【判断题】心智、爱心这些人类的高级认知过程都和心脏有关，是心与脑的共同表现形式。（）

【判断题】传统的东方人和西方人对家庭和亲人的看法有所不同，它们可以在特定的脑区找到不同的激活方式。（）

【判断题】具备生命特征的所有动物都有大脑。（）

【判断题】裂脑人是由于外科手术造成两侧大脑相互独立工作。（）

【判断题】人对自我，对他人，对社会的看法是社会学层次的讨论对象，难以用脑这一自然科学研究对象来表现。（）正确答案：×

【判断题】脑的生物电信号可以被用来解读，从而控制机器。（）

【判断题】隐藏在内心深处的秘密不告诉别人，也没有方法被人破解。（）

【判断题】目前的智能机器一定需要人来教会它任务的每一个细节，它自己是没有办法自发学习人没有教过的经验性知识。（）

【判断题】现代科学技术可以用光来控制神经细胞的反应，可以控制特定的大脑核团。（）

【判断题】特定的大脑核团执行特定的任务，它的病变造成功能丧失，表现的症状是相似的。（）

一开始，我想知道人内心的运行逻辑，我把大脑比作软件，觉得大脑像软件那样有自己的架构，这个架构决定了大脑是如何执行的，比如说，如何调用资源（记忆、认知）、如何生成自己的计划、如何调动我们的四肢。

《神经的逻辑》这书，主要是从奇怪病症的案例出发，来探讨脑中的回路做了哪些操作。它是一部科普性质的书，同时，作者也试图用他自己的“无意识-意识系统”来串连起来很多神经学研究，当然，不是作者在秀认知，有某个统一的线索来整理全书，读者读起来，会少吃力点。

以下内容，不涉及原书的写作主题，只是抽离书中的几个片段来谈谈我的读后感。

我们对于神经学的认知，主要停留在影视作品里对催眠、大脑芯片、多重人格等内容带有神秘恐怖色彩的描绘。剩下来的是个别的一些人的体验了，比如说，他们听说村子里有人送进精神病院，有人见过癫痫发作时的样子，老年人中风发作导致的身体瘫痪。

目前，神经学的研究已经很精细了。核磁共振的扫描能看到当前被试的大脑哪些区域在活跃，由此积累了很多关于大脑分工的判断，情绪是哪个区域产生的，记忆是哪个区域保存的，视觉是哪个区域在处理的。

科学家还会让被试头戴电极装置，让电极刺激大脑某个区域，观察被试的表现。新闻里好像听过电极刺激某个神经元的做法。从书中描述的实验来看，主要是以核磁共振为主，只有一个例子提到了单个神经元精细操作，当被试观看某个明星的照片时，科学家观察到某个神经元在放电。这里有个浪漫的理解，就是你喜欢的人真的在你的心里，有某个神经元对应着你喜欢的人在放电。

神经学家形成了许多假说，来解释人格分裂、转换障碍、精神分裂症等等。具体到神经信号是怎么走的，哪些区域参与了神经信号加工，这些是争议不大。但是，上升到比较虚的概念，就争议大了，意识、自我、身份等概念比较虚，偏偏在解释人格分裂、精神分裂症的时候，会不得不提到这些模糊、空虚的概念。

总体来说，神经科学的研究已经看到了大脑这座山的全貌，还有许多细节隐藏在云雾中，很需要研究设备、研究手法的进一步突破。不过，埃隆马斯克的脑机接口研究已经开展了，已经踏入了我们觉得科幻的领域，神经科学在接下来几十年的突破应该很惊人。

二、大脑面对着黑箱似的世界

我们一直以来可听可看，觉得世界是透明的。但仔细一想，有点问题，大脑实际上看不见，听不见，对它来说，它处理的是耳朵、眼睛接受过来的电化学信号。在大脑里到处流动的是电化学信号。我们听到的、看到的的内容，是大脑处理信号后，根据它自己的理解，给我们推送的景象。这个世界一团黑，只是大脑让我们觉得自己看见了。

书中提到一种电鱼，电鱼自行在水中放电，发出电波，周围的同类感应到电波，会用自己的频率的电波回应。那么电鱼怎么知道接受到的电波是不是自己发出的呢？它发出电波时，脑中也产生了这个电波的副本，如果它接受到的电波与刚刚的副本电波一致，就知道是自己的电波，不是周围有自己的同类。

