人類對(duì)心智和大腦的發(fā)掘與人類對(duì)自然的理解與征服同樣悠久。哺乳動(dòng)物的神經(jīng)系統(tǒng)，也許是自然界最強(qiáng)大的器官。它具有約1011個(gè)神經(jīng)元和1015個(gè)突觸，耗能卻僅約20W。某種程度上，人類對(duì)于科學(xué)和機(jī)器的狂熱，就是在復(fù)制自身的心智。當(dāng)科學(xué)研究進(jìn)入21世紀(jì)，科學(xué)家們則試圖借助“理性的自負(fù)”真正破解大腦與心智之謎：大腦的信息編碼與儲(chǔ)存，神經(jīng)元的傳導(dǎo)和對(duì)于情緒認(rèn)知的控制，是否可以與計(jì)算機(jī)科學(xué)相聯(lián)系？古典哲學(xué)家認(rèn)為，人生下來(lái)就是一張白紙。那么，人類能否向控制機(jī)器一樣在這張白紙上肆意涂鴉？科學(xué)與倫理從來(lái)都是一對(duì)雙生子，每當(dāng)科學(xué)向前一步，人類對(duì)于道德和自我的困惑也向更深層次突破了一層。
英國(guó)曼徹斯特大學(xué)動(dòng)物學(xué)教授、神經(jīng)科學(xué)家馬修·科布的新書《大腦傳》就是這樣一部作品，它既展示了人類不斷破解大腦與神經(jīng)背后的歷程，也展示了科學(xué)與人文之間永恒的沖突。當(dāng)知識(shí)的自負(fù)使人類不斷征服了腦科學(xué)的未知領(lǐng)域時(shí)，困惑也隨之而來(lái)——我們是否有資格改造并控制人性？假使我們真正地澄清了自身的心智與知識(shí)的迷霧，我們又該期待怎樣的未來(lái)？
下文經(jīng)出版社授權(quán)，摘編自《大腦傳》第十二章。作者在本章中梳理了20世紀(jì)60年代以來(lái)科學(xué)家如何將腦科學(xué)運(yùn)用到計(jì)算機(jī)科學(xué)與人工智能領(lǐng)域。以及科學(xué)家對(duì)人類心智之謎的困惑所在：假如人腦就是一臺(tái)計(jì)算機(jī)，那么人為什么會(huì)有這樣或那樣的價(jià)值觀，這些價(jià)值觀又是為何會(huì)引領(lǐng)我們塑造了今天的世界？
《大腦傳》，[英]馬科·修布 著，張今 譯，新思文化·中信出版社 2022年3月版。
在計(jì)算機(jī)時(shí)代初期，科學(xué)家們對(duì)這些新機(jī)器與腦之間的相似之處感到無(wú)比震撼。受到這種啟發(fā)，不同的科學(xué)家采用了三種不同的方式來(lái)使用計(jì)算機(jī)。有些科學(xué)家忽略了生物學(xué)，專注于讓計(jì)算機(jī)盡可能更智能，這個(gè)領(lǐng)域后來(lái)被稱為“ 人工智能”（這個(gè)概念是約翰·麥卡錫 在1956 年提出的），以各種方式為現(xiàn)代生活做出了積極的貢獻(xiàn)（至少目前是這樣）。對(duì)于理解腦是如何工作的，最富有成效的方法并非來(lái)自創(chuàng)造超級(jí)智能機(jī)器的嘗試，而是那些構(gòu)建腦功能模型的努力，這些研究探索的是模型中神經(jīng)元之間交互連接的規(guī)則。如果你喜歡，可以把這個(gè)領(lǐng)域稱為“ 神經(jīng)元代數(shù)”（neuronal algebra）。
