本文來自微信公眾號：秦朔朋友圈 （ID：qspyq2015），作者：甄科學，頭圖來自：《超體》

有多少次你想記住一些重要的事情，卻感覺它溜走了？

(資料圖片僅供參考)

有多少次你想說一個名詞，卻話在嘴邊說不出來？

我們的大腦確實會卡殼。

第二大腦是最好理解的高科技烏托邦。有個叫“建立你的第二大腦”的網站，說出了所有人對第二大腦的期待：

在幾秒鐘內找到你過去學過、接觸過或想過的任何內容；

組織你的知識和思維邏輯，讓它評論新的事件，產生新的想法、寫項目建議書和演講PPT；

你的嘴替，按你的想法說話，高效交流、社交、相親；

替你做你會做的事情，且重復快速地做；

花更少的時間處理已知的事情，花更多的時間去做創新的事情。

有了第二大腦，就可以有第三大腦，可以做3份截然不同的工作，賺3份工作的錢。

這些愿景和“躺賺”一樣，非常美好。

在很長一段時間，第二大腦還是烏托邦。現在，科技進步讓第二大腦從烏托邦逐漸變成現實。

本文想探討這些技術路徑，并談談他們的現實商業意義。

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ChatGPT橫空出世后，最可行的技術路徑是AI。第二大腦也是AI領域最熱的話題。

自然語言模型讓機器能夠高效理解人類語言。只要能是語言表達的東西，都可以讓計算機理解并變成第二大腦的知識。大語言模型解決了知識輸入和輸出的問題。

你可以把你的所有經歷和想法，輸入一個數據庫，包括你喜歡看的電影、你讀的書、你愛吃的火鍋底料、你寫的文章、你的工作經歷。這個數據庫加上大模型的搜索、推理和泛化能力，一個你的第二大腦，就可以用聊天機器人的方式呈現。

任何人都可以和這個與你有相同記憶的機器人聊天，跟真正的你一起分享知識，極其相似。你也可以用這個機器人存儲的個人記憶，創造新的東西。有多個AI項目都在做這樣的事情。

第二個技術路徑是腦機接口。AI第二大腦的最關鍵和最難的一步，是要把第一大腦的信息，數字化后成硅基智能可以理解的比特字符串。實現這一過程的最高效的技術路徑，應該是直接把大腦的信息，不通過語言，高速傳輸給計算機。就像U盤和AirDrop一樣。

現在，一個大猩猩可以用大腦來直接控制打磚塊游戲。腦機接口把大腦轉化為了機器可以理解的語言。然而，按目前的技術進展，要把人的記憶一鍵傳輸給計算機，還遙遙無期。

OpenAI的創始人Altman最近在北京智源AI大會上說，弄清楚計算機神經網絡比弄清楚人腦容易多了。人對大腦各部分功能的理解，大腦機制的理解，是對所有身體器官理解中最少的。

在心臟，每個心室和心房，他們的功能、生理機制，現代醫學搞得很清楚。起搏器可以讓心臟重生，人工心臟可以模擬完整心臟的功能。程序可以追溯每一個AI神經網絡的工作步驟，但不管是CT、MR還是立體腦電圖，都沒有高效的手段歸因大腦深層的活動。物理上構造的第二大腦，在技術上沒有任何可行性。

第三個技術路徑比較特別。最近看了一部科幻片叫《超體》，英文名叫《Lucy》，讓我思考另外一種可能性。

《超體》里提到了一個未經驗證的理論。這種理論認為，人類的大腦利用率只有10%。大腦里有千億神經元，這些神經元就像閑置的算力，沒有被充分利用。如果人的大腦利用率得到大幅提升，人類可以獲得不可想象的超智能和超能力。

比如，海豚是一種大腦利用率達到20%的動物。因為超高的大腦利用率，海豚才發展出了聲吶系統。聲吶可以理解為大腦認知外部世界的手段。在科幻小說里，當人的大腦利用率達到30%以后，人發展出額外的感知手段，比如說大腦和無線電直接通訊。

一開始我認為這是純虛幻而非科幻，但仔細想來，并非如此。原始人類，不能想象出我們發展出的語言系統。魚理解不了我們細膩的觸覺，我們也不能想象電鰻進化出的放電能力。電鰻還能控制放電的電壓。既然生物能產生出放電能力，為什么不能產生和無線電波直接通訊的能力呢？

生物可以發展出任何奇怪的東西。生物的潛能讓我思考，碳基智能并不一定在所有層面都比硅基智能差。為什么我們一定要拋棄肉身，向計算機跪舔？

所以，第三個技術路徑是從生物上，而不是借助電腦來提高大腦的能力，讓第一大腦比現有的大腦產生指數級別的進化。

2

第三個路徑是一個讓我大吃一驚的想法。

我也投資生物科技項目，生物科技在近些年遇到了瓶頸，突破性技術進展緩慢。6-7年前被視為改變世界的基因治療、細胞治療、免疫治療等等均無法突破。

渴望治愈癌癥的神藥Cart-t在治療實體瘤上進展緩慢；

生物機器人mRNA在新冠之外的其他適應癥上沒有大突破；

老年癡呆的機理仍舊不明，沒有好的藥物。

如果連抑郁癥和老年癡呆癥都束手無策，則不能奢望通過生物科技提高人類智能。

但從另外的角度，科學的發展，確實如《三體》所述，不是線性的而是意外爆炸。如果ChatGPT是意料之外的暴力算法的勝利，會不會在明天，也突然發現一種化合物或蛋白質，能讓人類智能突飛猛進呢？

