你的大腦不處理信息、提取知識或儲存記憶。簡單地說：你的大腦并不是電腦。

動畫電影《頭腦特工隊》截圖（圖文無關）

不論如何努力，腦科學家和認知心理學家都永遠無法在大腦中找到貝多芬第五交響曲的副本，也無法找到單詞、圖片、語法規(guī)則和任何其他類型的環(huán)境刺激。當然，人類的大腦并非真的空無一物，但它并沒有容納著大多數(shù)人認為它應該容納的東西——甚至不包括“記憶”這樣平常的東西。

我們對大腦的拙劣猜想由來已久，而自從上世紀40年代計算機被發(fā)明之后，我們更是錯上加錯。半個多世紀以來，心理學家、語言學家、神經(jīng)學家和其他研究人類行為的專家一直聲稱，人類的大腦就像一臺電腦。

要想知道這個想法有多愚蠢，我們可以看看嬰兒的大腦。多虧了進化，人類嬰兒像所有其他哺乳動物的新生兒一樣，在降生之前就已經(jīng)準備好了如何與這個世界有效地互動。嬰兒的視力是模糊的，但他們會特別注意人臉，并能很快識別出母親的臉。與非話語（的聲音）相比，它更喜歡話語，能夠區(qū)分基本的語音。毫無疑問，我們生來就是為了建立社會關系。

健康的新生兒還具有十數(shù)種反射能力——對某些對其生存至關重要的刺激的現(xiàn)成反應。他們會將頭轉(zhuǎn)向拂過臉頰的東西，會吮吸放到嘴里的任何東西，會在水中屏住呼吸，會緊緊握住手上的東西，并且握力大小甚至能達到自己的體重。最重要的是，新生兒出生時就具備了強大的學習機制，使他們能夠迅速改變，從而越來越有效地與他們的世界互動，即使這個世界與他們遠古的祖先所面對的那個世界截然不同。

感覺、反射和學習機制——這些是我們先天擁有的能力。仔細想想，這類能力還有很多。如果在出生時缺乏這些能力，我們的生存將變得尤其艱難。

但以下東西并非我們與生俱來的：信息、數(shù)據(jù)、規(guī)則、軟件、知識、詞匯、表示法、算法、程序、模型、內(nèi)存、圖像、處理器、子程序、編碼器、解碼器、符號或緩沖器，它們是使得數(shù)字計算機能表現(xiàn)出一定程度智能的設計元素。我們不僅生來就不具備這些東西，也永遠不會擁有。

我們不是在儲存單詞及它的使用規(guī)則；我們也不能創(chuàng)造視覺刺激的表征，把它們儲存在短期記憶緩沖器中，然后再轉(zhuǎn)移到長期記憶設備中；我們不從記憶存儲器中檢索信息、圖像或單詞……所有這些都是計算機的性能，但不是生物的能力。

所謂計算機，就是計算處理信息的機器——數(shù)字、字母、單詞、公式、圖像。信息首先必須被編碼成計算機可以使用的格式，即由1和0（“位”）組織成的小塊（“字節(jié)”）。在我的計算機上，每個字節(jié)包含8位，這些位的一個特定組塊代表字母d，另一個代表字母o，還有一個代表字母g。一張圖像——比如說，我的貓亨利在我桌面上的照片——由一個非常特殊的模塊表示，這個模塊由一百萬個字節(jié)（“一兆字節(jié)”）組成，周圍還環(huán)繞著一些特殊的字符，告訴計算機我們所期待的是一張圖像，而不是一個單詞。

所謂計算機的功能，也是通過計算把這些模塊從一個地方移到另一個地方，放到電子元件上所刻蝕的不同物理存儲區(qū)域。有時計算機也會復制模塊，或是以不同的方式改變模塊——例如，我們校正手稿中的錯誤，或潤色一張照片。計算機在移動、復制和操作這些數(shù)據(jù)數(shù)組時所遵循的規(guī)則也存儲其中。一組規(guī)則合在一起稱為“程序”或“算法”。而一組協(xié)同工作，幫助我們做一些事情（比如買股票或在線約會）的算法被稱為“應用程序”（application）——現(xiàn)在大多數(shù)人稱之為“應用”（app）。

