《大腦傳》：腦是一個主動的器官

【編者按】

在認識腦工作機制的過程中，人類一直在使用各種隱喻，這些隱喻無一不受技術(shù)、時代以及人類當時對腦認知水平的限制，在完成自己的歷史使命后會被新的隱喻所取代。在《大腦傳》一書中，作者馬修·科布以腦的隱喻為切入點，介紹了人類腦的認識史上一個又一個里程碑，以及那些做出偉大發(fā)現(xiàn)的科學家。從心智源自心臟的觀點到把腦視作機器的機械觀，從電與神經(jīng)活動的關(guān)系到神經(jīng)系統(tǒng)的神經(jīng)元學說，從神經(jīng)信號如何表征信息到腦功能的局域化定位與分散式分布之爭，從把腦看作一成不變的電路到把腦視作一個具有可塑性的網(wǎng)絡，作者歷數(shù)了人類對腦認識的曲折演進歷程，講述了腦科學研究對計算機、人工智能等領(lǐng)域的誕生和發(fā)展產(chǎn)生的深遠影響。本文為該書緒論。

1665年，一小群思想家在法國巴黎南部郊區(qū)的伊西齊聚一堂。丹麥解剖學家尼古拉斯·斯丹諾向他們做了一次演講。這次非正式會談是催生法國科學院的原因之一，現(xiàn)代對腦的認知方式也是從這一刻開始的。斯丹諾在他的演講中大膽地指出，如果我們想要理解腦的功能以及腦的運作方式，而不單單是描述其組成部分，那么我們就應該將腦視為一臺機器，并拆解開來觀察其如何運轉(zhuǎn)。

這是一個革命性的理念。在此后的350多年里，我們研究腦的方式一直都遵循著斯丹諾的建議：窺探死亡的腦組織；切下活腦的一小塊并加以研究；記錄神經(jīng)細胞（神經(jīng)元）的電活動；甚至在最近，通過改變神經(jīng)元的功能來誘發(fā)驚人的結(jié)果。盡管大多數(shù)神經(jīng)科學家從未聽說過斯丹諾這個人，但他的遠見卓識深刻地影響了其后幾個世紀的腦科學研究，并且是我們對腦這個非凡器官的認知能夠取得顯著進步的根源所在。

現(xiàn)在，我們可以使一只小鼠記住它從未嗅過的氣味，使健忘的小鼠獲得良好的記憶力，甚至可以使用電流改變?nèi)祟惛兄四樞畔⒌哪芰?。我們也正在越來越詳盡地描繪出人類和其他生物復雜的腦功能圖譜。我們可以隨意改變一些物種特有的腦部結(jié)構(gòu)，進而改變其行為。我們還能使一個癱瘓的人通過意識控制機械臂，這體現(xiàn)了我們對腦日益深入的理解所能帶來的深遠影響。

但我們也并非無所不能。至少在目前，我們無法在人腦中人為地創(chuàng)造精準的感官體驗（致幻劑能做到這一點，不過是通過一種我們無法控制的方式），盡管我們已經(jīng)可以在小鼠實驗中進行這種精準的操作。在最近的一組實驗中，兩個科學家團隊訓練小鼠在看到一組線條后舔食瓶子中的水，并用儀器記錄下小鼠腦中視覺中樞的少量細胞對這些圖像的反應。這些研究者隨后使用復雜的光遺傳學技術(shù)，在小鼠相關(guān)的腦細胞中人為地重現(xiàn)了這種神經(jīng)元活動的模式。這時，盡管小鼠處于完全黑暗的環(huán)境中，它們卻表現(xiàn)得仿佛看到了這些線條一樣。對于這種現(xiàn)象，一種解釋是對于小鼠而言，這種神經(jīng)元活動的模式與“看見”在本質(zhì)上是相同的。我們需要更多巧妙的實驗來驗證這種猜想，但現(xiàn)在，對于神經(jīng)元網(wǎng)絡的活動模式是如何創(chuàng)生出知覺的這個問題，我們距離答案已經(jīng)不遠了。

本書講述了幾個世紀以來有關(guān)腦的發(fā)現(xiàn)，向讀者展示那些超凡脫俗的智者（盡管他們中的一部分人已被世人遺忘）是如何發(fā)現(xiàn)腦是產(chǎn)生思想的器官并探索腦的運作機制的。本書還描述了我們在試圖理解腦的功能時所取得的一些非凡發(fā)現(xiàn)。這些深刻的見解源自一些設計巧妙的實驗，這些實驗天才般的設計本身就令人驚嘆。

