人類智力已至極限

07-04

《環球科學》8月封面文章

我們可能無法變得更聰明

大腦的尺寸

　　人類的智力可能已經接近極限，無法進化到更高層次了——多種證據表明，通往更高智力層次的進化途徑都已被物理定律堵死。科學家能否找到突破極限的辦法？

　　撰文道格拉斯· 福克斯(Douglas Fox) 翻譯欒興華

　　道格拉斯· 福克斯是一名自由科學作家，目前居住在美國舊金山。他常為《新科學家》(New Scientist)、《探索》(Discover)以及《基督教科學箴言報》(The Christian Science Monitor)撰稿。福克斯曾獲多個獎項，最近的一項大獎是由美國新聞記者與作家學會評出的重大事件報道獎。

　　物理限制

　　人類的智力可能已經接近極限，無法進化到更高層次了。各種證據都表明，大多數通往更高智力層次的進化途徑都已被物理定律堵死。

　　就拿大腦容量來說，容量越大，智力層次也越高，但大腦容量增大卻有一個反作用：大腦會消耗更多的能量，運行速度也會變慢。大腦內，更好的神經連接也需要消耗能量，不成比例地佔據大腦空間。如果大腦中的神經連接變多變細，就會碰到熱力學極限，正如計算機晶元上的晶體管所遇到的問題一樣：容易產生「噪音」。

　　不過，人類仍可能達到更高的智力水平，而且藉助一些現代技術，比如寫作和網路，我們可以使智力不受身體的限制。

　　西班牙科學家聖地亞哥· 拉蒙· 卡哈爾(Santiago ramóny cajal)是1906 年諾貝爾生理學或醫學獎得主，早在第一次世界大戰的十幾年前，他便繪製出了昆蟲的神經解剖圖，並將昆蟲大腦形象地比喻成一隻精緻的懷錶，而將哺乳動物大腦比作一個空心的老式座鐘。說起來讓我們有點汗顏，很難想像蜜蜂的大腦僅有毫克重，卻可與哺乳動物一樣執行某些任務，比如為同伴帶路、建造家園。蜜蜂的能力可能受到神經元數量的限制，但它們卻可將神經系統的功能發揮到極致。

　　另一個極端例子是大象，它們的大腦體積是蜜蜂的500 萬倍，運行效率卻如龐大的美索不達米亞帝國一般低下。神經信號從大象大腦的一端傳到另一端，以及從大腦傳到腳趾間所需要的時間，均是蜜蜂的100 倍之多，因此這些龐然大物只得減少軀體反射，放慢行動速度，以便把那點寶貴的大腦資源用在如何走好每一步上。

　　人類的大腦容量可能不像大象或蜜蜂那麼極端，但有人發現，人類智力同樣受到了物理定律的限制。人類學家已經推測出腦力擴展所面臨的解剖學障礙——對於兩足的人類來說，腦袋變大能通過產道么？即使我們假設，進化可以解決產道問題，那麼腦袋變大所帶來的問題，可能更多更複雜。

　　有人或許認為，只要通過進化，我們大腦中的神經元數量變多，或者神經元之間的信息交流速度加快，我們就會更聰明。但若匯總新近的一些研究，根據結果進行邏輯推斷，你會發現，如果大腦真朝這個方向進化，很快就會觸到物理極限。這些限制與神經元的自身性質，以及神經元之間頻繁的化學信號交流有關。英國劍橋大學的理論神經科學家西蒙· 拉夫林(Simon Laughlin)認為，「信息、雜訊和能量之間的聯繫是剪不斷的，這種聯繫有著熱力學根源」。

　　那麼，熱動力學定律針對神經元而設置的這種智力限制，是否對鳥類、靈長類、海豚、螳螂等所有動物都有效？顯然，從來沒人考慮過如此寬泛的問題，但本文提到的科學家都認為，這個問題確實值得探討。「這是一個很有意思的研究點，」美國賓夕法尼亞大學致力於研究神經信息編碼的物理學家維賈伊· 巴拉薩布拉曼尼恩(Vijay Balasubramanian)說，「我還沒有在科幻小說中看到有誰探討過這個問題。」

