十五、DNA为什么不是一张施工图？

DNA能够长期保存遗传信息，这是现代生命科学最重要的基本事实之一。但把DNA叫作“生命蓝图”，很容易让人误以为一切结构已经提前画好。

人体绝大多数细胞拥有基本相同的DNA，可神经细胞、肝细胞和肌肉细胞显然完全不同。原因在于，细胞不会同时使用所有基因。有些基因在某种细胞里大量工作，在另一种细胞中则几乎关闭。哪些基因什么时候被读取、读取多少，会受到大量调控蛋白、RNA和细胞内部状态影响。

细胞还会改变DNA和DNA周围蛋白的化学状态。例如，DNA某些位置可以被加上甲基，这种修饰会影响附近基因区域被读取的难易程度；包裹DNA的蛋白也可以发生多种修饰；RNA自身同样存在许多化学修饰，会影响它被加工、保存和使用的方式。

因此，从一个受精卵变成一个拥有数百种不同细胞的生物，不是简单地“照着一张图施工”。更接近真实情况的是，同一套遗传信息被不同细胞在不同时间和位置以不同方式调用。生命的信息系统本身就是一个不断运行和调控的网络。

十六、为什么生命会演化？

只要满足几个条件，生命种群就会随着世代改变。第一，能够复制。第二，复制并不永远完全一样。第三，其中一部分差异能够遗传。第四，不同差异会影响留下多少后代。

假如一群细菌中本来就存在很多略有不同的个体，其中少数碰巧更能耐受某种抗生素。抗生素出现以后，大量敏感细菌死亡，耐受变体则更容易继续繁殖。几代以后，整个群体中耐药变体的比例就会上升。

细菌不需要知道将来会出现抗生素，环境也没有提前规定应该产生哪一种变化。变异不断产生，环境则改变哪些变异在当时更容易留下。

这也说明种群内部的差异很重要。环境一直不会完全不变，一个今天没有优势的变体，在环境改变以后可能突然变得有利。所以演化并不是把生命不断磨向一个唯一的“最好答案”，变化的环境会不断改变什么叫作有利。

十七、复杂生命并不是一条必然道路

过去的科普图很喜欢把生命画成一条直线：单细胞、鱼、两栖动物、爬行动物、哺乳动物，最后是人。真实生命史更像一棵不断分叉的树。

今天的细菌并不是几十亿年没有“升级”的残留物。它们和动物一样，也经历了几十亿年的演化。许多微生物拥有动物完全没有的代谢能力，可以生活在非常特殊的化学环境中。复杂只是一种生存方式。

甚至多细胞生活都不是生命史中只出现过一次的发明。动物、植物、真菌、褐藻、红藻以及其他一些谱系，都曾经彼此独立地走向多细胞。有些只是形成简单集合，有些逐渐出现稳定分工，极少数才发展出高度复杂的身体结构。细胞合作这条路，生命反复走过，但它并不是所有生命都必然会走到底的一条大道。

十八、为什么说今天所有生命彼此有亲缘关系？

一个人、一棵树和一只细菌，外表差异极大。但进入分子层面以后，会发现一些非常深的共同点。

已知生命都使用DNA和RNA参与遗传信息的保存和传递，遗传密码的基本规则高度相似；细胞都利用核糖体读取RNA并制造蛋白质；ATP被广泛用作能量传递分子；许多最核心的代谢过程在完全不同生命之间也高度相似。

这些共同点深入到生命最底层的信息和化学系统。最自然的解释是，今天所有已知生命都可以追溯到非常古老的共同祖先群体。现代遗传学还让我们能够直接比较DNA和蛋白质序列，序列中积累的差异可以帮助重建不同物种之间的亲缘关系。于是，生命自身保存的信息，也成了生命历史留下来的档案。

十九、氧气曾经改变整颗地球

今天大气中大约五分之一是氧气，早期地球却几乎不是这样。后来，一些微生物演化出了能够利用阳光、以水参与反应并释放氧气的光合作用。

刚产生的氧不会马上进入大气。海洋和岩石中存在大量容易被氧化的物质，其中最直观的一种就是铁。澳大利亚内陆大片红色土壤和岩石，颜色很大程度来自氧化铁。这些现代红土本身当然不是二十多亿年前那次大气变化的直接记录，但它让一个化学过程非常直观：铁被氧化以后，会留下明显的颜色和矿物变化。

早期海洋里曾经存在大量可溶的二价铁。氧气进入海洋以后，铁逐渐被氧化成难溶物质，沉到海底。古老岩层中因此形成了规模巨大的条带状铁建造。地质学家还可以研究硫同位素以及其他对氧化环境敏感的化学信号。

这些不同证据共同显示，大约24亿年前，地球表面环境发生了一次重要转变：自由氧开始在大气中明显积累。这就是大氧化事件。

对今天的动物而言，氧气是生命所必需的；但对许多适应无氧环境的早期生物来说，氧是一种活泼甚至有毒的新物质。后来，另一些生命学会利用氧进行高效呼吸，获得了新的能量利用方式。生命改变环境，新的环境又重新改变生命。

二十、生命后来反过来塑造了地球

大氧化事件只是最醒目的例子之一。微生物至今参与碳、氮、硫等许多元素循环；植物登陆以后，改变了土壤形成、岩石化学变化、水循环和大气；大量海洋生物制造碳酸钙外壳，死亡以后不断形成沉积物。今天很多厚厚的石灰岩，本身就是过去生命活动长期积累的结果。

