为何尼安德特人脑容量比智人大，但是智人笑到最后？原创
饶教授说资本
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编辑于2020年08月05日 09:38:28
头大是核心竞争力吗？
我们知道人类和黑猩猩的基因差距只有1.6%，但是人类与黑猩猩显著不同，这是怎么回事？有一种解释是我们脑袋比较大，在人类大脑进化中有一个显著的特征就是脑容量的增加。从解剖学上看，黑猩猩的脑容量在400克，而人类有1300克左右。确实我们脑袋大了很多，是不是这就是人类文明产生的原因，是也不是。
一方面“大”确实是一个显著特征，另外也马上就能找出反例。
尼安德特人的脑袋更大，比同时代的现代智人要大20%左右，但是文明并没有从尼安德特人那里诞生。尼安德特肌肉也更为发达，相比现代智人战斗力更强。如果单打独斗智人应该处于下风，研究证明，反而是尼安德特人在遇到现代智人以后灭绝了，后来基因研究显示，我们人类中大约有1-4%的基因来自尼安德特人，我们祖先比较小的脑袋产生了文明。
神经元数量是决定性的吗？
另外一个角度是研究大脑中神经元的数量，现代脑科学的研究显示，从神经元和非神经元数量的角度而言，人类大脑是灵长类动物大脑的等比放大，我们并不拥有相对更多的神经元数量。
人类大脑中平均含有860亿神经元和850亿非神经元细胞，其中大脑皮质占大脑容量82%，拥有的神经元只占大脑的19%。绝大多数神经元（72%）在小脑，有690亿神经元，这部分主要负责运动控制。
而我们一般认为负责人类思想和文化的整个皮层结构只有170亿个神经元。看起来神经元数量并不是人类思维的关键因素。
大要大对地方
认知神经学之父加扎尼加指出：额叶皮层和前额叶皮层，涉及记忆和规划、认知灵活性并抑制不当行为、学习规则、通过感官挑选相关信息的大脑部位，所拥有神经元数量比视觉区域、其他感官区域和皮层运动区域要少得多。然而，人类额叶比大脑其他部更庞大，由于神经元的树状分支，这可能使神经连接增加。①
体积大确实是一个关键，但是要大在正确的地方。尼安德特人是有个大脑袋，但是明显后倾的前额显示他们的皮层组织占的空间并没有特别增大。显然尼安德特人的大脑确实很大，可惜没大对地方。人类祖先随着大脑尺寸的增加，进化进程中最年轻的大脑部位，新皮层，不成比例的大幅增加。新皮层多达6层，像一张皱巴巴的硕大餐巾一样覆盖在大脑皮层顶部。②
较少的神经元与相对较大的空间结合，产生了重要的结果，网络效应。加扎尼加指出：大脑的尺寸增加，也就意味着神经元的数量、神经连接以及神经元彼此之间的空间全都随之增加。人类大脑皮层的体积约为黑猩猩的2.75倍，但由于细胞体所占据的空间加大，人类大脑神经元的数量仅比黑猩猩多1.25倍。
这种空间叫做“神经纤维网”，里面充满了由轴突、树突和突触所构成的连接物质。一般而言，这一区域越大，它连接得越好，因为有更多的神经元与更多的其他神经元相连接。③
万维网的创始人蒂姆·伯纳斯·李说：如果神经元之间没有建立联结机制，大脑就没有知识。神经元之间的联结决定了我们知道什么，决定了我们是谁。④
这样我们就理解了，体积大很管用，关键是大脑皮层占的空间要大，尽管神经元数量只比黑猩猩兄弟多25%，而由于空间大了很多，因而能实现神经元连接的可能性就增大了很多，这是一个指数的关系，而不是线性的关系。因此，我们知道，大脑的运作依靠的是连接，大脑是一个网络结构。