模擬神經(jīng)系統(tǒng)的早期嘗試出現(xiàn)在 1956 年，當(dāng)時(shí) IBM（國(guó)際商業(yè)機(jī)器公司）的研究人員檢驗(yàn)了赫布的猜想（神經(jīng)元的組合是腦的基本功能單元）。他們使用的是 IBM 的第一款商用計(jì)算機(jī)—IBM 701。這是一種真空管計(jì)算機(jī)，由 11 個(gè)大型部件組成，幾乎占據(jù)了一個(gè)房間（總共只售出了 19 臺(tái)）。這個(gè)團(tuán)隊(duì)模擬了一個(gè)由 512 個(gè)神經(jīng)元組成的網(wǎng)絡(luò)。盡管這些組件最初并沒有連接到一起，但就像赫布提出的那樣，它們很快就形成了一些組合，并且自發(fā)地以波的形式同步它們的活動(dòng)。雖然這個(gè)非常粗糙的模型存在局限性，但這表明神經(jīng)系統(tǒng)環(huán)路的某些特征源自一些非?；镜囊?guī)則。
計(jì)算機(jī)是另一種人腦嗎？
最早使用計(jì)算機(jī)模型來(lái)闡釋腦運(yùn)作機(jī)制的人之一是數(shù)學(xué)家奧利弗·塞爾弗里奇（Oliver Selfridge）。他是維納的學(xué)生，與皮茨、麥卡洛克和萊特文也關(guān)系密切。1958 年，塞爾弗里奇展示了一個(gè)被他稱為“ 群魔”（Pandemonium）的分級(jí)處理系統(tǒng)，這個(gè)系統(tǒng)是在他有關(guān)機(jī)器模式識(shí)別的研究工作的基礎(chǔ)上開發(fā)出來(lái)的。塞爾弗里奇以創(chuàng)建一種簡(jiǎn)單的單元—“ 數(shù)據(jù)惡魔”（datademon）為出發(fā)點(diǎn)，這些單元可以通過將某一特征（比如一條線）與預(yù)先設(shè)定的內(nèi)部模板進(jìn)行比較來(lái)識(shí)別環(huán)境中的元素。這些“ 數(shù)據(jù)惡魔”會(huì)把它們檢測(cè)到了什么報(bào)告給更高一級(jí)的“ 惡魔”—“ 計(jì)算惡魔”（computational demon）。對(duì)于接下來(lái)發(fā)生了什么，塞爾弗里奇是這樣解釋的：
在下一個(gè)層級(jí)上，“ 計(jì)算惡魔” 或者 叫“ 亞惡魔”（sub-demon）會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行某種或多或少的復(fù)雜計(jì)算，并將計(jì)算結(jié)果傳遞到再下一個(gè)層級(jí)—“ 認(rèn)知惡魔（cognitive demon）那里，由“ 認(rèn)知惡魔”對(duì)證據(jù)加以權(quán)衡。每一個(gè)“ 認(rèn)知惡魔”都會(huì)計(jì)算出一聲尖叫，而最高層級(jí)的惡魔—“決策惡魔”（decision demon）會(huì)從所有的尖叫中選擇出最大聲的那一個(gè)。
這個(gè)過程的最終結(jié)果是，一個(gè)復(fù)雜的特征（比如一個(gè)字母）會(huì)被“ 決策惡魔”識(shí)別出來(lái)。乍一看，這似乎只是感覺處理層級(jí)觀的一個(gè)電子版本，最早可以追溯到阿爾弗雷德·斯密。但“ 群魔”有自己的獨(dú)特之處—它可以在整個(gè)過程中不斷學(xué)習(xí)。這個(gè)程序會(huì)持續(xù)關(guān)注自己對(duì)物體的分類準(zhǔn)確與否（在最初階段，這些信息是由人提供的）。