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人工智能的终极问题:我们的大脑是一台超级计算机吗?

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人脑是自然界中最复杂的物体,研究人员投入了大量的时间和精力对其进行探索。

目前,科学家已经揭示了大脑的基本工作方式。最新的技术已经可以操控老鼠的大脑,让老鼠记住它们从未闻过的气味,甚至可以将老鼠大脑中不好的记忆变成美好的记忆;脑电波也可以用来改变人们对面孔的看法;即使是瘫痪的人也可以用意念控制机械臂。

这些新技术带来了无限的想象空间,让我们可以读懂人的心理,侦破罪犯,甚至可以将大脑与电脑连接起来。

但受限于无法分析的大量数据,未来探索大脑的道路并不平坦。正如德国神经科学家 Olaf Sporns 所说:“神经科学仍然缺乏将大脑数据转化为基础知识的理论框架。”

神经科学家Anne Churchland和Larry Abbott也强调了分析大量数据的困难,“除了实验技能和创新技术,还需要大量先进的数据分析方法和理论概念模型。”

此外,没有单一的大脑功能理论。正如 DNA 双螺旋结构的共同发现者弗朗西斯克里克所发现的那样,大脑是一个完全进化的结构,各个部分在不同的时间进化以解决不同的问题。

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目前,人们对大脑如何工作的认识也比较片面。许多神经科学感官研究更多地关注视觉而不是嗅觉,这在概念和技术上都更具挑战性。但是嗅觉和视觉在计算和结构上的工作方式截然不同。如果我们只研究视觉,我们对大脑做什么以及它如何工作的理解将是有限的。

大脑功能和编程

长期以来,脑机类比一直主导着神经科学领域。据统计,仅在过去十年间,就这一课题发表的论文就超过了11000篇。

事实上,早在 1951 年数字时代来临之际,神经科学先驱卡尔·拉什利 (Karl Lashley) 就反对将大脑比作机器。拉什利写道,“我认为人们更有可能通过研究大脑本身及其行为来了解大脑的工作原理,而不是沉迷于牵强附会的物理类比。”

法国神经科学家 Romain Brette 进一步驳斥了大脑功能与编程的类比。根据 Brett 的说法,在考虑“编码”时,研究人员已经从技术意义(即刺激与神经元活动之间存在的联系)转变为表征意义(即神经元代码代表该刺激)*。

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大多数神经编码的含义是脑电波受时间影响吗,神经网络活动主要呈现给大脑中的理想观察者,通常被称为“下游结构”,可以对信号进行最佳解码。但是这些结构处理信号的方式是未知的,即使在简单的神经网络功能模型中也很少有明确的假设。

处理神经代码通常是一系列线性步骤,就像多米诺骨牌一个接一个地倒下。但是大脑是由高度复杂的神经网络组成的,这些神经网络相互连接并与外部世界相连以发挥作用。如果你只关注神经元,而不将神经网络与动物行为联系起来,你就会错过处理的重点。

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大脑的 MRI 扫描图像

匈牙利神经科学家 Gyorgy Buzsaki 在他的新书《The Brain from Inside Out》中概述,大脑并不是简单地被动吸收刺激并通过神经编码来表达它们,而是主动寻找并测试各种可能的潜在选项。他得出结论,大脑并不代表信息,而是构建信息。

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大脑意识上传或转移

一些研究人员认为,心智是一个可以在神经硬件上实现的操作系统。换句话说,思维被视为可以上传到设备或另一个大脑的特定计算状态。

唯物主义假设人类的大脑和思想就像其他一切一样,神经元和它们支持的过程(包括意识)共存。计算机中的软件和硬件是相互分离的,但大脑和思想是由湿件(软件和硬件之外的“件”)组成的,并且相互交织。

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想象一下,我们可以改变神经系统并运行不同的程序,并将我们的想法上传到服务器。这听起来很科幻,但其背后是一种非唯物主义观点,可以追溯到笛卡尔时代及更早的时代,即思想以某种方式出现在人类的思想中,并可以转移到另一个人的思想中。大脑,或被另一个大脑取代。

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事实上,通过解释一系列神经元的状态并将它们写入新的有机或无机矩阵,这种理想主义的想法披上了科学的外衣。

在想象大脑如何工作时,我们不仅需要了解神经元功能,还需要拥有强大的计算能力并准确模拟大脑结构。因此,首先要做的是完全模拟一个能够维持单一状态的神经系统,但整个人类文明距离这一步还很遥远。

在芯片上模拟神经科学

在科幻电影中,面对不在一个层次的“外星科技”,人类科学家只能通过逆向工程进行拆解研究,希望能获得零星的收获。面对复杂的人脑,逆向工程也成为破译大脑运行策略并将其转化为可供机器使用的算法的有效手段。

2017 年,神经科学家 Eric Jonas 和 Konrad Kording 决定在真实的计算机芯片上进行实验,并使用数据分析方法来更多地了解人脑。他们将分析大脑的技术应用到 70 年代末和 80 年代初的 MOS 6507 处理器上,可以运行《太空侵略者》等游戏。

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首先,通过扫描芯片上的3510增强型晶体管获得芯片互连,并在现代计算机上模拟该器件,包括运行10秒的游戏程序。然后使用各种神经科学技术,模拟“病变”(从模拟设备中移除晶体管),分析虚拟晶体管的活动并研究它们的互连性。同时,通过运行不同的游戏,观察各种操作对系统行为的影响。

尽管部署了强大的分析工具并对芯片的工作原理进行了清晰的解释,但该研究未能检测到芯片内部的信息处理层次结构。正如 Jonas 和 Curdin 所说,这些技术不会产生对人脑的“有意义的理解”,而且结果相当悲观。

这一实验结果也表明,我们在人脑研究领域仍需取得重大理论突破。现有的概念和分析工具仍然无法解释人脑的奥秘。但模拟并非毫无意义,至少通过实验让我们能够检验假设并将模型与可以精确操作的成熟系统相关联。

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事实上脑电波受时间影响吗,大脑的结构与计算机完全不同。2006 年,Larry Abbott 在这部设备的开关在哪里?”,他探索了电子设备中最基本构建模块开关的潜在生物物理学基础。虽然抑制性突触可以通过使下游神经元无反应来重定向神经活动的流动,但这种相互作用在大脑中相对罕见。

神经元不是可以打开或关闭以形成接线图的二进制开关。相反,神经元以类似的方式做出反应,随着刺激的变化而改变活动。神经系统主要通过改变由大量单元组成的细胞网络的激活模式来改变其工作方式。它的网络节点不是像晶体管或电子管那样稳定的节点,而是数以万计的神经元组,可以随着时间的推移不断响应网络。.

这是一个亟待解决的重要问题。大脑由神经元和其他细胞组成,在神经网络中相互作用,其活动不仅受突触活动的影响,还与神经调节剂等多种因素有关。此外,人脑的功能还涉及神经元的复杂动态模式。

或许在不久的将来,各种脑机实验将取得突破,理论家们也将破译大脑的所有功能,揭示其功能原理。