所以今天的大气、海洋和土壤，不能简单理解成一个“没有生命的地球”，然后在表面加上一层绿色植物和动物。几十亿年的生命活动已经深入地改变了这颗行星。

早期地球提供生命出现的环境；生命出现以后，又不断改变这个环境；新的环境再继续影响哪些生命能够生存和繁殖。从这里开始，地球和生命已经很难再完全分开讨论。

二十一、从岩石走到生命以后

这一节开始时，地球只是一颗由太阳系早期物质形成的岩石行星。放射性同位素让我们能够给无人见证的过去计时；地震波让我们看到无法抵达的地球内部；海底年龄和磁性条带证明大陆一直在移动；太阳、大气、海洋、岩石和漫长的地质循环共同决定地表环境。

然后，至少在35亿年前，地球上已经出现了生命。我们还不知道第一批生命究竟怎样从普通化学中完整产生，但一旦生命出现，自然界就多了一种非常特殊的变化方式。

岩石可以保存过去留下的痕迹。生命不仅保存痕迹，还能把信息传给下一代。复制会产生差异，差异能够积累，环境不断改变哪些差异更容易留下。这样的过程持续几十亿年以后，生命不仅改变了自己，也改变了整颗行星。

而演化还会继续产生另一种能力。一些生命开始能够迅速感知环境、保存过去的信息，并根据这些信息调整下一步行动。神经系统和大脑由此出现。

下一节要问的是：一群神经细胞怎样变成感觉、记忆和判断？而我们所谓的“智能”和“意识”，究竟又是什么？

像是我小时候看的十万个为什么幼童启蒙书籍里会出现的东西

第四节　大脑、意识和智能

一、没有神经系统，也可以活得很好

地球上绝大多数生命并没有神经系统。细菌能够寻找营养、避开有害环境；植物可以感受光照、重力、水分和病原体，并改变生长、开花和防御反应。单细胞生物甚至也能表现出相当复杂的趋利避害行为。所以，生命并不是“需要”神经系统才能存在。真正的问题是：在动物演化中，为什么会出现这样一种特殊的信息传递方式？

答案的一部分，要从细胞本身说起。一个细胞要维持自身，就不能让内部成分和外界完全混在一起。细胞膜因此不是一层简单的包装纸。它会有选择地让某些物质通过，也会主动把一些物质搬进或搬出细胞。这样一来，膜的两边就不会完全一样。某些离子在细胞内比较多，另一些在细胞外比较多；这些带电粒子的分布差异，又会使膜两侧形成电位差。

这并不是神经元才有的特殊现象。很多细胞都会利用膜两边的这种差异来运输物质、感受环境或者改变自身状态。神经元所做的，是把这种原本就存在的细胞能力发展到了一个非常特殊的方向：让一个地方发生的变化，能够快速而有方向地传到很远的地方。这使多细胞动物拥有了一种新的协调方式。身体某处受到刺激，信息可以迅速传到其他部位；不同感觉可以被汇集；肌肉也可以在很短时间内按照一定顺序共同活动。神经系统不是生命必然会走到的一步。但一旦这种快速通信方式出现，在某些动物的生活方式中，它就打开了许多以前很难实现的可能性。

二、神经为什么既像电，又不像电线？

神经元最特别的地方之一，是信号能够沿着细长的神经纤维迅速传播。这种信号确实和“电”有关，但如果把神经想成普通电线，也会产生误解。一根金属电线通电以后，可以粗略想象成带电粒子在导体中运动。神经元不是这样。神经元的细胞膜原本就维持着膜内外不同的离子分布，因此膜两边存在电位差。当神经元某一小段受到足够强的刺激时，这一小段膜的状态会突然改变。膜上的一些离子通道打开或关闭，带电粒子重新分布，于是这里的电状态也迅速变化。

关键在下一步。这一处发生的变化，会触发紧邻的一小段膜也发生同样的变化；下一段又继续影响再下一段。于是，一个局部变化就沿着神经纤维不断向前传播。真正从起点一直跑到终点的，并不是同一批离子。更像一排依次倒下的多米诺骨牌：第一块倒下以后触发第二块，第二块再触发第三块。最后，变化传到了很远的地方，但没有哪一块骨牌一路跑到了终点。

这种沿着细胞膜传播的短暂电脉冲，就是动作电位。因此，神经系统的“电”并不是从外面接上一根电线以后才有的。它来自细胞本身已经存在的膜、离子和通道。演化只是把这些旧结构逐渐改造成了一套速度更快、距离更远、方向更明确的通信系统。信号传到一个神经元末端以后，通常还要继续交给下一个细胞。很多时候，两个神经元并不是直接连成一根导线。前一个细胞会释放化学物质，穿过两者之间极小的间隙，再影响后一个细胞。所以神经系统同时使用电信号和化学信号。它不是一张单纯的电路图。

三、为什么神经系统经常不像一个好工程师设计的？

如果让一个工程师从零开始设计身体里的通信线路，他大概会尽量让路线短一些。能直接连过去，就没有理由先向反方向走很远，再折回来。动物身体里却真的存在这种线路。最著名的例子之一，是喉返神经。它负责控制喉部的一些肌肉。人的大脑和喉咙离得并不远。如果只看今天的人体，一个很自然的设计应该是：神经从脑部附近直接走向喉咙。

