在概率推理时，讲故事的倾向尤为容易产生误导。不过，科学家们也会讲“故事”，如果我们能够发现自己讲故事的倾向，并且尝试像科学家那样讲“故事”，那么，我们可能会让概率推理变得相对轻松一些。一些讲故事的倾向会误导人，但如果用假设思维来解读命题，考虑事件内在的可能性及其意义，可能有助于我们克服这些倾向。

理解我们的假设：合取谬误

假设思维的第一步是提出包含事件及其可能性的假设，并以此作为命题，而不是将命题视为故事。这能帮助我们不再犯合取谬误。合取谬误指认为两则事件同时发生比至少一则事件发生更可信、更有可能。一项著名研究发现了合取谬误，参与者们需要回答的问题如下：

琳达（Linda）31岁，单身，为人坦率，非常聪明。她主修哲学。作为一名学生，她非常关注与歧视、社会公正有关的话题，也参与过反核游行。

下列哪句话更有可能成立？

1.琳达是一名银行职员。

2.琳达是一名银行职员，积极参与女权运动。

相较于选项1，选项2多了一项额外事件（积极参与女权运动）。也就是说，它成立的可能性不会高于选项1。然而，大多数参与者还是选择了选项2。选项2更符合人物介绍，因此对很多人来说会更加可信。参与者似乎将“琳达是一名银行职员”视为了已知条件，然后再推测琳达更有可能是一名积极的女权主义者。明确地将两个选项定义为假设能让人们清楚地知道，“琳达是一名银行职员”也是假设的一部分，而非已知的一部分；她积极参与女权运动是其中一项假设的补充，不与另一假设互斥。如果按照假设来做判断，我们应该很容易注意到，即使一个额外的细节让整个故事听起来更可信了，但第二则假设成立的可能性也不会因此增加。

当一项古怪的言论增加了一些不那么古怪的部分，创造了一个更棒但也更不可能真实的故事时，合取谬误可能会更加鲜活地展现在我们面前。约瑟夫·史密斯（Joseph Smith），摩门教的创立者，宣称在纽约曼彻斯特的一座山里发现了刻有古埃及铭文的金盘，他精心描述了这次经历，说有一位天使出现在他身边，引导他找到了金盘。在19世纪20年代的纽约，当时正在经历第二次大觉醒（the Second Great Awakening）的宗教狂热，宣称有超自然现象并不稀奇，所以，加上天使的引导可能让史密斯的故事更加可信了。尤其是对于没那么古怪的言论，尽管缺少独立的证明，但因为我们往往用真实或虚假来记忆信息，而不会把信息记忆为不确定的，这意味着没那么古怪的言论可能会被视为理所当然。然而，如果我们把史密斯的故事看作一项假设，我们应该很容易发现，和只是发现了金盘相比，收到了天使的引领并发现了金盘是更不可能的事情。如果史密斯的话语都不足以让我们相信他发现了金盘，那么，他被天使引领并发现金盘就更不足以让人信服了。

考虑证据的特性：乌鸦悖论

在清楚定义了假设后，我们需要考虑假设的含义。也就是说，假设给出了怎样的预测。如果仔细考虑，这个过程的结果可能会与我们对证据的错误直觉相悖。以乌鸦悖论为例。这个悖论始于这样一个命题：所有乌鸦都是黑的。它说明，如果我们看到一只乌鸦，那么它应该是黑色的。因此，如果我们看到一只黑乌鸦，那么，乌鸦的黑色特征就为命题提供了支持证据。不仅如此，如果所有乌鸦是黑色的，那么，我们遇到的任何非黑色物体都不应该是乌鸦。这就引发了一个看似矛盾的结论：你周围每一个非黑色、非乌鸦的事物都为所有乌鸦都是黑的提供了证据。如果你的沙发不是黑色，那也为所有乌鸦都是黑色提供了证据。你能感受到讲故事的倾向了吗？*

*译者注：理解乌鸦悖论需要用到简单的逻辑学。原命题是：所有乌鸦都是黑的，即若为乌鸦则为黑色。原命题与逆否命题等价，即原命题成立则逆否命题也成立。逆否命题是：若为非黑色则为非乌鸦。看到黑乌鸦能支持原命题，看到非黑非乌鸦能支持逆否命题，而逆否命题和原命题等价，所以看到非黑非乌鸦也支持原命题。（乌鸦悖论的研究有很多，本文给的参考文献是一本书的一个章节[Fitelson, Branden, and James Hawthorne. “How Bayesian confirmation theory handles the paradox of the ravens.” The place of probability in science. Springer, Dordrecht, 2010. 247-275.]，上述只能说是对悖论原始形式的理解了。）

非黑色的沙发支持命题“所有乌鸦都是黑的”，虽然这个想法非常反直觉，用假设思维思考这个问题能帮助我们解决乌鸦悖论。首先，让我们把“所有乌鸦都是黑的”和它的否定式看作两个相互对抗的假设：H₁，所有乌鸦都是黑的；H₂，并非所有乌鸦都是黑的。接下来，我们比较一下基于各假设给出的预测：（1）相较于H₂，在H₁成立时一只乌鸦更有可能是黑色的；（2）相较于H₂，在H₁成立时一个非黑色物体更有可能不是乌鸦。同样，黑乌鸦和非黑非乌鸦的物体能都支持“所有乌鸦都是黑的”这一命题，因为相较于否定式，该命题能更好地预测上述两种情况。

我怀疑，乌鸦悖论看似自相矛盾，是因为在判断命题时，我们常常以“命题能否作为一则好的故事来描述观察所得”作为判断标准，而没有把命题视为假设，并根据假设的预测力来做判断。这一点从我们偏好不可证伪的解释上可见一斑。卡尔·波普尔（Karl Popper）关于不可证伪的解释的一个主要例子是阿尔弗雷德·阿德勒（Alfred Adler）*的自卑感概念，阿德勒可以用自卑感对几乎任何行为给出令人信服的解释。例如，如果一名男子不顾生命危险去救一个溺水儿童，阿德勒可以解释为，男子的自卑感让他需要通过英勇行为展示优越感，因而会奋不顾身救人。自卑感的概念可以在事后被用来构建一些非常有说服力的解释，但它毫无预测力。自卑感和承认我们对男子的忧虑一无所知是等价的。这意味着，男子的行为和是否存在自卑感毫无关联，因此，他的行为无法支持自卑感的概念，自卑感也无法解释他的行为。

*译者注：阿尔弗雷德·阿德勒，奥地利精神病学家，“个体心理学”创始人，人本主义心理学先驱，《自卑与超越》是其代表作。“自卑感”起因于一个人感觉生活中任何方面都不完善、有缺陷。自卑感使人努力克服缺陷。阿德勒把这种努力叫做补偿。

学会使用证据吧：蒙提霍尔问题

没有哪一个统计谜题能像蒙提霍尔问题一样愚弄几乎所有人……甚至诺贝尔物理学奖得主也会系统性地回答错误，并且……他们很坚持自己的答案，还时刻准备着斥责提出正确答案的人。

——Massimo Piattelli-Palmarini, The Power of Logical Thinking

现在，我们已经见识了如何制定假设并从中得出预测，那么，让我们来考虑如何使用证据检验蒙提霍尔问题。该问题最早是由玛丽莲·沃斯·莎凡特（Marilyn vos Savant）1990年在她的旅游专栏中提出的。她收到了数以千计的来信，其中许多写信人都是博士，强烈反对沃斯·莎凡特的正确解答。后来，研究者对蒙提霍尔问题进行了探究，几乎绝大多数的参与者都正确回答了问题。在2010年的一项研究中，实验者重复模拟该问题，发现鸽子比本科生更快地学会了正确解答。蒙提霍尔问题的描述如下：

假设你正在参与一个游戏节目，你需要在三扇门中进行选择：其中一扇门后是一辆车，其他两扇门后都是山羊。你选择了一扇门，比如1号门，主持人知道门背后都是什么，他打开了另一扇门，比如3号门，结果是一只山羊。然后，他对你说：“你想选择2号门吗？”改变选择对你来说有好处吗？

如果你在考虑答案时依赖于主持人对于门后情况的了解，那么这个问题就变成了悖论。尽管蒙提霍尔问题欺骗了非常多的人，但如果根据假设、预测以及相应证据来思考，我们没有任何理由被骗。让我们从标准版本开始，你选择了1号门，主持人知道哪扇门后藏着车，打开了3号门。假设你选择了正确的门（1号门），基于这一假设，你预测主持人会打开哪扇门呢？要么是2号门，要么是3号门，概率是50:50。

然而，假设你选择了错误的门，车藏在2号门后，此时，你百分百会预测主持人打开3号门，因为他不能提前暴露了车。主持人打开了3号门，结果是山羊，该证据支持了车在2号门后的假设，2号门后的确也更有可能藏着车。然而，如果主持人不知道车藏在哪，那么，上述任何一则假设都不具有预测力，因为主持人总是随机打开了2扇门中的一扇。所以，证据不会更支持任何一项假设。的确，如果主持人不知道车在哪，那么2号门和3号门藏有车的可能性是相同的。通过将2个选项视为假设，并根据预测力来考虑证据，我们能够轻松解决蒙提霍尔问题。

不寻常的理论需要不寻常的证据

了解了假设思维的重要性之后，现在我们能用它来解释卡尔·萨根（Carl Sagan）常被人误解的格言：“不寻常的理论需要不寻常的证据”。虽然这句话包含了真理的一个重要内核，但我怀疑很多人解释不清什么让一个理论不寻常，也说不清什么让证据不寻常。不过，使用假设思维理解这两点非常容易。

从假设思维的角度，不寻常意味着基于已有知识某假设非常不可能成立，而对于不寻常的证据，（1）如果不寻常的假设不成立，那么该证据也不可能出现；（2）相较于不寻常假设的否定，假设本身能更好地预测证据。举个例子，声称“我是世界上最富有的人”显然极不可能为真，因为近80亿人中只有1个人是最富有的。为了支持我的说法，我可以掷20次骰子，指出其中极不可能出现的序列作为证据支持。然而，尽管我们承认，即使我的说法是假的（假设被否定），该证据（骰子的序列）极不可能出现，但即使我的说法是真的，也没法对骰子的序列给出更好的预测，因此，骰子对我的说法提供不了任何证据。

接下来，我可以从钱包里掏出一张100美元，以此作为我很有钱的证据。现在我们有切实的证据了，因为，相较于否定，“我是世界上最富有的人”的假设能更好地预测我轻而易举掏出100美元的举动。不过，如果我不是世界上最富有的人，这个证据也有一定可能性发生，因此也不足以支持我是世界上最富有的人。我们还可以查看福布斯亿万富翁年度排行榜，看看我的排名。如果我是世界上最富有的人，榜单应该能说明这一点。如果我不是世界上最富有的人，这个榜单就更不可能支持我的假设了。所以，福布斯榜单上我的表现可以作为不寻常的证据，如果我的主张为真，那该证据很有可能发生，相反的，如果我的主张为假，那该证据极不可能发生。

假设思维是理性的开始，也可能成为终结

作为爱讲故事的物种，虽然假设思维能帮助我们避免很多陷阱，但还有一些重要因素不利于我们的推理能力，只靠假设思维没法解决。例如，我们倾向于贬低自己不赞成的假设，被贬低的版本很容易被否定。我们对各种可能假设设置了毫无根据的限制，这常常导致错误的二分假设*。我们使用相同的证据调整和证明自己的假设，这使得证据变得自说自话，变为我们更偏爱的假设的表面装饰。我们还倾向于寻找、高估能支持自己更偏爱的假设的证据，却忽视、低估反对证据。使用假设思维能改善我们的推理，但我们仍然需要诚实地对待相互竞争的假设。假设思维不能消除这一需要，也不能改变证据范围本身的宽度。这些技能可能我们永远没法完全掌握。但，如果我们希望生活在一个更理性的世界，我们就要尽自己最大努力去理性思考，并鼓励其他人也这么做。

*译者注：我们一般看到的假设总被描述为H₀和H₁，即零假设（null hypothesis）和备择假设（alternative hypothesis），是对全集的一种二分。但二分的规则并非总是很有说服力。

作者：Benny Markovitch | 译者：Xhaiden

封面：Sudheesh Chandran | 校对：曹安洁

编辑：山鸡

原文：https://areomagazine.com/2020/08/21/thinking-with-hypotheses-better-reasoning-for-a-storytelling-species/

这正是塔迪·奎林恩（Tadeg Quillien）最近发表的一篇论文的主题。他是加州大学圣芭芭拉分校心理与脑科学系的一名博士生。这项研究发表在《认知》（Cognition）期刊上，概述了在事件中起作用的某一因素，是如何影响我们是否将其视为事件的原因的。

在他的论文里，奎林恩建立了一个因果判断的数学模型，这一模型比以往任何模型都更好地再现了人类直觉。除了提供理论角度的见解，理解如何推理因果关系也对我们解决诸多问题有极为重大的意义。

模型的推导过程

从直觉角度而言，对结果起最重要作用的事件，通常会被视作原因。而事实上，哲学家和心理学家们已在各项研究中观察到，人们会对某一事件的诸多原因进行排序。比方说，如果森林火灾现场发现了一根火柴，人们往往会说“是火柴引发了火灾”，尽管空气中的氧气同样是火灾发生的必要因素。

“但我们所说的‘最重要的作用’是什么意思？”奎林恩发出了这一疑问，“这依然是个非常模糊的说法。几十年来，如何明确这一概念一直让试图理解因果判断的哲学家和心理学家们十分头疼。”

奎林恩解决这一疑问的方法便是考虑人类因果推理的演化目标。“突出那些最有助于预测结果的因素是因果判断的其中一个功能。”奎林恩提出，“此外还有那些可以人为操纵影响结果的因素。”

思考这一疑问的过程，让奎林恩不禁想到了试图理解不同现象是如何关联的科学家。科学家可以利用许多案例来进行对照实验，从而确定相关系数和效应量——也就是两个变量之间的关联程度。

但是，一旦我们认同这就是大脑进行因果判断的方式，问题也随之而来。科学家们必须借助多个观察结果才能做出判断，而无法从单一事件中计算出效应量。然而，人们在面对单个事件时，通常也可以毫无困难地进行因果判断。

奎林恩认为这一悖论可以用下列假设来解决。当人们进行因果判断时，也在无意识地想象事件发生的各种可能的方式。奎林恩解释说：“这些虚拟情境提供了你所需要的数据，以便你计算‘效应量’。”

受到这些观点的启发，奎林恩设计了一个简单的数学模型，来解释人们是如何做出因果判断的。为了验证他的模型，奎林恩分析了来自哈佛大学心理学家亚当·莫里斯（Adam Morris）及其同事的一项实验数据。他们的实验借助彩票游戏来探究概率和逻辑结构对人们因果直觉的影响。

*译者注：逻辑结构，计算机科学领域的名词之一，指数据与数据之间的关联关系，包括集合结构、线性结构、树状结构和网络结构四种主要类型。

奎林恩解释道：“事件的发生概率会以一种吊诡的方式影响我们对因果的感知。”我们不妨假设，有位名叫卡尔的教授想为某个项目申请经费。他的申请由系主任爱丽丝和比尔负责审核，只有两人都批准申请，卡尔才能获得经费。爱丽丝通常会批准所有申请，但比尔却因拒绝大多数申请而臭名昭著。现在的问题是，如果卡尔获得了项目经费，谁才是他拿到这笔经费的头号功臣？

大多数人会说，是比尔决定了卡尔的申请得到批准。因为一般来说，得到比尔的支持对获得经费的影响更大。

然而，只要我们改动其中一个细节，人们的直觉判断就会完全翻转。如果卡尔只需要得到其中一位系主任的批准就能获得经费，而实际上他两份批准都得到了，那么人们会将卡尔拿到经费归功于爱丽丝。在这种情况下，来自爱丽丝更为可靠的支持是卡尔能否获得经费的最重要因素。

在莫里斯和他的同事们的实验中，他们精确地量化了事件发生概率对人们因果判断的影响。他们的结论十分出人意料，奎林恩称，当时没有任何心理学理论能解释他们的实验结果。

因果推理模型的解释

当重新分析莫里斯及其同事的数据之后，奎林恩发现，自己的数学模型与实验被试判断不同事件中因果关系的方式高度吻合。事实上，奎林恩的模型对数据的拟合程度要优于当时的其他所有模型。

研究结论强调了概率和逻辑结构是如何共同影响我们的因果直觉的。在卡尔必须拿到系主任的两票的情况下，只有最严格的审核者批准了，他才能获得经费。因此，人们会将好结果归功于投票可能性小的一方。相反，在一票支持就足够的情况下，来自更宽容一方的批准往往是决定结果的关键因素。“我们习惯将与结果同时出现的因素视为原因。”奎林恩说。

