标签：Neuron 大脑 系统 认知 有何 人类 对称 化对 半球
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摘要：人类独特的认知能力源于特定局部神经模块之间的灵活相互作用，在功能专门化方面存在半球不对称。在这里，我们讨论这些计算设计原则如何提供一个构架，使一些最高级的认知操作成为可能，例如对世界结构的语义理解、逻辑推理和通过语言的交流。我们把重点放在卡尼曼的系统1和系统2上，从而与认知的双重加工理论相提并论。我们提出将这些思想与全球工作空间理论相结合，以解释信息产物在两个系统之间的动态传递。加深目前对神经认知不对称如何让人类变得特别的理解，可以点燃下一波神经科学启发的人工智能。
1.简介
人体平面仅从外部看起来是对称的。当我们爬楼梯进入大楼时，我们总是一只脚领先。在射箭比赛中，当我们拉弓瞄准目标时，我们会盯着我们的主眼。我们也自然会对在聚会上窃窃私语的同事竖起耳朵。通过右耳理解信息的含义效果更好，因为右耳有特权进入大脑中语言占主导地位的左半球(所谓的右耳优势)。
大多数生物系统显示出某种程度的不对称性。功能不对称深刻地塑造了人类的大脑和行为功能。人类定义的认知的典型类别以人脑组织的半球分化为特征。特别是，左半球在交际语言功能和逻辑推理中起着关键作用。相反，右半球相对更专门用于空间推理和情绪处理。然而，神经科学家才刚刚开始理解大脑半球的不对称性。从认知和行为的半球不对称中获得的精确适应性优势还远未明确。
在这里，我们采用神经认知的观点来看待计算设计原则，这可能是人类定义认知出现的先决条件。我们综述的目的是指出(1)生物神经网络，(2)特殊的人类认知功能和(3)人工神经网络中的不对称之间的显著相似之处。我们整合系统1和系统2的观点在人类神经认知功能和人工神经网络算法中重新定义了不对称。我们认为，半球不对称可能为信息处理提供了一个支架，信息处理的进化使得认知的复杂程度越来越高。大脑半球的特殊化允许并行处理几种复杂的心理活动，如语言和社会认知，这在人类中是独一无二的强大。我们这里主要关注语言，因为它是人类交流的关键能力。我们认为，对功能性大脑不对称的见解可能会成为设计下一种深度学习算法的新想法。
2.半球不对称是大脑的核心设计原则
根据经验，对于某些类型的认知操作，我们通常有一个优势半球。这种特殊的反应在情绪反应和视觉空间注意，以及有意识的问题解决和语言能力方面变得特别明显。这些功能不对称提出了一个特殊目的和神经计算基础设施的问题，即人类是如何进化来感知、理解和导航世界的。
动物对称身体计划的出现很可能与机动性的提高、更敏锐的资源寻找行为和更有效的捕食者防御同时发生。为什么人类的大脑进化成了两个专门的半球？在对称的大脑中，专门子系统的模块化组织可能允许更高效的大脑架构；也就是说，同一空间中神经元的密集排列。大脑组织成两个半球扩大了皮质表面的数量。这种脑组织生长被认为在冷却和能量消耗方面具有优势。功能性大脑不对称扩展到超越大脑和身体的纯粹对称设计，并可能带来重要的进化益处。
专门神经回路的持续细化可能与偏侧化的选择压力相一致，以实现更有效的功能组织和大脑区域之间更少的冗余。此外，半球分化过程被认为增加了同时执行多项任务的能力并防止两个半球之间的反应竞争。拥有两个完全相同的大脑半球需要大脑大的哺乳动物，如人类和非人灵长类动物的大量远程连接。长距离布线的代价是维持和传导所需的代谢能量。
单侧功能网络的出现也可能是受时间限制而倾向于通过胼胝体在两个半球之间传递信息。只要有可能，就可以通过偏离两个半球对称的基本方案，以及在同一个半球中分组功能，来减少长距离轴突连接的必要数量。这种对本地功能专门化的需求在每一个半球内可能已经复合了整个灵长类的进化。这是因为我们的猴子祖先不得不适应解决日益复杂的问题，比如应对社会群体中的生活。与以下考虑相关的是，功能的单侧聚集表现为半球不对称，从而增加了总的神经容量。因此，功能性脑组织的不对称特征使得神经认知操作的高效专业化和并行处理成为可能。
