按键盘上方向键 ← 或 → 可快速上下翻页，按键盘上的 Enter 键可回到本书目录页，按键盘上方向键 ↑ 可回到本页顶部！
————未阅读完？加入书签已便下次继续阅读！
到了某些未受损害的部位。从侧膝体有直接但弱的通路到达Vl区以上的皮层区，诸如V4区。这些通路可能保留足够完好，足以产生运动输出（例如，能够指出目标），但尚不足以产生视觉意识（参见第十五章讨论的里贝特的工作）。有些启发性的证据表明在V1区损伤的部位中有一些未被触及的组织形成的小岛，因而V1区在这些区域仍能起一定作用，虽然这种作用可能比较小，或者最终发现由于别的原因，一个完整的V1区对意识是必需的，而不仅仅是因为通常它产生了到高级视觉区域的输入。不管这个理由是什么，病人在否认看见任何东西的同时确实能利用一些视觉信息。
另一种让人感兴趣的行为形式是在一些面容失认症患者身上发现的。当病人与测谎器连起来并面对一组熟悉的和不熟悉的面孔时，他们无法说出哪些面孔是他们熟悉的，但是测谎器清晰地显示出脑正在作出这种鉴别，只是病人不知道罢了。这里我们再次遇到了这种情况，脑可以不觉察一个视觉特征却能作出反应。
海马是脑的一部分，实际上它并不仅限于视觉，而与一种记忆类型有关。它在图52的顶端，标志为HC。图中还画出了它与皮层的一部分称作“内嗅皮层”（图中标为ER）的连接。它的层数比大多数新皮层少。因为它的位置靠近感觉处理等级的顶端，人们禁不住猜测这里终于是视觉（及其他）意识的真正位置。它从许多更高的皮层区接受输入并投射回去。这种复杂的单向通路是再进入的——即，它返回到离出发点很近的地方——这或许也暗示着它是意识的所在之处； 因为脑可能使用这条通路去反映它自己。
这种假设看来很吸引人，但是遭到了实验证据的强烈反对。海马损伤可能由一种病毒性疤疹脑炎感染造成，这种病会造成相当严重、但有时很有限的损坏。看来病毒易于攻击海马及与其相联系的皮层。损伤的边界会很清晰。由于损伤可用删扫描定位且不再发展，病人在感染严重期过后数年均可进行复查。
如果你碰巧遇到一个失去两侧海马以及邻近皮层区域的人，你并不会马上意识到他有何异常。看了这样一盘录像带你一定会感到吃惊。其中讲述了一个人，他能谈话，微笑，喝咖啡，下棋，等等。他几乎只有一个问题，那就是他不能记住大约一分钟以前发生的任何事件。在相互介绍时他会和你握手，复述你的名字，并进行交谈。但如果你暂时离开房间，过几分钟后再返回，他会否认曾经见过你。他的运动技巧均被保留，还能学习新技术，并通常能保持数年甚至更长，只是他记不起来是什么时候学会这些技艺的。他对分类的记忆是完好的，但他对新事物的记忆仅能维持极短的时间，随后就几乎完全丧失了。他在回忆脑损伤前发生的事情时也有障碍。简而言之，他知道早餐一词的含义，也懂得如何吃早餐，但他对吃过什么东西几乎没任何印象。如果你问他，他或许会告诉你他不记得了，或者会瞎聊，并描述他认为他可能吃了些什么。
虽然从某种意义上说他失去了全部人类“意识”，但看来他的短时视觉意识并未改变。如果它受到了损伤，也只会是一种实验尚未揭示的细微方式。因此海马及其紧密相关的皮层区域并不是形成视觉意识所必需的。然而，流入和流出的信息通常有可能到达意识状态，因而有理由留意一下其中的神经区域和通路。这或许对找出脑中意识的位置有所帮助。
对脑损伤的研究能得到一些其他方式无法得到的结果。遗憾的是，由于大多数情况下损伤是极复杂的，这些知识时常很模糊，令人着急。尽管有这些局限性，在顺利的情况下信息是明确的。脑损伤的结果至少能对脑的工作提供暗示，而这些可以用其他方法在人或动物身上探测到。在某些情况下，它证实了某些在猴子身上进行的实验所得到的结果在人身上也适用。
①这些在动物身上取得的结果导致人们对脑分裂的病人进行更加仔细的检查。这些工作特别是由斯佩里、约瑟夫·伯根（Joseph Bogen）。迈克尔·伽扎尼加（Michael Gazzaniga）、欧兰（Eran）、戴利亚·蔡德尔（Dahlia Zaldel）和他们的同事们开展的。
①在猴子身上进行了大量的平行工作，但在这里我并不打算叙述它们。
②实际上这个结果遇到了怀疑。例如，一种反对意见是，引起这种行为的原因是：眼睛把光散射到视网膜的其他位置，对应于病人可见的视野。但似乎并非如此，特别是现在表明照射到盲点的光不能产生这种效应。（回想一下，在盲点没有光感受器，因此不会对光反应。另一方面，盲视病人的光感受器是完好的，并能检测信号。 最初损伤的是视皮层。）进一步的实验已经回答了所有这些反对意见，目前对于盲视是个真实的现象已没什么可怀疑的了。
