第一部分 大脑的新理解
你头脑中的细胞正在阅读这些文字。想想这有多不可思议。细胞本身很简单，单个细胞既不能阅读，也不能思考，几乎什么都做不了。然而，当足够多的细胞组合成一个大脑，它们不仅能读书，还能写书。它们设计建筑、发明技术、破解宇宙的奥秘。由简单细胞构成的大脑如何创造出智能——这是一个极其深刻的问题，至今仍是未解之谜。
理解大脑的工作原理被视为人类面临的重大挑战之一。这一探索催生了数十个国家和国际级别的研究计划，如欧洲的”人类脑计划”（Human Brain Project）和”国际脑计划”（International Brain Initiative）。全球几乎每个国家都有数以万计的神经科学家在数十个专业领域中工作，试图理解大脑。尽管他们研究不同动物的大脑、提出各种各样的问题，但神经科学的终极目标始终是：弄清人类大脑如何产生人类智能。
你可能会对”人类大脑仍是谜团”这一说法感到惊讶。每年都有新的大脑相关发现被公布，新的脑科学书籍出版，人工智能等相关领域的研究者声称他们的创造物正在接近老鼠或猫的智能水平。人们很容易由此得出结论：科学家对大脑的工作方式已经有了相当好的理解。但如果你去问神经科学家，几乎所有人都会承认——我们仍然一无所知。我们积累了大量关于大脑的知识和事实，但对整个系统如何运作，理解甚少。
1979年，因DNA研究而闻名的弗朗西斯·克里克（Francis Crick）写了一篇关于脑科学现状的文章，题为”思考大脑”（Thinking About the Brain）。他描述了科学家已经收集到的大量关于大脑的事实，然而他的结论是：
“In spite of the steady accumulation of detailed knowledge, how the human brain works is still profoundly mysterious.”
尽管详细知识在稳步积累，人类大脑的工作方式仍然深不可测。他接着说，“显著缺失的是一个用来解释这些结果的宏观思想框架。”
克里克观察到，科学家们已经收集了数十年的大脑数据，掌握了大量事实，但没有人能把这些事实组装成有意义的整体。大脑就像一幅有数千块碎片的巨型拼图——碎片就摆在我们面前，但我们无法理解它们的含义。没有人知道最终的图案应该是什么样子。在克里克看来，大脑之所以是谜，不是因为我们收集的数据不够多，而是因为我们不知道如何排列已有的碎片。在克里克写下那篇文章后的四十年里，虽然出现了许多重大发现，但他的观察总体上仍然成立。智能如何从你头脑中的细胞中涌现，依然是一个深刻的谜。随着每年收集到更多的拼图碎片，有时感觉我们离理解大脑不是更近了，而是更远了。
我年轻时读到克里克的文章，深受启发。我觉得我们能在有生之年解开大脑之谜，从那以后我一直在追求这个目标。过去十五年来，我在硅谷领导一个研究团队，专门研究大脑中一个叫做新皮层（neocortex）的部分。新皮层占据人类大脑体积的约70%，负责我们所有与智能相关的功能——从视觉、触觉、听觉等感官，到各种形式的语言，再到数学和哲学等抽象思维。我们研究的目标是充分理解新皮层的工作原理，从而能够解释大脑的生物学机制，并建造基于相同原理运行的智能机器。
2016年初，我们的研究进展发生了戏剧性的变化。我们取得了一个突破性的认识——我们意识到，我们和其他科学家一直遗漏了一个关键要素。有了这个新洞见，我们看到了拼图碎片如何拼合在一起。换句话说，我相信我们发现了克里克所说的那个框架——一个不仅能解释新皮层基本工作原理，还能带来全新智能思考方式的框架。我们还远未拥有一个完整的大脑理论。科学领域通常先有理论框架，细节要在很久之后才能被逐步解决。也许最著名的例子就是达尔文的进化论——达尔文提出了一种关于物种起源的大胆新思维方式，但基因和DNA如何工作等细节，要在多年之后才为人所知。
