迎接終端AI新時代:讓運算更靠近資料所在
作者 : Andrew Brown,Strategy Analytics
2021-03-03
資料/數據(data)成長的速度越來越快。據估計,人類目前每秒產出1.7Mb的資料。智慧與個人裝置如智慧型手機、平板電腦與穿戴式裝置不但快速成長,現在我們也真正目睹物聯網(IoT)的成長,未來連網的裝置數量將遠遠超越地球的人口。
這包括種類繁多的不同裝置,像是智慧感測器與致動器,它們可以監控從震動、語音到視覺等所有的東西,以及幾乎大家可以想像到的所有東西。這些裝置無所不在,從工廠所在位置到監控攝影機、智慧手錶、智慧家庭以及自主性越來越高的車輛。隨著我們企圖測量生活週遭數位世界中更多的事物,它們的數量將持續爆炸性成長。
資料爆量成長,讓許多企業把資料從內部部署運作移到雲端。儘管集中到雲端運算的性質,在成本與資源效率、彈性與便利性有它的優點,但也有一些缺點。由於運算與儲存在遠端進行,來自終端、也就是那些在網路最邊緣裝置的資料,需要從起始點經過網際網路或其他網路,來到集中式的資料中心(例如雲端),然後在這裡處理與儲存,最後再傳回給用戶。
對於一些傳統的應用,這種方式雖然還可以接受,但越來越多的使用場景就是無法承受終端與雲端之間,資訊被接力傳遞產生的延遲。我們必須即時做出決策,網路延遲要越小越好。基於這些原因,開始有人轉向終端運算;越來越多人轉而使用智慧終端,而去中心化的程度也越來越高。此外,在這些即時應用中產生的龐大資料量,意味著處理與智慧必須在本地以分散的方式進行。
與資料成長連袂而來的,是人工智慧與機器學習(ML)也朝終端移動,並且越來越朝終端本身移動。大量來自真實世界的資訊,需要用ML的方式來進行詮釋與採取行動。透過AI與ML,是以最小的延遲分析影像、動作、影片或數量龐大的資料,唯一可行且合乎成本效益的方式。運用AI與ML的演算法與應用將在邊緣運作,在未來還將會直接在終端裝置上進行。
資料正在帶動從集中化到分散化的轉變
隨著資訊科技市場逐漸發展與成熟,網路的設計以及在其運作的所有裝置,也都跟著進化。全盛時期從服務數千個小型客戶端的主機,一直到客戶端伺服器模型中使用的越來越本地化的個人電腦運算效能,基礎架構持續重組與最佳化,以便更貼近網路上的裝置以及符合運作應用的需求。這些需求包含檔案存取與資料儲存,以及資料處理的需求。
智慧型手機與其他行動裝置的爆炸性成長,加上物聯網的快速成長,促使我們需要為如何讓資產進行最佳的部署與安排進行評估。而影響這個評估的因素,包括網路的可用性、安全性、裝置的運算力,以及把資料從終端傳送到儲存設備的相關費用,近來也已轉向使用分散式的運算模型。
從邊緣到終端:AI與ML改變終端典範
在成本、資源效率、彈性與便利性等方面,雲端有它的優點,裝置數量的急遽增加(如圖2),將導致資料產出量大幅增加。這些資料大部份都相當複雜且非結構化的,這也是為何企業只會分析1%~12% 的資料的原因之一。把大量非結構化的資料送到雲端的費用相當高、容易形成瓶頸,而且從能源、頻寬與運算力角度來看,相當沒有效率。
在終端執行進階處理與分析的能力,可協助為關鍵應用降低延遲、減少對雲端的依賴,並且更好地管理物聯網產出的巨量資料。
終端AI:感測、推論與行動
在終端部署更多智慧的主要原因之一,是為了創造更大的敏捷性。終端裝置處於網路的最邊緣與資料產生的地方,可以更快與更準確地做出回應,同時免除不必要的資料傳輸、延遲與資料移動中的安全風險,可以節省費用。
處理能力與神經網路的重大進展,正協助帶動終端裝置的新能力,另一股驅動力則是對即時資訊、效率(傳送較少的資訊到雲端)、自動化與在多數情況下,對近乎即時回應的需求。這是一個三道步驟的程序:傳送資料、資料推論(例如依據機器學習辨識影像、聲音或動作),以及採取行動(如物件是披薩,冰箱的壓縮機發出正常範圍外的聲音,因此發出警告)。
感測
處理器、微控制器與感測器產生的資料量相當龐大。例如,自駕車每小時要搜集25GB的資料。智慧家庭裝置、智慧牙刷、健身追蹤器或智慧手錶持續進化,並且與以往相比,會搜集更多的資料。
它們搜集到的資料極具價值,但每次都從各個終端節點把資料推回給雲端,數量又會過多。因此必須在終端進行處理。倘若部份的作業負載能在終端本身進行,就可以大幅提升效率。
推論
終端搜集到的資料是非結構性的。當機器學習從資料擷取到關聯性時,就是在進行推論。這表示使用AI與ML工具來幫忙訓練裝置辨識物件。拜神經網路的進展之賜,機器學習工具越來越能訓練物件以高度的精準度辨識影像、聲音與動作,這對體積越來越小的裝置,極為關鍵。
例如,圖4顯示使用像ONNX、PyTorch、Caffe2、Arm NN或 Tensorflow Lite 等神經網路工具,訓練高效能的意法半導體(ST)微控制器(MCU),以轉換成最佳化的程式碼,讓MCU進行物件辨識(這個的情況辨識對象是影像、聲音或動作)。更高效能的MCU越來越常利用這些ML工具來辨識動作、音訊或影像,而且準確度相當高,而我們接下來馬上就要對此進行檢視。這些動作越來越頻繁地從邊緣,轉移到在終端運作的MCU本身。
行動
資料一旦完成感測與推論後,結果就是行動。這有可能是回饋簡單的回應(裝置是開啟或關閉),或針對應用情況進行最佳化(戴耳機的人正在移動中,因此會針對穩定度而非音質進行最佳化),或是回饋迴路(根據裝置訓練取得的機器學習,輸送帶若發出聲音,顯示它可能歪掉了)。物聯網裝置將會變得更複雜且更具智慧,因為這些能力提升後,運算力也會因此增加。在我們使用新的機器學習工具後,一些之前在雲端或終端完成的關鍵功能,將可以移到終端本身的內部進行。
終端 AI:千里之行始於足下
從智慧型手機到車輛,今日所有電子裝置的核心都是許多的處理器、微控制器與感測器。它們執行各種任務,從最簡單到最複雜,並需要各式各樣的能力。例如,應用處理器是高階處理器,它們是為行動運算、智慧型手機與伺服器設計;即時處理器是為例如硬碟控制、汽車動力傳動系統,與無線通訊的基頻控制使用的非常高效能的處理器,至於微控制器處理器的矽晶圓面積則小了許多,能源效率也高出很多,同時擁有特定的功能。
這意味著利用ML工具訓練如MCU等較不複雜元件來執行的動作,之前必須透過威力更強大的元件才能完成,但現在邊緣與雲端則是理想的場所。這將讓較小型的裝置以更低的延遲執行更多種類的功能,例如智慧手錶、健康追蹤器或健康照護監控等穿戴式裝置。
隨著更多功能在較小型的終端進行,這將可以省下資源,包括資料傳輸費用與能源費用,同時也會產生極大的環境衝擊,特別是考量到全球目前已有超過200億台連網裝置,以及超過2,500億顆MCU(根據Strategy Analytics統計數據)。
TinyML、MCU與人工智慧
根據Google的TesnsorFlow 技術主管、同時也是深度學習與TinyML領域的指標人物 Pete Warden 表示:「令人相當興奮的是,我還不知道我們將如何使用這些全新的裝置,特別是它們後面代表的科技是如此的吸引人,我無法想像那些即將出現的全新應用。」
微型機器學習(TinyML)的崛起,已經催化嵌入式系統與機器學習結合,而兩者傳統上大多是獨立運作的。TinyML 捨棄在雲端上運作複雜的機器學習模型,過程包含在終端裝置內與微控制器上運作經過最佳化的模式識別模型,耗電量只有數毫瓦。
