埃德爾曼（https://s3-media1.fl.yelpcdn.com/buphoto/3tHuhMv3wsCW6AaK-WS8lA/o.jpg）
今年的7月1日是美國生物學家埃德爾曼（Gerald Maurice Edelman）誕辰90周年紀念，而今天（5月17日）則是他的5周年忌辰?？v觀他半個多世紀的科學生涯，前一半貢獻給了免疫機制的研究，其高潮是1972年與英國生物學家波特（Rodney Robert Porter）分享了諾貝爾生理學或醫(yī)學獎；最后的35年則傾注給腦科學研究，特別是意識研究和神經(jīng)機器人研究。而達爾文主義的群體、競爭和選擇思想則貫穿了埃德爾曼的科研始終。本文并非是埃德爾曼的傳記，也不全面介紹他對科學的貢獻，而僅介紹他對腦的一些獨特見解和探索，特別是有關(guān)腦與機器的問題。筆者以為其中既有發(fā)人深省之處，也有可以商榷的地方，值得人們深思。趁此機會，筆者也發(fā)表一點個人看法以與讀者共同商討。
撰文 | 顧凡及（復旦大學生命科學院）
在免疫系統(tǒng)中，人們早就知道抗體有一些特別的部位可以與任何外來分子或抗原進行部分匹配，這對免疫防御至關(guān)重要。但是抗體怎樣和抗原匹配？傳統(tǒng)上認為，抗體環(huán)繞著抗原折疊，并且以適當?shù)男问桨研纬傻恼郫B保持下來，這是一種“指令性”的理論。埃德爾曼卻發(fā)現(xiàn)事實并非如此：變異會產(chǎn)生各種各樣的抗體，每種抗體都有不同的結(jié)合位點。當各種各樣不同的抗體碰到某個外來分子以后，只有那些適合外來分子（抗原）結(jié)構(gòu)的抗體會被選中增生。這和物種進化過程中群體通過變異和選擇適應(yīng)環(huán)境很類似，雖然兩者在時空尺度上相差很大——他把前者（抗體的變異和選擇）稱為是一種“軀體選擇”。
埃德爾曼在做出這樣的發(fā)現(xiàn)之后，開始考慮腦功能很可能也像免疫機制一樣是作為兩種選擇過程——自然選擇和軀體選擇——的結(jié)果而產(chǎn)生的。人腦是漫長的進化過程中自然選擇的產(chǎn)物，除此之外，腦與神經(jīng)回路的結(jié)構(gòu)和功能也可能是在發(fā)育過程、后天學習過程中由神經(jīng)元群競爭和選擇的結(jié)果。這一思考最終轉(zhuǎn)化為1987年出版的《神經(jīng)達爾文主義》[1]。這本書剛剛問世就引起了很大的反響和爭議。
埃德爾曼認為，達爾文主義的精髓是從群體的觀點出發(fā)去考慮問題：一個群體中的個體具有各種各樣的變異（即多樣性），這是自然選擇所必需的“競爭”的基礎(chǔ)——自然選擇就是從一個物種群體中分化出那些能適應(yīng)環(huán)境的個體，并讓它們繁殖下去。要而言之，選擇性系統(tǒng)需要在有各種變異的個體中不斷產(chǎn)生多樣性，按照這些變種能否適應(yīng)環(huán)境進行選擇，并且更多地繁殖（也就是放大）那些更能適應(yīng)環(huán)境的個體。埃德爾曼發(fā)現(xiàn)免疫系統(tǒng)是這樣，腦也一樣：每個腦最突出的特點就是其個體性和多變性。腦的所有組織層次上都表現(xiàn)出這種多變性，它使腦在面對未知世界的各種信號時，得以選擇和增強那些能使機體適應(yīng)環(huán)境的神經(jīng)元群之間的聯(lián)系。他由此提出了“神經(jīng)達爾文主義”，其主要內(nèi)容是：
雖然腦的宏觀解剖結(jié)構(gòu)是由遺傳因素決定的，但每一個個體的神經(jīng)元在突觸水平上相互聯(lián)結(jié)并組織成功能性神經(jīng)元群卻是在生長和發(fā)育期間由軀體選擇確定的，處于同一神經(jīng)元群中的神經(jīng)元之間聯(lián)系更強。這個過程使神經(jīng)回路產(chǎn)生了巨大的多樣性——沒有兩個人的同一腦區(qū)會有完全相同的突觸結(jié)構(gòu)。因其高度的功能可塑性和多樣性，神經(jīng)元群能自我組織成許多復雜且適應(yīng)性強的“模塊”。
