今天的虚拟现实技术仍然处于萌芽状态，无法开始探索所有可能性。目前，对大脑与虚拟现实之间相互作用的研究主要围绕着虚拟现实在康复和教育中的应用。很少有研究关注虚拟现实对大脑更基本的影响。在撰写本文时，这类研究中最引人注目的似乎是关于大鼠的海马体活动的研究，不过可能很快就会发生变化。14如果我们要了解数字创新成果的消费者所面临的认知挑战，那么将成为被深入研究的主题之一的是：在不远的未来，完全沉浸在虚拟现实或增强现实环境中的人的思维和大脑，以及这些创新成果对消费者大脑的影响。
创造创新
文化语境中的心智
以前那种一个天才独自进行智力探险、最后一鸣惊人的浪漫故事，现在基本上不可能发生了。为了反映从个体到团队的变化趋势，人们甚至创造了“协作智能”（collaborative intelligence）这个术语。这并不是说以前没有协同努力。从广义上讲，即使一个孤独的有创造力的个体，也不是真正孤独的，因为他站在昔日巨人的肩上，这些巨人都是隐含的团队成员，不管他是这些巨人的“灵魂伴侣”还是他们的智力对手。所有创造性过程都发生在文化语境中，这就是说，创造性过程都是协作性的。在《群体天才》（Group Genius）和《解释创造力》（Explaining Creativity）两本著作中，15凯思·索耶提供了许多这样的例子，有纵向的（借鉴早期工作），也有横向的（与同时代人互动），科学、艺术和商业领域都有。
即使在更直接的意义上，创造性过程也越来越多地由一个团体而不是个人驱动。在科学领域，发现和创新越来越多地由不同规模和组成成员的团队完成。科学期刊的每一位读者都一定会注意到，在过去的几十年中，科学论文的作者名单越来越长，由单个作者完成的论文越来越少。作为一个个体，我有时会为这种变化感到惋惜，因为在气质和风格上，一种孤独的智力追求一直是我的首选“作案手法”，而且我认为有许多像我一样的科学家和学者；但是，这种遗憾是没用的，我们得接受现实。
随着新的艺术形式越来越多地与技术交织在一起，这种趋势也可能在艺术上占据优势地位。这意味着，理解创新的本质和创造性过程的努力一定不能再完全围绕着有创造力的个体，甚至不能再主要围绕着有创造力的个体；它必须越来越强调对创造性协作的研究。理解一个成功的创造性团队“要做什么”和“不要做什么”本身就是一个创造性的过程。已故的J.理查德·哈克曼是哈佛大学社会和组织心理学教授，也是团队研究领域的领先专家。据他说，上述理解不但是创新性过程，而且还很不简单。16
广泛的社会、文化和人口变化会影响创造性过程。长久以来，人们有个根深蒂固的观念，即随着年龄的增长，创新能力会逐渐丧失。这个观念正在受到越来越大的挑战。17几个世纪以来，数学一直被认为完全是年轻人的思维游戏，但就算在数学领域，细致的分析研究也未能在数学家的年龄与成果的质量和数量之间建立明确的关系。18这些发现是否与本书前面所说的神经科学方面的一些知识相矛盾？它们不矛盾，但这些发现确实表明有很多途径通向创新成果，这些途径可能依赖不同的经历、不同的神经特性，并且可能是互补的。这些发现也证明了一件很重要的事：这些途径在不同的时间、不同的文化和信息背景下可能会有所不同。
这些差异对不同领域的创造性团队的最佳年龄构成有何影响？有人提出，一个高效的团队应该既包括头脑中没有过时观念的年轻成员，又有经验丰富的成员带来经验和知识。19作为一般的前提，这是有道理的，但它如何适用于不同的创造性领域，还需要更好地理解。实际上，解决这个问题不仅是一项科学挑战，也是社会人口统计学的当务之急。鉴于发达社会的普遍老龄化，它们不能不去利用年长者的创造潜力。
然后是性别和性别差异。在科学和艺术领域，男性的统治地位日益衰落，性别平等的趋势无疑将继续下去。两性成员对创造性团队所做的贡献，是否存在系统性差异？如果存在，那么它们是什么？它们如何才能被最好地结合到生产协同效应中？用今天的眼光来看，这种调查可能有一点政治不正确，但只是在一个由性别不平等主导的文化中才会这样。一旦性别平等的观念被牢固确立，对于“性别对追求创造性有互补性贡献”问题，就可以进行建议性的、理性的讨论，不会受到歇斯底里、自卫或“政治正确”的腐蚀性影响。1990—1995年，米哈赖?契克森米哈赖对91名“特殊人士”进行了访谈，当时他无法实现受访者男女数量相等的目标，因为在某些创造性领域，女性不太多。相反，他的受访者中男女比例是7：3。今天，我们希望这个比例更均衡。20