实际却不是这样。这条神经先一路向下进入胸腔。到了心脏附近以后，它从一根大动脉下面绕过去。然后掉头。再一路向上走回脖子，最后才到达喉咙。也就是说，为了连接一个本来就在头部附近的器官，它先朝相反方向跑到胸腔，再折返回来。在长颈鹿身上，这种路线更加夸张。同一条神经要从头部沿着长长的脖子一路向下，到胸腔附近绕过去，再沿着脖子返回喉部，整个绕路可以达到数米。

这显然不是一个现代工程师会主动选择的布线方法。为什么动物身体会长成这样？因为演化不能把身体清空以后重新画一张设计图。它只能在上一代已有结构上逐渐修改。这条神经的基本路线形成得非常早。在远古脊椎动物祖先的身体里，相关神经、血管和鳃部结构彼此距离很近，这种绕行并没有今天这么奇怪。后来，脊椎动物的身体结构不断变化。颈部出现并逐渐拉长，心脏和大血管的位置相对移动，原来的神经线路却仍然必须绕过那段结构。

于是，旧路线被越拉越长，最后变成了今天的样子。喉返神经只是一个特别容易看懂的例子。身体和大脑里还有很多结构，都带着类似的历史痕迹。它们能够工作，而且往往工作得极好。但“能够工作”与“如果今天从零开始，一定会这样设计”，完全是两件事。理解这一点以后，再看大脑会更容易一些。大脑不是为了“产生智能”而一次设计完成的机器。它更像一套在漫长演化中不断增加新功能、修改旧线路、重新利用已有结构形成的系统。

四、两个神经元之间，为什么今天和昨天可以不一样？

神经元把信号传到末端以后，通常不会直接把电流送进下一个细胞。两个神经元之间往往隔着一个很小的间隙。前一个细胞释放化学信号，后一个细胞利用受体接收。这种连接叫作突触。但突触并不是焊死的接点。同样两个神经元之间，连接效果可以变强，也可以变弱。例如，某些突触经过反复活动以后，接收信号的一侧会把更多受体放到细胞膜上。下一次释放同样数量的神经递质，后一个神经元就会产生更强的反应。另一些情况下，受体可以减少，连接变弱。

持续时间更长以后，神经元还可能改变蛋白质合成、连接形状，甚至形成新的突触或者淘汰原来的连接。也就是说，神经网络在工作的同时，也会改变自己的线路。这就是神经系统非常重要的性质——可塑性。学习并不是把一段信息装进一个完全不变的大脑里。学习本身就在改变负责学习的那套系统。

三、为什么神经系统经常不像一个好工程师设计的？

如果让一个工程师从零开始设计身体里的通信线路，他大概会尽量让路线短一些。能直接连过去，就没有理由先向反方向走很远，再折回来。动物身体里却真的存在这种线路。最著名的例子之一，是喉返神经。它负责控制喉部的一些肌肉。人的大脑和喉咙离得并不远。如果只看今天的人体，一个很自然的设计应该是：神经从脑部附近直接走向喉咙。

实际却不是这样。这条神经先一路向下进入胸腔。到了心脏附近以后，它从一根大动脉下面绕过去。然后掉头。再一路向上走回脖子，最后才到达喉咙。也就是说，为了连接一个本来就在头部附近的器官，它先朝相反方向跑到胸腔，再折返回来。在长颈鹿身上，这种路线更加夸张。同一条神经要从头部沿着长长的脖子一路向下，到胸腔附近绕过去，再沿着脖子返回喉部，整个绕路可以达到数米。

这显然不是一个现代工程师会主动选择的布线方法。为什么动物身体会长成这样？因为演化不能把身体清空以后重新画一张设计图。它只能在上一代已有结构上逐渐修改。这条神经的基本路线形成得非常早。在远古脊椎动物祖先的身体里，相关神经、血管和鳃部结构彼此距离很近，这种绕行并没有今天这么奇怪。后来，脊椎动物的身体结构不断变化。颈部出现并逐渐拉长，心脏和大血管的位置相对移动，原来的神经线路却仍然必须绕过那段结构。

于是，旧路线被越拉越长，最后变成了今天的样子。喉返神经只是一个特别容易看懂的例子。身体和大脑里还有很多结构，都带着类似的历史痕迹。它们能够工作，而且往往工作得极好。但“能够工作”与“如果今天从零开始，一定会这样设计”，完全是两件事。理解这一点以后，再看大脑会更容易一些。大脑不是为了“产生智能”而一次设计完成的机器。它更像一套在漫长演化中不断增加新功能、修改旧线路、重新利用已有结构形成的系统。

四、两个神经元之间，为什么今天和昨天可以不一样？

神经元把信号传到末端以后，通常不会直接把电流送进下一个细胞。两个神经元之间往往隔着一个很小的间隙。前一个细胞释放化学信号，后一个细胞利用受体接收。这种连接叫作突触。但突触并不是焊死的接点。同样两个神经元之间，连接效果可以变强，也可以变弱。例如，某些突触经过反复活动以后，接收信号的一侧会把更多受体放到细胞膜上。下一次释放同样数量的神经递质，后一个神经元就会产生更强的反应。另一些情况下，受体可以减少，连接变弱。

持续时间更长以后，神经元还可能改变蛋白质合成、连接形状，甚至形成新的突触或者淘汰原来的连接。也就是说，神经网络在工作的同时，也会改变自己的线路。这就是神经系统非常重要的性质——可塑性。学习并不是把一段信息装进一个完全不变的大脑里。学习本身就在改变负责学习的那套系统。