每个半球内的功能专门化并不意味着每个模块完全独立工作。不对称特化大脑中的有效处理需要两个半球之间的有效信息传递。一些作者认为，大脑侧化的直接结果是大脑半球间相互作用需要灵活协调。在两个半球之间传递信息的最大的白质通道——胼胝体，缩短了大脑两侧的连接和信号传输时间。
如上所述，长程白质束是以维持代谢能量需求增加为代价的传导。通过胼胝体的连接强度取决于功能专门化区域的后期化程度。与执行相同任务的同源大脑区域相比，功能不同的同源大脑区域(即，侧化的)在神经水平上通过胼胝体的联系往往不那么紧密。这种瓶颈制约说明了一种潜在的进化驱动力，即作为一种提高代谢效率的机制的后期化。
这是一个反复提出的想法，即半球不对称本身可能是人类大脑的一个独特特征。然而，最近的报道强调在几种不同的动物分类群中存在不对称的大脑特化。啮齿动物、鸣禽和非人类灵长类动物表现出大脑功能半球不对称的某些指标。例如，几个鸟类物种表现出显著的视觉加工偏侧化。左半球擅长对不同种类鸟类的视觉模式进行分类、辨别和记忆。相比之下，右半球更倾向于帮助视觉引导的与情绪刺激的交互，注意力转移，社交互动，或者图像和空间信息的关系分析。
其中一些功能不对称似乎与那些在人脑中报道的相匹配。因此，大脑半球的不对称性表明，这是一种保守的设计原则，根据这一原则，大脑中的局部功能专门化可能会带来计算优势。事实上，在许多进化并生活在不同生态系统的物种中，半球特化的形式已经被确定。因此，大脑不对称可能会反复独立地出现，从而以最终提高存活率的方式提高大脑处理能力。半球专用化允许并行地改进几个不同处理操作的执行。例如，在寻找食物时，对生存至关重要的是同时筛选环境中的捕食者和其他威胁。
根据我们目前的知识，猴子同源大脑区域的不对称性与人类的左半球语言相关大脑区域有一定程度的相似性(例如。这一观察表明，与服务沟通能力相关的大脑区域可能在人类语言出现之前就已经扎根。然而，非人类灵长类动物中这些不对称性的功能相关性仍未解决。基于上述各种动物之间半球不对称的相似性，更相关的问题可能是关于人类大脑侧化的独特程度。也就是说，大脑侧化可能更恰当地被视为不一致，而不是同类。
那么人类的大脑组织是如何脱离非人灵长类动物的呢？人类的认知复杂性和计算处理能力的提高与高级联想皮层的显著扩展密切相关，特别是与前额叶、颞叶和顶叶皮层的特定部分。在综合比较评估中观察到的不对称性提供了强有力的证据，有利于大脑侧化的系统发育起源。这些线索表明，除了非人灵长类动物和人类在某些大脑区域组织上的同源性之外，物种之间的差异也很明显，尤其是在下顶叶(IPL)。与我们目前的考虑相关的是，人类的特定皮质区域可能是猴子的1.3倍。
此外，IPL中被认为独特的人类领域是对复杂的人类定义能力做出重要贡献的主要竞争者，例如工具使用或交流语言功能、问题解决和未来规划。也有越来越多的证据表明，人类和其他灵长类动物之间的前额叶皮层存在组织上的差异。例如，与其他灵长类动物相比，人类的前额叶白质连接始终密集得多。前额叶皮质的灰质和白质增加可能在人类认知进化中起了决定性作用，这导致了我们今天拥有的计划、语言和社会信息处理能力。
根据这一功能和结构层面的证据，人类物种的进化轨迹可能已经在整个动物界最突出的半球特化中达到顶峰。类似地，复杂推理能力的提高，如递归心理透视法所要求的，显然是由人脑组织信息处理的方式实现的。我们推测，从更强的偏侧化中获得的潜在适应性增益是用于增强双重处理的神经回路的不对称特化。一个半球的扩展功能特殊化倾向于支持一类特定的认知功能，这可能最大限度地提高有效的同时信息处理。重要的是，这种计算设计原则还可以减轻多余的计算工作。更细致入微的大脑半球特化也可能增强高级神经认知操作，这种高级神经认知操作依赖于大脑两侧复杂信息流的同时处理。
