計算機與人腦區別的思考

小編引言：無論怎樣努力，大腦科學家和認知心理學家永遠沒辦法在人腦裡找到貝多芬第五交響曲的拷貝檔案――單詞、影象、語法規則或其他任何的環境感知也是如此。當然，人腦並不是空空蕩蕩的。但是人腦並不包含大部分人們認為它含有的東西――甚至簡單如“記憶體”都沒有。小編今天來談談計算機與人腦的區別。

感知、反應和學習機制——這是人類一出生就有的，如果你仔細想想的話，這已經是很多很多了。如果我們在出生的時候缺少這其中任何一種技能，我們的生存很可能會面臨困難。

但是我們來到這個世界的時候，並沒有：資訊、資料、規則、軟體、知識、詞彙、演算法、程式、模型、記憶、影象、處理器、子程式、編碼器、解碼器、符號或者是緩衝區——這些都是設計數字計算機的元素，能夠使其工作起來好像有些智慧。人類不僅沒有伴隨這些事物出生，我們的大腦也不會發展他們——從來不會。

我們不會儲存單詞，或是儲存操縱單詞的使用規則。我們不會為視覺感知生成標識，將它們儲存在短期記憶緩衝器裡，並將標識存進長期儲存器裡。我們並不會從記憶體裡獲取資訊、影象或文字。計算機會做所有這些事情，但是人的器官不會。

計算機，從字面意義來講，處理資訊——數字、字母、單詞、公式和影象。資訊首先必須要以計算機能夠使用的格式編碼，這意味著零和一的組合形成了一小簇資料。在筆者的電腦上，每一個位元(bytes) 包含八位，一種排列模式代表字母d，另一種代表o，還有一種代表g。順序排列，三個位元就形成了dog。一幅影象——舉例來說，我桌面的桌布是一隻貓——以一種特殊的模式組合了上百萬位元，接著是一些特殊的字元，告訴計算機這是一幅影象，而不是單詞。

計算機會將這些電氣原件中儲存的模式組合從一個物理位置挪到另一個物理位置。有時候計算機會複製組合模式，有時候會將其轉化成不同的形式——比如，當我們糾正一篇文件中的錯誤，或者為一張攝影照片修圖的時候。計算機移動、複製以及操作這些資料組合的規則，同樣儲存在計算機裡面。將它們整個合起來，一組規則被稱為一個“程式”或者一個“演算法”。能夠協同工作的一組演算法可以幫助我們做一些事情 (比如購買股票或者線上尋找約會物件) ，被稱之為“應用程式”——如今大多數人稱之為“app”。

請原諒我這樣來介紹計算過程，但需要清楚的一點是：計算機操作的是真實世界的符號標識。它們會儲存和呼叫，也會處理。它們有實體記憶體。所做的一切事情都需要指示，毫無例外，依靠演算法。

另一方面，人類不這麼做——從來沒有，永遠不會。既然有這樣的事實存在，那為什麼許多科學家在談到我們的思維活動時，好像我們是計算機一樣呢?

人工智慧專家喬治 (George Zarkadakis) 在他的著作中，描述了過去2000年裡曾用來解釋人類智慧的六種比喻。

最早的一個，也就是聖經裡記載的，人類由泥土和灰塵組成，人被智慧的上帝賦予了靈魂。這個靈魂，被解釋為我們的智慧，至少從語法上來看是如此。

公元前三世紀，水力工程的發展導致人類智慧的水力模型解釋流行起來，大意是人體內不同物質的流動——也就是“體液”——負責完成我們的物理運動和思維功能。這種水力學的比喻，持續了超過1600年，也綁架了當時的醫學發展。

1500年前後，由彈簧和齒輪驅動的人造機器被髮明出來，激發了像迪卡爾 (René Descartes) 這樣的前衛思考者，他認為人類是複雜的機器。1600年代，英國哲學家霍布斯 (Thomas Hobbes) 提出，思考就像人腦中的小型機械運動。1700年時，有關電氣和化學的探索又引發了關於人類智慧的新理論——在很大程度上還是一種比喻。19世紀中葉，受到通訊領域進展的啟發，德國物理學家赫爾曼(Hermann von Helmholt) 將人腦同電腦進行比較。

每一種比喻，都反映了那個時代最前端的思想。可以預見的是，就在電腦科技開始出現的1940年代，人腦也被描述為像計算機一樣工作，物理硬體就像人腦，我們的思想則是軟體。造就瞭如今被普遍稱為“認知科學”地標性事件的是1951年出版的《語言和通訊》(Language & Communication)，作者是心理學家喬治•米勒 (George Miller)。他在書中提出，精神世界能夠使用資訊理論、計算學和語言學的概念來進行徹底的研究。

這種思想在1958年的《計算機與大腦》一書中發展成了終極的表述形態，數學家馮•諾伊曼 (John von Neumann) 直接將人類的神經系統闡述為一種“未經驗證的數字形態”(prima facie digital)。儘管他也承認，關於大腦在人類分析和記憶時發揮的作用，人們所知甚少，但還是將人腦的組成部分與計算機器的部件不斷地劃等號。

隨著計算機技術和大腦研究兩個領域接下來的發展，旨在瞭解人類智慧的跨學科研究逐漸發展起來，這些研究基於一個前提，那就是人類和電腦、資訊處理器是一樣的。這一領域如今吸引了上千名研究人員，研發耗資數十億美元，釋出了大量的出版物，既包含技術文章，也有供主流大眾讀者看的報道和書籍。庫茲維爾的《如何創造思維：人類思想所揭示出的奧祕》(How to Create a Mind: The Secret of Human Thought Revealed) 是一個典型，他在書中就人腦的“演算法”做了一番猜測，還有人腦如何“處理資料”，甚至猜想了人腦在內部結構中形成整合鏈路。

這種資訊處理的比喻如今在人類關於智慧的解釋中占主導地位，在民間、在學術界，都是如此。基本上關於人類智慧行為的論述，沒有一種不是以此概念為前提的，就像歷史上某些時期關於人類智慧的`討論無不是以靈魂或神蹟為參考一樣。今天人腦資訊處理的這種比喻，被認為理所當然，而沒有任何關於其有效性的質疑。

但是這種比喻，畢竟只是另一個比喻方式而已——這是一個我們都在講的故事，為的是讓我們並不真正理解的事情能夠說得通。和之前所出現的所有說法一樣，在某一個時間肯定會被拋棄——或是被另外一種說法取代，而最終，將被真正的知識代替。

大概一年多以前，在一次訪問某個全世界最負盛名的研究機構時，我向研究者們提出了一個有挑戰的問題，希望他們在不引用任何來自資訊處理概念的前提下，解釋描述人類的智慧行為。他們竟然無法做到。當我禮貌地在之後的電郵溝通中再次提出這一問題時，在幾個月之後，他們仍舊沒有任何東西可以提供。研究者們看到了這個問題，他們沒有忽視這個質疑。但是他們無法提供一個說法。換句話說，資訊處理的這種比喻方式，已經“根深蒂固”了。語言和思路限制了我們的想法，作用太強大了，我們無法避開它來思考。

這種解釋人腦智慧的所謂“資訊處理”的一套說法，其邏輯的錯誤之處很容易描述。它建立在一種錯誤的推導過程之上——兩個合理的假設，一個錯誤的結論。合理假設一：所有的計算機都能夠有智慧的行為。合理假設二：所有的計算機都是資訊處理器。錯誤的結論：所有能夠做到智慧行為的實體都是資訊處理器。