人类智力已至极限？

语燃

《环球科学》8月封面文章

我们可能无法变得更聪明

大脑的尺寸

　　人类的智力可能已经接近极限，无法进化到更高层次了——多种证据表明，通往更高智力层次的进化途径都已被物理定律堵死。科学家能否找到突破极限的办法？

　　撰文 道格拉斯· 福克斯(Douglas Fox) 翻译 栾兴华

　　道格拉斯· 福克斯是一名自由科学作家，目前居住在美国旧金山。他常为《新科学家》(New Scientist)、《探索》(Discover)以及《基督教科学箴言报》(The Christian Science Monitor)撰稿。福克斯曾获多个奖项，最近的一项大奖是由美国新闻记者与作家学会评出的重大事件报道奖。

　　物理限制

　　人类的智力可能已经接近极限，无法进化到更高层次了。各种证据都表明，大多数通往更高智力层次的进化途径都已被物理定律堵死。

　　就拿大脑容量来说，容量越大，智力层次也越高，但大脑容量增大却有一个反作用：大脑会消耗更多的能量，运行速度也会变慢。大脑内，更好的神经连接也需要消耗能量，不成比例地占据大脑空间。如果大脑中的神经连接变多变细，就会碰到热力学极限，正如计算机芯片上的晶体管所遇到的问题一样：容易产生“噪音”。

　　不过，人类仍可能达到更高的智力水平，而且借助一些现代技术，比如写作和网络，我们可以使智力不受身体的限制。

　　西班牙科学家圣地亚哥· 拉蒙· 卡哈尔(Santiago ramóny cajal)是1906 年诺贝尔生理学或医学奖得主，早在第一次世界大战的十几年前，他便绘制出了昆虫的神经解剖图，并将昆虫大脑形象地比喻成一只精致的怀表，而将哺乳动物大脑比作一个空心的老式座钟。说起来让我们有点汗颜，很难想象蜜蜂的大脑仅有毫克重，却可与哺乳动物一样执行某些任务，比如为同伴带路、建造家园。蜜蜂的能力可能受到神经元数量的限制，但它们却可将神经系统的功能发挥到极致。

　　另一个极端例子是大象，它们的大脑体积是蜜蜂的500 万倍，运行效率却如庞大的美索不达米亚帝国一般低下。神经信号从大象大脑的一端传到另一端，以及从大脑传到脚趾间所需要的时间，均是蜜蜂的100 倍之多，因此这些庞然大物只得减少躯体反射，放慢行动速度，以便把那点宝贵的大脑资源用在如何走好每一步上。

　　人类的大脑容量可能不像大象或蜜蜂那么极端，但有人发现，人类智力同样受到了物理定律的限制。人类学家已经推测出脑力扩展所面临的解剖学障碍——对于两足的人类来说，脑袋变大能通过产道么？即使我们假设，进化可以解决产道问题，那么脑袋变大所带来的问题，可能更多更复杂。

　　有人或许认为，只要通过进化，我们大脑中的神经元数量变多，或者神经元之间的信息交流速度加快，我们就会更聪明。但若汇总新近的一些研究，根据结果进行逻辑推断，你会发现，如果大脑真朝这个方向进化，很快就会触到物理极限。这些限制与神经元的自身性质，以及神经元之间频繁的化学信号交流有关。英国剑桥大学的理论神经科学家西蒙· 拉夫林(Simon Laughlin)认为，“信息、噪声和能量之间的联系是剪不断的，这种联系有着热力学根源”。

　　那么，热动力学定律针对神经元而设置的这种智力限制，是否对鸟类、灵长类、海豚、螳螂等所有动物都有效？显然，从来没人考虑过如此宽泛的问题，但本文提到的科学家都认为，这个问题确实值得探讨。“这是一个很有意思的研究点，”美国宾夕法尼亚大学致力于研究神经信息编码的物理学家维贾伊· 巴拉萨布拉曼尼恩(Vijay Balasubramanian)说，“ 我还没有在科幻小说中看到有谁探讨过这个问题。”