作为一个中间立场，我们是唯一一个通过语言交流推动文明和文化发展的物种。这种以人为本的能力塑造了我们与他人和整个社会复杂的日常互动。例如，阅读和写作的能力将外化的知识传递给下一代，这是人类特有的一种能力，它将我们与其他动物行为技能区分开来。作为这种独特的人类因素的另一个例子，语言占主导地位的左半球被归因于不同大脑模块的整合，以形成我们统一的“知觉意识”，包括作为我们自己行为的负责代理人的感觉。人类通过故意假设、阐述和解释事件的因果解释来解决世界问题的进化方式可能在左半球有独特的根源。
在接下来的章节中，我们将讨论左右半球的关键计算策略，以及它们与生物和人工神经网络中特定领域的人类定义和领域通用处理的关系。我们将概述功能专用模块倾向于侧化，以提高整体处理效率，人类大脑有很多这样的模块。
3.生物神经网络的不对称
大脑不对称的某些方面，包括语言相关区域的解剖学特征，在子宫内的胎儿中已经变得明显。这些观察结果支持先天偏侧化的遗传发育程序，并再次强调不对称是人脑组织的基本设计原则。除了遗传影响外，半球不对称通常被认为是由进化、发育、环境以及在某些情况下病理因素形成的。
3.1 功能专门化的偏侧化
总的来说，典型的认知操作表现为大脑组织的半球分化，尽管这一观点在某些认知领域仍有争议。左半球在交流言语和语言能力方面起着至关重要的作用以及数学和逻辑推理。相反，右半球在功能上更倾向于注意力重新定向操作和情绪处理，以及情感韵律和面部处理。情节记忆处理还表现出半球特化的差异，左半球在编码方面占优势，右半球在提取方面占优势。
尽管存在这样的功能不对称，但在许多认知操作中，两个半球紧密地相互作用。值得注意的是，特定功能的偏侧化并不意味着相应的另一个半球完全缺乏该功能的特定处理能力。事实上，不对称也不是一个程度问题，而不是严格的二元性问题。
因此，并非所有的认知功能都必然是侧化的。例如，决策倾向于接触两个半球的前额叶皮层。正如后面所讨论的，更多的领域通用功能似乎具有更多的双边招募功能。事实上，神经影像学研究提供了证据，证明在决策过程中，较大的前额叶皮层存在明显的子特化。后内侧部分与决策和认知控制的一般领域相关，包括冲突监控、错误检测和各种任务的置信度表示。相比之下，前前额叶皮层与决策过程中追踪特定替代策略的可靠性有关(例如。最近的工作指出，在邻近的前额叶次区域中，信心的领域一般表征和领域特定表征共存。
3.2 结构组织中的偏侧化
在人类大脑皮层的两个半球中，功能性奉献的首要地位可能是基于结构特性的特征性差异。虽然两个半球的总重量和体积相似，但左右半球的空间分布有显著差异。考虑到整个大脑的结构分化，延伸到IPL的外侧裂区表现出最明显的不对称，左半球体积较大。人脑的这一特征可能与语言的左半球优势有关。同样地，左偏的纤维密度不对称已经在弓状纤维束中得到证实。已知这种主要的白质通路连接人类大脑中与语言相关的区域。
3.3 功能偏侧化取决于特定的语境要求
神经科学研究中最有说服力的观点之一是，左半球拥有高级语言处理器。然而，这个概念并不意味着右半球总是单词盲。事实上，元语言处理方面，如隐喻处理或歧义词从属意义的处理，依赖于右半球区域更强的贡献。在某些情况下，侧化取决于特定语言过程的特定功能。
在有意义的刺激处理半球不对称强烈依赖于语言信息量及其对指导语言理解的相关性。这是一个例子，说明我们大脑中专门模块的灵活招募如何有助于掌握复杂的认知操作，这些操作既依赖于半球专业化，也依赖于半球间的相互作用。事实上，一些作者认为，两个半球的神经回路之间的快速兴奋和抑制相互作用对于实现特别复杂的神经操作是必要的。
3.4 探索半球专门化的功能相关性
我们如何处理人类半球特化的功能相关性？一个机会是研究认知关键区域有局限性脑损伤的患者。前部IPL特别有助于揭示大脑侧化中令人兴奋的新见解。这是因为该区域通常是人类皮层不对称的热点。
左半球语言功能相关性和右半球视觉空间意识和注意力重新定向功能相关性的双重分离得到了最近一项多位点队列研究的支持，该研究涉及1000多名中风早期患者（图1）
图1 脑损伤对1080名中风患者的特定认知能力有半球特异性的影响
