不想被AI淘汰，人類就得以科技升級大腦

插圖： DOUG CHAYKA

作者 Christof Koch

我們從何時開始感到惶恐？今年，位於倫敦的人工智慧企業DeepMind宣布在機器智能領域取得又一重大突破。他們研發的演算法自行根據圍棋規則反覆嘗試，學會了這個古老精妙的遊戲。該程序名為AlphaGo Zero，在自我對弈400萬場後，便擁有了超人的棋力。做到這些，它只花了不到一個月，而人類卻往往需要經過一二十年的艱苦訓練才有望成為棋藝高超的圍棋大師。

與往常一樣，這次也有專家出來告訴公眾不必害怕人工智慧，他們強調說，在現實生活中，下圍棋算不上什麼實用技能，因此科技的突飛猛進雖然令人驚異，卻也無需恐慌。下圍棋與人類的常規智能相去甚遠。

然而也有許多人懷抱著合理的擔憂，認為人工智慧會對社會危害甚巨：引發失業，加劇不平等，讓戰爭脫離人類的控制，甚至埋下威脅我們人類生存的隱患。無論你是和科學家Ray Kurzweil一樣，相信人工智慧的出現是天堂的曙光；抑或認同哲學家Nick Bostrom、物理學家Stephen Hawking以及企業家Elon Musk的言論，認為它意味著人類紀元的黃昏，有一點毋庸置疑：人工智慧將對人類的命運造成深刻的影響。

人工智慧對我們生存方式的威脅與日俱增，但我們也有應對之道。我們不該限制對人工智慧的深入研究，而應該把它導向振奮人心的新方向。為了跟上我們創造的機器，我們得快速更新自己的生物計算機：我們必須發明新技術，增強人腦的處理和學習能力。

人工智慧誕生於1956年夏天，當時在達特茅斯學院(Dartmouth College)，科學家、數學家和工程師們匯聚一堂，討論所謂的思維機器。從此以後，我們見證了人工智慧一路狂飆突進。1997年，IBM的「深藍」計算機(Deep Blue)擊敗了當時的國際象棋冠軍加里·卡斯帕羅夫(Garry Kasparov)。2005年，在內華達-加利福尼亞沙漠，一輛自動駕駛汽車7小時內完成了132英里的越野行程，人工智慧自此學會了駕駛。2011年，在智力問答競賽節目《危險邊緣》(Jeopardy!)中，IBM的另一台計算機「沃森」(Watson)擊敗了人類選手。去年，AlphaGo（AlphaGo Zero的前身）出人意料地擊敗了世界頂尖棋手李世石(Lee Sedol)，聲名鵲起。AlphaGo使用了前人的16萬盤圍棋棋譜來自我訓練，而AlphaGo Zero則摒棄了一切人類以往的智慧，以100比0的成績擊敗了它的前一代版本AlphaGo。

2017年5月25日，中國烏鎮，棋手柯潔與AlphaGo對戰。圖片來源：AGENCE FRANCE-PRESSE/GETTY IMAGES

迄今為止，在跳棋、國際象棋、圍棋等每位棋手都能縱觀全局的項目中，機器已經勝過了人類。此外，在賭博、欺詐與其他社交技巧遊戲中，計算機也逐漸佔據上風。今年早些時候，卡內基梅隆大學(Carnegie Mellon University)研發的Libratus程序在20天的「無限額德州撲克」 (No-Limit Texas Hold 』em) 錦標賽中擊敗了四名頂級選手。代碼無需自我吹噓，它就是比人類棋高一著。

人工智慧還化身為虛擬私人助理，學會了傾聽與交談。例如蘋果的Siri、亞馬遜的Alexa、微軟的Cortana以及Google Now，儘管目前它們的交流能力還很弱。不出一二十年，我們將難以分辨這些人工智慧與真正人類的聲音，它們所具備的，還有常人沒有的完美記憶、沉著與耐心。

這些巨大的進步都是由摩爾定律驅動的，摩爾通過觀察提出，每個集成電路上可容納的元件數目每隔一年便會增加一倍。我們很難理解這種指數級的增長。自從人類為了生產原子彈而發明計算機以來，它們的計算能力已經增長了約100億倍。我們正在見證第一批商業量子計算機的誕生，它們將推動計算能力進一步增長。

所有人都將被這第四次工業革命帶來的變化所裹挾。蒸汽機帶來了第一次工業革命，我們從農業社會進入工業社會。電力推動了第二次工業革命，人類從此能夠大批量生產商品，消費文化也由此誕生。第三次工業革命以計算機和互聯網為核心，人類的經濟重心從製造業轉向了服務業。