從發(fā)生直到死亡，在腦的整個發(fā)育過程中，各種各樣的神經(jīng)元群中都在不斷地進行著突觸選擇。期間，神經(jīng)元群之間的聯(lián)系既可能加強也可能被削弱，并受到“價值”的約束。所謂“價值”，是指動物先天對環(huán)境和動作后果的利害判斷。埃德爾曼認為，價值系統(tǒng)是由一些神經(jīng)回路構(gòu)成的，它們彌散性地投射到廣大腦區(qū)，并分泌各種神經(jīng)遞質(zhì)或神經(jīng)調(diào)質(zhì)作為價值信號。動物通過其價值系統(tǒng)調(diào)整行為、適應(yīng)環(huán)境；價值系統(tǒng)向腦的其他部分發(fā)出非特異性的調(diào)制信號，從而改變突觸效能以滿足機體的整體需求；主體的行為結(jié)果也會不斷修飾這一調(diào)制過程。
復饋是指不同腦區(qū)之間不斷進行著的雙向信號交流，由此把這些腦區(qū)在時空兩方面關(guān)聯(lián)起來。復饋使得不同腦區(qū)中神經(jīng)元群的活動同步化，并把它們綁定成某種整體。因此，復饋是在時空上協(xié)調(diào)各類感覺事件和運動事件的核心機制。
從數(shù)字計算機誕生之日起，人們就一直把計算機稱為“電腦”，直到今天也還有許多人認為腦就是一種計算機，只要計算機的運算速度和存儲量足夠，那么就可以完成腦的一切功能，甚至全面超越人腦[2]。他們忽略了腦和計算機的許多本質(zhì)差別，所以他們的結(jié)論也就有了問題。
埃德爾曼在提出神經(jīng)達爾文主義之后，就一再指出，腦是進化的產(chǎn)物，是一種選擇系統(tǒng)，這種選擇體現(xiàn)在上面所講的發(fā)育選擇、經(jīng)驗選擇和廣泛的復饋聯(lián)結(jié)之上。腦有極其豐富的多樣性，從各種層次來說，都沒有兩個腦是完全一樣的；而計算機則是人設(shè)計出來的產(chǎn)物，是一種指令系統(tǒng)，同一型號的計算機在結(jié)構(gòu)上完全一樣，邏輯是計算機的主要工作原則。
具體來說，按照埃德爾曼的看法[3]，腦和傳統(tǒng)意義下的計算機存在下列差別：
01
沒有兩個腦像同一型號的計算機一樣會完全相同，即使同卵雙胞胎的腦也不會完全一樣。腦中所有的聯(lián)結(jié)都不精確，都要隨發(fā)育和經(jīng)歷而不斷變化，發(fā)育過程和后天經(jīng)歷都獨一無二地印記于每個腦中，每一天，腦中的突觸聯(lián)結(jié)都會發(fā)生或大或小的變化，所有這一切都有賴于這個腦的特定歷史。這種千差萬別使得每個腦都獨一無二——個體差異并不只是噪聲或誤差，它們會影響到我們記憶事情的方式，也是腦能夠適應(yīng)將來可能發(fā)生的、無數(shù)不可預(yù)測事件并對其起反應(yīng)的關(guān)鍵因素。
現(xiàn)在還沒有哪一種人造的機器在設(shè)計時會把該類機器的多樣性作為一條主要原則來加以考慮。相反，在人造系統(tǒng)中，同一型號的機器，結(jié)構(gòu)都是完全相同的，不同種類結(jié)構(gòu)元件的數(shù)量要盡可能少，同一種元件要規(guī)范化，并且要盡量減少冗余。而腦則可以通過許多不同的回路實現(xiàn)同樣的、或類似的功能，埃德爾曼稱此為“簡并”，這大大增強了腦工作的魯棒性。腦所接收到的信號并不像給計算機的數(shù)據(jù)那樣精確。腦要依靠其記憶和“價值”對這些信號進行知覺上的分類，也就是把不同的刺激分成一些對其生存有意義的類別。計算機則根據(jù)預(yù)先規(guī)定好的編碼方案把接收到的信號轉(zhuǎn)換成確切無誤的代碼。