除了对脑部病变患者的研究，健康志愿者的功能性神经影像学是研究认知半球不对称的关键技术之一。例如，最近的一项功能性神经影像学研究证明了人类IPL内特定任务的半球特化。左IPL的前部对语义语言任务的预测力最强，而右IPL的前部对注意力重新定向的预测力最强。相反，在同一组健康志愿者中，两个后IPL亚区与社会认知加工的关联最强（图2）.不同的特定领域的神经反应模式反映在各个次区域的不同耦合模式中。这一观察结果表明，前语言和注意力相关区域的更强单侧耦合和后区域的更复杂的双侧耦合模式。
图2 下顶叶半球的不对称性是人类定义的认知域的神经基础的特征
总的来说，这些结果支持了语言和注意力分配半球不对称的观点。IPL对社会认知的双边招募与先前的元分析一致，表明高级社会认知功能，如推断他人思想、信仰和行为倾向的能力，在两个半球雇佣了IPL。两个半球对社会认知的贡献可能反映了社会认知操作的复杂性增加，涉及左半球的两个语义调整过程和右半球受影响的调节过程。
4. 人类认知中的不对称性
我们推测，不同认知功能的半球特化方面和卡尼曼的系统1和系统2有一个联系。系统1描述了快速的认知模式，例如看到另一个人愤怒的面部表情时的自动本能反应，或者对突然的刺耳噪音感到惊讶，而没有太多有意识的接触或更深层次思考的结果。根据卡尼曼的说法，这样的印象和感觉驱动着日常生活中许多常规化的行为。例如，当我们评判他人或决定是进一步合作还是疏远自己时，我们经常相信自己的直觉。卡尼曼认为，我们生活中的大多数动作感知周期主要是由系统1的认知来决定的，也许是一种自动驾驶。对我们现在的考虑很重要，感觉感知、反应过程、运动反应等都是人类与其他动物共享的行为。
正是系统2的思维模式驱动了人类特有的认知类型:刻意的推理和详细的重新考虑，以覆盖占优势的情绪反应和行为，努力合理化，以及操纵自己对他人世界观的表述。当解决一个创造性的规划问题时，这种认知操作可能会占优势，比如“考虑到路上意想不到的建设，我可以开车回家走哪条可供选择的街道？“思考这些问题的候选解决方案通常比用属于系统1的认知过程完全可以解决的问题需要更多的时间。当专注于解决具有挑战性的规划和导航任务时，人类不太可能被视觉和听觉线索或来自环境的有效唤醒源所触发或分散注意力。
系统2认知被认为是拒绝、改变或克服由系统1发出的表达、直觉、感觉和反应倾向。系统2也可以从系统1提供的自下而上的输入中完全认可和选择。这两种认知模式之间的分工可能会在分配资源和花费认知努力方面优化日常生活。系统1和系统2可能同时工作，并且在不同程度上永久活跃。系统1可能足以处理大多数常规决策。当我们遇到不寻常的物体、新情况和其他具有认知挑战性的任务时，系统2可能会发挥作用。
为了有效地执行高级认知操作，系统2通常对系统1的各个进程进行严格的管理。相反，系统1流程通常不依赖于系统2操作。两个系统之间强相互作用的一个例子：人们会在精神上浏览候选驾驶路线(在视觉环境之外)。这项操作需要招募系统2来协调系统1模块，包括结构化世界知识的检索、视觉想象和规划，以及注意力和工作记忆过程。相比之下，执行熟悉的日常动作，如在已经选择和已知的驾驶路线上直行，不需要费力的推理或复杂的语义表示。
值得注意的是，据我们所知，系统1和系统2还没有明确映射到特定的大脑区域。特定认知过程到系统1和系统2认知的精确映射也是一个挑战。
我们能否将系统1和系统2与人脑中的一些特殊环路联系起来？我们很想把半球专业化与某些试验性的相似之处联系起来。我们推测，系统1可能反映在不同区域或网络的局部处理中。根据具体的服务过程，这些局部神经系统可能参与左半球、右半球或两者结合的回路。随着认知操作变得越来越复杂，它们可能会促使更努力的系统2认知的招募。反过来，系统2的使用可能涉及专业网络和领域通用支持功能的招聘。
我们更倾向于认为系统1的认知转化为所有自动的、过度学习的过程，这些过程可能涉及相对局部的专门网络。相比之下，系统2认知会参与费力的认知过程，这些认知过程依赖于聚集性网络更多的分布式处理和这些专门网络系统间的灵活交互（图3）。
图3 两个认知问题解决的例子，优先使用左边的系统1，或者右边的系统2.
