[轉載]腦袋：玄而又玄的東西

已有 106 次閱讀 2015-7-12 21:28|系統分類:科普集錦

Rob Dobi, via crucialparts.blogspot.com

（文／GARY MARCUS）20世紀90年代初，還是MIT研究生的大衛·坡佩爾（David Poeppel）發現了一件驚人的事情。他當時正在研究言語知覺的神經生理學基礎，而一種新的技術才剛剛開始流行，那就是正電子發射斷層掃描（PET）。那時候大約有6篇PET研究言語感知方面的論文得到了發表，都是在頂級的科研期刊上，大衛試圖整合這些論文，本質上就是把每篇論文中提到的大腦在識別言語的過程中產生興奮的那一部分拿來作比較。令人震驚的是，他沒有找到任何彼此相一致的地方。這些研究每一個發表出來都廣受矚目，但合起來看它們之間完全沒有一致性，加在一起什麼也不是。整件事情就好像有6個證人以6種完全不同的方式描述罪案。

學科發展，意外的流轉

這對神經科學來說可是糟糕透頂——如果6個研究得出了6種不同的結果，那誰還要相信神經科學家說的話呢？隨之而來的是許多糾結的討論——是不是PET不可靠，因為它涉及往大腦里注射放射性的示蹤劑？還是說這些研究本身不夠嚴謹？似乎沒有人知道。

然後，讓人想不到的是，這個學科發達了起來。大腦成像圖不但沒有遭到棄用，反而變得更加流行。PET技術被更加靈活的功能核磁共振成像（fMRI）所取代，由此科學家不必使用危險的放射性示蹤劑也能研究人腦，還能進行時間更長的實驗以採集更多的數據，得出更可靠的結果。漸漸地，實驗方法也變得更加謹慎。隨著fMRI儀器變得更加普及，實驗方法變得更加標準和完善，研究者們終於開始在實驗室里取得了一定程度上的共識。

與此同時，神經科學開始走向公眾，而且聲勢浩大。工作中的大腦的那些花哨的彩色圖片，成了媒體在提及人類思維時必定會舉出的例子，從而誘使人們產生了一種錯誤的理解。（在《Duped》雜誌的一篇特稿里，作者瑪格麗特·塔爾博特［Margaret Talbot］描寫了耶魯大學的實驗發現，在論文里加入神經學的內容會使人更加相信它們。）1990年時普通人根本連聽都沒聽過的大腦成像技術，成了理解人類精神生活最負盛名的方法。「神經」這一前綴到哪裡都能見到：神經法律、神經經濟學、神經政治學。神經倫理家們還想是不是能基於一個人新皮層的大小來改變他的定罪。

然後，轟！局面又來了個轉變。在幾乎可謂絕對霸主的位子上坐了20年以後，少數幾個聰明人開始說話了，問：所有這些腦部研究真的想我們想的那樣告訴了我們很多東西嗎？去年出版的一本名不見經傳的絕妙好書《神經狂熱》（Neuromania），便對我們對大腦成像越來越深的迷戀表示了憂慮。雷蒙德·塔利（Raymond Tallis）的一本書已於今年出版，書中也援引了這一辭彙，並論證了類似的觀點。在《走出大腦》（Out of our Heads）一書中，哲學家·阿爾瓦·諾埃（Alva No?，加州大學伯克利分校的哲學教授）寫道， 「很容易忽視一個事實……用 PET 和 fMRI 得到的並非是大腦在實際行動中的圖片。」 實際上，大腦的圖像是依靠複雜的數學假設精心重構的結果，而根據今年早些時候的一項研究，在不同類型的計算機上進行分析，這種重構有時會產生稍微不同的結果。

就在前不久，類似這樣的憂慮以及一些神經學博客上發人深省的博文，終於闖入了主流視野，在《紐約時報》的一篇評論文章中亮了相。在文中，紐約時報記者阿利薩·柯爾特（Alissa Quart）表明了自己的態度，「我舉雙手贊成抵制這種有時也被稱為大腦色情的東西，它對這種還原論的、不嚴謹的思維方式和我們願意接受一切看似神經科學的解釋這一事實提出了重要的問題。」

