人類正在慢慢接近世界的本質(zhì)——物質(zhì)只是承載信息模式的載體。人腦之外的器官都只是保障這一使命的給養(yǎng)艦隊(duì)。

自從去年 AlphaGo 完虐李世乭，深度學(xué)習(xí)火了。但似乎沒(méi)人說(shuō)得清它的原理，只是把它當(dāng)作一個(gè)黑箱來(lái)使。有人說(shuō)，深度學(xué)習(xí)就是一個(gè)非線性分類器？有人說(shuō)，深度學(xué)習(xí)是對(duì)人腦的模擬……但我覺(jué)得都沒(méi)有捅透那層窗戶紙。

當(dāng)讀完 Jeff Hawkins 的《論智能》，「就是它了！」。而我驚奇地發(fā)現(xiàn)，原書竟是 2004 年出版的！我怕自己讀了本假書，或是某個(gè)美國(guó)民科的著作，特意到豆瓣、知乎上查了下，發(fā)現(xiàn)幾乎每個(gè)看過(guò)這本書的人都對(duì)其理論嘖嘖稱贊。但奇怪的是，似乎沒(méi)人肯替它站臺(tái)，這套理論的影響止步于此，好像大家都在刻意掩飾自己看過(guò)這本秘笈。它明明已經(jīng)完整解釋了人腦智能的運(yùn)作機(jī)制了啊！注意是 Real Intelligence ，而不僅僅是 ArTIficial Intelligence ！??！

比起絕大多數(shù)腦科學(xué)論文，作者的洞見簡(jiǎn)單得多，也深刻得多：

長(zhǎng)久以來(lái)，由于我們沒(méi)有能力從內(nèi)部去觀察思維，所以人們總是把「智能」等同為「表現(xiàn)出智能的行為」。但當(dāng)我們看書時(shí)，在外人看來(lái)并沒(méi)有任何變化，而我們自己知道，這期間產(chǎn)生了無(wú)數(shù)的聯(lián)想、頓悟、回憶。所以，「理解」是無(wú)法通過(guò)外部行為來(lái)測(cè)量的，它是一個(gè)內(nèi)在度量的指標(biāo)。

從草履蟲到人類，大自然會(huì)為每一種生物分別設(shè)計(jì)一套智能機(jī)制，還是沿用一套機(jī)制，亦或是從某一代開始出現(xiàn)某種全新的智能機(jī)制，并沿用至今（那么，最先產(chǎn)生這套智能機(jī)制的又是什么物種呢？）？我們所說(shuō)的智能，是人類所獨(dú)有，還是生物的普遍特征（只是多寡之別）？而作者相信，智能不可能是上帝專為人類而設(shè)計(jì)的，它一定來(lái)自大自然的某種慣用伎倆。

大腦皮層，不管是結(jié)構(gòu)上還是功能上，都有著相同的構(gòu)造／機(jī)理（嚴(yán)格來(lái)說(shuō)，這不算作者的洞見，而是早在 1978 年由 Vernon Mountcastle 發(fā)現(xiàn)的）。

由這三個(gè)洞見出發(fā)，自然而然地導(dǎo)向了以下疑問(wèn)：

如果智能不是由行為定義的，那該如何定義它？

向前看，智能是如何演化而來(lái)的？

向內(nèi)看，大腦皮層的結(jié)構(gòu)是如何捕捉這個(gè)世界的結(jié)構(gòu)的？

簡(jiǎn)單地說(shuō)，作者的結(jié)論是：

智能并沒(méi)有人們想象的那么玄乎，它不過(guò)是一種「預(yù)測(cè)未來(lái)的能力」罷了。

這些預(yù)測(cè)的實(shí)質(zhì)，不過(guò)是「生物的應(yīng)激性」在「生物自平衡機(jī)制」&「環(huán)境壓力」下產(chǎn)生的副產(chǎn)品。

智能的核心是某種「穩(wěn)定不變的東西」。而這得益于大腦皮層同質(zhì)的層級(jí)結(jié)構(gòu)。

下面，我們就來(lái)看看作者是怎么從那三個(gè)簡(jiǎn)單的洞見一步步推測(cè)出智能的本質(zhì)的。

小到人體，大到經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)，復(fù)雜系統(tǒng)內(nèi)都有著一種消減沖擊、使系統(tǒng)回歸穩(wěn)態(tài)的類似機(jī)制。血糖濃度低了，胰高血糖素分泌會(huì)增加，拉高血糖；而血糖高了，胰島素分泌會(huì)增加，拉低血糖。通過(guò)調(diào)節(jié)這對(duì)激素，系統(tǒng)竭力讓血糖維持在某一范圍內(nèi)。這種自穩(wěn)態(tài)機(jī)制出現(xiàn)在生命的各個(gè)角落，保持著生命的自我平衡。