物聯網環境中有數十億個微型裝置,可以為各個產業提供更多的洞察與效率,包括消費、醫療、汽車與工業。TinyML 獲得 Arm、Google、Qualcomm、Arduino等業者的支持,可望改變我們處理物聯網資料的方式。
受惠於TinyML,微控制器搭配AI已經開始增添各種傳統上威力更強大的元件才能執行的功能。這些功能包括語音辨識(例如自然語言處理)、影像處理(例如物件辨識與識別),以及動作(例如震動、溫度波動等)。啟用這些功能後,準確度與安全性更高,但電池的續航力卻不會打折扣,同時也考量到各種更微妙的應用。
儘管之前提到的雲端神經網路框架工具,是取用這個公用程式最常用的方法,但把AI函式庫整合進MCU,然後把本地的AI訓練與分析能力插入程式碼中也是可行的。這讓開發人員依據從感測器、麥克風與其他終端嵌入式裝置取得的訊號導出資料模式,然後從中建立模型,例如預測性維護能力。
如Arm Cortex-M55處理器與Ethos U55微神經處理器(microNPU),利用CMSIS-DSP與CMSIS-NN等常見API來簡化程式碼的轉移性,讓MCU與共同處理器緊密耦合以加速AI功能。透過推論工具在低成本的MCU上實現AI功能並符合嵌入式設計需求極為重要,原因是具有AI功能的MCU有機會在各種物聯網應用中轉變裝置的設計。
AI在較小型、低耗電與記憶體受限的裝置中可以協助的關鍵功能,我們可以把其精華歸納至我們簡稱為「3V」的三大領域:語音(Voice,如自然語言處理)、視覺(Vision,如影像處理)以及震動(Vibration,如處理來自多種感測器的資料,包括從加速計到溫度感測器,或是來自馬達的電氣訊號)。
終端智慧對「3V」至關重要
多數的物聯網應用聚焦在一些特定的領域:基本控制(開/關)、測量(狀態、溫度、流量、噪音與震動、濕度等)、資產的狀況(所在地點以及狀況如何?),以及安全性功能、自動化、預測性維護以及遠端遙控(詳見圖 6)。
Strategy Analytics的研究顯示,許多已經完成部署或將要部署的物聯網B2B應用,仍然只需要相對簡單的指令,如基本的開/關,以及對設備與環境狀態的監控。在消費性物聯網領域中,智慧音箱的語音控制AI已經出現爆炸性成長,成為智慧家庭指令的中樞,包括智慧插座、智慧照明、智慧攝影機、智慧門鈴,以及智慧恆溫器等。消費性裝置如藍牙耳機現在已經具備情境感知功能,可以依據地點與環境,在音質優先與穩定度優先之間自動切換。
如同我們檢視的結果,終端AI可以在「3V」核心領域提供價值,而它觸及的許多物聯網領域,遍及B2B與B2C的應用:
震動:包含來自多種感測器資料的處理,從加速計感測器到溫度感測器,或來自馬達的電氣訊號。
視覺:影像與影片辨識;分析與識別靜止影像或影片內物件的能力。
語音:包括自然語言處理(NLP)、瞭解人類口中說出與寫出的語言的能力,以及使用人類語言與人類交談的能力-自然語言產生(NLG)。
垂直市場中有多種可以實作AI技術的使用場景:
震動
可以用來把智慧帶進MCU中的終端AI的進展,有各式各樣的不同應用領域,對於成本與物聯網裝置與應用的效用,都會帶來衝擊。這包括我們在圖6中點出的數個關鍵物聯網應用領域,包括:
溫度監控;
壓力監控;
溼度監控;
物理動作,包括滑倒與跌倒偵測;
物質檢測(漏水、瓦斯漏氣等) ;
磁通量(如鄰近感測器與流量監控) ;
感測器融合(見圖7);
電場變化。
一如我們將在使用場景單元中檢視的,這些能力有許多可以應用在各種被普遍部署的物聯網應用中。
語音
語音是進化的產物,也是人類溝通非常有效率的方式。因此我們常常想要用語音來對機器下指令,也不令人意外;聲音檢測是持續成長的類別。語音啟動在智慧家庭應用中很常見,例如智慧音箱,而它也逐漸成為啟動智慧家庭裝置與智慧家電的語音中樞,如電視、遊戲主機與其他新的電器。
在工業環境中,供車床、銑床與磨床等電腦數值控制(CNC)機器使用的電腦語音引擎正方興未艾。iTSpeex的ATHENA4是第一批專為這些產品設計的語音啟動作業系統。這些產品往往因為安全原因,有離線語音處理的需求,因此終端 AI 語音發展在這裡也創造出有趣的機會。用戶可以指示機器執行特定的運作,並從機器手冊與工廠文件,立即取用資訊。
語音整合在車輛中也相當關鍵。OEM 代工廠商持續對車載娛樂系統中的語音辨識系統,進行大量投資。語音有潛力成為最安全的輸入模式,因為它可以讓駕駛的眼睛持續盯著道路,而雙手仍持續握著方向盤。
對於使用觸控螢幕或硬體控制器通常需要多道步驟的複雜任務,語音辨識系統特別能勝任。這些任務包括輸入文字簡訊、輸入目的地、播放特定歌曲或歌曲子集,以及選擇廣播電台頻道。其他的服務包含如拋錨服務(或bCall)與禮賓服務。
視覺
正如我們之前已經檢視過,終端 AI 提供視覺領域全新的機會,特別是與物件檢測及辨識相關。這可能包括觀察生產線的製造瑕疵,以及找出自動販賣機需要補貨的庫存。其他實例包括農業應用,例如依據大小與品質為農產品分級。
曳引機裝上機器視覺攝影機後,我們幾乎可以即時檢測出雜草。雜草冒出後,AI可以分類雜草並估算它對農產收穫的潛在威脅。這讓農民可以鎖定特定的雜草,並打造客製的除草解決方案。機器視覺然後可以檢測除草劑的效用,並找出農地中仍具抗藥性的殘餘雜草。
使用場景
預測性維護工具已經從擷取與比較震動的量測資料,進化到提出即時的資產監控。藉由連接物聯網感測器裝置與維護軟體,我們也可能做到遠端監控。
震動分析
這種類型的預測性維護在旋轉型機器密集的製造工廠裡,相當常見。震動分析可以揭露鬆脫、不平衡、錯位與軸承磨損等狀況。例如,把震動計量器接上靠近選煤廠離心泵浦內部承軸處,就可以讓工程師建立起正常震動範圍的基線。超出這個範圍的震動,可能顯示滾珠軸承出現鬆動,需要更換。
磁感測器融合
磁感測器利用磁性浮筒與一系列可以感應並與液體表面一起移動的感測器,測量液面的高低。所有的這些應用都使用一個固定面上的磁感測器,它與附近平面的磁鐵一起作動,與這個磁鐵相對應的感測器也會移動。
聲學分析(聲音)
與震動分析相似,聲測方位分析也是供潤滑技師使用,主要是專注在主動採取潤滑措施。這意味我們可以避免移動設備時產生的過度磨損,否則會為了修理造成代價高昂的停機。實際的例子可能包括測量輸送皮帶的承軸狀況。出現過度磨損時,承軸會因為潤滑不足或錯位出現故障,可能造成整個生產流程的中斷。
聲學分析(超音波)
聲音聲學分析雖然可以用來進行主動與預測性維護,超音波聲學分析卻只能用於預測性維護。它可以在超音波範圍內找出與機器摩擦及壓力相關的聲音,並使用在會發出較細微聲音的電氣設備與機器設備。我們可以說這一類型的分析與震動或油量分析相比,更可以預測即將出現的故障。目前它部署起來比其他種類的預防性維護花費較高,但終端 AI 的進展可以促成這種細微層級的聲學檢測,大幅降低部署的費用。
熱顯影
熱顯影利用紅外線影像來監控互動機器零件的溫度,讓任何異常情況很快變得顯而易見。具備終端 AI 能力的裝置,可以長期檢測微細的變化。與其他對事故敏感的監視器一樣,它們會觸發排程系統,自動採取適當的行動來預防零件故障。