但這個令人驚嘆的發(fā)現(xiàn)過程中存在一個明顯的缺陷，而許多聲稱解釋了腦如何運作的書籍都鮮少承認這個缺陷。盡管我們對腦已經(jīng)有了相當程度的基本認知，但對于數(shù)十億個、數(shù)百萬個、數(shù)千個甚至僅僅數(shù)十個神經(jīng)元是如何協(xié)同工作，從而產(chǎn)生腦活動的，我們?nèi)匀粵]有清楚的認識。

對于腦是如何工作的，我們已經(jīng)有了一些寬泛的了解：腦與世界互動，然后和我們身體的其余部分一起，用先天和后天形成的神經(jīng)網(wǎng)絡來表征有關(guān)外界刺激的信息。腦會預測這些信息可能發(fā)生何種變化，以便準備隨時做出反應。作為身體的一部分，腦還負責組織各項身體活動。這一切都靠神經(jīng)元及其復雜的相互連接以及浸淫神經(jīng)元的化學信號共同完成。事實上，在你的腦中并不存在一個超脫于肉體的人在注視著這些活動，無論這與你內(nèi)心深處的感受多么背道而馳。腦中只有神經(jīng)元、神經(jīng)元之間的連接以及在這些神經(jīng)網(wǎng)絡間傳遞的化學物質(zhì)。

然而，對于在神經(jīng)網(wǎng)絡層面和組成神經(jīng)網(wǎng)絡的細胞的層面上腦中究竟發(fā)生了什么，或者在一個特定的神經(jīng)網(wǎng)絡活動發(fā)生改變后會發(fā)生什么，我們的了解才剛剛起步。通過在小鼠的腦中精準地復制我們所發(fā)現(xiàn)的神經(jīng)元活動模式，我們也許能在小鼠的腦中人工誘導出視覺，但我們目前仍然不太清楚視覺感知為什么會產(chǎn)生這樣的神經(jīng)元活動模式，也不清楚這樣的神經(jīng)元活動模式是如何產(chǎn)生的。

雖然我們?nèi)〉昧肆瞬黄鸬倪M步，但對于人腦這個神奇的器官，我們?nèi)匀恢跎?。而解答這一切問題的一個關(guān)鍵方法，正是斯丹諾的那個建議——我們應當把腦看作一臺機器?！皺C器”這個詞在不同的世紀被賦予了非常不同的含義，而每一個不同的含義都影響了我們對腦的看法。在斯丹諾生活的時代，世間的所有機器都是基于液壓動力或者發(fā)條的裝置。人們很快就發(fā)現(xiàn)，這類機器對于我們了解腦結(jié)構(gòu)和腦功能的幫助非常有限。如今，已經(jīng)沒有人會從這種視角去理解腦了。隨著科學家發(fā)現(xiàn)神經(jīng)能對電刺激做出反應，19世紀的人們首次將腦看作某種電報網(wǎng)絡系統(tǒng)。在神經(jīng)元和突觸（synapse）被發(fā)現(xiàn)后，人們又將腦看作電話交換機，具有靈活的組織和輸出能力（這種隱喻至今仍然不時出現(xiàn)在研究論文中）。

自20世紀50年代以來，反饋回路、信息、編碼、計算等計算機領(lǐng)域的概念滲透到生物學領(lǐng)域，并主導了我們對腦的認識。盡管在我們發(fā)現(xiàn)的腦功能中，有很多通常都涉及某種計算，但時至今日，我們完全弄明白的功能仍然寥寥無幾。不僅如此，在有關(guān)神經(jīng)系統(tǒng)的“計算”機制的理論中，有一些最耀眼和最有影響力的理論后來被證明是完全錯誤的。畢竟，當科學家在20世紀中葉首先將腦與計算機進行類比后，他們很快就意識到腦并不是數(shù)字化的。即使是最簡單的動物腦，也和我們制造出的或者能夠設想出的計算機不是一回事。腦不是計算機，但是比起鐘表來，腦與計算機更相似，把腦比作計算機可以啟發(fā)我們思考人與動物的腦中正在發(fā)生什么。