我们推理因果关系的方式，具有其实际意义。让我们回到森林火灾的例子上来。火需要三种东西才能燃烧：氧气、燃料和火源。但我们的大脑并没有给这些因素赋予相等的权重。

“虽然可能没有一个精确的模型来描述森林火灾如何发生，但我们依然有一种感觉，觉得空气中时时刻刻充斥着氧气，而森林又不是每时每刻都会起火。”奎林恩说道，“因此氧气与森林火灾之间的相关性相对较低。”同样的道理也适用于燃料，也就是森林中的树木。但如果在等式中引入一根火柴，森林就非常可能燃起熊熊大火。

奎林恩在自己的研究中概述的因果判断方法，引导了我们走向那根引燃森林的火柴：一个预测力强且能受我们控制的因素。然而，当我们尝试更全面地理解这个世界时，直觉有时会将我们引入歧途。

“如果你想更深入地理解火焰的燃烧机制，就得把氧气的作用也考虑进去。”奎林恩说，“可是，如果关于因果的直觉冲你大喊，说氧气并不重要，那么这可能会导致你忽视世界上的一些其他重要因素。”

因果推理是认知过程中普遍存在的一大特征，奎林恩计划进一步探究因果感觉如何影响我们的心理和世界观的其他方面。“我们几乎用因与果来解释一切事物，”他说道，“所以，因果关系就像一块积木，搭建起了我们用以理解这个世界的许多概念。”

“理解了因果关系，我们或许就能理解其他众多概念的运作方式。”

作者：Harrison Tasoff  | 封面：Nick Matej

译者：兜虫 | 审校：Orange Soda

编辑：Orange Soda

原文：https://neurosciencenews.com/causality-model-17406/

我们这边郊区的街道从来都没有这么受大家欢迎过。无论是一个人悠闲散步，还是和最近被困家中的孩子一起快步走，能走到户外，似乎就已经是我享受这所剩无几的自由的最自然的方式了。这样运动起来让我感觉很好，即使在疫情的种种压力之下，也比过去几年更感到满足。

为何全球疫情爆发后我坐得更少，动得更多了呢？科学家们早就发现，体育活动对健康益处多多，而且能让很多人心情愉悦。然而，仍有近半数的美国人每周平均运动量少于150分钟，达不到政府建议的标准。

Fitbit三月份的用户数据显示，整体而言，各国家地区刚开始抗击疫情的时候，人们（尤其是在城市地区）的运动量减少了。研究显示，美国四月份成年人运动量整体下滑，而运动量减少的人的心理健康水平也随之降低。

当然，我们都需要身体上的休息，但在像美国这样的工业国家，大多数人的休息量已经足够，甚至远多于所需。这个问题只会越来越严重。流行病学家杨林（Lin Yang，音译）是阿尔伯塔健康服务机构的研究人员。她作为主要作者，在2019年《美国医学会杂志》（JAMA）上发表了一篇分析美国人久坐行为的研究，研究显示，相比15年前，人们每天坐着的时间增加了一个多小时。

要是站起来多走动会更有益，为什么人类的天性让我们瘫在椅子或沙发上呢？南加州大学生物科学教授大卫·赖希伦（David Raichlen）表示，解决这一悖论的关键在于人类的演化史。

人类祖先活动，只是为了捕食

赖希伦是研究人体演化史如何影响现代人健康的人类学家之一。他和同事就“跑者高潮”（runner’s high，指有些人在有氧运动时感受到的欣快与愉悦）进行了实验研究，并在2012年发布了研究结果。

实验比较了运动前后，人、狗和雪貂大脑中内源性大麻素（endocannabinoid，一种能产生愉悦感的化学物质）水平。赖希伦和同事发现，在高强度运动后，人和狗的内源性大麻素水平显著升高，但雪貂没有。这表明，人和狗为了捕食演化出了对耐力的需求，而雪貂则没有。因此，对某些生物来说，这种“跑者高潮”是一种演化优势（evolutionary advantage）：尽管追捕猎物会消耗很多能量，但这种“高潮”能让其在捕食时跑得更久更远。

为了更好了解人类健康，赖希伦还在坦桑尼亚哈扎部落（一个当代的狩猎-采集部落）做了田野调查。这一部落吸引来很多学者，部分原因是哈扎人还保持着类似于数万年前，即农业社会出现以前，许多社会狩猎-采集者的生活方式。他们被赖希伦赞赏地称为“非常了不起的人”。研究他们可以为了解过去狩猎-采集者生活方式提供线索。

粗略地看看便知道，哈扎人狩猎-采集的生活方式非常活跃。他们每天要步行几英里去寻找野生动植物。相较于现代社会，部落里的男女老少运动量要更大。

不爱动的美国人和爱动的哈扎人对于何时运动、何时休息，都遵循着一条相同的简单规则。

赖希伦解释道：“在我们的演化历史中，我们所做的大部分事情都是活动起来去寻找食物。”因此，所有的步行、挖掘、搬运和其他累活都是为了觅食，这是一个求生行为，而不像在健身房跑步机上跑步那样，是一种刻意的选择。

有关哈扎族的研究确实表明体力活动有益于人的健康。与工业化社会中有良好的卫生环境和医疗保健的人们不同，哈扎人一旦被感染，更容易死亡。但是，这些在更危险的环境中生存下来的哈扎人，往往活得更健康长寿，因为他们不会得像肥胖症、心脏病、II型糖尿病这些公共健康专家所谓的“生活方式病（lifestyle diseases）”。事实上，研究表明增加体力活动，能降低患慢性疾病的风险。

对哈扎族的系列研究同时也让赖希伦对体力活动的另一面有了一些看法。他和同事在三月发表了一项研究，探讨了哈扎人是如何休息的。他们发现，成年哈扎人与工业化社会中的人们，花在休息的时间是差不多的。

所以，哈扎人也并不是不想停下来休息。他和团队发现，关键在于，哈扎人休息的时候，是坐在地上、蹲着或者跪着的。比起坐在椅子或沙发上，这些姿势能低强度地刺激到肌肉。换句话来讲，哈扎人的休息方式让他们避免了久坐所带来的危害。

人类生理机能，滞后于现代生活

这些研究都渐渐弄清楚了人的运动需求与休息欲望之间的复杂关系。和哈扎人一样，人类祖先也是为了捕食才运动的。但与如今工业化国家的大多数人不同，他们不需要其它动力来运动。

赖希伦说：“如今我们所处的环境很奇怪，我们不需要花任何一点力气来寻找食物。走到车前，然后再走到超市前面，可能就是所要用的全部精力。”

对轻而易举就能得到食物的人来说，问题在于：人类的生理机能，也就是心脏、血管、大脑、肌肉以及其他器官系统的运作，是在数百万年前演化的。那时，为了能在狩猎-采集环境中生存下来，人体经过优化，来支撑所需的高强度运动，就像在高热量糖类食物稀缺的时代，为了生存，人们对甜食的欲望也更加强烈一样。但这种演化而来的生理机能，已经与当前环境不相匹配：人们现在仍然爱吃甜食，但食物已经有了很高的热量；人类机体仍有大量运动需求，可现在的生存环境却不需要了。

对于如今生活在工业化社会中的人们来说，更糟的是，人类祖先会见缝插针地休息，这对他们是有利的。对于狩猎-采集者而言，获取食物需要大量的体力活动——即获取卡路里要先消耗掉卡路里，因此，通过休息来保存能量是个好办法。经常和赖希伦一起合作研究（包括关于休息的研究）的赫尔曼·庞策尔（Herman Pontzer），是杜克大学的进化人类学家，他表示：“生命的全部意义就是将能量传递给孩子，这就是演化。”

庞策尔说：“自然选择所偏爱的策略，是任何能让你更好地将环境中的能量传递给后代的策略。” 休息就是这种策略的一部分：在能量匮乏的环境中，无谓地消耗卡路里的动机，会随着自然选择逐渐消失。

因此，赖希伦和庞策尔表示，能量管理的最佳演化策略可以浓缩为一条规则：如果消耗卡路里对你的繁殖适应度*（reproductive fitness）有益，那就该消耗；否则，你就应该休息。

*译者注：适应度，是指在某种环境条件下，某已知基因型的个体将其基因传递到其后代基因库中的相对能力，是衡量个体存活和生殖机会的尺度。

虽然不是通过有意识的选择，但不爱动的美国人和爱动的哈扎人都遵循了这一规则。赖希伦说：“我们对休息的渴望跟以往一样强烈。”他还补充道，当你纠结是选择运动还是休息的时候，这种强烈的休息欲望往往会取胜。我们当前所处的环境不再逼迫我们运动了，这时，运动变成了一种刻意的选择，“选择运动需要很多的动力。”

如今想要运动，所需的动力可能比以前多得多。杨认为，她在2001-2016年间记录到人们的久坐行为增加了，原因在于新技术的使用。具体来说，智能手机、平板电脑等手持设备的流行“是过去15年来的主要差异”。不论是忍不住地去刷Facebook、在Netflix上一口气刷完一部剧、还是玩2048，你都是坐着的，没有动起来。

不幸的是，经常久坐的人不能指望他们的身体能很快适应这种新的生活方式。一方面，庞策尔表示，用人类演化史的时间尺度来衡量，“一千年都只是一眨眼的功夫”。他补充说：“还要明白的是，很多生活方式病会等到你有了孩子以后才会出现。”

这意味着，心脏病是对人类演化是没有威胁的，因为心脏病通常只会折磨已经有了孩子的成年人。正如赖希伦所说：“只要你已经有了下一代，整个人类演化就不会再在乎你的健康了。”

对我这个中年知识工作者来说，这一点正中要害。随着疫情加剧，我的工作逐渐增多，日常能散步的时间越来越短，但我还是用慢跑代替了部分步行。和这些科学家对话，促使我更加努力地锻炼身体。演化可能并不关心我的健康与幸福，但我在乎。

作者：Marina Krakovsky | 封面：Uran D.

译者：平| 校对：Sixin

排版：光影

原文：https://www.sapiens.org/biology/evolutionary-history-exercise/

然后，将近四年前，丈夫和我有了孩子。卢卡斯不再是这间屋子里最重要的小生物了，他回撤到猫爬架最顶上的平台，常常一躺就是一整天，在猫架边缘忧郁地凝视着。当他缺乏关注时，会以激烈的方式表现索求。他不再从七点开始糟蹋写字台，而是凌晨四点就跳上去。我们关掉卧室门，却还是没躲过每天四点醒来的命运，因为卢卡斯总是把门把手弄得砰砰响，或者用将近12斤的身体奋力撞门。吃饭的时候，他狼吞虎咽消灭自己那份后，会把提普挤开侵占他的食物。他开始在客厅和我儿子卧室的地毯上留下污渍，他和提普的打闹也变得暴力。

我先联系了一位宠物行为专家，她的建议起初是有效的，但经过五个月的努力，卢卡斯的行为并没有改善。于是我又请教兽医，兽医说卢卡斯的症状可以用“焦虑”（anxiety）描述，并给他配了些氟西汀——也就是百忧解，兽医经常给动物开这种药。我很沮丧，又很可怜卢卡斯，而就在那一刻，奇迹般地，我的记忆深处有些东西涌了上来。十几年前我上大学时，在长达六个月的时间里，我每隔一天就要经历一次恐慌情绪突发。我被诊断为焦虑症，其主要病症为惊恐障碍，这与卢卡斯的情况极为相似，连吃的药都差不多。

50多年前，行为学家斯金纳（B.F. Skinner）写道：“我们常常给行为找很多不存在的理由，而所谓‘情绪’便是绝佳的例子。”动物无法用语言表达自己的情绪，因而相比人类，这种观点在动物身上更加受用。我的恐慌发作像是一条自食其尾的焦虑之蛇：我的焦虑症现在发作了吗，就在地铁上？我还在上英语课诶，又怎么了？我操！但我没法想象一只大鼠或小鼠，甚至我那只聪明绝顶的猫，会陷入形而上的执念。我的不解正如祁克果（Kierkegaard）在《焦虑的概念》（The Concept of Anxiety）中所言，“在野兽身上看不出焦虑，恰恰是因为要作为灵魂存在，野兽的天性还不够格。”

事实上，动物焦虑这个概念已经困扰科学界很久了。我们在讨论动物时，对焦虑的定义依然比较模糊，但我们正把它打磨得越来越精确。我们在这一过程加深了对自身情绪的了解，也不断揭开动物认知的真相。最后，我也从中学会了如何看待我与卢卡斯的关系。

····

“对于所有动物而言，或者说几乎所有动物，甚至包括鸟类，恐惧会导致它们身体颤抖。”达尔文于1872年在《动物与人类的情感表达》（The Expression of the Emotions in Animals and Man）一书中写道。如今，我们明白了恐惧的皮质下神经基础，也知道了各种哺乳动物的大脑系统是多么相似。

当动物遭遇威胁时，“战或逃”（fight-or-flight）反应由杏仁核激发，再传输到下丘脑，下丘脑发送信号到腺体，于是肾上腺素分泌。绝大多数哺乳动物的大脑都如此：小鼠迷你的下丘脑和杏仁核对压力的反应，与我们的并无差异。养过猫狗的人应该都知道，动物“战或逃”的表现形式复杂繁多，有些遵循特定模式（比如狗狗在雷暴天气时总是舔脚爪、嚎叫），有些基于个体性情或遗传因素，也有些完全捉摸不定——就和人类的焦虑一样。

给动物吃人类的药，并非完全是人类的物种自恋情结所致。我们知道这些药对动物有效，因为它们起初就是在动物身上实验的。

兽医学的行为学家几乎不在意用“焦虑”来描述动物体验是否合适，他们也不纠结如何诊断。“这并不是什么大难事。”康奈尔大学的行为医学荣誉教授凯瑟琳·霍普特（Katherine A. Houpt）说。兽医关心的是外在表现：小家伙是否易受惊吓、乱咬人，或被失眠折磨？猫咪有没有摆出害怕的姿势，比如“肉卷式”？——新泽西的行为学家艾米莉·莱文（Emily Levine）发明了这个说法，指的是四足置于躯干下并耸起躯干的姿势。依据这些可观察的标准便能发现，焦虑在动物王国是普遍现象，深受其扰的也不止宠物。

科学史学者劳瑞·布莱特曼（Laurel Braitman）在《动物也疯狂》（Animal Madness）一书中引用了药业巨头礼来公司（Eli Lilly and Company）的一项数据：17%的美国狗狗患有分离焦虑症。布莱特曼的书里还描写了动物园里几只焦虑的大猩猩，和一只跟得了强迫症似的，必须完成一系列仪式动作才肯吃饭的倭黑猩猩；还有，人们给焦虑的鸡服用百忧解，让它们的肉质更美味；水族馆的表演明星海象、海狮们，则有“典型”的重复性自残等暴力行为。

为了缓解这些症状，过去几十年间我们一直在给动物吃人类的药。自上世纪70年代起，圈养动物的药物用量不断增长，为人熟知的案例包括患躁郁症的北极熊古斯（Gus）、被英国的气候惹恼了的企鹅，以及海洋世界（SeaWorld）的海洋哺乳动物们——2014年，Buzzfeed 揭露的法庭文件激起满城风雨：医生给有暴力倾向的虎鲸服用大量苯二氮䓬类药物，这类抗焦虑药物还包括阿普唑仑、安定等。

曾在阿富汗服役的一些排雷犬患上了创伤后应激障碍（PTSD），而人们让它们服用阿普唑仑，并实施了脱敏（desensitization）等治疗手段。如今，有太多猫、狗等宠物正在服用抗抑郁和抗焦虑药物，这一产业的市值也随之暴涨，达到了数十亿美元。

给动物吃人类的药，并非完全是人类的物种自恋情结所致。我们知道这些药对动物有效，因为它们起初就是在动物身上实验的。哺乳动物的大脑基础多有类似，焦虑和抑郁行为的模式也如出一辙，这让猴子、狗、猫和小鼠得以代表人类成为精神类药物的测试对象——从上世纪初的巴比妥酸盐、60年代的镇静剂，一直到现今的选择性血清素回收抑制剂（SSRIs，这类药物被认为可以通过提高血清素这种神经递质的水平，来缓解抑郁、焦虑症状），这些动物“尝”了个遍。

为了研究药物，人们在实验室里用以引发、测量动物压力的方法五花八门，而且极富创造性——如果你确实有焦虑症状，此处就应该摆上“高能预警，量力阅读”的标识。在“强迫游泳测试”（让我想起了小时候夏令营的不堪经历）中，小鼠被迫在圆柱体的泳池中游泳，以测试它们在遭受必然失败后的恢复能力。有些“焦虑动物模型”则试图营造特殊环境，对动物来说极具压力，比如开放的空间（“高架十字迷宫”），或者把动物放在户外一个类似平衡木的结构上（“走钢索实验”）。