五、一块电子装置，为什么能够变成大脑的新出口？

神经可塑性有一些非常直接、甚至有点反常识的表现。研究人员已经能够把电极放到人或动物的大脑中，记录一群神经元的活动，再让计算机把这些信号转换成光标、机械臂或者其他设备的动作。一开始，使用者并不天然知道应该怎样“控制”这条从未在演化中存在过的输出线路。但经过练习以后，大脑可以逐渐调整自己的活动，使机器越来越容易正确解读意图。

结果就是：一个人的神经系统可以学会使用一条原本完全不存在于身体中的通道。这类脑机接口实验已经让瘫痪患者通过脑信号控制电脑光标、机械臂，近年来还可以解码更复杂的手指运动和语言相关活动。这里真正有意思的并不是“脑里插了电极”，而是训练过程中，人和机器都在发生变化。计算机算法在学习怎样解释神经信号，人的大脑也在学习怎样产生更容易被机器利用的神经活动。这给“学习会改变大脑”提供了一个非常直观的现代例子：大脑并不只会适应身体原本拥有的器官，它甚至可以学习使用一种新增加的人工接口。

六、眼睛看见的东西，为什么不等于我们最终“看到”的世界？

睁开眼睛，我们会感觉整个世界完整、稳定地摆在面前。这种体验太自然，以至于很容易让人把眼睛想成摄像机，把大脑想成显示器。真实情况复杂得多。眼睛真正得到的只是落在视网膜上的光。视网膜本身的清晰度并不均匀，真正能够看得非常清楚的区域，只占视野中央很小一块。每只眼睛还有一个没有感光细胞的盲点。眼球又在不停运动。

可是我们不会感觉自己看到的是一个中央清楚、周围模糊、带着洞、还不断晃动的画面。大脑会把这些零散而有限的信息组织起来。同一个人在远处时，落在视网膜上的图像明显变小，我们却不会觉得那个人真的缩小；一张白纸在中午太阳下和昏暗房间里反射到眼睛的光差别巨大，我们通常仍然把它看成白纸；一个物体被挡住一半，我们仍然会感觉它在遮挡物后面继续存在。所以，知觉并不是把外部世界一比一复制进大脑。它是一种持续的解释过程。

七、大脑是在“猜”这个世界吗？

有一种很有影响力的现代观点认为，大脑并不是只等待感觉输入到来，而是在不断根据过去经验形成预期，再利用真正收到的信息修正这些预期。这个想法经常被称为预测加工或类似名称。日常经验里确实可以看到这种作用。一句熟悉的话缺了一个字，我们往往仍然立刻读懂；在嘈杂环境中，如果提前知道别人可能说什么，会更容易听清；一张模糊图像一旦被告诉“那里有一张脸”，以后再看时就很容易自动看到那张脸。

过去经验显然参与了当前知觉。但“大脑会利用预测”不等于“大脑看到的全是自己编出来的”。外界输入仍然是强约束。如果预测完全可以凌驾于感觉，大脑就无法帮助动物在真实环境中行动。更稳妥的说法是：我们最终体验到的世界，是外界信息与大脑已有结构、经验和当前状态共同作用的结果。至于预测在所有感觉处理中究竟占多核心的位置，今天仍然存在不同理论。

八、为什么错觉反而能帮助我们理解正常知觉？

视觉错觉经常被当成“大脑被骗了”的趣味游戏。但它真正有价值的地方恰恰不是证明大脑很差。现实世界中的光线一直变化，物体会被遮挡，距离会改变图像大小，阴影会改变亮度。如果大脑只是机械记录每个局部颜色和亮度，它反而很难迅速判断眼前是什么。所以，大脑会根据通常环境中的规律进行自动补偿。绝大多数时候，这些规则让我们看得更准确。

错觉则故意制造一种不符合普通环境规律的图像，使这套平时有效的规则产生错误结果。于是，一个错误反而暴露了大脑平时在偷偷做什么。研究错觉有点像故意把一台机器推到特殊条件下，看它在哪些地方开始失常。失常方式本身会告诉我们它正常时采用了什么规则。

九、为什么我们会漏掉眼前非常明显的东西？

人的感觉系统每时每刻接收到的信息远远超过能够仔细处理的数量。衣服正在接触皮肤，周围有大量声音，视野中同时存在无数颜色、边缘和运动。大脑必须不断决定：哪些值得优先处理？这就是注意。注意力集中到一个目标以后，对这个目标的处理会明显增强，代价是其他信息更容易被忽略。一些经典实验让人专心统计画面中某类动作次数。任务进行时，即使一个非常醒目的角色直接走过画面中央，也可能有不少人完全没有注意到。

眼睛并不是没有收到光。真正发生的是，大脑当时没有把足够处理资源分给它。这说明“我没有看到”与“那里没有发生”不是完全同一句话。我们的意识体验看起来像完整世界，实际上大脑一直在做极强的信息筛选。

十、记忆是不是存放在脑中的录像？

我们也很容易把记忆想成录像。一件事情发生以后，大脑把它完整保存，以后需要时，再把原始记录调出来播放。真实记忆不是这样。首先，不同类型的记忆本来就由不同系统参与。暂时记住一个电话号码，回忆童年某一天，知道一个历史事实，学会骑自行车，这些都叫记忆，却并不完全依赖同一种神经机制。有些脑损伤患者无法形成新的个人事件记忆，却仍然能够慢慢学会新的动作技能。这说明脑里并不存在一个统一的“记忆硬盘”。