02
腦中存在大量的復饋聯(lián)結(jié)。在腦內(nèi)相互聯(lián)結(jié)的區(qū)域之間，不斷發(fā)生著并行的遞歸性相互交換，這些相互交換在時空兩個方面不斷地協(xié)調(diào)著這些區(qū)域的活動。這種相互交換（也就是復饋）不同于單純的反饋，它有許多并行的通道，并且沒有特別的指令性誤差函數(shù)。復饋最令人驚異的結(jié)果之一，是分布在許多不同功能區(qū)的不同神經(jīng)元群的活動能夠大范圍同步。由復饋所聯(lián)結(jié)起來的、分布各處的神經(jīng)元的同步發(fā)放是知覺過程和運動過程整合的基礎(chǔ)。這種整合最終導致知覺分類，使得腦為了“適應(yīng)”，能夠把一個對象或是事件從背景中區(qū)別出來。計算機靠的是中央處理器、時鐘和各種算法、指令，來協(xié)調(diào)功能上分離的各個區(qū)域，而腦則并不依靠這一切。
03
在計算機中，存儲（也就是記憶）是把外界信號經(jīng)過編碼以后一絲不差地寫入到存儲器中，當讀出時又完全恢復原樣，所以存儲的信號是對原信號的一種表征。但是腦中的記憶是非表征性的。埃德爾曼認為，在價值約束的條件之下，從外界或者腦的其他部分來的信號，會從現(xiàn)有的大量可能回路中選取某個回路，并改變其突觸效能或強度。至于是哪些特定的突觸發(fā)生改變，則取決于以前的經(jīng)驗，也取決于價值系統(tǒng)。當以后“回想”時，不一定得百分之百觸發(fā)原先那個回路，而只要產(chǎn)生與過去類似的反應(yīng)即可，這就成了“復現(xiàn)”或“不重復做某個智力活動或身體活動（埃德爾曼認為這就是記憶的含義）”的基礎(chǔ)。這種觀點認為，記憶是由所有神經(jīng)回路中某些選定出來的子集合的活動動態(tài)地產(chǎn)生的。這些子集合是簡并的，也就是說不同子集合可以實現(xiàn)同樣的功能：比較可以發(fā)現(xiàn)，不同子集合包含的回路并不完全一樣；但是激活任何一個子集合，都能夠復現(xiàn)某個特定的輸出。正是由于神經(jīng)回路具備這種簡并性，當外界條件發(fā)生變化和有了新經(jīng)驗的時候，特定的記憶就可以發(fā)生變化。因此，在一個簡并選擇性系統(tǒng)中的記憶是一種重建而不是嚴格復制。決定記憶分類的并不是預(yù)先設(shè)定好的某些代碼，而是先前的網(wǎng)絡(luò)群體結(jié)構(gòu)、價值系統(tǒng)的狀態(tài)，以及在特定時刻所執(zhí)行的身體動作。這種記憶方式雖然犧牲了精確性，卻為聯(lián)想和創(chuàng)造性創(chuàng)造了條件。
04
腦中存在有一些特殊的有彌散性投射的核團——價值系統(tǒng)。遇到突發(fā)事件，價值系統(tǒng)會向整個神經(jīng)系統(tǒng)發(fā)出信號通知；它也會根據(jù)個體行為的利害（獎懲）而大范圍地改變突觸強度。獎勵將使動物以后在類似環(huán)境下加強同樣的行為，懲罰的作用則正好相反。所以，埃德爾曼認為腦并非圖靈機，這和現(xiàn)在某些人工智能專家的看法正好相反[4]。
如果腦不是一種圖靈機，那么對它的工作就需要另作解釋。埃德爾曼認為神經(jīng)達爾文主義就可以給出較好的解釋：腦在進化中由自然選擇（它決定了價值約束和腦的主要結(jié)構(gòu)）產(chǎn)生出來之后，每個個體腦都要經(jīng)歷軀體選擇。腦并不受一組有效程序的指導，而是為一組簡并的有效結(jié)構(gòu)所支配。這種結(jié)構(gòu)的動力學決定了它的相關(guān)活動是由選擇引起的，而不是由邏輯規(guī)則產(chǎn)生的。與此相反，現(xiàn)行計算機的運作則完全基于邏輯之上。埃德爾曼有一個大膽的猜想：不管是有機體還是將來某一天造出的人造物，一共只有兩種基本類型——圖靈機和選擇性系統(tǒng)。因為只有這兩種基本的思維模式：選擇主義和邏輯——腦和計算機正是這兩種不同模式的典型。
