《新机器智能》

[美]杰夫·霍金斯 桑德拉·布莱克斯利 著

廖璐 陆玉晨 译

湛庐文化 | 浙江教育出版社2022年10月出版

人工智能领域一直以来坚信：只要人工智能系统能产生类似于人类的行为，它就是智能的。于是，我们看到了能够打败国际象棋冠军的计算机棋手，能够根据路况选择行驶路线的无人驾驶汽车，能够做手术的“医生”……人们甚至开始担忧：有朝一日，机器人会不会超越人类，进而奴役人类？

本书深入探讨了智能的核心问题：计算机真的智能吗？大脑是如何工作的？为什么弄清大脑的工作原理如此困难？如果不以行为来定义，那应该怎样定义智能呢？作者指出，如今的人工智能并不智能，要想创造真正的机器智能，最快的途径是理解大脑的工作原理，然后在计算机中模仿这些原理。

>>内文选读：

新皮质的可塑性

我们目前使用的工具还比较粗糙，通常只能用来研究新皮质中的哪些位置，可以产生各种能力，但无法探究这些能力是何时以及如何产生的。例如，我们通过现在流行的新闻报道可知，许多神经科学都认同这样的观点：大脑是高度专业化的模块的集合。功能成像技术，如功能性磁共振成像（fMRI）和正电子发射型计算机断层显像（PET），几乎只关注脑图和前面提到的功能区。通常在这些实验中，被试会躺下，把头放在扫描仪内，并执行某种思维任务或运动任务。这些任务可能是玩电子游戏、做动词变位、阅读句子、看不同的面孔、给图片命名、想象某事、记忆清单上的内容、做财务决策等。扫描仪检测出在做这些任务时，哪些脑区比平时更活跃，并在被试大脑的图像上绘制彩色斑点以精准定位这些脑区。这些脑区的功能可能是完成这些任务的关键。数以千计的功能成像实验已经完成，接下来研究人员还会开展成千上万的此类实验。在整个过程中，我们正在逐步绘制一幅成人大脑的典型图像，标明各个功能发挥作用的位置。这样一来，人们可以很容易地说出：“这是面部识别区，这是数学区，这是音乐区。”由于我们不知道大脑是如何完成这些任务的，因此自然会假设大脑是以不同的方式执行各类活动的。

但它确实是这样吗？越来越多引人注目的证据都表明芒卡斯尔的观点是正确的。有一些极好的例子证明了新皮质极其灵活。任何一个人，只要得到适当的培养，并处于合适的环境中，他就能学会成千上万种口语中的任何一种。同样，他也可以学习手语、书面语言、音乐语言、数学语言、计算机语言和肢体语言。他可以学会在寒冷的北方或炙热的沙漠中生活，可以成为国际象棋高手、精通钓鱼和耕作的人或理论物理学家。考虑这样一个事实：你有一个特殊的视觉区，似乎专门用于表征书面字母和数字。这是否意味着你生来就有一个可以处理书面字母和数字的语言区？不太可能。相比于漫长的演化历程，书面语是最近才出现的事物，人类的基因无法为它进化出一个特定的机制。因此，在童年时期，人的新皮质仍将自己划分为用于处理特定任务的不同功能区，而在划分时依靠的纯粹是经验。人类的大脑具有令人难以置信的学习和适应能力，哪怕这些环境直到最近才出现。这证明了大脑是一个极其灵活的系统，而不是一个针对一千个问题有一千个解决方案的系统。

神经科学家还发现，新皮质的布线方式具有惊人的“可塑性”，这意味着它可以根据流入其中的输入类型而改变布线方式，并重新布线。例如，新生雪貂的大脑可以通过外科手术重新布线，以便它的眼睛可以将接收的信号发送到新皮质中通常用于发展听觉的区域。结果，雪貂竟然在其大脑的听觉部分发展出了正常的视觉通路。换句话说，它用通常会听到声音的大脑组织看东西。研究人员已经对其他感觉区和脑区完成了类似的实验。例如，可以在老鼠出生时，将它的几片视觉皮质移植到通常表征触觉的区域。随着老鼠的成熟，移植的组织会处理触觉信息而不是视觉信息。细胞并非天生就专门负责处理视觉、触觉或听觉信息。

人类的新皮质同样具有可塑性。先天性失聪的成年人在通常应该成为听觉区的地方处理视觉信息。而先天性失明的成年人使用他们的新皮质的最靠后区域阅读盲文，该部分通常专门用于处理视觉信息。由于盲文需要触摸，你可能会认为它主要会激活触摸区，但显然，没有哪个区域的新皮质会满足于什么都不表征。视觉皮质没有像它“应该做”的那样从眼部接收信息，而是四处寻找其他输入模式筛选信息，也就是对其他皮质区中的信息进行筛选。

所有这些证据都表明，脑区主要会根据其成长过程中流入信息的种类形成专门的功能。与地球表面注定要根据国界线划分成不同的国家不同，新皮质并不是经过严格设计，使用不同的算法执行不同功能的。新皮质的组织，就像全球的政治地理一样，由于早期环境不同，可能会出现不同的结果。