其次，回忆不是简单读取。我们会保存一部分细节、关系和意义，以后再利用这些碎片和当前已有知识重新构造过去。这通常非常高效。人没有必要永久保存一天中每一秒的完整影像和声音。但它也带来代价。后来得到的信息可能改变记忆，相似事件可能被混在一起，人还可能在非常确信的情况下记错一些细节。所以“我记得非常清楚”并不等于“这件事一定完全如此发生”。

十一、大脑为什么会选择这种“不完美”的记忆方式？

如果目标只是把过去原封不动保存下来，一块巨大硬盘可能比人脑更可靠。但动物需要记忆，通常不是为了收藏过去。过去之所以有用，是因为它可以帮助处理未来。昨天在哪里找到食物？哪种声音意味着危险？这个人以前是否可信？某种行动通常会带来什么结果？从这个角度看，记忆真正重要的并不是保存每个像素，而是提取以后还能使用的关系。

所以大脑会压缩，会概括，会把不同事件中的共同规律提取出来。这样的系统特别适合学习，却不适合作为绝对忠实的录像设备。记忆的一些“错误”，其实和它为什么有用来自同一个机制。

十二、情绪为什么不是理性的敌人？

人们经常把理性和情绪想成两个互相争夺控制权的系统。理性负责正确计算，情绪负责捣乱。情绪当然会让判断出现偏差。极度恐惧时，人会高估危险；愤怒时，也可能作出平静以后后悔的决定。但如果完全没有情绪，决策也不会自动变得完美。因为任何决定都需要评价结果。危险还是安全？值得接近还是应该离开？现在得到一个小奖励，和以后得到更大奖励，哪个更重要？为了某个目标值得付出多少时间和风险？

这些问题没有“纯计算”答案。它们必须和需要、目标、身体状态以及价值评价联系起来。一些特定脑区受损的人，可以保持语言、数学和逻辑推理能力，却在日常生活决策上变得非常困难。他们可以没完没了地比较两个几乎无关紧要的选择，却很难真正作决定。情绪因此不是理性之外的一团噪声。它本来就是大脑判断“什么重要”的一部分。

十三、为什么大脑喜欢使用捷径？

现实环境信息太多，时间和能量却有限。如果每次决定都从头计算所有可能结果，我们几乎无法行动。因此，大脑会大量使用经验规则。看到熟悉动物，迅速判断危险程度；听见一句话，不必逐个搜索每个词所有可能含义；遇到类似过去的问题，先尝试以前有效的方法。这些快速方法通常非常有用。但它们也会在某些环境中产生系统性错误。

一件事特别容易想起来，并不意味着它特别常见。连续看到几起事故新闻，可能让人突然觉得这种事故越来越危险，即使真实发生率并没有明显变化。一个人非常符合我们对某类人的印象，也不能自动说明他属于这一类的概率很高。还要考虑这一类人在总体中原本有多少。所以人的直觉并不是“愚蠢”。它只是主要为快速处理现实环境而形成，并不是天然为现代统计学问题设计的。这一点会在下一节谈概率和因果时继续出现。

十四、一个决定是在什么时候“产生”的？

我们主观上会感觉：先有“我想做这件事”的念头，然后身体执行。神经科学却发现，事情没有这么整齐。一个动作形成以前，大脑中往往已经存在许多变化。身体状态、眼前信息、过去习惯、当前目标和预期结果，都可能在我们清楚意识到“我要做了”以前参与决策。一些实验甚至可以在被试自己报告“我现在决定按按钮”之前，根据脑活动对随后动作作出高于随机水平的预测。

这类实验非常容易被夸大。它们并没有直接证明任何宏大的哲学结论。实验通常要求人随意选择什么时候动手，或者按左右哪个按钮。这种没有重要后果的瞬时选择，与一个人经过几个月思考以后决定职业、婚姻或者承担某种责任，并不是完全相同的问题。这些实验真正比较可靠地说明的是：我们意识到自己作决定的那个瞬间，并不一定是整个神经决策过程真正开始的瞬间。心智活动中有很多过程在意识之外进行。

十五、人的心智是不是大脑活动的结果？

这是一个很容易同时滑进科学和哲学的问题。从实验科学能够直接看到的部分来说，证据非常强。麻醉可以改变意识状态。睡眠会改变意识。药物可以系统地改变感觉、情绪和思维。特定脑区损伤可以让一个人失去形成新记忆的能力，无法识别人脸，不能理解语言，或者忽略半边空间。电刺激某些脑区，也可以改变感觉、运动和主观体验。

当维持正常脑活动的生理条件被破坏以后，意识也随之消失。所以至少对人类来说，我们有非常充分的理由认为：已知的心智活动高度依赖大脑和身体的物质活动。但如果继续问：“这是否已经证明意识在哲学上只能被定义为某种物质状态？”“主观体验和物理世界在最根本意义上是什么关系？”这些问题就没有那么容易靠一次实验结束。

科学可以越来越详细地告诉我们：改变哪种神经活动，会改变哪种心智现象。至于这种依赖关系最终应该怎样转化成对“意识究竟是什么”的本体论描述，就进入了科学与哲学交界的区域。

