與大家分享本人上學期哲學課的課堂報告??一些思考??

Part 1 對意識的認識

有關心智、意識、靈魂的探討是在哲學與現(xiàn)代科學史上爭論不休的永恒話題，其中關于高級認知功能定位的探討也是哲學家們熱衷的論題。古埃及人認為心臟是靈魂的棲息所，古希臘哲學家亞里士多德認為心是思維的發(fā)生地，中國道教傳統(tǒng)觀念提出“心為神主，動靜從心”；柏拉圖和蓋倫認為腦是心智的源泉，中世紀時期的笛卡爾則提出松果體是靈魂所在，而達芬奇也受到蓋倫的影響肯定了腦對包括意識在內的高級認知功能的重要性，并為神經解剖學做出重要貢獻。

無數研究者試圖對意識、意識的涌現(xiàn)和自由意志等概念進行定義和描述，英國心理學家斯圖爾特·蘇瑟蘭德認為“意識是一種難以捉摸的現(xiàn)象，不可能說明它是什么，能做什么，從哪里來。在它上面沒有寫著任何能值得讀出來的東西”。朱利安·杰恩斯把意識描述為“一個充滿無聲的獨白和先見之明的秘密劇院，一棟裝滿各種情緒、沉思和秘密的無形大廈，一個充斥失望和發(fā)現(xiàn)的無限空間”。現(xiàn)代心理學的發(fā)展也使得充滿象征性、荒誕性和意識流的歐美現(xiàn)代主義文學成為20世紀歐美文學的主要思潮之一。而從80年代末和90年代初開始，隨著弗朗西斯·克里克和杰拉爾德·埃德爾曼等知名科學家的參與以及神經影像學的成熟，意識研究從哲學范疇的理論研究，發(fā)展成以神經科學和人工智能為主的應用型研究，其成果如雨后春筍般不計其數。

Part 2 有關意識的研究結果

1. 發(fā)現(xiàn)主觀意識的客觀標志

1990年小川誠二和同事們發(fā)明了能夠對腦活動進行可視化的核磁共振成像技術 (fMRI)。圍繞神經元的神經膠質細胞會從突觸活動中感受到神經回路活動增加的變化，大量攜帶血紅蛋白分子的紅細胞富集。核磁共振成像技術，通過可以遠距離探測血紅蛋白分子的物理性質，以毫米級別的分辨率呈現(xiàn)人腦活動的狀態(tài)。該技術具有較高的空間分辨率，但其時間分辨率較低，不能追蹤神經元放電的時間進程。腦電圖 (EEG) 可以以毫秒級的分辨率高質量地數字化記錄全腦活動；腦磁圖能夠通過置于頭部的電極，更精確地記錄伴隨皮質神經元放電。

腦成像技術的興起給意識研究領域帶來了巨大突破，該技術可用于比較經外界刺激后具有意識的腦活動與無意識加工過程中腦活動之間的差異，得到可用于證明“外界刺激已被覺察到”的“意識標志” (Signature of consciousness).

1.1 頂葉和前額葉回路因大腦活動的增強與擴散而突然激活

在加拿大神經生理學家唐納德·赫布在暢銷書《組織行為學》 中首次分析神經元集群的活動，用非常直觀的語言解釋了神經元網絡如何互相激活并很快產生全腦規(guī)模的同步激活。隨著傳輸至大腦皮質深處的閾下刺激不斷積累，并超越產生意識的閾限時，互相緊密連接的神經元將進入一種自我維持的高點位激活狀態(tài)，成為：不斷回響”的神經元集群。此時，可以通過核磁共振成像觀察到大腦活動增強并擴散至其他腦區(qū)，從而導致頂葉和前額葉回路的突然激活。

1.2 P3的晚期慢波

作為高級認知功能指標的事件相關電位 (ERP) 在刺激出現(xiàn)后的1/3秒才發(fā)生，意味著意識滯后于外部世界。正如笛卡爾觀察到的“燒傷的手指會在我們意識到疼痛之前就從火旁邊縮回去”；閃光滯后效應的原理，也基于人眼總是先知覺可預測的刺激，再知覺不可預測的刺激而造成的。