人类的说话也类似电鱼的机制，我们说话时候产生的声波，也会传到我们的耳朵里，转换为电化学信号进入到我们的脑中。由于大脑对比了这段声波与我们平常的声音，就把这段声波过滤掉，专注于别人的声音。书中认为，精神分裂症的人的这个过滤功能异常了，导致他以为听到了陌生人的声音，其实他听到的是自己脑中的思想。

由于这个世界对大脑来说，是个黑箱，大脑尝试完全解析这个黑箱，但它容易遇到自己解释不了的时候，于是它会进行“填空”。精神分裂症患者幻听的时候，他需要解释他为何能听到这个声音，比如说，他解释为有人给他脑子放了芯片，在远程给他发送信息，监视他的一举一动。一些人会经历睡眠瘫痪的情况，当醒来时，知觉醒来，全身的肌肉还未醒来，感觉自己无法动弹很难受，有些人会解释为有外星人拿他做实验，或者解释为被老巫婆折磨、压胸口。

有些癫痫患者会被裂脑，把左脑右脑间的神经束切断，这样一来，癫痫症状会好些。科学家召集这样的患者进行实验，向右脑展示笑脸，患者笑了，于是问患者为何笑了，负责语言表达的左脑解释自己今天有幸运的事情发生。于是研究者认为左脑右脑切断神经束连接后，应该不会共享信息，但是左脑右脑各自还是会把人自己的行为，用编造的理由给补全逻辑。

总结一下，人脑会尽量用它的信息加工、经验、记忆来还原现实世界，使用了许多的监督手段，主动地过滤信号、排除掉矛盾信号，实在无法解释就用貌似合理的逻辑来进行“填空”，达到任何事情都自圆其说的效果。

三、正常人与精神病的距离并不远

梦游杀人是我很难接受的事情，毕竟做梦状态下，执行精确的动作，我认为是不可意思的。但现在的法律案例里面确实有梦游杀人被判无罪的情况。书中的解释是，正常人睡眠时，肌肉会进入麻痹状态，梦中的想象不会直接带动四肢行动。而一些长期睡眠障碍的人，肌肉进入麻痹状态的时间过长，这时他梦中的想象会带动他的四肢，做出梦中的动作。那么我们有一个疑问：如果梦游杀人者在要杀人的那一刻，如果醒来，会不会克制自己的杀人行为？

那么精神病患者在正常情况下，他们言语行动是不是能保持和正常人一样的状态？其实正常人与精神病患者的距离并不远，两者的大脑总体结构是一样的，其中的区别在于，情绪创伤、压力、药物、病变引发的异常。对于电脑来说，有bug会导致死机。对于人脑来说，有bug不会死机，但产生了难以解释的现象。

我们对于人脑能看见能听见，习以为常，但是，人脑是目前地球上最厉害的认知系统。我害怕老鼠，但仔细一想，它也怕人类怕得要死。相比较它那小小的脑袋，我们的认知系统太高级了，在老鼠的心里，人类就是上帝级别的存在。这样高级的人脑，能进行复杂的推演，能接受大量的信息，因为过于复杂，容易有出错的风险，一般的口误、笔误、记错了，都是可以马上修正的，但那些可以牵连到整个人脑的异常，就无法排除了。

我会感叹人脑的精细程度远超电脑，但似乎不该把人脑理解为一种精密机械，似乎人脑是一种活物。书中提到了一个百辆汽车连环相撞的车祸事件，车祸中的一个男子因为死亡恐惧，产生了过激反应，在事后听到一点点响声，就变得十分警觉、紧张。从机械的角度来想，大脑主动削减掉过强的反应，这应该是很容易实现的机制。但实际上，它的表现很幼稚，几乎被死亡恐惧所控制，难道一个比电子仪器更精密的大脑真的怕死？

另外，自我到底是什么东西呢？我有名字，我有外貌，我有性格，我有偏好，但是把“我”放在物理层面来理解，全是细胞、分子、电子的结构，该如何理解呢？但另一方面，我想要社会地位，我想要金钱，我想要名声，这些欲望是切实存在的，因此，我们不能认定“我”是个虚假的概念。这也是一个谜。