要具备智能，大脑必须学习大量关于世界的知识。我不仅仅是指我们在学校里学到的东西，还包括最基本的事物——比如日常物品看起来、听起来、摸起来是什么样的。我们必须学习物体如何行为，从门如何开关到智能手机上的应用在我们触摸屏幕时会做什么。我们需要学习世界中一切事物的位置，从你家里个人物品的摆放位置到你所在城镇图书馆和邮局的位置。当然，我们还要学习更高层次的概念，比如”同情心”和”政府”的含义。在这一切之上，我们每个人还要学习数万个词汇的意义。我们每个人都拥有关于世界的海量知识。一些基本技能由基因决定，比如如何进食或如何躲避疼痛。但我们对世界的大部分认知都是后天习得的。
科学家说大脑学习了一个世界模型（model of the world）。“模型”这个词意味着我们的知识不是作为一堆事实被储存的，而是以反映世界及其所含一切事物之结构的方式被组织起来的。例如，要知道自行车是什么，我们不是记住一串关于自行车的事实清单。相反，我们的大脑创建了一个自行车的模型，包括不同的部件、部件之间的相对排列方式，以及不同部件如何运动和协同工作。要识别某样东西，我们需要先学习它看起来和摸起来是什么样的；要实现目标，我们需要学习当我们与世界中的事物互动时，它们通常如何表现。智能与大脑的世界模型密不可分；因此，要理解大脑如何创造智能，我们必须弄清楚由简单细胞构成的大脑如何学习关于世界及其中一切事物的模型。
我们2016年的发现解释了大脑如何学习这个模型。我们推断出，新皮层使用一种叫做参考框架（reference frames）的东西来存储我们所知道的一切。我稍后会更详细地解释这一点，但现在可以用纸质地图作为类比。地图是一种模型：一个城镇的地图就是该城镇的模型，而网格线（如经纬线）就是一种参考框架。地图的网格线——它的参考框架——提供了地图的结构。参考框架告诉你事物之间的相对位置，还能告诉你如何实现目标，比如如何从一个地点到达另一个地点。我们意识到，大脑的世界模型是用类似地图的参考框架构建的。不是一个参考框架，而是数十万个。事实上，我们现在理解到，新皮层中的大部分细胞都致力于创建和操纵参考框架，大脑用它们来规划和思考。
有了这个新洞见，神经科学中一些最重大问题的答案开始浮现。比如：我们多样的感官输入如何统一成单一的体验？我们思考时大脑在做什么？为什么两个人从相同的观察中会得出不同的信念？以及，为什么我们有自我意识？
本书讲述了这些发现的故事及其对我们未来的影响。大部分内容已发表在科学期刊上，我在书末提供了这些论文的链接。然而，科学论文并不适合解释大规模理论，尤其是以非专业人士能理解的方式。
我把本书分为三个部分。
在第一部分，我描述了我们的参考框架理论，我们称之为千脑智能理论（Thousand Brains Theory）。该理论部分基于逻辑推演，所以我会带你经历我们得出结论的各个步骤。我还会提供一些历史背景，帮助你看到这个理论与大脑思考史之间的关系。在第一部分结束时，我希望你能理解当你在世界中思考和行动时，你的头脑中正在发生什么，以及”智能”意味着什么。
第二部分关于机器智能。二十一世纪将被智能机器所变革，正如二十世纪被计算机所变革一样。千脑智能理论解释了为什么今天的AI还不算真正智能，以及我们需要做什么才能制造出真正的智能机器。我描述了未来智能机器的样子以及我们可能如何使用它们。我解释了为什么某些机器会具有意识，以及我们是否应该对此采取行动。最后，许多人担心智能机器是一种存在性风险——我们即将创造出一种会毁灭人类的技术。我不同意。我们的发现说明了为什么机器智能本身是无害的。但作为一种强大的技术，风险在于人类可能如何使用它。