加扎尼加说：“通过研究我们最近的亲戚黑猩猩，我们知道了人类的大脑在质量和数量上都与它们不同。我们的大脑更大，而且有些脑区也跟它们不同。但我认为最重要的区别在于大脑连接方式的不同。在我们的大脑中，所有东西都交织相连。我们拥有反馈回路，这们能够反思和抑制，它还可能是自我觉知和意识的基础。”⑤
网络特性
研究表明，网络具有许多通用的特性，这些特性也适用于大脑的神经网络。观察网络有三个最重要的参数，第一是节点数，第二是节点间的连接数，第三是每一个节点行为的可预测性。网络最重要的特性看起来完全相反，第一，大即是美，信息规模优势；第二，大即是糟，复杂灾难。⑥
大即是美，信息规模优势
我们认识网络的重要的起点是，网络拥有的状态数是节点数的指数倍。拥有10个节点的布尔网络拥有210种可能的状态⑦，而拥有100个节点的网络拥有2100种可能的状态。由此，100个节点的布尔网络可能的状态不是10个节点布尔网络的10倍，而是大了30个数量级（1030）。
这是一种惊人的可能性，如果将人类大脑皮层中所有可能的连接计算出来，总数远远超过了整个宇宙的粒子数量。有一种观点认为人类的大脑远远没有得到足够的开发，如果彻底开发出来那可就壮观了。
“黑寡妇”斯嘉丽·约翰逊出演的电影《超体》就是这种假设的演绎，电影很好看，斯嘉丽偶然巨量摄入了一种物质导致大脑潜能被激发出来，增加百分之几已经是功夫天下无敌，再来百分之几就可以操控物质，到了100%，万物是我，我是万物，有朋友戏称“吃药成佛”，但是这种假设就有点离谱，原因我们后面再说，不过斯嘉丽很好看这是真的。
牛津大学埃里克·拜因霍克教授在《财富的起源》这本论述复杂经济学的巨著中写道：生物学能够很好地展示网络增长所具备的能力。基因组可以被认为是大规模复杂化学网络，它可以实现基因的开关状态转换。
科学家惊讶地发现人类基因组大约只有3万个基因。相对而言，蛔虫却有1.9万个基因，相当于人类基因数量的2/3。无比复杂的智人怎么会比简单的线虫只多出33%的基因呢？答案或许是，人类的基因是利用布尔网络来管理，虽然只多了1万多个基因，但人类基因网络所能产生的结果比蛔虫网络要复杂得多。
同样，在任何一种信息处理实体的网络中，潜在的指数效应创造了一种十分有力的规模经济。在网络经济时代，“赢家通吃”现象比比皆是，这也是另外一个规模经济的表现形式。
不过似乎人类的直觉系统S1只对线性数字敏感，而对于指数增长处于麻木状态。例如2020新冠肺炎疫情的扩张数字，全世界的人在几十、几百病例的时候并不觉着有多大的问题，上至政府首脑下至平民百姓莫不如此，传染病的特点就是一个病人会传染多个人，有个传播指标，这个指标实际就是增长的指数。
就如之前测验题，池塘里有一小片睡莲，睡莲的面积每天成倍增长。假设睡莲覆盖整个池塘需要48天，那么覆盖一半池塘面积，需要多长时间？睡莲传播的指数是2，而我们现在知道新冠的传播指数超过2。李医生在纽约抗疫日记中写道：疫情就像黑夜里的潮水，悄无声息地越过所有的防御，以一种强大的力量涌了上来，当你反应过来时，已置身孤岛。⑧
这种延迟反应产生的错愕一部分原因是我们直觉对于指数增长不敏感。雷·库兹韦尔指出，线性预测这种特质源于大脑皮层中的线性组织。大脑皮质在不断预测:下面我们要看到什么词语、我们在拐角处想见到谁等。
大脑皮质的每个部分都由线性组织构成，这说明我们不会自然而然地进行指数级的思考。小脑也会使用线性预测，如果我们要接一个飞过来的球，小脑会帮助我们进行线性预测，我们就知道在视线范围内球会落到何，我们应去哪里接球。
线性增长和指数级增长之间有很大的区别(线性的40是40，但是算成指数就是10亿)。这样就不难理解，为什么根据指数级增长作出预言时，旁观者都是一副骇然的表情……这是人类直觉的线性本质。⑨
