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智能的意义:人类对智能的研究史
晨风零雨 · 2020-03-18 · via 机核

因攻读博士及接受了原《科幻世界》杂志主编刘维佳先生的科普专栏约稿,因此我很久没为机核提供内容了。现幸得杂志社首肯,遂将之前发表的作品逐一发布在机核平台上。由于杂志主要面向在校中学生与大学生,并有用语方面的规范要求,故文字风格较之前发布在机核的文章有所差异,且科普内容也相对浅显简单。

本文原载于《科幻世界》2017年3月刊,曾获第五届“中国科普作家协会优秀科普作品奖”青年短篇科普金奖。

智能的起源

六亿年前,埃迪卡拉纪。

混沌初开的地球上,原始的腔肠动物在冰冷的海洋中如幽灵般浮游着。

控制它们运动的,是体内一群特殊的细胞——神经元(neuron)。不同于那些主要与附近细胞形成各种组织结构的同类,神经元从胞体上抽出细长的神经纤维,跨越漫长的旅途,与远方来自另一个神经元的神经纤维相会,形成名为突触(synapse)的单向连接结构。

这些最早的神经元,凭着自身的结构特点,组成了一张分布于腔肠动物全身的网络。就是这样一张看来颇为简陋的神经元网络,成为了日后所有神经系统的基本结构。

信息,就是这样在最初的神经元网络里传播。原始的水母,作为太古地球上最庞大复杂的支配者,在神经元网络的控制下痉挛般地收缩平滑肌,向后挤出一股水流,潜入幽邃的深海之中。

新生代更新世,埃迪卡拉纪原始动物的后代、我们可能的的祖先类群——能人(Homo habilis)屹立在非洲的大地上,毛茸茸的手中,握着刚刚敲打出来的原始石器。

在这之后,漫长又短暂的160万年中,狭义上“智能”在他们那大概只有现代智人一半大的脑子里诞生发展。他们开始改进手中的石器,甚至尝试着驯服狂暴的烈焰。随着自然选择和基因突变的双重作用,他们后代的脑容量越来越大,最终达到了一个惊人的程度。

于是,我们人类,也就是智人(Homo sapiens),在20万年前的东非诞生了。

凭借着空前扩张的大脑皮层,智人的行为能力出现了爆发性的辐射演化,语言、陈述性记忆甚至宗教等思维概念纷纷在其脑中出现。人类的智能进化,开启了通过文化因子传承智慧、适应环境的全新道路,从此摆脱了自然进化的桎梏。

很快,先民们手持标枪和火炬,冲出非洲,在冰河期的地球上如野火般疯狂扩张,身后留下无数大型动物的累累骸骨。

7000年前,最早的文明在西亚诞生了。

从人类具备了这颗大脑开始,之后的一切都是顺理成章。相比于经典科幻片《2001太空漫游》中骨头变飞船的蒙太奇镜头,智人大脑成形的那一刻,才是人类文明的必然起点,之后文明的全部历史,不过是智能在小试身手。

智能的早期探索

人类智能不同于其他动物神经活动的最大特征,就是出现了基于工作记忆(working memory)和语言等众多脑功能的理性思维,大脑第一次开始考虑“为什么”(why)而非“要怎么”(how)。这种在脑中独立于本能的思维,可能被文明初期的人们直接当作了神祇的启示。直到现在,汉语中描述意识活动和超自然存在的字,都依然是一个——“神”。

如果说这个世界上有神明,那就是我们自己。如果说这个世界上有奇迹,那就是我们的大脑。

2500年前,地中海。

古希腊的先哲们对于理性的认知,终于突破了“外在神性”的束缚,开始将其做为思维的主体。从这个角度看,他们才是第一批真正意义上的“现代人”(更早的时代也可能零星出现过类似情况)。而他们基于理性创造的逻辑和自然哲学,则发展出了璀璨的古希腊文化。这个突变的文化因子,经过岁月的传承和洗礼,最终成为整个现代科技文明的火种。

但对于智能本身,希腊先贤们却产生了争议。

西方医学的鼻祖——希波克拉底在总结了自己长期的行医经验后,认为颅骨内的脑是决定意识活动的中枢;在他去世之后,更多从自然哲学而非医学角度看待这个问题的亚里士多德,却认为心脏才是思维的核心。

后者现在听起来简直蠢爆了,不是吗?