第三部分从大脑和智能的视角审视人类处境。大脑的世界模型包含一个关于自我的模型。这导致了一个奇特的事实：你我每时每刻感知到的是世界的模拟，而非真实世界本身。千脑智能理论的一个推论是，我们关于世界的信念可能是错误的。我解释了这如何发生、为什么错误信念难以消除，以及错误信念与我们更原始的情感结合后如何威胁我们的长期生存。
最后几章讨论了我认为我们作为一个物种将面临的最重要选择。有两种方式来看待我们自己。一种是作为生物有机体——进化和自然选择的产物。从这个角度看，人类由基因定义，生命的目的是复制基因。但我们正在从纯粹的生物学过去中走出来。我们已经成为一个智能物种。我们是地球上第一个知道宇宙大小和年龄的物种。我们是第一个知道地球如何演化、我们如何诞生的物种。我们是第一个开发出工具来探索宇宙、揭示其秘密的物种。从这个角度看，人类由我们的智能和知识定义，而非基因。当我们思考未来时面临的选择是：我们应该继续被生物学过去所驱动，还是选择拥抱我们新近涌现的智能？
我们也许无法两者兼得。我们正在创造能从根本上改变地球、操纵生物学的强大技术，很快还能创造出比我们更聪明的机器。但我们仍然保有那些让我们走到今天的原始行为。这种组合才是我们必须面对的真正存在性风险。如果我们愿意把智能和知识——而非基因——视为定义我们的东西，那么也许我们能创造一个更持久、更具崇高目标的未来。
通往千脑智能理论的旅程漫长而曲折。我在大学学习电气工程，刚在英特尔开始第一份工作时就读到了克里克的文章。它对我产生了如此深远的影响，以至于我决定转行，将一生献给大脑研究。在英特尔内部争取大脑研究岗位未果后，我申请了MIT人工智能实验室的研究生。（我觉得建造智能机器的最佳途径是先研究大脑。）在与MIT教授的面试中，我基于脑理论创造智能机器的提案被拒绝了。他们告诉我，大脑不过是一台杂乱的计算机，研究它毫无意义。虽然沮丧但并未气馁，我接着进入了加州大学伯克利分校的神经科学博士项目，于1986年1月开始学业。
到达伯克利后，我联系了神经生物学研究生组的主席弗兰克·韦伯林（Frank Werblin）博士寻求建议。他让我写一篇论文描述我想做的博士论文研究。在论文中，我解释说我想研究新皮层的理论，我知道我想通过研究新皮层如何做出预测来切入这个问题。韦伯林教授让几位教授阅读了我的论文，反响不错。他告诉我，我的抱负令人钦佩，方法是合理的，我想研究的问题是科学中最重要的问题之一，但是——我没料到这个转折——他看不到我当时如何能追求这个梦想。作为神经科学研究生，我必须为某位教授工作，做与该教授已有研究相近的工作。而伯克利或他所知的任何地方，都没有人在做与我想做的事足够接近的研究。
试图发展大脑功能的整体理论被认为过于雄心勃勃，因此风险太大。如果一个学生在这上面花五年却没有进展，可能无法毕业。对教授来说同样有风险——他们可能拿不到终身教职。分配研究经费的机构也认为风险太大，专注于理论的研究提案经常被拒绝。
我本可以在实验室工作，但在几个实验室面试后，我知道那不适合我。我会把大部分时间花在训练动物、搭建实验设备和收集数据上。我能发展的任何理论都将局限于那个实验室所研究的大脑部分。
接下来的两年，我每天泡在大学图书馆里，一篇接一篇地阅读神经科学论文。我读了数百篇，包括过去五十年发表的所有最重要的论文。我还阅读了心理学家、语言学家、数学家和哲学家对大脑和智能的看法。我获得了一流的——尽管非常规的——教育。两年自学之后，需要做出改变。我想出了一个计划：先回到工业界工作四年，然后重新评估学术界的机会。于是我回到硅谷从事个人电脑工作。