雖然腦和傳統(tǒng)計算機（在馮·諾依曼架構(gòu)的意義下）從工作原理上來說有著本質(zhì)的區(qū)別，但是埃德爾曼相信，按照腦的選擇原理構(gòu)造出的人工裝置，可以執(zhí)行腦的某些功能。構(gòu)造的關(guān)鍵在于機器的結(jié)構(gòu)和動力學性質(zhì)，而并不在于其構(gòu)成材料。在現(xiàn)階段，用計算機模擬腦的某些局部組織和功能是有可能的。埃德爾曼在晚年建立了一所神經(jīng)科學研究所，該所研制了一系列稱為“達爾文機”（Darwin series of automata）的仿腦機（brain-based devices, BBDs）——之所以稱為達爾文機，是為了紀念選擇進化理論的奠基人達爾文。
這是一些由計算機“腦”控制的、可以在實際環(huán)境中自由行動并執(zhí)行特定任務(wù)的機器人。通過無線傳輸信號，機器人把它的傳感器所接收到的信號傳輸給“腦”，“腦”經(jīng)過一系列工作之后，再把運動命令傳輸給機器人。一開始，仿腦機中的“神經(jīng)元”是按照已知的解剖結(jié)構(gòu)聯(lián)結(jié)成回路的；但是在和環(huán)境相互作用的過程中，回路中的神經(jīng)元之間的連接權(quán)重會按照某種獎懲原則發(fā)生變化。對每個仿腦機來說，這種變化的模式都是獨特的，因為它們的經(jīng)歷不一樣。
雖然這些機器還遠談不上有意識，但是它們已經(jīng)可以不需要明確的指令，而是通過競爭和選擇來實現(xiàn)知覺分類、學習、建立條件反射、學會情景性記憶、并在真實世界中定位和尋找目標[5] 。埃德爾曼的主要目的是用仿腦機來檢驗他對腦工作機制的一些設(shè)想，當然他也承認還需要對各種動物做實驗。然而，在同一動物身上很難（甚至不可能）同時（甚至先后）在分子到行為的各種層次上記錄腦和身體的活動，這樣也就很難、甚至不可能發(fā)現(xiàn)復雜神經(jīng)過程和行為所必需的多層次相互作用。而使用達爾文機則可以詳細研究這種跨層次的相互作用，從而幫助我們認識腦的多層次作用及其與行為的關(guān)系。
1981年以來，埃德爾曼開發(fā)了一系列的達爾文機，開始是一些軟件，從1992年開始構(gòu)建硬件。達爾文機的控制中樞是根據(jù)脊椎動物腦的組織結(jié)構(gòu)建立起來的，它通過經(jīng)驗進行學習。和傳統(tǒng)的機器人不同，達爾文機是一種“選擇系統(tǒng)（selectional system）”，而不是“指令系統(tǒng)”，也就是說，它是通過從許多不同的仿真神經(jīng)回路中進行選擇來學習的，而不是按照事先編制好的程序指令來工作的。埃德爾曼等人開發(fā)了一系列不同型號的仿腦機，模仿不同腦區(qū)的功能，本文只介紹某些典型的型號及其模仿的腦功能[6]。
圖1. 達爾文機在路徑中穿行。經(jīng)過幾次摸索，基于小腦模型結(jié)構(gòu)的達爾文機就可自行學會在復雜的過道中行走而不碰到路邊的東西。[7]
圖1是一個基于小腦模型結(jié)構(gòu)的仿腦機。它根據(jù)視覺運動線索，采用預(yù)測控制，可以學會在彎曲小徑中穿行而不碰到兩側(cè)的交通錐。開始時，它的行為很笨拙，只有碰到障礙物或離障礙物很近時，才觸發(fā)紅外傳感器，采取“反射”行動躲開或是停下來；但是在經(jīng)過學習以后，它靠自己運動所產(chǎn)生的光流信號就可以預(yù)測環(huán)境，從而使穿行越來越順利[7]。
