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    探索自然智慧原理,照亮類腦智能之路

    2019-09-10 07:22:44郭愛克
    教育家 2019年24期
    關(guān)鍵詞:類腦面孔果蠅

    郭愛克

    當下,腦科學和類腦智能是非常引人關(guān)注的研究領(lǐng)域。人類大腦是集智慧之大成,集大成之智慧,所以,理解大腦智慧原理,可以照亮類腦智能之路。

    “演化+選擇”創(chuàng)造了生命世界的多樣性

    生命這棵進化樹盤根錯節(jié),體現(xiàn)了生命世界的多樣性。歷史上有一個生命大爆發(fā)的地質(zhì)年代,距今約5.42億年~4.88億年,是現(xiàn)代生物學的開始階段,也是地球上現(xiàn)代生命的起源,人們把它叫作“寒武紀生命大爆發(fā)”。有的學者把這個爆發(fā)從物理學角度解釋為自組織臨界性的演化結(jié)果,不是緩慢的進化過程。

    生命世界的一切都植根于演化,人類大腦不是被設(shè)計出來的,而是智力演化的偉大奇跡,是在浩瀚的歷史長河中演化和選擇留下的鴻篇巨制。因此,探討腦的工作原理,揭示腦疾病發(fā)病機制和發(fā)展類腦智能是必由之路。

    人類的大腦體積約1400立方厘米,黑猩猩的大腦只有400立方厘米,這是進化的偉大成果。演化時刻進行著,不變的是變,變是不變的。達爾文說過,大自然的生物物種如此相似!大腦的自組織和可塑性與自然界的演化選擇有著驚人的相似性。

    科學史上探索“腦-智”關(guān)系的若干里程碑事件

    在研究腦-智(brain-mind)關(guān)系的時候,應(yīng)該提到薛定諤。他在《生命是什么》(what is life) 一書中,試圖用熱力學、量子力學等理論來解釋生命現(xiàn)象。他引入了負熵、遺傳密碼、量子躍遷式的突變等概念,從物理學家的角度回答了這個問題。關(guān)于智力的本質(zhì),發(fā)展心理學家皮亞杰把“適應(yīng)”看作是智力的本質(zhì),人的智力發(fā)展過程被視為其適應(yīng)水平不斷提高的過程。在研究腦的過程中,還有幾位科學家必須提到。第一位是諾貝爾生理學或醫(yī)學獎得主拉蒙·卡哈爾。他提出,神經(jīng)系統(tǒng)是由獨立的神經(jīng)細胞組成的,人類大腦大約有1000億(1011)細胞,這些細胞彼此間構(gòu)成獨立的系統(tǒng)。第二位是諾貝爾獎得主謝靈頓,他提出了“突觸”的概念,認為神經(jīng)元的末梢分支與另一個神經(jīng)元胞體或樹突僅僅是接觸,在原生質(zhì)上并不連續(xù)。第三位是俄羅斯生理學家、諾貝爾獎獲得者巴普洛夫。他以狗為研究對象,通過狗的條件反射研究學習記憶。他給狗吃肉的同時響鈴聲,這樣狗就建立了鈴聲跟肉之間的關(guān)聯(lián),之后不再給肉只給鈴聲狗也會起反應(yīng),而且還有二階的條件化(conditioning),即如果把鈴聲和另外一個物體結(jié)合在一起,后者同樣會引起狗的食物反應(yīng)。

    除此以外還要提到的是美國學者、控制論的奠基人維納,試圖回答人類大腦在整體上是怎么工作的問題的德國腦科學家哈肯,DNA雙螺旋結(jié)構(gòu)的發(fā)現(xiàn)者之一克里克,研究果蠅的先驅(qū)者之一西莫爾·本則爾……在腦-智領(lǐng)域,中國也有兩座“高山”,一位是馮德培教授,他觀察到強直后增強效應(yīng)(PTP),這是亞細胞水平神經(jīng)可塑性的一個先驅(qū)性電生理發(fā)現(xiàn);另外一位是張香桐教授,他對樹突的觀察研究是最早的,對腦-智都有深遠的影響。

    向大自然的智慧學習

    大腦皮層發(fā)育的過程中,要經(jīng)過生長和修剪,人從剛誕生一直到成年,整個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一直都在修飾過程中,所以人類大腦的神經(jīng)聯(lián)結(jié)數(shù)是不斷增長的,但它是先有高峰,然后下降,從多到少的過程。就是說,人類大腦的神經(jīng)元在出生的時候要經(jīng)過一次茂密的生長,到達一定的峰值后,就經(jīng)過一次修剪到正常狀態(tài)。如果不正常就有可能導(dǎo)致精神分裂,也可能導(dǎo)致阿爾茨海默病,但這個修剪也可能造就天才。

    在學習過程中,大腦的神經(jīng)突觸會發(fā)生非常重要的變化??茖W家研究小鼠的學習記憶發(fā)現(xiàn),有些新增長的樹突棘和新增長的突觸小泡,構(gòu)成了學習記憶的細胞神經(jīng)生物學基礎(chǔ)。所以成熟期大腦中突觸形成的機制是在已有的突觸上增加新的連接。

    研究證明,去抑制(disinhibition)是一種跨物種的學習機制。通過抑制性中間神經(jīng)元的被抑制達到否定之否定,促進學習。我們的課題組研究了果蠅的去抑制的學習機制,證明多巴胺神經(jīng)元、γ-氨基丁酸能神經(jīng)元和蘑菇體本身,三位一體構(gòu)造了一個環(huán)路,這個環(huán)路是實現(xiàn)去抑制的。