通過不斷重復(fù)運(yùn)行這個(gè)程序，以及這個(gè)過程中塞爾弗里奇所謂的對(duì)惡魔的“ 自然選擇”（如果分類正確，它們就會(huì)被保留下來(lái)），隨著時(shí)間的推移，系統(tǒng)會(huì)變得越來(lái)越準(zhǔn)確。它甚至能識(shí)別那些并不是設(shè)計(jì)出來(lái)供它識(shí)別的東西。根據(jù)認(rèn)知科學(xué)家瑪格麗特·博登的說法，“ 群魔”的影響是不可估量的—它表明計(jì)算機(jī)程序可以模擬相當(dāng)復(fù)雜的感覺過程，而且如果它的成功獲得適當(dāng)?shù)姆答?，程序的功能還可以隨著時(shí)間而改變。
與此同時(shí)， 另一位美國(guó)科學(xué)家弗蘭克· 羅森布拉特（Frank Rosenblatt）提出了一個(gè)稍有不同的模型 — 感知機(jī)（Perceptron）。感知機(jī)關(guān)注的也是模式識(shí)別，也使用了靈活層級(jí)連接的思想—一種后來(lái)被稱為“ 連接主義”（connectionism）的方法。羅森布拉特認(rèn)為，腦和計(jì)算機(jī)都具備兩項(xiàng)功能—決策和控制，無(wú)論是在腦還是計(jì)算機(jī)中，這兩項(xiàng)功能都是基于邏輯規(guī)則運(yùn)行的。但腦同時(shí)還在執(zhí)行兩項(xiàng)更深層，交互性也更強(qiáng)的功能：對(duì)環(huán)境的解讀和預(yù)測(cè)。所有這些功能都在羅森布拉特的感知模型中得到了體現(xiàn)，因此他把感知機(jī)稱為“ 第一臺(tái)能夠產(chǎn)生原創(chuàng)性想法的機(jī)器”。
美國(guó)科學(xué)家弗蘭克· 羅森布拉特與感知機(jī)（圖片來(lái)自康奈爾大學(xué)官方網(wǎng)站）。
事實(shí)上，和之前的“ 群魔”一樣，感知機(jī)只是學(xué)會(huì)了識(shí)別字母。而且就感知機(jī)而言，字母必須要大約半米高才能被識(shí)別出來(lái)。但感知機(jī)與“ 群魔”的關(guān)鍵區(qū)別是，感知機(jī)無(wú)須預(yù)設(shè)的模板，通過使用并行處理（同時(shí)執(zhí)行不同的計(jì)算，就像腦一樣）就能做到這一點(diǎn)。這種差別絕非偶然，因?yàn)榱_森布拉特不僅對(duì)開發(fā)一項(xiàng)在當(dāng)時(shí)看來(lái)令人瞠目結(jié)舌的技術(shù)感興趣，對(duì)提出理論來(lái)解釋腦的運(yùn)作方式同樣感興趣。
媒體很喜歡追捧這樣的事。當(dāng)羅森布拉特的資助方美國(guó)海軍在 1958 年宣布他的研究成果時(shí)，《紐約時(shí)報(bào)》歡呼道：“ 今天，美國(guó)海軍披露了電子計(jì)算機(jī)的雛形，在未來(lái)，它有望能夠走路、說話、看見、書寫、復(fù)制自己，并意識(shí)到自身的存在?！?這些話并非出自某位過度興奮的記者之口，而是羅森布拉特本人的原話。關(guān)于羅森布拉特，一位科學(xué)家后來(lái)回憶說：“ 他是那種新聞工作者夢(mèng)想報(bào)道的人，就像有魔力一樣。按照他的說法，感知機(jī)能做出各種各樣了不得的事情。也許確實(shí)如此，但他的工作證明不了這一點(diǎn)?！?/p>
盡管羅森布拉特在媒體上進(jìn)行了精心的宣傳，但他對(duì)感知機(jī)的真正意義卻保持了相對(duì)冷靜的態(tài)度。在他 1961 年出版的著作《神經(jīng)動(dòng)力學(xué)原理》（Principles of Neurodynamics）中，羅森布拉特寫道：
