大腦里發生了什麼。」希望讀完這本書的時候，你對於自己所思所行的緣由，能夠有一個新的認識。我也希望某些讀者能自書中得到啟發，並且根據書中的原理，致力於建造智能機器的事業。

通常，我會把這個理論和我研究智能的方式稱為「真正的智能」（real intelligence），以區別於「人工智慧」。人工智慧科學家試圖通過編程，讓計算機表現得像人類， 卻沒有先回答智能是什麼，其含義又是什麼。他們遺漏了建造智能機器最重要的部分——智能！而「真正的智能」則認為，在嘗試構建智能機器之前，我們必須首先了解大腦是如何思考的，這裡並沒有絲毫人工的東西。只有到那時，我們才可以問，如何能夠建造智能機器。

計算機能夠擁有智能嗎？

數十年來，人工智慧領域的科學家們宣稱，當計算機足夠強大時，就將擁有智能。我不這麼認為，後面我會解釋為什麼。大腦和計算機的工作原理根本就是兩回事。

神經網路方面的研究能否導致智能機器的產生？

大腦固然是由神經元網路構成的，但如果不理解大腦的工作原理，僅憑簡單的神經網路研究，在創造智能機器方面絕不會比計算機編程更有優勢。

理解大腦的工作原理為何如此困難？

大多數科學家認為，大腦太過於複雜，因此需要很長的時間才能理解它。我不同意這個觀點。複雜是思維混亂的表現，而不是其原因。相反我認為，我們所持有的一些直覺假設誤導了我們。這其中最大的錯誤，就是將智能等同於表現出智能的行為。

如果智能不由行為定義，那麼該如何定義它？

大腦使用大量的記憶資源來創建關於世界的模型。你所知道和所學到的一切，都存儲在這個模型中。大腦根據這個基於記憶的模型，不斷對未來事件做出著預測。預測未來的能力，才是定義智能的關鍵。我將深入描述大腦的預測能力，它正是本書的核心概念。

大腦是如何工作的？

智能產生於大腦的新皮層。儘管擁有諸多能力和極強的適應性，新皮層的結構細節卻出奇地規則。新皮層的不同部位，無論是負責視覺、聽覺、觸覺，還是語言的部分，都遵循著相同的工作原理。理解新皮層的關鍵就在於理解這些共同的原理，尤其是它們的層級結構。我們將從詳盡的細節入手來考察新皮層，為你展示它如何用自身結構來捕獲這個世界的結構。這些討論將會是本書中最具技術性的部分，但對於感興趣的非科學家讀者們來說，也不難理解。

這個新理論有什麼意義？

這個大腦理論可以幫助解釋許多事情，比如我們怎樣才能有創意，我們為什麼會擁有意識，我們為何產生偏見，我們是如何學習的，以及為什麼說「老狗學不會新把戲」，等等。我將會討論許多這類話題。總之，這一理論能幫助我們認識自己，並了解我們自身行為的原因。

我們有能力建造出智能機器嗎？它們能做什麼？

是的，我們能夠而且我們將會建造出智能機器。可以預見的是，在今後的數十年，這種機器的性能將朝著許多有趣的方向迅速發展。有些人擔心智能機器可能會在未來危害人類的生存，對此無稽的想法我表示強烈反對。人類並不會被機器人超越。建造在物理、數學等高層次認知能力上超過我們的智能機器，要比建造科幻小說中的那種會走路、會說話的機器人容易得多。我將探討建造智能機器的技術可能的一些發展方向，那將是令人難以置信的方向。

我的目標，就是以人人都能理解的方式，來說明這個新的智能理論和大腦的工作原理。一個好的理論應該易於理解，而不是掩藏於一堆艱澀的術語和錯綜複雜的論述中。我將首先從對基本架構的介紹出發，並隨著我們討論的深入，逐步添枝加葉。有些細節純粹是邏輯推論，有些則會涉及大腦神經迴路的特定方面。某些細節難免會被證明有錯，不過這一點在任何科學領域都無可避免。一個完全成熟的理論需要長年累月的發展，但核心概念的力量並不會因此而有絲毫減損。

許多年前，當我第一次對大腦發生興趣的時候，我去了當地圖書館，想要找一本解釋大腦如何工作的書。當時我只有十幾歲，已經習慣於從圖書館中找到解釋各種有趣話題的寫作精良的好書，比如那時我所著迷的相對論、黑洞、魔術和數學。然而，當我想要尋找一本令人滿意的解釋大腦的好書時，這一願望卻落了空。我逐漸意識到，沒有人知道大腦實際上是如何工作的，甚至連一個糟糕的或者未經證實的理論都不存在，一片空白。這太出乎意料了。好比說，那時雖然沒有人知道恐龍是如何滅絕的，但卻有大量的理論供你閱讀。而大腦的情況完全不同。起初我很難相信，人們居然不知道這樣一個重要器官是如何工作的。這一事實令我倍感困擾。在對大腦的已知知識的學習過程中，我逐漸開始相信，一定存在著一個簡單直觀的解釋。大腦不是魔術，我認為答案也不會比魔術更複雜。數學家保羅·埃爾德什（Paul Erdos）相信，最簡單的數學證明早已存在於宇宙的「天書」中，而數學家的任務就是要去「解讀」天書並找出它們。同樣，我認為對於智能的解釋就在「那兒」。我能感受到它的存在，我要解讀這本「天書」。

25 年來，寫作一本簡單直觀地解釋大腦的小書，一直是我的願望。它就像一根懸於眼前的胡蘿蔔，激勵著我不斷前進。這一願望最後化為了你手中的這本書。我一向討厭複雜，無論是在科學上還是在技術上。這一點從我所設計的產品中就可以看出來，它們往往以簡單易用取勝。強大的事物往往是簡單的。本書所提出的正是一個簡明直觀的智能理論，希望你會喜歡。

* 原文有刪節

兩位諾貝爾獎獲得者推薦此書，分別為 1962 年諾貝爾生理學獎得主詹姆斯·D. 沃特以及2000年諾貝爾生理學和醫學獎得主埃里克·R. 肯德爾。

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本篇回復序號為「018」

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