1.3 大腦深處因γ波大幅增加而突然出現(xiàn)的高頻振蕩

人腦皮質神經元交換的不連續(xù)電信號被稱為“鋒電位”，神經元放電則成為思維的主觀狀態(tài)編碼的基礎。神經塵埃 (neural dust) 是在一種可以植入人體內部的微信傳感器，是能夠對神經信號進行集成、放大和轉化一體化的包括壓電晶體和三極管在內的器件，其為百萬數量級神經元電活動的檢測為人腦高級功能的解碼提供了條件。

1.4 遠距離腦區(qū)之間信息交換的同步化

近年來光遺傳學上的技術突破讓神經元可受到光驅動而不只是電驅動。細菌和藻類中有一種被稱為視蛋白的光敏感分子，它可以將光子轉化為作為神經元基本交流手段的電信號。通過病毒將視蛋白基因轉染至動物腦中，并在大腦的部分神經元處進行限制表達，選擇性激活或抑制腦回路來誘發(fā)不同腦活動，進行特定意識的創(chuàng)造或重現(xiàn)，為我們提供關于神經元編碼的全新視角。

2.裂腦人實驗

作為前沿交叉學科研究院神經科學方向的學生，我的入門讀物是認知神經科學之父邁克爾·加扎尼加編寫教科書《認知神經科學》和他的自傳《雙腦記》. 這本自傳中除了夾帶講述可能出現(xiàn)在實驗室運營過程中的捉襟見肘的情形；闡述科學史的編纂者是如何將種種意外發(fā)現(xiàn)用顯著的邏輯關系串聯(lián)，從而產生科學穩(wěn)步前進的假象；美國科研圈內的學術壟斷氛圍以及他本人在政治舞臺上的抱負與活動之外，其主體是他和導師羅杰·斯佩里對經歷過胼胝體切除手術的人和非人靈長類動物進行的一系列行為學研究，并以二維碼的形式提供了很多寶貴的影像資料。

裂腦人被試 J.W 具備同時做兩件事情的能力，他可以根據左右兩側視野呈現(xiàn)的不同圖形，一手畫方一手畫圓，就仿佛他的身上存在者彼此互不干擾的兩個人格。經受過胼胝體分離手術的左右半腦各自獨立，但書中提及的“人腦自我線索啟動策略”，則使得一側大腦半球能夠讀取另外一側半球加工好的線索，從而表現(xiàn)出一種整合式的有效行為?！皩τ诹涯X病人的左半球而言，右半球所做的一切事情都是一種潛意識行為；左右半球之間的差異不在于神經元的數量，而是左半球的皮層神經元之間的連接更加豐富。左半球使用“目標導向”的搜索策略，傾向于抓住情景的精髓，在舍棄無關元素的同時做出與主體相符的推論。右半球則是忠于事實的自動化搜索與挨個尋找，只會識別出原先呈現(xiàn)過的照片。”書中涉及到的“大腦的左右半球能分別容納獨立意識主體的程度”仍具爭議，畢竟，這一觀點挑戰(zhàn)了我們關于“意識必然是統(tǒng)一的”固有的認知信念。

3. 自由意志實驗

美國生理學家本杰明·里貝特于1983年進行了神經系統(tǒng)科學中最著名的實驗之一，證明“人類的自由意志感可能只是錯覺”。在實驗過程中，被試者被告知“不要預先計劃地移動左臂或右臂“，其中手臂準確的移動時間由檢測肌肉活動的可辨別亞秒級別變化的計時儀器（鐘上的黑點每2.56秒繞鐘面一圈，其位置可用于報告時間）記錄，而大腦活動由放置于運動皮層的電極提取。里貝特還要求被試者觀看鐘表報告他們決定移動時刻的準確時間，實驗說明這個步驟發(fā)生在腦電改變和實際動作之間，意味著大腦信號在實驗主題意識到要做決定之前就已經發(fā)生變化，而我們的主觀意識并不能準確反映大腦的每個方面。

4. 克里克和科赫：最小神經關聯(lián)