感知機(jī)不是任何實(shí)際神經(jīng)系統(tǒng)的近似仿品。它們是簡(jiǎn)化的網(wǎng)絡(luò)，能幫助我們研究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其所在環(huán)境的組織方式與這些網(wǎng)絡(luò)的“ 心理”表現(xiàn)之間的關(guān)系法則。感知機(jī)實(shí)際上可能對(duì)應(yīng)于生物系統(tǒng)外延網(wǎng)絡(luò)的某些部分……更有可能的是，它們是對(duì)中樞神經(jīng)系統(tǒng)的極端簡(jiǎn)化，其中一些特征被放大了，而另一些則被縮小了。
到了20 世紀(jì)60 年代中期，專家們開始承認(rèn)，即使是感知機(jī)，也并不像人們吹捧的那樣好。1969 年，人工智能先驅(qū)馬文·明斯基（Marvin Minsky）和同事西摩·佩珀特（Seymour Papert）出版了一本書，對(duì)感知機(jī)模型給予了非常負(fù)面的評(píng)價(jià)。明斯基和佩珀特對(duì)感知機(jī)的能力進(jìn)行了數(shù)學(xué)分析，認(rèn)為無(wú)論對(duì)于人工智能還是對(duì)于理解腦來(lái)說，這種方法都是死胡同，因?yàn)楦兄獧C(jī)的構(gòu)造方式使它不可能在內(nèi)部表征它正在學(xué)習(xí)的東西。一方面由于這類批評(píng)的出現(xiàn)，一方面由于這些模型進(jìn)展放緩，美國(guó)對(duì)連接主義方法的資助逐漸枯竭，這個(gè)領(lǐng)域也隨之萎縮。羅森布拉特隨后開始研究學(xué)習(xí)轉(zhuǎn)移現(xiàn)象，這個(gè)領(lǐng)域的研究將在恐暗肽理論出現(xiàn)時(shí)達(dá)到高潮。1971 年 7 月 11 日，在他 43 歲生日那一天，羅森布拉特在一次船只事故中喪生。
盡管“ 群魔”和感知機(jī)未能提供可以應(yīng)用到生物模式識(shí)別系統(tǒng)上的見解，但這兩個(gè)程序改變了研究者對(duì)腦的看法—它們表明，任何對(duì)感知（無(wú)論是人的感知還是機(jī)器的感知）的有效描述，都必須引入關(guān)鍵的可塑性要素。因此，它們與基于機(jī)械或者壓強(qiáng)隱喻的舊模型完全不同。此外，在這些連接主義程序的結(jié)構(gòu)與休伯爾和維澤爾發(fā)現(xiàn)的簡(jiǎn)單特征探測(cè)器的層級(jí)結(jié)構(gòu)之間，存在著一種誘人的相似性，巴洛 1972 年提出的關(guān)于“ 紅衣主教細(xì)胞” 的想法顯然受到了這種相似性的影響。對(duì)一些人來(lái)說，這意味著這些新模型并不僅僅是用隱喻來(lái)解釋腦是如何工作的。它們實(shí)際上揭示了真正的機(jī)制。
基因、理性與人腦的機(jī)制