①如果一个神经元的所有输出只到达死亡的神经元，它本身往往也会死去。
＇英＇弗兰西斯。克里克《惊人的假说》
第十三章 神经网络
“……我相信，对一个模型的最好的检验是它的设计者能否回答这些问题：‘现在你知道哪些原本不知道的东西？’以及‘你如何证明它是否是对的？’”
——詹姆斯·鲍尔（James M。 Bower）
神经网络是由具有各种相互联系的单元组成的集合。每个单元具有极为简化的神经元的特性。神经网络常常被用来模拟神经系统中某些部分的行为，生产有用的商业化装置以及检验脑是如何工作的一般理论。
神经科学家们究竟为什么那么需要理论呢？如果他们能了解单个神经元的确切行为，他们就有可能预测出具有相互作用的神经元群体的特性。令人遗憾的是，事情并非如此轻而易举。事实上，单个神经元的行为通常远不那么简单，而且神经元几乎总是以一种复杂的方式连接在一起。此外，整个系统通常是高度非线性的。线性系统，就其最简单形式而言，当输入加倍时，它的输出也严格加倍——即输出与输入呈比例关系。①例如，在池塘的表面，当两股行进中的小湍流彼此相遇时，它们会彼此穿过而互不干扰。为了计算两股小水波联合产生的效果，人们只需把第一列波与第二列波的效果在空间和时间的每一点上相加即可。这样，每一列波都独立于另一列的行为。对于大振幅的波则通常不是这样。物理定律表明，大振幅情况下均衡性被打破。冲破一列波的过程是高度非线性的：一旦振幅超过某个阈值，波的行为完全以全新的方式出现。那不仅仅是“更多同样的东西”，而是某些新的特性。非线性行为在日常生活中很普遍，特别是在爱情和战争当中。正如歌中唱的：“吻她一次远不及吻她两次的一半那么美妙。”
如果一个系统是非线性的，从数学上理解它通常比线性系统要困难得多。它的行为可能更为复杂。因此对相互作用的神经元群体进行预测变得十分困难，特别是最终的结果往往与直觉相反。
高速数字计算机是近50年来最重要的技术发展之一。它时常被称作冯。 诺依曼计算机，以纪念这位杰出的科学家、计算机的缔造者。由于计算机能像人脑一样对符号和数字进行操作，人们自然地想像脑是某种形式相当复杂的冯·诺依曼计算机。这种比较，如果陷入极端的话，将导致不切实际的理论。
计算机是构建在固有的高速组件之上的。即便是个人计算机，其基本周期，或称时钟频率，也高于每秒1000万次操作。相反地，一个神经元的典型发放率仅仅在每秒 100个脉冲的范围内。计算机要快上百万倍。而像克雷型机那样的高速超级计算机速度甚至更高。大致说来，计算机的操作是序列式的，即一条操作接着一条操作。与此相反，脑的工作方式则通常是大规模并行的，例如，从每只眼睛到达脑的轴突大约有100 万个，它们全都同时工作。在系统中这种高度的并行情况几乎重复出现在每个阶段。这种连线方式在某种程度上弥补了神经元行为上的相对缓慢性。它也意味着即使失去少数分散的神经元也不大可能明显地改变脑的行为。用专业术语讲，脑被称作“故障弱化”（degrade gracefully） 。而计算机则是脆弱的，哪怕是对它极小的损伤，或是程序中的一个小错误，也会引起大的灾难。计算机中出现错误则是灾难性的（degrade catastrophically）。
计算机在工作中是高度稳定的。因为其单个组件是很可靠的，当给定相同的输入时通常产生完全同样的输出。反之，单个神经元则具有更多的变化。它们受可以调节其行为的信号所支配，有些特性边“计算”边改变。
一个典型的神经元可能具有来自各处的上百乃至数万个输入，其轴突又有大量投射。而计算机的一个基本元件——晶体管，则只有极少数的输入和输出。
在计算机中，信息被编码成由0和1组成的脉冲序列。计算机通过这种形式高度精确地将信息从一个特定的地方传送到另一个地方。信息可以到达特定的地址，提取或者改变那里所贮存的内容。这样就能够将信息存入记忆体的某个特殊位置，并在以后的某些时刻进一步加以利用。这种精确性在脑中是不会出现的。尽管一个神经元沿它的轴突发送的脉冲的模式（而不仅仅是其平均发放率）可能携带某些信息，但并不存在精确的由脉冲编码的信息。①这样，记忆必然将以不同的形式“存贮”。
脑看起来一点也不像通用计算机。脑的不同部分，甚至是新皮层的不同部分，都是专门用来处理不同类型的信息的（至少在某种程度上是这样的）。看来大多数记忆存贮在进行当前操作的那个地方。所有这些与传统的冯·诺依曼计算机完全不同，因为执行计算机的基本操作（如加法。乘法等等