你的思想不会被上传(2014)

最近的电影“超越”将不会困扰经典的科幻经典，如果评论是什么的话。但它的核心情节装置--将人类意识“上传”到电脑上--既是催眠主义者的中心愿望，也是让我们其他人反胃的迷恋之源。这个想法是，一个人的大脑只是一个计算机程序，将来可以在比大脑更强大的计算机上运行，就像一个人可以在现代个人电脑上以仿真模式运行一个古老的街机游戏一样。“思想上传”对那些想要逃避我们肉体存在的限制，特别是我们不可避免的死亡的限制的人有着明显的吸引力。

在这篇文章中，我想从我作为科学家的角度考虑两个关于思想上传的问题。我将使用“上传大脑”的操作定义，要求我们可以对相关大脑的活动进行计算机模拟，它的输出与大脑本身是无法区分的。为此，我们需要能够足够准确地确定一个人的大脑状态，以便有可能运行一个准确预测该人未来行为的模拟，并让外部观察者相信它忠实地捕捉到了这个人的身份。我完全知道这个操作定义已经掩盖了一些深层次的概念性问题，但这是一个很好的具体起点。我的第一个问题是，现在是否有可能上传任何正在阅读这篇文章的人的思想。我的答案是否定的，概率很高，考虑到我们现在所知道的大脑是如何工作的，我们现在可以在技术上做什么，以及我们的有生之年可能会有哪些技术进步。我的第二个问题是，是否有可能上传一个头脑，或者是否有一些原则性的问题总是会使这一点变得不可能。我显然不太确定这一点，但我仍然持怀疑态度。

这将是一篇很长的帖子，涉及一些技术细节。为了总结我的论点，我首先要问的是，是否或何时可以绘制出一个人大脑的“接线图”--大约1000亿个神经元之间所有连接的地图。在接下来的几十年里，我们很可能能够实现这一图谱，但仅限于死亡和切片的大脑；绘制出亚微米尺度的活大脑看起来非常困难。然后我们会问一些基本的问题，关于模拟大脑意味着什么。在神经元和突触水平上模拟大脑需要输入现象学方程，这些方程的参数在大脑的各个组成部分上都会随时间变化，并且无法进行活体实验。与人工计算机不同，大脑中没有干净的数字抽象层；鉴于神经系统的生物学历史是进化的，而不是设计的系统，我们没有理由期待有这样的抽象层。生物信息处理的基本单位是分子，而不是任何更高层次的结构，如神经元或突触；分子水平的信息处理在生命历史上进化得非常早。活着的有机体感知他们的环境，他们通过改变自己的行为方式来对感受到的东西做出反应，如果他们有能力的话，也会通过改变环境来做出反应。不出所料，这种信息处理仍然是包括人类在内的所有生物体的核心，这意味着对大脑的真正模拟需要在分子尺度上进行，而不是在细胞尺度上。必要的模拟规模是目前任何可以预见的计算能力进步所无法企及的。最后，我将以一些关于随机性在生物信息处理中的核心作用的更具思考性的想法来结束。我会问这种随机性是从哪里来的，寻找量子力学波动的最终来源，并推测这在原则上可能会对意识的模拟产生什么影响。

既然这一建议在科学上是不可信的，为什么人们会认为思想上传在我们的有生之年是可能的呢？我将其归因于对一些关于大脑的流行隐喻的过度字面解释，对技术进步速度的过于乐观的预测，对进化系统和设计系统之间的区别缺乏清晰的思考，最重要的是，人们对死亡和遗忘的明显厌恶所产生的一厢情愿的想法。

首先，我需要做几个初步的评论。首先，虽然我确信有更多的生物学知识来研究大脑是如何工作的，但我还看不出有什么理由认为我们需要从根本上用新的物理学来理解它。当然，新的发现可能会改变一切，但在我看来，我们所拥有的物理已经足够复杂了，这场讨论将会继续下去。

思想上传的支持者在这一点上认识到了这些困难，他们求助于纳米机器人通过大脑爬行的想法，从里面读取它。我已经详细地讨论了为什么我认为创造这样的纳米机器人比人们想象的要困难得多，例如在我的文章“打破纳米技术的奇迹”中，在Nanobots，Nanomedicine，Kurzweil，Freitas和Merkle中，我讨论了为什么我不认为他们支持者的反驳论点令人信服。

因此，绘制出人脑的所有神经连接将是困难的。它可能会完成，时间范围可能是几十年。然而，最大的问题是，这种映射将是破坏性的，而且在这一过程开始之前，在其上进行映射的大脑将肯定是死的。虽然绘制这个“微尺度连接体”需要大量的工作，但有一件非常重要的事情没有告诉你--活着的大脑和一块死肉之间的区别--那就是大脑的初始电状态，离子梯度在哪里，分子在做什么。但稍后会有更多关于分子的内容，…。

建模、模拟、仿真：如果您相信智能设计，为什么思想上传可能是有意义的。

如果你确实有一张人类大脑的所有神经连接的地图，无论是死的还是活的，这足以模拟它吗？你可以将这张地图与已知的沿轴突传播电信号的方程(霍奇金-赫胥黎方程)、神经元模型和突触行为模型结合起来。例如，这就是在“蓝色大脑”项目中进行的模拟级别(半技术概述见此评论(PDF))。从神经科学的角度来看，这是一件非常有趣的事情，但它不是对人脑的模拟，当然也不是对任何一个人的大脑的模拟。这是一个模型，它聚合了对各种电压门控离子通道和突触小泡等组件的集体行为和相互作用的现象学描述。例如，你用来为单个突触建模的方程对于不同的突触会有不同的参数，这些参数会随着时间的推移而变化(并且会随着正在处理的信息的变化而变化)。如果不了解神经元在分子水平上发生了什么，你就需要对每个突触进行实验测量这些参数。