隨著學(xué)界對(duì)“ 群魔”和感知機(jī)的興趣逐漸消退，大衛(wèi)·馬爾開發(fā)了一種不同的腦功能計(jì)算模型。馬爾此時(shí)已經(jīng)在劍橋大學(xué)闖出了名聲。在那里，他發(fā)表了一系列論文，宣稱已經(jīng)發(fā)現(xiàn)了腦是如何工作的。但他很快就否定了這些數(shù)學(xué)模型，認(rèn)為它們只是“ 一種簡(jiǎn)單的組合技巧”，因?yàn)樗庾R(shí)到研究人員們需要一種完全不同的方法。1973 年，馬爾搬到了波士頓的麻省理工學(xué)院，與明斯基一起工作。他的目標(biāo)是創(chuàng)造一臺(tái)能看見東西的機(jī)器，進(jìn)而理解人的視覺是如何工作的。4 年后，馬爾患上了白血病，因此迅速開始撰寫一本名為《視覺》（Vision）的書，總結(jié)他的見解。他在書的前言中寫道：“ 因?yàn)槟承┦虑椋也坏貌槐仍?jì)劃提前幾年開始寫這本書?！?馬爾于 1980 年去世，年僅 35 歲。1982 年，《視覺》出版上市。
也許正是意識(shí)到了死亡將近，馬爾的這部著作展現(xiàn)出了更為宏大的視角，而沒有限于一個(gè)視覺模型的細(xì)節(jié)。他把他有關(guān)腦運(yùn)作機(jī)制的觀點(diǎn)放到了一個(gè)更廣泛的倫理背景下，講述了我們是如何進(jìn)化的，以及我們對(duì)自然選擇的影響抱有的深刻態(tài)度源自何處：
說腦是一臺(tái)計(jì)算機(jī)，這沒錯(cuò)，但又容易引起誤解。它確實(shí)是一臺(tái)高度專業(yè)化的信息處理設(shè)備—或者更確切地說， 是許多信息處理設(shè)備的集合。將我們的腦視為信息處理設(shè)備，這并不是在貶低或者否定人的價(jià)值觀。這么看待人腦反而更能體現(xiàn)人的價(jià)值觀，并可能最終幫助我們從信息處理的視角理解人的價(jià)值觀究竟是什么，人為什么有這樣或那樣的價(jià)值觀，以及這些價(jià)值觀是如何整合進(jìn)基因賦予我們的社會(huì)習(xí)俗和社會(huì)組織的。
電影《攻殼機(jī)動(dòng)隊(duì)》中的腦機(jī)接口。
馬爾的這部著作中使用了很多數(shù)學(xué)方法，因此有人說引用他這本書的人比理解他這本書的人更多。這句俏皮話說明，馬爾最大的貢獻(xiàn)不在于其視覺計(jì)算模型的精確細(xì)節(jié)，而是他的思想方法。即使是馬爾最熱情的支持者也承認(rèn)，在今天看來(lái)，他的這本書的主要價(jià)值是其歷史意義。
與巴洛不同，馬爾認(rèn)為單個(gè)神經(jīng)元的活動(dòng)不足以解釋環(huán)路是如何發(fā)揮其功能的，也無(wú)法解釋感知是如何運(yùn)作的。他曾用一種略帶諷刺的口吻來(lái)為自己的新方法辯護(hù)：
試圖僅僅通過研究神經(jīng)元來(lái)理解感知，就像試圖僅僅通過研究羽毛來(lái)理解鳥類的飛行一樣：根本就不可能。要研究鳥類是如何飛行的，我們必須先了解空氣動(dòng)力學(xué)，只有這樣，羽毛的結(jié)構(gòu)和鳥類翅膀的不同形狀才變得有意義。
要理解某個(gè)特定的功能在腦（或計(jì)算機(jī)）中是如何執(zhí)行的， 馬爾的方法是分三步走。首先，待解決的問題必須以遵循邏輯的方式加以陳述，這樣的理論方法限定了如何通過實(shí)驗(yàn)來(lái)探索問題或者對(duì)問題進(jìn)行建模。其次，必須確定系統(tǒng)輸入和輸出的表征方式，還需要確定將系統(tǒng)從一種狀態(tài)轉(zhuǎn)換到另一種狀態(tài)的算法的描述。最后，必須解釋第二層在物理上（在腦活動(dòng)這個(gè)問題上，就是在神經(jīng)系統(tǒng)中）是如何實(shí)現(xiàn)的。馬爾的觀點(diǎn)是，在創(chuàng)造一個(gè)可以看見東西的網(wǎng)絡(luò)（無(wú)論是一臺(tái)機(jī)器還是一個(gè)腦）這個(gè)問題上， 面臨的約束條件在所有情況下基本上都是一樣的，因此應(yīng)該可以使用類似的算法，即使這些算法在生物體中與在計(jì)算機(jī)中的運(yùn)行方式可能大為不同。他認(rèn)為，通過解決機(jī)器的視覺問題，我們可以更好地理解我們腦中的視覺。
