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一只剛孵化出來的蜘蛛是怎么學(xué)會編織出一張完美的網(wǎng)的呢?織網(wǎng)是蜘蛛這個物種特有的技能——小蜘蛛在出生前從來沒有見過這樣的網(wǎng)，更不用說被訓(xùn)練過織網(wǎng)了。

蝴蝶是怎么知道如何化繭成蝶的?為什么狗和貓有著它們各自的特征?兔子為什么會有建造擁有多個出口的洞穴的本事?直覺是一個不確定的答案。長期以來心理學(xué)家一直認(rèn)為直覺是行為的一個重要決定因素，但是直覺是如何發(fā)揮作用的呢?又是什么相關(guān)聯(lián)的機制使本能發(fā)揮出作用呢?

目前我們對人類如何通過記憶與經(jīng)驗進行學(xué)習(xí)有了很好的了解。這個信息可以用來理解本能是如何運作的，因為剛性的本能行為與靈活的后天習(xí)得讓人類行為與動物正好相反。甚至可能有一個連續(xù)的學(xué)習(xí)記憶突觸，一端是人類，另一端是其他生物，比如蜘蛛。

學(xué)習(xí)記憶連續(xù)體的兩端都是自適應(yīng)的。長時期的經(jīng)驗積累與能動性使人類能夠獲得復(fù)雜的技能和智能行為。已知的經(jīng)驗避免了開始養(yǎng)育孩子的風(fēng)險，嬰兒從出生那一刻就要開始進行“成人”行為，這就把我們帶到了進化這個話題上。

進化

很明顯，本能隨著生物體身體的其他部分一起進化，它通過規(guī)律的變異和自然選擇的原則來驅(qū)動和解釋系統(tǒng)進化。這里我們討論的是行為進化與系統(tǒng)進化的平行關(guān)系。我們知道DNA是一個介導(dǎo)系統(tǒng)進化的遺傳機制，但它同樣可以對人類行為的進化和本能負責(zé)嗎?如果是這樣的話，這些到底是怎么發(fā)生的呢?什么樣的機制可以讓一些不適用的遺傳基因被淘汰呢?

機制的信息

人類學(xué)習(xí)和記憶的計算模型讓我們能夠更好地理解生物核心機制是如何運作的，因為機器模擬能在動畫效果上展現(xiàn)許多規(guī)律的因果關(guān)系。有一個特別令人感興趣的東西是：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANNs)是如何被訓(xùn)練為并列分布式連接的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的。

我在2014年出版的書籍《認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)與心理治療:網(wǎng)絡(luò)原理的統(tǒng)一理論》中討論并總結(jié)了這些方法，總結(jié)如下：這種技術(shù)被稱為機器學(xué)習(xí)，因為計算機可以模擬人類和動物的學(xué)習(xí)和記憶過程。這種技術(shù)也被稱為“深度學(xué)習(xí)”，這是用來識別機器正在使用連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來模擬人類認(rèn)知方面的非凡能力。

這方面的知名成就包括1997年IBM的深藍電腦在與人類的對弈中奪得國際象棋冠軍；IBM的沃森分別在2011年和2015年從人類手中奪得《危險境地》和《德州撲克》游戲的冠軍；再如谷歌的DeepMind創(chuàng)造出的機器人在2016年阿爾法圍棋中戰(zhàn)勝了人類選手。

在某些情況下，機器必須像人類一樣學(xué)會“理解”自然語言，在所有這些比賽中，機器必須辨別微妙的關(guān)系，制定策略，并且贏過人類中最優(yōu)秀的專家團隊。本希奧（2016）在《科學(xué)美國人》雜志上總結(jié)了人工智能的主要進展。恩格爾金（2017）回顧了艾倫人工智能研究所取得的科學(xué)成就；2014年，美國最大的非營利性人工智能研究所在《發(fā)現(xiàn)》雜志上宣布成立。

讓我們仔細看看通過相關(guān)記憶進行學(xué)習(xí)的相關(guān)機制。我把討論限制在基本原則的層面上，以免涉及太多專業(yè)技術(shù)細節(jié)。這些原理適用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬和生物系統(tǒng)，而且我相信這些原則足以讓你了解直覺這種東西是如何工作的。