　　显然，智力是一个内涵丰富的词汇：它难以衡量，甚至难以定义。不管从哪个方面来看，人类都是地球上最聪明的动物，但我们的大脑进化到今天这个程度，它处理信息的能力会不会已经受到“硬件”上的限制？除了人类，其他神经类生物的智力进化是否也无法摆脱物理定律的束缚？

　　大脑越大越聪明？

　　从直觉上来看，要使脑力变强，最明显的方法就是增加大脑容量。事实上，100 多年来，大脑容量与智力之间的关系一直是科学家研究的热点。19 世纪末到20 世纪初，生物学家花了大量时间来探索生命体的一些共同特征——与体重，尤其是与大脑容量相关的、在整个动物界都适用的数学定律。大脑容量增大的一个好处是，可以容纳更多的神经元，神经元的生长、连接也可以更复杂。然而，大脑容量的大小并不是决定智力高低的唯一因素：牛的脑体积是老鼠的800 倍，但牛并不见得比老鼠聪明多少。身体越大，大脑反而需要完成更多的琐碎工作，比如监管更多的触觉神经、从更大的视网膜上整合信号、控制更多的肌纤维等与智力无关的内务工作。

　　1892 年，荷兰解剖学家尤金· 杜布瓦(Eugene Dubois)在爪哇发现了直立人头骨，他想寻找一种方法，根据颅骨化石的大小来评估动物的智力。因此，他首先提出假设，如果动物大脑异乎寻常地大，它们也会更聪明，然后在这个假设的基础上，确立了动物大脑容量与体型大小之间的精确数学关系。杜布瓦与其他学者收集了很多关于动物大脑容量与体型大小的数据，形成了一个日渐庞大的数据库。当年的一篇经典论文就曾报道过3 690 种动物的身体、器官以及腺体的重量，涉及从木蟑螂(wood roaches)、黄嘴白鹭(yellow-billed egret)到两趾和三趾树懒的多个物种。

　　杜布瓦理论的继任者发现，在哺乳动物中，大脑容量的增长速率要慢于体型的增长——大概是体重增长倍数的3/4 次幂。因此，麝鼠(muskrat)的体重是老鼠的16 倍，它的大脑容量大约只有老鼠的8 倍。根据这一认识，科学家发明了杜布瓦一直在寻找的数学工具：脑商(encephalization quotient)，也就是某一物种的实际大脑重量，与根据体重预测的脑重的比值。换句话说，脑商反映了一个物种的大脑增长速度偏离3/4 幂律的倍数。比如人类的脑商为7.5(即我们的大脑重量是预测值的7.5 倍)，宽吻海豚为5.3，猴子是4.8，而牛只有0.5(见右图)。简而言之，一个物种智力的高低可能取决于大脑的神经储备量：除了处理皮肤触觉之类的日常琐事，还为智力留下了多少神经元。或者，我们还可以归纳得更为简单：至少从表面上来看，智力高低取决于大脑容量。

　　拿哺乳动物和鸟类来说，大脑变大确实给它们带来了一些好处。大脑越大，神经回路越多，每个神经信号能携带的信息就更多，神经元每秒钟的放电次数就不必那么频繁。但与此同时，大脑增大也会产生一种相反的趋势。如果为了提升智力而无限制地增加新生神经元，“我认为收益递减规律就可能起作用，”巴拉萨布拉曼尼恩说。容量增大的同时，大脑的负担也会增加。最明显一点就是能耗增多。以人类为例，大脑是身体中需能最多的部位：大脑仅占人体重量的2%，但即便在我们休息时，它所消耗的能量，也占到人体总能耗的20%。在新生儿中，这个比例更是达到惊人的65%。