在腦如何識(shí)別簡(jiǎn)單物體（比如一條邊）這個(gè)問題上，馬爾的想法是以休伯爾和維澤爾的發(fā)現(xiàn)為基礎(chǔ)的。但與“ 群魔”和感知機(jī)不同，他的方法引入了更豐富的計(jì)算方案，而不只是一個(gè)把線段的各個(gè)點(diǎn)疊加在一起，然后與模板對(duì)比的層級(jí)結(jié)構(gòu)。正如馬爾 1976 年在冷泉港的一次會(huì)議上所說的那樣，“ 這個(gè)輪廓不是被探測(cè)到的，而是被構(gòu)建出來(lái)的”。這種觀點(diǎn)可以追溯到赫爾姆霍茲，它強(qiáng)調(diào)了腦并非只是一個(gè)接收感官信息的被動(dòng)觀察者。感知還涉及對(duì)這些刺激的組合和解釋。這種方法對(duì)于任何視覺模型來(lái)說都是不可或缺的，因?yàn)槿绻麢C(jī)器（或者視網(wǎng)膜）只是在圖像的每一個(gè)點(diǎn)上識(shí)別光度值，那么什么也不會(huì)發(fā)生。這些是照相機(jī)做的事情，而照相機(jī)是無(wú)法看見東西的。
雖然有這些深刻的見解，但馬爾的機(jī)器方法并沒有改變我們對(duì)機(jī)器視覺的理解，也沒有改變我們對(duì)腦如何看東西的理解。就我們目前對(duì)視覺皮層中具體過程的理解而言，同樣的算法還沒有在生物體和計(jì)算機(jī)中被發(fā)現(xiàn)。同樣麻煩的是，馬爾用來(lái)理解視覺的方法無(wú)法被擴(kuò)展到腦功能的其他領(lǐng)域去使用。
視覺與感知
盡管我們?cè)谟?jì)算機(jī)面部識(shí)別和其他人工場(chǎng)景分析方法上已經(jīng)取得了巨大的進(jìn)步，但機(jī)器視覺仍然遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于我們腦中的視覺。同樣地，我們對(duì)“ 看見”東西時(shí)究竟發(fā)生了什么仍然知之甚少。每個(gè)人都同意，在我們的腦中一定有某種對(duì)場(chǎng)景的符號(hào)表征，但沒有人太清楚這究竟是如何發(fā)生的。在《視覺》出版 30 周年之際，馬爾的學(xué)生肯特·史蒂文斯回顧了馬爾的貢獻(xiàn)并得出結(jié)論說，雖然符號(hào)表征在視覺中的重要性毋庸置疑，但“ 我們?nèi)匀粺o(wú)法完全理解符號(hào)系統(tǒng)在生物視覺中的地位”。
在這個(gè)問題上，對(duì)猴子腦中面部識(shí)別細(xì)胞的研究或許已經(jīng)能為我們提供一些見解。2017 年，加州理工學(xué)院的兩名研究者常樂和曹穎向獼猴展示了一系列面孔，并研究了猴子腦中一系列細(xì)胞的單細(xì)胞反應(yīng)。這些細(xì)胞總共能識(shí)別面部 50 個(gè)維度的信息（眼間距和發(fā)際線等），但每個(gè)面部識(shí)別細(xì)胞只對(duì)其中一個(gè)維度感興趣。