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保罗·巴赫-利塔（Paul Bach-y-Rita）是威斯康星大学的医生和神经科学家。他在照顾自己处于中风康复期的父亲时变得对大脑可塑性很感兴趣。他理解大脑有可塑性，也理解看见东西的是大脑而不是眼睛。他好奇是否可以通过不同的输入通道，也就是说除了那双不再工作也不再提供输入的眼睛以外的输入通道，给予盲人正确的电信号，从而使盲人重获视力。他制造了一个可以在舌头上呈现出视觉模式的设备，盲人安装这个设备后，可以通过舌头上的感觉来“看”48。受试者会在额头上戴上一台微型的电视摄像机，这台摄像机会把视觉图像传输到舌头上的一个刺激器阵列（他试验了身体的很多部位，包括腹部、背部、大腿、前额以及指尖，但最后发现舌头是最合适的）。来自摄像机的图像被转译成神经代码，并通过刺激器在舌头上制造特定的压力模式来传导。压力模式所产生的神经冲动通过舌头上完好的感觉通路传入大脑，而大脑很快就学到了如何把这些冲动当成视觉来处理。很奇怪吧？运用这个系统，先天失明的人能够在微型二极管组装线上完成组装和检查任务，而完全失明的人则可以抓住滚过桌面的球以及识别面孔。
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霍金斯说，所有这些感觉信息的重要一面在于，无论正在加工的感觉输入是什么，其输入形式都是有空间和时间模式的。当我们听的时候，重要的不仅是声音之间的时机，也就是时间模式，还有耳蜗中接受器细胞的实际空间位置。运用视觉的时候，显然需要识别空间模式，但我们没有意识到的是，对于每一幅知觉到的图片，我们的眼睛实际上都在每秒跳跃三次来注视不同的点。这些移动被称作扫视。虽然我们知觉到的是不动的图片，但实际上它并不是不动的。视觉系统会自动处理这些不断变化的图像，好让你将它们知觉为静止的。触觉也有空间性，但霍金斯指出，只用单一处的感觉是不足以识别一个物体的；我们需要触碰物体的不同位置才能识别出这个物体，也就是说我们需要触觉在时间方面的表现。
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带着这些对输入的理解，让我们来看看六层厚的抹布——新皮层吧。根据芒卡斯尔的理论，霍金斯假设在这块抹布每一层上的所有细胞加工方式都是同一种。所以第一层上的所有神经元都做一样的工作，然后把结果传给第二层，第二层的细胞做好自己的事情，以此类推。然而，信息不仅是在不同层级上传递，它还会被传递到横向的其他区域然后再传回来。每个锥体神经元最多能有一万个突触。这简直就是信息超级高速公路啊！
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新皮层还被分成加工不同信息的几个区域。现在我们要来看看层级的概念了。大脑会以一种层级方式来对待信息。这不是诸如高级皮层区域位于其他皮层区域之上的那种物理层级，而是信息加工的层级，连接的层级。层级底端的区域是最大的，会接收巨量的感觉信息，每个神经元都专精一小点儿东西。打个比方，层级底端的视觉加工区域被称为V1。V1中的每个神经元都负责图像的一小片，就好像照相机里的像素一样，但不只如此。它们还会区分像素内部的特定模式，每个神经元只对特定的输入模式放电，比如45度向左下倾斜的线。不论你是在看一只狗还是庞蒂克轿车，如果有一条45度向左下倾斜的线，这个神经元就会放电。V2区则是这个层级中的下一个脑区，它初步整合来自V1的信息，然后把整合好的信息传给V4。V4工作完后把信息传递给叫IT的脑区。IT专精于整个物体。所以如果所有的输入信息符合一张面孔的模式，那么IT中一组专精于面孔模式的神经元就会在接收到源自下层的信息之后开始放电。“我正接收到一个面孔代码，还在，还在这儿，呃，好了，它不见了，我的任务结束。”
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但不要觉得这是一个单向系统。下行的信息跟上行的信息一样多。为什么呢？
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计算机科学家们在建模时一直把智能当作计算结果——一个单向进程。他们认为大脑也跟电脑一样在进行巨量的计算。他们把人类智能归因为我们有大量并行的连接同时运行，最终给出单一的回答。一旦电脑可以达到大脑中并行连接的数量，它们就会有人类级别的智能了。但霍金斯指出了这个推理中的一个错误，他称之为百步法则。他给出了这样一个例子：一个人看到一张图片，要求他如果看到图片中有猫就按下按钮，这只需要半秒甚至更短的时间。电脑则很难，甚至不可能完成这个任务。我们已经知道神经元比电脑要慢得多了，在半秒的时间内，进入大脑的信息只够穿过一条几百个神经元的连接。你能只用一百步就想出回答，而电子计算机则要几十亿步才能给出回答。我们究竟是怎么做到的呢？
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这就是霍金斯假设的关键：“大脑不是‘计算’问题的答案，而是从记忆中提取出答案的。实际上，答案在很久以前就已经存储在记忆中了。从记忆里提取出某样东西只需要短短的几步就够了。缓慢的神经元不仅可以足够快地完成这个任务，而且它们本身也是构建记忆的一部分。整个皮层就是一个记忆系统。它完全不是计算机。”38这个记忆系统与计算机内存有四处不同：