　　顯然，智力是一個內涵豐富的辭彙：它難以衡量，甚至難以定義。不管從哪個方面來看，人類都是地球上最聰明的動物，但我們的大腦進化到今天這個程度，它處理信息的能力會不會已經受到「硬體」上的限制？除了人類，其他神經類生物的智力進化是否也無法擺脫物理定律的束縛？

　　大腦越大越聰明？

　　從直覺上來看，要使腦力變強，最明顯的方法就是增加大腦容量。事實上，100 多年來，大腦容量與智力之間的關係一直是科學家研究的熱點。19 世紀末到20 世紀初，生物學家花了大量時間來探索生命體的一些共同特徵——與體重，尤其是與大腦容量相關的、在整個動物界都適用的數學定律。大腦容量增大的一個好處是，可以容納更多的神經元，神經元的生長、連接也可以更複雜。然而，大腦容量的大小並不是決定智力高低的唯一因素：牛的腦體積是老鼠的800 倍，但牛並不見得比老鼠聰明多少。身體越大，大腦反而需要完成更多的瑣碎工作，比如監管更多的觸覺神經、從更大的視網膜上整合信號、控制更多的肌纖維等與智力無關的內務工作。

　　1892 年，荷蘭解剖學家尤金· 杜布瓦(Eugene Dubois)在爪哇發現了直立人頭骨，他想尋找一種方法，根據顱骨化石的大小來評估動物的智力。因此，他首先提出假設，如果動物大腦異乎尋常地大，它們也會更聰明，然後在這個假設的基礎上，確立了動物大腦容量與體型大小之間的精確數學關係。杜布瓦與其他學者收集了很多關於動物大腦容量與體型大小的數據，形成了一個日漸龐大的資料庫。當年的一篇經典論文就曾報道過3 690 種動物的身體、器官以及腺體的重量，涉及從木蟑螂(wood roaches)、黃嘴白鷺(yellow-billed egret)到兩趾和三趾樹懶的多個物種。

　　杜布瓦理論的繼任者發現，在哺乳動物中，大腦容量的增長速率要慢於體型的增長——大概是體重增長倍數的3/4 次冪。因此，麝鼠(muskrat)的體重是老鼠的16 倍，它的大腦容量大約只有老鼠的8 倍。根據這一認識，科學家發明了杜布瓦一直在尋找的數學工具：腦商(encephalization quotient)，也就是某一物種的實際大腦重量，與根據體重預測的腦重的比值。換句話說，腦商反映了一個物種的大腦增長速度偏離3/4 冪律的倍數。比如人類的腦商為7.5(即我們的大腦重量是預測值的7.5 倍)，寬吻海豚為5.3，猴子是4.8，而牛隻有0.5(見右圖)。簡而言之，一個物種智力的高低可能取決於大腦的神經儲備量：除了處理皮膚觸覺之類的日常瑣事，還為智力留下了多少神經元。或者，我們還可以歸納得更為簡單：至少從表面上來看，智力高低取決於大腦容量。

　　拿哺乳動物和鳥類來說，大腦變大確實給它們帶來了一些好處。大腦越大，神經迴路越多，每個神經信號能攜帶的信息就更多，神經元每秒鐘的放電次數就不必那麼頻繁。但與此同時，大腦增大也會產生一種相反的趨勢。如果為了提升智力而無限制地增加新生神經元，「我認為收益遞減規律就可能起作用，」巴拉薩布拉曼尼恩說。容量增大的同時，大腦的負擔也會增加。最明顯一點就是能耗增多。以人類為例，大腦是身體中需能最多的部位：大腦僅占人體重量的2%，但即便在我們休息時，它所消耗的能量，也佔到人體總能耗的20%。在新生兒中，這個比例更是達到驚人的65%。

　　利弊難題

　　大腦所需的能量中，相當一部分都耗費在信息交流網路上：人類大腦皮層中，80% 的能量都用於信息交流。不過，隨著腦容量的增大，神經間的連接似乎會在更精細的結構層次上，遇到更嚴重的問題。事實上，早在20 世紀中葉，當生物學家在收集關於大腦重量的數據時，他們也在探究一個更有挑戰性的問題：弄清楚大腦的「設計原則」，以及這種原則又是如何在大小各異的大腦上發揮作用的。