　　利弊难题

　　大脑所需的能量中，相当一部分都耗费在信息交流网络上：人类大脑皮层中，80% 的能量都用于信息交流。不过，随着脑容量的增大，神经间的连接似乎会在更精细的结构层次上，遇到更严重的问题。事实上，早在20 世纪中叶，当生物学家在收集关于大脑重量的数据时，他们也在探究一个更有挑战性的问题：弄清楚大脑的“设计原则”，以及这种原则又是如何在大小各异的大脑上发挥作用的。

　　通常，神经元都有一条细细的“尾巴”，称为轴突(axon)。轴突末端会分叉，每条分支的末端会形成突触(synapse)，也就是该神经元与其他神经元的连接点。轴突就像一根根电话线，可以连接大脑的不同部位，或形成神经束，从中枢神经系统延伸到全身各处。

　　在早期的一些开创性研究中，生物学家利用显微镜，测量了轴突的直径，计算出了神经元的大小和分布密度，以及每个神经元拥有的突触数量。他们观察了10 多种动物的大脑，对于每个动物大脑，都会检测数百，甚至数千个神经元。由于急于把研究对象扩展到更大型的动物中，以便完善数据和统计曲线，生物学家甚至想了些办法，从鲸的尸体上剥离完整的大脑。古斯塔夫· 阿道夫· 古德贝格(Gustav Adolf Guldberg)曾在19 世纪80 年代详细描述了一种方法，使用双人伐木锯、斧头、凿子和足够的气力，像开罐头一样，打开了鲸的颅骨顶端。

　　观测了多个物种的大脑之后，科学家发现，随着脑容量增大，就会发生一些微妙却不可持续的变化。首先，神经元的平均大小在变大。由于神经元的总数也在增多，这种改变使得神经元可以连接越来越多的“同胞”。但在大脑皮层上，神经元变大后，密度却下降了，导致神经元之间的距离增大，连接神经元的轴突也得相应增长。轴突越长，神经元之间的信号传递就要耗费更多时间，因此只有轴突变得更粗，才能保证神经信号的传递速度(轴突越粗，信号传递越快)。

　　研究人员还发现，脑容量越大的物种，功能区域就会划分得越多。如果给大脑染色，你会发现，在显微镜下，大脑皮层上呈现出很多颜色各异的斑块。每个斑块就是一个功能区，它们各司其职，比如有的负责语言表达，有的负责面部识别。随着脑容量增大，这种特化现象会在另一个层次上出现。比如，在左右大脑半球上，相互对应的两个区域会执行不同的功能，比如空间想象和言语推理。

　　几十年来，人们一直把大脑的这种功能区域划分视作智力的一种标志。但这也反映了一个更加普遍的现象：区域分工是对脑容量变大导致的连接问题的一种补偿，美国爱达荷州博伊西2AI 实验室(2AI Labs)的理论神经生物学家马克·常逸梓(Mark Changizi)说。牛脑的神经元数量是小鼠的100 倍，但这么多神经元不可能迅速地在两两之间形成连接。通过区域分工，把功能类似的神经元划分到同一区域，区域内可以形成丰富的神经连接，而区域之间仅需少量长距离连接，大脑就能解决这个连接难题。左右大脑半球的分工，也解决了一个类似的问题：这种分工方式，减少了两个半球间必需的信息传递量，因而也就不需要太多的长距轴突来连接两个半球。常逸梓说，随着脑容量不断增大，“所有这些看似复杂的过程，其实都只是大脑为解决连接问题而做的努力，并不代表脑袋大了就更聪明了”。波兰科学院的计算神经科学家简· 卡博斯基(Jan Karbowski)对此深表赞同。“要提高智力，大脑必须要对几个方面进行优化，但有利必然也会有弊，”他说，“如果你要改善一个方面，那么其他方面就可能变得更糟。”想象一下，当大脑增大时，如果你让胼胝体(corpus callosum，即连接左右半球的轴突束)也立即增大，以使左右半球的连接保持畅通，这时会发生什么？如果你让轴突增粗，以防止大脑增大后，左右半球的信号传递变慢，这又会发生什么？结果将不容乐观。胼胝体会增长得太快，会把两个半球分得更开，以至于抵消了大脑功能的任何改善。