如果你确实有焦虑症状，在介绍人们在实验室里用以引发动物压力的方法前，应该申明“高能预警，量力阅读”。

在一项长期压力实验中，小鼠被限制活动、摇晃、孤立，被高温吹风机猛吹，被放置在强光下一整夜，被关在45度角倾斜的笼子里。最后，就和长期生活在高压环境下的人类一样，这些小鼠变得极度焦虑，不再有任何进行“探索行为”的欲望，如同躲在被窝里逃避一切的抑郁少年。

至于这些压力测试以及其他“焦虑动物模型”是否与人类焦虑足够接近，从而使得一切基于动物的精神性药物研究具有可信性，则是个极具争议的问题。即使是其中比较精妙的实验，类似于不断地击打一个人的脸，直到他颤抖、崩溃、支离破碎，也没能复制各种基因及环境因素构成的复杂情况——正是这些因素的综合作用，最终让一个人患上焦虑障碍。

研究者们很少用“焦虑”这个词描述动物的体验。大多数研究描述的是“类似焦虑的症状”，将重点放在行为而非情感层面，或者说，感受的表达而非感受本身。抗焦虑药物能够缓解动物的症状，这一事实意味着那些症状与我们所说的人类焦虑症状有共通之处。但它们属于条件性恐惧（conditioned fear）吗？还是属于完全不同的范畴？会不会我们人类永远无法知道真相？

····

约瑟夫·勒杜（Joseph LeDoux）是纽约大学的神经科学及心理学教授，曾写过《脑中有情》（The Emotional Brain）一书。他开展了焦虑障碍领域一些最重要的研究。“动物有精神状态吗？我们现在不知道，而且我们永远没法给出准确答案。”他在2012年《大脑世界》（BrainWorld）杂志的访谈中说道。勒杜认为，我们无法获得动物的主观体验，而仅仅依靠对行为的观察，是不足以保证我们可以给它们贴上“焦虑”的标签的。或许那是某种情绪，又或许那只是对危险的无意识反应，可是因为我们没有办法“钻进”动物的大脑里去——语言的存在使得我们至少在某种间接的意义上“钻进”了他人的大脑——我们无法妄下定论。

然而，华盛顿州立大学兽医学院的神经科学家雅克·潘克赛普（Jaak Panksepp）反对这种观点。他最著名的研究展示了当被挠痒时，大鼠会以人耳听不见的高音“大笑”。深层次的非条件性情绪，正是潘克赛普研究的重点；具体到恐惧这种情绪，非条件性意味着本能、天生的恐惧，而不是实验室里通过反复电击脚底创造出来的那种。潘克赛普对动物的杏仁核、下丘脑和中脑导水管周围灰质（人类恐惧系统的中心）进行深层脑刺激，从而激发这些本能的恐惧，然后观察动物作何反应。他发现触发恐惧反应不仅导致动物进入“战或逃”模式，还会让动物试图遏制当下的感受，相当于设法关闭脑中的恐惧开关。在这些脑区受到深层脑刺激的人类，则会经历与生死存亡相关的恐惧——根据潘克赛普2012年的《大脑考古学》（The Archaeology of Mind）一书引述的实验，这些人用“我吓得要死”、“一种突如其来的不确定感，就像驶入又长又黑的隧道”之类的语言来描述自己的情绪。潘克赛普说，大、小鼠所体验到的不适感可能与之类似。

当然，恐惧不等于焦虑。恐惧是一种初阶情绪，而焦虑要复杂得多。“它是你顾虑的对象，是你与这个世界的冲突，是折磨你的祸根。”潘克赛普说。“我们看不到动物的思想，也永远找不到办法去看。”然而，潘克赛普说，他怀疑动物也会经历它们自己的一种“沉思的忧虑”。“我个人相信如此，因为在我们所知的控制人类思考、担忧最基本生存问题的脑区，动物也有足够多的大脑灰质。”

或许我犯了把动物拟人化的谬误，但这样做的结果对谁都好。

有些科学家在两方面上同意潘克赛普：1.动物焦虑定义之困难，2.以及其存在之可能。罗莉·马里诺（Lori Marino）曾是埃默里大学（Emory University）的神经科学教授，现担任金梅拉动物保护中心（Kimmela Center for Animal Advocacy）执行主任。动物的焦虑“是一个更具争议的概念，因为恐惧无关时间，而焦虑包含时间这个要素”，她说。自我于时间中的存在感，是焦虑的基础。你会担忧将来的自己：明天我会在哪儿？三周后、一个月后呢？你也会追思往日的遗憾。

长期以来，大部分科学家都认为唯有人类能认识到时间的绵延。然而，近期研究表明西欧灌丛鸦和欧亚松鸦这两种鸦科鸟类，能够预测将来的进食需求并做准备，即使将来与当前的需求不同。2013年的一项研究显示，动物园里的黑猩猩和猩猩可能拥有类人的自传式记忆——一条线索便可激发它们回忆起一系列事件，就像人一样。

拥有较复杂的时间概念，并不足以证明存在一系列情绪，会围绕着记忆中、计划中的事件产生——虽然近期一项研究在猪身上观察到了“避免行为”，当预料到即将发生负面事件时，它们退缩不前，哼叫不停。但这项实验的确暗示了一些令人兴奋的可能性。

“我认为许多动物都拥有时间感。”马里诺说，“或许没有人类的时间感那么复杂，但我想它们是能够预测事件的。它们知道某些事将在未来发生——可能只是在几分钟、几小时或几天后。换言之，只依靠恐惧感是不可能存活下来的，必须还要对未来可能事件感到焦虑（即使是最简单的焦虑感）并能够做出应对的准备。

对我来说，给卢卡斯贴上焦虑的标签，彻底改变了我对他行为的看法。我曾经把他当成敌人：他剥夺我的睡眠时间，在我孩子的地毯上撒尿，欺凌我、我的家人和另一只猫。而现在，他是千千万万的患者之一。或许我犯了把动物拟人化的谬误，但这样做的结果对所有人（和猫）都好。我对卢卡斯的神经症越来越敏感，也开始注意到我与这些病症的关系。

用一种保守的说法，动物的焦虑，经常是由人类造成的——我们摧毁它们的栖居地，贪食它们的肉体，或者把它们囚禁在动物园里。然而，最容易被我们害得患上焦虑症的，恰恰是那些已经演化到与人类相倚而居的的动物；我们深爱它们，视它们为伴侣，却把自己的需求强加在它们身上，而忽视了它们的需要。猫狗都需要大量的刺激和体育活动，我们则习惯于城市生活，终日伏案；猫咪喜欢被抚摸脸颊和下巴，而我们像抱毛绒玩具一样搂着它们，就算它们满脸不高兴也一意孤行。

自从开始把卢卡斯当做焦虑症患者看待，我比从前更懂得关心他的需求了。我更多地陪他玩耍，喂食方法变成了少食多餐。餐食和游戏对他的疗愈作用很大，和抗抑郁药物的药效差不多——其实它没吃多少药，我一把药掺到猫粮里，他就不爱吃食了。他不再半夜吵醒我们，也不在我儿子的房间乱撒尿了。或许科学是唯一可能的途径，让我们能弄明白卢卡斯到底是真的患了焦虑症（祁克果意义上的），还只是在本分地做一只猫而已。最终，放宽对焦虑的定义，不失为一种大有裨益的做法——对卢卡斯来说，不管焦虑症到底意味着什么，我已意识到了其中的联系，也开始承认自己的责任。

翻译：有耳

校对：邮狸

原文：http://nautil.us/issue/65/in-plain-sight/can-a-cat-have-an-existential-crisis-rp

不用在意安娜只是个虚构角色，恰特写道。对于一个活生生的人，我们会以同样的方式拷问他漫长精神旅程的来踪去迹。可事实上，在现实生活中幸存下来的人，不管怎么努力厘清内心的千头万绪，当心理医生问他为什么自杀，他只能说出一个“故事”。恰特的论点简直狂妄：不存在所谓动机背后的深层真相。“任何治疗手段，无论是梦境分析、词汇联想，还是实验、脑部扫描，都不可能揭示人们的‘真实动机’，不是因为它们藏得太深，而是因为它们根本不存在，”他写道，“所谓内在的精神世界，以及被认为容纳于其中的信念、动机和恐惧，这些东西本身都是想象出来的。”

好吧，我心想，如果恰特继续这样大放厥词，《思想是平的》这本书也就是平的了。然而，他接下来对现代认知研究与实验的版图展开了一番巡礼，并精准地抨击了一个又一个在我们的文化中备受推崇的、所谓混沌大脑中的潜在真相，而它们在我们的文化中被奉为真谛。恰特写道，情感不是预先形成的感受，只等我们表露出来；它们其实是暂时的即兴乐段，为身体反应伴奏。我们的大脑就像爵士乐手，尽力在每一个瞬间编造出最好的思想和行为。探寻更高阶的意识也许是个诱人的想法，恰特写道，但这无异于“踩着高跷胡说八道”。你是否也认为，詹姆斯·乔伊斯的《尤利西斯》探索了心灵活动最深处的奥秘？“正相反。”恰特写道，乔伊斯和弗吉尼亚·伍尔夫著名的意识流风格是“成功的思维过程的最终输出”。（好吧，这说法有点傻。）

不管怎样，我被《思想是平的》迷住了，一口气读完。我在其他几本最近出版的书里也读到过类似的观点，尤其是神经科学家丽萨·菲尔德曼·巴雷特（Lisa Feldman Barrett）的《情绪从何而来》（How Emotions Are Made），这本书细致地展示了为什么“情绪是大脑为身体感知创造的意义”。然而，恰特那些无所顾忌的论断攫住了我——比如“我们都一直活在一个骗局里，罪犯是我们自己的大脑”——虽然我不敢肯定他说的是对的。所以我等不及和恰特本人谈谈，看看我是否误解了他笔下的无意识（unconscious），并解开我满脑子的疑惑。他的答复充满了欢快的情绪和深刻的洞见，与我从他书中感受到的捷才相映成趣，尤其是他把荣格的集体无意识称作“心理学的占星术”，真是精妙。我抛出的第一个话题是精神疗法，因为“在无意识领域漫游能够解放心灵”这一金科玉律，正是恰特最渴望颠覆的。

你是不是认为，试图通过让无意识的动机浮出水面来缓解痛苦，这种精神疗法……

注定失败？

嗯，注定失败。那为什么这么说呢？

因为事实上，不存在什么隐藏的、深层次的内心故事。反之，是你有了一本小说最初的草稿，或者一些不连贯的笔记。你只有一片不连贯的混沌。可以说，我们每个人都是这样的混沌。一旦这些不连贯的东西种有什么造成了麻烦，比如我们很想做某件事却又恐惧它，包括害怕蜘蛛等微不足道的小事，这就构成了我们想法与行动之间的冲突。

你认为精神疗法有价值吗？

有啊。并且我认为，一个实际的治疗目标可以帮助人们以更连贯、整体的方式认识世界。对于病人来说，这样做大有裨益。

如果我们以为有意识的思考是由隐藏的心灵深处生成的，就会开始折磨自己。

如果像说起来这么简单就好了。

嗯，其实很难。不是治疗师说一句“我看到你这里有个心结，我们把它解开就一切都好了”就能搞定的。它需要一个创造性的飞跃。就像写小说一样难。如果你以为只要把剧情安排成连贯的整体，不要让角色太突兀就万事大吉了，那当然觉得写小说很简单啊。但其实不是这样的。我们为了理解生活煞费苦心，这至少不比写小说简单。

事实上，我们的思想不是基于连贯性的，而是基于先例，基于对过往经验的一种变体或延展。过去的种种经验相互依存， 创造了我们的思维习惯。有些过往是糟糕的土壤，会孕育出我们深恶痛绝却难以摆脱的行为模式、思维模式。

有些人会说，“既然不存在隐藏的思想深处，精神疗法不就易如反掌了吗？”可是这个事实反倒让精神疗法难上加难。因为这样一来，也就不存在只要稍加修改就能变得连贯完整的故事。我们面临着几乎不可能完成的任务：从零开始创造对生活的理解，还得把故事说圆了。

我还是觉得，这听起来好像在说，我们只需要即兴应对就能摆脱困境？假如亲人亡故了，悲伤吞噬了你，你该怎么在精神上走出来呢？

我觉得无论什么生活困境，都没有立竿见影的万灵药。但是，丧亲的打击可能会摧毁一个人的人生观。想象一下孩子或爱人离世这种最糟糕的情况，你可能拒绝接受现实，而纠结于这种想法正是你走不出来的原因。这和剧本里写的不一样啊。生活不该对我下此狠手。我的生命，我爱人、孩子的生命都有既定的路线和方向。可是现在，我该怎么接受这一切？简直是在开玩笑，整个世界都失去了意义。曾经有个面临离婚的朋友对我说，他感觉有人刚刚抢走了剧本，还揉成了废纸。你眼中的未来只剩下一片虚无。

然而，当悲剧从天而降，我们需要做的是重新写故事。我认为当人们试图改变，比如跨越丧亲这道坎时，所做出的努力大多是创造性的再想象（re-imagining）。既然那么糟糕的事情都能发生，我们得找到一种诠释世界意义的新语言。也许我可以把逝者的一生看作非常美好的一生。虽然比我设想中的短暂，但我可以放大那些积极的部分。

假如你是精神治疗师，你会怎么对他们说呢？

我想我会首先告诉他们，我们理解身边人的方式，以及那些塑造我们的行为和心理习惯，都能深刻影响我们对生活的感觉，决定我们能否应对生活的挑战。因此，治疗的目的之一是引导人们构建新的思想和行为模式，从而帮助他们继续前行。治疗不是为了，比如说，揭露、纠正无意识的动机、信念之类的，而是为了帮助有意识的大脑向前看。

深刻理解我们的思考本质上是浅薄、即兴的，会带来不少好处——试图挖掘自己的内心深处通常会制造一些麻烦的幻想。如果我们以为有意识的思考是由隐藏的心灵深处生成的，就会开始自我折磨，拷问心灵深处到底有什么东西。在那个丧亲的例子中，人们可能会思忖：“我是不是不够难过？我这么快恢复是对的吗？这是不是意味着我不够爱我的伴侣（孩子）？”于是你在找寻所谓内心深处的真相的过程中备受煎熬，我认为，正是这种感觉让我们阻滞不前。

人们也会出于同样的谬误毁掉恋情。假如我们勘探自己的内心，寻找我“应该”对伴侣感觉到的那种爱，然而，可能找了半天没找到，我会不会根本不爱她？可能找到了，但太少了，或者太多了。如果一直沉浸在这种想法中，你可能会达到一种病态的状态。一切的祸根就在于，我们误认为内心有深层次的真实，而外在的现实不符合它。更进一步说，一切关于真实感的想法都很危险，因为这预设了存在真实的和虚假的两种感受，而且真实感受藏在我的内心。于是我们整天惴惴不安，就怕搞混了真实和虚假。对于这种感受的区分，我们应该持怀疑态度。

为什么？

因为我们的大脑为了回答这些对内心世界的拷问，会在问题被提出的时刻，立马创造性地编造一个答案——而不是从内心世界储存的那些既有的想法、感受和动机中寻找。这很容易发现。如果你用稍有差异的方式问自己同一个问题，得到的答案可能是彻底矛盾的。我们的大脑总是在编故事，虽然不一定很连贯，但它绝不是内心世界的报道者。然而，大脑编织的故事太流畅、太吸引人了，我们轻信它报道了事实，很难发现这都是它虚构的。

我懂你的意思，但我还不太明白你为什么对无意识不屑一顾；过去的回忆和根深蒂固的习惯时刻影响着我们有意识的思考和行为，怎么能说无意识是一种危险的幻觉呢？

我认为无意识这个比喻很危险，是因为它暗示了无意识心灵内容可以变得有意识。林林总总“揭开无意识的真面目，并转变为有意识的东西”的理论，背后的预设都一样，那就是无意识和有意识其实是一类。也就是心灵的冰山比喻：冰山露出水面的尖，和水底下不可见的绝大部分一样，都是冰做的。我认为这种说法错得离谱。实际上，我们有意识的体验、思想、交流的片段，和那些我们无法意识到的东西——所有那些神秘的大脑过程，包括安放和读取记忆，整合碎片化的信息等等——在类型上是截然不同的。在每一个层级上，流过大脑的东西都是思想，比如图像、疼痛的感觉、语言的片段。但是生成这些思想的无意识大脑活动属于另一类型。就算我们明白了数十亿的神经元如何协作，借助这些理论辨认出一张脸或者理解一段演讲，也会发现这个过程与意识流好像没什么联系，就像肝脏如何运作和意识流毫不相干一样。

