人類大腦為什么變小了？
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導讀： 一般認為，腦容量越大，意味著有更多的神經(jīng)元細胞、神經(jīng)髓鞘細胞和細胞間突觸聯(lián)系，大腦可以執(zhí)行更多次的運算和信息整合，也就是可能會更聰明。 可是，你知道嗎，我們?nèi)四X容量的巔峰可不是現(xiàn)在，而是一萬年前到三萬年前。這是怎么回事？人腦的演化趨勢未來會是怎樣的呢？
我們現(xiàn)代人的腦容量在現(xiàn)存的靈長類中是最大的，平均能達到1350立方厘米（cc）。作為對比，體型更大的大猩猩，卻只有500cc。大型哺乳類，比如大象或者鯨魚，絕對腦容量比現(xiàn)代人大，但是相對容量也遠不及人腦。
一種普遍的想法是，從猿演化到人，腦容量持續(xù)增大，我們現(xiàn)代人擁有最強大腦，所以才發(fā)展出燦爛的文明。然而，非常有趣（尷尬）的是，隨著大量化石的出土，古人類學家發(fā)現(xiàn)智人（Homo sapiens，智人被認為是曾經(jīng)多樣化的人類種群和類人猿群中的唯一幸存下來的種群，也就是人類，而現(xiàn)代人屬于晚期智人）腦容量的頂峰并不是現(xiàn)在，而是在距今幾萬年的舊石器時代末期。
這也就意味著最近幾萬年里我們的大腦實際上是變小了！怎么會這樣？
在過去的幾百萬年里，早期人類祖先的腦容量的確經(jīng)歷了快速增長的階段。早期的南方古猿（Australopithecus），它們的大腦（450cc）只比黑猩猩的（400cc）稍大。后來的直立人（Homo erectus），腦容量已經(jīng)翻倍到950cc。而我們?nèi)祟?，腦容量增加的趨勢一直持續(xù)到舊石器時代末期。
之后人類的腦容量開始減小，拐點一般認為發(fā)生在一萬到三萬多年前。根據(jù)古人類學家Maciej Henneberg在1990年代的測算，拐點發(fā)生之前的人腦容量，男性平均達到了1593cc，女性1502cc， 而現(xiàn)代人中這兩個數(shù)字是1436cc和1241cc。
也就是說，在過去幾萬年的時間里，男性和女性的大腦分別減小了157cc (9.7%)和261cc (17.4%)，平均下來大概是一個棒球的大?。?/span>
也可以從增大和減小的速率來比較：在拐點之前，腦容量平均每一萬年增加7cc；在拐點之后，幾萬多年的時間里腦容量就減小了200多cc，減小的速度比增加的速度快很多。
值得注意的是，這種腦容量減小的現(xiàn)象分布很廣泛，在不同地區(qū)、氣候和生活方式的人類化石里都有發(fā)現(xiàn)。但是應該如何解釋這個現(xiàn)象，卻涌現(xiàn)出了不同的理論。
一派觀點認為，最近幾萬年里人腦容量的減小，是因為我們體型變小了。同一物種內(nèi)部或者相近物種之間，腦容量和體型是顯著正相關(guān)的，也就是說塊頭大的人腦袋也很可能大。
體型大小可以從兩方面描述：身高和體重。從某些化石例如股骨的長度，可以推測出身高。但是，就現(xiàn)有數(shù)據(jù)來看，過去幾萬年里身高并沒有明顯的降低趨勢。
體重的估算，相比腦容量和身高而言，可靠性更低。因為體重可塑性很強，我們可以在短時間內(nèi)吃胖或者減肥。Christopher B. Ruff等人使用了兩種不同的方法從人類化石估算體重，結(jié)果發(fā)現(xiàn)過去一萬多年里人類的體重確實有所降低。具體來說，舊石器時代晚期人類平均體重是62.9千克，這比現(xiàn)代人的58.2千克重了大概4.7千克。
人類的腦容量演化圖示。藍色點代表現(xiàn)代人。制圖：趙志磊。數(shù)據(jù)來源：參考文獻[4]
假設這項測算是準確的，那么體重的降低能否完全解釋腦容量的減?。抗湃祟悓W家John Hawks為此建立了具體的數(shù)學模型。計算結(jié)果表明，體重每下降一千克，腦容量減小大約4.3cc。因此一萬多年間降低的4.7千克體重，僅僅只能解釋大約20cc的腦容量降低，和實際觀察到的200cc的數(shù)值相去甚遠。此外，體型的減小先于腦容量的降低，在時間上并不同步。在體型減小的早期，腦容量也并沒有降低，因此應該有額外的因素在起作用。
一派流行的觀點認為，這額外的因素就是營養(yǎng)攝入，尤其是動物蛋白的攝入，也就是和吃肉有關(guān)系。就能量代謝而言，大腦是人體中的“耗能大戶”：雖然它只占人體總質(zhì)量的2%，但是消耗的能量卻超過20%。維持一個碩大的腦，需要大量的能量和營養(yǎng)攝入。
自舊石器時代末期以來，人類社會逐漸從采集狩獵到農(nóng)業(yè)過渡。在這個過程中，人體能夠攝入的營養(yǎng)的種類、數(shù)量和質(zhì)量發(fā)生了很大的變化。Yuval Noah Harari在《人類簡史》中提出農(nóng)業(yè)雖然增加了食物的總量，促進了人口的增長，但是對個人攝入的營養(yǎng)而言，其質(zhì)量和多樣性是下降的。在采集狩獵時代，食物的來源多樣化，動物蛋白豐富，營養(yǎng)更均衡，而在農(nóng)業(yè)社會，食物主要依賴單一的幾種農(nóng)作物，導致營養(yǎng)失衡。
