解释人工智能时最常被动用的比喻是大脑。从神经网络这个名字开始就是如此,学习、记忆、注意这些术语也是从大脑借来的。可是我们对被借用的一方的原本了解多少呢。丽莎·费尔德曼的《如此出乎意料的脑科学》(The Quest,2021)是一本让人重新翻开那个原本的书。
这是一本讲大脑的通识读物。每一章篇幅短,适合在通勤路上一篇一篇分开读。比起把专业术语摆在前面,它从日常的感觉出发,回溯大脑的运作。
人工神经网络是用数学模仿大脑神经细胞连接的计算模型。可是仅仅因为名字相同,两者按同样的原理运转这样的印象就流传开来。这本书正面动摇了这个印象。大脑在成为接收并处理信息的装置之前,是为了让身体活下去而分配能量的器官,这一观点贯穿全书。
这个观点与当下的人工智能争论直接相连。在运行大型模型的电力成为气候技术议题的情况下,审视一个在有限预算内运作的器官,在工程上也具有现实意义。自动驾驶先描绘出道路上的状况、再用感觉输入修正这幅图画的方式,与先立好预测再减少误差的大脑运作相似。
这本书的力量在于压缩。它在不长的篇幅内清除了理性与情感层层堆叠的熟悉图式,立起一个进行预测和调节的器官的形象。与脑科学通识书大多是厚重的砖头书或滑向自我提升的语言相比,这本书不向任何一边倾斜。
局限也出自同一处。薄意味着没有把依据的层次堆厚。想知道各个主题为什么这样整理、反驳又是什么的读者,很难只靠这一本书感到满足。与人工智能的接点同样是读者要自己接起来的部分。
推荐的对象很清楚。每天读人工智能报道和发布资料,却在“与大脑相似”这句话前短暂停顿过的人,想在产品企划或政策文件中使用大脑比喻之前先弄清这个比喻的分量的人。对第一次翻开脑科学的读者来说,它也是一条入口。读完这本书之后读什么,最好在读之前就定下来。
把下午三点的烦躁归咎于性格的人,开始回想那个时间的饥饿和前一天的睡眠,在这样的瞬间,书想说的话大体上就传达到了。在专注于给机器加上智能的时候,自己身体的智能却被搁置着,这样的感觉留了下来。
书把读者带回到在“与大脑相似”这句话前短暂停顿的那个地方。然后谈起睡眠和吃饭。