    2017年,浙江大學胡海嵐實驗室研究了小鼠的“勝利者效應(yīng)”。他們把小鼠放在管道里正面相遇,其中一只試圖把另一只推擠出去。他們發(fā)現(xiàn)勝利者從中背側(cè)丘腦到內(nèi)側(cè)前額葉皮層環(huán)路得到了加強。這個實驗說明,勝利者的行為會導(dǎo)致突觸結(jié)構(gòu)的變化,而突觸結(jié)構(gòu)的變化會影響小鼠的“精神面貌”。有“勝利者效應(yīng)”就會有“失敗者效應(yīng)”。把一只狗放在籠子里面,不斷對它進行電擊,但不讓它逃脫,最后如果把它放在一個可以逃脫的環(huán)境,它也會放棄逃跑。這就是“習得性無助”。

    現(xiàn)在,科學家正進一步研究大腦是如何迅速甄別兩個圖像的細微差別。美國視覺計算理論的先驅(qū)大衛(wèi)·馬爾,根據(jù)小腦輸入層線路的兩個基本特征——從較小數(shù)量的苔蘚纖維輸入到更多的顆粒細胞,以及廣泛的反饋抑制來調(diào)控顆粒細胞的興奮性,提出小腦輸入層將苔蘚纖維活動模式投射到大量稀疏活躍的顆粒細胞中,從而減少在被激活神經(jīng)元之間的重疊。最近學者們在把小腦(負責運動控制的)、果蠅蘑菇體(負責學習記憶和抉擇的)、海馬(記憶編碼和導(dǎo)航定位的)這三個腦區(qū)神經(jīng)元結(jié)構(gòu)規(guī)劃加以比對時,發(fā)現(xiàn)其基本網(wǎng)絡(luò)框架“和而不同”。比如小腦的抑制原則跟果蠅抑制不一樣,果蠅抑制跟海馬抑制又不一樣。盡管小腦、果蠅蘑菇體、海馬三者的抑制聯(lián)結(jié)都不一樣,但都實現(xiàn)去相關(guān)(decorrelation)的神經(jīng)計算。

    這樣的神經(jīng)計算原理對計算機科學家會有怎樣的啟示呢?2017年,美國三位科學家(計算機科學家、系統(tǒng)生物學家、實驗神經(jīng)科學家)在美國科學雜志Science聯(lián)合發(fā)表了一篇論文,把果蠅的嗅覺編碼原則用在了密碼識別,它們把果蠅嗅覺系統(tǒng)從二級到三級的廣泛投射,用到了哈希算法。哈希算法和果蠅嗅覺編碼比較起來,果蠅效率提高30%-50%。這說明,如果我們了解大腦的神經(jīng)計算原理,就有可能把原理轉(zhuǎn)移到人工智能、類腦智能和計算神經(jīng)科學方面。

    長久以來,面孔識別被科學家們一致認為是非常復(fù)雜的過程。曹穎、常樂等的研究表明,大腦以極其簡單的方式編碼面孔,每個面孔細胞構(gòu)建了一個面孔的“零空間”。在這個空間中,包含許多不同面孔特征,但他們有且只有一個特征相同?!懊總€細胞對不同的面孔起反應(yīng)”,只要面孔上帶有該細胞偏好的特征,這個細胞就會有反應(yīng),而不是只對一張?zhí)囟ǖ哪槷a(chǎn)生反應(yīng)。如果知道205個“面孔細胞”的反應(yīng),就可能預(yù)測該面孔的50維坐標,從而重建該面孔。

    構(gòu)筑生命和智力本質(zhì)的宏偉大廈

    《腦中魅影》一書描寫了大腦很多奇妙的現(xiàn)象。比如一個5歲的自閉癥女孩畫的馬,比達芬奇畫的還漂亮;一個男孩可以在沒有任何計時器參照的情況下告訴你一天的時間,且精確到秒;另一個人可以在20英尺外正確地估計出一個物體的寬度,精確到2英尺11英寸又四分之三。他們有特異的才能,但也有不足,有的還可能是自閉癥患者。所以我們應(yīng)該構(gòu)筑生命和智力本質(zhì)的宏偉大廈,從不同角度了解大腦,但需要有一個整體觀。美國人工智能鼻祖明斯基在《心智的社會》一書中提出,我們大腦是由不具有思維的微小部件組成的一個社會。明斯基認為,所謂思維并不是直接來源于幾個波函數(shù),腦的思維是成千上萬個具有不同專門技能的子系統(tǒng)協(xié)作的結(jié)果,是上百萬年進化中纏繞組合的結(jié)果。

    大腦在整體上是怎么工作的?我傾向于認為,腦可能是以模塊集成方式工作的。就是老子講的“道生一,一生二,二生三,三生萬物”,它們方式不同,復(fù)雜性各異,但基本原理可能具有不變性和創(chuàng)新性,而這些都與特定腦功能連接圖譜相聯(lián)系。如果哪一個腦功能模塊受損,腦功能模塊就會影響疾病。腦的奧秘在哪兒?是腦如何在它們之間運籌帷幄,這是腦的核心機密。最終,我們可以將這些功能模塊列表,就像門氏元素周期表那樣,成為腦的密碼表。

    結(jié)論是我們應(yīng)當提倡跨物種、跨系統(tǒng)、跨模態(tài)、跨尺度的腦科學研究,揭示自然智慧原理,方能照亮類腦智能之路;反過來,類腦計算與人工智能也必定啟發(fā)自然智能探索。

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