克里克和科赫在1990面發(fā)表的“邁向意識的神經生物學理論”一文中以“令人驚訝的是，絕大多數意識研究的認知和神經科學工作都和意識毫不相干”作為開頭，提出了基于γ約40Hz波段振蕩的視覺意識理論，提出神經意識關聯(lián)物 (NCCs) 并將其描述為“足以產生一個有意識感知的最小神經元機制集合”。其中γ振蕩現(xiàn)象是腦區(qū)興奮性神經元和抑制性神經元相互作用的結果，一般被認為是意識產生的信號，其對統(tǒng)一對象的特性整合起重要作用。以幾百種不同類型神經元在新皮層柱中的分布密度與聯(lián)系為基礎，人腦計劃在2009年建立了大鼠的新皮層柱模型，該模型在仿真過程中涌現(xiàn)出的頻率在40Hz左右的γ振蕩現(xiàn)象，成為該計劃的重要理論基礎之一。

如今的核磁共振成像，腦電圖技術以及非人靈長類動物研究中的侵入性神經設備，使得神經意識關聯(lián)物的相關研究取得實質性進展。神經科學家們也因此將意識科學的研究焦點放在“意識體驗與特定腦區(qū)之間的相關性研究上，而不再淪陷于“意識最原始的物質來源”。除此之外，科學家還通過研究意識狀態(tài)（如睡眠、昏迷、麻醉、植物人和正常狀態(tài)）的轉變，了解產生意識的神經機制；但全局性的意識狀態(tài)變化會對大腦以及整個機體產生普遍影響，難以控制變量與確定因果關系。

5. 全局空間理論（Global Workspace）

“全局工作空間”是美國認知科學家巴爾斯為探討意識現(xiàn)象而提出的一種隱喻式認知理論。他將相同事件的有意識狀態(tài)與無意識狀態(tài)的對比分析引入了意識研究，分析了有意識和無意識狀態(tài)處理能力之間的區(qū)別。有意識處理能力是低效的，容易受到干擾；處理范圍有限，具有較強的關聯(lián)能力和語言敏感性，意識經驗是串行的，具有內在連貫性。無意識處理能力是高效的，是具有固定程序自動化模型運行的結果，因而鮮有干擾；處理范圍近乎無限，相對而言獨立自主，無意識經驗是并行的，可能相互矛盾。

Part 3 “歐洲人腦計劃”(HBP)及其前身“藍腦計劃”(BBP)

瑞士洛桑理工學院的以色列神經科學家馬克拉姆博士啟動了由瑞士聯(lián)邦政府資助的“藍腦計劃”，以在超級計算機上實現(xiàn)虛擬仿真腦為目標。IBM公司以優(yōu)惠條件為該計劃提供新研發(fā)的超級計算機——“藍基因”(BlueGene)。盡管這個轟動一時，歷經十年并耗資高達10億歐元的項目以失敗告終，但關于該話題仍有很多方面值得探討。

這樣宏大美好的腦科學設想具有強大的炒作效應，這也在某一程度上激發(fā)了大眾對于腦科學與人工智能的興趣，以及對神經生物學和計算機科學之間聯(lián)系的與探討。長期增強效應 (LTP) 由海馬神經元經受高頻電刺激產生，其是短期記憶轉化為長期記憶的關鍵。而與此同時，在計算機中將信息從短時工作記憶轉移到更穩(wěn)定的長時記憶則是一個相對簡單的過程：CPU從輸入設備將文件逐位讀入工作儲存器，再以相同的方式將其寫入包括硬盤或固態(tài)驅動器 (SSD) 在內的長期儲存設備即可。底層的邏輯位信息以不同物理方式儲存在計算機中，其在互補金屬氧化物半導體 (CMOS) 芯片上由關閉的晶體管表示，在磁盤上由磁化點表示，在DVD上由光學材料中的小坑表示。

為了理解人工智能和神經生物學之間的相互啟發(fā)，麥卡洛克-匹茨計算神經科學建立的神經元計算模型，為我們提供了一個極具開創(chuàng)性的結論——“神經元的操作以及其他神經元的關聯(lián)可以完全用數理邏輯運算的方式建立模型”。他們說明單個簡單的麥卡洛克-匹茨神經元可以執(zhí)行邏輯“與”運算，而將大量上述簡單神經元聯(lián)合起來，則可以執(zhí)行包括“異或”在內的所有邏輯運算，進而啟發(fā)“赫布可塑性如何通過創(chuàng)建細胞集群來存儲活動模式”，并由此提出關于生物神經元可以執(zhí)行邏輯計算的概念。

