群体中的恒河猴会记忆伙伴的复杂社会行为，蝙蝠群落交流时会同步大脑状态。大部分复杂的大脑都有一种渴望，也就是与其他大脑和谐共处。智能，并非仅仅来自单个大脑的运作，也来自多个大脑的协同互动。复杂系统的视角让我们从多个相互关联的尺度来研究动物的智能，从神经元到大脑和器官，然后再到成对的个体乃至群体。所有这些层面如何相互关联，涌现出复杂的社会智能。
研究领域：社会智能，集体神经科学，同步，复杂系统
人类并非是唯一一种能够称得上有教养地遵守社会规范的生物。如果一群成年雄性恒河猴 (Macaca mulatta) 发现自己坐在摆满食物的转台周围，他们也会表现出礼尚往来的互惠精神。如果一只猴子给另一只猴子一块水果，它会期望因此获得回报。如果没有得到预期的回报，第一只猴子很可能进行报复，比如在轮到他时会拒绝放弃食物。猴子也喜欢结成小圈子；如果小圈子看到成员之一对一只猴子很友善，他们就会集体对这只猴子表现出善意。留心观察的话，他们看起来就像一群朋友在酒吧里互相买酒。
尽管数十年的研究已经破除了社会性（sociality）为人类所独有之类的神话，科学家们仍然不清楚动物个体是如何存储自身所嵌入（embedded）的社会结构信息。猴子是仅仅通过一种复杂的镜像形式相互模仿并分享食物？抑或是真的依据自己和他人行为的记忆来在更广泛的群体互作中做出决定？
多年来，生物学家使用各种理论来回应这些问题。尽管19世纪以降的博物学家关注动物行为时侧重心理和生理，直到上世纪30年代，在 Nikolaas Tinbergen 和 Karl von Frisch 为代表的动物学家开创性的工作之后，该领域才将研究重点再次放回通过进化论来阐释社会行为上。
随着动物行为研究这一现代行为学学科的出现，现存两种主要的动物社会生活调查方式。其一是观察野外动物来获取数据，以“从外向内”（outside in）的视角观察来了解群体动态，但这也使研究者难以从个体生物的大脑活动去解释行为。其二则是基于检测个体的大脑活动，尝试在神经脉冲发放与动物的行为模式之间找到联系，这一“由内而外”（inside out）的视角也决定了群体层面的动态常常难以被顾及。这两种范式都无法讲述一个完整的故事。
新一代的科学家们正在试图用更精细的方法去研究动物社会性新范式。这项被称为“集体神经科学”（collective neuroscience）的研究项目缘起于这样一种观点：有别于通常认识当中的为了解决问题而进化，大脑进化可能主要是为了帮助动物作为社会群体的成员而存在，由此切入研究或许会有不同的发现。由于嵌入社会结构的大脑会改变自身和其他大脑的行为方式，因此仅孤立地研究不能提供完整视野的个体是没有意义的。基于智能是在多个大脑之间循环因果关系的动力学这一观点，研究人员利用最新的神经成像技术，来更详细地了解多种动物在参与各种社交活动时的大脑状态。我们希望这些技术手段、观察方法可以帮助找到关于动物如何感知他们的社会世界以及感知如何被神经编码的答案。
除了非人类动物社会，“集体神经科学”或许还可能帮助我们破译人类社会的复杂性。由于大脑在与他人建立关系时往往会以不同的方式运作，因此我们可能有必要认识到，除了关注个人病状，根据更广泛的社会环境来调整干预措施以改善心理健康或许更重要。此外，如果社会性是通往智能之路的必要步骤，那么在完全不同的领域，比如在机器学习算法是否真的有机会接近人类智能这样的问题上，或许需要考虑把它们嵌入到有更多其他算法的“社会”中。
在动物认知神经科学的主流研究中，大脑的某些区域往往被认为与感知、行动、记忆、注意力、决策、社会性有关。但根据 Florida Atlantic University 脑科学与复杂系统研究中心的 Emmanuelle Tognoli 的观点，在用集体的视角来研究动物行为时，我们会发现，大部分复杂的大脑都有这样一种渴望，也就是与其他大脑和谐共处。包括 Tognoli 在内，很多研究者相信，大脑在信息复杂性上的进化很可能是为了引导和协调社会关系。她说，如果确实如此，那么忽视社会性的认知神经科学可能毫无意义。
许多认知科学研究关注大脑如何对基本刺激做出反应——例如如何解决朋友向我们倾诉的问题，或者如何在几周后仍然能够回忆起某次对话内容。“但即使是一项两个个体间的动力学研究，也通常缺乏在有机的、更复杂的社会群体中自然呈现出的互动多样性，比如注意力分配、小团体创建和盟友招募，” Paris Brain Institute 的研究员 Julia Sliwa 如是说。她曾开创性地撰写了一篇关于动物研究中需要更多的集体神经科学的论文。Julia Sliwa 等研究者试图颠覆的是这样一种传统观念，即智能，或者在本文中所讨论的物种的社会智能（social intelligence），完全来自单个大脑的运作。到目前为止，人们一直在研究的是单个大脑中的神经元组如何在大脑中创造信息。但我们同样需要关注这些信息是如何在多个协同工作的大脑之间完成加工和处理。