第一個原理是神經(jīng)系統(tǒng)是由許多神經(jīng)元組成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。據(jù)估計，人類身體中有1000億個神經(jīng)元，據(jù)估計，即使是蜘蛛的神經(jīng)系統(tǒng)也只有大約10萬個神經(jīng)元。每個人類神經(jīng)元都與許多其他神經(jīng)元相連，單個人類神經(jīng)元可以連接多達10,000個其他的神經(jīng)元。

據(jù)估計，人腦中有100萬億個突觸，我們知道在遺傳學(xué)中DNA負責(zé)在胚胎發(fā)育過程中構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。我們也知道不同的生物有不同的DNA，這就是導(dǎo)致它們形成不同神經(jīng)系統(tǒng)的原因。

第二個原理是所有物種的神經(jīng)元都通過突觸與其他神經(jīng)元相連，突觸是就是傳遞神經(jīng)遞質(zhì)的微小縫隙。其中有些神經(jīng)遞質(zhì)促進了神經(jīng)元之間的電傳導(dǎo)，而有些神經(jīng)遞質(zhì)起到了抑制的作用。我們知道基因中的DNA負責(zé)構(gòu)建這些突觸，因此，神經(jīng)突觸的興奮和抑制的特征很有可能是在其構(gòu)建過程中就已經(jīng)被設(shè)定好了，而不會因為我們的認(rèn)知經(jīng)驗而改變，這種假設(shè)是解釋直覺如何工作的關(guān)鍵。

大量的科學(xué)研究表明突觸是學(xué)習(xí)和記憶的中心（海爾&埃勒斯醫(yī)生, 2008)。就像上面提到的那些參加計算機錦標(biāo)賽的人工神經(jīng)智能計算機或神經(jīng)形態(tài)芯片模擬的原始神經(jīng)系統(tǒng)，人類靈活的學(xué)習(xí)需要通過神經(jīng)突觸的可塑性機制來調(diào)解什么行為被激發(fā)，什么行為會被抑制。

模擬神經(jīng)元通過模擬突觸相互連接，然后人類用算法這些數(shù)學(xué)工具把模擬神經(jīng)元連接起來。對這些模擬神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法輸入在開始時并不會產(chǎn)生期望值的輸出數(shù)據(jù)，因為模擬突觸還沒有被調(diào)整到它們的最佳水平?？茖W(xué)家用方程式模擬生物的經(jīng)驗性行為，并在模擬學(xué)習(xí)試驗中逐步優(yōu)化機器的行為，從而使人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最終達到上面提到的，在計算機錦標(biāo)賽中所發(fā)揮的功能。

這里的重點是，一個經(jīng)過全面訓(xùn)練的“成年”人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是否能夠正確地執(zhí)行它能力范圍的任務(wù)呢，這將直接取決于模擬突觸的最終激發(fā)和抑制水平。這些模擬的突觸水平需要一個由知識經(jīng)驗驅(qū)動的反饋過程來讓它們調(diào)整到最佳狀態(tài)。在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠高水平運行之前，機器通常需要進行許多的測試與訓(xùn)練。類似經(jīng)驗驅(qū)使的突觸自我進化過程，使人們通過學(xué)習(xí)這一過程獲得更多的運動與知識技能。

在胚胎形成的過程中，本能似乎預(yù)先設(shè)定了嬰兒與“成人”價值觀的突觸連接。也就是說，負責(zé)建立突觸的基因是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一部分，但本能的功能屬性處于最優(yōu)的激發(fā)狀態(tài)還是抑制狀態(tài)是需要后天經(jīng)歷嚴(yán)格的學(xué)習(xí)和全面發(fā)展才能決定的。在蜘蛛身上，DNA似乎負責(zé)為最終的“成年蜘蛛”突觸值編碼，在這種情況下，看起來是本能在支配著它們的行為。在我們所謂的“生物學(xué)準(zhǔn)備行為”(如恐高癥和黑暗癥)中，基因似乎發(fā)揮了較小但仍然很重要的作用。

DNA在復(fù)雜神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中能夠呈現(xiàn)單個突觸特性的屬性解釋了本能是如何被遺傳的。這就解釋了蜘蛛如何在孵化后不久就能編織出復(fù)雜的蛛網(wǎng)。這也同時解釋了為什么貓和狗的行為有著根本的區(qū)別。基因變異解釋了個體的行為差異——這同時也解釋了為什么同一物種的蜘蛛會有不同的行為，或者為什么狗和貓的性格是不一樣的。