圖2. 達爾文機10號在迷宮中找“看不見”的目標（見左側(cè)示意圖）。中間的方框表示迷宮，其右上角的黑圓表示“看不見”的目標，四周的彩色條表示在迷宮四邊墻上顯示的圖形標記，數(shù)字表示在四次實驗中，達爾文機（中心的圖標）的四個不同的出發(fā)點。實際情形見右側(cè)圖。[8]
達爾文機10號（圖2）主要模仿的是腦中一個稱為海馬的結(jié)構(gòu)及其附近的腦結(jié)構(gòu)（圖3），它能模仿莫里斯（Morris）著名的水迷宮實驗：在迷宮中找到目標。
莫里斯的水迷宮實驗是這樣做的：把老鼠放到一個盛滿了牛奶狀液體的池子中，在液面下隱藏著一個老鼠可以安身的平臺，老鼠在亂游一氣之后，發(fā)現(xiàn)這個平臺可以休息。池子周圍的墻壁上畫有不同的標記。經(jīng)過幾次以后，不論在什么地方把老鼠放入池中，它都會徑直游向平臺。如果破壞了老鼠的海馬，它就再也做不到這一點了。
圖3. 人腦中的海馬結(jié)構(gòu)（來源：http://www.goodtherapy.org/blog/blog/wp-content/uploads/2015/04/hippocampus-female-brain.jpg）
埃德爾曼及其同事在迷宮的墻上涂上不同寬度的色條作為視覺線索。經(jīng)過一番探索，達爾文機10號從任何起始點都可以憑記憶和墻上的線索直接走向某個隱藏地點（只有當機器正好位于這個地點時才會接收到一個紅外線的獎勵信號，在其它地方用它的“視覺系統(tǒng)”是看不到這個信號的）。如果完成訓練后暗中把平臺移走，達爾文機10號會和老鼠一樣，在原來有平臺的地點打轉(zhuǎn)。達爾文機10號的訓練完成后，埃德爾曼可以找到驅(qū)動機器運動的神經(jīng)單位，然后追溯所有神經(jīng)單位之間相互連接的類型和強度的變化過程，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，可能有大量各不相同的路徑和回路都能最終驅(qū)動10號機走向平臺。也就是說，不同的結(jié)構(gòu)可以產(chǎn)生相同的輸出——這正是埃德爾曼曾經(jīng)對神經(jīng)系統(tǒng)工作原理做出的猜測：“簡并”。這一研究表明他的猜測很可能是對的，但要做動物實驗卻很難。
圖4. 達爾文機7號在撿取頂上有條紋圖形的方塊。[9]
達爾文機7號有20,000個仿真的神經(jīng)單位和450,000個突觸聯(lián)結(jié)。它可以在環(huán)境中自由行走，避開障礙物，去取它看到的東西。它有兩個攝像機作為“眼睛”和一對微音器作為“耳朵”，在其“手掌”上還有測量電導的傳感器。設(shè)計者只在達爾文機7號的“腦”中設(shè)置兩條初始“價值觀”：①光亮是好的，②拾取到的物體的表面電導高是好的；其它一切就要靠它自己和環(huán)境打交道來獲取了。
當達爾文機7號在實驗室里游逛時，它會遇到一些頂上涂有條紋記號或圓斑記號的金屬積木。當它拿起上面有條紋記號的積木時，發(fā)現(xiàn)其表面電導高，它就知道這是“好味道”，而如果它取起上面有圓斑的積木，發(fā)現(xiàn)表面電導低，它就認為是“壞味道”。這樣它就把“味道”和看到的圖像聯(lián)系了起來，經(jīng)過多次這樣的經(jīng)驗以后，它就只靠視覺來拾取有好味道的積木（圖4），這實際上是模仿了操作條件反射。一開始（仿真）神經(jīng)元是按照已知的解剖結(jié)構(gòu)聯(lián)結(jié)成回路的，但是在和環(huán)境相互作用的過程中，這些回路中的神經(jīng)元之間的連接權(quán)重會發(fā)生變化。而對每個仿腦機來說，變化的模式都是唯一的，因為它們的經(jīng)歷不一樣[9]。