這就像一只「看不見的手」，總是想推開擠壓，同時(shí)把「逃兵」抓回來(lái)。這只「看不見的手」在我們大腦中編織了無(wú)數(shù)「正確的位置」（用腦科學(xué)家的黑話說(shuō)就是「恒定表征」）。一旦偏離，我們就開始警覺(jué)起來(lái)，并調(diào)動(dòng)多個(gè)系統(tǒng)聯(lián)合應(yīng)對(duì)。舉個(gè)書中的例子，一個(gè)球飛過(guò)來(lái)，我們并不是去計(jì)算它的彈道、落點(diǎn)，而是指揮肢體相應(yīng)調(diào)整，直到抓住來(lái)球。這套調(diào)整算法就是「預(yù)測(cè)」。從這個(gè)事例看，人們?cè)诮忧蜻@件事上表現(xiàn)出的智能，和草履蟲向著食物劃動(dòng)所展現(xiàn)的應(yīng)激性，又有什么本質(zhì)的分別呢？

為什么說(shuō)「預(yù)測(cè)」是智能的基礎(chǔ)？

平常，人們理解的「預(yù)測(cè)」步子邁得太大了，就好比從一發(fā)球就要精準(zhǔn)地算出其落點(diǎn)，而人腦的「預(yù)測(cè)」更像是「應(yīng)激」，球動(dòng)我動(dòng)，一點(diǎn)點(diǎn)微調(diào)?，F(xiàn)代社會(huì)發(fā)展得太快，讓我們看不清概念的歷史面貌，因而更容易被表象的迷霧困惑。當(dāng)我們走回歷史的起點(diǎn)，迷霧自然散去。智能，于我們最大的益處是什么？并非創(chuàng)造什么，而是生存下去。人類無(wú)時(shí)無(wú)刻不在「生存」還是「發(fā)展」之間糾結(jié)。但很少有人看到：發(fā)展，不過(guò)是為了應(yīng)對(duì)未知的生存挑戰(zhàn)。

我們應(yīng)該怎么去定義智能呢？也許演化的歷史能告訴我們更多。智能，是幫助人類生存下去的一種能力：是讓我們可以在溪流中叉到游動(dòng)的魚兒的能力，是讓我們可以只靠一幅模糊的圖像就判斷出是朋友還是猛獸……我們應(yīng)該去研究那些「如何保持平衡」之類的問(wèn)題，而不是什么彈道求解問(wèn)題，那不是大自然的進(jìn)化目標(biāo)，自然也得不到什么大腦的機(jī)制。

所有生存問(wèn)題都可以歸結(jié)為一個(gè)元問(wèn)題：如何識(shí)別出這個(gè)問(wèn)題中的那些個(gè)恒定不變的東西。比如：溪流中的魚、回家的方向……如果說(shuō)智能中還存在別的成分，比如：想象、創(chuàng)造工具、解決問(wèn)題，都可以規(guī)約到某種抽象手段上。歸根結(jié)底，人類解決一切問(wèn)題的方法只有一個(gè)——運(yùn)用抽象，在更高維度上調(diào)和矛盾。

一切繞不開「恒定表征」（invariant representaTIons）。

就如同人們?cè)谡J(rèn)可了「負(fù)數(shù)」這一概念之后，終于能將「加法」&「減法」這兩種表象上完全不同（一個(gè)增加，一個(gè)減少）的運(yùn)算，統(tǒng)一為「整數(shù)域上的加法」。從更高的維度調(diào)和矛盾，這正是大腦皮層的構(gòu)造方式，也是其工作原理。不斷在現(xiàn)象中找到共同點(diǎn)，提取出來(lái)，取個(gè)名字；這些名字又成為了上一層抽象的基石（或者叫「詞匯」）。這樣一層一層，直至得到那個(gè)智能的圣杯——恒定表征。

