智力的极限

福克斯

重点提要

■人类智能可能已经接近演化的极限。各项研究显示，可以让我们变聪明的细微改变，大多数都会面临物理定律设下的限制。

■举例来说，大脑变大可增加智力，但到了某个程度后报酬率开始递减，大脑会过于耗能且运作缓慢；而大脑各区域间较佳的联机，同样也有耗费能量和占据空间的限制。

■让神经线路变细则会受，限于热力学，类似晶体管在计算机芯片上的情形，传信时产生太多噪声。

■人类可通过集思广益获得较高的智慧，辅以从书写到计算机等科技，让我们的心智跳脱身体的局限。

第一次世界大战前，诺贝尔奖得主、西班牙生物学家圣地亚哥·雷蒙·Y.卡厚尔曾详细描述昆虫的神经解剖构造。他将昆虫视觉处理神经元的微小线路比喻为精致的怀表，而哺乳动物则像肚里空空的老爷摆钟。的确，蜜蜂的脑仅有几毫克，却一点不比哺乳动物逊色，能在迷宫或自然景物中穿梭自如。想到这里，就不禁让人谦卑起来。虽然蜜蜂的脑细胞较少，却似乎能将功能发挥得淋漓尽致。

大象则是极端的反例。大象的脑是蜜蜂的500万倍大，却如美索不达米亚平原上庞大的帝国一样缺乏效率，信号从脑的一端传到另一端，或是从脑传到脚，所需时间是蜜蜂的100倍，使得大象得减少仰赖反射，行动较迟缓，珍贵的脑资源必须用来计划每一步怎么走。

人类的大脑虽不像大象或蜜蜂那样极端，却很少有人意识到相同的物理定律也严格规范着我们的大脑。人类学家曾推测脑容量增加可能面临的障碍，举例来说，较大的脑对双足行走的人类来说，会让婴儿在出生时不易通过产道；但假设演化能解决产道问题，那么我们会触及更深入的问题。

例如，有人会想，演化过程可以增加大脑的神经元数目或提高神经元交换信息的速度，从而让我们变得更聪明。但如果综观近期几个研究并接受其中的逻辑推论，会得到以下的结论：这样的改变很快就会遇到物理极限，而这些限制根植于神经元的本质和它们交流时在统计上相当嘈杂的化学交互作用。英国剑桥大学理论神经科学家西蒙·劳夫林说：“信息、噪声和能量是密不可分的，它们的关系存在于热力学层面。”

那么，是否是热力学定律限制了以神经元为基础的智能?毕竟鸟类、灵长类、海豚或螳螂都使用了神经元。显然我们从未以如此广泛的角度来讨论这个问题，但在这篇文章中，受访的科学家大致同意这是一个值得深思的问题。研究神经信息编码的美国宾夕法尼亚州大学物理学家维杰·巴拉萨布蓝曼尼恩说：“这是一个非常有趣的观点，我从没有在科幻小说中看到有人讨论这个想法。”

智能当然是一个笼统的词，不容易量化，甚至很难定义。尽管如此，由大部分指标来看，人类堪称地球上智力最高的动物。但人类大脑是否演化到信息处理能力面临极限的地步?以神经元为基础的智能是否存在一些物理限制，不仅囿限了人类，还包括其他我们所知道的生物?

大脑超耗能

要增强大脑功能最直觉而明显的方法，就是让脑变大。事实上，科学家对脑容量和智能高下的关联，已经好奇了100余年。19世纪末至20世纪初，生物学家探讨了生命的通则：动物界里与身体质量(特别是大脑质量)有关的数学定律。体积大的优势是可容纳较多神经元，而增加脑的复杂度。但是智力显然不光是由脑的大小来决定：牛脑比鼠脑大了100倍，但牛并不比鼠聪明。相反，随动物体型增大的脑似乎都用来执行琐碎的功能，例如体型变大会增加许多与智能无关的日常杂务，像是监控较多触觉神经，处理来自较大视网膜的信号以及控制较多肌肉纤维。

1893年，在爪哇发现直立人头颅的荷兰解剖学家尤金·杜波伊斯，希望有一个能根据化石头颅大小估计动物智能的方法。于是，他致力于找寻脑容量和动物体型间的精确数学关系，这个想法的假设是脑特别大的动物会比较聪明。杜波伊斯等人建立了一个脑和身体重量的数据库，在一篇经典论文里，研究人员列出3690种动物的身体、器官和腺体的重量，涵盖蟑螂、黄喙白鹭、二趾树懒和三趾树懒等动物。

