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物理定律的限制之下,人类的智力可能已经到达极限

时间:2020-07-23作者: 分类:物理定律的限制之下,人类的智力可能已经到达极限


翻译:涂可欣

重点提要 人类智能可能已经接近演化的极限。各项研究显示,可以让我们变聪明的细微改变,大多数都会面临物理定律设下的限制。 举例来说,大脑变大可增加智力,但到了某个程度后报酬率开始递减,大脑会过于耗能且运作缓慢;而大脑各区域间较佳的连线,同样也有耗费能量和佔据空间的限制。 让神经线路变细则会受限于热力学,类似电晶体在电脑晶片上的情形,传讯时产生太多杂讯。 人类可透过集思广益获得较高的智慧,辅以从书写到电脑等科技,让我们的心智跳脱身体的局限。

第一次世界大战前,诺贝尔奖得主、西班牙生物学家雷蒙卡厚尔(Santiago Ramon Y Cajal)曾详细描述昆虫的神经解剖构造。他将昆虫视觉处理神经元的微小线路比喻为精緻的怀錶,而哺乳动物则像肚里空空的老爷摆钟。的确,蜜蜂的脑仅有几毫克,却一点不比哺乳动物逊色,能在迷宫或自然景物中穿梭自如,想到这里,就不禁让人谦卑起来。虽然蜜蜂的脑细胞较少,却似乎能将功能发挥得淋漓尽致。

大象则是极端的反例。大象的脑是蜜蜂的500万倍大,却如美索不达米亚平原上庞大的帝国一样缺乏效率,信号从脑的一端传到另一端,或是从脑传到脚,所需时间是蜜蜂的100倍,使得大象得减少仰赖反射,行动较迟缓,珍贵的脑资源必须用来计画每一步怎幺走。

人类的大脑虽不像大象或蜜蜂的脑如此极端,却很少人意识到相同的物理定律也严格规範着我们的大脑。人类学家曾推测脑容量增加可能面临的障碍,举例来说,较大的脑对双足行走的人类来说,会让婴儿在出生时不易通过产道,但假设演化能解决产道问题,那幺我们会触及更深入的问题。

例如,有人会想,演化过程可以增加大脑的神经元数目或提高神经元交换资讯的速度,而让我们变得更聪明。但如果综观近期几个研究并接受其中的逻辑推论,会得到以下的结论:这样的改变很快就会遇到物理极限,而这些限制根植于神经元的本质和它们交流时在统计上相当嘈杂的化学交互作用。英国剑桥大学理论神经科学家劳夫林(Simon Laughlin)说:「资讯、杂讯和能量是密不可分的,它们的关係存在于热力学层次。」

那幺是否热力学定律限制了以神经元为基础的智能?毕竟鸟类、灵长类、海豚或螳螂都使用了神经元。显然我们从未以如此广泛的角度来讨论这个问题,但在这篇文章中受访的科学家大致同意,这是个值得深思的问题。研究神经资讯编码的美国宾州大学物理学家巴拉萨布蓝曼尼恩(Vijay Balasubramanian)说:「这是个非常有趣的观点,我从没在科幻小说中看过有人讨论这个想法。」

智能当然是一个笼统的词,不容易评量,甚至很难定义。儘管如此,由大部份指标来看,人类堪称地球上智力最高的动物。但人类大脑是否演化到资讯处理能力面临极限的地步?以神经元为基础的智能是否存在着一些物理限制,不仅囿限了人类,还包括其他所有我们知道的生物?

大脑超耗能

要增强大脑功能最直觉而明显的方法,就是让脑变大。事实上,科学家对脑容量和智能高下的关联,已经好奇了100多年。19世纪末和20世纪初,生物学家探讨了生命的通则:动物界里与身体质量(特别是大脑质量)有关的数学定律。体积大的优势是可容纳较多神经元,而增加脑的複杂度。但是智力显然不光是由脑的大小来决定:牛脑比鼠脑大了100倍,但牛并不比小鼠聪明,相反的,随动物体型增大的脑似乎都用来执行琐碎的功能,例如体型变大会增加许多与智能无关的日常杂务,像是监控较多触觉神经,处理来自较大视网膜的信号,和控制较多肌肉纤维。

1893年在爪哇发现直立人头颅的荷兰解剖学家杜波伊斯(Eugene Dubois),希望有一个能根据化石头颅大小估计动物智能的方法,于是他致力找寻脑容量和动物体型间的精确数学关係,这个想法的假设是脑特别大的动物会比较聪明。杜波伊斯等人建立了一个脑和身体重量的资料库,在一篇经典论文里,研究人员列出3,690种动物的身体、器官和腺体的重量,涵盖蟑螂、黄喙白鹭、二趾树懒和三趾树懒等动物。

杜波伊斯的后继者发现,哺乳动物大脑增大的幅度比牠们身体的增加来得小,更确切的说,脑重量与体重是四分之三次方的关係,所以体重是小鼠16倍的麝鼠,脑是小鼠的8倍大。从这数学关係可推衍出杜波伊斯想找寻的工具:大脑化商数(encephalization quotient)。大脑化商数能够表示真实脑质量和根据动物体重推算出的预期脑质量之间的比值,换句话说,它可显示物种偏离四分之三次方定律的倍数。人类的大脑化商数为7.5(我们的脑为定律预测值的7.5倍),瓶鼻海豚为5.3,猴子大约4.8,而牛不出所料地跌至0.5(参见右侧〈脑容量的异类〉)。简言之,扣除处理琐碎杂事(像是皮肤感觉)所需的神经元后,剩余的神经元才与智力有关。更明白的说,智力与脑的大小至少有粗浅的关係。