十六、为什么意识比视觉和记忆更难？

视觉研究可以问：看到一张脸时哪些神经元活动变化？记忆研究可以问：某段脑结构受损以后，哪些信息还能保留？这些问题虽然困难，但实验对象比较清楚。意识多了一层特别奇怪的现象。红光进入眼睛以后，不只是触发神经信号。对一个清醒的人来说，红色还具有一种主观感觉。疼痛也不只是神经活动。它真的“疼”。人不仅处理信息，还会经历信息。为什么某些物理过程会伴随主观体验？这是意识研究最难的核心问题之一。

十七、科学已经找到“意识中心”了吗？

没有。清醒、睡眠、麻醉、昏迷和严重脑损伤状态下，大脑活动确实会出现明显差异。研究人员也可以寻找哪些神经活动与意识水平、意识内容和意识恢复密切相关。这些研究已经取得很多进展。但是，没有一个脑区可以简单地被称为“意识所在的位置”。今天存在多种意识理论。有些强调信息能否在大脑不同区域之间广泛共享，有些强调系统内部的信息整合，还有一些强调大脑是否形成了对自身状态的更高层表示，或者意识与预测处理之间的关系。

它们分别能够解释一些实验结果，也都面临未解决问题。目前还没有哪一种理论达到像板块构造或者DNA遗传机制那样的统一程度。所以两种极端说法都不合适。说“意识完全不可研究”，已经不对；说“神经科学已经解释了为什么会有主观体验”，也还太早。

十八、为什么脑损伤能把“一个完整的人”拆开来看？

正常状态下，我们很容易感觉自己拥有一个统一的心智：我在看，我在记，我在说话，我在决定。但某些局部脑损伤会让这些功能以非常奇怪的方式分开。有些患者眼睛和基本视觉都正常，却认不出熟悉的人脸；有些人能够流利讲话，却无法理解别人说的内容；另一些人会忽略空间的一侧，吃饭时只吃盘子左边或右边的食物，却并不觉得世界缺了一半；还有患者能形成某些动作技能，却完全不记得自己曾经练习过。

这些现象说明，我们平时感觉统一的“我”，实际上依赖许多不同神经过程共同工作。这并不意味着大脑是许多彼此独立的小盒子。不同功能之间存在大量重叠和联系。但它至少排除了一个很自然却错误的直觉：脑中并没有一个站在中央、观看所有信息的小人。

十九、人类智能为什么不能只看脑有多大？

人脑并不是动物中最大的脑。鲸和大象的大脑都可以比人脑更重。如果换成“大脑占身体比例”，也不能得到一个简单排行，一些小动物同样有很高比例。所以，人类智能不能用“脑容量最大”这种单一指标解释。神经元数量和分布、连接方式、发育时间、身体结构、社会行为和生活环境都可能重要。尤其关键的是，人类大脑并不是先独立演化成一颗超级大脑，然后才开始创造文化。人的大脑本身就是在高度社会化环境中发育的。

婴儿需要极长时间照料。儿童多年学习语言、动作、规则和别人已经发现的知识。一个现代人的脑，在基本生物结构上没有比几万年前的人突然提升几个数量级，但他能够调用的知识却完全不同。所以理解人类智能，不能只研究一个孤立大脑。

二十、人类真正强大的地方，也许是知识可以累积

很多动物都会学习。乌鸦会使用工具，灵长类会模仿同伴，鲸和鸟类可以拥有稳定的社会学习传统。所以“会学习”“会社交”“会使用工具”都不是人类独有的简单分界线。人类非常突出的地方，是这些能力组合以后产生了强大的累积文化。一个人找到的方法，可以教给其他人。下一代不需要重新从零开始，他们可以先学会前人已经积累的东西，再继续增加新的部分。火的控制、农业、文字、数学、印刷术、科学实验和现代工业，都是这样一层层堆出来的。人类智能因此不只是单个大脑里的能力。它还存在于人与人之间。

二十一、书、地图和手机是不是一种外部记忆？

假如一个人记不住朋友的电话号码，却知道手机里可以立刻找到，他究竟算不算“知道”这个号码？传统意义上，他当然没有把号码存在脑里。但如果问题只是能不能完成“联系这个朋友”的任务，手机已经成为整套认知系统的一部分。文字出现以后，人第一次可以把大量信息稳定存放在个体生命之外。书籍使一个人能够读取几百年前另一个人的思想，地图把复杂空间关系放到纸上，数学符号让人能够完成仅靠短期记忆很难完成的推理，搜索引擎和数据库又把这种能力扩大了许多数量级。

人类特别擅长把一部分认知任务放到外部世界中。我们不必把全部知识记住，还可以记住知识在哪里，怎样找到，怎样核对，怎样组合不同工具解决问题。从这个角度看，文明本身就是一种巨大的外部记忆系统。

二十二、机器什么时候开始不再只是“算得快”？

计算机从很早开始就能够做一些人脑很难完成的事情。普通计算器可以瞬间完成大量算术，国际象棋程序后来也击败最强人类棋手。但这些系统能力通常非常狭窄。会下棋的程序不会因此理解照片，也不会自然聊天。进入二十一世纪以后，机器学习逐渐改变了这种局面。程序不再完全依赖人把每一条规则逐项写进去，系统可以从大量数据中调整内部参数，学习识别图像、处理语言、预测结果和控制设备。

大型神经网络进一步把过去分散的许多能力放进同一套系统。它可以阅读自然语言，处理图片，编写程序，总结材料，根据上下文完成以前没有逐条预设规则的新任务。这使机器第一次大规模进入过去通常被称为“认知”的领域。