　　通常，神經元都有一條細細的「尾巴」，稱為軸突(axon)。軸突末端會分叉，每條分支的末端會形成突觸(synapse)，也就是該神經元與其他神經元的連接點。軸突就像一根根電話線，可以連接大腦的不同部位，或形成神經束，從中樞神經系統延伸到全身各處。

　　在早期的一些開創性研究中，生物學家利用顯微鏡，測量了軸突的直徑，計算出了神經元的大小和分布密度，以及每個神經元擁有的突觸數量。他們觀察了10 多種動物的大腦，對於每個動物大腦，都會檢測數百，甚至數千個神經元。由於急於把研究對象擴展到更大型的動物中，以便完善數據和統計曲線，生物學家甚至想了些辦法，從鯨的屍體上剝離完整的大腦。古斯塔夫· 阿道夫· 古德貝格(Gustav Adolf Guldberg)曾在19 世紀80 年代詳細描述了一種方法，使用雙人伐木鋸、斧頭、鑿子和足夠的氣力，像開罐頭一樣，打開了鯨的顱骨頂端。

　　觀測了多個物種的大腦之後，科學家發現，隨著腦容量增大，就會發生一些微妙卻不可持續的變化。首先，神經元的平均大小在變大。由於神經元的總數也在增多，這種改變使得神經元可以連接越來越多的「同胞」。但在大腦皮層上，神經元變大後，密度卻下降了，導致神經元之間的距離增大，連接神經元的軸突也得相應增長。軸突越長，神經元之間的信號傳遞就要耗費更多時間，因此只有軸突變得更粗，才能保證神經信號的傳遞速度(軸突越粗，信號傳遞越快)。

　　研究人員還發現，腦容量越大的物種，功能區域就會劃分得越多。如果給大腦染色，你會發現，在顯微鏡下，大腦皮層上呈現出很多顏色各異的斑塊。每個斑塊就是一個功能區，它們各司其職，比如有的負責語言表達，有的負責面部識別。隨著腦容量增大，這種特化現象會在另一個層次上出現。比如，在左右大腦半球上，相互對應的兩個區域會執行不同的功能，比如空間想像和言語推理。

　　幾十年來，人們一直把大腦的這種功能區域劃分視作智力的一種標誌。但這也反映了一個更加普遍的現象：區域分工是對腦容量變大導致的連接問題的一種補償，美國愛達荷州博伊西2AI 實驗室(2AI Labs)的理論神經生物學家馬克·常逸梓(Mark Changizi)說。牛腦的神經元數量是小鼠的100 倍，但這麼多神經元不可能迅速地在兩兩之間形成連接。通過區域分工，把功能類似的神經元劃分到同一區域，區域內可以形成豐富的神經連接，而區域之間僅需少量長距離連接，大腦就能解決這個連接難題。左右大腦半球的分工，也解決了一個類似的問題：這種分工方式，減少了兩個半球間必需的信息傳遞量，因而也就不需要太多的長距軸突來連接兩個半球。常逸梓說，隨著腦容量不斷增大，「所有這些看似複雜的過程，其實都只是大腦為解決連接問題而做的努力，並不代表腦袋大了就更聰明了」。波蘭科學院的計算神經科學家簡· 卡博斯基(Jan Karbowski)對此深表贊同。「要提高智力，大腦必須要對幾個方面進行優化，但有利必然也會有弊，」他說，「如果你要改善一個方面，那麼其他方面就可能變得更糟。」想像一下，當大腦增大時，如果你讓胼胝體(corpus callosum，即連接左右半球的軸突束)也立即增大，以使左右半球的連接保持暢通，這時會發生什麼？如果你讓軸突增粗，以防止大腦增大後，左右半球的信號傳遞變慢，這又會發生什麼？結果將不容樂觀。胼胝體會增長得太快，會把兩個半球分得更開，以至於抵消了大腦功能的任何改善。

