突触不仅是被动的“信号中转站”，而且是信息传递的“门控者”(

以相似论的观点漫谈大脑模拟



吴馥梅 张光鉴



【摘要】相似论是研究客观事物之间相互关系的一种理论，是从客观事物之间相同与相异的辩证统一的角度去认识事物，本文试以相似论观点或思维方式对大脑模拟或人工智能问题作粗浅的探讨。文中除简明介绍相似性的三个关系与三条规律以及小议生物模拟问题以外，主要是漫谈大脑模拟问题。精巧、微型、高效是大脑模拟的难点和发展方向，适应外界环境变化的自我调整与随机应变能力才是真正相似于人脑的智能机的特性。文中从突触层次介绍了一些新资料，突触是信息传递的“门控者”以及突触动力学的概念等都是大脑模拟的重要问题，它对计算神经科学及神经计算机的发展有现实意义。



【关键词】相似论 生物模拟 人工智能 突触 计算神经科学



相似论是研究客观事物之间相同与相异的辩证统一关系的理论。相似论的主要客观依 据是物质运动的相似性，客观世界普遍存在着相似现象。列宁曾经说过：“自然界中的一切都是相似的”，而且他很注重借助于相似性的概念去研究和表述辩证法思想。相似论中 的相似性定义是“相同与变异的统一”*。这就是说，相似性既不是相同性又不是变异性，而是同中有异与异中有同的“同与异的统一”。在日常生活中人们常用近似、类似等多种说法来表明事物之间的相似关系，但一般都未涉及其哲学内涵。实事上，相同与差异、相似与不相似都不是绝对的，相似本身就包含着不相似，相似与不相似都蕴藏在同与异的辩证统一之中。本文试以相似论的观点对生物模拟(尤其是大脑模拟)作初步分析。

一、研究相似性是探讨事物相互联系的一种思维方式
相似论是一种特定的科学观点，或者说它是一种科学的思维方式与方法，可以将它纳 入认识论与方法论的范畴。按照自然辩证法的观点，方法论是“关于科学方法的规律性的 知识体系”。从这个角度来看，相似论的思维方法比较接近于类比法，但并不是简单的类 比，而有更深、更广的内涵。可以说，相似性是客观事物之间存在各种联系的表现，客观世界广泛存在着相似的物质运动和相似的哲理。因此，又可以说，相似性是事物共性的一 种特殊表现形式，相似性是事物相互联系的中介。研究相似性是认识事物的科学途径，也 是总结、归纳和发现科学规律的认知基础与先导。相似论的观点认为：科学规律寓于相似性之中！通过相似性分析，既可以发现表面上互不相关的事物之间有多方面内在联系，又可以在事物的多样性与统一性之间架起桥梁，还可以进行多层次和多方位的类比与推论，概括出事物的共同属性与本质，从而找出规律并形成理论。由此可见，相似论的观点对科学发展有指导意义。

相似现象不仅普遍存在于自然界，也存在于人类大脑的思维活动与认知过程之中，大 脑也是按照客观世界中的相似原理进行活动的。相似论是通过普遍存在的大量相似现象总 结出来的理论，其主要内容是概括了相似性中的三个关系和三条规律。三个关系是：相似 现象与本质的关系，静态相似与动态相似的关系，宏观相似与微观相似的关系。三条规律 是：相似运动规律，相似联系规律，相似创造规律。其中，相似创造规律是最重要的、最积极、最富有推动力的一条规律，它显示出人类的创造活动是以相似性为基础的。下面要讨论的生物模拟就是基于相似性原理的创造活动。

二、生物模拟是一种相似性创造
如上所述，研究相似性是通过比较分析从而探讨事物内在规律的一种思维方式。自然 界各种事物都存在着多种不同层次水平的相似性，通过相似性分析，可以深入认识事物的 本质与活动规律。因此，相似论观点有助于人们拓宽思路、增强联想能力、推理能力及创造能力，从而促进科学技术的发展。

