无论他们怎样努力，大 脑科学家和认知心理学家永远没办法在人脑里找到贝多芬第五交响曲的拷贝文件――单词、图像、语法规则或其他任何的环境感知也是如此。当然，人脑并不是空空荡荡的。但是人脑并不包含大部分人们认为它含有的东西――甚至简单如“内存”都没有。

我们关于人脑的粗略理解，有着悠久的历史根源，但是1940年代计算机的发明让我们变得尤其疑惑。在超过一个半世纪的时间里，心理学家、语言学家、神经科学家和其他人类行为的学者专家认为，人脑像计算机一样工作。

这种说法欠缺考虑，我们来试想一下婴儿的大脑。因为进化的关系，人类新生儿，和任何哺乳动物的新生婴儿一样，在来到这个世界的时候已经准备好有效地与之互动。婴儿的视觉是模糊的，但是对人脸会有特别的注意力，而且能够很快地分辨自己的母亲，更倾向语言的声音，而不是语言之外的声音，能够将一个基本的有语义的声音，从其他的声音中区别出来。我们人类，毫无疑问，生来就要建立社会连接。

一个健康的新生儿，也具有其他许多的感知能力——对于生存来说十分重要的、与生俱来的某些反应。比如会把头转向抚摸脸部的方向，吮吸进到嘴里的任何东西，浸入水中的时候则憋住呼吸，紧紧攥住手里的东西，握力几乎能够支持自己的体重。最重要的是，新生儿都具有强大的学习机制，能够让他们很快地做出改变，与周围的世界有效互动。尽管和人类祖先所面对的环境相比，这个世界已经非常不同了。

感知、反应和学习机制——这是人类一出生就有的，如果你仔细想想的话，这已经是很多很多了。如果我们在出生的时候缺少这其中任何一种技能，我们的生存很可能会面临困难。

但是我们来到这个世界的时候，并没有：信息、数据、规则、软件、知识、词汇、算法、程序、模型、记忆、图像、处理器、子程序、编码器、解码器、符号或者是缓冲区——这些都是设计数字计算机的元素，能够使其工作起来好像有些智能。人类不仅没有伴随这些事物出生，我们的大脑也不会发展他们——从来不会。

我们不会存储单词，或是存储操纵单词的使用规则。我们不会为视觉感知生成标识，将它们储存在短期记忆缓冲器里，并将标识存进长期存储器里。我们并不会从内存里获取信息、图像或文字。计算机会做所有这些事情，但是人的器官不会。

计算机，从字面意义来讲，处理信息——数字、字母、单词、公式和图像。信息首先必须要以计算机能够使用的格式编码，这意味着零和一的组合形成了一小簇数据。在笔者的电脑上，每一个比特(bytes) 包含八位，一种排列模式代表字母d，另一种代表o，还有一种代表g。顺序排列，三个比特就形成了dog。一幅图像——举例来说，我桌面的壁纸是一只猫——以一种特殊的模式组合了上百万比特，接着是一些特殊的字符，告诉计算机这是一幅图像，而不是单词。

计算机会将这些电气原件中存储的模式组合从一个物理位置挪到另一个物理位置。有时候计算机会复制组合模式，有时候会将其转化成不同的形式——比如，当我们纠正一篇文档中的错误，或者为一张摄影照片修图的时候。计算机移动、复制以及操作这些数据组合的规则，同样存储在计算机里面。将它们整个合起来，一组规则被称为一个“程序”或者一个“算法”。能够协同工作的一组算法可以帮助我们做一些事情 (比如购买股票或者在线寻找约会对象) ，被称之为“应用程序”——如今大多数人称之为“app”。

请原谅我这样来介绍计算过程，但需要清楚的一点是：计算机操作的是真实世界的符号标识。它们会存储和调用，也会处理。它们有物理内存。所做的一切事情都需要指示，毫无例外，依靠算法。

另一方面，人类不这么做——从来没有，永远不会。既然有这样的事实存在，那为什么许多科学家在谈到我们的思维活动时，好像我们是计算机一样呢？

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人工智能专家乔治 (George Zarkadakis) 在他的著作中，描述了过去2000年里曾用来解释人类智能的六种比喻。

最早的一个，也就是圣经里记载的，人类由泥土和灰尘组成，人被智慧的上帝赋予了灵魂。这个灵魂，被解释为我们的智能，至少从语法上来看是如此。

公元前三世纪，水力工程的发展导致人类智能的水力模型解释流行起来，大意是人体内不同物质的流动——也就是“体液”——负责完成我们的物理运动和思维功能。这种水力学的比喻，持续了超过1600年，也绑架了当时的医学发展。