　　探究軸突寬度和信號傳導速度的實驗，已經很好解釋了上述利弊問題。卡博斯基說，神經元確實會隨著腦容量的增大而變大，但神經元之間並不能迅速建立連接；軸突也確實會增粗，但增粗速度也不足以抵消傳導路徑變長導致的信息傳遞延遲。巴拉薩布拉曼尼恩認為，限制軸突快速增粗不僅節省空間，還能減少能耗。當軸突直徑增加一倍，能耗也會增加一倍，但傳遞信息的速度僅能提高40% 左右。即使不考慮這些因素，當腦容量增大時，大腦白質(由軸突組成)的體積增長速度也要快於大腦灰質(神經元的主體，細胞核所在位置)。換句話說，腦容量增大的那部分更多是用於建立神經元間的連接，而不是真正為負責計算、處理信息的神經元提供空間。這再一次說明，以腦容量增大的方式提高智力，並不是長久之計。

　　靈長類的優勢

　　有了上面的研究做鋪墊，我們就不難理解，大腦有柚子那麼大的牛為何還不如大腦小如藍莓的老鼠聰明。不過，在大腦模塊的水平上，進化也拿出了自己的變通方法。2007 年，美國范德堡大學的神經科學家喬恩· H · 卡絲(Jon H. Kaas)和同事對比了多種靈長類動物的腦細胞形態，他們偶然發現了一個關鍵特徵——一個可能賦予了人類生存優勢的特徵。

　　卡絲髮現，與大多數哺乳動物不同的是，當靈長類的大腦變大時，大腦皮層上的神經元大小几乎不變。雖然有數量極少、負責維護神經連接的神經元確實變大了，但大部分神經元的大小都沒有變化。因此，儘管在靈長類動物中，不同物種的大腦一個比一個大，但神經元仍然緊密地聚集在一起。比如，狨猴(marmoset)的腦容量是梟猴的兩倍，神經元的數量大概也是兩倍，而在嚙齒類動物中，當腦容量增大兩倍時，神經元數量僅會增加60%。這種差異導致了截然不同的結果。人類將1 000 億個神經元緊密壓縮在1.4 千克的腦組織里，而對於嚙齒類動物，如果神經元仍是現在這麼大，數量卻與人類相當的話，那麼它們的大腦將會重達45 千克。從新陳代謝的角度來說，這麼大的腦組織所需的能量，幾乎會「抽干」嚙齒類動物。「這可能就是大型嚙齒類動物不比小型同類聰明的一大原因，」卡絲說。神經元較小、排列更密集，似乎確實對智力有影響。2005 年，德國不來梅大學的神經生物學家格哈德· 羅斯(Gerhard Roth)和厄魯休拉· 迪克(Urusula Dicke)評估了一些動物特徵，他們認為在預測動物的智力上，這些特徵可能比腦商更有效(通過行為的複雜程度，可以大致判斷動物的智力水平)。「唯一與智力緊密相關的，」羅斯說，「就是大腦皮層上的神經元數量，以及神經信號的傳遞速度。」神經元之間的距離變長，信號傳遞會變慢，而軸突外層的髓鞘(myelination)變厚，信號傳遞則會變快。髓鞘是一種脂質絕緣層，能讓信號傳導更加迅速。

　　如果羅斯是正確的，那麼在靈長類動物中，神經元小型化就有雙重作用：一是隨著腦容量增大，神經元數量可以隨之增加；二是可以讓信號傳遞變得更快，因為神經元的排列變得更加密集。大象和鯨本來應該很聰明，但它們神經元和腦容量太大，導致運行效率低下。「大腦中的神經元太過稀疏，」羅斯說，「這意味著神經元之間的距離較大，神經信號的傳遞要慢得多。」事實上，神經科學家最近在人腦中也發現了類似的模式變化：腦區之間，神經信號傳遞速度最快的人，似乎也最聰明。 2009 年，荷蘭烏得勒支大學醫學中心的馬丁· P · 范登赫維爾(Martijn P. van den Heuvel)利用功能性磁共振成像技術，來觀測不同腦區在相互傳遞信息時到底有多直接——也就是說，要看不同腦區在交流時，有沒有通過數量或多或少的中間區域。范登赫維爾發現，腦區間信號傳導通路越短的人，智商就越高。同年，英國劍橋大學的神經影像學家愛德華· 布摩爾(Edward Bullmore)和同事用其他方法也得到了相似的結果。他們首先測試了29 個健康受試者的工作記憶(可在瞬間記住一些數字的能力)。然後，他們根據腦磁圖記錄，估測受試者的不同腦區間信息傳遞速度有多快。結果發現，神經信息傳遞最快最直接的人，工作記憶也最強。