請原諒我對計算機的介紹，但我需要說明的是，計算機確實是通過對世界的符號表征來運行的。它們的確會存儲和檢索，的確會進行序列處理，的確存在物理記憶；它們所做的每一件事都是由算法指導的，毫無例外。

與之相反，人類卻并不如此——過去并非如此，將來也不會如此。鑒于這一事實，為什么仍有那么多科學家將我們的思維生活比作電腦？

人工智能專家喬治·扎卡達基斯（George Zarkadakis）在2015年出版的《人類的終極命運》（In Our Own Image：Savior or Destroyer？ The History and Future of Artificial Intelligence）一書中，歷數(shù)了在過去兩千年中，人們試圖解釋人類心智時使用的6種不同隱喻。

最早的一種隱喻出現(xiàn)在《圣經(jīng)》中：人類是由黏土或灰塵構(gòu)成的，然后一位智慧的上帝將靈魂注入其中。這種靈魂“闡釋”了我們的智慧——至少在語法上是這樣。

公元前3世紀水利系統(tǒng)的發(fā)明導致了一種水力學人類智能模型的流行，該模型認為身體中不同液體——即體液——的流動同時影響著我們的生理和心理功能。這種水力說持續(xù)了一千六百多年，始終阻礙著醫(yī)療實踐的發(fā)展。

到了16世紀，由彈簧和齒輪驅(qū)動的自動裝置被發(fā)明出來，最終啟發(fā)了勒內(nèi)·笛卡爾（Rene Descartes）等著名思想家，他們斷言，人類是一種復雜的機器。17世紀，英國哲學家托馬斯·霍布斯（Thomas Hobbes）提出，思維起源于大腦中的微小機械運動。到18世紀，關于電和化學的發(fā)現(xiàn)又促生了人類智能的新理論——在很大程度上也是隱喻性的。19世紀中期，受到通訊技術(shù)進步的啟發(fā)，德國物理學家赫爾曼·馮·赫姆霍爾茲（Hermann von Helmholtz）將大腦比作電報機。

數(shù)學家約翰·馮·諾依曼（John von Neumann）直截了當?shù)刂赋?，人類神?jīng)系統(tǒng)的功能是“初步的數(shù)字化”，并一次又一次地將當時的計算機組件與人腦的構(gòu)成部分類比。

每一個隱喻都反映了那個時代最先進的思想。因此可以預見，就在20世紀40年代，計算機技術(shù)誕生后的幾年，大腦會被認為像電腦一樣運作，大腦本身扮演著物理硬件的角色，而我們的思想則充當著軟件的角色。心理學家喬治·米勒（George Miller） 在1951年出版了《語言與溝通》（Language and Communication），里程碑式地開辟了如今廣義上的“認知科學”。米勒提出，精神世界可以用信息論、計算和語言學的概念來嚴謹?shù)匮芯俊?/p>

這一想法在1958年出版的短篇小說《計算機與大腦》（the Computer and the Brain）中體現(xiàn)得淋漓盡致。在這本書中，數(shù)學家約翰·馮·諾伊曼（John von Neumann）直截了當?shù)刂赋?，人類神?jīng)系統(tǒng)的功能是“初步的數(shù)字化”。盡管他承認人們對大腦在推理和記憶中所扮演的角色知之甚少，但他還是把當時的計算機部件和人腦構(gòu)造進行了一次又一次的比較。

隨后，在計算機技術(shù)和腦研究的進步推動下，一項以理解人類智能為目標的多學科研究野心勃勃地發(fā)展起來。這項研究堅定地秉承著“人腦是與計算機一樣的信息處理器”這一理念，至今已有數(shù)千名研究人員參與，耗費了數(shù)十億美元的資金，并產(chǎn)生了很多技術(shù)專業(yè)文章和主流文學作品。雷·庫茲韋爾（Ray Kurzweil）2013年出版的《人工智能的未來》（How to Create a Mind：The Secret of Human Thought Revealed）一書就例證了這一觀點，該書推測了大腦的“算法”、大腦如何“處理數(shù)據(jù)”，甚至大腦的結(jié)構(gòu)與集成電路在表面上的相似之處。