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1.新皮层存储的是模式的序列。
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2.它会自动回忆相关的模式，也就意味着它在只接触部分模式的时候也可以回忆出整个模式。你只看到墙的上方露出一个头，就会知道是有一个身体跟它连接在一起的。
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3.它以同一种形式存储模式。它可以自动处理模式的变体：当你从不同角度和距离看到一位朋友时，虽然视觉输入是完全不一样的，但你还是可以认出她来。电脑是做不到这一点的。输入中的变化不会让你重新计算你看到的人是谁。
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4.新皮层将记忆以层级的方式存储。
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霍金斯提出，大脑会不断使用它所存储的记忆来做出预测。当你进入自己的屋子时，你的大脑在通过过往经历来做预测：门在哪儿，门把手在哪儿，门有多重，灯的开关在哪里，每一样家具在哪里，等等。当你注意到什么的时候，是因为你的预测错了。你的妻子没打招呼就把后门刷成了粉色，所以你注意到了。（这是什么玩意儿？）它与你所预测的模式不匹配——事实上，它与任何东西都不匹配。作为一个寻找刺激的人，霍金斯提出预测“是新皮层的主要功能，也是智能的基础”38。这意味着不论何时，不论做何事，你都会做出预测，因为所有这些新皮层细胞都以同样的方式加工信息。霍金斯称：“人类大脑比其他所有动物都要智能，因为它可以对更抽象的模式以及更长的时间模式序列做出预测。”38
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丽塔·鲁德纳（Rita Rudner）在她有关结婚纪念日的喜剧小品里说到，你必须对婚后前两周在家里做的事情非常小心，因为这些会是你将要一直做的事情。你可不能建立一个会让自己后悔的预测模式！霍金斯认为智能就是对我们记住和预测模式的能力有多强的测量——不论是文字、数字、社交情境或者实物的模式。所以这就是皮层区域在往下级皮层传输信息时发生的事情。
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多年来，大多数科学家忽略了这些反馈连接。如果你对大脑的理解在于皮层如何接收、加工输入信息，并根据输入信息行动，那么你是不需要反馈的。你只需要从皮层的感觉区域到运动区域的前馈连接就够了。但当你开始意识到皮层的核心功能是做出预测时，就需要在模型里加上反馈了：大脑需要向最初接收到输入的地方传输信息。预测需要在正在发生的事情以及你预计会发生的事情之间做一个比较。实际发生的事情会向上传输，而你预计会发生的事情向下传输38。
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回到我们最开始讲的面部视觉加工：IT正在发射识别面孔模式的信号，把这个信息发送到额叶中，同时也将其向下级层级反馈。“我正接收到一个面孔代码，还在，还在这儿，呃，好了，它不见了，我的任务结束。”但V4已经把大多数信息整合好了。当它把信息传输给IT的时候，它也会回过头对V2吼道：“我猜那是张脸。我基本上把它给拼好了，过去100次里有95次都跟现在一样，是张脸，所以我猜这也是我们现在看到的东西！”而V2吼道：“我就知道！我就说好像见过它。我也准备猜那是脸来着。V1刚开始给我传输信息的时候我就跟它说了。我猜得太准了！”这只是我对它们之间对话的简略翻译，不过你应该大概知道是怎么回事了。
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功能更低级的爬行类大脑外附加了哺乳动物的新皮层（并做了些修改）。然而那个爬行类的大脑可不是个小角色。它曾经可以而且仍然可以做许多事情。鳄鱼可以看、听、触、跑、游泳、保持内稳态平衡、捕捉猎物、交配，还能让一个鞋具公司用它的名字命名。我们不需要新皮层就可以做到这些事情中的绝大多数，虽然迈克尔·乔丹倒是需要新皮层才能让鞋具公司用他的名字命名。新皮层让哺乳动物更聪明，而且霍金斯说这是因为我们有了更多记忆。记忆让动物可以预测未来，因为它让动物可以回忆以往的感觉和行为信息。神经元接收输入，认出它在几天之前出现过。“天哪，我们昨天接收过同样的信号，它昨天让我们吃上了一顿好的。好吧，嘿，我们所有的输入都跟昨天是一样的。让我们预测这东西跟昨天的一样，是美味的烟熏鲱鱼，我们开吃吧！”
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早期进化出的大脑结构发展出了一些固定行为，记忆和预测让哺乳动物可以更智能地使用它们。你的狗预测如果它坐下，把爪子放在你大腿上，再抬起头来，你就会跟以前一样爱抚它。它不需要发明新的动作。甚至于如果它没有新皮层，也能坐下、举起爪子、抬起头来；但有了新皮层，它就能记住过去并预测未来。然而，动物依靠环境来使用记忆。你的狗在看到你时获得了一个线索。没有证据表明它会在室外的草坪上沉思要做什么才会被你爱抚。默林·唐纳德坚称自动提示的能力是人类独有的。我们可以不需要环境，自愿地回忆特定的记忆项目49。霍金斯认为人类智能的独特之处在于人类的新皮层更大，让我们能够学到更多有关世界的复杂模型，做出更复杂的预测。“我们比其他动物对类比的理解更深，能从结构中看到更多结构。”我们还拥有一种他认为能很好地嵌入记忆预测框架的能力——语言。毕竟，语言是纯粹的类比能力，是在层级结构（语义和语法）中的特征集，也就是他所提出的框架里最基本的部分。而且正如默林·唐纳德所说，语言需要运动协调。