消費者與智慧家庭
將語音運用在消費者與智慧家庭,是最常看到的場景之一。這包括智慧型手機與平板電腦上、未包含電話整合功能的裝置,例如螢幕尺寸有限的穿戴式裝置。這類型的裝置包含智慧手錶與健康穿戴式裝置,可以為各種功能提供免動手的語音啟動。像 Amazon 的 Echo 或 Google 的 Home 等智慧音箱市場的成長,說明消費者對於可接收與提供語音互動等現有裝置的強勁需求,與日俱增。
消費者基於各種理由使用智慧音箱,最常見的使用場景為:
聽音樂;
控制如照明等智慧家庭裝置;
取得新聞與天氣預報的更新;
建立購物與待辦事項清單。
除了像智慧音箱與智慧電視等消費裝置,智慧家庭裝置語音的使用,也顯現相當的潛力。諸如連網門鈴(如 ring.com)等裝置與連網的煙霧偵測器(例如 Nest Protect 煙霧與一氧化碳警報)目前都已上市可供消費者選購,它們結合了語音與視覺的感測器融合功能以及運動檢測。有了連網的煙霧偵測器,裝置在偵測到煙霧或一氧化碳時,可以發出語音警告。
終端 AI 為強化這些能力提供了全新機會,而且常常結合震動(動作)、視覺與語音控制。例如,增加姿態辨識來控制例如電視等家電,或是把語音控制嵌入白色家電,即是以最低成本強化功能性最直接的方式。
健康照護
用來發現醫護資訊的 AI 驅動終端裝置的應用,將為病況的治療與診斷,提供更多的價值。這種資訊可能是資料,也可能是影像、影片以及說出的話,我們可以透過 AI 進行型態與診斷分析。這些資料將引發全新、更有效的治療方法,為整個產業節省成本。受惠於終端 AI 的進展,像 Google Duplex 等語音系統的複雜性將會降低。例如門診預約等勞力密集的工作,也可以轉換成 AI 活動。利用自然語言語音來延伸 AI 的使用,也可以把 AI 用在第一線的病人診斷,然後再由醫師接手提供諮詢。
其他健康照護實例包括像 Wewalk5 等物件,這是一個供半盲與全盲人員使用的智慧拐杖。它使用感測器來檢測胸口水平以上的物件,並搭配 Google Maps 與 Amazon Alexa 等 app,方便使用者提出問題。
結論
由於連網的終端裝置數量越來越多,這個世界也越來越複雜。連接到網際網路的裝置已經超過 300 億個,而微控制器的數量也超過 2,500 億,每年還會增加約 300 億個。越來越多的程序開始進行自動化,不過,把大量資料傳送到雲端涉及的延遲以及邊緣運算的額外費用,意味著許多全新、令人興奮且引人矚目的物聯網使用場景,可能無法開花結果。
解決這些挑戰的答案,並不是為雲端資料中心持續增添運算力。降低出現在邊緣的延遲雖然會有幫助,但不會解決日益分散的世界的所有挑戰。我們需要把智能應用到基礎架構中。
儘管為終端裝置增添先進的運算能力在十年前仍不可行,TinyML 技術近來的提升,已經讓位處相當邊緣的裝置 (也就是終端本身)增添智能的機會大大改觀。在終端增加運算與人工智慧能力,可以讓我們在源頭搜集到更多更具關聯性與相關的資訊。隨著裝置與資料的數量持續攀升,在源頭掌握情境化與具關聯性的資料,具有極大的價值,並將開啟全新的使用場景與營收機會。
終端裝置的機器學習,可以促成全新的終端 AI 世界。新的應用場景正在崛起,甚至跳過傳送大量資料的需求,因而紓解資料傳輸的瓶頸與延遲,並在各種作業環境中創造全新機會。終端 AI 將為我們開啟一個充滿全新機會與應用場景的世界,其中還有很多我們現在想像不到的機會。
附圖:圖1:從集中式到分散式運算的轉變。
(資料來源:《The End of Cloud Computing》,by Peter Levine,Andreessen Horowitz)
圖2:全球上網裝置安裝量。
(資料來源:Strategy Analytics)
圖3:深度學習流程。
圖4:MCU的視覺、震動與語音。
(資料來源:意法半導體)
圖5:AI 工具集執行模型轉換,以便在MCU上執行經最佳化的神經網路推論。
(資料來源:意法半導體)
圖6:物聯網企業對企業應用的使用-目前與未來。
(資料來源:Strategy Analytics)
圖7:促成情境感知的感測器融合。
(資料來源:恩智浦半導體)
資料來源:https://www.eettaiwan.com/20210303nt31-the-dawn-of-endpoint-ai-bringing-compute-closer-to-data/?fbclid=IwAR0JTRpNsJUl-DmSNpfIcymGQpkQaUgXixEaczwDpELxGCaCeJpkTyoqUtI
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[專業好文]
關於自閉症,有很多需要讓大眾瞭解的事。他們是哪裡與眾不同?以致於會有一些不一樣的行為表現。
史蒂夫 · 希爾伯曼撰寫一部自閉症歷史:《神經族》(NeuroTribes)(暫譯)。他說,「七十年來,我們對自閉症的研究都基於這樣一種認識:自閉症患者是腦損傷患者。但強烈世界理論卻告訴我們,自閉症患者察覺的太多也感受的太多。這個理論很有價值,因為我覺得『損傷說』嚴重傷害了自閉症群體和他們的家人,也誤導了科學。」
______________________
>《神經族》書評:
http://www.nytimes.com/…/neurotribes-by-steve-silberman.htm…
>少年卡伊的大腦
來源:譯言網/譯者:梵二
卡伊 · 馬克拉姆有些不對勁。出生後第五天的他,看著似乎比其他嬰兒更警覺。抬著頭,四處張望,他的姐姐們在出世很久後才學會這樣做。當他學會走路時,他總是處於興奮狀態,需要大人一直看著,才能保證他的安全。
卡伊的姐姐卡莉說:「他超級活躍,動個不停。」這不像男孩子活潑好動那麼簡單:當父母試圖限制他,他就會發脾氣——不僅像普通孩子那樣亂踢亂叫,還會咬人、吐口水,出其凶猛,無法控制;不僅兩歲時如此,三歲、四歲、五歲、甚至年齡更大時還是這樣。卡伊與人相處時也很奇怪:有時孤僻內向,有時卻會衝到陌生人群中,要和他們擁抱。
隨著時間的推移,事情變得更加奇怪。馬克拉姆一家都忘不了1999年的印度之行,當他們擠進人群,看人耍蛇時,當時年僅五歲的卡伊毫無預兆地衝出去,輕拍打了眼鏡蛇的頭部。
要照顧這樣的孩子,對任何父母來說,都是很困難的,但對他的父親來說,則尤其令人沮喪。身為世界頂尖的神經系統科學家之一,亨利馬克拉姆負責13億美元的歐洲人類腦計劃項目。這是一個龐大的研究,其目的是建立一個人腦的超級計算機模型。馬克拉姆比誰都瞭解人腦內部運作,但是對於如何解決解決卡伊的問題, 他感到束手無策。
「作為一位父親和一名神經系統科學家,你感到自己無所適從。」他說。 實際上,卡伊的行為——其最終被診斷為自閉症——改變了父親的職業生涯,並幫助他構建了關於自閉症的全新理論顛覆了傳統觀點。並且,讓人覺得諷刺的是,馬克拉姆的第二職業很可能在他完成他的人腦模型前取得成功。