我开始在创业方面取得成功。从1988年到1992年，我创造了最早的平板电脑之一——GridPad。然后在1992年，我创立了Palm Computing，开启了十年间设计最早的掌上电脑和智能手机（如PalmPilot和Treo）的历程。与我在Palm共事的每个人都知道我的心在神经科学，我把移动计算的工作视为暂时的。设计最早的掌上电脑和智能手机是令人兴奋的工作。我知道最终数十亿人会依赖这些设备，但我觉得理解大脑更加重要。我相信脑理论对人类未来的积极影响将超过计算技术。因此，我需要回到大脑研究。
没有方便的离开时机，所以我选了一个日期，离开了我帮助创建的企业。在几位神经科学家朋友的帮助和督促下（特别是加州大学伯克利分校的Bob Knight、加州大学戴维斯分校的Bruno Olshausen和NASA Ames的Steve Zornetzer），我于2002年创建了红杉神经科学研究所（Redwood Neuroscience Institute, RNI）。RNI专注于新皮层理论研究，拥有十名全职科学家。我们都对大脑的大规模理论感兴趣，RNI是世界上为数不多的不仅容忍而且期望这种研究方向的地方之一。在我运营RNI的三年里，我们接待了一百多位访问学者，有些人停留数天或数周。我们每周举办对公众开放的讲座，通常会演变成数小时的讨论和辩论。
在RNI工作的每个人，包括我自己，都觉得这里很棒。我结识了许多世界顶级神经科学家并与他们共度时光。这让我能够在多个神经科学领域变得博学——这在典型的学术职位中很难做到。问题是，我想知道一组特定问题的答案，而我看不到团队在这些问题上趋向共识。个别科学家满足于做自己的事。所以三年后，我决定实现目标的最佳方式是领导自己的研究团队。
RNI在其他方面都运转良好，所以我们决定把它搬到加州大学伯克利分校。没错，就是那个曾告诉我不能研究脑理论的地方，十九年后决定一个脑理论中心正是他们所需要的。RNI至今仍以”红杉理论神经科学中心”（Redwood Center for Theoretical Neuroscience）的名义运作。
在RNI搬到伯克利的同时，我和几位同事创立了Numenta。Numenta是一家独立研究公司。我们的首要目标是发展新皮层工作原理的理论。次要目标是将我们从大脑中学到的东西应用于机器学习和机器智能。Numenta类似于大学里的典型研究实验室，但更灵活。它允许我指导一个团队，确保我们都专注于同一任务，并根据需要尽可能频繁地尝试新想法。
在我写作时，Numenta已经超过十五年了，但在某些方面我们仍然像一家初创公司。试图弄清新皮层如何工作极具挑战性。要取得进展，我们需要初创环境的灵活性和专注力。我们还需要大量的耐心——这对初创公司来说并不典型。我们的第一个重大发现——神经元如何做出预测——发生在2010年，也就是我们开始五年之后。新皮层中类似地图的参考框架的发现则在六年后的2016年。
2019年，我们开始着手第二项使命——将大脑原理应用于机器学习。那一年也是我开始写这本书的时候，为了分享我们所学到的一切。
我觉得很神奇的是，宇宙中唯一知道宇宙存在的东西，就是漂浮在我们头颅中那三磅重的细胞团。这让我想起那个古老的谜题：如果一棵树在森林中倒下而没有人在场听到，它发出声音了吗？类似地，我们可以问：如果宇宙产生又消亡，而没有大脑知道这件事，宇宙真的存在过吗？谁会知道呢？悬浮在你颅骨中的几十亿个细胞不仅知道宇宙存在，还知道它浩瀚而古老。这些细胞学习了一个世界模型——据我们所知，这些知识在其他任何地方都不存在。我用一生的时间努力理解大脑如何做到这一点，我对我们所学到的感到兴奋。我希望你也同样兴奋。让我们开始吧。
01 旧脑与新脑 02 弗农·蒙卡斯尔的伟大构想 03 头脑中的世界模型 04 大脑揭示其秘密 05 大脑中的地图 06 概念、语言与高层思维 07 千脑智能理论