打个比方，这一点可能会更清楚。让我问这个问题：是否可以在您的手机中模拟CPU？乍一看，这似乎是一个愚蠢的问题--当然，对于任何给定的输入集，人们都可以非常确定地预测CPU的输出是什么。毕竟，ARM的工程师甚至在任何设计还没有制造出来之前，就已经使用易于理解和可靠的设计软件进行了这样的模拟。但持怀疑态度的物理学家可能会指出，由于制造固有的有限容差，每个CPU在原子水平上都是不同的，而且无论如何，系统的规模太大了，无法在量子力学水平上进行模拟，而量子力学水平是捕捉设备电子特征所需的。

当然，在这种情况下，工程师们是对的，就所有实际目的而言。这是因为预测单个电路元件行为的现象学在物理学方面是众所周知的，这些元件的行为方式是简单、可靠和健壮的-健壮的意义上是，原子构型的相当大的变化产生相同的结果。我们可以认为这个系统有三个不同的描述层次。这里有电子和离子在做什么的详细程度，这将解释组件半导体和绝缘体的基本电学性质，以及它们之间的结和界面。然后是由这些材料制成的电路元件的行为-场效应晶体管的电流-电压特性，以及这些元件组成电路的方式。最后，有一个数字级别的描述，其中实现了逻辑操作。一旦设计了具有清晰阈值和强烈非线性行为的电路元件，就可以依赖于在数字和物理级别之间有一个清晰的分离。正是物理CPU和数字CPU之间的这种清晰的分离，使得在另一种CPU上模拟一种类型的CPU的行为相对简单。

但是，集成电路中物理和数字的分离并不是偶然的，也不是什么命中注定的事情--它之所以发生，是因为我们把它设计成这样的。对于我们这些不接受生物学中智能设计思想的人来说，大脑就不是这样了。大脑中没有干净的“数字抽象层”-除非有人这样设计，否则为什么要有呢？在大脑里，Fo

这强调了生物信息处理的基本单位不是神经元或突触，而是分子。丹尼斯·布雷(Dennis Bray)在1995年的一篇重要论文“活细胞中的蛋白质分子作为计算元素”中指出，蛋白质分子可以通过变构过程起到逻辑门的作用-其催化活性被结合的化学物质的存在或不存在所改变。在这个化学版本的逻辑中，输入是某些小分子的存在或不存在，输出是蛋白质在正确的输入化学物质存在的情况下通过催化产生的分子。因为这些输出化学物质本身可以是其他蛋白质逻辑门的输入，所以可以建立连接许多不同逻辑门的输入和输出的复杂的计算网络。这些电路的最终输入将是环境信号-分子传感器在细胞表面检测到的化学物质或其他环境触发因素的存在或不存在。最终的输出可以是短期的-激活分子马达，使细胞游向食物源或远离毒素。或者，它们可以是长期的，激活和停用不同的基因，使细胞为自己构建不同的结构，甚至改变其整个发展方向。

这就是像阿米巴这样的单细胞有机体如何表现出实际上是有目的的行为，即适应它从周围环境中检测到的线索。所有活细胞都是这样处理信息的。在组成像人类一样的多细胞有机体的细胞集体联盟中，我们所有的细胞都有处理信息的能力。专门从事信息处理和远程交流的特定细胞-神经元-开始具有所有细胞都具有的一般计算能力，但通过进化，这种能力发展到了更高的程度，并增加了一些新的技巧。这些新技巧中最重要的是一种通过改变膜电位的方式控制离子通过膜的流动的能力，允许信息通过膜电位的冲击波进行长距离传输，并通过突触释放化学物质在神经元之间进行通信，以响应膜电位的快速变化。在这些新技巧中，最重要的是能够通过改变膜电位的方式控制离子的流动，允许信息通过膜电位的冲击波进行长距离传输，并通过突触释放化学物质来在神经元之间进行通信，以响应膜电位的快速变化。但是，就像在进化系统中经常发生的那样，这些都是建立在旧硬件和旧设计原则上的新技巧-分子的形状会随着环境的变化而变化，这种形状的变化会产生功能效应(例如，随着膜电位的变化而打开离子通道)。

生物信息处理的分子基础强调了“连线”比喻的局限性。确定单个神经元的位置和连接性，或神经科学中开始称为的“连接体”-是必要的，但远不是指定大脑信息状态的充分条件；要做到这一点，完全需要我们知道相关分子在哪里，有多少分子存在，以及它们处于什么状态。

生物计算的分子基础意味着它不是确定性的，它是随机的，它是随机的。这种随机性不是偶然的，它是分子信息处理工作方式的内在原因。在像细胞这样温暖潮湿的水环境中，任何分子都会不断地受到邻近水分子的轰击，这种轰击会导致我们称之为布朗运动的持续抖动。但是，当环境改变时，正是同样的轰击驱使分子改变形状。因此，如果我们在分子水平上模拟大脑信息处理系统的关键部分，比如离子通道或突触小泡，或者更广泛的细胞信号机制，神经元通过这些机制来重塑自己，以响应它们携带的信息，我们需要明确地包括这种随机性。

我想在这里推测一下生物信息处理的这种内在随机性意味着什么。关于随机性、决定论和自由意志的可能性已经写了很多，我将在很大程度上避免这些棘手的问题。不过，我会提出一个重要的观点。在我看来，所有关于自由意志的想法是否与通过确定性物理操作的大脑兼容的烦恼都是完全错误的，因为大脑就是不通过确定性物理操作。

在计算机模拟中，我们在计算噪声项时，通过调用伪随机数生成器来构建随机性。

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