試想一下,你來自於一個更加黑暗、靜謐的星球,現在卻進入了一個令人困惑、無法逃避的感覺超負荷的世界,是怎樣的感受?你母親的眼睛:像閃光燈。你父親的聲音:如手提鑽一般,隆隆響。每個人都覺得,那可愛的、小小的連體衣很柔軟是嗎?對你來說,簡直就像帶有金剛石磨粒的砂紙,硌得慌。那些輕柔低語、脈脈溫情如何呢?一連串噪音騷擾、無法辨認的輸入信息、刺耳的音調、篩選不掉的數據。
僅僅為了生存,你就需要善於在可怕、難以忍受的噪音中解讀所有的模式。想要保持正常,你得盡可能地控制自己,培養對細節、常規和重復事物的高度專注。在這樣的系統中,相比使人困惑,需求相悖,行為古怪的人類,特定輸入可以產生可預知輸出的系統就顯得吸引人多了。
馬克拉姆和妻子認為,這就是患有自閉症的樣子。
他們把它稱為「強烈世界」綜合症。
與當今自閉症研究界的主流觀點相反——馬克拉姆夫婦認為,自閉症行為並非因為認知缺陷。與健忘相反,自閉人群理解力強,學得太快。馬克拉姆夫婦堅持認為,當他們看似喪失理智時,事實上,他們不僅被自己的情緒淹沒,也被他人的情緒壓倒。
因此,自閉症大腦的結構不僅受大腦結構缺陷決定,還受到其固有強度影響。馬克卡姆夫婦稱,如自閉症這樣發展失常的疾病,現在影響著百分之一的人群,而他們並不都是缺乏同情心的。他們在社會交往上經歷的困難和自身古怪的行為源於他們試圖應對這個世界,而這個世界對他們來說無法承受。
經過多年研究,有一次馬克拉姆夫婦倆走訪邊遠地的南非卡拉哈里沙漠時,提出了「強烈世界」的理論標籤,而亨利 · 馬克拉姆就出生在那裡。他說「強烈世界」是卡米拉提出的;她說她想不起是誰偶然發現了這個短語。但他記得自己坐在鐵鏽色的沙丘上,看著枯草不尋常地倒向周圍,思考著無法逃避一個充斥著強烈感受和情緒的世界是什麼樣子。
他想,這就是卡伊現在經歷的狀況。他越是研究自閉症,就越認為自閉症並非記憶、情感和感覺缺陷,而是記憶、情感和感覺過度,就更加意識到他自己和他看似孤僻的兒子有多少共同點。
亨利 · 馬克拉姆個子高,有著一雙深藍色眼睛和一頭淺棕色的頭髮,散髮著不容出錯的權威氣質,這位權威人士負責一項資金充足、雄心勃勃的大型研究計劃。很難看出他和一個麻煩不斷的自閉症孩子有什麼共同點。他通常凌晨四點起床,在他位於洛桑市的寬敞公寓里工作幾個小時,然後趕去研究院,那是他人類腦計劃的研究基地。卡米拉說:「對他來說,每天睡四、五個小時就已足夠。」
馬克拉姆說他自己孩提時「什麼都想知道」,但在他中學的最初幾年基本處於「差班的倒數第一」。一位拉丁文老師鼓勵他要更加努力學習。當時他一位至愛的叔叔陷入嚴重抑鬱,在三十幾歲便英年早逝,他「每況愈下,最終放棄活下去」,自那以後馬克拉姆發生了轉變。他那時剛剛接到一項關於人腦化學的任務,促使他思考。「如果人腦化學物質和結構發生改變,那麼我也可以發生改變,如此我是誰?這是一個深刻的問題。所以我進醫學院學習,想成為一名精神病學家。」
於是,馬克拉姆進入了開普敦大學學習,但是在就讀醫學院的第四年,他拿到了以色列的獎學金。「那裡就像是天堂,」他說,「那裡有我所有夢寐以求的大腦研究工具。」他再也沒有回到醫學院,並且在26歲時與他的第一任妻子,阿娜特,一個以色列人結了婚。不久,他們的第一個女兒,里諾伊,出生了。里諾伊現在24歲。隨後又擁有了他們的第二個女兒,卡莉,現在23歲。四年之後又擁有了卡伊。
在以色列魏茨曼研究院的研究生涯中,馬克拉姆做出了他的第一個重大發現,他闡明瞭與學習能力有關的兩種神經傳導物質——乙酰膽鹼和谷氨酸之間的關鍵聯繫。這項研究是如此重要而且讓人印象深刻,尤其特別是因為它這麼早的出現在一個科學家的職業生涯中。然而真正成就了馬克拉姆的是他接下來的研究。
在與諾貝爾獎得主博特 · 薩克曼在德國的馬克斯.普朗克協會同讀博士後期間,馬克拉姆展示了腦細胞是如何「互相發射信息,互相緊密聯繫」的。自1940年起,這成為了神經系統科學的一項基本理論。但是沒有人能夠弄清楚這個過程的原理是什麼。
馬克拉姆通過測量神經元之間電信號的精確時機,證明瞭特定模式的發射將增加突觸連接細胞的聯繫強度,錯過則減弱。這種簡單的機制使得大腦能夠學習,並且無論是字面上地還是象徵意義上都能在各種經驗與感受,以及原因與結果間建立聯繫。
測量這些細微的時間差別也是一個技術上的勝利。因為開發了測量神經細胞腦電活動的微小變化所需的「膜片鉗」,薩克曼贏得了1991年的諾貝爾獎。僅僅為了修補一個神經細胞,你就必須先獲取一層大腦細胞,大概1/3毫米厚,約有6百萬個神經細胞,這層大腦細胞通常來自一隻剛被切下頭部的老鼠。
為了保持這塊組織的活力,你要把它泡在氧氣里,然後使用代腦脊髓液在實驗台上清洗它。在顯微鏡下,你要用一個極小的玻璃吸管刺穿單個細胞。這項技術與為了體外受精而將精子注射到卵子中的技術很相似,只是神經細胞比卵子要小數百倍。
這個實驗需要平穩的雙手和對細節的敏銳觀察。馬克拉姆最根本的創新在於創造了一台能同時密切觀察12個這樣細胞的機器,以測量他們的電信號和化學信號的相互作用。做過這方面實驗的研究員說,有時可能在一天之內都不能獲得一個滿意的結果——但是馬克拉姆已經是這方面的大師了。
問題出現了,他好似已經從一個事業的巔峰到了另一個巔峰——獲得美國國立衛生研究院頒發的富布萊特獎學金,在威茨曼獲得終身教職,在最有聲望的學術期刊上發表論文——然而與此同時,他小兒子腦子不對勁的事實也逐漸清晰。他每天研究人的大腦,卻不知道該如何幫助卡伊學習和應對困難。就像他今年早些時候對《紐約時報》的記者說的那樣,「你清楚地感覺到自己的無能為力。你有一個患有自閉症的孩子而你,作為一個神經系統科學家,卻不知道該怎麼做。」
起初,馬克拉姆認為卡伊是注意力缺陷/多動障礙:只要卡伊能夠移動,他就不會停下來。「他不停地跑,非常難控制,」馬克拉姆說。然而隨著卡伊的成長,他變得沈寂下來,通常沒有任何明顯的原因。「他變得更加特別,他不再過分活躍,而是變得更加行動困難,」馬克拉姆說。「情況很難預測。他會發脾氣。他會抵觸學習和任何一種教導。」
然而,卡伊也非常喜歡與人擁抱,甚至是與陌生人,這也是為什麼過了好多年他才被確診的原因之一。這樣的熱情使得很多專家排除了自閉症這種可能。經過多種評估後,卡伊才最終被診斷出患有阿斯伯格綜合症,這是自閉症的一種類型,患者會有社交困難和重復性行為,但並不缺乏語言能力也沒有嚴重智力障礙。
「我們帶他到處檢查,然而每個人的解釋都不一樣,」馬克拉姆說。作為一個珍視嚴謹的科學家,他對此非常生氣。他離開了醫學院,去探索神經科學,因為它不喜歡精神病學的含糊不清。「我對精神病學的運作方式非常失望,」他說。
隨著時間的推移,嘗試理解卡伊成為了馬克拉姆的嗜好。
這使他「迫不及待」地想要模擬大腦:他認為神經科學太零碎了,如果不把更多的數據整合在一起就不可能取得突破性進展。「對於只能瞭解大腦中的片段我會感到不滿足;我們必須瞭解大腦中的一切,」他說。「每一個分子,每一個基因,每一個細胞。你不能遺漏任何東西。」
這份迫不及待也使得他下決心去研究自閉症,他開始讀他可以拿到的任何研究報告和書籍。當時,90年代,這種情況獲得了越來越多的關注。這種診斷只被引入進了精神病學的聖經,隨後,在1980年,被引入DSM III(《精神疾病的診斷標準第三版修訂版》)。1988年,由達斯汀.霍夫曼主演的關於一個自閉症天才的電影《雨人》,使大眾開始能夠想象到自閉症不僅是一種殘疾,也是古怪的智力的一個來源。