但在古典先哲依然行走于世间的时代,整个自然科学都还处于拓荒期,那时人们还根本无法区分“神经活动”和“生命活动”的关系,现代科学的循证思想也没有建立。在当时的背景下,亚里士多德的结论同样具备充分的论据,而且他还亲自解剖过海胆等并无明显大脑的动物,这显然更加佐证了他的观点。

古罗马时期,医学家盖伦(Galenus)通过大量的临床病例和动物实验观察,再次将脑确立为思维活动的中枢。在职业生涯中,盖伦接诊过大量的角斗士患者,其中不乏头部损伤的病例,他因此发现了头部损伤与思维、行为异常的潜在因果联系。此外,盖伦甚至还在市政厅内公开演示实验,通过阻断活猪的喉返神经,直观而准确地向大众证明了脑的意识中枢地位。

在随后漫长的中世纪里,来自拜占庭、阿拉伯、波斯和中国的学者们继续缓慢摸索着智能的踪迹,通过对各种精神疾病的记录和治疗,一点一滴积累着或正确或错误的知识和经验。

在前现代的黑暗世界中,大脑的理性就像一星孤悬在芦苇上的灯火,小心翼翼、一点一点地照亮着自己身边未知的世界,静静等待着光明的降临。

现代的智能研究

进入19世纪,随着科学思想和实验技术的发展,对智能的研究出现了一波高潮。

得益于物理学和工程学的发展,意大利学者伽瓦尼(Galvani)通过对青蛙的电刺激实验,初步揭示了神经系统的电学基础。而德国学者杜布瓦·雷蒙(Du Bois-Reymond),则对生物体内的电活动进行了当时条件允许的最深入研究,正式开创了电生理学。

至此,神经元电活动的大门就已经被打开了一半。

另一方面,随着神经外科技术的发展和循证记录的日益完备,通过积累大量的临床病例,医学家对大脑各部分的功能有了初步的了解。比如法国医学家布洛卡(Pierre Paul Broca),他对失语症患者的大脑损伤进行研究,发现了第一个对人类语言活动起到重要作用的脑区。为了纪念他的功绩,这个位于额叶侧面的脑区被命名为布洛卡区(Broca's area),其复杂的语言功能至今依然是神经科学研究的热点。

此时,还有一支特殊的智能学科在悄然崛起。英国的数学家巴贝奇(Charles Babbage)继承了笛卡尔(Rene Descartes)时代的哲学理念,提出了利用机械装置代替人脑进行复杂数学运算的想法,并着手进行了大量的研究。同时,诗人拜伦(George Gordon Byron)的女儿艾达(Ada Lovelace)也加入了巴贝奇的研究,以她惊人的数学天赋承担了人类有史以来第一批的计算机编程任务,堪称广大程序员们的“女神”。巴贝奇的“差分机”虽然最终限于当时的机械加工工艺而未能建成,但他对计算机科学的深入研究,直接启迪了下一个世纪的信息化浪潮,更是深刻影响了马克思(Karl Heinrich Marx)等思想大家的世界观。

当然,整个19世纪,在对智能的研究中,最为突破性的理论贡献还是达尔文(Charles Robert Darwin )的进化论。正是他的贡献,智能的研究才终于彻底摆脱了形而上学的干扰,人类从此开始以完全唯物的角度去审视智能的演化和发展。上文提到的电生理学祖师杜布瓦·雷蒙,就是进化论的重要支持者。达尔文认为,内在的行为和外在的特征一样,是一种可以遗传的性状,因此其本质也只是神经系统的结构变化。他的观点不但为智能演化指明了方向,也成了利用实验动物模拟研究人类神经活动的理论依据。

进入到20世纪,随着科学技术的不断发展,对智能的研究也呈现了一股爆发性的推进态势。

最先吹响进攻号角的,是西班牙的现代神经生物学奠基人卡哈尔(Santiago Ramón y Cajal),他利用当时最先进的高尔基染色技术,首次在脑组织切片中直接观察到了神经元的具体形态。在大量实验观察的基础上,卡哈尔提出了在当时颇为超前的“神经元学说”,将神经元作为神经活动的基本单位。从此开始,一切抽象的思维活动,不论何等玄妙复杂,都将在理论层面上被还原为神经元之间复杂的信号传递过程。

另一边,随着图灵(Alan Mathison Turing)和冯·诺依曼(John von Neumann)的贡献,基于逻辑门运算的现代电子计算机诞生了。而香农(Claude Elwood Shannon)提出的信息熵和控制论概念,则为人工智能的诞生铺平了理论的道路。

1957年,第一个机器学习项目启动,标志着人工智能作为一门学科的诞生。通过神经元理论的启发,人工神经网络(artificial neural network, ANN)作为一种重要的人工智能算法被提出,并在之后的几十年内被不断完善。

和人脑的天然神经网络类似,人工神经网络也将虚拟的“神经元”作为基本的运算单位,并将其如大脑皮层中的神经元一样,进行了功能上的分层。但具体到连接模式和工作原理上,二者依然有着诸多不同,所以并不能简单地将二者等同视之。

经过无数的反复和波折,21世纪的人工智能发展,进入了一个崭新的阶段,新一代神经网络算法在学习任务中表现出了惊人的性能。各种图像和音频识别软件的准确率越来越高,语言加工程序的智能程度也与日俱增;而其中最为轰动的,当属AlphaGo及其升级版本Master,它们在传统的人类优势智力项目——围棋——上展示了无可比拟的强大,让人不得不思考机器学习的潜在应用前景。

