环球科学：人类智力已至极限 无法进化至“下一级”了 _ 游民星空 GamerSky.com

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？

　　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。

大脑的尺寸

　　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。

我们可能无法变得更聪明

　　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。