假如我们勘探自己的内心，寻找我“应该”感觉到的那种爱，那么它在哪儿呢？

你可以为大家澄清一下“思想”（thought）的定义吗？

这个很难说清楚啊！大致来讲，思想就是意识体验的内容：流过你有意识的大脑的那些疼痛、刺痛、形状、运动、声音、语言的碎片等等。在弗洛伊德之前，人们会认为存在我们没有意识到的思想是很怪异的事情。大脑被看似有意识但其实无意识的思想活动充斥着，这确实是极具颠覆性的想法——但这是个误判，我认为。

你是觉得“无意识”的错误在于语义吗？或许你认为我们平常对这个词的使用有问题？

我认为这不是语义层面上的问题，而是个实质性问题。无意识思想这种看待大脑工作的方式，是极其偏狭的——它假设了，占据着我有意识的大脑的思想很好地表征了大脑如何运作，然而这些运作的对象又是我意识不到的。大脑的真实运作方式其实更加奇怪：大脑的感知、语言处理、运动控制、记忆等机制都帮助生成有意识的思想，但它们一点也不像有意识思想的隐藏“副本”。

大脑的活动是无意识的——这句话可以是对的，但不是我们通常理解的那个意思。我们容易掉到一个思维陷阱里：“好吧，你说大脑活动不是有意识的，那么大脑一定在做无意识的事情，那肯定是无意识思考了。”思考是什么东西？是信念、推理、动机、计划、疼痛等等流经有意识的大脑的东西。然后我们顿悟了：“原来如此，大脑有两种思想，被某条神秘的意识边界分开。”我认为这是个很大的错误。存在一些我们意识不到的大脑活动，这没错。但这些大脑活动不等于无意识的思考。

但它们的确影响了我们有意识的思考。

那当然。它们完全决定了有意识的思考。它们是不断生成有意识的体验与思想的机件。

我举个例子来说明这种影响吧。我每次听到大卫·鲍依（David Bowie）的老歌，情绪化的记忆就立刻涌上心头。我的反应好像不是有意识的。

嗯，我能确定不是。但是思考一下，光是意识到这首歌是我熟悉的，而且歌手是大卫·鲍依，就牵涉到多少大脑活动啊。我们没办法内省地通晓这些大脑过程。我们永远是这样的，我们只能意识到大脑过程的最终输出——“啊，那是鲍依”——而对过程本身一无所知。大脑中无意识的操作对思想至关重要，但它不等于思想。

我认为这两者没办法分开啊。比如，你写到“隐喻在思想中的核心地位”例证了人类大脑的创造性。可组成隐喻的那些东西，语言和符号，是通过演化、遗传和文化环境获得的。我不明白那些无意识的影响怎么能和思想区分开来。你难道不认为，“无意识只是个传说”这种说法也很危险，甚至有误导性吗？

没错，无意识影响着思想的东西无处不在，遗传、个人经历、思维习惯、我们使用的语言和隐喻等等，无法穷举。但是这些无意识的影响，包括支撑着思想的大脑活动，本身并不是思想。我们太容易犯这种错误了。还有一个思维误区是，我们以为通过自我审视，或者心理治疗、脑成像之类的手段，就能把这些所谓的无意识思想挖掘出来，把它们带到意识的阳光下。然而这是不可能完成的任务。大脑运作和其他生物机能一样，都没办法变得更有意识了。我们可以像讲故事一样描述肝脏的工作任务，说免疫系统混淆了自体组织，或者自私的基因之类。我们也可以讲讲大脑的故事——假设它可能压抑了信念，怀着隐藏的动机，潜入集体无意识，随便什么东西。但这些都是比喻，不符合事实。大脑对无意识思想的参与并不比肝脏、免疫系统和基因更多。

那你对情绪（emotions）的定义是什么？

我认为情绪是一种诠释。理解你自己或他人的情绪，与理解小说中角色的情绪多有类似。你置身于某个情境中，产生了某个生理反应，于是你需要对它加以理解。如果你看到一个人站在高楼的窗台上，汗如雨下，神情紧张，你就会想，“这可不妙啊，他害怕掉下来，他正感受恐惧。”如果窗台上的人换作你自己，你也会想，“天哪，我的心快要跳出来了，我肾上腺素飙升，不停冒汗。”还有，“救命啊，我要掉下去了。”可是当你在百米赛跑的起跑线上时，也可能产生同样的生理症状。所以说，生理状态极其模糊。关键在于，感觉不是从心灵深处的什么地方迸发出来的。感觉不是预先存在的。它们是大脑对身体状态进行即时诠释得到的最佳反馈，而且受当前情境的影响。

能把你关于大脑如何运作的理论应用到日常生活中一些重要方面吗？比如宗教？

宗教倒是一个有趣的话题，它很好地例证了我的观点。

嗯，请展开讲讲。

如果你问那些信徒是否相信他们的教义，答案是百分百肯定的。可是，要阐明他们的信仰与教义是怎么契合的，却很难做到。我没有说探究我们何以相信科学就是小菜一碟了。我们关于一切事物的思考几乎都是不连贯的。也许这个世界对我们来说过于复杂了。话说回来，拿圣餐化质说（transubstantiation）举个例子吧。信奉这条教义的人认为，耶稣基督的圣体和圣血真实地存在于面饼和葡萄酒里。但你试着剖析一下，深入理解这句话——你根本做不到，信徒也做不到。这根本就不可行。我认为这个例子说明，人们以为自己对某件事深信不疑，其实只是攥住了它的表象。鉴于我的粗浅之见、生活经历等等，我选择相信你说的话。我甚至甘愿为此死在火刑柱上。

是什么让我们皈依于某一信仰，并认为其他都是无稽之谈呢？

在我看来，问题的核心在于大脑是个顺序处理机器（sequential processor），每个时刻只能思考一个想法。每一次思考，你都得吸收巨量的碎片化信息并加以整合。这些信息可以是感官的、语言的，或记忆碎片。而宗教最擅长的事情，也许就是让我们感觉到所有的信息环环相扣。你会感觉生活的方方面面好像都豁然开朗。就好像你看着一张很难懂的图片，突然想到，“噢，我明白了！原来是张牛脸啊”，或者“这是条狗”。

这时候，也许这些信息碎片其实并没有整合起来，但它给你一种连贯一致的感觉。一旦你开始搅乱这种连贯性，生活的意义也就被减损了。有些人心甘情愿维护某种世界观，拒绝任何偏离。这样一来，他们损失了创造性地理解生活的能力，眼中的世界变得狭隘，并且不再有新的人生目标。人们或许可以换一种方式思考生活，而且新方式并不比原有的方式无聊。然而，质疑是痛苦的过程，至少短期来看。质疑我们相信的任何东西，包括宗教，都不会令人愉快。

最后一个问题，把我们的大脑看作扁平的有什么好处呢？

它让我们着眼于理解自己生活这项创造性工作，而不是执拗地想解开什么心灵密码。我们如何才能提升生活的质量？如何才能更连贯、深刻地思考？如何解决问题，继续前行？为了解决问题，有时候我们必须往回走，就像写小说或者证明数学题那样。有时候你得退后几步思考：等等，我在这儿犯错了，我不应该让人物这样发展，我计算出错了。但更重要的是，你得把这项工作看成向前进展的，不要觉得自己甚至所有人都在某种神秘力量的控制之下，只有向内心探寻才能找到这种力量。向内看是没有建设性的，我们应该向外看，看对方向。生活中我们应该时刻向前展望，才会有积极的收获。

翻译：有耳

校对：玛雅蓝

原文： http://nautil.us/issue/62/systems/this-man-says-the-mind-has-no-depths

《安娜·卡列尼娜》里有一幕场景惊心动魄。一辆火车从莫斯科边境某车站驶出站台，女主角直接跳进火车轨道。但她真的是想死吗？她是对俄罗斯贵族生活感到倦怠？还是因为失去爱人渥伦斯基而被恐惧束缚？她真的已经到了难以承受，只求一死的地步吗？还是说，这次自尽行为只是一时冲动？会不会是她因为绝望才产生这种戏剧性的行为？在这么做之前甚至都没认真想过？

显然，我们问这些问题，是无法得到答案的。如果托尔斯泰说，安娜头发是黑的，那就是黑的；但如果托尔斯泰没有交代安娜为什么要自杀，那她的动机就是个谜。我们也许可以尝试以个人的角度解读她的行为，并讨论背后的可能性。但至于安娜真正想要什么，没有人知道。因为她是个虚构人物。

假如说，安娜是个历史人物，而托尔斯泰的著作是新闻式的再创作作品，那安娜的动机就不再是文学解读，而是一个历史事实。但我们探究这个问题的方式还是一样的：从同样的文本信息中找出一丝线索（有可能不靠谱），看看这个真实人物的心理状态。这时，有不同解读的人就是历史学家，而不是文人。

想象一下，现在我们可以采访安娜本人。假设那列火车能及时刹车，然后受了重伤的安娜被匿名送到莫斯科一家医院，并神奇地熬过了鬼门关，我们在瑞士一家疗养院找到康复中的她。但安娜很可能和其他人一样不确定自己的真实动机，毕竟她试图解释自己行为时也必须进行阐释。诚然，她可能有他人无法获得的信息，比如，她可能记得自己靠近站台边缘时脑中闪过绝望的话，“渥伦斯基永远离开了我”。然而，这类信息也可能是安娜自己以为的，与真实情况存在偏差。毕竟，自传的真实性总要打个问号。

从这一情节可得出两个截然相反的结论。一是我们的思想存在晦暗不可知的部分。我们不能指望人们能进行可靠的自我观察，或完整准确地表述个人信仰、动机。心理学家，精神病学家和神经科学家长期以来都在讨论如何更好探索人类更深层次的动机，目前多采用字词联想，梦境解析、数小时深度心理治疗，行为实验、生理记录和大脑成像这些方法。

但我认为，我们的思考应导向另一个完全不同结论：解读真实人物，和解读虚构人物之间没有差异。如果托尔斯泰的小说是报道文学，而安娜是一个活生生的19世纪俄国贵族，那么自然存在安娜是否在礼拜二出生的历史事实，但我认为安娜的真实动机仍无定论。没有任何治疗、梦境分析、字词联想、实验或脑部扫描能揭示一个人的“真实动机”，不是因为难找，而是找不到。

骗局的证据

得到这个结论并不容易。 作为一个心理学家，我想要了解人们如何思考、做决定。如果说，每个人在讲述自己想法或故事时有一定条理的话，那了解思考、做决定的过程就非常简单。只要把人们的表述稍加整理、精简，就可以推出人们真实的想法和意图。理论上是这样，但实际上完全做不到。因为太多证据显示，现实中的思想深度超出我们想象。精简不是一件容易的事儿。这些年来，我一直不肯承认这一点，现在终于意识到问题出在哪里。

感知会经常蒙蔽我们。比方说，Jacques Ninio设计的“12点错觉”。图里有十二个黑点，每行四个，一共三行。在纯白背景下，人可以同时看到这些黑点。但一旦黑点嵌在网格里之后，就只有你盯着看的时候才会出现。那些注意力范围外的黑点就神奇地消失了，仿佛被灰色对角线“吞噬”了一样。有趣的是，当我们盯着看的黑点的时候，都能看到周围那些相邻的一对点，或点线，或三角形、甚至正方形。虽然这些相邻的黑点能被看到，但也因为注意力没法永远集中的原因，就会常常消失不见。

同理，日常生活里我们的注意力也是有限的。我们每次只能关注一个物体，其他东西就直接忽略掉了。我们能观察到的“注意力窗口”非常窄，每次只抓取一个对象、词语或脸。所以，如果有人说他可以做到记住视线范围内所有的细节还有色彩，那么他肯定在吹牛。之所以吃瓜群众信，那是因为当那个人被问起来视域里的特定细节时，比方说某花瓶的颜色或某个单词的含义，他/她可以做到马上调度注意力转动眼睛搜索信息，锁定“目标”后、马上回答问题。给的答案太顺畅，以至于吃瓜群众以为那个人早就把一切信息装在了脑子里。

再说远一点，连我们内心深处那些满到要溢出来的感受和想法，也都可以打个问号。要知道，大脑会自己添油加醋。不相信？来给大家讲个故事吧。认知神经科学家迈克尔·加扎尼加（Michael Gazzaniga）有一个很经典的研究，研究对象是左右半脑被手术切断的“裂脑”人。

解剖学层面来讲，我们大脑是对侧控制身体的。比方说，右半边的视域信息是传输到左半球视觉皮层处理的，然后左半球运动皮层控制右手，反之亦然。 所以对于裂脑患者来说，左右半脑能独立响应完全不同的刺激源。有一个著名的论证是，加扎尼加给右半脑看一幅雪景，给左半脑看一只鸡爪。接下来，右脑的任务是要找到与雪景相关的图片，并用左手选出铲子（下雪天铲雪用）。按说，左脑看不到雪景，只能看到鸡爪，所以是无法解释左手选铲子的原因。然而，左脑自己找到了个能说的通的解释：鸡爪与鸡有关，你需要铁锹来清理鸡棚。听起来很高明，但完全不是这么回事。

语言系统对我们行为背后原因一直寻求合理解释。不过，在不了解真实情况时，语言系统依然照以往的习惯去强行解释，这就不合适了。

我们的内心世界，可以说是想象力产物。在和他人交换能量的时候，会形成自己对事物的理解，就如同我们从文字里里感受到小说里虚构人物的性格一样。说回安娜，我们可以猜她的绝望也许更多是因为自己社会地位的急剧衰落、或是担忧她儿子的未来、或是无意义的贵族生活，而不是为情所困。其实，根本没有所谓的正确的解释，哪怕有些解释是基于托尔斯泰的小说稿，比其他更具说服力、更好证实。作为小说作者，托尔斯泰顶多能按自己的意愿去解释“真实”的安娜的行为，而安娜本人也只能再提供多一种解释。

生活情节的发展和小说没那么不同，我们每一刻都会形成信念，价值观和行为。和虚构作品一样，思想产生那一刻之前并不存在。换句话说，以往我们认为行为只是冰山一角，而底层还有深不可见的动机、信仰和欲望，但这只不过是思想欺骗了我们。事实上，无所谓深无所谓浅，心智呈现出来的，就是一切。

对于所有事物，我们的心智都会有对应的解释。每次选择、偏好、或者信念受到挑战时，都会尝试寻找一系列合理的解释。为什么选这个沙发？为什么是巴赫，不是勃拉姆斯？为什么选择这个职业？为什么要孩子，或为什么不要？为什么是进化论而不是创造论？如何使用自行车，小提琴或货币？每次合理化都能得到更多的论据支撑，然后提炼论点再阐述清楚，这个过程可以无限循环下去。我们有如此强大的创造力，以至于解释什么都易如反掌，我们甚至可以把自己想象成一个“心智先知”，能为每个问题找到现成的答案。

进一步分析后发现，心智先知只是一种幻觉。因为它提供的解释漏洞百出。如今大家的共识是，我们的想法经不住推敲也自相矛盾。我无法准确告诉你冰箱如何运作，或电怎么在屋里走线。每当我努力想解释英语语法规则、量化宽松工作原理或水果蔬菜的区别时，我总会陷入矛盾混乱。

难道这些漏洞就补不上了么？矛盾就解决不了？目前唯一的出路就是去试。我们也尝试了。两千年来的哲学都在致力于“厘清”诸多常识：因果、善美、空间、时间、知识、思想等；不用说大家也知道，“厘清”这些常识的任务尚未实现。同时，科学、数学也始于常识，但结果却被完全曲解：这些常识被改头换面，包装成了全新的复杂难懂的概念——比如讨论点落到了具体的热量、重量、力量、能量等角度上，然后只能得到和直觉相反的推论。 这就是为什么探索了几世纪后才发现“真正的”物理学规律，这也是每一代学生需要面临的挑战。

哲学家和科学家发现，信仰、欲望和类似的日常心理概念尤其令人困惑。我们经常把自己的认知强加到事物上（乱投射一通）：比如说，我们认为蚂蚁是“知道”食物在哪里的，并且是“想”将把事物带回巢的；电子宠物Tamagotchis是“想”被投喂的；本来我打算输入“谷物” （grist）时，搜索框“猜”我想输入的是“软骨”（gristle）。我们随意将信念、欲望投射到自己和他人。自弗洛伊德以来，我们甚至创造了多个内在自我（如本我、自我，超我），每个自我都有他们的动机和行为方式。但这种合理化只不过是一种省事的虚构，精神分析也只是一种最高级合理化的投射：故事情节的错综复杂源自行为的细节和梦的片断。