20世紀中葉,那些黑暗的日子已經過去。在那段日子里,自閉症被認為是由冷冰冰地拒絕了他們的嬰兒的沒有愛心的「冷酷母親」造成的。然而,儘管專家現在認為這種情況是神經病學的問題,其形成原因仍不清楚。
最傑出的理論認為,自閉症的病因是大腦社交性區域出現問題,從而導致同理心缺失。這種「心智理論」的概念是在80年代,由尤他 · 弗里斯、艾倫 · 萊斯利和西蒙 · 巴倫-科恩提出。他們發現自閉症兒童很晚開發出區分認知自我和認知他人的能力,而其他兒童很早就發展了這些能力。
在一個如今很著名的實驗中,兒童觀察兩個木偶,「莎莉」和「安妮」。莎莉把一塊大理石放進籃子里便離開。她離去後,安妮把莎莉的那塊大理石放進一個盒子里。四五歲大的正常兒童可以預知,莎莉會先在籃子里找大理石,因為她不知道安妮移動了石頭。但是一些年齡更大的自閉症兒童依然會說,莎莉會先查看盒子,因為他們知道石頭在那兒。一般兒童可以不假思索地接受莎莉的觀點,且知道當莎莉離開的時候,安妮藏起了大理石,而自閉症兒童很難理解這種思維方式。
研究者把這種「心智失明」——一種觀點採擇的喪失——和他們對自閉症兒童的觀察自閉症兒童不善於偽裝聯繫在一起。自閉症兒童把精力集中在物體和方法上——玩陀螺、堆積木、記憶符號以及沈迷於像火車和計算機之類的機械物件上,而非假裝和其他人待在一起。
這種明顯的社交漠視被視作自閉症的主要特徵。不幸的是,這個理論也似乎暗示自閉症患者對他人不關心,因為他們不輕易把他人視作是可以被愛、反對和傷害的潛在對象。但莎莉 · 安妮的實驗顯示,自閉症患者很難理解其他人也有不同的這個觀點,研究者稱之為認知同理心或者「心智理論」。這不能說明他們在其他人受傷或者心情沈重時,無論在情感上還是行動上,會漠不關心。這並不是說在別人身體或情感上受傷或痛苦時他們就不在乎——從專業角度說是情感同理心——自閉症患者並沒表現出必然地缺失。
然而令人難過的是,「共情」和「同情」被融合進了同一個詞語里。自80年代起,自閉症患者「缺乏同情」的觀念深入人心。
「當我們觀察自閉症領域的時候,我們無法相信這個事實,」馬克拉姆說道。「大家會覺得他們沒有同情心,沒有「心智理論」。實際上卡伊能看透你,雖然他很奇怪。他對於你的真正意圖有著更深刻的理解。」而且他想要與社會互動。
顯而易見的想法是:也許卡伊沒患自閉症?但當馬克拉姆全神貫注查看文獻時,他確信卡伊的診斷是正確的。他學習的知識足夠讓他明白,他兒子的其他行為都是非常典型的自閉症症狀,沒有誤診的可能,除此之外也沒有別的情況可以解釋他兒子的種種舉動和嗜好。毫無疑問已被確診為自閉症患者的人,卻取得成功的故事,像是暢銷傳記作者,動物科學家天寶•葛蘭汀,作為無可非議的自閉症患者,也對自閉症患者無法理解除了他們自己以外的其他人這一觀點提出了挑戰。
1999年,在舊金山的加利福尼亞大學,馬克拉姆開始以客座教授的身份開始了自閉症的研究。他的同事,神經科學家邁克爾 · 梅策尼希,提出自閉症的病因在於抑制性神經元與興奮性神經元之間的不平衡。缺乏對衝動行為的抑制這個觀點可以解釋卡伊突然輕拍眼鏡蛇的行為。馬克拉姆從那裡開始了研究。
2000年,在奧地利舉辦的一次神經科學研討會上,馬克拉姆結識了他的第二任妻子卡米拉 · 森德雷克。他當時已經和阿娜特離婚。「當時我們一見鍾情,」卡米拉說。
她的父母在她五歲時離開了由共產黨統治的波蘭,前往西德。當她遇見馬克拉姆時,她正在馬克斯 · 普朗克協會攻讀神經學碩士學位。當馬克拉姆前往洛桑啓動了人類腦計劃時,她也開始在那裡學習。
卡米拉像他丈夫一樣,高個子,長著直長的金髮,一雙綠色的眼睛,我們在她能遠眺日內瓦湖的開敞式辦公室見面時,卡米拉上身穿著水手裝下身穿著牛仔褲。她除了在那裡做自閉症研究外,還運營著世界第四大開放式的科學出版公司,Frontiers。公司有超過35,000名科學家在做編輯和審閱人。她見我發現了她腳踝上的蜥蜴紋身,開懷大笑,那是她年輕時迷戀大門樂隊所留下的痕跡。
當我問她嫁給一個孩子有嚴重行為問題的人是否感到過憂慮時,她的回答得好像從來沒思慮過這個問題。「我早就知道卡伊面臨的挑戰,」她說,「那時,他很衝動,非常難管。」
卡伊七八歲時,他們第一次在一起度過了一整天。「我手臂上大概有一些烏青和咬痕,因為他真的很不好對付。他會突然發作,做一些有危險的事情,而你必須把自己切換到‘救護模式’,」她說,有時他會徑直走到馬路中間。「要管束他的行為很困難,」她聳聳肩,「但如果你好好待他,他通常也會好好對你。」
「卡米拉對卡伊真是太好了,」馬克拉姆說,「她更加有條不紊,可以制定清楚的規則。她幫了他大忙。像是電影里演的孩子們不喜歡繼母的情況,在我們這兒從來沒有發生過。」
在瑞士洛桑聯邦理工大學,夫妻兩人很快開始了在自閉症研究上的合作。「卡米拉和我經常討論這個,」馬克拉姆說,還說道他們兩人都對現今科學水平「倍感沮喪」,而又無可奈何。他們如今共同的興趣混雜了他們對於科學研究的動力。
他們從神經電路層面開始著手研究大腦。馬克拉姆指派他的研究生塔尼亞 · 里納爾迪 · 巴爾卡去選擇最適用的動物模型,鑒於這一研究不便在人類身上進行。
當我在那裡時巴爾卡正好也順便來拜訪了卡米拉的辦公室,那時她已經在其他的研究項目上工作了十年之久。她熱情地問候了老同事。、她在馬克拉姆夫婦的指導下通過查找文獻來選擇符合實驗預期的動物模型,並以此作為她的畢業作品。他們認為最接近人類自閉症患者的動物模型是在妊娠早期經一種抗癲癇藥物——丙戊酸鈉(VPA;商標名為Depakote)處理過的老鼠。像其他有「自閉傾向」的老鼠一樣,VPA鼠表現出異常的社交行為和增多的重復行為,比如說過於頻繁地梳理自己的皮毛。
但與之相比更有意義的事實是,已有研究證明,懷孕期間服用大劑量VPA藥物的女性,後代患自閉症的風險提高七倍,2005年的一項研究發現這些孩子中9%都患有自閉症,而VPA有時是控制癲癇的必需藥物。
由於VPA和人類自閉症存在某種關聯,所以它的動物細胞效應似乎也應與自閉症相似。一位研究VPA鼠的神經科學家曾對我說,「我不把它視為一種動物模型,而是自閉症在其他物種上的再現。」
巴爾卡開始了她的工作。早先的研究顯示藥物處理的時間和所需劑量仍是存在爭議的:不同的作用時間可能會引起完全相反的症狀,而且大劑量有時還會導致機體變異。對實驗鼠來說,能引起自閉症狀的「最佳」時間是胚胎期第十二天,這便是巴爾卡進行藥物處理的時間。
起初,實驗效果非常惱人。有兩年之久,使用馬克拉姆幾年前完善的費力的膜片鉗技術,研究VPA鼠大腦皮層的抑制神經元,使用的是一成不變且耗費精力的膜片鉗技術,這一技術在幾年前由馬克拉姆完善過。如果那些細胞的活性降低了,那就能驗證梅策尼希曾理論推理的神經元失衡假說。
她反復進行著相同的制備工作,製作敏感膜片去研究抑制神經元網絡。但是在經歷了兩年這種技術要求過於嚴苛,有時又很乏味,並且十分耗費時間的工作後,巴爾卡仍舊一無所獲。
「我真的沒有發現任何一點變化,」她告訴我說,「看起來一切都是完全正常的。」而她重復一個接一個地去修補那些細胞的膜片,無止境地重復著那些勞神費力的提取步驟——但仍舊沒有觀察到任何異常。至少她已經變成這項技術的專家了,她對自己說。