　　探究轴突宽度和信号传导速度的实验，已经很好解释了上述利弊问题。卡博斯基说，神经元确实会随着脑容量的增大而变大，但神经元之间并不能迅速建立连接；轴突也确实会增粗，但增粗速度也不足以抵消传导路径变长导致的信息传递延迟。巴拉萨布拉曼尼恩认为，限制轴突快速增粗不仅节省空间，还能减少能耗。当轴突直径增加一倍，能耗也会增加一倍，但传递信息的速度仅能提高40% 左右。即使不考虑这些因素，当脑容量增大时，大脑白质(由轴突组成)的体积增长速度也要快于大脑灰质(神经元的主体，细胞核所在位置)。换句话说，脑容量增大的那部分更多是用于建立神经元间的连接，而不是真正为负责计算、处理信息的神经元提供空间。这再一次说明，以脑容量增大的方式提高智力，并不是长久之计。

　　灵长类的优势

　　有了上面的研究做铺垫，我们就不难理解，大脑有柚子那么大的牛为何还不如大脑小如蓝莓的老鼠聪明。不过，在大脑模块的水平上，进化也拿出了自己的变通方法。2007 年，美国范德堡大学的神经科学家乔恩· H · 卡丝(Jon H. Kaas)和同事对比了多种灵长类动物的脑细胞形态，他们偶然发现了一个关键特征——一个可能赋予了人类生存优势的特征。

　　卡丝发现，与大多数哺乳动物不同的是，当灵长类的大脑变大时，大脑皮层上的神经元大小几乎不变。虽然有数量极少、负责维护神经连接的神经元确实变大了，但大部分神经元的大小都没有变化。因此，尽管在灵长类动物中，不同物种的大脑一个比一个大，但神经元仍然紧密地聚集在一起。比如，狨猴(marmoset)的脑容量是枭猴的两倍，神经元的数量大概也是两倍，而在啮齿类动物中，当脑容量增大两倍时，神经元数量仅会增加60%。这种差异导致了截然不同的结果。人类将1 000 亿个神经元紧密压缩在1.4 千克的脑组织里，而对于啮齿类动物，如果神经元仍是现在这么大，数量却与人类相当的话，那么它们的大脑将会重达45 千克。从新陈代谢的角度来说，这么大的脑组织所需的能量，几乎会“抽干”啮齿类动物。“这可能就是大型啮齿类动物不比小型同类聪明的一大原因，”卡丝说。神经元较小、排列更密集，似乎确实对智力有影响。2005 年，德国不来梅大学的神经生物学家格哈德· 罗斯(Gerhard Roth)和厄鲁休拉· 迪克(Urusula Dicke)评估了一些动物特征，他们认为在预测动物的智力上，这些特征可能比脑商更有效(通过行为的复杂程度，可以大致判断动物的智力水平)。“唯一与智力紧密相关的，”罗斯说，“就是大脑皮层上的神经元数量，以及神经信号的传递速度。”神经元之间的距离变长，信号传递会变慢，而轴突外层的髓鞘(myelination)变厚，信号传递则会变快。髓鞘是一种脂质绝缘层，能让信号传导更加迅速。

　　如果罗斯是正确的，那么在灵长类动物中，神经元小型化就有双重作用：一是随着脑容量增大，神经元数量可以随之增加；二是可以让信号传递变得更快，因为神经元的排列变得更加密集。大象和鲸本来应该很聪明，但它们神经元和脑容量太大，导致运行效率低下。“大脑中的神经元太过稀疏，”罗斯说，“这意味着神经元之间的距离较大，神经信号的传递要慢得多。” 事实上，神经科学家最近在人脑中也发现了类似的模式变化：脑区之间，神经信号传递速度最快的人，似乎也最聪明。 2009 年，荷兰乌得勒支大学医学中心的马丁· P · 范登赫维尔(Martijn P. van den Heuvel)利用功能性磁共振成像技术，来观测不同脑区在相互传递信息时到底有多直接——也就是说，要看不同脑区在交流时，有没有通过数量或多或少的中间区域。范登赫维尔发现，脑区间信号传导通路越短的人，智商就越高。同年，英国剑桥大学的神经影像学家爱德华· 布摩尔(Edward Bullmore)和同事用其他方法也得到了相似的结果。他们首先测试了29 个健康受试者的工作记忆(可在瞬间记住一些数字的能力)。然后，他们根据脑磁图记录，估测受试者的不同脑区间信息传递速度有多快。结果发现，神经信息传递最快最直接的人，工作记忆也最强。