杜波伊斯的后继者发现，哺乳动物大脑增大的幅度比它们身体的增加来得小，更确切地说，脑重量与体重是3／4次方的关系，所以体重是小鼠16倍的麝鼠，脑是小鼠的8倍大。从这一数学关系可推衍出杜波伊斯想找寻的工具：大脑化商数。大脑化商数能够表示真实脑质量和根据动物体重推算出的预期脑质量之间的比值，换句话说，它可显示物种偏离3／4次方定律的倍数。人类的大脑化商数为7.5(我们的脑为定律预测值的7.5倍)，瓶鼻海豚为5.3，猴子大约4.8，而牛不出所料地跌至0.5。简言之，扣除处理琐碎杂事(像是皮肤感觉)所需的神经元后，剩余的神经元才与智力有关。更明白地说，智力与脑的大小至少有粗浅的关系。

当鸟类和哺乳类的脑扩增时，它们必定受益于“规模经济”，例如神经元传递信号时可使用的线路越多，每个信号便可携带较多信息，这意味着当脑变大时，神经元的每秒活化频率可以较少。不过，此时会有另一个趋势与之抗衡。巴拉萨布蓝曼尼恩说：“我相信，新增脑细胞对智能提升的效应存在着报酬率递减的自然定律。”脑容量变大意味着负担也增加，最明显的就是需要消耗的能量增加。以人类来说，大脑是全身最饥渴的器官，它的重量只有体重的2％，却像贪婪的绦虫般占用了20％的能量(休息状态下)，新生儿更可高达65％。

务必保持联系

随脑变大而增加的能量负荷，大多来自脑的通信网络：人类大脑皮质的耗能就有80％是用在通信，而随着脑的扩增，还有些更精细的结构性问题让神经联结更为困难。事实上，20世纪初的一些生物学家不但继续搜集着脑质量的资料，他们也投入更艰巨的任务：找出大脑的“设计原则”，并探讨不同大小的脑如何遵循这些设计原则。

典型神经元拥有一条细长的尾巴，称为轴突，轴突的末端会分叉，分支的顶端形成了突触，也就是与其他细胞的接触点。轴突就像电缆，可以连接大脑的不同区域，也可以集结成神经，从中枢神经系统延伸到身体各个部位。

在研究初期，生物学家通过显微镜测量了轴突的直径，计算了神经细胞的大小和密度，以及每个细胞拥有的突触数量。他们检查几十种动物脑部的数百，甚至数千个细胞，想让他们的数学曲线更完美，可应用在体型更大的动物上。他们甚至想办法从鲸鱼尸体中取出完整的脑部，生物学家古斯塔夫·阿道夫·古贝格在19世纪80年代详细描述了这耗时5小时的过程。

这些研究显示，当大脑随物种体型增加而变大时，出现了几个细微但可能无法持续的改变。第一，神经细胞的平均大小增加，在大脑总神经元数量也增加时，让神经元可以连接更多同伴。然而较大细胞在皮质中排列较为松散，细胞之间的距离变长，轴突也必须变长。较长轴突意味细胞间信号传递时间较久，若要维持相同的速度，轴突必须加粗(较粗的轴突传信较快)。

研究人员也发现，当脑随着不同物种增大时，大脑会分隔出较大也较多不同的区域，如果将脑组织染色，放在显微镜下观察，你可以看见那些皮质区域呈现不同的颜色。这些脑区通常对应着特化的功能，例如理解语言或辨识脸孔。而且随着脑变大，大脑特化还出现另一层次：左脑和右脑对称区域负责了不同的功能，例如一边负责空间感，另一边负责口语理解。

几十年来，人们认为大脑形成较多工作区隔是智力的表征，但美国爱达荷州2AI实验室的理论神经生物学家马克认为，它可能反映了一个更平实的真相：特化可补偿大脑变大后的联结问题。从鼠脑到牛脑，细胞数量增加了100倍，但神经元却赶不及维持相同程度的联结，为了解决这个问题，大脑把功能相似的神经元划在一起，形成密切联结的单元，在各单元间则以少数长途线路衔接。左、右脑的特化也是为了解决类似的问题，它减少必须跨越左、右脑半球的资讯，因此减轻大脑维持跨脑半球长距轴突的负担。马克说：“我们在较大的脑里所看到的复杂现象，全都只是因为当脑变大时，为了解决联结问题而不得不然，并不是这样的脑会比较聪明。”

波兰科学院计算神经科学家简·卡博夫斯基认同这个看法。他说：“大脑要同时让几个参数优化，一定得在其中取舍，你要改进某个特点，就会牺牲另一个特点。”举例来说，当脑增大时，为了维持左右脑的联结度，连接左右脑的轴突束胼胝体也加粗，会产生什么结果?如果让胼胝体的轴突变粗，以避免左右脑信号传递延迟，又会如何?恐怕不会太好，胼胝体的扩增很快会推远脑半球间的距离，抵消改进的效应。