　　這是一個重大發現。我們知道，隨著大腦變大，它會減少腦區間的直接連接，以此節省空間和能量。在相對較大的人腦中，長程連接並不多。但布摩爾和范登赫維爾的研究表明，這些直接連接雖然很少，對智力卻有著極為重要的影響：如果為了節省資源，即使大腦只是切斷其中少數連接，也會造成嚴重後果。「要想變得聰明，都是要付出代價的，」布模說，「這個代價就是，你不能只是簡單地削減神經連接」。

　　物理極限

　　如果神經元之間以及腦區之間的交流真是限制智力發展的瓶頸，那麼朝著小型化方向進化的神經元(彼此之間會挨得更緊，交流更快)應該會構成一個更聰明的大腦。同樣，如果軸突通過進化，能在更長的距離上，以更快的速度傳遞信息，即使不變粗，也能讓大腦的運行變得更高效。但是，有種東西的存在，卻使神經元無法變小，軸突的長度也不能超過某個臨界點。或許，你可以把它稱作「局限之母」：這就是離子通道，神經元用來產生電脈衝的那些蛋白質，它們天生就不穩定。

　　離子通道都是微型閥門，通過改變自身結構來實現開或關。當它們打開時，鈉、鉀、鈣離子會通過細胞膜，進入神經元，產生電信號，用於神經元間的交流。由於離子通道太小，單憑熱振動(thermal vibration，原子在熱能驅動下產生的一種振動)，便可輕鬆打開或關閉這些通道。一個簡單的生物學實驗就會讓這種缺陷暴露無遺：先用一根玻璃微管，在神經元表面隔離一個離子通道，就像用玻璃杯罩住人行道上的一隻螞蟻。當你調節離子通道上的電壓，試圖將它打開或關閉時，你會發現它並不像廚房裡的燈那樣，說開就開，說關就關，它的開或關完全是隨機的。有時，它根本就打不開，有時在本不應該打開的時候卻又打開了，產生一些無意義的神經「噪音」。你可以不斷調節電壓，但你所做的一切，僅僅是有可能使通道打開或關閉。

　　聽起來，這像是一個可怕的進化缺陷，但實際上，這是一種折中方案。「如果通道太松，會產生很多『雜訊』，使它會不停地打開或關閉」，就像先前提到的生物實驗那樣，拉夫林說，「如果通道太緊，它確實不會產生多少『雜訊』，但這樣一來，你得花費更多力氣才能打開或關閉它」，也就是說，神經元需要耗費更多能量才能控制離子通道的開關。換言之，神經元使用這種一觸即發的離子通道可以節省能量，但副作用是通道的開關不穩定。這又會出現一個利弊問題：只有當你擁有很多離子通道，並通過「投票機制」來決定神經元是否產生電脈衝時，離子通道才是可靠的(即只有當多數離子通道都處於同一狀態時，才能決定神經元是否放電)。但是，如果神經元變小，「投票機制」就會出問題。「當你縮小神經元，可產生電信號的離子通道也會減少」，拉夫林說，「『雜訊』則會隨之增多。」在2005 年和2007 年發表的兩篇論文中，拉夫林和同事計算了一下，如果要保留足夠的離子通道，是否對軸突的最小尺寸會有所限制。結果很令人吃驚。「當軸突直徑為150 ～ 200 納米時，它們就會產生大量的噪音，」勞克林說。在這種情況下，每根軸突上只有少量離子通道，以至於只要一個通道意外打開，就會致使軸突傳遞一個信號(見第33 頁圖框)，儘管神經元還沒有放電的打算。在大腦中，最細的軸突可能發出的噪音信號已經達到每秒6 次，如果再將它們的直徑哪怕縮小一點點，它們發出噪音的次數就可能超過每秒100 次。拉夫林指出：「大腦皮層灰質中的那些神經元，它們的軸突的直徑，已經非常接近物理極限。」