麥卡洛克-匹茨神經元比生物神經元簡單，但不意味著它所擁有的性質知識生物神經元性質的子集。它可能具有生物神經元不具備的簡單性質比如（1）固定閾值（2）只有活動和不活動兩種狀態(tài)。因此麥卡洛克-匹茨神經元可能可以進行生物神經元所不能進行的邏輯運算，又或者二者的活動方式完全不同。除此之外，把神經元看作基本元件時，腦中的數十億的神經元并不對應計算機中的存儲單元，因為構成邏輯門的晶體管或晶體管陣列是計算機的基本設備，而本質為細胞的神經元則是擁有一整套遺傳物質和不計其數的的蛋白質、突觸和粒子通道的高度復雜的功能單元；將計算機存儲單元和神經元進行類比像將試管和煉油廠比較一樣不恰當，但人們往往還是通過模型的方式作出這樣的比較。

值得強調的是，神經元具有相互作用的組織結構以及大規(guī)模集群的力量，而高度組織起來的集群性質可能并不嚴重依賴于其元素的詳細屬性。所以計算神經科學的重要問題在于，究竟需要保留哪些元素屬性，才能在大規(guī)模集群中涌出包括意識在內的新性質，從而使人造智能機器不需要復制腦的所有細節(jié)便能模擬腦的行為？但與此同時，非線性計算系統(tǒng)中元件簡化帶來的小誤差可能會導致很大的差異。更深入的問題在于，仿真時應當如何對進行抽象的層次做出關鍵性判斷？如果選擇較高的抽象層次，比如不同腦區(qū)，則模型中的黑箱本身則變得復雜透頂；如果選擇較低的抽象層次，比如原子和分子，過多的細節(jié)則會導致計算資源的浪費。無論選擇何種層次，建立描述多少細節(jié)的模型，都沒有一種模型能顧考慮到所研究的所有方向，因為這只是試圖用純粹的“自下而上”的方法仿真整個人腦的本質缺陷。建模的好壞不僅在于能否通過實驗證實其預測，還在于通過建模能否使人們對所關心的問題得到更好的認識。? ? ?

人腦計劃 (HBP) 旨在通過在超級計算機上建模的方法重建人腦，進行從微觀到宏觀層次的仿真，總結出現(xiàn)有關于人腦的一切知識。該計劃的主要問題之一，在于它試圖把人腦當作工程師設計的模型來處理，并以工程師的方法精確地拷貝大自然最精密復雜的杰作。

事實上，探索腦功能機制和開發(fā)人工智能技術是兩個不同的任務，我們可以采用從自然界獲得啟發(fā)的方法，而不是精確復制大自然所用方法的每一個細節(jié)。正如飛機制造與探索鳥類飛行的機制不同，可以在工程學上從鳥類飛行中得到啟發(fā)，但不應該復制其每一個細節(jié)。不計其數的細節(jié)，反而會蒙蔽在像素海洋中探索到真實圖景的雙眼。馬克拉姆將人類腦計劃的困境歸因于現(xiàn)行計算機能力的有限。事實上，神經科學還有很多領域沒有得到很好的研究，而不只馬克拉姆所言那般“僅剩有待填充的縫隙”——神經系統(tǒng)中的神經膠質細胞在數量上近乎神經元的十倍，但關于其功能的奧秘也未曾被揭曉。

神經元是腦的基本元件。藍腦計劃建立的神經元模型的確考慮了不同離子通道（如霍奇金-赫胥黎模型中的離子通道），以及它們在細胞膜上分布的差異以及神經元形態(tài)的特點，但大多數研究人員都寧愿把神經元從邏輯上考慮為理想的麥卡洛克-匹茨 (McCulloch-Pitts) 那樣的輸入輸出裝置。這些神經元可應用于某種實用的電子神經網絡，但對于仿真活腦而言遠遠不夠。如我們所知，神經元可以被粗略地分為高爾基I型神經元和高爾基II型神經元，前者常出現(xiàn)在教科書和科普讀物中，具有一條發(fā)送信號的長軸突和許多接受信號樹突；而高爾基II型神經元的軸突則很短或沒有，樹突和軸突末梢既是突觸前的又是突觸后的，可能只靠單個樹突或部分神經末梢即可在相鄰神經元間發(fā)生局部相互作用。視網膜中的無長突細胞和某些水平細胞被歸入高爾基II型神經元，而如今大多數的神經元模型都只是高爾基I型。神經元具有紛繁的多樣性，假如相關研究的基本元件本身就有缺點，單憑增加數量和幾何級數增長的復雜性也無濟于事。