柯爾特和那幫不斷壯大的神經學批評家隊伍只說對了一半：如今這個21世紀初的世界裡的確充滿了大腦色情，充滿了草率的還原論思考和對神經科學解釋不體面的慾望。但正確的解決方法不是把神經科學一刀切掉， 理解神經科學能夠告訴我們什麼和不能告訴我們什麼，才是更恰當的做法。

為什麼我們不應該簡簡單單地把神經科學全部否決，首先也是最重要的原因是顯而易見的：如果我們想要了解人的思維、了解所有的人性生髮的地方，我們必須去理解大腦的生物學。第二個原因，是神經科學已經告訴了我們很多，只是不是我們所想的那樣。能上報紙的研究往往是相關性不好、但是討論了有意思的人類行為的那種，比如「性高潮時女性大腦的3D圖」，以及「玩撲克時你的大腦是這樣的」。

但很多這樣的報道都建立在了一個錯誤的前提之上：在大腦中最亮的神經組織就是參與認知功能的唯一組織。實際上，大腦很少以這樣的方式運作。大腦做的大部分事情都要牽涉到許多不同的組織一起工作。說情感在杏仁核裡面，或是決策是前額葉皮質的事，頂多只能算是簡寫，而且是一個誤導性的簡寫。舉例來說，不同的情感依賴於神經基質的不同組合。理解句子的行為可能涉及布羅卡區（在左腦與語言相關的地方），但同時也會動用顳葉中分析聲音信號的腦區和一部分感覺運動皮層，基底神經節也會變得活躍。（如果是先天失明的人，一些視覺皮層也會發揮一定的作用。）總之，不是只有一處，而是有很多處，其中一些可能沒那麼活躍，但仍然有著至關重要的作用；真正重要的，是龐大的神經網路是以何種方式一起工作的。

fMRI 能從大腦圖像中選出的最小元素是種叫體素（voxel）的東西。但是，體素比神經元大很多，而且從長遠看，了解大腦最好的方式可能不是問哪些特定的體素在一個給定的過程中最活躍，而是看這些體素裡面的許多的神經元是如何共同工作的。也因為這一點，到頭來我們可能會發現fMRI並不是研究大腦的最佳工具，儘管在眼下它用著很方便。fMRI最終可能成為把人類引向顯微鏡的放大鏡，而顯微鏡才是我們真正需要的。如果人腦中的行為大部分都發生於神經元而不是體素或腦區（通常包含數百或數千的體素）的層面，我們可能需要新的研究方法，比如光遺傳學或用於研究單個神經元的自動化機器人引導工具；我自己的猜測是，我們需要對其他動物的大腦有了更多的見解之後，才能完全掌握人類大腦的運作。關於獨立神經元組成的陣列是如何與複雜行為相關聯的，科學家們還仍然處在努力構建理論的階段，連大體框架都還沒有搭好。神經科學尚未遇見它的牛頓，更不用說愛因斯坦了。

但這並不是放棄的借口。當達爾文寫下《物種起源》的時候，沒有人知道DNA是做什麼的，也沒有人想到我們有朝一日還能給它測序。

神經科學如今面臨的真正的問題並不在科學——雖然許多方法論上的挑戰仍然存在——而在於我們對它的預期。人腦是一個極度複雜的組合體，在任何時候都有數十億神經元參與（以及脫離）協作。有一天我們的多數行為都將有神經科學的解釋，但這些解釋將非常複雜。現在，關於這些部分是如何關聯起來的，我們的理解能力相當有限，有點兒像試圖從克利夫蘭上空的飛機窗口去看清俄亥俄州的政治動態一樣。

這或許就是為什麼今天最好的神經科學家可能是那些最少登上頭條新聞的人，比如研究人在理解單個字時腦中複雜動力如何作用的那些科學家。正如大衛·坡佩爾所說的，我們現在需要的是 「一絲不苟地把一些基本的大腦功能給一層一層分析透徹，而不要聽著宏大而實際意義模糊的概念，比如腦基美學（brain-based aesthetics），現在我們連大腦是如何識別一條直線這麼簡單的事物都還不了解」。

那些對複雜大腦功能的簡短的解釋往往能成為很好的標題黨，但極少是真實的。不過，這並不意味著以後也沒有解釋，只是意味著我們的大腦沒有演化成很容易理解的樣子。

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