每次工業革命都大大提升了人類的生產力，讓我們享受了更多的社會福利與更長的壽命。隨著時間的推移，機器逐漸取代了各種各樣的人類勞動力，我們的就業情況因而不斷變化。

但這並不是自然規律。沒有人能保證，未來所有（哪怕是大多數）成年人都能找到工作，尤其是在科技干擾就業的速度越來越快的情況下。到了某個節點，機器發展的速度將超過個人與整個社會的適應能力。那也許就是災難降臨之時。

麥肯錫全球研究院(McKinsey Global Institute)最近一項研究估算出，美國有10%到50%的工作是可以由現有的人工智慧和機器人技術自動完成的。研究針對800個職業做了調查，發現約有60%的職業中，程序至少可以代替人完成30%的工作，而某些職業（例如司機、零售工人和快餐員工）完全可以被淘汰。

自動化當然有許多好處，例如生產出各種我們今天想也想不到的新奇產品——但這些好處只有富人或高薪人士才能享受。人工智慧將加劇貧富人群之間的不平等。

機器學習還會改變戰爭。一旦人們研發出了武器化的人工智慧，它們所投入的武裝衝突規模勢必比人類的理解與應對能力要大得多，反應速度也要快得多。總有一天，或許無心，或許有意，人工智慧的殺戮行為將不再受到人類的監管。

有人預見了那個奇點來臨的時刻——一個不確知的時刻，那時機器的智能超越了人類，於是科技發展得愈加迅猛，那也是一個我們目前為止無法理解的新紀元。

與光速不同，目前在理論上，智能沒有極限。我們大腦的計算能力或多或少要受到進化的限制，而計算機的能力與靈活性卻在不斷增長。這要歸功於成千上萬名軟硬體工程師彼此共享先進技術與發現，並在此基礎上建立了一個龐大的生態系統。人類怎樣才能跟得上它們的發展呢？

以往的回答是教育。但訓練（以及再訓練）人需要時間，而且並不是每個人都能（或者想）放棄開車、端盤子或者在超市收銀的工作，轉行去開發代碼、設計電腦晶元、遛狗或者照顧老人的（這些都是不會很快被淘汰的工作）。

面對無情的現實，我們必須積極創造自己的未來，不讓反烏托邦降臨。我們必須直接接入神經系統，增強認知能力。

我們已經開始向這個方向行動了。

有了大腦感測器，因故癱瘓的Bill Kochevar能夠自己吃東西了。圖片來源：RUSSELL LEE/CASE WESTERN RESERVE UNIVERSITY/CLEVELAND FES CENTER

經顱直流電刺激是一種無創腦部技術，它會對顱內的大腦皮層施加微弱的電場。動物及人類志願者實驗表明，它可能會增強神經的可塑性，當某個動作不斷重複時，大腦的表現變得更好了。使用者可以一邊佩戴著耳機刺激運動皮層，一邊舉重、揮舞高爾夫球杆或者彈鋼琴。漸漸地，運動員會學得更快或更好。

還有一種消費產品則通過頭戴式耳機內置的腦電圖(EEG)電極來感測深度睡眠時的慢波特徵。監測到慢波特徵時，設備會發出低沉的聲響，增加慢波的深度與強度，讓使用者睡得更沉。

不過，顱內數十億的微小神經細胞與頭皮的距離相當遙遠，而EEG只能拾取到神經元活動的一些微弱的回聲。我們並不能有選擇地消除或放大微小神經元集群的活動。為了增強大腦的能力，我們最終還是需要直接聽到並控制神經元個體：那些知覺、行動、記憶和意識的基石單元。為此我們需要直接接觸腦組織，（起碼目前）還是需要做神經外科手術來穿透顱骨的。

技術發展的速度要比我們預想的快，尤其是在腦機介面領域。看看七年前在車禍中受傷的Nancy Smith。她四肢癱瘓，只有頭和肩部能動。加利福尼亞州的神經外科醫生和神經科學家在她的大腦皮層植入了微小的一系列「針床」電極，對她的意圖（拿杯子或敲擊琴鍵）加以編碼。然後程序演算法會解碼她的神經信號，再將指令傳遞給音樂合成器，這樣她就可以用大腦來演奏音樂了。

