來源：混沌巡洋艦

在人類對大腦認識的歷史上，曾經使用過很多隱喻來描述腦，比如齒輪機械、電話交換機、計算機等等。目前，“腦就像一臺計算機”這個隱喻仍然占據著主導地位，盡管人們對于這個隱喻的貼切程度的看法存在分歧。2015年，在論文集《這個想法必須消亡》收錄的他的一篇文章中，機器人專家羅德尼·布魯克斯（Rodney Brooks）把腦的計算機隱喻選為了他最反感的觀點。早在20多年前，歷史學家S. 瑞安·約翰森（S. Ryan Johansson）就指出：“無休止地爭論‘腦是一臺計算機’這類隱喻的真偽是在浪費時間。它提出的關系是隱喻性的，是在敦促我們去做某些事情，而不是在試圖告訴我們真相是什么。”雖然這些話的言辭不像布魯克斯的態度那么尖銳，但結論是類似的。同樣，神經科學家馬泰奧·卡蘭蒂尼（Matteo Carandini）認為，腦與當前尖端技術的類比可能很快就會過時并顯得古怪，但他仍然強調計算機隱喻有一定的價值：“腦無疑是一個信息處理器官，因此對腦和我們最好的信息處理設備進行比較，這是有意義的。”加里·馬庫斯則為腦的計算機隱喻做了更為有力的辯護：

簡而言之，計算機是接受輸入、編碼和操縱信息并將輸入轉化為輸出的系統結構。就我們所知，腦也是如此。真正的問題不是腦本身是不是一個信息處理器，而是腦如何存儲和編碼信息，以及一旦信息被編碼，腦會對這些信息進行什么操作。

馬庫斯接著說，神經科學的任務是對腦開展“逆向工程”，就像研究計算機那樣，檢查其組成部分及其相互連接，以破譯其工作原理。這個提議已經存在一段時間了。1989年，弗朗西斯·克里克（DNA雙螺旋結構的發現者之一，諾貝爾獎獲得者）認識到了這種策略的吸引力，但覺得它不會成功，因為腦有著復雜而混亂的進化史——他夸張地宣稱，這會像是嘗試對一項“外星科技”開展逆向工程。克里克認為，試圖從邏輯出發通過腦的結構找出腦工作機制的總體解釋注定會失敗，因為幾乎可以肯定的是，這么做的出發點就是錯誤的——腦如何工作并沒有一個整體的邏輯。

計算機的逆向工程通常被用作思維實驗，以展示我們在原理上理解腦的可能性。這些思維實驗毫無疑問是成功的，它們鼓勵我們以這種方式去理解我們腦袋里的這個柔軟器官。但是在2017年，兩位神經科學家決定在一個真實的計算機芯片上做這個實驗，這個芯片有真實的邏輯、真實的組件和設計明確的功能。事情并沒有像預期的那樣發展。

這兩位科學家是埃里克·喬納斯（Eric Jonas）和康拉德·保羅·科爾丁（Konrad Paul Kording），他們使用了通常用于分析腦的技術，并將其應用到MOS 6507處理器上。MOS 6507處理器是一種20世紀70年代末和80年代初的計算機使用的處理器，能使這些計算機運行《大金剛》《太空侵略者》《陷阱》等視頻游戲。首先，他們掃描了芯片中的3 510個增強型晶體管，獲得了它們的連接組，并在一臺現代計算機上模擬了這種芯片（包括運行游戲程序10秒鐘）。然后他們使用了神經科學的各種技術來研究這張模擬的芯片，如“損毀”（把某些晶體管從模擬芯片中移除）、分析虛擬晶體管的“鋒電位”活動并研究它們之間的連接，以及通過測量其運行每個游戲的能力來觀察各種操作對系統行為的影響。

掃描一個MOS 6507處理器，在電腦上重構模擬出每一個連接

然后對某些連接做“損毀手術”，以此研究腦可能的結構和工作原理

移除晶體管（這相當于破壞一個腦區）產生了一些頗具吸引力的明晰結果。例如，喬納斯和科爾丁總共發現了98個晶體管，如果單獨移除其中的任何一個，就會使系統無法啟動《大金剛》，但對《太空侵略者》或《陷阱》沒有影響。但正如作者們認識到的那樣，這并不意味著處理器中存在任何類似“大金剛晶體管”的東西。他們表示，把這些晶體管描述成“大金剛晶體管”會產生“嚴重的誤導”。事實上，每個組件都只是完成了一個簡單并且基本的功能，這些功能對《大金剛》是必要的，而其他兩個游戲則不需要。

雖然使用了這些強有力的分析方法，而且研究者對芯片的工作原理事實上也已經有明確的解釋（用技術術語來說，它擁有“基準真相”），但這項研究未能檢測出芯片內部信息處理的層級結構。正如喬納斯和科爾丁所說，這些技術不能產生“有意義的理解”。他們的結論是悲觀的：“最終，問題不是神經科學家無法理解微處理器，而是他們目前所采用的方法使他們無法理解它。”

