从生命到文明：我们如何走到今天

－－约3900字，预计阅读时间［根据读者兴趣］

一篇打着自然科学的名号 聊人类文明发展/ML/AI的文章

Highlights

• 从生命最初的出现，发展到如今尚未有匹敌的文明高度，我们已经走过了40亿年。纵观这40亿年历史，笔者（自以为是地）抓取了五个重要的节点，希望可以总结我们发展的历程，若能对未来的路有丝毫启发，那纯粹是笔者yy

• 这五个节点（阶段）是：

  • 神经细胞的分化 - 知识出现的基础
  • 记忆的出现 - 知识形成，知识在个体内积累
  • 哺乳时代的到来 - 知识在社群中积累
  • 文字的发明 - 盈余知识大量积累和传播
  • 数字化和互联网的爆发 - 知识传播进入零边际成本时代

• 本文使用的“知识”这个词，包含了通过经验或联想所获得的认知、理解、反应等

  • 例如机器学习(machine learning)中的训练集(training set)，就属于“知识”

• 下面进入正文

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Phase I「 6亿年前的神经细胞 」

• 45亿年前地球形成，先花了5亿年诞生了生命，但衍生出神经细胞却花了34多亿年（6亿年前神经细胞出现）

• 换一个说法，在生命40亿年的发展中，85%的时间用来形成神经细胞，而进化到今天让我们拥有如此复杂的思想/意识仅用了15%的时间

• 尽管那时候的神经细胞功能很白板（想象一下水母，那个95%是水的家伙¹），但神经细胞的形成是极其关键的一步，从此，生命具有了作出复杂反应的可能，是知识出现的基础

  • 顺带提一句反应：如生石灰CaO加水会放热并生成熟石灰Ca(OH)₂，这也是一种（化学）反应；神经细胞出现前，单细胞生物对外界也有“反应”，确切的说是应激性；神经细胞分化后的反应所包含的复杂的信息传递，比前两种“反应”高级太多

Phase II「 记忆：突触和海马 」

• 对外界产生反应仅处于神经细胞发展的“水母阶段”，类似于机器学习(machine learning)中有了一个方程，一个 x -> y 的过程（给定一个输入x，返回一个产出y）

  • 举个🌰 ：大家熟悉的贝壳，碰一下贝肉，壳就会关闭；但它不能通过找规律学习出你是在逗它玩儿还是想攻击它

• 因此，下一步（也就是第二个阶段）的关键是拥有记忆的能力：有了记忆才可以留存住经验，从而找出规律，改进判断

• 那么，记忆究竟是什么？记忆从哪里来？

• 这个问题可以很哲学，笔者尽量从科学的角度来说

  • 人们常说“脑细胞死一个少一个”，这话是有一定科学性的：19世纪末期，科学家发现神经细胞数量在人体成熟之后不会再增加，意识到记忆的形成不可能来自新的神经细胞
  • 20世纪初，一位美国神经外科医生 （William Scoville，宾大医学院毕业）通过从脑中抽取海马组织（对，就是那个负责方向感和空间定位的区域）等为患者治疗癫痫，结果癫痫症状被有效控制，但患者也失去了形成新的陈述性长时记忆的能力。自此，我们认识到记忆和大脑的海马区密切相关
    • 顺带再提一句，这位患者Henry Gustav Molaison也及其有名，在医学界简称H.M.，2008年去世；他的大脑跟爱因斯坦的大脑有类似的研究地位，被切片制成样本，用作研究；现保存于UC San Diego大学
  • 现代更明确一些的结论是，记忆来自于神经元的活动和神经元之间的联系；是突触间联系的加强和新的突触，产生了记忆（突触是神经元之间在功能上发生联系的部位）
  • 2016年的Brain Prize就是颁给了神经元之间的长期增强作用(或长时程增强，Long-Term Potentiation)²对于记忆的解释

• 理论上所有的脊椎动物中都存在海马（鸟和鱼之类的都有了方向感/空间认知），从神经细胞的出现到进化出海马（这一步骤本身也很长，这里以脊椎动物约5亿年前出现来预估），这一步花了1亿年，~16.67%（复习：神经细胞从出现到现在约6亿年）