1500年前后，由弹簧和齿轮驱动的人造机器被发明出来，激发了像迪卡尔 (René Descartes) 这样的前卫思考者，他认为人类是复杂的机器。1600年代，英国哲学家霍布斯 (Thomas Hobbes) 提出，思考就像人脑中的小型机械运动。1700年时，有关电气和化学的探索又引发了关于人类智慧的新理论——在很大程度上还是一种比喻。19世纪中叶，受到通讯领域进展的启发，德国物理学家赫尔曼(Hermann von Helmholt) 将人脑同电脑进行比较。

每一种比喻，都反映了那个时代最前端的思想。可以预见的是，就在电脑科技开始出现的1940年代，人脑也被描述为像计算机一样工作，物理硬件就像人脑，我们的思想则是软件。造就了如今被普遍称为“认知科学”地标性事件的是1951年出版的《语言和通讯》(Language & Communication)，作者是心理学家乔治•米勒 (George Miller)。他在书中提出，精神世界能够使用信息论、计算学和语言学的概念来进行彻底的研究。

这种思想在1958年的《计算机与大脑》一书中发展成了终极的表述形态，数学家冯•诺伊曼 (John von Neumann) 直接将人类的神经系统阐述为一种“未经验证的数字形态”(prima facie digital)。尽管他也承认，关于大脑在人类分析和记忆时发挥的作用，人们所知甚少，但还是将人脑的组成部分与计算机器的部件不断地划等号。

随着计算机技术和大脑研究两个领域接下来的发展，旨在了解人类智能的跨学科研究逐渐发展起来，这些研究基于一个前提，那就是人类和电脑、信息处理器是一样的。这一领域如今吸引了上千名研究人员，研发耗资数十亿美元，发布了大量的出版物，既包含技术文章，也有供主流大众读者看的报道和书籍。库兹维尔的《如何创造思维：人类思想所揭示出的奥秘》(How to Create a Mind: The Secret of Human Thought Revealed) 是一个典型，他在书中就人脑的“算法”做了一番猜测，还有人脑如何“处理数据”，甚至猜想了人脑在内部结构中形成集成链路。

这种信息处理的比喻如今在人类关于智慧的解释中占主导地位，在民间、在学术界，都是如此。基本上关于人类智慧行为的论述，没有一种不是以此概念为前提的，就像历史上某些时期关于人类智慧的讨论无不是以灵魂或神迹为参考一样。今天人脑信息处理的这种比喻，被认为理所当然，而没有任何关于其有效性的质疑。

但是这种比喻，毕竟只是另一个比喻方式而已——这是一个我们都在讲的故事，为的是让我们并不真正理解的事情能够说得通。和之前所出现的所有说法一样，在某一个时间肯定会被抛弃——或是被另外一种说法取代，而最终，将被真正的知识代替。

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大概一年多以前，在一次访问某个全世界最负盛名的研究机构时，我向研究者们提出了一个有挑战的问题，希望他们在不引用任何来自信息处理概念的前提下，解释描述人类的智慧行为。他们竟然无法做到。当我礼貌地在之后的电邮沟通中再次提出这一问题时，在几个月之后，他们仍旧没有任何东西可以提供。研究者们看到了这个问题，他们没有忽视这个质疑。但是他们无法提供一个说法。换句话说，信息处理的这种比喻方式，已经“根深蒂固”了。语言和思路限制了我们的想法，作用太强大了，我们无法避开它来思考。

这种解释人脑智慧的所谓“信息处理”的一套说法，其逻辑的错误之处很容易描述。它建立在一种错误的推导过程之上——两个合理的假设，一个错误的结论。合理假设一：所有的计算机都能够有智慧的行为。合理假设二：所有的计算机都是信息处理器。错误的结论：所有能够做到智慧行为的实体都是信息处理器。

如果不使用正式的书面语言来谈，那么这种因为计算机是信息处理器所以人类一定是信息处理器的说法，简直就是蠢。当有一天这种说法终于被放弃的时候，几乎肯定会被历史学家看作像是我们今天回顾水力和机械两种比喻说法那样，被认为是愚蠢的。

可如果信息处理这种说法那么蠢的话，为什么会一直持续呢？是什么在阻止我们将这种概念抛弃？有没有一种方式可以在抛弃不可靠理论的情况下，理解人工智能？如此长时间以来，我们严重依靠这一套特定的说法，所付出的代价又是什么？大脑智慧是“信息处理”的这个比喻，几十年来在多个领域，毕竟一直是大量研究人员写组和思考时的参考，为此我们付出了怎样的代价？