這個令人警醒的結果表明，盡管計算機隱喻很有吸引力，而且腦確實在處理信息，并以某種方式表征外部世界，但我們仍然需要理論方面的重大突破。即便我們的腦是按照邏輯來設計的，我們目前的概念和分析工具也完全不足以解釋腦。更何況腦不是按照邏輯設計出來的。但這并不意味著模擬研究毫無意義：通過建模（或者模擬），我們可以檢驗假設，通過將模型與已建立的、可以精確操縱的系統聯系起來，我們可以深入理解真正的腦是如何運作的。這是一種極其強大的工具，但這類研究在給出結論時需要有一定程度的謹慎。此外，面對將腦和人工系統進行類比時存在的困難，我們需要現實一點。

甚至像計算人腦的存儲容量這樣簡單直接的事情，研究者在嘗試時也會崩潰。泰瑞·謝諾夫斯基的團隊曾對樹突棘的數量和大小以及突觸上神經遞質囊泡的數量進行了仔細的解剖學研究，根據他們的計算，每個突觸平均至少能存儲4.7比特的信息。這表明人腦可以存儲至少1拍字節（petabyte）的信息，也就是100萬吉字節（gigabyte）的信息。不管這聽起來多么值得注意，或者對于那些認同數學和工程學可以告訴我們腦如何工作的人來說多么有吸引力，這種計算的出發點是扭曲的。神經元不是數字的（這是信息數字化的基礎），腦（即使是線蟲那算不上腦的腦）也不是硬連接的（hard-wired）。每個腦都在不斷地改變突觸的數量和強度，而且最重要的是，腦并不僅僅依靠突觸工作。神經調質和神經激素也會影響腦的運作方式，但由于它們的作用方式和起效的時間尺度與計算機隱喻不相符，所以這類研究中沒有把它們的影響納入考慮。

計算腦的存儲容量充滿了概念和實踐上的困難。腦的運作是自然的、進化的現象，腦不是數字設備。使用粗糙的（甚至是復雜的）信息概念無法完全理解腦。

更根本的問題是，腦和計算機的結構完全不同。2006年，在一本由23位頂尖神經科學家撰寫的著作中，拉里·阿博特重點闡述了一些有待解決的問題（其中大部分問題至今仍未得到令人滿意的回答）。在他撰寫的文章《這東西的轉換開關在哪兒？》（Where Are the Switches on This Thing?）中，阿博特探討了電子設備的最基本組件——轉換開關在腦中可能的生物物理對應物。盡管抑制性突觸可以通過使下游神經元失去響應來改變神經活動的流動，但這種相互作用在腦中是相對較少的。細胞并不像二元轉換開關那樣可以開關，進而組成一個電路。相反，神經系統改變其運作模式的主要方式是改變細胞網絡的活動模式，這些細胞網絡由大量單元組成。正是這些網絡來引導、切換和分流神經活動。這些網絡的節點與我們目前能設想的任何設備的不同之處在于，它們不是像晶體管或電子管那樣的穩定點，而是一組組的神經元（成百上千甚至成千上萬之多）。這些神經元能作為一個網絡隨著時間的推移做出一致的響應，即便這些細胞會表現出不一致的行為。

在大型生物的腦中，理解腦功能所需的分析似乎越來越不應該停留在霍拉斯·巴洛“五法則”那樣的細胞層面了，腦就像一臺計算機甚至腦內有一張連線圖的想法似乎也不再有效了。真實情況要比這復雜得多。

上文編譯整理自

首部中文通俗腦科學全史

《大腦傳》

這是我一生中出版界出版的所有關于腦的圖書里最好的那一本（沒有之一）。

理查德·C.?阿特金森

美國五院院士（會士）

加州大學系統榮休校長

美國科學促進會前主席

美國國家科學基金會前主席

如果你想只讀一本書來了解腦科學的過去與現狀，這本書大概是不二之選。

陳嘉映

首都師范大學哲學系資深教授

《大腦傳》

作者：[英] 馬修·科布

譯者：張今

裝幀：精裝

定價：128元

出版時間：2022年3月

我們的感覺和身體活動的指令來自何方，情緒、意識、學習與記憶等認知活動的居所又在哪里？自有文字記載起，人類對這些問題就從未停止過好奇。漫漫幾千年來，我們對這些問題的認識從樸素、粗淺的心靈中心觀，走到了精細、深入的腦中心觀。腦，這個“已知宇宙中最復雜的物體”，吸引了人類歷史上無數最聰穎的頭腦去破解它的秘密。

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、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》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現的科學家。從心智源自心臟的觀點到把腦視作機器的機械觀，從電與神經活動的關系到神經系統的神經元學說，從神經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絡，作者歷數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、人工智能等領域的誕生和發展產生的深遠影響，勾勒出了一部群星閃耀、波瀾壯闊的科學史詩。

未來智能實驗室的主要工作包括：建立AI智能系統智商評測體系，開展世界人工智能智商評測；開展互聯網（城市）大腦研究計劃，構建互聯網（城市）大腦技術和企業圖譜，為提升企業，行業與城市的智能水平服務。每日推薦范圍未來科技發展趨勢的學習型文章。目前線上平臺已收藏上千篇精華前沿科技文章和報告。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的给计算机处理器做手术来研究大脑的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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