然而并不是所有群落都進入了農(nóng)業(yè)社會，其中一些仍然保持著采集狩獵的生活方式。為什么他們的腦容量也減小了？人類學家Andrzej Wiercinski認為，在舊石器時代末期，由于氣候變化等原因，大型獵物的數(shù)量在快速減少，所以采集狩獵者能獲取的動物蛋白可能也在減少。
當營養(yǎng)攝入不足、需要開源節(jié)流時，“耗能大戶”的腦可能首當其沖，導致其減小的速率大于身體的其他器官。
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進入工業(yè)社會以后，普通居民攝入的營養(yǎng)水平有很大的提高，相對應地，研究者發(fā)現(xiàn)在某些地區(qū)腦容量有反彈的趨勢，進一步為營養(yǎng)假說提供了支持。
除了體型或者營養(yǎng)這樣的生理因素，另外一個有趣的假說是集體智慧（collective intelligence）或勞動分工（division of labor）。如何在腦容量不再增加甚至減少的情況下，保證文明繼續(xù)向前發(fā)展？做一個類比，如果單個芯片的計算性能遇到了發(fā)展瓶頸，如何繼續(xù)增加算力來解決越來越復雜的問題？
一個很有效的方法就是分布式計算，把大問題分解為很多的小問題，然后分派給個體來解決。
對應到人類社會，就是集體智慧和勞動分工。隨著群落里人口的增加以及社會結(jié)構(gòu)的完善，勞動分工變得越來越細化。雖然整個集體的智慧在進步，但是每個人需要掌握的知識和技能不一定增加。每個采集狩獵者可能需要了解大量關(guān)于他們生活環(huán)境中動植物的知識，掌握完備的技能樹，但是農(nóng)業(yè)社會中的從業(yè)者更多是重復專一化的勞動。
分工與合作促進了社會的進步，不必再依賴于個體腦容量的無限增加。
Georgina Montserrat Reséndiz-Benhumea等在2021年發(fā)表的研究為這種假說提供了支持。他們通過建立數(shù)學模型，發(fā)現(xiàn)腦容量小的個體，如果能夠相互分享從環(huán)境中獲取的有用信息，它們可以實現(xiàn)的神經(jīng)自由度和腦容量大的孤立個體沒有顯著區(qū)別。
有趣的是，在一些社會性的昆蟲里也發(fā)現(xiàn)了類似的現(xiàn)象。胡蜂科既有獨居的物種，也有群居的物種，而且群居的生活方式獨立進化了很多次。Sean O’Donnell等比較了29種胡蜂的大腦，發(fā)現(xiàn)當胡蜂從獨居的生活方式進化到群居時，大腦中負責學習和記憶功能的蕈形體（mushroom body）顯著地變小了。
我們身邊有一些被馴化的動物，比如說狗和羊，比起它們未經(jīng)馴化的祖先，腦容量也變小了，這又是為什么？從某些角度來看，人類從獨立小群落、低人口密度的采集狩獵，發(fā)展到聚集的、高人口密度的農(nóng)業(yè)社會，也在經(jīng)歷一個“自我馴化”(self-domestication)的過程。這是否意味著腦容量的減小和馴化有關(guān)系？
演化人類學家Brian Hare是自我馴化理論的主要倡導者。他提出在馴化或者自我馴化的過程中，個體之間的競爭，尤其是攻擊性為，會被大幅削弱，取而代之的是友善與合作。狗群或者羊群中最具有攻擊性的那只可能是最早被馴化者淘汰的。同樣地，人類社會中可能存在選擇壓力來淘汰攻擊性強的人，而青睞那些友善的人，也就是“友者生存”(survival of the friendliest)。
因為個體之間的競爭減弱了，腦容量開始逐漸變小。黑猩猩和倭黑猩猩是演化上的近親，它們之間行為和腦容量的對比，為此提供了一個很好的例證。黑猩猩攻擊性很強，常常因為爭奪資源、地位和交配權(quán)發(fā)生流血事件。但是倭黑猩猩之間卻非常友好，會相互分享資源，那些攻擊性強的雄性，反而不討雌性的喜歡。對比它們的腦容量，友善的倭黑猩猩的腦容量相對更小。
除了上述提到的幾種假說，學者還提出了諸如氣候變化、腦結(jié)構(gòu)重組等因素來解釋腦容量的減小。因為證據(jù)缺乏以及篇幅限制，筆者在此就不再詳述了。
和演化生物學中的很多問題一樣，現(xiàn)有的證據(jù)并沒有完全證實或者證偽某一種假說。過去幾萬年里我們腦容量的減少可能是多種因素共同作用的結(jié)果。但是，對于這一問題的思考，本身就是一個很有趣的過程。
同時，“以史為鑒，可以知興替”，我們現(xiàn)在已經(jīng)知道腦容量可以短期內(nèi)發(fā)生改變，我們不禁要問——未來我們的大腦會有多大？如今我們越來越依賴電腦來解決問題，而通用人工智能的實現(xiàn)也不再遙遠，一萬年之后我們的大腦會怎樣變化？
參考文獻：