二十三、会做一件事，等于“理解”这件事吗？

这个问题很容易陷入词语争论。如果一个系统能读完一段说明，回答新问题，解释一张图片，发现程序错误，并把知识迁移到以前没见过的任务，我们很难再把它简单描述成“只会背答案”。但表现相似，也不意味着内部过程相同。飞机会飞，却不靠拍翅膀；计算器会做长除法，却不需要像儿童一样在脑中列竖式。所以，更有用的办法不是先争“它到底理解不理解”，而是把问题拆开。

它能不能把学过的知识迁移到明显不同的新环境？缺少关键信息时，能不能意识到自己不知道？长期任务中，能不能保持目标和一致性？能不能根据行动结果继续更新自己的世界模型？面对训练材料里很少出现的情况，能力怎样下降？错误是随机的，还是有稳定模式？这些问题可以实验。而一个始终没有可检验含义的“真正理解”，很容易变成每个人在使用同一个词，却偷偷采用不同标准。

二十四、AI为什么让“智能”这个词开始变得不够用了？

过去研究智能，我们主要面对生物，尤其是人类。在人身上，许多能力总是绑在一起出现。一个会写文章的人通常也会走路、看东西、记得自己的经历、知道饿和疼是什么，还拥有多年连续的生活史。人工系统却可以把这些能力拆开。一个模型语言能力很强，却没有人的身体；一个机器人运动控制很好，却可能不会复杂语言；一个系统可以在某类数学、编程或知识任务上超过绝大多数人，却在普通儿童觉得自然的现实问题上犯奇怪错误。

这说明，我们过去用一个“智能”概念包起来的东西，可能本来就是许多不同能力的组合。语言、记忆、规划、空间理解、运动控制、社会判断、长期学习、自我监控，以及主观体验，这些东西在人类身上高度耦合，所以很容易被当成同一种能力。AI第一次让我们有机会看到：它们未必必须按照人类这一种方式组合在一起。

二十五、AI有没有意识？

到2026年，没有得到广泛接受的科学证据能够证明现有人工智能系统具有类似人类的主观体验。但问题也没有简单到“机器说自己有感觉，所以它就有”，或者“它是硅做的，所以一定没有”。对其他人，我们相信他们有意识，不只是因为他们会说话。他们和我们拥有高度相似的脑、身体和发育过程，麻醉、睡眠、脑损伤和药物也会以系统方式影响他们的意识。

对许多动物，我们也可以结合神经结构、学习、疼痛行为等证据进行判断。人工系统没有这些相同背景。一个语言模型说“我感到痛苦”，首先只能说明它能够生成这样一句符合上下文的话。这句话本身不能证明它真的拥有痛苦体验。另一方面，因为意识本身的科学理论尚未完成，我们目前也没有一台可以接到任何系统上，直接显示“意识存在/不存在”的仪器。

所以这里最准确的状态不是确定结论，而是证据不足。我们已经能越来越精确地比较机器和人的各种能力，但怎样从能力、内部结构和行为推到主观体验，目前还没有成熟共识。

二十六、为什么研究机器，反而能帮助我们重新认识自己？

AI的价值并不只在于它能替人完成什么任务。它还提供了一个以前不存在的比较对象。以前我们很容易认为：会语言，就应该有人的世界经验；会推理，就应该拥有人的记忆方式；表现出复杂行为，就应该存在一个类似人的统一心智。机器把这些组合拆开以后，我们不得不重新问：人类语言能力到底依赖什么？身体对智能有多重要？长期生活史对自我意味着什么？情绪和价值系统是否是通用智能所必需？主观体验和复杂信息处理之间究竟是什么关系？

这些问题过去主要只能依靠研究人和动物。现在第一次出现了另一类高度复杂、却沿着完全不同路线形成的信息系统。它没有直接给我们答案，但它使很多原来隐藏在“智能”这个词里的假设暴露出来。

二十七、从会复制的生命，到会研究自己的生命

上一节讲到，生命能够把遗传信息传给下一代。复制产生差异，差异经过演化积累。神经系统又带来了另一种速度快得多的变化方式。一个动物不必等几百代以后才适应一次经历。它可以在一生中学习。一次经验能够改变突触和神经网络，影响以后几秒、几年甚至几十年的行为。到了人类，这种变化又超出了单个大脑。语言让经验可以传给别人，文字把信息保存到身体之外，文化使一代人的知识成为下一代的起点。

人工智能又第一次让一部分过去只有生物大脑完成的认知活动，出现在完全不同的物质系统中。于是，“智能是什么”这个问题变得比以前更加具体，也更加复杂。我们已经知道，人的感觉、记忆、语言和决策与大脑活动之间存在非常明确的联系，也知道大脑并不是固定线路，而是一套能在运行中改变自己的系统。但意识为什么存在，人类式智能为什么形成今天这种组合，以及完全不同的人工系统最终能够发展出哪些性质，仍然没有完整答案。

下一节，我们会把视野再扩大一步。大脑已经给出了一个很典型的例子：单个神经元遵守明确的物理和化学规律，但几十亿个神经元连接以后，整个系统却变得非常难预测。气候、生态系统、经济和社会中也会发生类似事情。为什么组成部分的规律已经知道，整体行为仍然可能难以预测？概率、因果和模型到底应该怎样理解？这就是下一节的问题。