迄今为止，证明这一想法的主要困难在于技术问题，尤其是对于非人类动物而言。动物神经科学研究中往往需要将动物连接到实验室笨重的机器上，并鼓励它们成对互动，因此这些人为变量不可避免地扭曲了自然存在的社会动力学。不过目前的无线神经生理记录设备等新的便携式技术手段使得在自然环境中观察生物在更大群体中的有机互作成为可能。
回到我们开头提到的恒河猴的故事，这是 2021 年末发表于 Science 杂志上的一项哈佛神经外科研究。研究人员通过精度极高的、记录特定神经元的头盔监测猴脑活动。他们观察到每种互动似乎都涉及背内侧前额叶皮层（dorsomedial prefrontal cortex，这一脑区通常被认为在社交互动中发挥作用）中的几个标志性神经元被“点亮”。不同神经元会根据环境做出不同反应——一些神经元在没有得到水果时放电，当被回应时保持沉默，而另一些神经元则有相反的行为。还有其他神经元似乎负责编码有关选择、结果和其他猴子之间互动的信息。换句话说，可能存在负责记录伙伴的复杂社会行为的神经元。
关于恒河猴社会行为的研究
论文题目：Social agent identity cells in the prefrontal cortex of interacting groups of primates
论文链接：https://www.science.org/doi/10.1126/science.abb4149
哈佛研究人员将这些观察结果提取到神经元地图中，这使他们能够预测恒河猴在现实生活中是否进行回报或报复。这些预测结果非常准确，表明特定的神经元可以代表特定的社会信息片段。为了进一步验证这一发现，研究人员还通过施加微小电流扰动猴脑特定部分神经元活动，以查看这是否会妨碍恒河猴进行社交活动且仍然能够执行如记忆决策等其他认知功能。的确，这些扰动使得恒河猴社交能力下降，像预测的一样无法进行回报或报复。
Sliwa 提到的第二种实验范式关注“脑对脑同步”（brain-to-brain synchronisation）。在 2010 年的一项重要研究中，蒙特利尔大学计算精神病学助理教授 Guillaume Dumas 证明了在一起参与活动时，人类受试者的大脑会在神经学层面上有着相似的反应，比如在做出搞笑但无意义的手势时对视。另一项 Dumas 自己也参与了的研究则是给一对爱侣中的一人以疼痛刺激——二人或单独在一个房间中，或和伴侣在一个房间里，或在一个房间里且和伴侣手牵手——并监测对大脑同步活动的影响。不出所料，最后一种情况下，手牵手的爱侣大脑信号同步最强，接受疼痛刺激的一方也报告疼痛减轻。（其他研究已经表明，如果仅和陌生人牵手，镇痛效果会低得多。）
脑对脑同步的研究
论文题目：Inter-Brain Synchronization during Social Interaction
论文链接：https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0012166
人类牵手时脑与脑耦合的研究
论文题目：Brain-to-brain coupling during handholding is associated with pain reduction
论文链接：https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.1703643115
这项工作也扩展到其他语境中。普林斯顿神经科学研究所的研究员 Uri Hasson 证明，一个好的故事讲述者可以使自身和听众的大脑活动实现同步（如果之间有共同观点、经历和信念）。根据 Max Planck – NYU Center for Language, Music and Emotion 高级研究员 Suzanne Dikker 的研究，在课堂环境中，学生的脑电波与同龄人的同步程度可以很好地预测他们的参与程度，以及他们在团队中的感受。
那么这种现象是否存在于非人类动物中呢？加州大学伯克利分校的神经科学家也在 Science 杂志上发表了一篇论文，在集体神经科学视角下来观察果蝠（fruit bats）这种群居动物，他们大部分生命都在一个群体中度过，白天一起挤到小角落，晚上成群觅食。
群居动物果蝠的研究
论文题目：Cortical representation of group social communication in bats
论文链接：https://www.science.org/doi/10.1126/science.aba9584
研究人员使用无线神经生理记录设备追踪蝙蝠的大脑活动。这些动物在围栏中飞来飞去，并用它们标志性的高音尖叫相互交谈。就像恒河猴的研究一样，当蝙蝠识别和区分群体不同成员的叫声时，有着不同的神经元放电模式，一只蝙蝠的叫声会刺激听者特定某组神经元的活动，而另一只蝙蝠的叫声则刺激另一组神经元。这种对应关系非常清晰，以至于当在安静的房间里观察屏幕上蝙蝠的大脑活动时，研究人员可以识别出是哪些蝙蝠在叫。