馬克拉姆已經準備放棄這項研究了,但巴爾卡卻表示反對,她說她打算把研究重點從抑制性VPA細胞網絡轉移到興奮性VPA細胞網絡上來。從那時起,她的研究總算有了轉機。
「整個神經元網絡的興奮性是存在著一些變化的。」她這麼說著,再一次提起了熱情。那些網絡化VPA細胞的反應強度幾乎是正常細胞的兩倍——並且它們呈現出超鏈接的狀態。如果一個正常細胞和其他的細胞有聯繫,那麼一個VPA細胞就連接著二十個細胞,同時反應程度還沒有降低。恰恰相反,它們是極度活躍的,而這未必是缺陷——反應更活躍、連接更緊密的神經網絡學的會更快。
但這對於自閉症患者意味著什麼呢?當巴爾卡在研究大腦皮層時,馬克拉姆一直在觀察實驗鼠的行為表現,她發現實驗鼠比正常鼠表現出了更嚴重的焦慮症狀。「簡直就像發現了一座金礦,」馬克拉姆說。這一變化是十分顯著的。「你一眼就能看出來那些VPA鼠有點不一樣,它們的行為也有些異常。」馬克拉姆指出,它們更容易受到驚嚇,並能更快地瞭解到什麼是應該畏懼的,但卻不太能意識到曾經危險的形勢現在已經安全了。
普通老鼠只會害怕在特殊聲音響起時帶電的那一個網格,而VPA鼠變得不僅害怕那個聲音,還對整張電網以及所有和它有關聯的事物表現出恐懼——比如相似的顏色、氣味、還有其他可以清楚辨別的蜂鳴聲。
「這種恐懼狀態被巨幅放大了,」馬克拉姆說,「於是我們觀察了杏仁體中的細胞反應,同樣的它們也處於極度活躍狀態,然後這一切終於變成了一個美妙的故事。」
馬克拉姆夫婦意識到了他們的研究成果的重大意義。他們意識到,超敏感的感官系統、記憶能力以及情緒系統也許能夠解釋為什麼自閉症患者在擁有出眾才能的同時又會有自閉障礙。畢竟,VPA鼠存在的主要問題並不是他們不能夠學習——而是它們學的太快,同時伴有太過強烈的恐懼感,並且這一變化不可逆。
他們回顧了卡伊的經歷:他曾經怎樣的捂住雙耳,極力抗拒去看電影,痛恨吵鬧聲;以及他那十分局限的食譜,和對於嘗試新食物懷有的顯而易見的恐懼。
「他很清楚的記得他曾經坐在哪個餐廳的哪個位置,努力了好幾個小時去勉強自己吃下一口沙拉。」卡米拉說道,想起了她曾承諾如果他能做到的話就會給他非常想要的東西。然而,他最終還是沒敢嘗試哪怕是最小的一片萵苣。這很明顯就是過度泛化的恐懼。
馬克拉姆夫婦也重新審視了卡伊的各種崩潰情形,他們猜想這些精神上的崩垮是不是在某些太過壓抑的感受促進下發生的。他們發現如果能事先弄清楚卡伊具體是對什麼情況過度敏感,就能盡早讓他離開那些不舒服的場合,或是趁他的痛苦還沒發展到難以忍受的地步時盡量緩和他的情緒,以此來防止他發脾氣。這個有關於「激烈的世界」的理念立刻就產生了實際的影響。
#杏仁體
VPA相關研究數據還表明,自閉症並不僅僅累及單個腦神經網絡。在VPA鼠的大腦中,已經證實了杏仁體和大腦皮層都對外界的刺激呈現出超敏感化。所以也許,馬克拉姆夫婦斷定,也許自閉性社交障礙並不是因為社交能力有缺陷,而很有可能是由腦內信息過載導致的。
想象一下,一個嬰兒身處於一個殘酷無情而又充滿未知的世界,那是一種什麼樣的感受。毫不意外,一個感受到過多外界壓力的嬰兒自然會試圖逃避。卡米拉認為這就好比失眠、時差反應、還有宿醉一下子同時發生。「如果你有一兩天沒睡覺,所有事情都會讓你感到難受,光線會刺激到你,噪音會刺激到你,於是你就退縮了。」她說。
然而,與成人不同的是,嬰兒無法逃跑。他們能做的只有大哭和打滾,以及隨之而來的對觸摸、眼神接觸、還有其他強烈體驗的極力躲避。自閉症兒童可能沈迷於各式各樣的圖案,以及事物的可預測性,就是為了去瞭解混亂。
與此同時,如果嬰兒選擇用逃避來克服周遭的混亂,他們將錯過一個被稱為「敏感期」的階段。在這個人腦發育期,大腦會對某些外界刺激尤其敏感,並快速接受它們。錯過這個「敏感期」可能會使他們患上一些終身疾病。
語言學習就是一個典型的例子:如果嬰兒在三歲以前沒有接觸到語言環境,他們的表達能力可能受到永久性的損壞。以前我們錯誤地認為耳聾和智力障礙相關,如果失聰的寶寶沒有在年輕的時候學習手語,他們常常會患有長期語言障礙。但問題並非是他們大腦里的「語言區域」損傷了,而是他們在一個關鍵的時期沒有接受到相應的語言刺激。(巧的是,同樣的現象也可以用來解釋為什麼學習第二語言對於小孩子來說很簡單,而其他絕大多數人卻很難上手)
這一髮現對於自閉症有著深遠的含義。當自閉症寶寶感到不知所措而選擇逃避時,其表現的社交障礙和語言障礙並非緣自受損的大腦區域,而是因為當大腦需要關鍵的輸入信息時,這些信息不是被周遭的噪音淹沒了,就是被寶寶們刻意回避了。
強烈世界理論也可以解釋自閉症兒童和棄嬰以及被冷落的嬰兒之間悲慘的共同點。被嚴重虐待的兒童經常和自閉症患兒一樣晃動身體,逃避眼神接觸,並有社交障礙。這些共同點導致自閉症孩童的父母在幾十年間備受譴責, 甚至還產生了「冷酷母親」這一惡名昭彰的頭銜。但如果患者的行為是一種應對機制,那麼自閉症就不是虐待造成的,而是因為日常的經歷就足已讓他們感到無法承受,甚至造成心理創傷。
馬克拉姆夫婦進一步梳理出了更深遠的含義:社交障礙並不能界定自閉症,甚至不是自閉症的一個固有特徵。如果通過早期人為干涉來降低或調節周圍環境的刺激強度,就可以保護自閉症兒童的才能,由自閉引發的缺陷也能減輕,甚至有可能完全避免。
VPA模型還捕捉到了其他一些自相矛盾的自閉症特質。例如,雖然自閉症人群最普遍的症狀是過度敏感,對於疼痛他們卻經常反應遲鈍。同樣的特質也表現在VPA鼠上。另外,關於自閉症有一個最為一致的發現,那就是異常的腦部發育,特別是在皮層。研究表明,自閉症患者的皮層存在過多的被稱為微柱體的迴路,相當於大腦的微處理器。VPA鼠同樣也有此特質。
而且,在對一些科學家的屍檢中也發現了額外的微柱體,而他們生前並未患自閉症,意味著這樣的大腦結構不一定會導致社交障礙,反而有可能伴隨著超人的智力。
也許自閉的大腦就像高性能的引擎一樣,只有在特定的條件下才會運作正常。如果具備了這些特定條件,這樣的機器將會像法拉利勝過福特一樣勝過其他的機器。
2007年馬克拉姆夫婦第一次發佈他們關於強烈世界理論的研究成果:一篇發表在《美國國家科學院院刊》上關於VPA鼠的論文。隨後Frontiers in Neuroscience雜誌刊登了他們關於此論文的綜述。次年,此領域規模最大的會議,神經科學學會,召開了此課題的專題研討會。2010年,馬克拉姆夫婦在Frontiers雜誌發表了第二篇論文,修正並進一步擴展了他們的論點。
自那之後,其他團隊複製並延伸馬克拉姆夫婦的實驗,已陸續發表了超過36篇關於VPA鼠的論文。今年的神經科學學會上,至少有5項關於VPA自閉症模型的新發現。關於自閉症感官方面的研究曾長期被忽視,但馬克拉姆夫婦的強烈世界理論以及VPA鼠實驗讓這個課題變得矚目。
但對於這些課題,此領域的研究同仁們僅給予謹慎的回應。除了來自蒙特利爾大學的精神病學教授勞倫 · 密特朗,同時也是蒙特利爾大學自閉症研究中心的主任。他甚至比馬克拉姆夫婦還更早地提出並強調了自閉症患者的感知差異。在密特朗教授之前只有極少數研究者涉及感知問題。幾乎其他所有人都把目光聚焦在社交障礙上。