一个人工智能实验

我们的思想行为受“常识理论”指引，尽管不同于科学上的理论，但仍能逻辑自洽。这种想法占据主流地位。从20世纪50年代起，很多科学家花了好几十年时间，研究怎么创造能和人一样思考的机器，其终极目标是系统化有序地批量制造出这种机器。

早期的人工智能研发沿用这种思路，大家都对这种思路寄予厚望。在过往的几十年里，顶尖的科研人员预测可在二十到三十年之内实现和人类同等水平的人工智能。不过从上世纪70年代开始，人们开始怀疑这个思路。到80年代时，系统化挖掘知识的计划陷入僵局。其实，从内心那儿寻求某种理论是不成功的，完全没有指导意义。这也说明找出人类行为背后的知识、信仰、动机是非常困难的。

国际象棋顶级大师也无法解释他们如何下棋，这如同医生无法解释他们如何诊断患者病情。我们谁也完全无法解释自己如何理解人和事物的日常世界。我们的说法听着像解释，但实际上只是勉强合理。也许人工智能前几十年研究的最重要发现就是，这问题本身如此艰深难解。

模拟人类智能的计划从此被逐渐遗忘。相反，AI研究学者打造的机器开始不向人类学习经验，它们直接通过大数据（图像、语音波、语料库和国际象棋棋局等）学习，相关研究在最近几十年取得了重大突破。大部分的人工智能研究重心已经转到完全不同但有所关联的领域：机器学习。很多前沿突破让机器学习的出现成为可能，例如运算更快的电脑、更大的数据量和更智能的学习方法。但机器学习无法让我们挖掘人类信念或重建常识理论。

我认为，惊人的应变能力就是人类智能的核心。这赋予我们能力，让我们能成功应对复杂、开放的自然、社会环境的挑战。举个例子，人工智能和机器人已经可以在不需要应变能力的领域准确完成工作，如国际象棋、AlphaGo和汽车装配工厂。但“机器人的崛起”不过是自动化的加强精进，至于我们的随机应变能力，大脑惊人的创造力，短期内芯片做不到，也可能永远都做不到。

自己创造未来

别绝望，这不代表不存在“自我”。我们大脑喜欢即兴创作，还不知疲倦、充满热情，还每时每刻都在产生思想。但就像舞蹈、音乐或故事讲述之类所有即兴创作一样，每个新想法都不是无中生有，而是基于过去的片段。所以我们每个人都是一段有着奇妙创造机制的独特历史，这机制能重组过往，形成新的感知、想法、情感和故事。而经历的肌理使我们对一些思维模式感到自然而然，对其他则尴尬不适。每次回顾过往，我们都在不断重建自我。通过影响重建过程，我们塑造出当下、以及未来的自己。

所以我们的驱动力，并非来自于幽暗、深沉的内心世界。相反，我们的思想和行为都是过去思想行为的变形。至于更看重哪些原则、允许哪些转变，我们都有选择的自由，以及判断力。既然今天的想法行为，会是未来的经历，那我们就时刻都在重塑自我。

这个观点，与弗洛伊德的心理极其矛盾，但与认知行为疗法（CBT）完美契合。临床案例非常好地印证了CBT的效果。重塑思维行为十分困难，需要建立新模式，以覆盖掉旧习惯。也就是建立一条路径，能让思维流动更顺畅及高效。CBT旨在准确建立新行为和思维模式，通过接近恐惧对象，来转变“躲开”这种消极思维方式。新路径能慢慢影响、控制旧习惯。诸多治疗方法可以帮助我们改写过往经历，产生对未来更有建设性的思维行为习惯。不过无法揭示隐藏在我们心灵最深处的病症——不是因为深不可测，而是它们不存在。

你也许会说，这解释蛮好。但我们也需要信念动机，来解释想法行为是有意义的，而不是彻底无序的混乱。毫无疑问，的确存在诸多重要心理事实，影响我们行动方式：我们所重视的事、所信仰的理念，以及驱动我们的热情。但如果思想是平的，即便存在所谓的故事，关于自己和他人的，信念、动机仍不足以驱动行为——因为它们只是一种投射，而不是事实。

但很多之前的例子可以为思维的有序（有时是无序）本质提供全然不同、更具说服力的解释——为创造新模式，而对之前的思维、行为的连续适应、转变。尤其是我们的文化，可以被当作以往历史的共享规则：我们所做的、所要的、所说的、所思考的——产生了社会和每个个体的秩序。

通过定下新规先例，我们共同逐步打造我们的文化，但新规也基于共享的旧先例，所以文化也在塑造我们。作为个体，我们的“自我”有限、破碎、惊人脆弱，我们只是某种最粗糙的文学画像；但作为集体，我们构建的日常、组织和社会则十分稳定自洽。

我相信这是个解放性的观点。我们不是被隐藏的动机驱使，并非被潜意识束缚，也没有无望地被过去困住，每个新想法、行为都是重塑自我的机会，哪怕只是轻微地。当然，自由也有局限。业余萨克斯演奏者不能“自由地”像查理·帕克（Charlie Parker）一样演奏，英语初学者不能随心模仿西尔维亚·普拉特（Sylvia Plath），物理学生也无法天然像爱因斯坦一样思考。

新的行为、技能和想法需要丰富深刻的思维习惯，养成有专业基础的习惯需要的几千个小时，这个过程没有捷径。在新思维、行动的产生中，我们每个人都自成一派，所以我们每个人都会以各自的方式演奏音乐，写作和思考。然而，有些东西在日常生活中是相同的，如我们的恐惧和焦虑，我们与他人交流有时存在困难。我们的自由，不是自我神奇地一步跃变，而是一次一步“重塑”思想行为。即使缓慢，我们当下的想法和行为也在不断重构思维。

难道这说明我们是一块白板？可以往上书写任何心理模式？完全没有的事。你比方说音乐。我们对音乐的感知建立有好几个方面：神经系统的节奏生成区域、大脑分类声音的方式等等。再比方说语言。语言的塑造取决于我们的发声器官、大脑形成和识别复杂句的方式等等。人类的音乐和语言有许多形式——但不是任何形式。思想也不例外，会受到大脑的偏见偏好，以及基因的影响。

所以我们的思想行为是会受到生物学影响，但不是完全由生物学决定。而我们也并不会被神秘心理力量困住。任何思维困境都是我们自己建造的，也都可以像建造时一样拆除。如果思想是平的——当我们设想自己的思想，生活和文化时——我们有能力想象并实现一个鼓舞人心的未来。

粘菌是世界上最奇怪的生物。人们曾长期把它们误称为真菌，但现在已经把它们归为一种阿米巴虫。它们是单细胞生物，既没有神经元，也没有大脑。然而，近十年来，科学家们一直在争论粘菌是否有能力学习关于周围环境的知识，并能相应调整自身的行为。

奥德丽·杜苏托尔（Audrey Dussutour）是法国科学研究中心的一名生物学家，也是位于图卢兹的保尔·萨巴蒂埃大学动物认知研究中心的团队负责人。在她看来，这一争论可以宣告结束了。她的团队不仅教会了粘菌无视有毒物质，而这些物质是它们通常会回避的，而且她们的研究结果还表明，让粘菌从生理上保持破坏性的强制休眠一年后，它们仍能记得之前习得的行为。但这些结果能证明粘菌——也许还包括没有大脑的众多其他生物——展现了一种原始认知（primitive cognition）吗？

粘菌就像原生动物，是相对容易研究的物种。它们的宏观机体是很容易被操控和观察的。世界上有超过900种粘菌，在多数时候，有些粘菌都是以单细胞形态存在的，但偶尔它们会在食物匮乏时，聚集在一起，猎食和繁殖。而其他所谓的合胞体粘菌则拥有一个巨大的细胞，其中含有数千个原子核。最重要的是，人们可以教会粘菌一些新的把戏；不同种类的粘菌有不同的喜好，它们可能不喜欢咖啡因、食盐或强光，但它们可以通过学习意识到，有这些物质的“禁区”似乎并没有那么危险。这一学习过程被称为习惯化。

“根据习惯化的标准定义，这种原始的单细胞生物是有学习能力的，就像有大脑的动物那样。”澳大利亚麦考瑞大学行为生物学家克里斯·里德（Chris Reid）说，“由于粘菌没有任何神经元，它们的学习机制必定是完全不同的。然而，学习的结果和功能意义却是相同的。”

在杜苏托尔看来，“这类生物拥有学习能力，这一结论具有重大意义，该意义不仅在于我们知道了非神经元系统有学习的能力。”她相信，粘菌也许还能帮助科学家们理解植物最早的学习迹象是从何时何地开始演化的。

粘菌能够将自己获得的记忆从一个细胞转移给另一个细胞。

更有趣、也许更有争议的地方在于，杜苏托尔和其他研究人员的研究表明，粘菌能够将自己获得的记忆从一个细胞转移给另一个细胞。波恩大学植物细胞生物学家弗兰蒂舍科·巴鲁斯卡（František Baluška）说，“对于我们理解诸如动物、人类和植物等更大的生物而言，这真是令人十分振奋的研究成果。”

习惯化的历史

对原始生物行为的研究要追溯到19世纪晚期，当时查尔斯·达尔文和他的儿子弗朗西斯提出，在植物的根茎上，有一些非常细微的部分（被称为“根尖”的细小区域）可以扮演植物大脑的角色。赫伯特·斯宾塞·詹宁斯，一个非常有影响力的动物学家和早期遗传学家，在他1906年出版的名著《低级生物的行为》（Behavior of the Lower Organisms）中也提出了同样的观点。

然而，认为单细胞生物可以学习事物，并且还能在细胞层面保留记忆，这种观点则是新奇而具有争议的。传统而言，科学家们已经直接把学习现象与神经元系统联系在一起了。杜苏托尔说，有很多人认为，她的研究“只是在严重浪费时间，并且会走入死胡同。”

她说，她的研究是从把自己“放在粘菌的立场”开始的。她想知道，粘菌需要从周围环境中学习哪些知识才能生存和繁衍。粘菌的爬行速度很慢，它们会发现，如果环境很干燥、咸度或酸性较大，它们就很容易困在该环境中。杜苏托尔还想知道，粘菌是否能习惯不太舒适的环境，于是她设计了一种办法来测试它们的习惯化能力。

习惯化不仅意指适应，它还被认为是最简单的学习方式。它是指当一个生物反复遇到同样的情景时是如何回应的，而且它是否能过滤掉它认为不相关的刺激信号。对人类而言，习惯化的一个典型例子就是，我们穿上衣服后，就不会再感受到衣服对皮肤的刺激了。类似地，我们也不会注意到很多不好闻的味道或背景声音，尤其是当这些味道和声音没有产生变化，对我们的生存也不重要的时候。对我们和其他动物而言，这种学习方式是通过神经系统的神经元网络形成的，该网络能探测和处理外部刺激，调节我们的反应。但没有神经元的单细胞生物何以具有习惯化的能力呢？

自2015年起，杜苏托尔和她的团队从日本函馆大学获取了粘菌的样本，并对它们的习惯化能力进行了测试。研究人员在实验室放了一些粘菌，然后将它们最喜欢的一种食物燕麦片放在离它们很近的地方。要想吃到燕麦片，粘菌就必须爬过由明胶构成的障碍物，而明胶上要么放了咖啡因，要么放了奎宁，这些都是化学品，对粘菌无害，但又会让其感到不舒服，粘菌通常会回避它们。

粘菌有时能通过某种交流方式，而不是通过经验来适应环境。

“在第一次实验中，粘菌花了10个小时爬过障碍物，它们真的不想碰到化学品，”杜苏托尔说。两天后，粘菌开始无视这些令人痛苦的物质；六天后，每一组参与实验的粘菌都不再对化学品产生反应。

粘菌的习惯化与具体的物质有关：习惯了接触咖啡因的粘菌仍然不愿意爬过含有奎宁等化学品的障碍物，反之亦然。这表明，粘菌已经学会识别某一种特殊的刺激信号，并且可以据此调整自己的反应，但无法做到无视所有化学品，并爬过障碍物。

最后，科学家们让粘菌休息了两天，期间它们既不会接触到奎宁，也不会接触到咖啡因。然后，研究人员再次用有毒的障碍物来测试它们。“我们发现，它们恢复了，也即是说，它们又开始回避有毒物质了，”杜苏托尔说。粘菌回到了它们最初的行为模式。

当然，生物能够适应环境变化，而且并不需要以学习的方式来适应。但杜苏托尔的研究表明，粘菌有时能通过某种交流方式，而不是通过经验来适应环境。在接下来的研究中，她的团队表明，“幼稚的”、非习惯化的粘菌能够通过细胞融合，从习惯化了的粘菌那里直接获得习得行为。

与复杂的多细胞生物不同，粘菌能被分割成很多片，一旦它们被放在一起，它们就会产生黏合，成为一个单一的大型粘菌，就像脉状导管中充满了快速流动的细胞质，当这些导管一个个连接起来时，就会形成一个巨大的导管。杜苏托尔将她的粘菌切成了4000片，使用食盐——另一种粘菌不喜欢的物质，尽管没有奎宁和咖啡因的毒性大——来训练其中一半粘菌。团队以各种组合将不同的粘菌黏合在一起，比如，将习惯了食盐的与没有习惯食盐的粘菌混合在一起。然后，他们测试了新的组合物的特点。

“我们表明，当新的组合物中有一个习惯化了的粘菌，那么整个组合物都会显示出习惯化的特征，”她说。“所以，一个粘菌会将这种习惯化反应转移给另一个粘菌。”3个小时后——这是细胞质静脉形成的时间——研究人员将这些粘菌分成了两部分，然而每个部分仍然显示了习惯化特征。这说明，粘菌学到了东西。

对原始认知的暗示意义

然而，杜苏托尔想要把研究做得更深入，她想知道习得的记忆在经过很长一段时间之后是否还能被记起。于是，她和她的团队通过干燥控制法，让粘菌休眠了一年。今年3月，他们让粘菌苏醒过来，而它们周围充满了食盐。非习惯化的粘菌很快就死掉了，也许死于渗透压休克，因为它们无法适应水分快速从细胞中脱离出来。“我们失去了很多类似的粘菌，”杜苏托尔说。“但习惯化了的粘菌活了下来。”它们还很快穿越了食盐环境，去寻找食物。

存在着“原始认知”这样的事物，它是一种认知形式，不只是拥有大脑的生物才有这种认知能力。

根据杜苏托尔的说法，这意味着粘菌具有学习能力，并且粘菌在休眠期间也能记住习得的知识，虽然休眠给细胞造成的物理和生物化学变化是很大的。今年4月，她在德国不莱梅大学的一场科学会议上描述了这一尚未发表的研究成果。对野生粘菌而言，能够记住可以在哪里找到食物是一种有用的技能，因为它们的生存环境是很险恶的。“它能有习惯能力是一件非常棒的事情，否则它就会被环境所困，”杜苏托尔说。

更为重要的是，她说，这一结果还意味着，存在着“原始认知”这样的事物，它是一种认知形式，不只是拥有大脑的生物才有这种认知能力。

科学家们还不知道是什么机制形成了这种认知。巴鲁斯卡认为，可能有大量的过程和分子参与到其中，而这些过程和分子在简单生物体中是有很大差异的。就粘菌而言，它们的细胞骨架也许能形成聪明而复杂的网络，这些网络能够处理感知信息。“它们将这些信息反馈给了原子核，”他说。

不仅是粘菌可能具有学习能力。研究人员正在研究其他非神经元生物，比如，植物，以发现它们是否也能展现最基本的学习能力。比如，2014年，莫妮卡·加戈里亚诺（Monica Gagliano）和她在西澳大学和意大利佛罗伦萨大学的同事发表了一篇论文，引发了媒体的炒作。她们用含羞草做实验。含羞草是出了名的对触摸或其他物理干扰十分敏感的植物：它们会很快卷起自己柔弱的叶子，以保护自己。加戈里亚诺设计了一种机制，她会突然让含羞草下落大约一英尺，而不伤及它们。刚开始时，含羞草在掉落时会自我收缩，并把叶子卷起来。但过了一会儿，它们就没有反应了，似乎“意识到”没必要做出自我保护。

传统而言，人们可以教会没有大脑或神经元的生物一些简单的刺激-反应行为。对像粘菌和多头绒泡菌（Physarum polycephalum）（尤其是日本北海道大学的中垣俊之的研究成果）这样的原生动物行为的研究表明，这些似乎很简单的生物能够在自身环境范围内做出复杂的决策，并解决问题。比如，中垣俊之和他的同事们已经证明，粘菌能够解决“迷宫问题”，也能像人类一样设计出有效的分配网络（在一项著名的研究中，粘菌重塑了东京的轨道交通系统）。