舉個(gè)例子，我們是如何識(shí)別邊緣的呢？

我們先來(lái)考察一小塊 3&TImes;3 的視網(wǎng)膜，分別標(biāo)記為 #1～#9 （如下圖所示）。當(dāng)一條豎線出現(xiàn)時(shí)（#1, #4, #7 均被激活），電信號(hào)傳遞到第二層。第二層的每一個(gè)神經(jīng)元，分別響應(yīng)視網(wǎng)膜上一組細(xì)胞被激活的情況。比如：第二層最左邊的那片神經(jīng)元，響應(yīng)的是單個(gè)視網(wǎng)膜細(xì)胞被激活的情況。再比如：第二層左二那片神經(jīng)元，響應(yīng)的是任意兩個(gè)視網(wǎng)膜細(xì)胞被激活的情況。以此類推……

邊緣識(shí)別：最下層是視網(wǎng)膜細(xì)胞；當(dāng)某個(gè)視網(wǎng)膜細(xì)胞組合被激活后，會(huì)激活其上一層的相應(yīng)神經(jīng)元；而上一層神經(jīng)元的某個(gè)組合被激活后，又會(huì)鏈?zhǔn)降丶せ罡弦粚拥纳窠?jīng)元如果我們把時(shí)間的因素考慮進(jìn)去，假設(shè)信號(hào)并不會(huì)馬上消失，而是隨著時(shí)間衰減，那么只要時(shí)間夠短，輸入 (#1, #4, #7)、(#2, #5, #8)、(#3, #6, #9) 這三組刺激，就會(huì)在第三層激活某個(gè)神經(jīng)元，代表「發(fā)現(xiàn)一條豎線」。

看，其實(shí)每一個(gè)神經(jīng)元都是一個(gè)「單詞」（或是「概念」／「抽象」／「特征」）。只不過(guò)低層神經(jīng)元描述的「單詞」抽象程度更低。比如：第二層那個(gè) #(1, 4, 7) 神經(jīng)元代表的是「在視網(wǎng)膜的最左邊出現(xiàn)一條豎線」，而其上層那個(gè)則沒(méi)有「在視網(wǎng)膜的最左邊」這一約束。

記憶的角色

神經(jīng)元可以在 5 毫秒內(nèi)完成信息的收集-整合-輸出，相當(dāng)于運(yùn)算速度為每秒 200 次。人類可以在半秒內(nèi)（相當(dāng)于 100 步）識(shí)別圖像、作出選擇…… 100 步，機(jī)器可做不到。在人類已知的算法里面，也許只有「打表」（把答案事先存儲(chǔ)在記憶中，用時(shí)并不作計(jì)算，而只是提?。┛梢宰龅健Ｋ?，整個(gè)大腦皮層就是一個(gè)記憶系統(tǒng)，而非什么計(jì)算機(jī)。

多層網(wǎng)絡(luò)，提供了逐層抽象的通道。如今，圖像識(shí)別系統(tǒng)正是這么做的：底層識(shí)別邊緣，而后識(shí)別特定形狀，再高層識(shí)別某種特征……

卷積，提供了獲得「恒定表征」的手段。

還有什么我們不知道？

當(dāng)我們想要提取某段記憶時(shí)，往往只需要只言片語(yǔ)就行了。也就是說(shuō)，記憶似乎是以一種全息的形式存儲(chǔ)的。任何片段都包含了全部。

還有，我們依然不知道大腦是怎么在 100 步內(nèi)完成決策的。我們也不知道為什么會(huì)有那么多反饋連接？軸突 v.s. 樹突在功能上有什么分別？……

現(xiàn)在讓我們回過(guò)頭來(lái)看作者的三個(gè)洞見，用黑話再講一遍就是：

理解，是對(duì)「大腦如何形成記憶，并利用這些記憶作出預(yù)測(cè)」的一個(gè)內(nèi)部度量。

預(yù)測(cè)，是某種自我調(diào)節(jié)機(jī)制的副產(chǎn)品。

大腦皮層在外表 & 結(jié)構(gòu)上存在著驚人的同質(zhì)性。也就是說(shuō)，大腦皮層使用相同的計(jì)算方式來(lái)完成它的一切功能。人類展現(xiàn)出來(lái)的所有智能（視覺(jué)、聽覺(jué)、肢體運(yùn)動(dòng)……）都是基于一套統(tǒng)一的算法。