认知一路往下走

生物学家喜欢认为自己是恰当的科学行为学家，解释和预测蛋白质、细胞器、细胞、植物、动物和整个生物群在不同条件下的行为方式，这要归功于它们组成的较小部分。他们确定了可靠地执行各种功能的因果机制，如复制DNA，攻击抗原，光合作用，识别温度梯度，捕获猎物，找到返回巢的路等等，但他们不认为这种对功能的认识意味着他们有任何不可信的目的论，或对原因和目的的归罪，或对细胞和他们所研究的机制的其他部分的理解。

但是，当认知科学在50多年前背弃行为主义，开始处理信号和内部地图、目标和期望、信仰和欲望时，生物学家们被撕裂了。好吧，他们承认，人和一些动物有头脑；他们的大脑是物理头脑--而不是神秘的二元思维--处理信息并指导有目的的行为；没有大脑的动物，如海鞘，没有头脑，植物、真菌或微生物也没有头脑。他们拒绝将有意的习语引入他们的理论工作中，除非是在向外行观众教学或解释时作为有用的隐喻。基因并不是真的自私，抗体不是真的在寻找，细胞也不是真的知道它们在哪里。这些小小的生物机制并不是真正有议程的动因，即使把它们想得好像经常会导致洞察力一样。

我们认为，这种值得称赞的科学谨慎做得太过分了，把生物学家束缚在一件紧身衣里，阻止他们探索最有希望的假说，就像行为主义阻止心理学家看到他们受试者的可测量行为如何被解释为希望、信仰、计划、恐惧、意图、分心等等的影响一样。机智的哲学家西德尼·摩根贝瑟(Sidney Morgenbesser)曾问B·F·斯金纳(BF Skinner)：“你认为我们不应该将人拟人化？”--我们说生物学家应该冷静下来，看看将各种生物拟人化的好处。毕竟，生物学不是真的是一种对生物所有部分和过程的逆向工程吗？自从20世纪40年代和50年代控制论的进步以来，工程师们已经有了一门强大的、实用的机械科学，有目的和目标导向-没有神秘主义。我们建议生物学家迎头赶上。

现在，我们一致认为，肆意将目的归因于物体是错误的；艾萨克·牛顿定律对于预测放置在山顶上的球的路径非常有用，但对于理解山顶上的老鼠会做什么，它们是无用的。因此，另一种犯错的方式是没有将目标导向归因于拥有目标的系统；这种远距离恐惧症显著阻碍了预测和控制复杂系统的能力，因为它阻碍了发现最有效的内部控制或压力点。我们拒绝一种简单化的本质主义，即人类有“真实”的目标，而其他一切只有比喻的“好像”目标。基础认知和相关科学的最新进展向我们展示了如何超越这种关于人类和动物的要么全有要么全无的想法-将人类的能力自然化，并用天真的二元区分换取任何系统都有多大作用的连续体。

多亏了查尔斯·达尔文(Charles Darwin)，生物学永远不需要求助于创造了所有这些机制的“智能设计师”。自然选择的进化已经完成了--现在仍在做--所有这些提炼、聚焦和区分的工作。我们都只是物理机械，由遵循物理和化学定律的物理机械组成。但是，由人类智能设计师设计的巧妙的机械装置-例如时钟、电机和计算机-与通过自然选择设计和组装的机械装置之间存在着深刻的区别。一个简单的幻想就能让我们找到它。

想象一下，订购一辆遥控模型车，它会装在一个大盒子里，后面写着“需要组装”。当你打开盒子时，你会发现成百上千个不同的部件，没有标签，也没有帮助你把这些部件组装在一起的说明书。一项艰巨的任务摆在你面前，主要不是你手指的灵活度或力量的问题。它的困难在于不知道什么东西去了哪里。当然，一本精心编写的说明书，在所有部件上都有图表和标签是很有价值的，但这只是因为你可以看到图表，阅读说明和标签。如果你收到俄语使用说明书，如果你不懂俄语，那几乎毫无用处。(您还必须知道如何将凸舌A固定到槽B上，以及如何将螺母17固定在螺栓95上。)。