• 记忆是第二个里程碑，有了记忆，我们才可以积累知识

• 从此，我们可以在个体的一生当中积累经验，成为更牛逼的自己³

• 笔者认为，现在大部分机器学习的概念，其基本原理和基础应用与“非哺乳类脊椎动物”所会的是相通的

Phase III「 哺乳动物1.5亿年的韬光养晦 」

• 最早的哺乳动物约2亿年前出现，那时陆地上的主宰还是爬行动物（如恐龙）。直至约6500万年前，恐龙灭绝，哺乳动物在短短一千多万年内迅速扩张，完成了逆袭，这也是本章标题的来源⁴（忍了爬行动物约1.5亿年）

• 哺乳动物逆袭的因素是多方面，这里讨论与文明最有关的，也是把哺乳动物的进化当作第三个里程碑的原因：哺乳（这不废话）。看似很废话，笔者展开来讲

  • 上一阶段的爬行动物是生蛋的，我们哺乳动物与之最大的不同（暂不讨论鸟类），就是哺乳二字。简单地说，就是抚养，以提高后代存活率
  • 更重要的是，上一阶段的知识虽然在个体种积累，但随着个体的生老病死就消失了；是哺乳促成了知识的隔代传递⁵

• 特别欣赏这一句对爬行动物的描述："(reptile's) mental life, such as it is, begins and ends with its own experiences"(H. G. Wells)，意思就是爬行动物的经验仅在个体中累计（参照Phase II）；而哺乳动物则通过抚养，将自己所知传授给后代，让知识跨过了生死的坎，形成了隔代积累 （所谓的“世仇”或许也由此出现了）

• 举🌰 ：海龟就是典型的爬行动物，在沿海沙滩上挖个巢生个蛋就回海里了，小海龟完全靠自己出壳然后爬到海水中生活，它的父母看过再多的风景，有再丰富的经历，也跟它没关系

• 同哺乳应运而生的，还有更强的家庭以至于社群的概念，积累和社群是人类站上生物圈顶端的理论基础（出现了合作、分工等大幅提高生存能力的机制）

• 所以，笔者把进化成哺乳动物作为第三个重要节点

• 严格来说，当前的大部分人工智能似乎还没有这个概念（首先它不能自主哺育下一代，人类现今并没有直面人造种族/人造文明的准备）；但存在两种另类的哺乳：

  1. 我们人工地将上一代智能的所知传给下一代智能
  2. 我们把人类和人工智能当作一体，未来我们定制属于自己的AI后代，也算是另类的隔代积累（想一想Elon Musk 3月底的大新闻Neuralink，笔者还未详细了解，不聊）

Phase IV「 文字是无与伦比的发明 」

• 我们将历史快进，中间跳过很多重要的节点⁶，直接到文字⁷这一站

• 经过之前的两个阶段，我们已经具备了个体积累和隔代积累的能力，文字是横跨知识积累和知识传播之间的产物，也是人类标志之一：

  1. 从此，知识以另一种形式沉淀了下来，人类所拥有/积累的知识总量开始高速增长；
  • 定义：盈余知识＝除基础生存之外的知识
  • 在此之前，
    人类盈余知识总量 = 世界总人口 x 平均人类记忆的知识量 x (1-基础生存知识%)
  • 不科学地说，生物/文明进化过程就是平均人类的 <u>基础生存知识%</u> 不断降低的过程，而文字大大加速了这一进程
  2. 从此，知识传播的边际成本(marginal cost)⁸大大较低，开始不依赖于人力
  • 人生命/精力有限，无论是言传还是身教，都有可见的传播上限
  • 文字变相延展了人的生命/精力（石碑刻在那边能存几千年），又极大降低了边际成本（石碑放在那边给人看就行），传播上限这个概念可以退休了

Phase IV - 补充 Supplement「 图书馆和印刷术是翘起文字影响力的支点 」

• 这里不把它们单独拎出来算作一个阶段，而算作对文字的补充

• 虽然它们对于知识的传播有着极大的作用，但用现在的话说，它们更像是模式创新

• 图书馆提一个埃及的亚历山大图书馆(Library of Alexandria)，是托勒密时期的产物，那个城市就叫做Alexandria；它不仅是当时最大的图书馆，更是一个学府，这是人类发现“冲科技”很重要的一个标志