　　这是一个重大发现。我们知道，随着大脑变大，它会减少脑区间的直接连接，以此节省空间和能量。在相对较大的人脑中，长程连接并不多。但布摩尔和范登赫维尔的研究表明，这些直接连接虽然很少，对智力却有着极为重要的影响：如果为了节省资源，即使大脑只是切断其中少数连接，也会造成严重后果。 “要想变得聪明，都是要付出代价的，”布模说，“这个代价就是，你不能只是简单地削减神经连接”。

　　物理极限

　　如果神经元之间以及脑区之间的交流真是限制智力发展的瓶颈，那么朝着小型化方向进化的神经元(彼此之间会挨得更紧，交流更快)应该会构成一个更聪明的大脑。同样，如果轴突通过进化，能在更长的距离上，以更快的速度传递信息，即使不变粗，也能让大脑的运行变得更高效。但是，有种东西的存在，却使神经元无法变小，轴突的长度也不能超过某个临界点。或许，你可以把它称作“局限之母”：这就是离子通道，神经元用来产生电脉冲的那些蛋白质，它们天生就不稳定。

　　离子通道都是微型阀门，通过改变自身结构来实现开或关。当它们打开时，钠、钾、钙离子会通过细胞膜，进入神经元，产生电信号，用于神经元间的交流。由于离子通道太小，单凭热振动(thermal vibration，原子在热能驱动下产生的一种振动)，便可轻松打开或关闭这些通道。一个简单的生物学实验就会让这种缺陷暴露无遗：先用一根玻璃微管，在神经元表面隔离一个离子通道，就像用玻璃杯罩住人行道上的一只蚂蚁。当你调节离子通道上的电压，试图将它打开或关闭时，你会发现它并不像厨房里的灯那样，说开就开，说关就关，它的开或关完全是随机的。有时，它根本就打不开，有时在本不应该打开的时候却又打开了，产生一些无意义的神经“噪音”。你可以不断调节电压，但你所做的一切，仅仅是有可能使通道打开或关闭。

　　听起来，这像是一个可怕的进化缺陷，但实际上，这是一种折中方案。“如果通道太松，会产生很多‘噪声’，使它会不停地打开或关闭”， 就像先前提到的生物实验那样，拉夫林说， “如果通道太紧，它确实不会产生多少‘噪声’，但这样一来，你得花费更多力气才能打开或关闭它”，也就是说，神经元需要耗费更多能量才能控制离子通道的开关。换言之，神经元使用这种一触即发的离子通道可以节省能量，但副作用是通道的开关不稳定。这又会出现一个利弊问题：只有当你拥有很多离子通道，并通过“投票机制”来决定神经元是否产生电脉冲时，离子通道才是可靠的(即只有当多数离子通道都处于同一状态时，才能决定神经元是否放电)。但是，如果神经元变小，“投票机制”就会出问题。“当你缩小神经元，可产生电信号的离子通道也会减少”，拉夫林说，“‘噪声’则会随之增多。” 在2005 年和2007 年发表的两篇论文中，拉夫林和同事计算了一下，如果要保留足够的离子通道，是否对轴突的最小尺寸会有所限制。结果很令人吃惊。“当轴突直径为150 ～ 200 纳米时，它们就会产生大量的噪音，”劳克林说。在这种情况下，每根轴突上只有少量离子通道，以至于只要一个通道意外打开，就会致使轴突传递一个信号(见第33 页图框)，尽管神经元还没有放电的打算。在大脑中，最细的轴突可能发出的噪音信号已经达到每秒6 次，如果再将它们的直径哪怕缩小一点点，它们发出噪音的次数就可能超过每秒100 次。拉夫林指出：“大脑皮层灰质中的那些神经元，它们的轴突的直径，已经非常接近物理极限。”

