东财津桥商学院 Apple、Google和Facebook为什么做动物实验？

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原文载于Bloomberg Businessweek，作者Sarah McBride、Ashlee Vance

来源：微信公众号栈外（ID:zhanwai_）

Jaguar是一只老鼠，他住在哈佛大学罗兰研究所（Harvard’s Rowland Institute）。在那里，他时常在一个看起来来自《发条橙》（Clockwork Orange）的操控设备上玩电子游戏。几根金属杆让他只能置身于金属杆前的一个小平台内。

他的任务是通过脚接触，找到虚拟盒子的边缘。为了做到这一点，它用右爪抓住那个可以360度旋转的操纵杆，并且挪动操纵杆，直到它能够感觉到机器的反馈。当他触碰到正确的目标区域时，比如说盒子的边缘，一根管子就会流出一滴糖水作为奖励。

为了追踪Jaguar的大脑活动，研究人员对它进行了基因改造，使它的神经元在发生交互时发出荧光。这束光通过一块玻璃板可以看到。玻璃板与他的部分头骨通过使用牙科水泥固定在一起。平板上方的显微镜记录下了他玩耍时大脑发光的图像。

负责这项实验的神经学家麦肯齐·马西斯（Mackenzie Mathis）说：“在一个实验中，你可以教他们新的规则，然后你就可以亲眼看见，成千上万的神经元学习新规则的过程，以及看到老鼠在学习后的变化。”

在过去的几十年里，马西斯的见解只会促进我们对老鼠和大脑功能的了解。如今，越来越多的专业动物研究人员协助开发人工智能软件和脑机接口，她也是其中一员。

她想要发现老鼠是如何学习的，部分原因是它可以告诉我们如何教电脑学习。例如，根据观察老鼠在视频游戏中应对意外情况的反应，或许，有一天她能够把类似的技能应用在机器人身上。

其他神经科学家正在研究斑胸草雀的歌唱技巧。一部分人正在成为羊头骨导电性方面的专家。此外还有更多的人选择了经典的高中生物课本上的对象：果蝇或者蠕虫。

果蝇的神经结构相对简单，从蠕虫为数不多的神经元中可榨取大量的汁液。在过去的几年里，科技公司一直在挖大学的人才。

苹果、Facebook、谷歌和Twitter都从马西斯最近的一个奖学金项目中挖走了博士生。她说：“博士生在拿到学位之前就有工作了。”

当然，动物长期以来在推动科学的商业应用方面，尤其是在医疗方面的发展，发挥着重要作用。

但是，要想把斑马翅雀的声音进行处理、解析并应用在Siri的语音识别软件中，或者把鼠标游戏应用在未来亚马逊公司（Amazon）运营的全部配备安卓系统的仓库中。

这是一个全新的飞跃。整个新产业岌岌可危，企业间揭开动物思维秘密的比赛变得越来越奇怪。

1958年，康奈尔神经生物学家弗兰克·罗森布拉特（FrankRosenblatt）推出了Perceptron，这是最早尝试在计算机中模拟大脑结构的设备之一。它的处理单元，也就是他所说的神经元，协作找出，比如说，一张特定的照片描绘的是一个男人还是一个女人。

这是对图像识别的初次尝试。Facebook、谷歌和其他公司沿用了用于描述Perceptron的词语，将他们庞大的人工智能计算系统描述为有着数百万个神经元协同工作的“神经网络（neural nets）”。即使在今天，这种简写也极大地夸大了计算和认知领域的重叠。

学习你并不真正理解的东西是很困难的。大脑真正的工作原理——例如，一组神经元如何储存记忆——对神经科学来说仍然是难以捉摸的。因此神经元的数字化应用，对现实帮助不大，目前只是有缺陷的仿品。

它们其实是经过训练的，可以执行大量的统计计算和识别图案的初级处理引擎，只是有一个受认可的生物学名称。

尽管如此，随着科技行业追逐所谓的通用人工智能（Artificial General Intelligence ，AGI），这两个领域之间的壁垒变得更加疏松。

这项技术隐含的目标，是建成一个具有感知功能的机器，让它可以自己解决问题，而不需要人为训练，并且会有自身独立的欲求。

让一些伦理学家感到宽慰的是，虽然我们离通用人工智能还有很长一段路要走，但许多计算机科学家和神经科学家都认为，大脑相关的实验将会为我们指明道路。

另外，几家公司正在争先恐后地打造脑机接口，使接入的假肢能像自然肢体一样活动，或让人们将知识直接下载到大脑中。

埃隆·马斯克（Elon Musk）建立的Neuralink就是这样一家公司，另一家是由科技富豪布莱恩·约翰逊（Bryan Johnson）运营的Kernel。