• 印刷术提一个中国的活字印刷术，这在中国被发明也不是偶然，毕竟汉字相比之下十分复杂，而且方块字也正好方便活字印刷

Phase V「 数字化和互联网(Digitalization and Internet)时代的边际成本为零 」

• 这两者的搭配只能说是妙不可言

• 文字仅仅是大大降边际成本，数字化和互联网则是带人类进入边际成本(marginal cost)为0的时代

• 相比于上一个时代，知识的传播突破了地域的限制（你不用跑到伦敦看罗赛塔石碑）和物理的限制（脱胎换骨，去除了物质的排它性⁹）

• 读者都无比熟悉这一步是如何让知识传播进入新的高度，不再赘述

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所以总结一下这篇文章究竟在说什么

• 如前文提到，<u>除基础生存之外的知识（盈余知识）</u>是我们的文明走到今天的关键

• 笔者大体把生命的40亿年历史分成五个阶段，并对应了笔者眼中文明发展的三大步（骤）：

  • 知识的出现(Phase I, Phase II)，知识的积累(Phase II, Phase III, Phase IV)，知识的传播(Phase IV, Phase V)

• 笔者（不专业地）作图时，由于金融出身，将坐标设为log，发现更靠谱，自认为也更符合文明发展的规律

• 黄色部分为本文重点，五个阶段；蓝色部分为未提及但笔者也认为很重要的节点

• 越往后的阶段所需的时间越短，这是一个加速过程

• 今天的我们，已经站在了第三大步骤知识传播的末尾，第四步（或许是人工智能）正在以前所未有的方式向我们走来

• 关于人工智能：笔者想说，人类对于自身神经系统/意识/智慧等领域的理解还很浅，目前的人工智能很大程度上是商业公司从自身优势出发(GOOG, FB, BIDU, etc.)，如拥有大量数据，引导了人类对于人工智能的研究和应用（当然，人工神经网络很厉害，笔者很看好）。需要承认，人工智能已经带来可见的可观的进步，但这是不是人工智能完整的打开方式？换句话说，在生物学层面还没有完全理解的时候，我们能有真正的完全的人工智能么。修行尚浅，不敢妄述

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Footnote

1. 最早的神经细胞出现于栉水母（也是最古老的多细胞动物，有一些比它更简单的生物虽有一定成的细胞分化，但并没有神经系统/肌肉系统），和水母其实很不一样，它们的神经系统可以说是独立各自进化出的（其他动物的神经系统都是由原始水母的神经系统进化出来，但我们神经系统发育的关键基因在栉水母中并不存在）。更详细的说明可参见Nature文章The ctenophore genome and the evolutionary origins of neural systems
2. 2016年的Brain Prize就是基于长期增强作用机理(Long-Term Potentiation, LTP)对于记忆的解释；LTP是1966年在兔海马体中发现的
3. 有的理论说，爬行动物不能学习：这是一个进化的过程，直到哺乳动物海马的构造才稳定下来；我认为爬行动物是有了记忆的基础，只是不会/不常运用，或者运用效率极低以至于很难观察
4. 由于具体时间也难以界定，本章标题笼统地取了1.5亿年作为哺乳动物从出现到陆地霸主的时间
5. 生物学上看，哺乳动物大脑发达程度吊打其它种类，拥有更强的整合与处理信息的能力；灵长类动物前额叶区域的明显扩大，尤其是猿
6. 跳过的节点中有些很有意思的，如火的使用：烹煮过的食物让人类能够更好地汲取营养，使得人类的消化道变短，省下大量用以维持消化道工作的能量，这些能量可供大脑使用
7. 文字和语言是分不开的，出于讨论机制(mechanism)的考虑，文字更容易阐述
8. 在这里，边际成本(marginal cost)＝再多传授一个人所花的成本
9. 某一时刻某一空间的唯一性，举例1. 你无法在同一个角度和另一人同时看同一本书；2. 去卢浮宫看蒙娜丽莎，每天能实际看的人数有上限