藍腦計劃的基礎之一是于2006年底在并行計算機“藍基因”（Blue Gene）上建立的基于新皮層柱解剖結構、基因和電性質數據的“功能柱模型”。很早之前，解剖學家就通過解剖學實驗觀察發(fā)現(xiàn)大腦皮層上似乎有柱狀組織——芒卡瑟爾發(fā)現(xiàn)垂直于體感皮層表面的柱體內，所有神經元的感受野特性相同；其他科學家也注意到，當位置沿著皮層切線方向變化時，細胞的感受野特性常常呈現(xiàn)出某種周期性。但芒卡瑟爾由此推廣出的的關于“在新皮層擴張的進化過程中所形成的不同模態(tài)皮層在外觀和內部結構上都具有高度均一性”以及“所有柱體都執(zhí)行相同的算法”的結論雖然簡潔誘人但卻都是不對的。埃德爾曼的神經達爾文主義假定，神經系統(tǒng)的回路或模塊之間存在競爭，只有適合于完成其目標的回路回模塊才能得以保存；馬克拉姆和霍金斯也認為皮層柱是新皮層的基本模塊。但由于神經元的類型紛繁復雜，規(guī)范的功能柱模塊假設并不夠可靠，反而像美劇“生活大爆炸”中有關于“真空狀態(tài)下的球形雞”的冷笑話一般，更像一個過度簡潔和理想化的模型。面對多層級的問題，馬克拉姆提出的從離子層次到全腦層次的“自下而上”路線，則著實令人“望而生畏”。

德國工程師卡爾·施拉根霍夫認為，比起把十億歐元投給沾滿官僚習氣的組織嚴密的科研機構，把錢資助給研究相關領域并且更加切實可行的“魚雷艇申請者”，遠好于資助駛向烏托邦藍圖的大型戰(zhàn)艦。研究者越少按計劃規(guī)定按部就班地攻克難題，其取得突破性創(chuàng)新型成功的可能性也越大。當然，該觀點也相對片面，甚至有些許“意氣用事”。事實上，腦科學技術幻想和科學家面臨的實際困境正如江淵聲詩情畫意的描述，“每一代人都以為自己可以將神經機制與高層行為聯(lián)系起來，但事實上，我們緊抓不放的仍然只是一些秸稈，卻以為這些秸稈將構成摩天大樓的基礎”。筆者也曾在某場學術報告中聽聞一個比喻——當前對于強人工智能的研究，就像“一只猴想爬上月亮，但現(xiàn)在的他只能在爬完一棵樹后，再換另一棵樹”。人類基因組計劃，有沃森克里克的DNA雙螺旋結構理論為作為基礎，阿波羅計劃有牛頓力學定律作為后盾；而在腦科學沒有堅實理論作為支撐的前提下，另起爐灶的藍腦計劃，不得不被浪潮般的洶涌的爭議裹挾。而公眾對歐洲人腦計劃的腦技術幻想所持的懷疑態(tài)度和馬克拉姆博士預言和承諾與實際表現(xiàn)之間近乎荒謬的巨大差距，也使得馬克拉姆博士被戲稱為“科研領域內籌措財政支持的天才”。正如《腦研究的新大陸》里二位對人工智能和腦科學之間關系的看法，人工智能的發(fā)展不一定需要完全復制人腦神經元的機制與功能，正如飛機的制造不需要完全模擬鳥的飛行機制。比起馬克拉姆的宏圖，人們或許更愿意相信人工智能的高級認知功能將從大規(guī)模集群中涌現(xiàn)。

期待人工智能的未來圖景。

Reference:

《腦研究的新大陸：一位德國工程師與一位中國科學之間的對話》卡爾·施拉根霍夫，顧凡及

《腦與意識：破解人類思維之謎》斯坦尼斯拉斯·迪昂

《認知神經科學》邁克爾·加扎尼加

《雙腦記》邁克爾·加扎尼加