為了說明這些信息是如何結(jié)合起來(lái)并準(zhǔn)確地表征整個(gè)面部的，常樂和曹穎記錄了 200 個(gè)這類細(xì)胞對(duì)一系列照片的反應(yīng)， 然后用計(jì)算機(jī)根據(jù)這些神經(jīng)元的電活動(dòng)就精確地重建出了原始的圖像。有趣的是，他們并沒有發(fā)現(xiàn)獼猴腦中存在“ 詹妮弗·安妮斯頓細(xì)胞”的證據(jù)，或者用他們的話來(lái)說，“ 不存在負(fù)責(zé)識(shí)別特定個(gè)體身份的探測(cè)細(xì)胞”。但另一個(gè)研究小組的一項(xiàng)研究表明，猴子的顳葉中似乎有一個(gè)區(qū)域參與了識(shí)別“ 臉熟”的猴子的面孔的過程。
曹穎推特的個(gè)人簡(jiǎn)介很簡(jiǎn)短：“ 皮層幾何學(xué)家”。曹穎猜測(cè)，她所揭示的面孔檢測(cè)過程中的特征提取可能是一個(gè)發(fā)生在視覺皮層的通用過程—“ 我們認(rèn)為，整個(gè)下顳葉皮層可能使用了相同的方式來(lái)把各個(gè)連接的區(qū)域組織成網(wǎng)絡(luò)，并且在所有類型的對(duì)象識(shí)別中使用了相同的編碼方式?！?她目前試圖解決的問題是理解視錯(cuò)覺（比如著名的花瓶 / 人臉錯(cuò)覺）的神經(jīng)基礎(chǔ)。正如她指出的那樣，在 10 年前，沒有人知道該從哪里下手研究這個(gè)問題。但現(xiàn)在我們知道了。
至于人類是如何識(shí)別面孔的—包括我們祖母的臉—我們似乎很可能像獼猴那樣，腦中存在某種分散式分布的面孔識(shí)別網(wǎng)絡(luò)。你腦中的這種算法不同于手機(jī)的人臉識(shí)別算法或者安保系統(tǒng)篩選犯罪嫌疑人照片的算法，后者完全是為了辨識(shí)某些特征定制的，依賴于眼間距、臉形等生物計(jì)量特征。生物視覺中的面孔識(shí)別要復(fù)雜和抽象得多，而且最終是以休伯爾和維澤爾發(fā)現(xiàn)的各種元素（線條、斑點(diǎn)等等），而不是以面部每個(gè)細(xì)節(jié)的解剖結(jié)構(gòu)以及彼此之間的關(guān)系為基礎(chǔ)的。這些元素以某種方式被組織成了一個(gè)復(fù)雜的層級(jí)系統(tǒng)（就像馬爾想象的那樣），而且這個(gè)系統(tǒng)同樣適用于環(huán)境中的其他特征，而不僅僅是面孔。
在哈佛大學(xué)最近一項(xiàng)結(jié)果令人不安但又讓人驚嘆的研究中， 研究人員在猴子身上融合使用了計(jì)算和電生理的方法，研究結(jié)果揭示了這些層級(jí)細(xì)胞可能對(duì)什么刺激感興趣。這些科學(xué)家把圖像投射到屏幕上，并記錄清醒猴子的下顳葉皮層的單個(gè)細(xì)胞的活動(dòng)。這倒沒什么稀奇的。但這些圖像并不是靜態(tài)的，而是合成的，在不斷變化和流動(dòng)。圖像是由一種名為 XDREAM 的算法“ 進(jìn)化”出來(lái)的，這種算法會(huì)不斷調(diào)整刺激，以獲得細(xì)胞最大程度的反應(yīng)。這種方法并非原創(chuàng)，神經(jīng)科學(xué)家查爾斯·康納（Charles Connor）和同事在 10 年前就曾使用過，但這項(xiàng)新研究得出了令人毛骨悚然的結(jié)果。在經(jīng)過一百多次迭代后，圖像從一片灰白色的平板“ 進(jìn)化”成了夢(mèng)境一般的超現(xiàn)實(shí)主義影像：猴子面部的各個(gè)部分被扭曲雜糅到了一起，這里可以辨認(rèn)出來(lái)是眼睛，那里是無(wú)形且模糊的身體的某個(gè)部分，不同部位的朝向也各不相同。