当鸟类和哺乳类的脑扩增时,牠们必定受益于「规模经济」,例如神经元传递信号时可使用的线路越多,每个信号便可携带较多资讯,这意味着当脑变大时,神经元每秒活化频率可以较少。不过此时会有另一个趋势与之抗衡。巴拉萨布蓝曼尼恩说:「我相信,新增脑细胞对智能提升的效应存在着报酬率递减的自然定律。」变大了负担也增加,最明显的就是消耗的能量增加。以人类来说,大脑是全身最饥渴的器官,它的重量只有体重的2%,却像贪婪的绦虫般佔用了20%的能量(休息状态下),新生儿更可高达65%。

务必保持联繫

随脑变大而增加的能量负荷,大多来自脑的通讯网络:人类大脑皮质的耗能就有80%是用在通讯;随着脑的扩增,还有些更精细的结构性问题,让神经连结更为困难。事实上,20世纪初一些生物学家不但继续蒐集着脑质量的资料,他们也投入更艰鉅的任务:找出大脑的「设计原则」,并探讨不同大小的脑如何遵循这些设计原则。

物理定律的限制之下,人类的智力可能已经到达极限 公有领域, https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=612581
1899年科学家所画神经元的图

典型的神经元拥有一条细长的尾巴,称为轴突(axon),轴突的末端会分叉,分支的顶端形成了突触,也就是与其他细胞的接触点。轴突就像电缆,可以连接大脑不同区域,也可以集结成神经,从中枢神经系统延伸到身体各个部位。

在研究初期,生物学家透过显微镜测量了轴突的直径,计算神经细胞的大小和密度,以及每个细胞拥有的突触数量。他们检查几十种动物脑部里数百、甚至数千个细胞,想让他们的数学曲线更完美,可应用在体型更大的动物,他们甚至想办法从鲸鱼尸体中取出完整的脑部。生物学家古贝格(Gustav Adolf Guldberg)在1880年代详细描述了这耗时五小时的过程,包括用一把两人操作的锯子、一把斧头、一把凿子,还有很多气力,像开罐头般打开鲸鱼的头颅。

这些研究显示,当大脑随着物种体型增加而变大时,出现了几个细微但可能无法持续的改变。第一,神经细胞的平均大小增加,在大脑总神经元数也增加时,这样让神经元可以连接更多同伴。然而较大细胞在皮质中排列较为鬆散,细胞之间的距离变长,轴突也必须变长。较长轴突意味细胞间信号传递时间较久,若要维持相同的速度,轴突必须加粗(较粗的轴突传信较快)。

研究人员也发现,当脑随着不同物种增大时,大脑会分隔出较大也较多不同的区域,如果把脑组织染色,放在显微镜下观察,你可以看见那些皮质区域呈现不同的颜色。这些脑区通常对应特化的功能,例如理解语言或辨识脸孔。而且随着脑变大,大脑特化还出现另一层次:左脑和右脑对称区域负责了不同的功能,例如一边负责空间感,另一边负责口语理解。

几十年来,人们以为大脑形成较多工作区隔是智力的表徵,但美国爱达荷州2AI实验室的理论神经生物学家常逸梓(Mark Changizi)认为,它可能反映了一个更平实的真相:特化可补偿大脑变大后的连结问题。从小鼠脑到牛脑,细胞数量增加了100倍,但神经元却赶不及维持相同程度的连结,为了解决这个问题,大脑把功能相似的神经元划在一起,形成密切连结的单元,在各单元间则以少数长途线路衔接。

左、右脑的特化也是为了解决类似的问题,它减少必须跨越左、右脑半球的资讯,因此减轻大脑维持跨脑半球长距轴突的负担。常逸梓说:「我们在较大的脑所看到的複杂现象,全都只是当脑变大时,为了解决连结问题而不得不然,并没意味这样的脑会比较聪明。」

波兰科学院的计算神经科学家卡博斯基(Jan Karbowski)认同这个看法,他说:「大脑要同时让几个参数最佳化,一定得在其中取捨,你要改进某个特点,就会牺牲另一个特点。」举例来说,当脑增大时,为了维持左右脑的连结度,连接左右脑的轴突束胼胝体(corpus callosum)也加粗,会产生什幺结果?如果让胼胝体的轴突变粗,以避免左右脑信号传递延迟,又会如何?恐怕不会太好,胼胝体的扩增很快会推远脑半球间的距离,抵消改进的效应。

近期实验清楚证明了轴突粗细与传导速度间的相抵现象。卡博斯基说,到最后,神经元确实随脑的扩增而变大,但没有快到足以维持一样的连结程度;轴突确实随脑的扩增而变粗,但没有快到足以弥补较长传导距离造成的延误。巴拉萨布蓝曼尼恩说,让轴突变粗的程度不要太大,将可节省空间和能量。轴突变粗一倍,能量消耗即增加一倍,电脉冲传导速度却只提高40%。即使动用所有撙节办法,当脑容量扩增时,白质(轴突)体积膨胀的速度仍比灰质(含细胞核的神经元本体)还要快。换句话说,脑变大时,大部份增加的体积都是线路,而不是实际进行运算的细胞,这现象再度显示扩增终究是有限度的。


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