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计算机与人脑区别的思考

时间:2017-10-18 09:32:38 计算机应用 我要投稿

计算机与人脑区别的思考

  小编引言:无论怎样努力,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。小编今天来谈谈计算机与人脑的区别。

  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?

  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。

  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。