模拟是类比法的一种具体应用，也是建立在相似性与相似原理基础上的创造活动。只 有认识了原型与模型之间的相似性(包括结构相似、功能相似、机制相似等等)，才能有效地进行模拟。而且，基于相似性的模拟有不同的级别或深度。最基本、最初级的模拟只是表象模拟，例如，古代人发现树叶的齿状边缘会割破皮肤，于是模拟创造出锯子。最高级、最深入的模拟是内在作用机制的模拟，是“潜在性能”的模拟，大脑高级功能的模拟或智能模拟应当属于这一类。模拟创造本身也是不断变化和发展的。例如，人们看到蝴蝶等昆虫在空中飞舞，便设计制造出风筝，并认识到风筝可以借助于风力升空，又进一步联想到鸟儿的翅膀；通过相似性类比，终于仿制出初级的飞机；再通过空气动力学等方面的深入研究，使得飞机制造技术大大发展起来。通过大量生物原型的观察与研究，知识不断积累，认识逐步深化、发现可模拟的对象越来越多，于是形成和发展了生物模拟学，即仿生学(Bionics)。生命运动是最复杂、最高级的物质运动形式，生物种类繁多，生命现象千姿百态，为人类的模拟提供了丰富的天然原型，使得仿生学蓬勃发展。许多国家都非常重视仿生学、因为它对国防事业、社会生产、人类生活等都有不可忽视的作用。除了宇宙航行技术及军事装备方面的应用以外，对人类社会的粮食生产、能源供应、疾病防治等方 面都有广阔的前景。例如，若能模拟植物光合作用原理，就能实行工厂化生产粮食。又如， 开辟“生化能源”是可持续性能源供应的新途径之一，利用与模拟某些细菌作用而从有机 垃圾中得到可燃气体，以及制造“生物电池”等。再如，利用分子仿生学和医学仿生学的新成果，可以设想未来的“人造细胞”就像今天的“人工喉”或“假肢再植”一样方便。

总之，生物结构与功能的多样性决定了生物模拟的多样性，人们可以从生物原型的不 同属性或不同的相似点进行模拟。有人早就总结过生物模拟的诸多方面，例如，机械模拟、 电子模拟、化学模拟等。生物细胞相似于一个微型的“综合化学工厂”以及重要的生物大分子(如DNA)类似于“信息贮存器”，模拟其特定的功能是微观层次的仿生学。还有某些特殊的生物功能特性(如某些动物的空间定位、定向及导航机能等等)也是重要的模拟对象。但是，最高级的模拟对象则是人类自身的大脑。

三、大脑模拟是高级物质运动形式的相似创造
未来学或预测学早就提出，人类社会的新技术革命将伴随新型智能机的出现。并且预言，将来有一天，现有的机器都要被模拟人脑的、有适应环境变化能力的人工智能机所取代。人脑的体积和重量都不大，但却容纳有千亿个以上的神经元和百万亿乃至千万亿(1014—1015)个突触连接，除感知、运动调控等一般功能以外，还具有一系列的高级功能(学习、记忆、语言、思维、意识、情感等)，是一个精确、可靠、灵敏、高效的信息处理(接收、分类、整合、贮存、提取等等)巨系统。甚至一些小动物的神经系统也有各种独特而奇妙的功能，例如，小小螳螂追踪目标捕食的灵敏性比庞大的电子追踪系统要高得多。神经系统许多惊人的功能特性正是现代技术装备需要仿效的。精巧、微型、高效是模拟的难点，也是发展的方向。现代计算机设计者从生物大分子(蛋白质、DNA等)开发计算机元件，研制生物分子集成芯片取代集成电路芯片，将使计算机向小型、高效、快速方向发展。但是，对人工智能来说，更重要的是，必须解决智能机的适应能力或适应性的问题。所谓适应性，主要是以神经可塑性为基础的灵活应变的能力。今天的电脑通常只能完成设计者预先制定的那些任务，一旦遇到意外情况就会出现差错甚至不能正常工作，缺乏随机应变的自我调整能力。而真正相似于人脑的智能机，应当具有适应外界环境变化的“感受与自我调整装置”，应当能够像人脑那样从脑内贮存的知识库中提取或调用相关知识，灵活地处理和解决随时遇到的问题，甚至具有相似于入脑的联想、判断、推理功能。总之，新型智能机应当具有人脑思维过程的相似性原理。有人提出的所谓“通用问题解决机”(general Problem so1ver)就是基于这种设想。