無論是在大眾認知還是科學領域中，人類智能的信息處理（IP）之喻都是主導觀念。事實上，任何關于人類智能行為的論述都離不開這個隱喻，就像離不開特定年代和文化中對靈魂或神的描述一樣。IP之喻的正確性在當今世界是公認的。

但是，IP之喻畢竟只是一個比喻——講這個故事是為了給我們實際上并不理解的事物賦予意義。就像之前所有的隱喻一樣，它肯定會在某個時候被拋棄——要么被另一個隱喻取代，要么最終被正確的知識所取代。

就在一年多前，在訪問世界上最負盛名的研究機構(gòu)之一時，我向那里的研究人員提出了一個挑戰(zhàn)：在不涉及任何IP之喻的情況下，解釋人類的智能行為。他們沒能做到這一點，我在隨后的郵件交流中再次禮貌地提出了這個問題，幾個月后他們?nèi)匀粵]有提供任何回答。他們看到了問題所在，也并沒有輕視這個挑戰(zhàn)，但他們?nèi)匀粺o法提供另一種選擇。換句話說，IP之喻是“粘滯的”——它通過語言和思想來阻礙我們的思維，這些語言和思想是如此強大，以至于我們不擺脫它就無法真正思考。

IP之喻的邏輯錯誤很容易說明：它基于一個錯誤的三段論——一個有兩個合理前提和一個錯誤結(jié)論的三段論。合理前提#1：所有的計算機都能夠智能地工作。合理前提#2：所有的計算機都是信息處理器。錯誤的結(jié)論：所有能夠智能運行的實體都是信息處理器。

開個玩笑，只因為電腦是信息處理器就覺得人類也一定是信息處理器的想法實在是太傻了，并且如果有一天IP之喻終于被摒棄了，歷史學家看它一定就像我們現(xiàn)在看水力說和機械說一樣愚蠢。

既然IP之喻如此愚蠢，為什么它仍然如此難以擺脫？是什么阻止了我們把它掃到一邊，就像掃掉擋住我們道路的樹枝一樣？有沒有一種方法可以讓我們不依賴脆弱的智力拐杖就理解人類的智能？如此長久地依賴著這一特殊的拐杖使我們付出了怎樣的代價？幾十年來，IP之喻始終指導著多個領域的大量研究人員的寫作和思考，這代價又是什么呢？

多年來，我在課堂上做了很多次同一個小測試，一開始，我讓一名學生在教室前面的黑板上畫一張美鈔的細節(jié)圖，我說，“越詳細越好”。當學生畫完后，我用一張紙把畫蓋上，從錢包里拿出一張一美元，把它貼在黑板上，讓學生重復這個任務。當他或她完成后，我把之前的一美元撕下，并讓學生們對不同之處進行課堂評論。

因為你可能從未見過這樣的演示，或者可能難以想象結(jié)果，所以我請了金妮·玄（Jinny Hyun）來畫這兩幅畫。她是我所在學院的實習生之一。下面是她“憑記憶”作的畫（注意這個比喻）：

這是她后來對著一張美鈔畫的圖：

金妮和你一樣對結(jié)果感到驚訝，但這是非常典型的情況。正如你所看到的，在沒有美鈔的情況下畫出來的圖與對著范例畫出來的圖之間有著可怕的差距，盡管她已經(jīng)見過幾千次美鈔了。

那么問題出在哪呢？難道我們的大腦中沒有存儲在“記憶寄存器”中的美元“表征”嗎？我們不能直接“檢索”它，然后用來畫畫嗎？

顯然不能。神經(jīng)科學再研究一千年，人腦中也找不出一個儲存著的一美元圖像。原因很簡單，那就是這個圖像不存在。

認為記憶存儲在單個神經(jīng)元中的觀點是荒謬的：記憶要如何存儲在細胞中，存儲在哪里？

事實上，大量的大腦研究告訴我們，即使是最普通的記憶任務，也常常涉及大腦的多個區(qū)域。當涉及到強烈的情緒時，數(shù)以百萬計的神經(jīng)元會變得更加活躍。多倫多大學神經(jīng)心理學家布萊恩·萊文（Brian Levine）等人在2016年對飛機失事幸存者進行的一項研究中發(fā)現(xiàn)，回憶起墜機事件時，乘客的“杏仁核、內(nèi)側(cè)顳葉、前后中線和視覺皮質(zhì)”的神經(jīng)活動增加。