通過想象腦是哪種類型的機器，我們在不斷地探索關(guān)于腦的概念。探索這些概念讓我們明白，雖然我們對腦的理解還遠不夠徹底，但我們思考腦的方式比過去更加豐富了。這不僅僅是因為我們發(fā)現(xiàn)了很多令人驚奇的事實，更是因為我們解讀這些事實的方式。

這樣的變革有重大的意義。幾個世紀以來，每一層新的技術(shù)性隱喻都加深了我們對腦的理解，讓我們能夠開展新的實驗，并對過去的發(fā)現(xiàn)進行重新解讀。然而，對這些隱喻的依賴也限制了我們思考的內(nèi)容和方式。頗有一些科學家現(xiàn)在認識到，把腦看作一臺被動響應輸入信息并處理數(shù)據(jù)的計算機使我們忘記了腦其實是一個主動的器官。作為身體的一部分，腦能與外部環(huán)境相互作用，而且是腦過往的演化經(jīng)歷塑造了它現(xiàn)在的結(jié)構(gòu)和功能。這些隱喻使我們忽視了腦活動的關(guān)鍵部分。換句話說，我們使用的這些隱喻塑造了我們有關(guān)腦的概念，但這種塑造并非總是有益的。

技術(shù)與腦科學之間的這種吸引人的關(guān)聯(lián)意味著在未來的某一天，目前尚未可知的新技術(shù)進步又將改變我們對腦的認知。隨著新洞見的出現(xiàn)，我們將重新解讀當前已知的知識，拋棄錯誤的假設，發(fā)展新的理論和探究之道。當科學家們認識到他們的思考方式（包括他們提出的問題和構(gòu)想的實驗）一定程度上受到了技術(shù)性隱喻的框定和限制時，對未來的憧憬常常會使他們興奮不已。他們想知道下一次重大突破會是什么，以及如何將其運用到他們的研究當中。如果對此我能知道哪怕一星半點，我都能發(fā)大財。

本書不是一部神經(jīng)科學史，不是腦解剖學和腦生理學史，不是意識研究史，也不是心理學史。雖然書中包含了一些以上學科的內(nèi)容，但我要講的歷史與這些學科的歷史都不同，原因有二。第一，我想要探索我們在思考腦能做什么以及如何運作時，所采用的豐富多樣的方法，重點關(guān)注實驗證據(jù)——這與講述某個學科的故事大為不同。本書也不會局限于講述我們是如何認識人腦的，因為我們對哺乳動物腦和其他動物腦的探究，也對我們認識人腦的思路有所啟發(fā)。

在我們探究腦的歷程中，有一些主題和觀點會不斷重復出現(xiàn)，其中一些至今仍然會引發(fā)激烈的討論。一個始終存在的爭論是，腦的各項功能在多大程度上是局域化地分布在腦的特定區(qū)域的。這個想法可以追溯到幾千年前，至今仍不斷有研究結(jié)果指出，腦的某個功能可以定位在一個特定的腦區(qū)，例如你手掌的感覺、你讀懂句法的能力或者你的自控力。但這些觀點往往很快又會被一些新的發(fā)現(xiàn)所修正，比如腦的其他區(qū)域可能也在影響、補充著這種功能，或者這個特定的腦區(qū)也在其他腦功能中起著某種作用。如此往復很多次后，腦功能定位化的理論雖然并沒有完全被推翻，但和最初的樣子相比已經(jīng)變得面目模糊了。原因很簡單：與其他機器不同，腦不是被設計出來的，而是演化了5億多年的器官。因此，我們沒有理由認為腦會像我們創(chuàng)造的機器那樣行使功能。這意味著盡管斯丹諾的出發(fā)點——將腦看作機器——一直以來十分有生命力，但它永遠無法就腦的運轉(zhuǎn)機制給出一個全面并且令人滿意的描述。

腦科學與技術(shù)的相互作用是貫穿本書的脈絡，這種相互作用也表明科學會滲入文化中。因此，本書內(nèi)容的一部分是闡釋這些想法是如何體現(xiàn)在莎士比亞、瑪麗·雪萊、菲利普·迪克和其他作家的作品中的。有趣的是，文化史研究發(fā)現(xiàn)，隱喻可以雙向流動。19世紀，就在腦和神經(jīng)系統(tǒng)被比作一個電報網(wǎng)絡后，順著電報線傳遞的莫爾斯電碼和其引發(fā)的人類讀碼者的反應，也反過來被比作神經(jīng)系統(tǒng)的活動。同樣，計算機從誕生之初起就被視作一個腦。為約翰·馮·諾伊曼建造第一臺數(shù)字計算機的計劃提供依據(jù)的，是生物學上的發(fā)現(xiàn)，而不是這些計劃催生了生物學上的發(fā)現(xiàn)。