当然，我们也知道，揣着明白装糊涂的也大有人在。
大即是糟，复杂灾难
是不是这个链接越多越好，也不是。加扎尼加指出：随着大脑的扩大，如果每一个神经元都与其他所有的神经元相连接，连接所增加的体积和长度就将遍布增大的部分，这会减缓神经信号的处理速度，整体收益极为有限。⑩
这是什么意思？为什么不连接过多反而会使整体收益下降。这是因为网络中的一个重要特性，复杂性灾难。
前面讲了如果100个节点的布尔网络，存在可能的连接是2100，其实这个数大到什么程度，多数人的直觉是没有帮助的。
拜因霍克教授用一个形象的例子帮助我们理解，他说：对于一个拥有100个节点的网络，我们如果用世界上最快的计算机（他指的是IBM“蓝色基因”，运算速度为每秒70.62万亿浮点计算，现在已经不是最快，不过也相当快），将这100个节点的每一种状态浏览一遍，需要5.68亿年，如果再增加5个节点到105个节点，那么浏览时间就超过了宇宙的寿命。
100个节点的全部可能连接的复杂性已经叹为观止，我们再想一下人类大脑皮层中的神经元有170亿，如果它们都是彼此相连的，那么，是不是会出现《超体》中的超级人类，不会。
首先，能耗问题没法解决。科学家曾经计算过，如果我们的大脑实现每一个神经元的彻底连接，如果这种连接呈圆球形，它的直径将达20公里。 ⑪名副其实的“大”脑，设想一下，维持一个直径20公里的大脑,先不考虑我们身体要多大才能支持（注：这个可以参考杰佛里.韦斯特在《规模》一书中对于哥斯拉身体结构的计算，很有意思），仅仅是能量消耗就使这种结构不会在自然选择中诞生，自然选择会选择各个部件适于生存和繁衍的均衡性而不是小车扛大炮的变态设置，或者岛国漫画中童颜巨r的美人，这种设置没有适应性。
其次，复杂性灾难。网络连接过度会产生相反的作用力，最终导致复杂性灾难。主要表现相依性障碍导致的反应迟缓。
在一个网络中，每一个节点可以只与另一个节点相连，也可以与所有节点相连，这是两种极端的情况。圣塔菲研究所的数学生物学图尔特·考夫曼指出：如果网络中每个节点的平均连接数大于1，那么随着节点数量的增加，连接的数量将会随着节点数量的增加而呈指数增长。
网络中相依性的增长速度大于网络本身，随着相依性的增长，网络某个部分的变化更有可能对其他部分产生涟漪效应。由于涟漪效应的可能性不断增加，网络某个部分的积极变化将导致其他部分出现消极变化的可能性增加。
科学家的语言不是那么好懂，我举个例子，国内IPO是一个系统工程，一般由外部中介机构和企业组成项目组来实施，项目组至少有这么四方，老板、券商、律师、会计师。很多IPO问题需要几方都同意，我作为企业董秘的主要工作就是协调这几方，仅仅协调4方就已经很麻烦。例如一个问题，券商提出这么干，老板同意了，结果律师不同意，按律师意见调整了，到了会计师那里没过去，按会计师意见调整，又回去征求券商意见，又出现了不同看法，好不容易摆平，老板不乐意了……
这就是相依性的障碍，4方的协调我已经头大的不得了，如果40个呢，全部都要发表自己意见，协调工作就太难了。拜因霍克教授指出：网络的发展催生相依性，相依性导致决策速度变慢，最终造成复杂性灾难。
两种网络效应
网络存在两股相反的力量，适应性与相依性的矛盾。
适应性。节点的增加带了潜在可能性的指数增长，大即是美，规模优势，多样化红利，最终表现为进化的适应性。
相依性。节点连接过度，会产生相依性障碍，导致决策缓慢反过来限制网络的优势，复杂性灾难。
拜因霍克教授指出：相依性与适应性之间的张力是网络的一道浓彩。任何类似网络的组织，不管是大脑的神经网络还是人类的社会组织，规模带来的益处与复杂性导致的协调障碍之间冲突和约束无处不在。