一些科學家提出，認為“特定的記憶以某種方式存儲在單個神經(jīng)元中”是荒謬的；甚至不如說，這個觀點只是將記憶問題推到了一個更具挑戰(zhàn)性的層次：究竟記憶是如何儲存的，又是在哪里存儲的？

所以如果金妮沒有看著美鈔作畫會發(fā)生什么呢？如果金妮以前從未見過一美元，她的第一張畫很可能和第二張完全不一樣。但由于以前見過，在某種程度上情況變了。具體來說，她的大腦在某種程度上發(fā)生了變化，使她能“想象”一張美元鈔票——也就是說，至少在某種程度上，重新體驗親眼目睹一張美鈔的感覺。

兩張繪圖之間的區(qū)別提醒我們，想象（visualize 可視化）某個東西（即在某個東西不存在時看到它）遠不如在它真實存在時看到的更準確。這就是為什么我們更善于識別而不是回憶。當我們重新記憶（re-member）某件事時（拉丁語詞源re，“again”；memorari，“be aware of”），必須嘗試完整重溫一次經(jīng)歷；而當我們識別某件事時，則只需意識到我們以前有過這樣的知覺體驗。

也許您會質(zhì)疑這個解釋。金妮以前見過美鈔，但她并沒有刻意去“記住”其中的細節(jié)。如果她這樣做了，在沒有鈔票的情況下或許也能畫出了第二幅圖。不過即使在這種情況下，金妮的腦子里也沒有存儲任何美元的圖像，而只是更容易準確地畫出來。就像通過練習，鋼琴家在演奏協(xié)奏曲時變得更熟練，而不用每次都仔細理解樂譜一樣。

通過這個簡單的小實驗，我們可以嘗試構(gòu)建一個脫離隱喻的智能人類行為理論框架——在這個理論中，大腦并不是完全空空如也，但至少擺脫了IP之喻的禁錮。

當游歷世界時，我們被各種各樣的體驗所改變。其中有三種體驗值得注意：（1）我們觀察周圍正在發(fā)生的事情（他人的行為、音樂的聲音、對我們發(fā)出的指令、頁面上的文字、屏幕上的圖像）；（2）我們會接觸到一些不重要的刺激（如警報聲）和一些重要的刺激（如警車的出現(xiàn)）；（3）我們因某些行為而受到懲罰或獎勵。

如果改進一下與這些經(jīng)驗相聯(lián)結(jié)的方式，我們的生活將變得更高效——我們能夠立刻背誦一首詩或演唱一首歌，我們能嚴格遵循收到的指示，我們對不那么重要的刺激也能一視同仁地響應，我們能避免會受到懲罰的行為方式，我們的行為能更多地受到獎賞……

其實本文的標題有誤導性，沒有人真正知道學會唱歌或背誦詩歌后大腦中發(fā)生了什么。它只是有序地發(fā)生了變化使得我們可以在特定的條件下歌唱或背誦，而這首歌和這首詩都未被“儲存”其中。當被要求表演時，它們在任何意義上都不會從大腦的任何地方被“檢索”出來，就像當我用手指輕敲桌子時，也無需“檢索”自己的手指運動。我們只是直接唱歌或背誦——沒有檢索的必要。

幾年前，我問哥倫比亞大學的神經(jīng)科學家埃里克·坎德爾——一位研究海兔學習后的神經(jīng)突觸變化的諾貝爾獎得主——我們理解人類的記憶的工作機制還需要多久。他迅速回答說：“一百年。”我沒有追問他是否認為IP之喻正在阻滯神經(jīng)科學的發(fā)展，但一些神經(jīng)科學家確實開始思考曾經(jīng)不可想象的事情——這個假說并非不可或缺。