但是然后你发现了一张纸条，它指示你

我们认为是这样的。最大的进展主要是深入到分子水平，但更高的水平实际上并不是那么富裕。我们在控制解剖结构或知道如何在癌症中让它回到正轨方面仍然很差-这就是为什么我们还没有真正的再生医学。我们知道如何从干细胞中确定单个细胞的命运，但我们仍远不能按需制造复杂的器官。我们可以做到的为数不多的几种情况是，我们已经学会了与细胞群交流--提供一个简单的触发器，比如生物电模式，上面写着“在这里做一只眼睛”，然后让细胞群的智能来做繁重的工作，并在器官完成时停止。

如果我们坚持自下而上的方法，我们所有的生物工程努力将在低垂的水果(3D打印的膀胱等)被采摘后陷入停顿。在我们的有生之年，我们将不会将细胞类型微观地管理到功能正常的人类手或眼睛中；基因组编辑方法将不会知道应该编辑哪些基因来制造修复或移植所需的复杂器官。对待细胞就像对待微观管理的哑巴一样，是把手绑在背后玩游戏，如果我们只停留在这个分子水平上，就会导致一个“基因组学冬天”。在合理的形态发生控制方面缺乏进展向我们表明了这一点。例如，尽管“科学”杂志上有很多很好的文章，介绍了基于DNA对浮萍类干细胞的调控，但这些论文中使用的分子生物学模型都没有对这个简单的思维实验做出预测：

取一条平头蠕虫，将50%的三角头蠕虫类型的干细胞植入体内。让干细胞混合，然后切下头部。当它再生时，我们会得到什么形状？当50%的干细胞想要建造扁平头，而另50%的干细胞想要建造三角形头部时，会发生什么--一组获胜吗？中间的头型？也许是因为一些细胞对头部的形状不太满意，所以它一直在变形？

分子生物学的细节不能进行预测，因为它们解决了细胞水平的问题，并且没有真正触及集体如何决定建立什么大型形状，以及当特定形状完成时如何决定停止的问题。只有当人们认真地认识到集体具有信息处理水平，而不仅仅是机械的分析水平时，才能从实验上(已经)提出在组织中表示解剖目标形状的问题。这基本上就是大卫·马尔在他里程碑式的著作“视觉”(1982)中提出的神经科学所处的位置，他提出，进步将取决于研究他所说的计算水平，他所说的计算水平是指一个人指定认知任务的水平，这样一个人就可以搜索可以执行这些任务的信息过程。

将有机体的某些部分视为代理人，发现机会并试图完成任务是有风险的，但洞察力的回报可能会很大。假设你在发育过程中干扰了一个细胞或细胞组件，移动它或切断它与通常相邻的细胞，看看它是否能恢复并发挥正常的作用。它知道它在哪里吗？它是否试图找到它的邻居，或者在它现在登陆的地方执行它通常的任务，或者它是否找到了一些其他的工作要做？代理人对你的干预适应得越好，它表现出的能力就越强。当它‘犯错误’时，它犯了什么错误？你能“诱使”它行动得太早或太晚吗？这种在组织和器官层面上的实验与认知科学中成千上万的实验相对应，这些实验通过诱导病理来诱导奇怪的错觉或扭曲或局部失明，这些实验提供了关于“魔术”是如何实现的线索，但前提是你必须跟踪代理人知道什么和想要什么。

这里有另一种简单的方式来思考这个问题。一旦个体早期细胞-例如干细胞-出生后，它们显然会照顾自己的进一步发展，在没有父母进一步指导的情况下塑造自己和当地的环境。它们变得相当自主，不像智能设计的发动机中的无脑齿轮和活塞。他们找到了自己的路。有什么可能解释这一点呢？就像一条面包屑的痕迹？是的，在某些情况下，但细胞必须足够聪明，才能检测并跟踪它们。我们可能希望得到一些相对简单的物理解释。

这是另一个幻想：都是磁铁！这些部件被，嗯，成千上万种不同调谐的磁吸力移到它们合适的家。古代哲学家泰利斯说，磁石(天然磁铁)有一个“灵魂”，它想要铁屑接近它们。当然，他错了，但我们能不能解释一下

