大腦的故事

大腦，作為人類思維的核心器官，主導著人類的所有信息的接受、處理、與輸出。但是，很多年以來，雖然人類已經十分致力於研究其工作機理，但離真正搞清楚其原理，還差得非常非常的遙遠。

不同於身體的任何其他器官，人的大腦十分特殊——因為在人類出生後，它還沒有發育完全，在出生後的最初幾個月甚至幾年中，隨著人的經歷和外界刺激，大腦會持續的發育。

正常人的大腦皮層，會有約一百四十億左右的神經元細胞，當它們互相鏈接起來時，就形成了所謂的 「 樹突 」 。相互鏈接起來的神經元網路，才能夠接受和傳輸信息。

神經元細胞的數量在人出生後就基本固定了，前面所說的大腦持續發育，主要指的是 「 樹突 」 （ 神經元細胞之間的鏈接 ） 的不斷增長。

作為獨立的神經元細胞，是幾乎不能發揮任何作用的，甚至還會逐漸消亡。它們只有相互聯接在一起，才能夠產生作用，才能夠處理信息，才能夠成為人類思維的核心。

1958 年，DavidHubel 和Torsten Wiesel 兩位科學家，在大學裡面從事一項關於大腦工作機理的研究，其主要內容是關於在眼睛瞳孔區域所成的圖像，與大腦皮層神經元之間的對應關係。

顯然，這兩位是科學家，不是殺人狂魔，所以下面就輪到可憐的喵星人出場了，它們前赴後繼地犧牲不少，為這兩位科學家貢獻出了一切。

他們在貓的後腦骨上，開了一個直徑約為3 毫米的小洞，向洞里插入電極，以測量大腦皮層神經元的活躍程度。

然後，他們在小貓的眼睛前面，展現各種形狀、各種亮度的物體。而且，在展現每一件物體時，還改變物體放置的位置和角度。

這個試驗，其本來的目的是去證明一個猜測——位於後腦皮層的不同視覺神經元，與瞳孔所受刺激之間，存在著某種對應關係——一旦瞳孔受到某一種刺激，後腦皮層的某一部分神經元就會活躍。

在大量的試驗和大量的喵星人獻身之後，David Hubel 和Torsten Wiesel 發現了一種極為特殊的神經元細胞——後來被稱為 「 方向選擇性細胞 （ Orientation Selective Cell ）」

當物體的特定特徵出現在小貓的眼睛瞳孔前時，這種細胞會隨之表現活躍。但這特定的物體特徵，既不是顏色，也不是圖案，更不是圖案的內容 （ 比如一條魚或一隻老鼠 ）。讓科學家們沒有想到的是，居然是——物體的邊緣。

而且，每當這個邊緣還有明確的方向性時，這種神經元細胞就會尤為活躍。可參見下圖，左上角紅框中的人臉圖像左側的一部分，在放大後成為中間紅框中的圖像，再放大後，其左側的一部分又表現為下方圖像——一個方向性很強的物體的邊緣。

在圖像從眼睛瞳孔成像進入大腦後，信息恰恰是沿著上述的反方向進行，首先被人腦識別出的就是這些方向性很強的物體邊緣——所以方向選擇性神經元細胞就隨之不斷活躍。

然後是通過信息在大腦皮層不同區域的傳遞和處理，形成中間的圖案，再向其他區域傳遞處理，最終形成左上角的人臉圖案，大腦才能夠區別不同的人臉。

這個過程的揭示，使上面這兩位科學家，獲得了1981年的諾貝爾醫學獎。

如果我們用計算機來模擬上述的處理過程，一層一層地抽象和學習——這就是今天大熱的深度學習——擊敗人類無數頂級圍棋高手的人工智慧程序AlphaGo背後的核心機制——其實本質上還是對大腦工作機理的一種簡單模仿。只是，今天人類使用電子計算機，極大幅度的加速了這個信息處理過程。

這其實更說明人類的大腦的複雜。因為人腦能夠以極小的容量，極少的能耗，就能夠與消耗極大能量、佔地大得多的高性能電子計算機 深度學習AI軟體對抗。

更何況，AlphaGo只能下圍棋，而人腦能做無數種事情，包括製造出AlphaGo。下面這張圖描述了從視網膜成像、識別方向性物體邊緣 （ V1區 ） 、V2區處理、識別出中間的可視化特徵（ V4區 ）、PIT區、識別出人臉 （ AIT區 ）、進行分類判斷與決策 （ PFC區 ）、PMC區、發出驅動人體進行行動反應的命令（ MC區 ）的全過程。

正因如此，從邏輯上說，人腦的邏輯概念集合，包含了AlphaGo的邏輯集合；或者反過來說，AlphaGo雖然犀利，但本質上是使用工具加速了邏輯實現的過程，但始終都是人腦邏輯概念集合的一個子集，永遠無法越出邊界。

考慮到羅素悖論和哥德爾不完全定理的約束，即使在為避免此悖論的ZFC公理體系的集合論中，甚至是NBG公理體系的集合論中，像 「 真類 」 這樣 「 奇怪 」 的概念也許是人類的大腦機理，而AlphaGo這樣的AI邏輯始終不過是 「 集合 」 ——好吧，看不懂上面這段的，就當堂主在囈語，大家可以直接跳過此段文字，無視即可——因為堂主也沒辦法三言兩語解釋清楚這些複雜概念。結論就是，所以超AI（ 以前稱強AI，現在似乎把原來的強AI稱為超AI，把原來的弱AI一分為二，把其中比較強的部分稱為強AI ）始終會是人類大腦能力的子集，永遠無法超越邊界。

上面一大段的觀點，總結成一句話，就是——人無能力造出人，所以AI永遠無法達到人的智能。即使在個別單項領域內看似超越了人，但其實只是利用工具加速增強了對人類某項單一能力的模仿——既無法通用，也無法解釋清楚其內部原理 （ 雖然實現了效果，但無法解釋 ），更無法與其他AI能力整合形成系統 （ 人 ）。

在文章的末尾要表達這麼一個觀點：大腦神經元細胞必須相互鏈接形成樹突，才能夠生存和體現價值。其實人類一樣，每一個人類的個體，如果不與其他任何人類個體接觸和交流，一定無法成長為一個真正的人類。

「 狼孩 」 的故事已經充分說明了這一點。即使是成年人，如果一個人躲在深山老林中生活，時間一久，語言、思維、智慧等作為人的能力也會大幅退化——這與神經元細胞不相互鏈接形成樹突就會消亡的過程十分相似。

嗯嗯。如果這麼說來，所謂宇宙是一個整體的說法也許就有一些道理了，這樣的話，量子糾纏效應也許可以得到合理的解釋——在 「 實在性 」 和 「 定域性 」 這魚和熊掌之間，「 定域性 」 的矛盾就能夠得到解釋，我們人類就可以十分堅定地選擇 「 實在性 」 ——我們人類確實真實存在，而不是某個更高級生物製造的遊戲 （ 或夢 ）中的一群NPC。