克里斯·里德和他的同事西蒙·加尼尔（Simon Garnier）是新泽西理工学院“蜂群实验室”（the Swarm Lab）的负责人，他们正在研究一项机制：粘菌是如何让信息在自身不同部分之间进行传递的，又是如何作为一个整体行动的，并且还可以模仿充满神经元的大脑的能力。粘菌的每一个微小部分都会在一分钟内进行收缩和扩展，但收缩频率与所处的环境质量有关。如果刺激信号是正面的，就会导致它快速脉冲，而负面的刺激信号则会导致脉冲放缓。每一个脉冲部分都会影响相邻部分的脉冲频率，这与神经元的激发频率可以影响其他神经元的方式是差不多的。使用计算机视觉技术和实验来观测粘菌，就像用核磁共振仪来扫描大脑一样。研究人员正在考察这种机制，该机制能让粘菌围绕自己巨大的单细胞躯体传递信息，并在相互冲突的刺激信号之间做出复杂决策。

捍卫大脑的独特性

然而，有些主流生物学家和神经科学家驳斥了这一研究结论。“神经科学家反对‘贬低’大脑的独特性，”塔夫茨大学的生物学家迈克尔·勒温（Michael Levin）说。“大脑非常了不起，但我们必须记住，它们来自于哪里。神经元是从非神经元细胞进化出来的，它们不是像魔术一样变出来的。”

有些生物学家也反对“细胞有目标、记忆等等这样的观念，因为这听起来很神秘，”他补充说。但我们必须牢记，他说，过去一百年我们对控制理论、人工智能和机器学习的研究已经表明，机械系统也能有目标，也能做决策。“计算机科学在很早以前就已经知道，信息处理与物质基质无关，”勒温说。“这与你是由什么物质构成的无关，而与你的运算方式有关。”

在加州大学圣地亚哥分校整合神经科学实验室主任约翰·斯迈西斯（John Smythies）看来，这一切都要取决于如何定义学习。虽然粘菌在经过长期休眠后仍保持了习得行为，但杜苏托尔的这一实验并没能说服他。“‘学习’意味着行为，而很多粘菌苏醒之后死掉了，这显然不属于学习行为！”他说。

在荷兰格罗宁根大学的认知科学家弗雷德·凯泽尔（Fred Kaijzer）看来，这些有趣的行为是否表明粘菌具有学习能力，就像争论冥王星是否属于行星：答案取决于学习的概念在经验证据上扮演了什么样的角色。然而，他说，“我不认为有任何清晰的科学理由能够否认这样一种可能性：非神经元生物具有学习能力。”

巴鲁斯卡说，很多研究人员也非常反感植物拥有记忆、学习和认知能力这样的观点。人们仍然认为植物只是“像僵尸一样的机器人，而不是充满活力的生命体，”他说。

不过，传统观点已经在慢慢发生变化了。“我们从2005年开始就在植物身上研究植物神经生物行为了，尽管研究成果还没能被学界主流接受，但我们已经让人们的观念产生了很多改变，比如，植物信号、交流和行为等领域的研究成果现在多少都被学界认可了，”他说。

可以说，这一论战其实与科学无关，而与术语的定义有关。“关于粘菌的智能，我所交谈过的多数神经科学家都十分乐意认可实验的可靠性，并且他们在有大脑的动物身上所做的相同实验也得出了类似的结论，”里德说。他们有异议的地方在于，通常只用于心理学、神经科学和与大脑有关的术语，比如，学习、记忆和智能，是否能用于非神经元生物。“粘菌研究人员坚持认为，既然在粘菌上观察到了同样的功能行为，那么我们就应该使用与有大脑的动物一样的描述性术语，而传统的神经科学家则坚持认为，对学习和智能的定义需要以神经架构为基础，”他说。

巴鲁斯卡说，结果便是，我们很难说这项研究证明了原始认知的存在。“最重要的问题在于，官方机构和科研基金将开始支持此类研究项目。就目前而言，尽管存在一些例外，但主流科学家们还是很不情愿接受这一结论，这真是让人感到遗憾。”

要想获得学界主流的认可，原始认知研究人员必须表明，习惯化适用于广泛的刺激信号，并且最重要的是，能够阐明习惯化的实现机制和习得信息在单细胞之间传递的机制，里德说。“这一机制必定非常不同于在大脑中观察到的机制，但两者又产生了相似的功能结果，这使得对两者的比较变得相当有趣。”

翻译：王培

编辑：EON

原文：https://www.quantamagazine.org/slime-molds-remember-but-do-they-learn-20180709/

正儿八经的科学实验一般都搞不出什么大新闻。然而，“看不见的大猩猩”，这项美国心理学家丹尼尔·西蒙斯（Daniel Simons）与克里斯托弗·查布利斯（Christopher Chabris）于1999年进行的注意力实验，却是妇孺皆知的经典。

2001年，诺贝尔奖得主丹尼尔·卡尼曼（Daniel Kahneman）在《思考，快与慢》一书中浓墨重彩地描述了这个实验，并称它揭示了人类心智的某种本质，即人们“无视那些显然的事物，更意识不到自己的无视”。卡尼曼的观点与目前认知科学领域的主流思潮不谋而合，此外，甚至还可以说他巧妙地点出了行为经济学种种理论的内核所在。

另一位经济学巨擘史蒂夫·列维特（Steven Levitt）曾如此评价卡尼曼的毕生成就，“那一句话里浓缩了所有精髓。”人类是“瞎”的这一观点如此盛行，使得人们对人工智能的热情也水涨船高——既然人类那么愚蠢，何不寄希望于 AI 取代人类判断以消除谬误？

然而，人类确实对显然之事恍若无睹吗？最新研究给出的答案是否定的，这个对认知科学、行为经济学甚至 AI 领域都影响深远的结论，受到了前所未有的挑战。可是，一个人人奉之为圭臬的理论，怎么会错得离谱呢？

首先，让我们回顾一下西蒙斯和查布利斯的经典实验，看看它能否支持另外一种关于人类心智更为正面的解读。在实验中，被试的任务是观看一段篮球视频，并数出传球次数。当然，为了增加难度，他们被要求只计数穿白色球衣一方的传球，而球场上还有穿黑色球衣的另一队在传球，从而形成了干扰。

下面才是实验的关键之处：当被试努力数着传球时，一个装扮成大猩猩的人缓缓经过镜头。这只“大猩猩”甚至在画面中央停了一会儿，捶打自己的胸膛，再继续前行。实验结果令人咋舌，七成被试没有看见大猩猩。当他们看第二遍时，不禁惊讶得怀疑人生——这么明显的东西我居然没注意？“看不见的大猩猩”的视频在 YouTube 上有数百万次点击（作为科学实验已经了不得了），该实验的诸多衍生版本（比如“月球漫步的熊”）也自带流量，挣足眼球。

争辩当时的实验结果本身是否可靠，多半是徒劳。我们可以大方地承认，大多数人没有发现大猩猩。然而，对这一事实的诠释又是另一码事。我们真的可以据此得出实验设计者以及卡尼曼的结论，即人类“无视那些显然的事物”吗？似乎，完全可以对实验结果进行截然不同的解读。

可以试想一下：你正第二次看这段视频，这次研究人员没有下达任何具体的指令。看完后，你被要求描述所看到的东西。你可能会说，两支篮球队在传球。你也可能会说，有只大猩猩路过。然而，此类事实之外，你的大脑不太可能同时记录其他任何事物的具体数值。其实，视频中有太多“显然”的特征值得你注意并汇报，比如传球的总次数，球员的性别或种族构成，球员步伐移动的总次数……如果你刻意寻找信息，那么球员的发色、服装、表情，地毯的颜色，背景上喷绘的 S 字母等等，都是“显然”的。

我们真的可以据此得出实验设计者以及卡尼曼的结论，即人类“无视那些显然的事物”吗？

简言之，大猩猩实验视频的信息量太大了，“显然”的东西也太多了。这正是关键所在。我们可以称之为“显然谬误”（the fallacy of obviousness）。视频把一切都展示得明明白白，但是遗漏其中任何一点并不意味着我们熟视无睹。是实验的设计导致被试忽略了大猩猩，毕竟他们得全神贯注地数传球呀。既然他们的注意力早已被这个任务抢占，看不见大猩猩也很正常。只有我们回溯整个实验时，才会觉得大猩猩是多么抢镜。

问题在于，视觉上的“显然”或“重要”，是很难进行科学定义的。我们得考量这些事实的相对性，换言之——对谁显然，又对于怎样的目的而言是显然的？

····

为了更好地理解显然谬误，以及为什么连卡尼曼这样的大咖都犯了糊涂，请容我多啰嗦几句。卡尼曼之所以关注所谓“显然”，与他心理物理学的教育背景直接相关。心理物理学关注环境中的刺激与心灵的对应关系，而非心灵自身的本质特性。在心理物理学家看来，所谓“显著性”（salience）取决于环境刺激的内在特征，例如其大小、对比、运动、颜色、意外性（surprisingness）等。在2002年的诺贝尔获奖演说中，他称这些为“自然的评定”。没错，以卡尼曼的视角来看，那只“大猩猩”对于任何观看视频的人来说都应该是显然的；然而同样按照这一视角，视频里的其他所有信息，也都符合显然的定义。

如果“看不见的大猩猩”实验不能证明人类对显然之事失明，那么它又意味着什么呢？它对我们理解知觉、认知乃至人类意识有何意义呢？

实验可以为我们提供另一种结论：何为显然取决于观察者所寻找（look for）之物，而非观看（look at）之物。所谓显然，并非不证自明。正如福尔摩斯的名言，“最具欺骗性的恰恰是显而易见的事实”——这并不是在否认事实或“替代性的事实”，而是将质疑的矛头指向了“显而易见”——为什么我们会说有些东西是显然的？它们何以成为显然的？正如前文所言，所谓显然性只不过是与某个特定的问题或任务的相关程度。人类（或其他生物）并不会被动地记录并理解眼前的任何事物，而是主动地在寻找。与心理物理学的论断恰恰相反，感知机制运作的背后是一种从心灵到世界（而非世界到心灵）的驱动力，而“看不见的大猩猩”实验恰恰可以证明这一点。什么东西会被“看见”，依赖于我们的期望，取决于需要解答的问题，与我们所寻求的目标密不可分。

相比“人类无视显然的事物”的诠释，上述观点乍听之下平庸无奇，实际上却是非常激进的断言。因为它赋予人类以感知的主体地位，而不是把人类降格为被动记录周遭环境的机器。——我们并非如卡尼曼所称，只是像相机一样机械地记录镜头前的事物，根据外界的输入得到固定的输出；相反，思维决定了我们如何观看，这种观看受到大脑中“问号”的引导。被试没有看见大猩猩，不是因为他们“瞎”了，只是有人指示他们去关注其他东西而已。“有多少次传球？”——就好比我问自己：“我的钥匙在哪？”——此类问题使得我们优先关注视觉场景中的某些方面，而不得已忽略了其他。

德国生物学家雅各布·魏克斯库尔（Jakob von Uexküll，1864-1944）认为，包括人类在内的所有生物，都拥有一幅对于所寻找的东西的“隐藏的图像”（Suchbild）。具体到人类，这幅图像包括脑海中的问题、期望、困难、预感、理论等，它塑造并指引着我们的知觉与注意力。哲学家卡尔·波普尔（Karl Popper）曾于1966年通过一次生活化的实验阐释了这个道理。在牛津大学讲课时，他转向听众说：“实验是这样的，我要求你们时不时地观察。希望大家积极配合，认真观察！然而，我猜你们有些人没有观察，而是忍不住想问我：你想让我们观察什么呢？”紧接着，他自然引出了对于观察的洞见：“其实我是想向大家展示，为了观察，我们大脑中必须得有一个明确的问题，一个通过观察或许可以解答的问题。”

换言之，不存在中立的观察。外部世界不会指引我们的观察，反之，世界回应我们提出的问题。我们的观察往往有所指向，有时是为了回答特定问题，也有时是为了满足好奇。“所有的观察要么支持某个观点，要么反驳它。”达尔文在1861年这样说。艺术史学家贡布里希（Ernst Gombrich）在1956年也曾强调，在观察和感知过程中，“观察者的本分”（beholder’s share）尤为重要。

我们眼前的“东西”实在太多了，以至于无论如何去记录，都不可能达到客观全面。

显然，上述以人为中心并由问题驱动的感知观，与卡尼曼的“显然”之预设背道而驰，后者将观察视为一个关于我们面前实在之物的函数，给定的大小、对比和色彩对应着特定的感知；他不承认所谓“隐藏的图像”，即认知的倾向性以及感知者的属性。卡尼曼认为自然是重要的因素，这一点没有错。然而，自然应该是对感知主体而言的，而非感知对象的内在属性。两者间有根本性的差别。我们眼前的“东西”实在太多了，以至于无论如何去记录，都不可能达到客观全面。正如福尔摩斯的那句名言，“问题是我们有那么多证据，无关紧要的把最关键的那些都掩盖了。”“看不见的大猩猩”视频也是这个道理，当海量信息摆在面前，人们只能努力专注于那些能解答问题的证据，只有有意义的、有用的东西会被收入眼底。

如果我们固执地相信人类的本性被盲目与偏见所宰制，便永远无法获得这些深邃的洞见。但话说回来，卡尼曼的功劳值得肯定，他对盲目与偏见的强调进一步发展了赫伯特·西蒙（Herbert Simon）于上世纪50年代提出的“有限理性”，促使传统的经济理论脱胎换骨。早先的有效市场（efficient market）理论假设了市场中的行为主体都具备超凡的感知能力，用经济学家詹姆斯·布坎南（James Buchanan）1959年的话来说，就是“观察者的全知”。这两种对人类认知与判断力的态度呈现了两个极端，颇具讽刺意味。在一个极端，经济学家假设人们无所不知，所有显然（且相关）的东西都被明码标价——百元大钞不会安静地躺在人行道上，因为万能的“经济人”早就抢走了它。而另一个极端的行为经济学家们，则执着于揭示我们的偏见与盲目。

可是，行为主义的科学家们指摘人们的弱点，不正是在扮演上帝，自诩全知吗？两个极端都走不通，便意味着我们还有第三条路可走，即聚焦于人类通过确定问题、形成预期、提出假设、构建理论以理解环境的卓越天资。只有这样，人性才受到了应得的尊重，它不再被那些关于认知和人类本性的夸张理论所扭曲，不论“全知说”还是“盲目说”。这第三条路可以追溯到1759年亚当·斯密（Adam Smith）的观点：“人类社会这个巨大的棋盘上，每个棋子都有自己独特的运动规则。”艾玛·罗斯柴德（Emma Rothschild）在2001年的《经济情感》（Economic Sentiments）一书中将斯密的思想总结为一种“理论人的理论”（theory of people with theories），它承认个体运用理性和智慧的可能性，与强调人类普遍愚蠢的行为主义理论形成了鲜明对比。

计算机和人工智能的判断力远超人类——这已经成为当代人的正统信条。事实上，心理学、经济学、认知科学等领域对盲目与偏见的过度强调正是这一信条的书写者。去年，卡尼曼在一次演说中宣称：“一旦有足够的数据，这个世界上就不存在只有人类能做的事情了。”他甚至倡议“应该尽可能地用算法取代人”，人类既视而不见，又受制于偏见，无法区分噪声和信号，所以人类决策应该让位于电脑算法。这种思潮助燃了人们对人工智能以及神经网络、深度学习等相关工具的狂热，一些支持者甚至认为大数据及算法即将重新定义何为科学。比如，《连线》杂志的编辑克里斯·安德森（Chris Anderson）就曾在2008年大胆宣告“理论的终结”，因为“数据的洪流必将冲垮过时的科学方法”。我们对于人性本质的假设，自然而然地决定了科研的方向和方法。

该观察什么，哪些东西是相关的，该采集什么数据，这些问题首先是人类的任务，计算机无能为力。

然而，即使最尖端的计算机、最成熟的算法也无法应付“显然谬误”。也就是说，它们永远无法知道什么东西是相关的。早有 AI 支持者意识到这一局限性，约翰·麦卡锡（John McCarthy）和帕崔克·海恩斯（Patrick Hayes）就在1969年的论文中谈论过“表征”（representation）和框架问题（frame problem）。可是现在，在信息和数据处理热潮的席卷之下，这些隐忧被彻底遮蔽了。最近谷歌自动驾驶汽车的新闻就是绝佳的例子，当路口有一辆处于“定车”（track stand）状态的自行车（骑车人踩踏板让死飞车保持原地不动），自动驾驶汽车就彻底懵了。计算机只能按照程序运作，它们没有临场反应所必需的想象力和创造力。虽然我们可以逐渐改善算法以应对新情况，但这说到底还得依靠人去输入，而计算机几乎没有自主性。