本書不是一部單純的歷史的第二個原因可以從目錄頁上看出來。本書被分為“過去”、“現(xiàn)在”和“未來”三個部分。“現(xiàn)在”部分講述了過去70年來，在計算機隱喻的框架下，我們對腦的理解是如何發(fā)展的。這一部分的結(jié)論是，某些研究者感覺到我們對腦的理解正在陷入僵局。

這聽起來似乎有些詭異。科學家們目前正在對各種各樣的腦（從最小的腦到人類自己的腦）進行研究，也在積累有關(guān)腦結(jié)構(gòu)和腦功能的海量數(shù)據(jù)。數(shù)以萬計的研究者正付出大量的時間以及精力探究和思考腦的活動，令人驚嘆的新技術(shù)也賦予了我們描繪和操縱腦活動的能力。我們每天都會聽說新的發(fā)現(xiàn)如何為理解腦活動提供新的思路。與此同時，能讓我們化不可能為可能的新技術(shù)的希望（或者威脅）也隨之而來，包括讀心術(shù)、通過腦電波識別罪犯，甚至把思維上傳到計算機里。

與這些慷慨激昂的展望不同，過去十年間學術(shù)期刊和書籍上發(fā)表的觀點顯示，神經(jīng)科學家群體中流傳著一種看法，認為腦科學的未來之路并不清晰。除了單純地收集更多的數(shù)據(jù)或者指望出現(xiàn)最新的激動人心的實驗手段外，我們很難看清該往何處去。當然，并不是每個人都這么悲觀。有一些神經(jīng)科學家信心十足地宣稱，新數(shù)學方法的應用能讓我們理解人腦中難以計數(shù)的神經(jīng)連接。另一些科學家則致力于研究尺度復雜性上另一極的動物腦——線蟲或果蠅幼蟲極其微小的腦。他們試圖使用成熟的技術(shù)來探究這些簡單的系統(tǒng)如何工作，然后把獲得的知識應用于探究更復雜的腦。在思考過這些難題的神經(jīng)科學家中，很多人都認為腦科學只可能逐步且緩慢地進步，因為這個領(lǐng)域并沒有一個自己的“大統(tǒng)一理論”。

這個難題有兩個層面。首先，腦的復雜程度超乎想象。任何一個腦，不只是人腦（雖然本書重點講述的是人腦的智能），都堪稱已知宇宙中最復雜的物體。天文學家馬丁·里斯爵士曾指出，一只昆蟲都比一個恒星更復雜。達爾文也說過，螞蟻的腦雖然很小，卻能產(chǎn)生非常復雜的行為，簡直是“世界上最不可思議的物體之一，也許比人腦還不可思議”。我們面對的正是這樣量級的挑戰(zhàn)。

這又引出了第二個層面的問題。盡管世界上各個實驗室獲取的與腦相關(guān)的數(shù)據(jù)如海嘯般涌來，但我們卻陷入了一場危機：我們不知道該如何處理這些數(shù)據(jù)，也不知道該怎樣解讀這些數(shù)據(jù)。我認為這表明，在過去半個多世紀大獲成功的腦的計算機隱喻正在觸及其邊界，就好像把腦看作電報系統(tǒng)這一想法最終在19世紀成為強弩之末一樣。有一些科學家目前已在明確質(zhì)疑有關(guān)腦和神經(jīng)系統(tǒng)的某些基本隱喻的可靠性（比如神經(jīng)網(wǎng)絡通過一種神經(jīng)編碼來表征外部環(huán)境這一點）。這說明我們在科學上對腦的理解，正在沖擊一些有關(guān)腦工作機制的隱喻所構(gòu)建的框架，而我們對其中一些隱喻一度深信不疑。