我们知道人类和黑猩猩的基因差距只有1.6%，但是人类与黑猩猩显著不同，这是怎么回事？有一种解释是我们脑袋比较大，在人类大脑进化中有一个显著的特征就是脑容量的增加。从解剖学上看，黑猩猩的脑容量在400克，而人类有1300克左右。确实我们脑袋大了很多，是不是这就是人类文明产生的原因，是也不是。
一方面“大”确实是一个显著特征，另外也马上就能找出反例。
尼安德特人的脑袋更大，比同时代的现代智人要大20%左右，但是文明并没有从尼安德特人那里诞生。尼安德特肌肉也更为发达，相比现代智人战斗力更强。如果单打独斗智人应该处于下风，研究证明，反而是尼安德特人在遇到现代智人以后灭绝了，后来基因研究显示，我们人类中大约有1-4%的基因来自尼安德特人，我们祖先比较小的脑袋产生了文明。
神经元数量是决定性的吗？
另外一个角度是研究大脑中神经元的数量，现代脑科学的研究显示，从神经元和非神经元数量的角度而言，人类大脑是灵长类动物大脑的等比放大，我们并不拥有相对更多的神经元数量。
人类大脑中平均含有860亿神经元和850亿非神经元细胞，其中大脑皮质占大脑容量82%，拥有的神经元只占大脑的19%。绝大多数神经元（72%）在小脑，有690亿神经元，这部分主要负责运动控制。
而我们一般认为负责人类思想和文化的整个皮层结构只有170亿个神经元。看起来神经元数量并不是人类思维的关键因素。
大要大对地方
认知神经学之父加扎尼加指出：额叶皮层和前额叶皮层，涉及记忆和规划、认知灵活性并抑制不当行为、学习规则、通过感官挑选相关信息的大脑部位，所拥有神经元数量比视觉区域、其他感官区域和皮层运动区域要少得多。然而，人类额叶比大脑其他部更庞大，由于神经元的树状分支，这可能使神经连接增加。①
体积大确实是一个关键，但是要大在正确的地方。尼安德特人是有个大脑袋，但是明显后倾的前额显示他们的皮层组织占的空间并没有特别增大。显然尼安德特人的大脑确实很大，可惜没大对地方。人类祖先随着大脑尺寸的增加，进化进程中最年轻的大脑部位，新皮层，不成比例的大幅增加。新皮层多达6层，像一张皱巴巴的硕大餐巾一样覆盖在大脑皮层顶部。②
较少的神经元与相对较大的空间结合，产生了重要的结果，网络效应。加扎尼加指出：大脑的尺寸增加，也就意味着神经元的数量、神经连接以及神经元彼此之间的空间全都随之增加。人类大脑皮层的体积约为黑猩猩的2.75倍，但由于细胞体所占据的空间加大，人类大脑神经元的数量仅比黑猩猩多1.25倍。
这种空间叫做“神经纤维网”，里面充满了由轴突、树突和突触所构成的连接物质。一般而言，这一区域越大，它连接得越好，因为有更多的神经元与更多的其他神经元相连接。③
万维网的创始人蒂姆·伯纳斯·李说：如果神经元之间没有建立联结机制，大脑就没有知识。神经元之间的联结决定了我们知道什么，决定了我们是谁。④
这样我们就理解了，体积大很管用，关键是大脑皮层占的空间要大，尽管神经元数量只比黑猩猩兄弟多25%，而由于空间大了很多，因而能实现神经元连接的可能性就增大了很多，这是一个指数的关系，而不是线性的关系。因此，我们知道，大脑的运作依靠的是连接，大脑是一个网络结构。
加扎尼加说：“通过研究我们最近的亲戚黑猩猩，我们知道了人类的大脑在质量和数量上都与它们不同。我们的大脑更大，而且有些脑区也跟它们不同。但我认为最重要的区别在于大脑连接方式的不同。在我们的大脑中，所有东西都交织相连。我们拥有反馈回路，这们能够反思和抑制，它还可能是自我觉知和意识的基础。”⑤
网络特性