一些認知科學家，尤其是《激進的具身認知科學》（2009）的作者、辛辛那提大學的安東尼·切梅羅，現(xiàn)在完全反對人腦像電腦一樣工作的觀點。目前的主流觀點是，我們就像計算機一樣，通過計算對世界的心理表征來理解世界，但切梅羅以及其他科學家描述了理解智能行為的另一種方式——將其理解為生物體與其外部世界之間的直接互動。

關于通過IP之喻和“去表征化”兩種視角來看待棒球選手成功抓住一個高飛球過程中的人體功能運作功能的巨大差異，我最喜歡的一個解釋是亞利桑那州立大學的邁克爾·麥克比斯（Michael McBeath）和他的同事在1995年《科學》上發(fā)表的一篇論文。IP之喻視角要求球員制定各種初始條件的估算球的飛行——撞擊的力量，軌跡的角度等——然后創(chuàng)建和分析路徑以及移動軌跡的內(nèi)部模型，并使用該模型持續(xù)指導和調(diào)整運動狀態(tài)以成功攔截球。

這種想法再好不過了，前提是我們真的像電腦一樣運作。但麥克和他的同事們做了一個簡單的闡釋：為了抓住球，運動員只需要持續(xù)的視覺關注本壘位置和周圍環(huán)境并保持移動（從技術(shù)上講，即一種線性光學軌跡）。聽起來可能很復雜，但實際上非常簡單，完全不涉及到計算、表征和算法。

永遠不必擔心人類思想會在網(wǎng)絡空間中肆意妄為，人類也永遠不會通過download實現(xiàn)不朽。

英國利茲貝克特大學（Leeds Beckett University）兩位堅定的心理學教授——安德魯·威爾遜（Andrew Wilson）和薩布麗娜·戈隆卡（Sabrina Golonka）——將這個棒球的例子納入了眾多能在IP框架之外被人了解的簡單而明智的看法中。多年來，他們一直在寫博文，談論他們所謂“更連貫、更自然的人類行為科學研究方法……與占主導地位的認知神經(jīng)科學方法相左”。然而，這遠算不上一場變革：主流認知科學繼續(xù)不加批判地沉浸在IP之喻中，世界上最有影響力的思想家也對人類的未來做出了宏大的預測——這些預測仍然基于IP之喻的有效性。

未來學家?guī)炱濏f爾（Kurzweil），物理學家斯蒂芬·霍金（Stephen Hawking），神經(jīng)學家蘭德爾（Randal Koene）提出一個預測：既然人類意識與電腦軟件類似，那么不久后或許能將人類思維上傳到電腦，而在電路中，我們將擁有驚人的智力，甚至可能永生。這一理念推動了反烏托邦電影《超越》（2014，transcendence）的劇情發(fā)展，約翰尼·德普在片中飾演庫茲韋爾式的科學家，他的思維被上傳到了互聯(lián)網(wǎng)上，給人類帶來了災難性的后果。

幸運的是，由于IP之喻毫無道理，我們將永遠不必擔心人類的思想在網(wǎng)絡空間中肆意妄為；遺憾的是，我們也永遠無法通過上傳實現(xiàn)永生。這不僅因為大腦中缺少意識軟件，還因為一個更深層次的問題——讓我們稱之為獨特性問題——它既鼓舞人心又令人沮喪。

因為無論是“記憶銀行”還是刺激的“表征”，在大腦中都不存在，并且即使存在，也需要我們的大腦根據(jù)自身經(jīng)歷作出有序的改變，而沒有任何兩個人會對同樣的經(jīng)歷作出同樣的改變。如果我們?nèi)ヂ犕粓鲆魳窌?，聽著貝多芬第五交響曲時，幾乎能肯定我大腦中發(fā)生的變化與你大腦中發(fā)生的變化完全不同。不論這些變化是什么，都建立在已存在的獨特神經(jīng)結(jié)構(gòu)上，每個結(jié)構(gòu)都是在一生獨特的經(jīng)歷中形成的。