有一个课堂练习在过去几年我试验了许多次，我让学生在教室前的黑板上把一美元纸币的细节画出来，要求是“越详细越好”。当这名学生完成的时候，我用一张纸把画盖住，从钱包里拿出一美元纸币，把他贴在黑板上，让学生再重复一遍。当学生完成之后，我把盖在第一次画上的白纸拿开，让全班同学来评判两张画的区别。

因为你可能从来没机会目睹这样一个演示，或者你可能想象不到结果会是什么，于是这里我把一个参加过该试验的学生所画的，放在文章里。这一张是她“靠记忆”(注意我的比喻) 画出来的：

这一张是她之后对着一美元纸币画出来的：

这位学生对结果差异表示非常惊讶，可能你也是如此，但这是典型的情况。你可以看到，在没有一美元纸币对照的情况下，和第二张画相比，第一张画惨不忍睹，即便是我们每个人都已经见过一美元纸币很多很多次了。

问题在哪里呢？我们是否有一美元的“标识”，“存储”在我们大脑的“内存储器”里呢？难道我们就不能“调用”它，对照着画一张图吗？

显然不能，一千年以来，神经科学的发展永远没办法确定人脑中一美元标识所存储的位置，原因很简单，根本没有，所以找不到。

相当多的大脑研究结果表明，实际上大脑的许多区域，有时候是大片的区域，通常进行的是那些甚至最平常的记忆工作。当处在一种很强的情绪状态时，上百万的神经元会被激活。在多伦多大学2016年发布的一份关于坠机幸存者的研究报告中，神经心理学家布莱恩 (Brian Levine) 和他的同事们认为，回忆坠机时的情景会增强旅客“扁桃体、内侧颞叶、脑前、后中线和视觉皮质”(the amygdala, medial temporal lobe, anterior and posterior midline, and visual cortex) 中的神经活动。

这种认为特定记忆以某种方式存储在个体神经元中的主张，是荒谬的。关键的是，这种论断将关于记忆的问题推到了一个更加令人挑战的程度：如果是那样的话，记忆是以怎样的方式存储在细胞里的？又是存在哪里的？

那么当上文提及的同学在画一美元的时候，发生了什么呢？如果她之前从来没有见过一美元，那么她的第一张画很可能和第二张画一点都不像。因为之前见过一美元纸币，从某种程度来说，她被改变了。特别是，她的大脑改变了，能够让她将一美元纸币视觉化——也就是，重新体验看见一美元，至少从某种程度上来说是如此。

两张图的区别提醒了我们，将某种事物视觉化远没有该物体在场时亲眼去见那么精确。这就是为什么我们更擅长辨识，而不是回忆。当我们记住一些事的时候 (英文单词记忆，remember，来自拉丁语re，是“再一次”的意思)，我们不得不试着去重新经历一个体验；但是当我们分辨出某些事物的时候，我们只是仅仅意识到之前有过同样的感知体验而已。

可能你会对这样一个演示持反对态度。该学生之前见过一美元，但是她从未有意去“记忆”每个细节。你可能会反驳，如果她这样做了，理所当然就可以不用对照实物画出第二张图。但是，即使是这样的话，一美元纸币的图像也没有以任何方式被“存储”在她的大脑里。她只是能更准确地把一美元画出来，就像通过练习，一位钢琴师在音乐会演奏时不需要翻看乐谱却同样熟练一样。

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从这个简单的练习中看出，我们能够建立一套不需要任何关于人类智慧行为比喻说法的理论框架，大脑并不是完全空白，但至少里面没有所谓信息处理那套说法的东西。

随着我们对这个世界的探索，我们被各种各样的体验所改变。尤其要说的是这三种体验：一、我们观察到身边发生的事情 (其他人的行动、音乐的声音、指引的说明、纸张上的文字、屏幕上的画面)；二、我们被暴露在非重要感知 (比如鸣笛) 和重要感知 (比如警车出现) 的结合场景中；三、我们因为某种方式的行为被惩罚或是被奖励。

如果我们能够做出与这些体验一致的改变，就能够在生活中变得更加有效——如果我们现在能背诵一首诗或是吟唱一支歌，如果我们能按照被告知的指引去做，如果我们能够像回应重要感知那样去回应非重要感知，如果我们能够控制被惩罚的行为，实施更多被奖励的行为。