研究表明，网络具有许多通用的特性，这些特性也适用于大脑的神经网络。观察网络有三个最重要的参数，第一是节点数，第二是节点间的连接数，第三是每一个节点行为的可预测性。网络最重要的特性看起来完全相反，第一，大即是美，信息规模优势；第二，大即是糟，复杂灾难。⑥
大即是美，信息规模优势
我们认识网络的重要的起点是，网络拥有的状态数是节点数的指数倍。拥有10个节点的布尔网络拥有210种可能的状态⑦，而拥有100个节点的网络拥有2100种可能的状态。由此，100个节点的布尔网络可能的状态不是10个节点布尔网络的10倍，而是大了30个数量级（1030）。
这是一种惊人的可能性，如果将人类大脑皮层中所有可能的连接计算出来，总数远远超过了整个宇宙的粒子数量。有一种观点认为人类的大脑远远没有得到足够的开发，如果彻底开发出来那可就壮观了。
“黑寡妇”斯嘉丽·约翰逊出演的电影《超体》就是这种假设的演绎，电影很好看，斯嘉丽偶然巨量摄入了一种物质导致大脑潜能被激发出来，增加百分之几已经是功夫天下无敌，再来百分之几就可以操控物质，到了100%，万物是我，我是万物，有朋友戏称“吃药成佛”，但是这种假设就有点离谱，原因我们后面再说，不过斯嘉丽很好看这是真的。
牛津大学埃里克·拜因霍克教授在《财富的起源》这本论述复杂经济学的巨著中写道：生物学能够很好地展示网络增长所具备的能力。基因组可以被认为是大规模复杂化学网络，它可以实现基因的开关状态转换。
科学家惊讶地发现人类基因组大约只有3万个基因。相对而言，蛔虫却有1.9万个基因，相当于人类基因数量的2/3。无比复杂的智人怎么会比简单的线虫只多出33%的基因呢？答案或许是，人类的基因是利用布尔网络来管理，虽然只多了1万多个基因，但人类基因网络所能产生的结果比蛔虫网络要复杂得多。
同样，在任何一种信息处理实体的网络中，潜在的指数效应创造了一种十分有力的规模经济。在网络经济时代，“赢家通吃”现象比比皆是，这也是另外一个规模经济的表现形式。
不过似乎人类的直觉系统S1只对线性数字敏感，而对于指数增长处于麻木状态。例如2020新冠肺炎疫情的扩张数字，全世界的人在几十、几百病例的时候并不觉着有多大的问题，上至政府首脑下至平民百姓莫不如此，传染病的特点就是一个病人会传染多个人，有个传播指标，这个指标实际就是增长的指数。
就如之前测验题，池塘里有一小片睡莲，睡莲的面积每天成倍增长。假设睡莲覆盖整个池塘需要48天，那么覆盖一半池塘面积，需要多长时间？睡莲传播的指数是2，而我们现在知道新冠的传播指数超过2。李医生在纽约抗疫日记中写道：疫情就像黑夜里的潮水，悄无声息地越过所有的防御，以一种强大的力量涌了上来，当你反应过来时，已置身孤岛。⑧
这种延迟反应产生的错愕一部分原因是我们直觉对于指数增长不敏感。雷·库兹韦尔指出，线性预测这种特质源于大脑皮层中的线性组织。大脑皮质在不断预测:下面我们要看到什么词语、我们在拐角处想见到谁等。
大脑皮质的每个部分都由线性组织构成，这说明我们不会自然而然地进行指数级的思考。小脑也会使用线性预测，如果我们要接一个飞过来的球，小脑会帮助我们进行线性预测，我们就知道在视线范围内球会落到何，我们应去哪里接球。
线性增长和指数级增长之间有很大的区别(线性的40是40，但是算成指数就是10亿)。这样就不难理解，为什么根据指数级增长作出预言时，旁观者都是一副骇然的表情……这是人类直觉的线性本质。⑨
当然，我们也知道，揣着明白装糊涂的也大有人在。
大即是糟，复杂灾难
是不是这个链接越多越好，也不是。加扎尼加指出：随着大脑的扩大，如果每一个神经元都与其他所有的神经元相连接，连接所增加的体积和长度就将遍布增大的部分，这会减缓神经信号的处理速度，整体收益极为有限。⑩