人脑是由神经元和突触连接构成的复杂神经网络体系，包含许多大大小小的神经环路，有明显的层次性。从相似论的观点来看，为了有效的模拟，必须首先揭示深层次的相似性原理。在微观的突触层次上，无论是原型的研究或是建立数学模型，都有大量工作可做。如所周知，突触是神经通路中的关键部位。新的资料显示，脑内突触不仅是被动的“信号中转站”，而且是信息传递的“门控者”(gatekeeper)，它能够主动控制和调节神经通路的信息流，在神经编码中有重要作用。新近的研究结果还表明，突触传递效能表现为活动依赖性的动态变化，而且在神经环路中常常有一些突触处于功能静息状态，这种静息突触在神经网络的信息处理与信息贮存中的生理内涵还不清楚，一定有某种精巧的分子机制控制静息突触与功能活性突触的相互转化，突触动力学(synaPtic dynamics)的研究对大脑模拟一定有重要意义。还有突触层次上的微小反馈性神经环路在信息处理中的作用也不容忽视。例如，交互型突触(reciprocal synapses)和自身突触(autapses)都是最小的神经环路；前者为负反馈环路，后者使神经细胞局部兴奋的暂时自我抑制。这些微观层次上的精细结构目前在人工智能方面可能还属于“潜科学”范畴，但在未来的大脑模拟中需要利用潜在的相似因素和相似原理。计算神经科学(computational Neuroscience)正是以各个层次的研究成果为基础对脑智能活动进行模拟研究。计算神经科学的理论和模型对发展模拟大脑工作原理的神经计算机必然有推动作用。例如，80年代发表的“平行分布处理(Parallel distributed processing)理论模型”(简称PDP模型)考虑到神经细胞的阻容特性、空间总和、两类突触(兴奋性与抑制性)、S型曲线式的输出函数等特性，比较相似于脑内神经处理信息的方式，而且这个模型特别重视神经元之间的联系，因而又被称为连接(connection)理论，它对神经计算机的发展起着巨大的推动作用。但是，只有正确反映客观事物的本质及规律性的知识体系才是真正的科学理论，也只有通过实践的检验才能证明某种科学理论是否正确。在已经建立的各种不同类型的人工神经网络模型的基础上，必然会继续发展、逐步完善和不断深化，在这一过程中，相似性原理也必然在设计者或研究者的思维活动中和模拟的智能机中有所体现。例如，在大脑模拟中要考虑人脑思维是按照相似性进行活动的，即以相似性为中介进行神经联系。类比推理功能在智能机中亦应有所体现。

(参考文献省略)



作者简介：

吴馥梅，女，1935年生，南京大学教授。70年代开始转入神经生物学领域的研究，已完成国家自然科学基金及江苏省科学基金研究项目多个，发表学术论文130多篇，主编及参编专著多部，如《学习与记忆的神经生物学》、《中华抗衰老医药学》等。多次出国赴欧、美、澳大利亚等地进行学术交流，并多次获得各种奖励，1993年开始享受国务院发给的政府特殊津贴。主要业绩简介收录于“世界名人录”中国卷2及“中国专家人才库”卷1等史册，并由香港“中外名人研究中心”和“世界文化艺术研究中心”联合授予“世界名人证书”。除中国抗衰老科技学会常务理事等社会兼职外，目前为江苏省教育厅“科学教育与少儿脑潜能开发”研究课题专家组成员。通讯地址：南京市南京大学生物科学与技术系。邮编：210093，电话：[phone]或3596600



张光鉴，男，1934年生，高级工程师、研究员，山西省社会科学院思维科学研究所所长。早期为我国著名科学家钱学森的助手，后来从事思维科学领域的研究，提出了相似论理论并出版了专著，在报刊发表论文数十篇。先后应第8届与第9届“方法论、逻辑学及科学哲学国际会议”邀请，作了关于相似论的学术报告，受到国际同行们的高度评价。是第六、第七届全国人大代表，曾获“全国劳动模范”、“五一劳动奖章”、“国家级有突出贡献的专家”等殊荣。目前为江苏省教育厅“科学教育与少儿脑潜能开发”研究课题专家组的首席专家。通讯地址：南京市中央路46号江苏省教育科学研究所，“现代特殊教育”编辑部。电话：[phone]

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