　　信息、能量和雜訊之間的這種最基本的折中方案並不限於生物學。從光纖通信、無線電傳輸到電腦晶元，這種機制都適用。晶體管的作用和離子通道類似，都控制著電信號的通斷。50 年來，工程師設計出的晶體管越來越小，塞在晶元上的晶體管越來越多，計算機的運行速度也越來越快。在最新一代的晶元上，晶體管的直徑是22 納米。在這種尺度下，在晶體管中均勻摻入硅元素變得非常困難(這個過程叫做摻雜，是指向晶體管摻入少量的其他成分，用以調整半導體的性能)。當晶體管的直徑接近10 納米時，單個硼原子的隨機出現或缺失都可能引起不可預測的後果。

　　這時，工程師也許會回到繪圖板，用一種全新的技術重新設計晶元，以避開當前的這種限制。然而，生物進化不可能重新開始：它必須在既定規則下，使用在過去5 億年里出現的「零件」來進行，瑞士巴塞爾大學的發育神經生物學家海因里希· 萊歇特(Heinrich Reichert)解釋說，這就好像要用改良的飛機零部件建造一艘戰艦。

　　此外，還有一個原因讓人懷疑，人類大腦能否通過一次進化上的飛躍變得更聰明。當神經元首次進化出現時，地球生物本來有很多進化方向可以選擇，但6 億年後，奇怪的事情發生了。羅斯指出，雖然從表面上看，蜜蜂、章魚、烏鴉和聰明的哺乳動物長得千差萬別，但如果再看視覺、觸覺、嗅覺、情景記憶和方向感背後的神經迴路，你會發現，「這些動物的神經迴路的構成驚人地相似」。這種進化上的趨同性說明，解剖學或生理學上的某種解決方案已經趨近成熟，很少有改進的餘地了。

　　也許，現今動物已經有了最合理的「神經藍圖」，而這幅藍圖是胚胎中的細胞通過信號分子和物理接觸發生相互作用，然後逐步繪製而成的，在動物中已經根深蒂固。

　　能否突破極限

　　那麼，在現有構建模塊下，我們大腦的複雜程度是不是已經觸碰到物理極限？拉夫林認為，大腦功能可能受到了一些硬性限制，如同光速受到的限制一樣。「就好像你碰到了收益遞減規律，」他說，「雖然投資得越來越多，但收益卻越來越小。」我們的大腦中僅能容納這麼多神經元，神經元之間只能建立這麼多連接，這些連接每秒鐘所能承載的電信號也就這麼多。而且，如果我們的體型和大腦變得更大，我們會在能耗、散熱上付出更多代價，神經信號從一個部位傳到另一個部位也要浪費更多時間。

　　儘管如此，除了進化之外，人類可能還有更好的智力提升方法。畢竟，蜜蜂和其他群居昆蟲做到了這一點：蜂巢里的蜜蜂們行動一致，形成了一個集體，而集體智慧要大於單個蜜蜂的智慧的總和。人類也是如此，通過社會交往，我們已經學會了將自己與他人的智慧融合起來。

　　而且，我們還有科學技術。幾千年來，書面語言讓人們可以在體外儲存信息，不再局限於大腦記憶。也許有人會說，互聯網將會終結智力向體外擴展的趨勢。從某種意義上講，這可能是正確的，就像有些人說的那樣，互聯網使人變得愚鈍：人類的集體智慧——文化和計算機——可能會削弱個人智慧向前發展的動力。

　　本文譯者：欒興華在北京大學醫學部獲得博士學位，現在任職於上海瑞金醫院神經內科，她的主要研究方向為神經肌肉痛、遺傳性腦血管病以及神經病理學。