神经科学方面,新一代的研究技术也层出不穷,光遗传(optogenetics)、透明脑(CLARITY)、荧光钙指示剂蛋白(GCaMP)以及双光子显微镜(two-photon microscope)等全新的研究手段为研究大脑的神经环路,提供了前人难以想象的便利。但对于大脑——这个860亿细胞组成的全宇宙最复杂的1.5公斤重物体,这些技术究竟能让我们在这片神经元的黑暗森林中走出多远,依然未知。

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未来的智能演化

到此为止,有关智能的历史就告一段落了。历代先驱的英灵们散去之后,摆在我们面前的就是智能的根源问题了:

究竟什么才是智能?

笛卡尔虽然承认大脑对身体的控制作用,却将人类智能视作超越实体器官的形而上存在。不过他说对了一点——智能确实是不同于一般动物本能行为的“特殊算法”,也确实需要不同于一般动物的脑结构。人类智能主要与人脑异常巨大的联络皮层有关。这些并不直接关系到感觉和运动的大脑皮层,在一般动物脑中面积相对较小;而在人的大脑里,海量的联络皮层神经元成为了搭建人类灵魂栖所的砖石。语言、陈述性记忆、工作记忆等人脑远胜于其他动物的能力,都与联络皮层有着极其密切的关系。

我们的大脑,终生都缩在颅腔的黑暗之中,仅能感知外部传来的电信号和化学信号。可以说,我们的大脑——或者说,“我们”,从生到死都从未真正看过这个世界哪怕一眼,我们所感知到的,是视皮层电活动在大脑中形成的“视觉”,但大脑本身从未见识过阳光(除非你被板砖砸开瓢了)。我们生活的整个世界,都不过是大脑通过外部信号模拟的虚拟现实。“缸中之脑(Brains in a Vat)”或者笛卡尔口中那个能欺骗一切感官的恶魔,都并非单纯的思想实验,而是我们每一个人一生都将一直所处的存在状态。

也就是说,智能的本质,就是这样一套通过有限的输入信号来归纳、学习并重建外部世界特征的复杂“算法”。从这个角度上看,作为抽象概念的“智能”,确实已经很接近笛卡尔的“精神”了,只不过它依然需要将自己铭刻在具体的物质载体上——可以是大脑皮层,也可以是集成电路。

因此,对于那些纠结人工智能到底算不算智能、有朝一日会不会诞生自我意识的人,答案是很明确的:人工智能就是一种智能,而且理论上迟早可以运行名为“自我意识”的算法。人类的智能,虽然被冠以“神”的名号,但却并非独一无二的至高存在。

相比于基本元件运算速度缓慢、结构编码存在大量不可修改原始本能、后天自塑能力有限的人类智能来说,人工智能虽然尚处于蹒跚学步的发展初期,但未来的发展潜力却远远大于人类。

这是由人类自己主动引发的“机械降神(Deus ex machina)”。

就如同战斗机只需要遵循空气动力学原理,而不必照搬鸟类的扑翼飞行一样,未来——甚至现在的人工智能,都完全没有必要如很多科幻文艺作品中一样照搬人类智能,因此也不会把“成为人”或者“消灭人”作为心中的执念。最近的例子,就是AlphaGo及其升级版本Master下出的非人棋路。

当然,服务类软件肯定会尽可能地适应人类的思维和行为模式,但对于工业机器人甚至军用无人机,就完全不必把宝贵的运算资源浪费在这些事情上了。

既然人类智能,甚至所谓“人性”,都没有任何形而上的超然,还原到本质都不过是一堆神经网络算法。那么显然,具备更强大自我进化能力的人工智能,迟早可以在所有——注意是“所有”——方面都超越人类。当那一天来临时,我们又将何去何从呢?

可以预见,在不远的未来,人类完全有可能如当年被火车和汽车淘汰的挽马一样,注定经历一场空前而且几乎不可逆的失业浪潮。在这之后,除了少数行业还能多苟延残喘一阵子,我们现在熟悉的大部分工作都将陆续被人工智能所替代。

听上去挺黑暗的,不是吗?

但另一方面,这样一个生产高度自动化的社会,作为自然人,估计都可以享受到完全以社会福利形式提供的各种生活服务,工作不再成为人生必须,追求自我价值的方式也从创造社会财富转为自由发展个人兴趣。人类在这个时期作为一个整体,将会步入自己的晚年。

而人工智能们,将会继承人类智能开启的科技文明,并把它发展到一个非人的高度。

最终,远比人类适合星际航行的人工智能,将会把自己的目光投向星空,正如多年前远古时代的智人义无反顾地走出非洲一样。

智能的意义,就在于摆脱源于自然选择的生存压力,自由地探索这个世界。