这是什么意思？为什么不连接过多反而会使整体收益下降。这是因为网络中的一个重要特性，复杂性灾难。
前面讲了如果100个节点的布尔网络，存在可能的连接是2100，其实这个数大到什么程度，多数人的直觉是没有帮助的。
拜因霍克教授用一个形象的例子帮助我们理解，他说：对于一个拥有100个节点的网络，我们如果用世界上最快的计算机（他指的是IBM“蓝色基因”，运算速度为每秒70.62万亿浮点计算，现在已经不是最快，不过也相当快），将这100个节点的每一种状态浏览一遍，需要5.68亿年，如果再增加5个节点到105个节点，那么浏览时间就超过了宇宙的寿命。
100个节点的全部可能连接的复杂性已经叹为观止，我们再想一下人类大脑皮层中的神经元有170亿，如果它们都是彼此相连的，那么，是不是会出现《超体》中的超级人类，不会。
首先，能耗问题没法解决。科学家曾经计算过，如果我们的大脑实现每一个神经元的彻底连接，如果这种连接呈圆球形，它的直径将达20公里。 ⑪名副其实的“大”脑，设想一下，维持一个直径20公里的大脑,先不考虑我们身体要多大才能支持（注：这个可以参考杰佛里.韦斯特在《规模》一书中对于哥斯拉身体结构的计算，很有意思），仅仅是能量消耗就使这种结构不会在自然选择中诞生，自然选择会选择各个部件适于生存和繁衍的均衡性而不是小车扛大炮的变态设置，或者岛国漫画中童颜巨r的美人，这种设置没有适应性。
其次，复杂性灾难。网络连接过度会产生相反的作用力，最终导致复杂性灾难。主要表现相依性障碍导致的反应迟缓。
在一个网络中，每一个节点可以只与另一个节点相连，也可以与所有节点相连，这是两种极端的情况。圣塔菲研究所的数学生物学图尔特·考夫曼指出：如果网络中每个节点的平均连接数大于1，那么随着节点数量的增加，连接的数量将会随着节点数量的增加而呈指数增长。
网络中相依性的增长速度大于网络本身，随着相依性的增长，网络某个部分的变化更有可能对其他部分产生涟漪效应。由于涟漪效应的可能性不断增加，网络某个部分的积极变化将导致其他部分出现消极变化的可能性增加。
科学家的语言不是那么好懂，我举个例子，国内IPO是一个系统工程，一般由外部中介机构和企业组成项目组来实施，项目组至少有这么四方，老板、券商、律师、会计师。很多IPO问题需要几方都同意，我作为企业董秘的主要工作就是协调这几方，仅仅协调4方就已经很麻烦。例如一个问题，券商提出这么干，老板同意了，结果律师不同意，按律师意见调整了，到了会计师那里没过去，按会计师意见调整，又回去征求券商意见，又出现了不同看法，好不容易摆平，老板不乐意了……
这就是相依性的障碍，4方的协调我已经头大的不得了，如果40个呢，全部都要发表自己意见，协调工作就太难了。拜因霍克教授指出：网络的发展催生相依性，相依性导致决策速度变慢，最终造成复杂性灾难。
两种网络效应
网络存在两股相反的力量，适应性与相依性的矛盾。
适应性。节点的增加带了潜在可能性的指数增长，大即是美，规模优势，多样化红利，最终表现为进化的适应性。
相依性。节点连接过度，会产生相依性障碍，导致决策缓慢反过来限制网络的优势，复杂性灾难。
拜因霍克教授指出：相依性与适应性之间的张力是网络的一道浓彩。任何类似网络的组织，不管是大脑的神经网络还是人类的社会组织，规模带来的益处与复杂性导致的协调障碍之间冲突和约束无处不在。
作者：饶胖，资深董秘CFO、香港中文大学会计硕士、复旦大学哲学研究生，著有畅销书《资本市场的会计逻辑》，公众号饶教授说资本