　　信息、能量和噪声之间的这种最基本的折中方案并不限于生物学。从光纤通信、无线电传输到电脑芯片，这种机制都适用。晶体管的作用和离子通道类似，都控制着电信号的通断。50 年来，工程师设计出的晶体管越来越小，塞在芯片上的晶体管越来越多，计算机的运行速度也越来越快。在最新一代的芯片上，晶体管的直径是22 纳米。在这种尺度下，在晶体管中均匀掺入硅元素变得非常困难(这个过程叫做掺杂，是指向晶体管掺入少量的其他成分，用以调整半导体的性能)。当晶体管的直径接近10 纳米时，单个硼原子的随机出现或缺失都可能引起不可预测的后果。

　　这时，工程师也许会回到绘图板，用一种全新的技术重新设计芯片，以避开当前的这种限制。然而，生物进化不可能重新开始：它必须在既定规则下，使用在过去5 亿年里出现的“零件”来进行，瑞士巴塞尔大学的发育神经生物学家海因里希· 莱歇特(Heinrich Reichert)解释说，这就好像要用改良的飞机零部件建造一艘战舰。

　　此外，还有一个原因让人怀疑，人类大脑能否通过一次进化上的飞跃变得更聪明。当神经元首次进化出现时，地球生物本来有很多进化方向可以选择，但6 亿年后，奇怪的事情发生了。罗斯指出，虽然从表面上看，蜜蜂、章鱼、乌鸦和聪明的哺乳动物长得千差万别，但如果再看视觉、触觉、嗅觉、情景记忆和方向感背后的神经回路，你会发现，“这些动物的神经回路的构成惊人地相似”。这种进化上的趋同性说明，解剖学或生理学上的某种解决方案已经趋近成熟，很少有改进的余地了。

　　也许，现今动物已经有了最合理的“神经蓝图”，而这幅蓝图是胚胎中的细胞通过信号分子和物理接触发生相互作用，然后逐步绘制而成的，在动物中已经根深蒂固。

　　能否突破极限

　　那么，在现有构建模块下，我们大脑的复杂程度是不是已经触碰到物理极限？拉夫林认为，大脑功能可能受到了一些硬性限制，如同光速受到的限制一样。“就好像你碰到了收益递减规律，”他说，“虽然投资得越来越多，但收益却越来越小。”我们的大脑中仅能容纳这么多神经元，神经元之间只能建立这么多连接，这些连接每秒钟所能承载的电信号也就这么多。而且，如果我们的体型和大脑变得更大，我们会在能耗、散热上付出更多代价，神经信号从一个部位传到另一个部位也要浪费更多时间。

　　尽管如此，除了进化之外，人类可能还有更好的智力提升方法。毕竟，蜜蜂和其他群居昆虫做到了这一点：蜂巢里的蜜蜂们行动一致，形成了一个集体，而集体智慧要大于单个蜜蜂的智慧的总和。人类也是如此，通过社会交往，我们已经学会了将自己与他人的智慧融合起来。

　　而且，我们还有科学技术。几千年来，书面语言让人们可以在体外储存信息，不再局限于大脑记忆。也许有人会说，互联网将会终结智力向体外扩展的趋势。从某种意义上讲，这可能是正确的，就像有些人说的那样，互联网使人变得愚钝：人类的集体智慧——文化和计算机——可能会削弱个人智慧向前发展的动力。

　　本文译者：栾兴华在北京大学医学部获得博士学位，现在任职于上海瑞金医院神经内科，她的主要研究方向为神经肌肉痛、遗传性脑血管病以及神经病理学。