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人类还将自己的运动行为推向了极致。霍金斯指出，我们之所以能够执行复杂的运动，是因为新皮层控制了多数运动功能。把大鼠的运动皮层移除，你可能不会发现有什么变化；但如果把人类的运动皮层移除，那么人就会瘫痪。我们的运动皮层与肌肉间的连接性远远高于其他物种。这就是为什么迈克尔·乔丹需要他的新皮层才能加冕篮球之王。霍金斯认为我们的运动是预测的结果，而且预测导致了运动指令的移动：“人类新皮层不只是基于旧脑的行为来进行预测，还能指导行为来符合预期。”38
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霍金斯并没预见到我会拥有个人机器人。他认为要让机器人跟人一样行动或是以人类的方式交流，它需要完全一样的感觉和情绪输入，还需要有人类的经历。要跟人有一样的行为，你需要具有人类的生理实体来经历生活。这是非常难以编程的，而且在他看来也没什么必要。霍金斯认为这种机器人要比真人贵得多、维护成本高得多，而且其共同体验根本达不到人类的水平。他认为我们可以通过给机器感觉（并不一定要跟我们的一样，比如它可以有红外视觉）和大量内存来造出智能机器，这样它就可以通过观察世界来学习（而不是事事都靠编好的程序），但这样的机器不会长得跟罗兰或者德普一样。
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霍金斯不担心智能机器会作恶、占领世界，或是不满于自己是人类压迫者的奴隶。这些恐惧都是基于错误的基础：错误地认为智能就是“跟人一样思考”，也就是我们之前讲过的，被我们早先进化出的那部分大脑结构中的情绪性驱力所控制。智能机器并不需要有变成人类的动力或欲望。以层级性记忆的预测能力为代表的新皮层智能，和整合了大脑其他部分的输入后产生的东西，这两者之间是有区别的。雷·库兹韦尔认为我们能够把自己的思维下载到芯片中，再安装到机器人身上，可霍金斯对此持怀疑态度。他预见不到有任何方法可以将神经系统中数百亿的独特连接拷贝下来，放进跟你长得一样的机器人里。经过这么多年，来自某个身体的各准确维度的感觉信息已经被打磨进了每个人大脑里的预测之中。将其转入另一个身体中的话，预测就会失效了。迈克尔·乔丹在丹尼·德维托 [90]的身体里肯定会很不适应，反之亦然。
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意义重大的蓝脑计划
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亨利·马克莱姆是瑞士洛桑联邦理工学院大脑和思维研究所主任，也是“要理解大脑如何工作，最重要的是理解大脑的生物性质”这一观点的倡导者。他同意霍金斯所说的给人工智能建模所存在的问题：“计算神经科学的主要问题在于，建立大脑模型的理论家们没有深厚的神经科学知识。当前的模型可能可以抓住生物表征的一些元素，但基本上离生物本质还是很远。这个领域需要的是愿意与神经科学家紧密合作、认真学习生物学的计算神经科学家。”50马克莱姆很注重细节。他不是一个只会鼓吹理论的人。他研究过离子通道、神经递质、树突、突触层级，靠自己的努力才有了现在的成就。
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马克莱姆的研究所正在与IBM公司的蓝色基因（Blue Gene/L）超级电脑合作。他们正在进行对哺乳动物大脑的逆向工程。这个项目被命名为蓝脑计划（Blue Brain Project），其复杂程度与人类染色体计划不相伯仲。首先，他们正在制造一个老鼠大脑的3D复制品，最终目标是制造出人类大脑的3D复制品。“这个雄心勃勃的计划意在以高生物准确度模拟出哺乳动物的大脑，并研究生物智能出现的步骤。”3这不是制造大脑或人工智能的尝试，而是表征生物系统的尝试。通过这个计划，我们将更了解智能，甚至也更了解意识。
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马克莱姆认为最基本的问题在于“有机体不同级别的智能之间的‘质量’是有巨大差距的”。所以，原子的智能要比DNA分子的智能少，DNA分子的智能要比它所编码的蛋白质少，而蛋白质的智能又远远比不上产生不同种类细胞的蛋白质组合。这些不同的细胞结合起来产生不同的脑区，这些脑区又接收并加工不同的输入，如此等等。大脑作为整体，其智能的质量是远远高于其物理结构、单独脑区以及神经元的。而问题在于，究竟是不是神经元间的交互作用，也就是这些良好的连接导致了这个巨大的质变呢？所以，这个3D模型并不是以前造出来的那些乱来的模型。事实上，它将是一具前所未有的大脑模型。完成它需要世界上最大、最强、最快的计算机——蓝色基因的巨量计算力才行。
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