這就是為什么弗雷德里克·巴特利特爵士（Sir Frederic Bartlett）在他的著作《記憶：實驗心理學和社會心理學研究》（remembering， 1932）中指出，沒有兩個人會以同樣的方式重復他們聽過的故事，而且隨著時間的推移，他們對故事的理解會越來越不一致。這個故事從來沒有被“復制”過；反之，每個人聽到這個故事后大腦都會發(fā)生某種程度的變化——這種變化足夠使他們被問及這個故事時（在某些情況下，幾天、幾個月，甚至在巴特利特講故事的幾年后），能夠重新經(jīng)歷聽到這個故事的情景，雖然并不很精細（不信看看上圖第一張美鈔圖畫）。

我認為這是鼓舞人心的，因為這意味著我們每個人都是真正獨特的，不僅在基因構(gòu)成上如此，在我們的大腦隨時間變化的方式上亦是如此。但這也令人沮喪，因為它使神經(jīng)學家的任務變得超乎想象地困難。對于任何給定的經(jīng)驗，有序的變化可能涉及到一千個神經(jīng)元，一百萬個神經(jīng)元，甚至整個大腦，同時，每個大腦的變化模式還都不同。

更糟的是，即使我們有能力拍下所有860億個大腦神經(jīng)元的快照，然后在電腦上模擬這些神經(jīng)元的狀態(tài)，這種龐大的模式在產(chǎn)生這種模式的大腦之外也沒有任何意義。這可能是IP之喻扭曲我們對人類功能運作猜想的最令人震驚的方式。計算機確實存儲了精確的數(shù)據(jù)副本——即使斷電，這些副本也能存續(xù)很長一段時間——而大腦只有在活著的時候才能維持我們的智力活動。對于大腦來說，要么繼續(xù)運作，要么消亡。更重要的是，神經(jīng)生物學家史蒂文·羅斯在《大腦的未來》（2005）中指出，對大腦即時活動狀態(tài)的快照也可能是毫無意義的，除非我們對大腦主人的整個生命歷史甚至包括他或她的社會背景十分了解。

想想這件事情有多難吧。即使是想要理解最基礎的大腦對人類智慧的維持，也不僅需要知道860億個神經(jīng)元和它們的100萬億個聯(lián)結(jié)的即時狀態(tài)、它們之間聯(lián)結(jié)的不同強度、存在于每個聯(lián)結(jié)點上超過一千個蛋白質(zhì)各自的狀態(tài)，還要知道大腦的即時活動如何有助于系統(tǒng)的完整性。再加上每個人生命歷史的獨特性一定程度上造成的大腦的獨特性，這使坎德爾的預測聽起來過于樂觀。（神經(jīng)學家肯尼斯·米勒（Kenneth Miller）最近在《紐約時報》上發(fā)表的一篇專欄文章中指出，僅僅弄清基本的神經(jīng)元聯(lián)結(jié)就需要“幾百年”的時間。）

但與此同時，有龐大的資金正被用于大腦研究，在某些情況下，這些資金來源于錯誤的想法和無法兌現(xiàn)的承諾。神經(jīng)科學領域中最明目張膽的一個錯誤被記錄在最近《科學美國人》（Scientific American）上發(fā)表的一篇報告中，這篇報告與2013年歐盟啟動的13億美元人類大腦項目有關。魅力非凡的亨利·馬克萊姆（Henry Markram）相信，到2023年，他可以在一臺超級計算機上創(chuàng)建出整個人腦的模擬模型，而且這樣的模型將徹底改變阿爾茨海默癥和其他疾病的治療方法。歐盟官員為他的項目提供了幾乎無限制的資金。但不到兩年的時間，這個腦科學項目就變成了一個“腦智障”項目，馬克萊姆被要求辭職。

我們是有機體而不是電腦——擺脫這個理論吧，讓我們繼續(xù)努力了解自己而不是被不必要的智力包袱所拖累。信息處理這個比喻已經(jīng)有半個世紀的歷史了，這個過程中產(chǎn)生的洞見卻寥寥無幾——是時候按下刪除鍵了。

本文編譯自aeon.co，作者Robert Epstein系加利福尼亞州美國行為研究與技術(shù)研究所的心理學高級研究員。