该观察什么，哪些东西是相关的，该采集什么数据，这些问题首先是人类的任务，计算机无能为力。现在的主流 AI 理论恰恰忽略了观察和感知的本质：是问题和理论驱动着它们。当代科学方法和科技历史时刻都提醒着我们，那些最重要的科学发现都依赖于问题的发现和理论的构建，而非大量的数据或强大的计算力。

就拿我们熟悉的牛顿举例吧。按照他对友人威廉·斯图科利（William Stukeley）的说法，他观察到一个苹果掉了下来——多么稀松平常的事情啊，牛顿之前的人们当然都看到过苹果或者别的东西掉落。然而，牛顿心中的问题和理论使得他在平凡的观察中发现了全新的意义和相关性。在科学领域，一些视觉或物理上的“显然”，其实也没有表面上那么简单。牛顿发现太阳光欺骗了我们的眼睛，它实际上不是“白色”的。牛顿当然没有神奇的大数据和计算机，他依靠的是设计精妙的试验，只用了一次简单的观察加上一面棱镜，而不是一猛子扎进数据的海洋。直觉、假设、理论三步走而已。运用这种方法，牛顿展示了白光其实由光谱上各个颜色合成。理论先行于数据与观察，而非跟随其后。类似地，是宇宙日心说的产生，使得太阳绕着地球转这一“显然”的观察拥有了全新的意义。

爱因斯坦在1926年已经说得很清楚了：“观察依赖于理论。理论的预设决定了你是否能观察到某种现象。”无论是关乎那只捶胸顿足的大猩猩，抑或是探求宇宙终极实在，这个道理都很适用。

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我们如何诠释“我们中间的大猩猩”实验，其实有点类似罗夏墨迹测试，人们给出的解释取决于所寻找的东西。一方面，可以说实验证明了人类的视而不见，而另一方面，它又展示了视觉观察如何受到个体头脑中问题和理论的指引，或如何跟随他人的指令。然而，我们不能随便选择一种诠释。心理学、经济学和认知科学领域都不乏信奉行为主义的科学家，他们对于人类盲目与偏见这一教条的信仰无比牢固，以至于他们会刻意寻找相应的证据。人们都喜欢盲目、偏见这些耸动的概念，“人们对显然之事视而不见”听上去也比“人们只是在响应问题”有趣多了。然而，科学家们自己对于“盲目”先入为主的偏好，容易导致科学实验的设计、观察、侧重和解读都误入歧途。如果他们铁了心想证明盲目和偏见，就一定能发现那样的证据。

此外，“我们中间的大猩猩”实验的设计和操作过程也很可疑。在2012年《自然》杂志刊登的一封公开信中，卡尼曼对一些探讨心理学中“启动效应”的文献提出了质疑。（启动是一种内隐记忆的效应，指受到一种刺激/知觉模式时，会影响到对另一个刺激的反应。）类似的问题同样存在于那些展现人类的盲目与偏见的实验，其设计与解释的可靠性因而难以服众。卡尼曼的建议是大规模地复制启动实验 ，然而我认为，我们需要的并非堆砌大量的数据或重复类似的试验。重要的是更好地去解释，以及构想相异的理论。可以想象，仅仅是更多实验数据无疑会进一步证实既有的观点。我反复强调，“看不见的大猩猩”必须得到正确的诠释，同类研究也必须基于可靠的实验设计。

如果一开始就把“对显然之事视而不见”当做无需反思的预设，科学家们的研究设计本身便不可避免地带有了偏见，后续的观察、对证据的解释也会一条道走到黑。更讽刺的是，当“人类的盲目与偏见”深深刻在脑海中，研究者也会对人类认知模式中其他更积极的方面“视而不见”。可以说，最致命的问题存在于科学研究的最顶层，存在于那些预设的问题与框架性的理论中。如果我们的理论总是执着于人类的盲目与偏见这方面，我们的实验旨在不断地试图提供证明，或者在日常观察中竭力寻找相关的例子，就会发现证据俯拾可得。对偏见与盲目的“猎巫”行动甚至导致了一些荒唐的结论，比如2013年心理学家基斯·斯坦诺维奇（Keith Stanovich）竟断言“人类往往不如蜜蜂来得理性”。这种思维方式还催生了一些教导读者如何与自身的盲目和偏见斗争的畅销书，比如2008年的《助推》（Nudge）和2016年的《理性商》（Rationality Quotient）。

试图纠正行为、改善决策的努力当然令人钦佩。可是在很多情况下，为什么要相信那些满脑子都是“偏见”这个概念的人开出的处方呢，他们真的知道什么是正确、理性的行为吗？“最后通牒”（ultimatum）就是个简单的例子，经济学或心理学实验中经常出现这种博弈。它的规则如下，两人为一组，每组中只有一个人手头得到一定数额的钱，比方说10美元。有钱的人需要决定将这10美元中的多少分给他的搭档。如果搭档同意分配方式，他们就以这种方式分享10美元；拒绝，则两人都一无所获。

一些经济学家眼里最理性、最正确的做法是，只分给搭档最小的份额，或许是1美分吧。因为作为理性个体，你的搭档面对任何份额都会接受，哪怕只有1分钱。毕竟，1分钱也是钱啊。否则，他就是非理性的人了。可以想见，在日常情况下，不同文化环境中的人的真实做法与经济学家的理性行为理论相去甚远，有些人给他的搭档很多钱，有些人不屑于接受数额过少的施舍。于是，一些经济学家称这些行为是不理性的，这些人偏离了正轨。然而，更合理的解释是，个体行为因地制宜，与其所处文化环境的行为规范以及与其互动的其他个体都密切相关。大猩猩实验也是如此，那些相互矛盾的观点（不论是偏见说，还是个体中心的情境逻辑），对于同一组数据发现都说得通。

对于那些纠正盲目行为的善意尝试，我们必须明白天下没有免费的午餐。改变对某些东西（比如大猩猩）视而不见的现状，不得不以忽视其他“显然”之物（比如传球的次数）为代价。更为重要的是，我们应该对人类提出问题、理论以引导知觉观察的卓著才能，给予更多关注和深入探究。那些揪着盲目与偏见不放的人，永远都不会意识到这一点。换言之，如果继续炮制那些意在寻找、展示偏见与盲目的实验，永无止境地书人类写认知缺陷的罪状，那么我们生成问题与理论的智慧之光将永远被阴霾遮蔽。甚至，痴迷于盲目和偏见可能会贬损人类自身的价值，将科学实践降格为有罪推定，这在道德上颇有问题。

对人类能力的集体嘲弄已经“蔚然成风”。卡尼曼2017年的一场学术讲座的总结陈词便是很好的例证，他说计算机或机器人在三个维度上胜过了人类：它们的数据推理能力强，不会为叙事所迷惑；它们的情商更高；它们还展现了远超于人类的智慧。卡尼曼已经走火入魔了。我们都看到了计算力和 AI（包括机器学习、深度学习、神经网络、大数据分析等技术）的飞速发展，它们前景无量、振奋人心，这一点毋庸置疑。自动驾驶汽车、自动化工作流程等产品也有望解放人类的劳动力，让我们投身于其他创造性事业。然而，AI 的前景也有令人担忧的一面，比如导致大规模失业，超级智能计算机甚至可能灭绝人类。无论保持乐观或是心存恐惧，其实都可以理解。

可是，我们必须意识到，这些有关 AI 的概念大多都建立在对于人类理性的极度狭隘的理解之上。有些人坚信人类大脑的功能仅仅是某种形式的计算而已，比如雷·库兹威尔（Ray Kurzweil）在2012年的《如何创建思维》（How to Create a Mind）一书中所言。这种观点假设智力、理性在很大程度上可以化约为概率统计与数学计算。人类的计算能力自然比不过计算机；然而，智力与理性可不等于计算，更重要的是关注、辨识最为相关之物的能力。

判定何者是有关的、有意义的，才是智力与理性的关键所在。相关性与意义一直不是 AI 领域的研究内容（即所谓“框架问题”）。我们可以通过编程让计算机辨认并注意世界的特定方面，但这必须被预先设置妥当，换言之，这对于计算机是先验的。编程不能创造新观察，提出新问题，以及有意义地自我调整从而适应新环境。自主发问，构想假设，发现并辨识新事物的能力是人类的专利，计算机程序可帮不上忙。没有一种数据处理方式可以帮助我们切换视角，发现那些表面上稀松平常、理所当然之事背后的玄机。有些事，还是得交给人类。

人类与计算机的交互日趋紧密，交互形式也日新月异，这当然是好事。可那些铺天盖地的“AI 超越人类”、“人脑不过是一台计算机”之类口号的背后，正是近半个多世纪以来学界一厢情愿的 AI 狂热。早在1972年，赫伯特·德雷福斯（Hubert Dreyfu）就在《计算机不能做什么》（What Computers Can’t Do）中指出这种乐观主义明显的谬误，还有，不能将大脑比作计算机。对计算的局限性的思考可以追溯到更早，维多利亚时期的计算机先驱艾达·洛夫莱斯（Ada Lovelace）就认识到了这一点。

总之，我最担心的是目前的认知科学、心理学和计算科学领域都像得了传染病一样，痴迷于人类的盲目与偏见；这种四处蔓延的疾病，让科学家们自己成了“瞎子”，对人类本性中具有生产性、创造性的方面视而不见。——卡尼曼等人说得没错，人类的确对许多“显然”之事熟视无睹，就跟瞎了一样。但是，显然并不意味着有关、有意义。与其说盲目是一种缺陷，毋宁说这是人类的特点。

在提出问题、设定预期、构建假设和理论，以及将知觉与注意力投向有关、有用、有趣之事等诸多方面，人类都可谓是天才。我们应该更多着眼于这些人类心智的生产性、创造性的特质。要是大脑没有这些奇妙的能力，我们眼前的科技发展、创新进步、经济繁荣又从何而来呢？当然，人类犯了很多错误，也会继续犯错，这个世界上充斥着大大小小的问题和症结。但即便如此，我们仍应该将目光投向人类的创生性特质，因为这些研究终将帮助我们解决更多问题，并带来进一步的技术飞跃。

翻译：有耳

校对：复旦翻译社

编辑：EON

原文：https://aeon.co/essays/are-humans-really-blind-to-the-gorilla-on-the-basketball-court

他公开反对目前“瘟疫般泛滥但内容贫瘠”的实验：研究员们在毫无行为学和心理学现象的理论支持的情况下，像记件工作一样碎片化地测量大脑的结构。他表示，如果只单纯累积这种碎片化的研究，我们根本不可能完整理解思维系统。

他举了秀丽隐杆线虫（Caenorhabditis elegans）的例子。这是一种得到充分研究的圆虫（一种非寄生性线虫，身体透明，常见于分子生物学和发育生物学研究）。我们已经彻底研究了秀丽隐杆线虫——它的302个神经元、所有神经元连接和全部的基因组。“但是我们仍然没有令人满意的行为模型，”他说，“我们还是缺了些什么。”

珀佩尔并不是在攻击现状。最近他的实验室完成一项基于自然行为（real-world behavior）设计的脑活动研究，在语言神经学领域发现了一些超出预期的结果。

和珀佩尔的批评类似的观点可以回溯到数十年前。在70年代，颇具影响力的计算神经科学家大卫·马尔（David Marr）表示，要想了解行为产生的原因，我们需要研究大脑和其他信息处理系统面临的具体问题和产生的具体解决方案。他称其为计算层分析（computational level of analysis）。

如果只研究这个系统做什么（算法层面），或是系统怎样在物理层面实现这个目的（应用层面）是远远不够的。在马尔去世之后出版的《视觉计算理论》（Vision： A Computational Investigation into the Human Representation and Processing of Visual Information）里，他写道：“企图通过研究神经元来研究知觉，就像试图通过研究鸟的羽毛来研究其飞行一样：这不可能。”

在去年发表于《神经元》（Neuron）的一篇论文里，珀佩尔和论文的共同作者沿袭了计算层分析的传统。他们在文中探讨了那些看似“难以抗拒”，但是如果过分依赖，可能会让科研误入歧途的操控和测量大脑的工具。

很多研究试图通过定位在具体活动中放电频繁的脑区，来映射出特定神经活动和行为之间的联系。例如，研究大鼠走迷宫时如何选择时，大脑的哪些区域亮了。问题在于，只关注频繁放电的脑区的研究员们很容易忽视行为发生时其他脑区的活动，而这些活动可能跟被研究的活动一样重要。他们也可能无视这个神经活动和大鼠感到紧张的时候的神经活动一样，所以此时放电的脑区也许并非负责做选择的脑区（而是负责生成或是感受紧张的脑区）。

最糟糕的情况是，如果实验室研究不具备对自然活动的代表性，这种实验很可能毫无意义。例如，在人造迷宫里大鼠的神经活动可能和在野生状态下完全不同。所以，将试验结果外推是有风险的。就算是优秀的实验设计也只能对这样的状况做有限的修正。

然而，珀佩尔的反对者认为，神经科学有重大进步的原因，正是来自于他所批评的那类研究。珀佩尔认可这些基础研究的重要性，但他坚持认为，如果更多研究始于对相关行为动机的系统分析，而非直接操控产生行为的神经活动的话，神经科学可以对复杂的认知和情绪现象，而不是神经和基因的细枝末节，有更加充分的研究。毕竟，注重复杂目的性的分析可以帮助研究员们设计更有效的研究。

正是这样的理由驱使着珀佩尔和佛罗伦西亚·阿萨尼尔（ M. Florencia Assaneo），一位在珀佩尔实验室工作的博士后，完成一篇近期发表在《科学》杂志子刊《科学进展》（Science Advances）上的论文。他们的实验室主要研究语言处理，即 “声波如何把信息塞入你的脑子”。

当我们听人讲话的时候，耳朵将声波转化为神经信号，这些信号会被不同的脑区处理和翻译，最先处理的脑区是听觉皮层。多年的神经生理学研究结果显示，听觉皮层的脑电波会对应声波的强弱变化的频率，将听觉信号分节并锁定。基本上就是说， “脑电波像冲浪者般在声波里起伏。”大脑很可能是通过声波的强弱变化来区分音节，辨识语义，从而将长串的语言信息“分节装载”，转化为便于处理的小块信息。

更有趣的是，一些研究发现，当人们听口语的时候，一些被“分节装载”的信号同样会出现在控制语言的运动皮层里。这样的现象几乎就像听者在无声地重复念出他们听到的话。这样的活动也许可以帮助理解语言。

然而阿萨尼尔强调，任何类似的解读都富有争议。由于在运动皮层的神经活动并不总是会发生，科学家们只能猜测而不能定论。研究员们也不知道，到底是听觉皮层直接造成运动皮层的神经活动，还是其他区域的活动同时影响听觉和运动皮层的活动。

阿萨尼尔和珀佩尔的研究方式十分新颖：他们将自然环境中的语言活动和神经生理学理论联系在一起。他们注意到，在听觉皮层里，被分节装载的信号大约是4.5赫兹，正好也是在自然环境下人们说话时念出音节的频率。

阿萨尼尔让被试者听波封（envelope）为2到7赫兹的无意义的音节串，并测量他们的听觉和语言皮层的神经活动。使用无意义音节串是为了避免大脑产生语义解读，因为这可能会间接影响运动皮层。

她解释道：“当我们听到可以理解的声音时，神经网络会以更加复杂的方式被激活。”如果是听觉皮层的信号导致了运动皮层的活动，那么在整个实验过程中两处的信号会和彼此同步，然而如果运动皮层的神经活动独立于听觉皮层，那么前者的活动将不会随着音节的频率变化而变化。

阿萨尼尔观察到的结果十分有趣，而且出乎意料。珀佩尔说，听觉和运动皮层确实保持了一定程度上的同步，但是仅仅到5赫兹的频率为止。一旦声音变化的频率超出正常口语变化的频率，运动皮层便不再与之同步。一个计算神经科学的模型之后证实，由于运动皮层本身的振荡频率通常处于4到5赫兹之间，阿萨尼尔的神经生理学的结论符合计算神经科学的模型。

珀佩尔和阿萨尼尔认为，这个复杂的结论再次证明联系行为学研究和神经科学研究的重要性。他们的实验设备有160个测量频道，而且可以将取样频率提升到1赫兹。这样的设备产生极多的神经生理学数据，而如果他们仅仅寻找数据之间的关联的话，无疑会发现一些本不存在的关联。