仿腦機的特點是它能直接和環(huán)境互動，主動從和環(huán)境打交道的過程中進行學習，而不是由程序員規(guī)定輸入，也不是由程序員規(guī)定每一步動作所需遵循的程序。筆者以為，這些是動物和傳統(tǒng)計算機的實質(zhì)性區(qū)別之一。這種區(qū)別就像是只能由別人放給你看旅游錄像片和你自己到當?shù)匾挥蔚牟町?。事實上，即使是人，如果從小就缺乏和環(huán)境的互動，特別是與人類社會的互動，就不可能發(fā)展出高度的智能。仿腦機在這方面邁出了重要的一步。
盡管取得了這些不俗的成就，埃德爾曼仍舊很清醒。2007年，他說道：
他還說道：
埃德爾曼希望他的達爾文機不僅有助于闡明神經(jīng)系統(tǒng)的活動機制，而且有朝一日也可以付諸實際應(yīng)用。但他在2014年過世，沒有機會看到這一天了。
除了上面介紹的這一系列問題之外，埃德爾曼后半生的腦研究還集中在意識領(lǐng)域，并寫了一系列專著[3,5,11,12,13]。本文篇幅所限，在這里就不展開了。有興趣的讀者可以讀一下筆者今年重譯的《意識的宇宙》[3]，這是埃德爾曼在這方面最有代表性的著作。
在今天人工智能的熱潮中，人們自然會想到埃德爾曼的這一系列研究和人工智能的關(guān)系問題。他的思想對我們有什么啟發(fā)？是不是其中也有可以商榷之處？筆者想就此發(fā)表一點管見，和讀者共同探討。
01
其實，人工智能是面大旗，在這面大旗之下，聚集了許多目的根本不同的研究者，他們研究的問題分屬不同的子學科。在這方面，王培教授已經(jīng)有大量論述[14]，他指出：“在人工智能的旗幟下，不同的人實際上在干不同的事：有構(gòu)建腦模型的，有模擬人類行為的，有開拓計算機應(yīng)用領(lǐng)域的，有設(shè)計新算法的，有總結(jié)思維規(guī)律的。雖然這些研究都有價值且有聯(lián)系，但它們不可以彼此替代，而把它們混為一談則容易導致思想混亂?！卑凑胀跖嗟姆诸?，其中的第一派被稱為“結(jié)構(gòu)派”，這一派認為，既然人類智能是人腦的產(chǎn)物，那么似乎“盡可能忠實地模擬人腦結(jié)構(gòu)”就是實現(xiàn)人工智能的最可靠途徑了?！案鞣N腦模型試圖不僅在細節(jié)上（如神經(jīng)元及其相互聯(lián)系）而且在大尺度上（如層次和區(qū)域）都忠實于人腦結(jié)構(gòu)” 著[14]。
王培認為，“盡管結(jié)構(gòu)派的理由看上去很有說服力，但在人工智能界只是個少數(shù)派。除了其復雜性令人望而卻步之外，這一思路最常被人挑戰(zhàn)的問題是其必要性。人腦作為進化的產(chǎn)物，其結(jié)構(gòu)自然會反映某些歷史的偶然性。作為一個生物器官，人腦結(jié)構(gòu)的生物性特征對于機電設(shè)備來說也未必都有被模擬的必要。即使是在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，人腦也一般只是被用作靈感的源泉，而非設(shè)計的依據(jù)?！?sup style="color: rgb(63, 63, 63);white-space: normal;">[14] 筆者以為這些說法很有見地。按照王培的分類來看，埃德爾曼的仿腦機無疑屬于結(jié)構(gòu)派，其研究目的主要是闡明腦功能。當然埃德爾曼也希望把他的研究成果付諸實用，但是否真能得到推廣，就是另一個問題了。利用仿腦機，埃德爾曼驗證了他的某些假設(shè)是否有可能在神經(jīng)系統(tǒng)中實現(xiàn)（例如簡并），但仿真畢竟只是仿真，只是對假設(shè)的支持而非證明——最終的證明還得靠生物學實驗。