肥哥求求了，能不能建一个可以更新的word文档，百度网盘或者刺猬猫那种(=ﾟωﾟ)=

>>No.69350357
没试过啊，肥哥有什么推荐的地方吗？我目前发布的基本是初稿，大概两三天可以和ChatGPT一起写完一节，总共计划是三章20节左右。主要这边发布稍微轻松一点，如果到其他地方发布的话我更倾向于完结之后统一调整一下文风出一个正式一点的版本。其实有AI辅助的话完结还是比较快的，肥哥不急的话可以等一等。

第五节　复杂世界为什么如此难以预测

一、知道规律，为什么还不能把未来算出来？

前面几节里，我们已经遇到过很多相当可靠的自然规律。行星怎样运动，光怎样传播，原子怎样组成物质，DNA怎样保存信息，神经元怎样传递信号，这些事情都已经能够被相当精确地描述。

很容易因此产生一个想法：既然世界中的事物都遵守规律，那么只要知道得足够多、算得足够快，未来原则上应该可以被全部预测。牛顿力学建立以后，确实有人认真想象过这样的世界：如果能够知道宇宙中所有物体此刻的位置、速度和相互作用，再拥有无限强的计算能力，那么过去和未来都应该能够从这些信息中算出来。

现实却没有这么简单。

有些系统中，一个很小的初始误差会不断放大；有些系统的结果会反过来改变原因；有些系统虽然每个组成部分都遵守清楚的规则，整体行为却很难从局部直接看出来。到了人、疾病、生态、经济和社会这些问题中，我们还会遇到个体差异、历史过程和无法直接实验的因果关系。

所以，存在规律和能够准确预测每一个具体结果，从来不是同一件事。

二、什么叫非线性？

先看一种最简单的情况。如果每买一瓶水花两元钱，那么买两瓶花四元，十瓶花二十元。输入增加几倍，结果也跟着增加几倍。这种关系很容易理解。

但现实中的很多事情不是这样。往一个杯子里一点点加水，开始时每多加一点，只是水面升高一点。可一旦水已经接近杯沿，再多加同样一点，结果就不再只是“水面更高”，而是直接溢出来。道路交通也类似。一条很空的路上多十辆车，几乎感觉不到变化；如果道路已经接近饱和，再多十辆车，却可能使整段交通突然从流畅变成拥堵。

同样大小的变化，发生在系统不同位置，后果可能完全不同。

这种关系里，结果不再和输入保持简单比例。这就是非线性最基本的含义。非线性并不意味着“没有规律”。很多非线性系统仍然遵守非常明确的规则。真正麻烦的是，我们不能再依靠“原因多一点，结果也多一点”这种直觉去猜。

三、反馈为什么会让事情更复杂？

第三节谈气候时，我们已经遇到过反馈。温度升高以后，地球会向外发出更多红外辐射，这会抵消一部分升温。冰雪减少以后，地表吸收更多阳光，又可能放大原来的变化。

反馈最特别的地方在于：结果会反过来改变自己的原因。于是，系统不再是一条简单的“原因—结果”直线。

人体中到处都是反馈。血糖升高以后，激素变化会促使组织吸收和储存葡萄糖，血糖于是下降；体温、血压和许多激素也受到类似调节。生态系统中也是如此。猎物增加以后，捕食者可能随之增加；捕食者增加以后，猎物又会减少；猎物减少以后，捕食者过一段时间也可能下降。

金融市场甚至会出现另一种反馈。很多人相信某种资产会涨，于是买入；买入本身推动价格上涨；上涨又让更多人相信它还会继续涨。一个系统里还可能同时存在方向相反、速度不同的多个反馈。仅仅知道“某个因素会让结果增加”，往往远远不够；还必须知道结果发生以后，又会反过来触发什么。

四、为什么完全按规律运行的系统，还是可能很难预测？

可以想象一张台球桌。如果只打一颗球，让它撞一次库边，那么开始方向稍微差一点，最后位置通常也只差一点。

可如果让球连续碰很多次库边和其他球，情况就不同了。第一次碰撞时只有很小的角度差异，这个差异会改变第二次碰撞的位置；第二次位置不同，又会改变第三次碰撞的方向。这样一路往后，最开始极小的一点误差就可能不断被放大。最后，两颗一开始几乎完全相同的球，可能跑到完全不同的位置。

这里没有任何神秘力量。每一次碰撞仍然遵守普通力学。真正的问题是：前一步的微小差异，会变成下一步的新条件。

如果一个系统对初始条件特别敏感，我们就很难做长期精确预测。这类行为通常称为混沌。“混沌”不是说世界乱成一团、没有规律。恰恰相反，它经常发生在规律非常明确的系统里。

五、“蝴蝶效应”真正说的是什么？

混沌最著名的比喻，大概是“蝴蝶扇动翅膀，最终可能影响远处的一场风暴”。如果把这句话理解成“一只蝴蝶真的具有制造台风的力量”，就完全走偏了。

天气系统一直在变化。今天某处温度差一点、湿度差一点、风速差一点，都会改变下一小时发生什么；下一小时的差别，又继续影响后面的变化。而我们永远不可能把此刻整个大气的状态测量到无限精确。

所以，一开始极小的测量误差，经过很多轮变化以后，可能逐渐变成很大的预测差异。蝴蝶本身并不重要。

重要的是：在某些系统里，小误差会被时间不断放大。