许多实验清楚证明了轴突粗细与传导速度间的相抵现象。卡博夫斯基说，到最后，神经元确实随脑的扩增而变大，但没有快到足以维持一样的联结程度；轴突确实随脑的扩增而变粗，但没有快到足以弥补较长传导距离造成的延误。

巴拉萨布蓝曼尼恩说，让轴突变粗的程度不要太大，将可节省空间和能量。轴突变粗1倍，能量消耗即增加1倍，电脉冲传导速度却只提高40％。即使动用所有办法，当脑容量扩增时，白质(轴突)体积膨胀的速度仍比灰质(含细胞核的神经元本体)还要快。换句话说，脑变大时，大部分增加的体积都是线路，而不是实际进行运算的细胞，这个现象再度显示扩增终究是有限度的。

灵长类的优势何来

因此，我们很容易可看出为什么牛有柚子般大的脑，却不比脑小如蓝莓的小鼠聪明。不过演化却另辟蹊径，从脑的组成单元着手。2007年，美国范德比尔特大学的神经科学家乔恩·H.卡斯和同事比较了多种灵长类脑细胞的形态，意外发现了一个扭转游戏规则的改变，可能赋予人类优势。

卡斯发现，灵长类和其他大部分哺乳动物不同，它们的皮质神经元随大脑扩增而变大的现象并不明显，虽然有少数神经元变大，但这些都是负责维持大脑良好联结的细胞，剩下的绝大多数细胞并没有改变大小。因此，当灵长类的脑随物种不同而扩增时，神经元排列密度仍维持不变，从绒猴到夜猴，脑容量加倍，神经元数量大约也加倍(若是在啮齿动物中，细胞数目只会增加60％)。这个差异有深远的影响。人类1.4千克的大脑含1000亿个神经元，啮齿类若想拥有和人类相同数量的神经元，并遵循它们“神经元一脑容量尺度定律”的话，它们得扛着45千克的脑，而且从代谢角度来看，这个脑会耗尽所有能量。卡斯说：“这可能是大型啮齿动物看来并不比小型啮齿动物聪明的原因之一。”

神经元较小且排列致密，看来确实会影响智力。2005年，德国不来梅大学神经生物学家格哈德·罗斯和厄休拉·迪克，检查了几个比大脑化商数更能有效预测物种智力(由行为复杂度判定)的性状。罗斯说：“唯一与智力有密切关联的是皮质神经元数，再加上神经活动速度。”而神经活动速度会随神经元之间距离增加而减慢，因轴突髓鞘化程度而加快。髓鞘是包裹在轴突外的绝缘脂质，可让信号传递较快。

如果罗斯的看法正确，那么灵长类较小的神经元将可产生双重效应：第一，它们让变大的脑可以增加更多细胞；第二，细胞紧密排列让信息传递较快。虽然大象和鲸鱼的智力也不低，但它们较大的神经元和较大的脑却让效率变差，罗斯说：“它们的神经元密度低多了，表示细胞之间的距离较远，神经脉冲传导速度较慢。”

事实上，神经科学家最近在人类身上也观察到类似模式：脑区之间通信最快的人看起来也最聪明。2009年，荷兰乌特列兹大学医学中心的马丁·P.范登侯维尔，利用功能性磁共振造影来测量不同脑区联系的直接程度——它们的信号会利用少数结点，还是需要经过许多媒介。范登侯维尔发现，脑区间线路越短的人智商越高。同年，英国剑桥大学造影神经科学家爱德华·布尔摩尔也以不同方法获得类似结果，他们比较了29名健康受试者的工作记忆(能同时记得几个数字的能力)，然后从受试者头皮测得脑磁波记录，估计脑区之间传递的速度，发现通信线路最直接、神经交流最快的人，工作记忆也最佳。

这是个非常重要的看法。我们知道当脑变大时，为了节省空间和能量，会限制联结各脑区的直接线路数量，人类大脑的这种长距离连线较少。但布尔摩尔和范登侯维尔指出，这些稀少的直达线路对智力有很大影响：若为了节省资源而删减直接联结，即使数量极少，都会让智力明显变差。布尔摩尔总结道：“为了智能，你必须付出代价，而代价就是不能任意减少联结线路。”

智能的物理极限

如果神经元间的交流及脑区间的联系是限制智力的主要瓶颈，那么演化出更小的神经元将可打造更聪明的脑。如果轴突能演化成不加粗但能更快将信号传递更远，也可提高大脑的效率。但有些障碍让神经元和轴突无法缩得太小，你可以说这是所有限制的源头：让神经元产生电脉冲的离子通道，天生就不可靠。