可是當密特朗第一次提出自閉症與他所謂的「感官功能放大」有關聯時,他也與其他多數專家一樣,認為這種功能是一種缺陷的表現。當時他的想法是,一些自閉症患者之所以顯現出優越的感知能力,是高階的腦部功能造成的,這些功能在過去一直被認為是「零碎的技能」,而非患者真實的才智。以前自閉症天才又被稱為"白痴天才",因為他們不象「真正的」天才,無法利用他們卓越的才智進行創造。密特朗在一篇綜述中如此解釋道:「自閉症患者不僅無法展示出他們異常的感知優勢,而且無法形成一種整體的或是高層次的表述能力。」
但隨後的研究讓密特朗意識到早前的觀點是錯誤的。他自己及其他人的研究皆表明,自閉症患者不僅在「低階」感知任務中優於常人,像是能更準確地檢測音階,更快更好地察覺某些視覺信息;在較為「高階」的認知任務像是視覺智力測試中也更勝一籌。
事實上,一直以來我們都明確地知道檢測和操縱複雜系統的能力是自閉症的一項優勢,以致於那些帶有自閉特質的天才們都快成為我們對硅谷人才的刻板印象了。比如今年五月,德國軟件公司思愛普宣佈將聘用650名自閉症患者以利用他們的特殊才能。數學,音樂鑒賞和科學成就都需要對系統,模式和結構有很強的理解力和操控力。自閉症患者及其家人在這些領域有著很高的比例,暗示了遺傳因素的影響。
「我們的立場來自各個不同的研究領域,但得到的結論卻是一致的,」 密特朗在評價馬克拉姆夫婦及他們的強烈世界理論時這麼說到。(密特朗還指出,馬克拉姆夫婦是在研究細胞生理,他則把自己想象成在研究真正的人腦。)
密特朗還說,亨利 · 馬克拉姆是從別的領域轉過來的,還有個自閉症的兒子,「他應該會有有自己的想法,不會受固有理論影響」,尤其不會被那些將天才視為缺陷的觀念影響。他說,「我非常贊成他們的研究」,不過他認為馬克拉姆夫婦還有很多細節需要證明。
密特朗的支持態度並不意外,因為「強烈世界理論」與他自己的研究發現相吻合。甚至「心智理論」的另一位創始者也認為,亨利團隊的發現很有可能是正確的。
劍橋大學自閉症研究中心主任西蒙 · 巴倫-科恩對我說,「自閉症患者的社交障礙,例如無法判斷認知方面的同理心(也被稱為「心智理論」),有可能是更為基礎的感知異常的結果。對這種觀點我持開放態度」。換句話說,馬克拉姆夫婦的生理模型可能是原因,科恩研究的社交障礙才是結果。科恩還說,VPA鼠實驗模型「值得關注」。不過,他也指出,大部分自閉症並非VPA所致,也有可能患者的感知缺陷和社交缺陷是共生關係,而非因果關係。
他的合作者、英國倫敦大學學院認知發展教授福爾斯卻並不信服。她提起強烈世界理論時說,「這對我沒用。我不想說這是垃圾,但我認為他們想用一個理論解釋太多東西了」。
但和這兩位科學家相反,自閉症患者家庭對這套理論的反響非常熱烈。自閉症患者自我宣傳網絡主席尼曼說:「與之前的大多數理論相比,強烈世界理論的一些內容與自閉症患者的狀況更相符。這套理論更強調感知問題,與患者的真實情況更為貼近。」經過尼曼和其他自閉症患者的努力,感知障礙已列入DSM-5(《精神疾病的診斷標準第五版修訂版診斷標準》),這是感知障礙首次作為自閉症症狀被如此認可,也是強烈世界等類似理論逐步被接受並認可的又一跡象。
希爾伯曼正在撰寫一部自閉症歷史:《神經族:睿智看待思維獨特之人》(NeuroTribes: Thinking Smarter About People Who Think Differently)。他說,「七十年來,我們對自閉症的研究都基於這樣一種認識:自閉症患者是腦損傷患者。但強烈世界理論卻告訴我們,自閉症患者察覺的太多也感受的太多。這個理論很有價值,因為我覺得‘損傷說’嚴重傷害了自閉症群體和他們的家人,也誤導了科學。」
吉爾曼有個自閉症孩子,她也對強烈世界理論充滿熱情。她在回憶錄《反浪漫主義的孩子》(The Anti-Romantic Child) 中,描述了為兒子求診的漫漫長途。本傑明上幼兒園的時候,吉爾曼就帶他到耶魯兒童研究中心做全面評估。當時,他沒有任何典型的自閉症跡象,但看上去的確像是閱讀早慧——兩歲半的時候,他就能一字不差、大聲而流暢地朗讀媽媽的博士論文了。和自閉症患者的其他天賦一樣,閱讀早慧也往往被看作「零碎」優勢而被忽視。
吉爾曼回憶說,當時,耶魯專家們排除了自閉症,說本傑明太「熱心」、太「關心」了。馬克拉姆的擁抱也和這差不多,被當作排除自閉症的因素。但在12歲的時候,本傑明被正式診斷為自閉症譜系障礙(Autism Spectrum Disorder)。
但是,從強烈世界理論的觀點來看,熱心與自閉並不矛盾。看似反社會的行為是因為受到他人情緒的過分影響——與冷漠恰好相反。
實際上,對正常兒童和成人的研究也發現,過度悲痛也會削弱同理心。如果他人的悲痛讓旁觀者都感到難以忍受,連正常人都會首先抽離,先平復自己的情緒,而不是幫助他人——這就和自閉症患者的反應一模一樣。只不過自閉症患者更容易感受到悲痛,所以他們的反應就顯得不正常。
埃米莉 · 威林厄姆(Emily Willingham)說,理解他人的感受並被這樣的感受淹沒,可能會導致不恰當的情緒反應,或者導致感知關閉,後者被視為同理心缺失。她是一名生物學家,也有一個自閉症孩子,她甚至懷疑自己也有阿斯伯格綜合症。她說,自閉症患者「將站在他人角度體驗到的情感海嘯般一股腦承擔下來,內向只是一種保護」,而不是冷漠。
至少有一項研究支持了她的觀點,研究表明在認知測試中得分低的自閉症患者,其實比正常人更容易受到他人情緒的影響,還記得安妮、莎莉和藏大理石那個實驗嗎?吉爾曼說,「我有三個孩子,我最能感同身受的就是自閉症那個」。她還說,第一次聽媽媽讀到強烈世界理論時,就說「本傑明就是這樣。」
本傑明的超級敏感顯然也與他的超級感知能力有關。「他有時候會說,‘媽媽,你在用D調說話,能不能換成C調?這樣我更容易專心,也更容易聽懂。’」
本傑明學過音樂,智商又高,所以能用自己的「絕對音感」能力(無需借助參考音就可辨別音准的能力)描述問題。但很多自閉症患者並不能像他這樣說出自己的感受。雖然卡伊也對語調很敏感,他說自己最喜歡一位女老師,是因為她「說話輕柔」,哪怕不高興的時候也一樣。但直到19歲,卡伊仍不能做出更具體的描述。
最近去洛桑時,卡伊穿著一件天藍色連帽衫和查克 · 泰勒風格的灰色運動鞋,鞋帶在頂部仔細地松開了。 「我的說唱運動鞋, 」他面帶微笑地說。卡伊會說希伯來語和英語,和母親生活在以色列。他的學校在雷霍沃特附近,這所學校專門招收有學習障礙的學生。他的行為很自然,不過,偶爾也會沒理由地皺眉頭。但當他說話時,很明顯,他想和別人建立溝通,即使他一個問題也回答不出。當被問及是否認為他看到的東西和別人不一樣時, 他說, 「我用另一種方法去感受他們。」
卡伊在客廳等著家人帶他出去吃飯。亨利的姑姑和姑父也和他們住在一起,幫忙照顧他們的新成員:9個月大的夏洛特和一歲半的奧利維亞。
「這是個拼湊起來的大家庭」卡米拉說,並提到,他們去以色列時,通常住在亨利前妻的家裡,在洛桑時,她便和亨利的家人住。夫妻倆都經常出差,不時會遇到問題。沒有人會忘記卡伊小時候發的一次脾氣,結果被荷航禁止登機。航班延誤令他非常不安,他到處亂踢,尖叫,並吐口水。
然而,卡伊現在很少發脾氣。在家庭和學校的支持下,加上他最近正在服用一種抗精神病的藥物,卡伊對自己的敏感反應有了更深的瞭解,因此他的自閉症狀也得到了緩解。