我们智人往往认为工程学的天赋是理所当然的。几千年来，我们的祖先一直在探索物理规律，他们可以通过设计能够可靠地执行特定功能的结构来利用这些规律。是什么造就了一条好绳子、好胶水、好点火器？这种不起眼的螺母螺栓紧固件是一种利用杠杆、灵活性、抗拉强度和摩擦力的优雅设计，经过2000多年的演变，在过去的两个世纪里得到了显著的改进。数十亿年来，自然选择进化一直在分子水平上进行同样的探索，在其发现中，有数千种分子工具供细胞用于特定的工作。在这些工具中，有天线或钩子，可以用来利用物理定律和计算。

例如，如果你是一些获得粘性蛋白质的细胞中的一个细胞，你会立即形成嵌套的球体，中间是高黏附细胞，外部是低黏附细胞。没有人必须指导这件事；这是物理定律的结果，但如果你没有合适的蛋白质来利用这些结构化的社区，你就无法进入它们。如果你是一个多细胞有机体的一部分，你的细胞制造铁颗粒并将它们排列成一条直线，你会突然加入到一种将你吸引到磁北的力量中。以前，磁场对你来说是看不见的，但通过以特定的方式安排正确的蛋白质，砰-你免费获得了一种全新的能力。如果你发现了一个离子通道，突然之间你就可以参与到各种电动力学中去了。如果你得到了正确的离子通道，你会立即得到一个反馈回路，它会给你一个生物电记忆，而其他通道给你的不是AND和门，它可以让你做任何类型的布尔函数，给你利用逻辑或计算法则的方法。这些不是物理定律，而是数学定律，你不需要理解它们就可以利用它们；你只需要进化蛋白质，让你的子系统与这些动态相耦合。这就像做算术的许多方法：用棍子在沙子上画罗马数字，或者用铅笔在纸上写阿拉伯数字，或者在算盘上写珠子，或者用电脑里的人字拖。不管是什么材料介质，如果它能够在进一步计算的同时将结果保存在“内存”中，它就可以找到并使用天线检测到的信息。

注意“你”是如何成为一个单细胞或多细胞有机体--或者是多细胞有机体中的一个器官或组织--同时仍然被赋予由基本的信息处理结构的“螺丝钉”组成的信息能力。在这个谨慎有限的视角下，代理人不需要有意识，不需要理解，不需要有头脑，但他们确实需要被组织起来，利用使他们能够使用信息(遵循计算法则)来执行任务的物理规律，从自我保护这一基本任务开始，这不仅包括为自己提供使用工具所需的能量，而且还包括以促进前景的方式适应当地环境的能力。

回到我们的自组装模型车上。做这件事的诀窍在哪里？很明显，在某些地方。不是在随机跳动的水分子里，照片里也没有其他人。零件本身必须以某种方式体现如何找到合适的位置并做好合适的工作。他们可以被视为具有他们不需要理解的能力的特工。正如达尔文展示了如何用难以想象的万亿次有机体差异复制的级联来取代智能设计师神奇的智力工作一样，这些生物在不知道或无意的情况下逐渐设计了大自然的所有优雅排列，同样，我们现在必须用一个自下而上的过程取代智能组装者(如果有的话，他会阅读智能设计师写的说明书)，这个过程可以将所有必要的智能分配到数百个层面的良好设计特征-能力中。

视网膜上的视锥细胞不仅知道如何将光子转换成棘波；它们还知道如何连接到正确的神经元，使它们与实现视力的有机体的神经网络间接接触。但与智能装配工不同的是，通过阅读说明书，智能装配师知道如何将模型车的前大灯连接到后面的电池上，而锥形电池的知识是极其短视的。它的厄姆韦尔特是微观的。他是个白痴专家，有一些令人惊叹的才华，但对这些才华却一无所知。但多亏了与邻国的通信信号，它可以将自己的本地能力贡献给确实具有远程信息制导能力(long-ra)的分布式系统。

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