只有从语言学和语言行为研究的信息出发，研究人员才能够将他们寻找的数据保持在可控的范围内。在这个例子里，研究人员们需要明白4到5赫兹的频率有值得特别关注的地方。听觉和运动皮层的相互作用是如此的微妙，没有现存的理论支持的话，研究员们是不可能想到去寻找这样的规律的。

阿萨尼尔表示，他们会继续探索脑电波和语言是如何相互作用的。目前，他们期望知道类似自然语言的音节串是否会提升同步频率的上限。她说，“可理解性或注意力，很有可能会提升听觉皮层和运动皮层同步频率的上限。”

眼泪是世界通用的符号。自古以来，哲学家和科学家们便试图将哭泣解释为人类情绪表达的通用语言之一。可是，泪水本身没有任何含义——当它们充盈眼眶、滑落脸颊时，只有结合着我们那时的心境、社会环境和叙事语境，他人才能粗略猜测这些盐水滴的真正内涵。

我们在感到悲伤、不幸、哀痛时痛哭，但也会喜极而泣。有的人会因人间疾苦而哭，有的人则因受到压迫而哭。泪流满面，又或许只是因为一个哈欠、一颗切好的洋葱。维多利亚时期的新闻记者哈丽雅特·马蒂诺（Harriet Martineau），在终于翻译完法国社会学家奥古斯特·孔德（Auguste Comte）冗长的巨作后，同样激动地流下了泪水。我的一位蒸汽狂热爱好者朋友告诉我，他第一次在国家铁路博物馆看到那辆破下记录的机车“野鸭”时，哭出了声。由此看来，作为世界通用符号的眼泪，并不在所有时间地点里有着一成不变的含义。它的“世界通用性”，在于它可以表达几乎所有含义。

作为表达情感的世界通用语，哭泣若是只能表达一种含义，那便一定是悲伤，因为这是最常被同眼泪联系在一起的情绪。然而，仅仅在2012年夏天的伦敦，就有着无数喜极而泣的例子。奥运会和残奥会所带来的种种情绪倾泻而出。在颁奖台上，国歌一奏起，运动员的泪也就跟着流了下来，表达着自豪与喜悦之情。

伦敦市长鲍里斯·约翰逊（Boris Johnson）还曾吹嘘自己在开幕式时“爱国情怀的热泪”，并宣称自己在比赛后经历着“泪水盈眶颤抖的高潮”。1872年，当查尔斯·达尔文编写《人类和动物的表情》（The Expression of the Emotions in Man and Animals）时，“英国人很少哭”这句话或许还是真的；不过到了2012年，约翰逊市长等人总算是倾尽全力反驳了这个观点。

我也能举出自己的例子：我的儿子在圣托马斯医院出生的时候，窗外的泰晤士河上正行进着钻石大庆的船队。那时的我流出激动而又宽慰的泪水，因为这场紧急的剖腹产总算是成功结束了。

关于眼泪的理论常常很难兼顾它的三重本质：分泌、表征、内涵。尿液、皮疹、带有深意的艺术品，眼泪究竟和这三者中的哪一个最相似？生理学家、医生、形而上学家，到底谁能最好地解读眼泪呢？

眼泪就好比尿液甚至是性分泌：在黑暗的掩护之下令人舒畅的产物。

鲍里斯·约翰逊用来描述自己泪腺分泌液的、富有暗示性的描述，故意混淆了两种不同的体液。反对在公共场合哭泣的人们常常将当众流泪视为“情绪失禁”（emotional incontinence）——这个词来源于19世纪末的精神疾病文献，其将当众流泪和当众撒尿视为同等羞耻的事情。在2011年，BBC第四台拍摄了一部关于在公共场合哭泣的纪录片，由喜剧演员周·布兰德（Jo Brand）主持。她就是一位当众哭泣的反对者，坚信人们只能在极少数特殊的情况下暗自哭泣。从这档节目的网上评价可以看出，她并不是唯一这样想的人。一位网友Algol60——他（性别是我猜的）的网名同样也是一种计算机语言——这样写道：

要哭就去厕所里一个人哭。小孩和娘娘腔的外国人就算了，但是任何一个八岁以上的英国人都应该有自制力。

类似这样的评论看着不像是21世纪应该存在的态度，但它一语道破了英国历史悠久的“咬紧牙关”思想，这种思想在达尔文探讨情绪的书作问世时开始扎根，并在两次世界大战时发展到了鼎盛时期。将流泪喻作失禁，意味着眼泪只能出现在憎恶和羞耻的时刻。在20世纪中期的几十年里，一项名为“大众观察（Mass Observation）”的政府普查研究了英国普通民众的生活。其中一份1950年代的问卷有关英国民众对于人造黄油和外国人的看法，还问了这么几个问题：“你有哭泣时的照片吗？有哪些电影（如果有的话）曾让你落泪？哭得有多凶？电影的具体哪些情节（如果你记得的话）让你哭了？在上述情况之中，你觉得有多羞愧（如果你感到羞愧的话）？”

很多受访者否认自己曾感到羞愧，但是有一位稍显粗鲁的参与者（一位四十多岁的男性）回答到了点上：“我从来没有‘哭泣的照片’——我倒是有几张撒尿的。至于‘感到羞愧’，当然了，因为我浪费了自己的钱。”

另一位年纪相仿的未婚男书记员则这样写道：“我对此没有一点羞愧，而是感恩，感恩我依旧能够被这样打动。估计我们之中的大多数人都能在黑暗的观众席里稍微宣泄一下多愁善感，就好似我们在安静的个人空间里。”

无论羞愧与否，对他们而言，眼泪就好比尿液甚至是性分泌液，是只有在黑暗的掩护之下，才能为了舒畅而分泌出来的，不论是在半公共的电影院观众席，还是在“安静的个人空间”（后者或许代表着更舒适的享受）。

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这种将哭泣和分泌排泄相关联的想法，或许看似形成于20世纪，实则由来已久。1586年，包括莎士比亚在内的很多读者接触了广有影响的《忧郁论》（Treatise of Melancholie），此书由当时的牧师兼医生、提摩西·布莱特（Timothie Bright）编著，书中将眼泪描述为和尿液“没有什么不同”的分泌物。在一首名为《在卡多的悲剧中撒尿的女士》（A Lady Who P-st at the Tragedy of Cato）的诗中，亚历山大·蒲柏（Alexander Pope）描绘了一位在观看戏剧《卡多》时没有如期流泪、反而尿了很多的女士，来讽刺这部约瑟夫·艾迪生（Joseph Addison）作于1712年的著名悲剧。

多愁善感的辉格党们哀悼着卡多的命运

可托利党的西莉亚两眼干涩 心满意足

她的泪水 虽被她的自尊所阻断

却在下面找到了另一个出口

隐秘却不自禁地 她哀叹着

就像二十河神捧着骨灰盒

让别人颊侧伪善的眼泪见鬼去吧

她用更虔诚的部位默哀

那里只有自然 和未经雕琢的情感

因为那里直通心尖

无独有偶，依地语中，也有一句描述哭泣的俗语可被直译为“用眼撒尿”。

在过去的一个半世纪中，这个年头已久的想法被现代科学不断巩固。近几十年中，威廉·H·弗雷（William H Frey）有关眼泪的理论最广为流传。这位美国生物化学家自1980年代起便主张，从字面上理解将哭泣比作分泌的这一暗喻。在他与《纽约时报》1982年的一次访谈中，弗雷声称，哭泣“和呼气、小便、大便、出汗一样”，都是将有毒物质（在这里特指所谓“压力激素”）排出体外的一种“外分泌过程”。不过，他用生化在流泪和失禁之间画上的等号只能算作一个悠久思想的派生物，其核心发源于19世纪的精神分析模型。

在20世纪中期，对于眼泪的精神分析，有两个核心关键词——压抑与退化——成为流传于心理学界内外的心理学正统观念。“压抑”意味着眼泪是过去深藏于心的情绪满溢的表现；“退化”则指成人在哭泣时的行为情绪如同回到了幼儿时期、甚至是胎儿时期。

在1893年发表的《论癔症现象的精神机制》（Psychical Mechanism of Hysterical Phenomena）的前言中，约瑟夫·布洛伊尔（Josef Breuer）和弗洛伊德解释了对创伤性经历的潜抑记忆如何在数年后引发癔症症状。他们坚信，通过催眠可以找到这些创伤性经历，并且将它们从精神中排出，因为他们将创伤性经历视作需要摒弃的“异物”。弗洛伊德和布洛伊尔声称，只要癔症患者将相应的记忆用语言表达出来，癔症症状就会消失。

在这个精神模型中，眼泪有着几种不同的角色，有的代表健康，有的代表疾病。在扮演正确、健康的角色时，它和其他应对创伤性经历的自发、非自发反应一样，是释放情感和强烈感情的通道。这里提到的“情感”，是指一种需要被排出身体系统的精神流质；而哭泣，恰好能够完成这个“排出”的目标。为了证明他们的方案可取，布洛伊尔和弗洛伊德还举例了复仇这一行为。这样一来，眼泪便和语言、行为一样，是情感释放的机制、情绪满溢的通道、释放的阀门。

然而，在弗洛伊德的模型中，眼泪不光可以是健康的宣泄，也同时可以在其他情形中代表疾病。比如德国女士艾米·冯·N的案例。她在拜访弗洛伊德的时候，抱怨了自己的心绪慌乱、失眠和一阵阵几个小时也止不住的泪水。弗洛伊德判定，她的泪水就是癔症症状之一。在另外一起案例中，一位女患者会极有规律地在亡夫患病、病重和病逝的周年纪念日里哭泣。弗洛伊德坚称，这一案例中的眼泪就并不代表着癔症，而是“推迟的精神发泄疗法”，这是一种虽然迟到、但是依旧健康的宣泄，可以排出情感和创伤性异体。

弗洛伊德的理论，沿袭了达尔文及其他19世纪进化学家的一些思想；这些思想认为，眼泪是排出多余神经能量的途径之一。在达尔文看来，眼泪仅是其他有益行为的副作用。他首先观察到，眼泪的反射性分泌是由“进入眼中的异体刺激”造成的。他因此推测，当婴儿喊叫的时候，眼皮紧闭，给予泪腺以极大压力，进而激发了类似的反射性分泌，使得泪水分泌，造成哭喊。他进一步猜测，世世代代过后，婴儿因疼痛和饥饿而激起的这种哭喊逐渐延伸，开始和各类痛苦的心理状况相连，使得泪水在没有异体（或眼皮）刺激时也能被形成、分泌。由此看来，不论是在弗洛伊德的“眼泪排出精神异物”的理论里，还是在“心理流质”、“机体排泄”的意象里，达尔文的影响都清晰可见。除此之外，弗洛伊德的学说在另外一个方面也会让人联想起达尔文：前者强调过，眼泪除了能消除“大脑兴奋的增加”、并令这些兴奋“流走”以外，行为上别无它用。

与表象相反，喜极而泣其实是不存在的。

如果说弗洛伊德和布洛伊尔将哭泣理解为一种排泄功能，将眼泪象征性地和其他体液相联系，那么，他们之后的精神分析理论家们便从这个观点延伸出很多光怪陆离、精彩纷呈的分支。在1940年代发表的多篇文章中，美国弗洛伊德派里颇具影响力的菲丽丝‧格林纳丽（Phyllis Greenacre）提出，女性神经性的哭泣应该被理解为泌尿的代替品。这个学说还包括了“人体阳物认同”的理论，以及“女性流泪是在模仿男性泌尿”的观点。

格林纳丽将这种现象细分为“以泪洗面”的女性和“两行清泪”的女性。前一种女性流泪无常，哭起来眼泪如洪水般止不住；后一种女性哭泣时，只会让两行泪静静地淌过脸颊。这两种情形，都被她用“婴幼时期对于泌尿的渴望”和阳具妒羡加以阐释。二者的区别大致是，“以泪洗面”意味着对缺少阳具这一体征事实的认命接受，而“两行清泪”意味着仍在反抗，用神经性哭泣来模仿幼时观察到的男性泌尿，从而让自己拥有阳具的错觉。

并不是所有人都将泌尿视作哭泣的模板。在另外几位精神分析学家看来，对比羊水和泪水反而是最重要的。1959年，在一场给纽约医科精神分析协会的演讲中，汤玛士‧萨斯（Thomas Szasz）提出，哭泣其实是无意识的退化，使哭泣者回到了身体被羊水所环绕的胎儿时期。这样一来，哭泣便成了退化式的想象，让人想象自己回到了充满生理盐水、潮湿的子宫。

不过，对于2012年在伦敦不断上演的那些喜极而泣的情形，精神分析学家们又会作何评价呢？分析家桑铎‧菲尔德曼（Sandor Feldman）在1956年发表的一篇经典论文，就正好以《在圆满结局中落泪》（Crying at the Happy Ending）为题。很多人都能列举出自己喜极而泣的时刻，比如看到一部以美好结局收尾的电影时，或者是在现实生活中遇到好事，比如孩子出生时、和脱离险境的爱人重返时、拿到奥运会金牌时等等。可是根据菲尔德曼的观点，所有的这些例子，其实都只是负面情绪推迟或移位的宣泄。

菲尔德曼表示，自豪和喜悦之下，埋藏着对“人生苦短”这一点的认识。看到小孩子或许会让我们啜泣，但这其实是因为我们明白：小孩子和我们自己一样、终究会长大成人，而无忧无虑的童年，也终究会被丑陋的成人世界所替代。在菲尔德曼的观察中，“‘小孩子’并不会在看到圆满结局时哭泣——他们只会露出笑容，因为他们还未理解死亡的概念。”

“只有明白了人终究会死，我们才会在圆满结局中落泪。”菲尔德曼总结道，我们哭泣，都是在哭人生无法避免的悲惨结局：“世上没有喜悦的泪水，所有的眼泪都源自悲伤。”

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用失禁来解释流泪的学说，尽管在广大群众中一直很受欢迎，却并不受当前学界推崇；威廉·H·弗雷所做的那些、据说可以证明“带有情绪的眼泪是在释放压力激素”的实验，从未被别人成功重复过；弗洛伊德“退化与压抑”的概念不再被奉为圭臬；“女性流泪是在模仿从孩提起便向往的男性泌尿”是太过离奇的教条，和古代医师和中世纪神学家提出来的学说一样令人不可思议；而对眼泪最新的科学研究（如神经科学家迈克尔‧特林布尔（Michael Trimble）2012年的《人类为何爱哭》（Why Humans Like to Cry）、心理学家艾德‧威格尔兹（Ad Vingerhoets）2013年的《为什么只有人类悲泣》（Why Only Humans Weep）等书），并不赞同“哭泣是情感流出、排泄、一种宣泄”的思想。

特林布尔和威格尔兹这两位当代科学家采取了相似的研究手段， 都试图从不同文化形态（包括音乐、戏剧、文学作品和宗教仪式）的发展变迁，和其下各异的科学领域之中，来了解眼泪这一谜一样的人体现象。他们得到了相同的结论：导致人类哭泣的精神状态是全世界共通的。不过，他们总结出来的“哭泣导火索”范围很广、也很抽象，几乎包含了世上所有东西。

泪水本身其实没有任何含义。可是在特定的心境、社会环境、叙事语境之中，泪水又能代表任何含义。

在特林布尔看来，眼泪主要的成因应该是悲剧、不幸、共情、怜悯和希望。然而，这相当于用最模糊的心理学类别——“情绪”——去解释眼泪这一神经学现象。现如今，心理学家和神经学家已经得出结论，不再区分“认知过程”和“情感过程”二者的区别；因此，“情绪”这个词几乎能囊括任何一种精神状态。

威格尔兹所举出的眼泪成因也同样非常宽泛。他提到了无助感和失落感，但同样还提及了个人冲突、愤怒、抛弃、生活不满足、自怨自艾、喜悦、被音乐和电影所激发的情绪。对威格尔兹来说，任何由婴儿期孤独感、母系联结、浪漫关系、社会联结生发的精神状态，都有可能导致哭泣。换句话说，泪水既可能源于情绪孤立，也可能源于情感邂逅；既可能起于失落和悲伤，也可能起于成功与喜悦。

达尔文曾正确指出，眼泪不只与一种精神状态相关。“在最迥然不同的情绪中，或者是在没有任何情绪的时候，”他写道，眼泪都有可能“在眼中蓄积、滑落脸庞。”泪水本身其实没有任何含义。可是在特定的心境、社会环境、叙事语境之中，泪水又能代表任何含义。“眼泪，无端的眼泪，”阿尔弗雷德·丁尼生（Alfred Tennyson）写下这样的诗句，“我不知道眼泪为何物。”尽管如此，他和我们一样，总是想要理解它的含义，读懂它背后的讯息。

翻译：Dora；校对：Lacey；编辑：EON

原文：https://aeon.co/essays/read-it-and-weep-what-it-means-when-we-cry