神經(jīng)科學(xué)家查爾斯·康納（圖片來(lái)自約翰·霍普金斯大學(xué)官網(wǎng)）。
這表明在猴腦中，這些細(xì)胞真正感興趣的是這類奇怪的圖像，而不是肖像。如果在有“ 詹妮弗·安妮斯頓細(xì)胞”的人的腦中也會(huì)出現(xiàn)類似的現(xiàn)象，那就意味著這些細(xì)胞其實(shí)并沒有被設(shè)定成對(duì)任何照片上的影像做出反應(yīng)—細(xì)胞之所以會(huì)有反應(yīng)，僅僅是因?yàn)檎掌?xì)胞真正響應(yīng)的影像非常相似。與此同時(shí)，麻省理工學(xué)院的研究人員也發(fā)表了類似的結(jié)果，不過結(jié)果不像哈佛大學(xué)科學(xué)家的結(jié)果那么離奇。他們?cè)诤镒右曈X皮層中一個(gè)與面孔識(shí)別無(wú)關(guān)的區(qū)域的細(xì)胞上開展了相同的實(shí)驗(yàn)。研究發(fā)現(xiàn)，這些細(xì)胞似乎只會(huì)被某些帶有一定生物特征的奇怪的幾何圖像激活，這些圖像就像人在出現(xiàn)嚴(yán)重偏頭痛時(shí)產(chǎn)生的那類幻象。
上述發(fā)現(xiàn)很容易誘使我們想象，這些奇怪的混合形狀才是一只猴子看著另一只猴子時(shí)實(shí)際上看到的東西。但是請(qǐng)記住，有數(shù)百萬(wàn)個(gè)細(xì)胞參與了對(duì)面孔的感知，而且最重要的是，腦中并沒有什么微型小猴在審視這些單個(gè)細(xì)胞的輸出。以某種方式產(chǎn)生感知的是整個(gè)系統(tǒng)，不是某個(gè)細(xì)胞，甚至不是一小群細(xì)胞。
最近，在小鼠上開展的研究為理解視覺感知的神經(jīng)基礎(chǔ)提供了一條有力的途徑。2019 年夏天，利用一種復(fù)雜的光遺傳學(xué)技術(shù)，哥倫比亞大學(xué)拉斐爾·尤斯特的研究小組和斯坦福大學(xué)卡爾·戴瑟羅斯的研究小組在相隔幾周的時(shí)間里先后發(fā)表論文，證明可以重現(xiàn)小鼠在視覺感知過程中腦的活動(dòng)模式。 在這兩項(xiàng)研究中，小鼠都事先經(jīng)過訓(xùn)練，當(dāng)它們看到一種條紋圖案時(shí)就會(huì)舔水。研究人員發(fā)現(xiàn)，如果用光遺傳學(xué)方法激活這些模式，即使沒有視覺刺激，小鼠也會(huì)舔水。兩個(gè)小組使用了略微不同的技術(shù)：戴瑟羅斯的小組精確地刺激了十幾個(gè)神經(jīng)元，使其產(chǎn)生相應(yīng)的活動(dòng)模式；尤斯特的小組則專注于兩個(gè)連接緊密的神經(jīng)元，這兩個(gè)神經(jīng)元能夠激活腦視覺系統(tǒng)中的一組神經(jīng)元，從而產(chǎn)生相應(yīng)的活動(dòng)模式。盡管這些研究令人印象深刻，但我們?nèi)匀粺o(wú)法據(jù)此認(rèn)定這些活動(dòng)模式就是小鼠的視覺感知，或者就是視覺感知發(fā)生— 通過其他神經(jīng)元組合的活動(dòng)—的必要先決條件。雖然計(jì)算科學(xué)家和神經(jīng)生物學(xué)家已經(jīng)付出了數(shù)十年的努力，對(duì)于當(dāng)我們看見東西時(shí)究竟發(fā)生了什么這個(gè)問題，我們的理解仍然很模糊。
作者|馬修·科布
編輯|朱天元
校對(duì)|李銘
