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世界上每年有多少只小白鼠为人类的科学事业献出了生命，它们所受的痛苦是否可以避免？
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撰文 | 黄雨佳
审校 | 冬鸢
我们的大脑里有超过850亿个神经元，其中三分之一集中在大脑皮层，组成复杂的神经网络，负责高级思维活动。过去，科学家常常惊叹于该网络的庞大，认为我们只利用了其中极小的一部分，还有大量空间有待开发。
然而，在一篇最近发表于《神经元》（Neuron）的观点性论文中，来自美国加州理工学院的研究人员经过计算发现，即使我们从出生到去世不停地学习，最终积累的“知识存储”可能也只有区区4吉比特（GB），用一个小小的U盘就能装下，而这一限制背后有着深刻的演化缘由。
大脑的信息处理速度
要计算我们一辈子能学多少知识，首先得从大脑处理信息的速度说起。论文作者以打字和说话这两种日常活动为例进行了说明。英语中每个字符的“信息量”（熵）大约是1比特。如果一个打字员每分钟能打120个单词（平均每秒2个单词），而平均每个单词大约由5个字母组成，那么打字员的信息处理速度大约是每秒10比特。即便是信息速率更高的口头表达，按每分钟说160个单词计算，也不过是每秒13比特。
使用类似方式，研究人员进一步估算了人类在不同场景下的信息处理速度，从经典实验室实验到现代电子竞技等。结果显示，我们处理信息的速度介于每秒5比特到50比特之间。即便是每分钟敲击1000次按键的《星际争霸》职业选手，在比赛最激烈的时刻，信息处理速率也不过每秒16.7比特。总体而言，人类思考的速度仍在每秒10比特的尺度。
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人类不同行为背后的信息处理速度（图片来源：原论文）
这听上去有些反直觉。毕竟，人类一直标榜自己思考速度飞快。尤其是在当今这个信息社会中，当我们看到网盘下载速度停留在每秒几千比特（Kbps）时，都会气得直跺脚；我们看视频、听播客甚至习惯了二倍速、三倍速播放。然而，与我们对信息速度的高期待相比，大脑处理信息的能力似乎显得格外“缓慢”。
其实，问题不在于接收信息的速率，而是如何处理这些信息。我们的周围神经系统每天从环境中获取信息的速率可以达到每秒吉比特（Gbps）。比如，视觉系统中单个视锥细胞能以每秒270比特的速度传输信息，而仅一只眼睛就拥有约600万个视锥细胞。换句话说，光是双眼视觉系统接收信息的速度就高达每秒3.2吉比特。如此一来，我们接收信息的速度与处理信息的速度之间的差距居然达到了惊人的108:1！
按照每秒10比特的速度计算，即使我们每天24小时不间断地学习，且完全不会遗忘任何记忆，并且能这样活到100岁，那么我们最终储存的知识也不足4GB，甚至还比不上如今一个普通U盘的容量。
这个结果令人难以置信：人类处理信息的能力如此“低效”，竟然还能在漫长的演化过程中脱颖而出。然而，研究人员指出，这样的速度其实已经能够满足生存需求了。毕竟，我们所面对的环境大多变化相对较缓，而这一“缓慢”的处理能力已经远远超出了应对这些变化的基本需求。
缓慢思考的演化机制
为何我们处理信息的速度如此缓慢？研究人员将其归因于并行处理和串行处理的差异。所谓并行处理，是指多个任务可以同时进行，我们的周围神经系统正是依赖这种方式来接收信息。例如，视网膜每秒会产生100万个输出信号，每一个信号都是视网膜神经元对视觉图像局部计算的结果，这些信号随后被传输到初级视觉皮层加工处理。
但是，我们的中枢神经系统在处理信息时采用的是串行方式，也就是完成一个才能进行下一个。当多个任务同时出现时，中枢神经系统会经历所谓的“心理不应期”（psychological refractory period），只将注意力集中在其中一个任务上。这种机制解释了为何在嘈杂的环境中，我们仍能专注于特定的对话。