总体来说，人脑的奥秘还是无法探究，如果我们活到一百岁，能不能见到神经学的重大突破呢？

Ashesh Mehta博士是纽约长岛的芬斯坦医学研究所（Feinstein Institute for Medical Research）的脑外科医生。今天他和往常一样对他的癫痫患者进行手术，寻找癫痫发作的源头。不过这一次，他的患者同意加入一项大胆的科学实验，这一实验的最终目的是将无声的思想转化为有声的语言。

在打开患者颅骨，暴露大脑之后，Mehta博士小心翼翼地将一片微电极矩阵贴在了患者大脑左侧，那些与倾听和产生言语相关的脑区。通过纪录这一脑区的电生理活动，并且将这些信号通过无线信号传递给计算机进行解码，这些微电极和系统的其余部分可能成为第一个处理语言信息的“大脑计算机界面”（BCI）。

如果一切顺利，它可能攀越这一领域的珠穆朗玛峰：开发一种让脊髓损伤、锁定综合症、肌萎缩侧索硬化症（ALS）等瘫痪患者再度发出自己声音的大脑计算机界面。

这一技术不需要让患者具备表演莎士比亚话剧的能力。得益于神经科学、工程学和机器学习领域的发展，越来越多的专家们认为一个能够解读患者想表达的“是”、“否”、“饿”、“痛”或“水”这些字的系统即将出现。

“我们相信我们对大脑编码‘无声言语’的信号有足够的了解，不久的将来，我们能够制造出一些有实用性的产品，”加州大学伯克利分校的Brian Pasley博士说：“即使它们带来的改善不大，对于患者来说也将是非常有意义的。我确信这是可能的。”

第一个大脑计算机界面能够读出运动皮层与指挥运动相关的电信号，然后通过软件将这些信号转化为操作计算机鼠标或者机械臂的指令。在2016年，匹兹堡大学的科学家们更进一步，将感受器装在用意念控制的机械臂上，这样机械臂可以产生触觉。

虽然大脑计算机界面最初出现时吸引了很多人的目光，但是在第一个原型机出现后的10多年里，大脑计算机界面的研发进展并不顺利。很多项目在最初的兴奋期过去之后半途夭折。大多数系统需要笨重的电缆，以及装在大箱子里的信号分析仪和其它电子设备。而且，目前的大脑电极只能维持几年不坏，这意味着患者需要重复接受大脑手术。目前的BCI系统在实验室环境下的表现虽然还可以，但是它们的可靠性还不足以在现实世界中使用。匹兹堡大学的Jennifer

而解读语言的BCI面临的挑战更多。解读大脑想说的一个词需要分析更多的信号，而且与语言相关的脑区还没有被精确确认。最主要的挑战是，语言的编码分散在一个广阔的大脑网络里，目前的记录技术还不能以足够高的时空分辨率，对整个大脑进行监控。日内瓦大学的Stephanie Martin博士说。她去年因为对语言BCI的研究获奖。

目前用来帮助瘫痪，ALS或者由于其它原因无法说话的辅助科技操作起来并不“自然或者直观”，Martin女士说。现有的系统让他注视屏幕上的英文字符，然后在头皮中的电极能够感知编码眼睛运动和位置的脑电波，找出选择的英文字符来拼出词句，然后语音合成器可以把这些词句读出来。已故理论物理学家，身患ALS的斯蒂芬霍金先生使用的就是与之相似的系统。科学家们认为，通过“直接探索与语言相关的神经活动”，他们可以做得更好，Martin博士说。

在2007年，波士顿大学的计算神经学家Frank Guenther博士制造了第一款语言BCI。它使用植入到一名锁定综合症患者大脑中的电极来接收运动皮层指导说话的指令。研究人员发现了当患者想要发出特定音素时与舌头、嘴唇、喉咙、上下颚和脸颊的运动相关的电信号。为了加快这项研究的进展，Guenther博士的合作者，神经生物学家Phil Kennedy博士，甚至冒着大脑受损的风险，2014年在自己的大脑中植入了电极和收发器。虽然这项实验因为多种原因没能取得很大的进展，但是更多的神经科学家开始和电子工程师合作开发和改进构建这一系统所需的植入电极、解码器和语音合成器。