由蛋白质构成的离子通道是位于细胞表面的小活门，通过蛋白质分子折叠的变化来控制活门的开或关。当离子通道打开时，钠、钾、钙离子可穿过细胞膜，产生神经元交谈时依赖的电信号。由于离子通道非常微小，很容易因热振动等细微变化而意外开关，有个简单的生物学实验可完全揭露它的缺陷。用一根细小的玻璃管将一个离子通道分离出来(有点像用玻璃杯将人行道上的一只蚂蚁盖住)，然后调整离子通道的电压。理论上，改变电压应可控制通道的开启或关闭，但实际上无法像开关厨房的灯一样简单，离子通道的开或关往往是随机的，有时完全打不开，有时在不该开启的时候打开，改变电压充其量只是增加通道开启的概率。

这听起来像是演化中糟糕的缺陷，却是折中之道。劳夫林说：“如果你让通道的弹簧太松，它会因为噪声而不断开关；如果太紧，噪声减少了，却要费力才能开关。这迫使神经耗费较多能量来控制离子通道。”换句话说，为了节约能源，神经元使用了一触即发的离子通道，代价就是通道会意外开启或关闭。这个办法只有在离子通道数量庞大、可“投票表决”神经元该不该产生电脉冲时才可靠。但是当神经元缩小时，这一机制就会出问题。劳夫林说：“神经元缩小，可传递信号的通道数也随之减少，这样将导致噪声增加。”

在2005年和2007年发表的两篇论文中，劳夫林和同事计算了轴突缩小的限制是否是为了要维持足够的离子通道，结果让人惊讶。劳夫林说：“当轴突的直径小到150纳米～200纳米时，信号就会充满噪声。”离子通道太少的轴突，会因为一个离子通道意外开启，让原本没有要活化的神经元误送信号。现在大脑里最小的轴突可能像打嗝般，每秒发出6次噪声，若让轴突再缩小一点点，它们会像连珠炮般，每秒产生超过100次噪声。劳夫林总结说：“大脑皮质中灰质的神经元和轴突的运作，已接近物理极限。”

资讯、能量和噪声间的得失问题并非生物学独有，从光纤通信、业余无线电到电脑芯片都存在相同的窘境。就像离子通道一样，电晶体是电子信号的守门员。50年来，工程师不断缩小电晶体，在芯片上装入更多组件，制造出运算得更快的电脑。目前最新芯片上的电晶体为22纳米，在这个尺寸下，均匀掺杂变得极为困难(掺杂是在硅芯片中加入少量其他元素以调整半导体特性)，如果电晶体缩小到10纳米，一个硼原子的存在与否就会造成影响，让电晶体的行为变得难以预测。

为了避开目前电晶体的限制，工程师可能会选择以全新的科技重新设计芯片，但演化却无法整个从头来过。瑞士巴塞尔大学发育神经生物学家海因里希·赖克特说：“演化必须在既有设计下使用存在了5亿年的零件，就像是使用改装的飞机零件来造战舰一样。”

此外，还有其他理由让我们相信“出现重大演化跃进，造就更聪明大脑”不太可能发生。神经元刚演化出来时，生物有广泛多样的可能性，但6亿年后，奇怪的事发生了。罗斯指出，蜜蜂、章鱼、乌鸦和哺乳动物的大脑乍看之下完全不像，但若检查它们的视觉、嗅觉、导向、记忆事件先后顺序等特定功能的神经线路，“全都有相同的基本排列”。这样的趋同演化通常代表特定的解剖或生理机制已趋近成熟，没有多少改进的空间。

或许，生命已经找到了最佳的神经蓝图。细胞在成长中的胚胎里，靠着信号分子和物理特性牵引，一步步按照已经在演化过程中根深蒂固的蓝图，形成大脑。

向蜜蜂学习

就目前既有的组件来看，人类大脑的复杂度是否已演化到物理学容许的极限?劳夫林认为，脑功能可能不像光速有个固定值，“它较可能是报酬率递减的关系，到后来你投资得越来越多，回收却越来越少”。我们的脑只能容纳一定数量的神经元，神经元间只能建立一定数目的联结，这些联结每秒只能传递一定频率的电脉冲。如果我们的身体和脑增大，就得付出代价：能量消耗、散热、神经信号在身体各部位之间传递的时间也会随之增加。

不过人类可能有更好的办法，不靠演化即可提升心智能力，毕竟蜜蜂和其他社会性昆虫都这么做：与同巢同伴协力合作，所形成的集体智能可高出个体智能的总和。我们也可通过社会互动，学习如何集思广益。

此外，人类还有科技。几千年来，文字让人类将远超过大脑记忆容量的资讯储存在体外，我们或许可以说，电脑网络是人类智力向外扩展的最终结果。不过，也有人认为网络会让我们变笨，在某些层面来说可能是真的，文化与电脑是人类集体智慧的产物，却可能会减少演化出更聪明个体的动力。