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实际上，我们的大脑只会从感官体验中选择性地处理一小部分信息，只有这些经过筛选的信息才会进入我们的意识并转化为记忆。研究人员认为，之所以大脑以如此缓慢的速度处理数据，却需要如此庞大的神经元网络，是因为我们需要频繁切换任务，并在不同神经回路间整合信息。例如，开车时，我们需要在看路、看仪表盘、观察后视镜和查看导航的任务之间快速切换，而不同任务涉及不同的信息处理模式。
那么，为什么我们会演化出这种串行处理的机制呢？作者认为，这与演化过程早期的神经系统功能有关。那些最早拥有神经系统的生物，其大脑的核心功能是检测气味分子的浓度梯度，以判断运动方向，从而靠近食物或避开捕食者。由于生物一次只能处在一个位置、选择一条路径，因此这种只解决单一问题的架构逐渐演化为了今天的中枢神经系统基础。
如果观察记忆高手的记忆秘诀，你也会发现类似的机制。例如，在记忆比赛中，选手们常常会借助一个熟悉的场景，比如一条街道，而后将需要记住的项目放置在沿途各处。而在回忆时，他们会想象自己再次走过这个场景，依次看到那些项目。研究人员由此提出，人类的思维实际上可以被看作是在抽象概念空间中进行导航的一种形式。
马斯克“痴人说梦”
作者认为，正因为我们处理信息的速度相较于自然环境的缓慢变化仍有大量的冗余，许多人才会在难以忍受的慢节奏生活中寻求刺激。例如，滑雪等高速运动和快节奏的电子游戏，都能让我们的大脑逼近其处理极限，而这种挑战往往让人感到兴奋和满足。但在《星际争霸》等电子游戏的人机对战中，机器并没有人类的处理速率限制。因此，如果不对机器的操作速度进行限制，人类根本不可能与其匹敌。
研究人员指出，随着计算能力的不断提升，机器在各类任务中的表现超越人类只是时间问题。等到自动驾驶全面取代人类司机的那一天，我们的道路、桥梁、交叉路口等基础设施也可能迎来彻底变革，这些过去为了适应人类信息处理速度而设计的系统将不再适用。届时，这些区域甚至可能禁止人类步行进入，因为我们在机器的世界里实在太慢了。试想，一个人贸然走上高速运转的智能交通系统，或许就像一只横穿高速公路的蜗牛，还没来得及意识到危险就已命丧黄泉。
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在这篇论文中，作者还小小调侃了一下马斯克的脑机接口设备。马斯克认为，人类在信息处理上的种种限制，主要源于肉体的带宽不足，比如我们只能通过手指敲击键盘输入信息。他设想，如果能通过高带宽接口直接连接人脑和计算机，我们就能以无拘无束的速度与人工智能交流，甚至实现共生。
但在作者看来，这种想法过于理想化。因为即使接入高带宽的设备，人脑依然只能以每秒10比特的速度向计算机发出信号，这一限制源于我们大脑的基本架构，而非外部设备的性能瓶颈。作者表示：“与其使用Neuralink电极，马斯克其实用一部电话就足够了。毕竟，电话设计的数据传输速率与人类语言表达相匹配，而语言表达又与我们感知和认知的速度相适应。”
尽管如此，作者对脑机接口领域并未完全失去信心，而是认为，这项技术的未来并不在于提升信息传输速率，而在于如何提供和解码最重要的信息。例如，如何帮助盲人感知场景中的物体与人物的位置和身份，如何解码瘫痪患者的运动意图并传输给机械外骨骼，如何解码肌萎缩侧索硬化症（ALS）患者想要表达的语言信息等。
我们并不需要成为思维速度的冠军才能在这颗星球上生存和创新。与其追求速度极限，不如专注于如何更高效地理解、选择和利用有限的信息。
参考链接：
https://www.cell.com/neuron/fulltext/S0896-6273(24)00808-0
https://www.caltech.edu/about/news/thinking-slowly-the-paradoxical-slowness-of-human-behavior
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