《超體》里提到了一種叫CPH4的化合物，主人公服用后，達到了大腦利用率100%的超級智能。這種虛幻的化合物號稱在人類懷孕6周的時候，母親只要分泌微小劑量，就可以讓胚胎快速發育。

我搜索了這種化合物，除了借著《超體》電影賣假藥之外，沒有關于CPH4的科學研究文章。倒是另一個獲批的藥物莫達非尼，進入了我的視野。莫達非尼在中國是受嚴格控制的神經藥物，它被美國FDA批準治療過度嗜睡癥。

近30年來，很多研究表明，莫達非尼可以用于增強認知和學習能力。更有甚者，把它當作“聰明藥”，據說英國大學名校中有1/4的學生用它提高學習成績。

有媒體報道稱，研究表明，莫達非尼能顯著增強大腦神經活性和人體機能，并增強記憶力和意志力，且有振奮精神和改善情緒、感覺、思維與情感等作用，甚至可以保持72小時連續工作不休息，而始終保持頭腦清醒、判斷力不減，還能從生理上有效抑制恐懼感的產生。

72小時連續工作、頭腦清醒、判斷力不減，似乎預示了通過生物手段提高大腦能力的可行性。

盡管我無法核實這些媒體報道的嚴謹程度，卻讓我對人類在和AI戰斗中必輸的觀點，有了不同的看法。機器擅長記憶、搜索、計算，ChatGPT讓人看到了機器在理解、推理、解決問題上的潛力。人類大腦也是神經網絡。OpenAI這樣一個偶然誕生的公司，偶然地讓機器學習人類大腦獲得了突飛猛進的進化。從此種意義上說，機器模仿了人的技能。

反過來，如果人能更好使用AI，人類智能也將突飛猛進。

3 

所以，第二大腦并非需要完全意義上的大腦，能做出簡版的第二大腦，在商業上和科學上都有巨大價值，第二大腦的現實意義變成了下面兩個層面——

1. 用AI工具提高知識管理和人類學習速度。這是很多公司在努力的方向。本文開頭描寫的場景，AI很快會做得越來越好，會有商業公司在這方面獲得成功。

2. 用AI提高科研的速度，也就是很多科研機構在倡導的AI for science。這將從各個學科產生突變，加速人類智力進化。

AI for Science的典型是AlphaFold。AlphaFold的核心是用AI技術來預測蛋白質結構和功能。AlphaFold的開發團隊是戰勝圍棋冠軍李世石的AI團隊。

我一直不明白這些玩轉下棋的人本可以拿下棋的技術去搞量化投資、搞解決問題型AI，以便賺更多錢，他們為什么要做蛋白質結構這種虛無縹緲的東西？

我相信AI大神們在用AI戰勝圍棋冠軍的同時，也深刻認識到了人類大腦的可怕神奇之處。AI用耗電量超人的龐大計算機，好不容易戰勝了靠三兩米飯就能養活的2斤重的大腦。

人的機能受各種蛋白質控制，研究人類大腦之謎的開關就在蛋白質的功能。如果用AI破解了人類蛋白質結構之謎，快速開發各種藥物，就像莫達非尼一樣的更神奇藥物，就有可能激發最強大腦，實現進化意義上的突破。

遺憾的是，市場化風險投資基金，不會投如此長線的技術。馬斯克的腦機接口公司于2016年啟動，到現在才獲批開始第一例臨床試驗。用7年才能開始臨床試驗，再用5年，可能只驗證了安全性。12年過去后，看不到任何商業化前景。期限再長的風險投資基金，都無法承受這樣的歲月。

從0到1的創新，要么政府投入、科研機構投入，要么有錢人靠興趣和慈善投入，再無它途徑。

而在用AI工具提高知識管理和人類學習速度上，倒是可以有短平快的商業產品落地。

回到文章開頭，回憶一下第二大腦的可能功能。

如果你是用戶，你覺得哪些剛需程度最強，對你最重要呢？如果你是創業者，你想針對什么群體開發怎樣的差異化產品呢？

這是產品經理考慮的問題。

微信之父張曉龍說：孫子兵法講，行軍打仗應該要“其徐如林，其疾如風”。做產品也是這樣，沒有想清楚，那不如什么都不做。

如果第二大腦只是做簡單的知識管理工具，第二大腦產品的同質化競爭將極其激烈，也很難找到真正能夠爆款的產品點。還會面臨Notion、有道、印象筆記這種傳統知識管理玩家的競爭。

能做成第二大腦的公司，不僅是熟練運用大模型的專家，也要研發訓練個人小規模數據的高效、快速方法，然后快速迭代產品。

AI領域創業的艱辛在于，AI本身極大降低了開發產品的門檻。現在，用別人APP的截屏，就能用AI瞬間做出同樣APP網站，也有強大的AI后端代碼工具。一個人兩周就可以開發出一個完整的單場景應用產品。

混戰之下，快就是慢，沒有顛覆性產品體驗的公司，終將死在路上。

從這個意義上說，生物科技和AI，一個慢、一個快，它們在不同維度上的競爭將一直持續。

改造自己和借力工具，是肉身人類的優點。不管誰，不管是智商90還是130，都將有機會獲得一個超過自己水平的第二大腦做助手。

本文來自微信公眾號：秦朔朋友圈 （ID：qspyq2015），作者：甄科學

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