中央侏儒的無限倒退#

在探究心智的千年歷程裡，理論家常忍不住想像腦中住著一個「內在行動者」——一個小人，拉丁文稱為侏儒（homunculus）——他坐在大腦的控制室裡，包辦所有聰明的工作。

問題在於：如果你把人的神經系統想成一具巨大的電話總機網路（一九五〇、六〇年代的思想家很愛這麼比喻），那你就得面對中央那名接線生：他（或她）的心智，是不是又由一個更小的電話網路加上它自己的中央接線生組成？而那個接線生的心智又由更小的……？

任何假定這種中央侏儒的理論，都難逃無限倒退（infinite regress）的命運：你永遠得在裡面再塞一個小人來解釋前一個小人的聰明。

錯的不是侏儒，是「中央」#

丹尼特（Daniel Dennett）坦承，也許錯誤不在於假定侏儒，而在於假定一個中央侏儒。他回顧自己第一本書《內容與意識》（Content and Consciousness, 1969）犯的大錯——當時他忍不住抖了個機靈，寫道：腦中小人、賴爾（Gilbert Ryle）所謂「機器裡的幽靈」，是心智問題惡名昭彰的假解答；「腦中書寫」的類比即使有用，看來也不過是把腦中小人換成了一個委員會罷了。

問題是：委員會到底哪裡不對？（他原本暗藏的歸謬論證，反被將了一軍。）後來他在《腦力激盪》（Brainstorms, 1978）中領悟：把腦中小人換成一個委員會，其實不是壞主意——這恰恰是認知科學最根本的好點子之一。

這套策略後來被稱為侏儒式功能論（homuncular functionalism），是「老派人工智慧」（GOFAI, good old-fashioned AI）的經典手法：用一群侏儒取代那一個中央侏儒。

侏儒如何拆解無限倒退#

侏儒式功能論的做法是這樣的：

• AI 程式設計師從一個以意向語彙描述的問題出發，坦然地把電腦擬人化——若能解題，他會說自己造出了「能聽懂英文問題」的電腦。
• 最高層的設計把電腦拆成若干子系統，每個子系統被賦予以意向語彙描述的任務：評估者、記憶者、辨別者、監督者……這些是貨真價實的侏儒。
• 每個侏儒再被分析成更小、而且更笨的侏儒。
• 一路往下，直到某一層的侏儒不過是加法器與減法器，只需要「被指示時挑出兩數中較大者」的智力——到這裡，他們已經簡化成可用機器取代的辦事員。

這套策略最漂亮的地方，在於它抽掉了無限倒退論證的底牌：那令人不安的無限倒退，被替換成一個會終止的有限倒退——終點是笨到可以直接用機器取代的操作員。關鍵洞見，是把原本想像由中央操作員完成的所有工作，拆散、分派給更小、更笨的行動者，其工作再往下分派，如此遞降。

由上而下的副作用：官僚式效率#

這是一大進展，但古典 GOFAI 由上而下（top-down）的做法帶來一個沒人想要的產物：僵硬的官僚式效率。

我們或許能想像除掉中央國王或執行長，但系統裡仍留著一支軍隊——中階主管向副總們回報（副總之間的互動構成系統最高層），對下屬發號施令，下屬再叫來更卑微的文書工人，層層下去。這種毫無浪費、沒有虛耗、沒有抗命的超高效率組織，其實是被時代條件逼出來的：

• 早期 AI 模型跑在按今日標準又小又慢的大型電腦上，而人們要結果要得快。
• 若要打動經費單位，你的 AI 最好別花好幾個鐘頭才回答一個簡單問題，執行必須「像上班一樣有效率」。
• 寫幾千行程式碼很費工；一旦你能把目標任務（回答月岩問題、診斷腎病、下棋等）拆成一組能寫、能整合的可管理子任務，就能用可負擔的時間與金錢成本，交出「概念驗證」。