“从今天的标准来看，我在2007年建立的系统就太原始了。我认为阻碍语言BCI进展的问题终有一天可以被解决。”Guenther博士说。

哥伦比亚大学的电子工程师Nima Mesgarani博士同样抱有这样的期待，他领导的一项研究试图通过从文章最初Mehta博士移植的电极接受的信号中重建语言。

这类系统可能成功的原因是，人类的大脑对想象和现实之间的区分不是那么明确。当大脑想象一件事时，神经活动的特征跟真正做这件事时的神经活动极为相似。在大脑中想象一块南瓜饼在视觉皮层中产生的神经活动，跟看到一块南瓜饼非常类似，相像投篮的动作能够激发跟实现投篮动作类似的神经活动。

“出声的说话和无声的说话之间也有类似的关系，在大脑中演习想说的话虽然没有动嘴唇和舌头，但是能够引发与实际说话相同的大脑活动，”Mesgarani博士说。

这让收集电信号的倾听系统能过够重建无声的说话，虽然它们的结果并不完美。Martin博士与Pasley博士在伯克利大学进行的一项研究将电极放在参与者的大脑中，然后让他们想象大声读出一系列词语，比如“牛仔”，“游泳”，“蟒蛇”和“电话”等等。不幸的是，软件从大脑信号中解读词语的准确性只比扔硬币的概率稍微高一点。

伯克利大学的研究提供了这种策略的概念验证，但是通常“由大脑信号重建的语言的可读性都很差，”Mesgarani博士说：“我们试图克服可读性的障碍。”而解决这个问题的最好方法是使用机器学习，训练软件来解释大脑听到出声的语言时的反应，自动纠正错误，然后逐渐改进。

为了验证他的想法，Mesgarani博士与Mehta博士合作，募集了5位癫痫患者加入了这项研究。在他们接受手术时，Mehta博士将一个微电极矩阵贴在听觉皮层的两个与识别语言相关的脑区。这两个脑区会处理语言的音量、腔调、音频、音素等重要信息。

志愿者们然后听别人读出数字（1，2，3…）和讲故事。他们听觉皮层产生的电生理活动会被微电极矩阵收集，然后送到Mesgarani研究团队设计的一个“深度神经网络”人工智能系统中。这个人工智能系统的作用是分析这些神经信号，然后猜测这些神经信号对应的是哪些词语，再将这些词语送给语音合成器大声说出来。

整个过程好像将一本中国菜谱翻译成英文再翻译回来：最后的结果和原文一点都不像。这是以前语言BCI研究的结果，一串无法解读的音符。

对Mesgarani团队设计系统的检测是，经过他们的BCI系统处理播放出的语言和最先志愿者听到的故事和数字有没有相似之处。他们取得了成功，可读性达到了75%，这与以前的语言BCI刚刚过半的可读性相比是非常大的进步。

如果让志愿者多次听同一句话，然后将所有的神经反应综合分析，会进一步提高重建语言的准确率，在微电极矩阵中添加更多的电极也能够提高重建语言的准确率。

下一步，研究人员将检验这一人工智能系统解读大脑想象语言时产生的电活动的能力。Mesgarani博士说：“以前的研究表明我们能够接收到这些信号，如何将这些信号重建成为发声的语言是问题的瓶颈。利用人工智能改善解读电信号的能力，可以帮助我们构建一个从大脑神经活动中重塑准确和可读的语言的框架。”最终新一代的人类与计算机的互动系统能够帮助瘫痪和锁定综合征患者。

这项技术虽然可能最初的目的是帮助残障患者，但是它可能会普及到其它人，甚至有可能在健康人身上先得到应用。在2017年麻省理工学院召开的神经科技会议上，Facebook的Mark Chevillet博士描述了该公司对“从念头到打字”的BCI研究，这项研究的指导理念源于一个想法“如果你能够直接用大脑打字的话会是什么样子？”

如果可以直接用大脑输出文字，比打字更快，会是什么样？

这一项目的目标是“开发一种无声的语言界面，让你能够以比打字快5倍的速度输出文字，大约每分钟100个词。”该公司在研究能否用非侵入性的方法来收集高质量的神经信号并且将它们正确解码成为音素。如果这一步能够成功，那么下一步是将这些信号输入到一个数据库中，将音素顺序与词语配对，然后使用软件预测这些信号最可能代表哪些词语。

“这不是科学幻想。”Chevillet博士对会议参与者说。