为什么大脑像计算机的理论是错误的

快速阅读: 据《心灵很重要》称，大脑似计算机？心智如软件？本文探讨计算主义，指出AI成功反而削弱其支持，因大脑电活动与AI所需精准计算不同。AI发展渐离大脑复制，暗示心智无法直接运行于大脑硬件上，或需另寻解释。

**思考你的电脑：心智与大脑的关系**

根据一种关于人类心智的理论，大脑就像一台计算机，而心智则是运行它的软件。这种理论被称为计算主义，有时也被称作计算机功能主义。长久以来，它被视为学术界的正统观点。随着人工智能的进步，这种理论显得愈发合理。在许多领域，计算能力已超越人类的心智能力。人工智能软件运行在物理计算机上，因此我们很容易认为，心智可能以某种方式依赖于大脑的物理构造。

然而，这种直觉存在一个根本缺陷。经过逻辑分析，它便显露出漏洞。问题在于，仅仅因为我们能用计算机复制人类思维，并不意味着大脑具有与计算机相同的处理能力。实际上，人工智能的成功可能恰恰证明了心智并非大脑的产物。

约翰·冯·诺依曼（1903-1957）是现代计算机体系结构的奠基者之一，他曾在1958年出版了著作《计算机与大脑》。在这本书中，他通过对比计算机和大脑的电学与计算特性，得出了重要结论。他发现，计算机所需的精准、快速的计算特性，在大脑中并不存在。回到人工智能领域，冯·诺依曼的观点揭示了为什么人工智能的成功反而削弱了计算主义的支持。人工智能需要大量极度精确、快速且同步的计算。只有通过这种方式，才能让计算机达到人类心智的水平。而大脑的电活动却极为嘈杂、不精确、缓慢且分散。多年来，科学家试图利用大脑的自然特性开发有效的人工智能算法的努力均告失败。

**神经网络与神经元：差异的典型例子**

人工神经元最初是对生物神经元的高度忠实模型，即麦卡洛克-皮茨模型。早期的研究者声称，他们找到了大脑神经结构中的逻辑公式。通过这些人工神经元，他们模拟逻辑公式，并认为自己揭示了理性思维的基础。然而，这些神经网络多年来进展缓慢，原因在于除了工程师的智慧设计外，没有其他有效方法来训练它们。

直到最近，反向传播算法的发明改变了这一局面——但遗憾的是，这种机制在大脑中并未找到对应物。即使如此，为了让神经网络架构复制人类成果，还需引入多个非生物学基础的创新。因此，我们从人工智能的发展中观察到的模式是，模仿人类心智的过程也在逐渐远离复制大脑的方式。这说明，人工智能并非计算主义的支持证据，而是对其的一种否定。

更令人惊讶的是，人工智能的成功表明，无论心智在多大程度上像一台计算机，这样的心智都无法运行在大脑的硬件上。最理想的情况是，大脑只是心智计算的接收设备。

这段探索让我们重新审视心智与大脑的关系，或许未来还有更多未知等待揭示。

(以上内容均由Ai生成)