電腦沒有「在乎」的理由#

丹尼特指出：電腦向來被刻意設計成讓「需求」與「工作表現」幾乎完全脫鉤。

• 在硬體層，電力被公平而充裕地分配，沒有哪條電路會有餓死之虞。
• 在軟體層，一個仁慈的排程系統把機器週期分配給優先權最高的行程；即便存在某種競價機制決定誰優先，那也是有秩序的排隊，而非生存鬥爭。
• 套用馬克思的話：「各盡所能，各取所需。」電腦科學家鮑姆（Eric Baum）貼切地把這種階層稱為「政治局（politburo）」式控制。

一般人常有「電腦永遠不可能真正在乎任何事」的直覺，其根源大概正在於此——不是因為它由「錯的材料」造成（矽憑什麼比碳更不適合作為「在乎」的基質？），而是因為它的內部經濟裡沒有內建的風險與機會，所以它根本不必在乎。

神經元不是這樣：腦內的市場競爭#

神經元則截然不同。丹尼特提出一個轉向：構成身體的多數細胞，大概只是甘願的奴隸——像蟻群裡無私、不育的工蟻，做著刻板工作、活在相對不競爭的「馬克思式」環境。但腦細胞必須在一個市場裡激烈競爭。

競爭什麼？一個神經元能「想要」什麼？答案是：繼續茁壯所需的能量與原料——就像它的單細胞真核祖先，以及更遠的表親細菌與古菌一樣。

別誤會：神經元是某種生物機器人，絕不是任何豐富意義上的「有意識」。它們是真核細胞，跟酵母菌、真菌同類。若單個神經元有意識，那香港腳也有意識了。

但神經元和它那些無心智的單細胞表親一樣，是生死鬥爭中高度稱職的行動者——戰場不在腳趾之間，而在大腦這個嚴苛環境裡。勝利屬於那些更能建立網路、更能在「虛擬機器」層次上助長有影響力趨勢的細胞（正是在那些層次上，大尺度的人類目的與衝動才顯現得出來）。

神經系統裡許多子系統被組織成對抗歷程（opponent processes）：兩個次子系統之間的拔河，各自想達成己意。（例如我們的情緒，很適合看成彼此推擠的敵對風暴——互相排擠、互相阻撓，或聯手對付另一場風暴。）

自私的神經元與由下而上的模型#

由此，丹尼特主張：情緒的對抗歷程動力學、以及它們在控制心智上扮演的角色，底層是由一套神經化學的經濟支撐的，這套經濟駕馭了個別神經元的競爭才能。

• 智能地控制動物行為，仍然是一個計算歷程——就像股市裡一筆交易也是計算歷程一樣。
• 但這些是「自私的神經元」（神經科學家承永〔Sebastian Seung, 2007〕語），努力極大化自己攝取到的各種「獎賞貨幣」。
• 神經元用多巴胺、血清素、催產素「買」什麼？買它在所參與網路中的更大影響力，因而換得更大的安全保障。

這裡的主張是：神經元在更大的經濟裡仍是好的團隊成員，不同於更徹底自私的行動者——癌細胞。諾貝爾生物學獎得主賈克布（François Jacob）有句名言：「每個細胞的夢想都是變成兩個細胞。」神經元爭的是保持活躍、具影響力，卻不夢想繁殖。（騾子不育，並不妨礙牠為自己謀生;神經元同樣可被那些終究繼承自能繁殖之祖先的自保本能所驅動。）

因此，由下而上（bottom-up）、受神經科學啟發的侏儒式功能論，作為「大腦如何運作」的模型看起來越來越有說服力：它產生的那種更混亂、更競爭的「計算架構」，從生物學角度更為可信。我們開始能辨識出——從胚胎起、延續到成年——建構並修訂這些架構的發育歷程，也能看出它們如何從更簡單的神經系統演化而來，而那些更簡單的系統，本身就是一群本領較差、「勉強算是」在知覺、發訊、記憶的侏儒團隊。