「我過去是一個壞孩子。總是不停地敲打東西,惹了不少麻煩, 「卡伊提起他的過去時說。 「我以前真的很頑皮,因為我不知道該怎麼辦。但我現在長大了。「他的親戚點頭表示同意。卡伊取得了巨大的進步,儘管他的父母仍然認為他的大腦還有遠比他講話和學業所表現出來的更大的才能。
在馬克拉姆夫婦看來,如果自閉症是由超敏感的大腦引起的,那麼這些最敏感的大腦其實是最容易被這個強烈的世界弄傷。但是,如果自閉症患者能學會對大量的信息進行篩選,尤其是在童年時期,那麼那些最脆弱最嚴重的自閉症患者可能被證明是所有人中是最有天賦的。
馬克拉姆就是這樣看待卡伊的。「他的智力並不差,」他說,「他是有缺陷,但他的大腦有些不尋常的事情正在發生。這是一種躁郁症。就像他繼承了很多我的怪癖,而且這些怪癖都被放大了。」
怪癖之一就是對準時的堅持。 「如果我說要做什麼事,」馬克拉姆說,「我可能會變得非常執拗。到那個時候一定要做到。」
他補充說,「對我來說這是優點,因為這意味著我會兌現。如果我說我會做一些事情,我一定做到。「但是對於卡伊來說,預期和規劃會失控。當他要去旅行時,早早就會提前,一遍又一遍地規劃旅程中的每件事。「他會坐在那裡計劃,比如,何時起床。他就要去執行。無論如何他都要登上那架飛機,」馬克拉姆說。「但他可能已經因為這些細節浪費一整天了。這就像是我的怪癖走到了極端,對我來說,這種怪癖是一種優點,但對他來說,就成了缺陷。」
如果這是真的,自閉症患者就有著難以置信的未被認識的潛力。如果說卡伊的大腦甚至比他父親的還要細膩縝密,那他就有可能比他父親更加聰明。 比如馬克拉姆的視覺能力。葛蘭汀,他第一本以自閉症為主題的回憶錄名為《圖片式思維方式》。和他一樣,馬克拉姆也有著驚人的視覺能力。 「我能看到我思考的東西, 」他繼續說,當他思考科學或數學問題, 「我可以看出事物本來的樣子。如果它不存在,我馬上就能在腦袋中將它模擬出來。」
在馬克拉姆的人類腦計劃的辦公室,訪客能夠體驗被這種思維佔據的感受。在配有藍寶石色,鬱金香形椅子的小放映室里,我手持3-D眼鏡。燈光變暗的瞬間,我似乎置身於一座神經元森林,那麼清楚、那麼濃密,如天鵝絨般柔軟得讓人忍不住想伸手去摸。
被如此真實的仿真包圍著,讓人很難注意旁白,其中就包括關於該項目令人震驚的事實。但也讓人眼花繚亂、目不暇給。如果這只是一小段卡伊的日常生活,那就很容易明白他小時候是多麼困難了。這是關於自閉症和同理心的悖論。問題可能不是自閉症患者不能理解普通人的觀點,而是普通人想象不到自閉症的真實情況。
最嚴重的缺陷反而隱藏著天賦,這觀點令強烈世界理論的批評者們感到吃驚和不快。他們覺得這不過是一廂情願,給那些希望看到自己孩子最好的一面的父母和那些一直努力擺脫自閉症污名的人提供了虛假的希望。他們說某些類型的自閉症就是智力障礙。
他接著說,「從生物學上來講,自閉症不是由單一的條件引起的。從生物學的層次問‘是什麼引起自閉症?’,就相當於問一個機械師‘為什麼我的車啓動不了?’,原因太多了。」貝蒙迪相信強烈世界理論能夠解釋某些形式的自閉症,但不能解釋其他的。
然而,卡米拉仍認為堅持數據顯示那些缺陷最嚴重的人往往是最有天賦的。她說:「從生理學和連通性的角度來看,他們的大腦才是最強大的。」
接下來的問題就是怎麼能夠釋放出那些潛能。
「我希望我們能給別人帶來希望,」 她說,同時承認強烈世界理論的支持者目前也不清楚該怎樣正確地進行早期干預,甚至不知道這樣的干預能否降低大腦的缺陷程度。
尼曼以及其他自閉症領域的主要研究者對神秘的能力這個猜想表示擔心,他們害怕這個猜想會給自閉症患者帶來另一種不好的名聲。他說:「我們承認,自閉症患者在認知方面的確有一些優勢,而且這個現象非常值得研究。」但他強調,「一個人無論他有或是沒有特殊的能力,他的存在都是有價值的。如果說我們被社會接受只是因為我們有時能做炫酷的事,那麼我們其實並沒有被社會接受。」
現在馬克拉姆夫婦正探索能否在自閉症早期,營造一個平靜的、可以預見的環境,減緩VPA鼠的超負荷狀態,減少意外發生,從而降低VPA鼠的社交困難,同時提升學習能力。最新研究表明,在嬰兒二個月大時就能夠檢測出自閉症,所以也意味著這種治療方案是非常吸引人的。
卡米拉說,目前的數據非常樂觀:意外的新事物會讓受試鼠情況惡化,而有規律地、重復地、謹慎地介紹新的信息則對它們有益。
對人類來說,就是在嬰幼兒這個關鍵時期,大腦最脆弱的時候,需要保持大腦神經電路的穩定。馬克拉姆說,「在高強度下,大腦電路會關閉,接著僵化。這是我們想要避免的,因為想要逆轉這個過程將會十分困難。」
對自閉症兒童來說,早期介入治療或許可以幫助他們提高語言學習能力和社交能力。儘管早期介入的優點已經明確但這些治療一般不採用強烈世界理論的觀點。應用行為分析這個最為流行的介入方法是通過獎勵患者配合「正常的」行為來治療自閉症,而不是去瞭解導致患者行為的動因,或在大腦缺陷出現的初期解決問題。
調查顯示,事實上只有當人接受適量的挑戰時才能學得更好——即不至於無聊,也不至於不堪重負;既不在舒適區,也不在恐慌區。對於不同的自閉症患者最佳的點也許是不同的。但是馬克拉姆夫婦認為不同的只是程度,而不是種類。
馬克拉姆認為應提供一個溫和而可預見的環境。「這跟懷孕的第四階段差不多,」他說。「為防止大腦迴路鎖死到恐懼狀態或行為模式,就要盡早提供一個已過濾的環境,」馬克拉姆解釋道。「我認為如果可以避免上述模式,那大腦迴路就可以進入安全而靈活的模式。」
創造這樣的一個「繭」需要用耳機等物來隔絕過多的噪音,然後逐漸提高強度,盡可能保持日常慣例,避免驚嚇。如果父母與老師可以正確操作,馬克拉姆總結道,「我覺得他們可以成為天才。」
在科學領域, #偏見一直是一個看不見的敵人, #如果你心裡已經有了答案__可能就會變通規則來迎合,#無論是故意還是僅僅因為我們本能地想要忽略不利的真相。」事實上,所有的科學手段都可以被看做是一系列為避免偏見的嘗試:實施雙盲對照試驗就是因為病人和醫生都傾向於看見他們想看見的結果——改善。
同時,最好的科學家是被激情驅使的,而激情都只來自於個人的需求。馬克拉姆夫婦承認他們與凱伊的經歷影響了他們的工作。
但這並不意味著他們不尊重科學。對於強烈世界理論的許多批評,馬克拉姆夫婦都可以簡單地回答說,他們的理論只適用於一部分自閉症情況。這樣就很難推翻了。但他們並沒有這樣做。在2010年的論文中,他們列出了一系列如果成立,就能將強烈世界理論推翻的發現,包括發現有人的相關大腦迴路沒有過度反應,或者發現有人大腦迴路的過度反應並沒有導致記憶、感知或情緒的缺失。然而就目前來說,已有的數據都是支持該理論的。
但是不管強烈世界理論可以解釋所有還是大部分的自閉症,它都已經對自閉症主要由缺乏同理心或社交紊亂造成的舊觀念提出了巨大的挑戰。強烈世界理論挑戰了這個給自閉症打上烙印的刻板印象,即將自閉症患者的優勢塑造成缺點,或者因為相關的弱點而使優點變得不那麼重要。
馬克拉姆嘗試從他兒子凱伊的視角出發——他幾乎做到了完全一致的視角——已經為自閉症患者提供了巨大的幫助。他證明,自閉症患者並不像人們認為的那樣缺乏同理心。如果強烈世界理論被證明是正確的,我們將會用完全不同的方式看待自閉症,甚至是看待普通人對現代生活中普遍的數據超載現象的反應。
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