02
另一個關(guān)鍵問題是腦和計算機的關(guān)系。沒有人會反對從腦研究中尋求啟發(fā)，以幫助解決工程技術(shù)問題。關(guān)鍵是，在人工智能的進一步發(fā)展中，究竟是必須照搬腦機制來解決問題呢，還是僅從腦研究中尋求啟發(fā)，而所用的手段主要還是工程技術(shù)手段？筆者的管見是傾向后者。
埃德爾曼所指出的腦和計算機的區(qū)別，當然指的是腦和傳統(tǒng)馮·諾依曼架構(gòu)下的數(shù)字計算機的區(qū)別。我以為他所講的實質(zhì)在于腦的多樣性、在硬件上的競爭和選擇。在可預(yù)見的未來，機器都不會采取這些作為設(shè)計的原則。非表征性記憶和目前的存儲根本不同，但是如果僅就記憶這一功能來說——而不計聯(lián)想和創(chuàng)造——沒有一位工程師會喜歡存儲之物在每次取出時都會改變或重建。另外，在神經(jīng)科學界，主流見解似乎仍認為記憶是一種表征。筆者以為，埃德爾曼的非表征記憶假說對于理解虛假記憶（這是經(jīng)常發(fā)生的）很有啟發(fā)。同時，由非表征記憶方式帶來的聯(lián)想和創(chuàng)造，也回答了筆者自己一個長期的疑問：“我們的記憶既然那么不可靠，那么工程技術(shù)從生物記憶中可以學習些什么？”目前對此問題的研究還很少，由此還應(yīng)該思考些什么，都值得探討。
至于埃德爾曼所講的其他各點，他在世時情況確實大體如此，不過，經(jīng)過這些年的技術(shù)發(fā)展，腦與機器的界限多多少少變得不那么絕對了。比如說，現(xiàn)在計算機的輸入已經(jīng)不一定要求程序員給出嚴格的代碼了，圖像和語言都可以作為輸入，計算機所接收的信息也不再必須是程序員“喂”給它的了，像達爾文機這樣的機器已經(jīng)可以主動給自己輸入；雖然現(xiàn)在的計算機還幾乎沒有用到復饋，但是像遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這樣的軟件已經(jīng)有了復饋的萌芽；而現(xiàn)在大紅大紫的強化算法則與“價值系統(tǒng)”執(zhí)行著同樣的原則；甚至軟件上的遺傳算法和進化算法也用到了競爭和選擇的思想。但這些依然只是原則上的借鑒，而不是細節(jié)上的照搬。在細節(jié)上，兩者的差別依舊很大，例如對接收到的輸入信號，現(xiàn)在的計算機極少對多模態(tài)信號進行綜合，也不會對其進行知覺分類。主動收集不精確的外界信號也依然只是例外而非常規(guī)。當然，人們可以爭辯說隨著研究的深入，這些差別都是可以彌合的。此話雖然從原則上來說是不錯的，但是否實際可行，以及帶來的好處和代價都還是問題。因此埃德爾曼所指出的腦與機器的差別，值得我們深思，對于我們向腦學什么，以及怎樣學都會有啟發(fā)。筆者以為，從實際應(yīng)用方面來看，必須從工程實現(xiàn)的可行性出發(fā)，看腦的哪些原則可以作為借鑒，哪些性質(zhì)則在目前無法照搬、或解決不了實際問題?，F(xiàn)在的自動駕駛汽車并沒有采用仿腦機的路線，用的還是人工智能技術(shù)就是一個例子。
03