然而，仍然不完全理解信息如何在系统1和系统2之间有效地中继。一些作者提出这种由全局工作空间实现的神经模块之间的信息传递。这些作者区分了两个计算空间:一个由具有远程连接的分布式神经电路组成的全局工作空间，以及一组致力于感知、运动和认知处理的专门模块。在计算建模证据的支持下，全局工作空间似乎是获取新任务和努力执行的中心。因此，全局工作空间满足系统1和系统2之间协调的关键要求:它在常规任务期间不存在(仅要求系统1)，并且在引入新的非常规任务时(要求系统2)很重要。总之，全局工作空间被认为充当中央路由器，其协调中间处理结果以被放大、维持并广播给充当处理伙伴的专门神经模块。
5. 人工神经网络的不对称性
就人类认知而言，迄今为止，人工神经网络已被证明能有效地解决很大程度上让人想起卡尼曼系统1思维的问题。设计人工神经网络算法来承担涉及卡尼曼系统2认知的任务仍然更令人生畏。
现有的深度学习系统擅长于狭窄的任务，对于这些任务，我们有足够大的代表性和正确标记的实例或数据点的数据集。然而，如果这些人工神经网络被训练成使用例如来自一家医院的医学图像来解决手头的任务，它们在来自另一家医院的同类医学图像上的表现可能要差得多(有时被称为“分布漂移”)。人类似乎求助于系统2的能力(如刻意计划所需的能力)来推理环境中分布的这种变化，并相应地调整他们的预测。人类判断对世界波动性的部分稳健性受到系统2能力的认知神经科学的启发，刺激了深度学习研究。
重要的是，我们并不认为当前的人工智能系统缺乏构成系统2能力的所有方面。例如，图3b中的相似性问题代表了一个计数的例子，在这个例子中，今天的人工智能系统已经被报道优于人类。相反，今天的人工神经网络在许多更复杂的任务中挣扎，这些任务需要常识性的抽象或对遇到的新问题的概括。例如，任务“用C小调演奏一首歌”需要系统2思维，但对于受过音乐训练的人来说并不是不可行的。相比之下，当前的人工智能系统在许多这样的抽象任务中挣扎。
人工神经网络更强的功能划分可以产生许多好处，这在早期的“胶囊”概念中得到了例证。更一般地，模块化神经网络越来越多地被提出，它们的模块通信网络激活的捆绑包，而不是标量。将更多功能模块化的基础结构构建到建模架构中允许学习更健壮的内部表示或概念，通过动态整合不同模块贡献的知识片段来解决新设置的能力。
专用信息处理模块之间的中间计算产品的交换可以通过一种注意力机制来控制，该机制聚焦信息片段以便主动读出。对输入信息的连贯解释可以通过算法同时关注单个或少量元素来实现，这是实现人类级人工智能的关键要素。集成到新兴深度神经网络架构中的全局工作空间组件可以决定给定模块读取信息输出的位置。在给定时间，只有组成人工神经网络的功能专用模块的子集与建模架构的其他部分同步（图4）.这模仿了神经科学研究的观点，即神经处理的性能提升是通过设置瓶颈获得的:任何模块都不能一直与任何其他模块通信。取而代之的是，通过专家模块之间的竞争来施加有目的的信息流稀缺性，以解决下游的学习目标。事实上，人类的大脑在工作记忆中通常只能容纳7±2个元素。
图4 通过全局工作空间的人工神经网络中的灵活信息处理
6. 结论
人类的中枢神经系统可能是人工通用智能可行性的最好证明。这就引出了一个计算设计原理的问题，即人脑和大脑的处理模块是如何锚定在半球不对称中的。毕竟，在自然和技术中，智能系统通常源于一小组简单系统组件。这种信息处理系统可以更好地捕捉世界上相关的结构，并为新的环境变化和挑战提供更强有力的概括蓝图。
特别是，人类IPL中进化上更年轻的部分显示了人类大脑左右半球之间一些最广泛的结构和功能差异。正确的IPL的功能角色被调整为在我们的生物神经网络中的专门模块之间为信息中继提供注意路线:这在注意力引导机制中找到了算法的对应物，注意力引导机制日益增强现代人工神经网络系统的能力。相比之下，左IPL在语言理解、语义相关推理和反映系统2思维的世界结构绑定知识中的功能角色，仍在等待未来发展中的算法对应物，以推动深度学习。
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标签：Neuron,大脑,系统,认知,有何,人类,对称,化对,半球 来源： https://blog.csdn.net/weixin_41880581/article/details/121898689
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