没有人清楚在学习了唱歌和背诗之后，大脑会如何改变。但是歌曲和诗歌都没有“存储”在脑子里面。大脑只是以一种有序的方式进行改变，能够让我们在一定条件下唱歌或是背诗而已。当被召唤去表演时，歌曲和诗歌并没有以任何方式从大脑中被“调用”，就像我在桌上点手指，手指的运动也不是被“调用”的一样。我们只是唱歌或背诵——没有任何调用的必要。

几年前，我曾经请教哥伦比亚大学的神经科学家艾里克 (Eric Kandel)——他曾因为发现动物神经元突触中发生的化学变化而获得诺贝尔奖——如果我们想要了解人类如何记忆，需要多久。他很快就回答：“一百年。”我当时没有想过要问他，如何看所谓信息处理的比喻拖慢了神经科学的发展，但是一些神经科学家的确已经开始去思考之前未曾有人思考的事情——所谓的那套比喻说法，并非必不可少。

少数认知科学家——著名的有辛辛那提大学的安东尼 (Anthony Chemero) ——现在已经完全拒绝人类大脑像计算机一样工作的观点。主流的观点是我们人类像计算机，通过思维活动完成计算处理，并认识这个世界，但是安东尼和其他学者描述了另一种了解智慧行为的方式——器官组织和它们所处世界的直接沟通交流。

在这些反对将人脑比作计算机的观点学说中，有一个我最喜欢的例子，来自亚利桑那州立大学的麦克(Michael Mcbeath) 和他的同事1995年在《科学》杂志发表的一篇论文，用棒球运动员如何接住飞来的棒球举例。信息处理的比喻说法会要求运动员计算球在飞行中的各种初始条件——打击力度、轨道角度之类——接着要设计这个运动轨迹模型，并分析出这个球会往哪个方向移动，之后再用这个模型来持续不断地指导、调整身体的运动，及时接住它。

如果人类像计算机一样工作的话，这一切都很好。但是麦克和他的同事们给出了一个更简单的阐述：为了接住飞行中的球，球手只需要保持移动，让棒球停留在视线之内，并顾及本垒的位置和周围的动向 (用计算机的描述是，线性光学轨迹) 就可以了。这可能听起来非常复杂，但实际上令人难以置信的简单，而且完全不需要计算、标识和算法。

棒球手的例子表明，在信息处理这套框架之外，我们看待人类智慧行为有更简单和感性的方式。但是，主流的认知科学仍旧继续沉溺于信息处理的比喻说法，世界上一些最有影响力的思想家已经基于这套说法就人类的未来做出了大胆的预测。

其中之一，就是未来学家库兹维尔 (Kurzweil)、物理学家史蒂芬•霍金 (Stephen Hawking) 和神经科学家兰戴尔 (Randal Koene) 做出的，认为人类意识可以像计算机软件一样，很快就能将人类思维下载到计算机当中的预测。在集成电路中，我们将会变得异常强大、智能，并很可能实现永生。这个概念体现在强尼•德普 (Johnny Depp) 主演的乌托邦电影《超验骇客》(Transcendence) 当中，人类最终面临灾难性的后果。

幸运的是，这些预测的前提条件，完全不具有可信度。我们永远不需要担心人类思维在数字世界肆意妄为，我们也不会通过下载这种方式实现永生，因为大脑中没有意识软件的存在。即便是我们能够捕捉大脑860万亿神经元的状态，并在一台电脑里将它们模拟出来，但是脱离了这些神经元所依附的大脑和身体，庞大的模拟没有任何的意义。这就是每个人作为个体的独一无二之处，即便是经历了同一种体验，我们每个人会做出的改变仍旧是不同的。试图模拟大脑神经元的状态，可能是信息处理这种比喻说法扭曲我们解释人类行为的思考时最为糟糕的一种方式。

与此同时，大量的科研经费投入在相关的项目中，研究的理论基于有错误的逻辑和观点，无法自圆其说。最显著的一个例子就是2013年欧盟投资13亿美元启动人类大脑项目 (Human Brian Project)，负责人亨利 (Henry Markram) 表示将会在2023年完成一个能够模拟整个人类大脑的超级计算机，为治愈老年痴呆和其他疾病带来革命性的进展，欧盟官方在几乎没有限制的情况下资助了这个项目。不到两年，整个项目就出了问题，负责人被迫辞职。

人类是有机体，不是计算机器。忘了这种说法吧。人类会继续试着了解自己，但是不要背上不必要的包袱。所谓人脑是计算机的说法已经有半个世纪的历史了，并没有带来任何有洞察力的成果。现在是时候按下删除键了。