還有一個反過來的情況：目前的神經(jīng)科學和認知科學也借用了大量信息科學的概念，如“表征”、“編碼”、“計算”等。當然，多學科交叉對于打開思路、借用其他學科的成果很有益，但是我們也不能陷入盲目，而應(yīng)該思考這些概念是否適用于腦，以及適用的范圍。有些概念如“表征”、“編碼”等在感覺信號接收的早期階段有意義，但是一旦進入到知覺階段，我們感受到的就不再是刺激的表征，而要加上記憶和價值約束以后的意義。再舉一例，筆者曾經(jīng)問了許多專家：腦中的“計算”究竟是什么意思？指的就是數(shù)字計算機中所執(zhí)行的那些操作嗎？如果是的話，腦是如何具體實現(xiàn)這些操作的？如果腦中的計算就是計算機中執(zhí)行的那些操作，那么現(xiàn)有的計算機只要加快速度和增大存儲量就應(yīng)該能執(zhí)行腦的任何功能，包括創(chuàng)造性和意識在內(nèi)，這是頗成問題的；如果不是，那么腦中的計算究竟指的是什么？有哪些超出圖靈意義下的計算？可惜迄今為止還沒有任何人給筆者一個令人滿意的回答。因此，如何恰當使用這些概念也都值得生物學家仔細權(quán)衡。
04
關(guān)于“機器是否可以有意識”這個問題，埃德爾曼是謹慎的，不過筆者并沒有他那么“樂觀”。為了解開意識這個“世界之結(jié)”，埃德爾曼提出了一個“動態(tài)核心假設(shè)”[3] ：如果腦中有對意識作貢獻的“核心”，那么組成這個核心的神經(jīng)元群必須通過復饋構(gòu)成一個整體，同時又保持各自的功能特異性，每個神經(jīng)元群中的變化都必須也引起核心中其他神經(jīng)元群的變化，并且核心的組成部分是隨時間而變化的——這一設(shè)定就稱為“動態(tài)核心假設(shè)”。按照這一假設(shè)，該核心就具有埃德爾曼所認為的意識的兩大特性：整體性和復雜性（信息性）。
然而，在這一假設(shè)中，他完全回避了意識最核心的性質(zhì)：主觀性和私密性——盡管他也承認私密性是意識的主要特點。他所做的計算機仿真或是仿腦機實驗雖然表明人工裝置也能在不同程度上表現(xiàn)出整體性和復雜性，但是并沒有絲毫主觀性的痕跡。所以他的假設(shè)只是意識涌現(xiàn)的必要條件，而非充分條件。近年來人們津津樂道的一些理論——如迪安提出的意識的“神經(jīng)全局工作空間假設(shè)”[15] 、埃德爾曼的合作者托諾尼提出的意識“整合信息理論”[16] ——也都有同樣的問題，都是提出了意識涌現(xiàn)的某些必要條件而非充分條件。因此，現(xiàn)在還看不到任何跡象，能在可預(yù)見的未來取得這方面的突破。當然，既然作為物理系統(tǒng)的人腦能夠有意識，那么從原則上來說，有朝一日仍有可能造出有意識的機器。不過，即使真的造出了這樣的機器，人們也依然難于判斷它是否真有內(nèi)心意識，因為即使是對除了本人之外的其他人和動物，也還存在一個如何判斷他們也有意識的“他人心智”的問題呢。因此以筆者管見，談?wù)摗叭斯ひ庾R”現(xiàn)在還為時尚早，是否需要讓機器有人工意識也是個大問題。沒有意識的人工智能再強大也依然只能是人類的工具，就像原子能一樣，為善為惡完全是使用者的選擇。只有當人工智能萬一真有了自己的意識，才會發(fā)生許多人當今談人工智能色變的危險。
當然，上述僅僅是筆者的管見，像埃德爾曼這樣的智者在其千慮中也可能有一失，而愚者千慮或許也可有一得，謹與讀者諸君共同探討。不管怎么說，埃德爾曼給我們提出了許多值得思考的問題，無論答案是什么都對腦科學和人工智能的健康發(fā)展會有助益。
本文最后一節(jié)中所思考的觀點，曾和Karl Schlagenhauf博士多次討論。定稿曾請王培教授審閱，特此致謝。
顧凡及
復旦大學生命科學學院退休教授，專業(yè)是計算神經(jīng)科學。畢業(yè)于復旦大學數(shù)學系，先后在中科大生物物理系、復旦大學生命科學學院任教。退休后主要從事科普著譯，已出版8本科普著譯，曾獲七次獎項。他還獲得了第四屆認知神經(jīng)動力學國際會議（瑞典）授予的成就獎，以及2017年上海市科普教育創(chuàng)新獎（個人貢獻，二等獎）。
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