此外，研究发现，整个蝙蝠群落在进行交流时会同步大脑状态。他们的神经元以类似的方式发放峰电位和振荡，使大脑“同频共振”。如果蝙蝠之间关系不错、常常待在一起，大脑同步会更加强烈——这种效果也许类似于 Dumas 研究中的发现。在社会亚群中也观察到了同样的效果；当其中一只发声时，这些小团体的成员也有更清晰的神经元表征。
神经科学家还尝试单独向一些蝙蝠播放录音，但未能激发相关大脑区域的活动——也许表明蝙蝠知道这并非真正的社交互动。这种影响可能部分源于动物使用视觉和嗅觉以及听觉来处理彼此的存在。但是，这也可能表明，个体大脑的神经元需要另一个大脑的存在才能记录社会动态，也即社交语境调节大脑内部与大脑之间的活动。
当然，此中奥义颇多，我们尚未完全破解。诚然，当两只蝙蝠伙伴互相呼唤时，特定的神经元会被调用、同步，而当两只猴子分享食物时，特定的神经元会被“点亮”。但与此同时，这些神经元是否在同步、识别或编码互动中传达的信息仍有待确定。关于社交信息随着时间推移保留的程度，或者它是否只是在当下的社交活动期间，我们也暂时不清楚。尽管如此，集体神经科学研究无疑取得了长足的进步。Silwa 说，在之前的大多数研究中，研究人员甚至无法找到一个神经元放电与否的原因，无论答案是动物已经意识到正在与他们的伙伴互动，还是仅仅由于与另一只动物互动。
根据 Silwa 的说法，这些初步研究也是更大难题的重要部分。上述结果证实了这样一种观点，即当对许多大脑一起进行研究时，科学家有可能获得全新的发现。最重要的是，这也意味着放弃刺激和输入、行为和输出之间的清晰划分，相反，集体神经科学涉及对复杂系统科学的思考，其中因果关系不是线性的而是循环的，社会行为和神经互动以难以捉摸的方式相互交织。
在一个运动队中，每个球员的统计数据可以告诉你很多关于他们是否会为球队做出好的补充，但是球员之间是否有共鸣、同步性如何、是否团队合作，不能通过他们的得分或助攻数来量化。然而，这种集体的“X 因子”可以使一支优秀的团队成长为梦之队。
在社会动物神经科学领域，研究者并非盯着单个大脑活动，而是观察个体大脑如何影响社交语境并受到其反作用。根据 Tognoli 的观点，复杂系统的视角要求我们从多个相互关联的尺度来研究动物神经科学：从神经元到大脑和器官，然后再到成对的个体乃至群体，所有这些层面如何相互关联。认知本质上是一个动态过程，不仅发生在大脑内部和大脑之间，而且涵盖了各种生物、行为和社会组织的方面。
绘制神经元活动与特定社会互动的关系图，了解群体社会动力学对大脑的影响，也可以揭示人类社会的各个方面。举个例子，集体神经科学提供了一种不同的方式来看待抑郁症和精神分裂症等神经精神疾病，它们不是作为大脑中个体“功能障碍”（dysfunctions）的特例，而是伴随多种动态生理和社会进程所出现的现象。如果我们本质上是一种“社会存在”（social beings），文化对人类进化产生了深远影响，那么我们如何才能深入了解人类认知？恒河猴等研究性实验有助于识别与异常或正常社会行为相关的脑区，而对人类的相关研究也会产生新的疗法或干预的可能性。
在人工智能领域，接受集体神经科学范式与否可能意味着真正的智能与有用但局限的算法之别。如果人类复杂的认知结构源于他们参与社会和文化学习的能力，那么计算机科学家也应该注意到这一关键。计算精神病学家 Dumas 表示，人工智能中的社交互动就像物理领域中的暗物质：“我们很清楚它的存在，但我们还不知道如何直接研究它。到目前为止，人工智能在将社会认知视为一项潜在任务，而不是复杂认知的构成方面，或许有些唯我论（solipsistic）和个人主义（individualistic）。”他目前的工作主要关于创建框架，将这种多维形式的社会智能包含在人工智能的编码方式中，利用对社会学习的理解来帮助机器向人类认知水平前进。
社会互动就像是人工智能中的“暗物质”
论文题目：Social Neuro AI: Social Interaction as the 'dark matter' of AI
论文地址：https://arxiv.org/abs/2112.15459
Sliwa 提醒道，为了应对未来的挑战，这并不是完全放弃单脑神经科学的问题，网络中的互动可能解释了我们在非人类动物身上看到的大部分社会智能——但这也是因为它们的大脑能够独立分析社会互动。继续研究单个大脑如何拥有这种先进的认知能力，以及这些个体大脑如何分组工作仍然至关重要。但如果意识到智能是关于多个大脑之间反馈回路的动态，那么我们的研究方式也得是一个由不同循环框架相互反馈的系统——许多不同层次研究的循环（a lot of loops of different levels of investigation）。
Sofia Quaglia | 作者
任卡娜 | 译者
邓一雪 | 编辑
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