即使再沒有新的技術(shù)出現(xiàn)，計算科學的發(fā)展，尤其是與人工智能和神經(jīng)網(wǎng)絡（部分受到了腦工作機制的啟發(fā)）相關(guān)的計算科學的發(fā)展，也有可能會反哺我們對腦的理解，令腦的計算機隱喻再現(xiàn)生機。也許是這樣吧。深度學習是現(xiàn)代計算機科學里最熱門和最令人驚嘆的領(lǐng)域。但正如你將在本書中看到的那樣，即使是這個領(lǐng)域的頂級研究者也很開心地承認，他們也不知道自己的程序是怎么實現(xiàn)其功能的。因此，我不太確定計算科學在未來能對理解腦的工作機制有什么啟發(fā)。

我們對腦的理解仍然十分有限，這一點可悲地體現(xiàn)在現(xiàn)實生活中：我們對精神健康的理解深陷于一種危機中。從20世紀50年代開始，科學界和醫(yī)學界將化學方法用于治療精神疾病。我們斥巨資研發(fā)藥物，但時至今日，對這些廣泛使用的藥物是如何起效的，我們?nèi)匀徊簧趺髁?。對于主要的精神疾病，未來可用的藥物治療方法目前還沒有顯現(xiàn)。由于巨大的成本和風險，大多數(shù)大型藥企已經(jīng)放棄了針對抑郁癥、焦慮等疾病的新藥探索。這并不令人感到意外：如果我們連最簡單的動物腦的功能都無法弄懂，那么想要有效地治療我們自己的腦中出現(xiàn)的問題，希望無疑會非常渺茫。

科學界正在投入大量的精力和資源，試圖描繪腦中神經(jīng)元之間浩繁的相互連接。繪制出的圖譜被稱為“連接組”（connectome），或者可以更簡單形象地稱為“連線圖”（wiring diagram）?？茖W家現(xiàn)在還無法構(gòu)建出哺乳動物腦的連接組，因為它太過復雜，但復雜度較低的連接圖譜正在構(gòu)建中。構(gòu)建連接圖譜的工作至關(guān)重要，因為我們需要了解非常小尺度的腦組織之間是如何連接的。但這項工作本身并不能產(chǎn)生一個解析腦功能的模型，我們也不應該低估這項工作將要花費的時間。研究人員目前正在繪制果蠅幼蟲腦的功能連接組，這種腦含有1萬個細胞。即使是這樣微小的一個腦，如果我們能在50年內(nèi)完全理解這些細胞和它們彼此的連接是如何工作的，我都會為之驚嘆。從這一點來看，想要充分理解含有百億數(shù)量級細胞并且能神奇地產(chǎn)生思想的人腦，像是一個難以企及的夢想。但科學是唯一有望實現(xiàn)這一目標的方法，而且最終必將實現(xiàn)這一目標。

歷史上曾多次出現(xiàn)過與目前相似的時刻，當時的腦科學家們不知道該如何繼續(xù)推進對腦的理解。19世紀70年代，在電報隱喻漸漸退出歷史舞臺時，腦科學界疑慮叢生，許多研究者斷言意識的本質(zhì)也許永遠都無法被破解。一百五十年后的今天，我們?nèi)耘f不知道意識是如何產(chǎn)生的，但即使困難重重，科學家們?nèi)詫ξ覀冏罱K能夠解答這個問題變得更有信心。

為了實現(xiàn)這個目標，我們應當熟悉過去的思想家們?yōu)榱死斫饽X的功能付出過怎樣的努力，這一定程度上能指導我們把精力投入到需要投入的領(lǐng)域。我們應當把當前的無知視作一種需要克服的挑戰(zhàn)，而不是失敗的跡象，這是我們前進的動力。有了這個動力，我們才能集中注意力和資源，去發(fā)掘那些需要破解的難題并制訂尋找答案的研究計劃。這是本書關(guān)于未來的部分的主題。這最后一部分內(nèi)容充滿了推測性，有些讀者也許會覺得這些內(nèi)容很容易引發(fā)爭議，但這正是我的目的所在。我想刺激大家反思腦是什么、腦有什么功能以及腦是如何實現(xiàn)其功能的，并在此基礎(chǔ)上鼓勵大家去思考，在沒有新技術(shù)性隱喻指導的情況下，我們下一步該如何做。這也正是本書不僅是一部歷史著作的原因之一：本書希望強調(diào)為什么科學中最重要的五個字是“我們不知道”。

《大腦傳》，[英]馬修·科布著，張今譯，中信出版集團·新思文化2022年3月。