與她經歷相似的還有Bill Kochevar，數年前，他因騎自行車發生事故導致肩膀以下全部癱瘓。克利夫蘭市(Cleveland)的醫生與神經科學家團隊在他的大腦左側運動皮層植入電極，這些電極會讀取約100個神經元的電震顫，解碼Kochevar的意圖，然後用電刺激他的手臂與雙手的肌肉，讓他能夠伸手並抓握物品。這種功能性的電刺激類似於「寫入」神經系統，會給出自然生成的粗略模擬指令。功能性刺激讓Kochevar能夠自己吃喝。已經有50多名患者在大腦里植入了聽力設備。

寫入大腦皮層並非遙不可及。當我們在地球上移動時，我們會通過肢體上的定位感測器和皮膚上的觸摸感測器接收大量反饋信號。神經科學家目前正在設法為癱患者植入電極，給體覺皮層施加電刺激，以此替代這些信號。

為這類研究提供資金支持的是大腦計劃(BRAIN)，該項目由政府與民間協作，自2013年開始，參與機構包括美國國家衛生研究院(National Institutes of Health)以及美國國防和情報組織。這項為期12年的計劃預計為治療研究提供超過40億美元的資金。它贊助的項目包括對強迫症、抗治療性抑鬱症、特發性震顫、帕金森、癲癇、中風恢復以及失明進行直接腦刺激。

艾倫研究所(Allen Institute)最近公布的數據展示了皮層神經元複雜的軸突和樹突。圖片來源：ALLEN INSTITUTE

我負責管理的艾倫腦科學研究所(Allen Institute for Brain Science)亦有貢獻。我們無償公布了一份數據，展示了成百上千個活體神經樣本的皮層神經元複雜的纖維軸突和樹突，以及微弱電流通過這些細胞體時的電反應。經過患者同意，我們在做手術切除深層組織腫瘤或癲癇灶（通常作為醫療廢棄物被丟棄）時，提取了這些方糖大小的皮層組織，並用機器保持存活，連續數天在實驗室中研究它們的結構和功能。

此舉堪稱一大進步，因為目前我們所知的人類神經細胞所有知識均來自已經死亡的大腦，這些細胞中是沒有任何電活動的。此外，我們還提供了計算機代碼來模擬這些細胞的電反應。

關於人類大腦的基礎知識與迅速發展的神經科技產業融合，能夠幫助神經系統疾病患者重新拾回失去的能力，例如他們可以用大腦操控駕駛汽車。

隨著越來越多的研究出現，我們每個人都將擁有增強認知的能力。

大腦增強可以幫助無法適應新工作環境的年長者，讓他們重獲孩提時代的靈活應變能力，每天毫不費力地學會幾十個新詞，毫無障礙地學習新技能，接受新事件。一旦我們完全掌握了神經可塑性的原理，我們將能隨意控制它運行的機制。

我希望，有一天人類可以在腦海中浮現出一個概念——比如美國憲法。然後視覺皮層中的植入物讀取這個意象，無線訪問相關的維基百科頁面，接著把其中的內容搬回視覺皮層，這個人就可以在大腦中閱讀這個網頁。所有一切都可以在心念意轉間完成。還有一種植入物能將模糊的想法轉化為精準的數字代碼，於是每個人都成了程序員。

人類可以通過設定讓大腦連續幾小時將精力集中在某項任務上，或者任意控制睡眠的時間和深度。

未來，神經元直接連接後，兩個或兩個以上的大腦也許能合為一個獨立意識，這一可能令人振奮，這種連接類似於胼胝體——連接左右兩側大腦半球兩億纖維束。這個獨立意識可以調用成員大腦的記憶與技能，以單獨的「群體」意識行動，協調多個個體完成高度複雜的活動，達到一致的整體目的。

這些想法是符合目前我們對大腦與心智的了解的。要想將它們從科幻小說變為事實，我們需要一個速成方案來設計出安全、便宜、可靠、耐用的設備和程序來控制顱內的大腦處理進程。它針對的人類能力提高必須「端對端」的。

為了加快這項技術的傳播速度，相關政府機構、學術界、生物醫療器械行業以及真正承擔風險、勇敢開拓的較小型公司都必須無償、公開、快速分享數據和程序，加快創新的進程。我們也必須縮短冗長的監管程序，讓每個人都能很快受益。

20世紀是物理學的世紀——想想原子彈、激光和晶體管，而這個世紀將是大腦的世紀。準確地說，這將是人腦——這個已知宇宙中最複雜的高度興奮物的世紀。增強大腦，讓我們獲得連自己都無法想像的強大力量的能力，這一切已經近在咫尺。

Christof Koch博士是西雅圖艾倫腦科學研究所(Allen Institute of Brain Science)首席科學家兼所長。

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