众神之岛和其他地方的创新精神
尖端的科技创新几乎不再由欧洲和北美垄断。在神经科学和神经心理学领域，过去几十年间，来自中国、日本、新加坡和其他非西方国家的一流出版物的优势一直都是惊人的，我认为其他创造性领域也是如此。不过，虽然科学技术日益国际化和同质化，但文化差异却仍然存在。正是创造性事业的全球化，以及国际团队的出现，使我们必须更好地理解文化背景对创新和创造性过程的影响。跨文化神经科学是一门相对年轻的学科，它关注文化与个体认知的相互作用，甚至是文化与大脑的相互作用，而对创新的跨文化神经科学研究是其在未来的自然延伸。21
诚然，知识产业的全球化和非西方社会对知识产业的参与度的提高，是20世纪后半叶的标志性趋势，它在某种程度上是一条单行道：世界其他地方采用西方方式，并且从中受益。不过，不能绝对保证这种趋势在21世纪会继续下去；事实上，有充分的理由相信它不会。随着那些历史上先进，后来变得落后，如今又变得先进的亚洲国家再次回到世界舞台的中央，摆脱过去几个世纪文化上的从属地位，它们古老的文化传统和特色也将重新发挥作用。随着非洲国家加入全球创新领域，它们也将带来自己的传统和特色。是的，世界可能会越来越“平”——我借用了托马斯·弗里德曼的畅销书《世界是平的》中的这个词，但随之而来的“平地”不仅仅是北美“大草原”或东欧“大草原”的延伸。它既是不同文化特征和人格类型的混合，也是不同历史遗产的混合。
由于现代创造性过程不再被西方垄断，创新和创造力研究必须注意并放弃默认的假设，即我们在北美和西欧进行的研究得到的关于创新和创造力特征以及一般认知的知识，能自动适用于世界其他地区。创新和创造力的跨文化科学正在成熟，或者说，至少应该成熟。在一个全球化的世界中，以前被视为不重要地区的国家将成为主要参与者，那里将有许多创新中心，为了让它们顺利、有效地互动，理解这些地区的相似性和差异将是必不可少的。
关于创新和创造力的跨文化研究将不仅仅是学术上的追求。在“平”的世界中，这将是一种实际需要。
不同的文化产生不同的认知风格，这些差异在日常生活、科学和艺术追求中都能体现出来。对于像我这样成长于苏联并在美国度过大部分职业生涯的人来说，这不是挑衅性的纸上谈兵，而是真实感觉到的分裂的生活体验。一种独特的认知风格可能是一种文化的基本（有时可能是难以捉摸的）属性，而且我发现与不同的认知文化互动，远比品尝异国风味或到异国他乡旅游更有趣。这些不同的、由文化塑造的认知风格有着重要的（虽然通常是微妙的）互补性，像“相对的优点和弱点”这样的陈词滥调根本无法描绘其本质。综合起来，这种互补性可能会带来团队协同效应，其集体创造力远远超过文化上同质的团队。我坚信，来自中国、印度、苏联解体后产生的欧洲和亚洲国家，以及其他遥远地区的学生和青年科学家不断涌入美国大学，这有助于美国科学的稳定发展，也是其独特的优势。尽管这些年轻人在美国接受了高等教育，但他们带来了由他们的文化背景所塑造的认知风格和认知习惯，并将它们融入美国的创造性团队中，形成强大的非线性效果。对创造力研究来说，系统研究由这种文化塑造的认知差异和互补性的本质是一个有价值的挑战，其研究成果在实践上，有助于设计更好的系统方法，优化不同领域、不同目的的创造性团队的构成。尽管从表面上看，战略性地将不同文化背景的个体融入创造性团队这一想法有点政治不正确，但作为一个终身蔑视政治正确的人，我在苏联的时候就发现这个想法有道理。
神经生物学和文化在塑造和指导创造性过程方面的关系一直是本书的主题之一。这种关系的重要性是无可争辩的，但只要关于创造力的研究仅限于文化上同质的西方环境，我们就没有机会真正理解创造性过程中神经生物学与文化相互作用的本质。为了真正理解这种相互作用的本质，我们必须克服文化狭隘主义（或文化上的狂妄自大），并在不同的文化背景下进行比较研究。正如每个科学家都知道的那样，必须操纵一个变量，才能理解它对所讨论过程的贡献，但到目前为止，我们在努力理解文化对个体创造力的影响时，还基本上没有这样做过。
与技术创造力相比，艺术创造力从未被西方垄断；它总是在世界的不同角落蓬勃发展。我正在巴厘岛写这一章的部分内容，过去近30年里，我总是到这里来度假。巴厘岛被称为“众神之岛”，位于以信仰为伊斯兰教主的印度尼西亚中部，是印度教的一块飞地。它以似乎无穷无尽的艺术创作——绘画、木雕、雕塑、纺织品、金属制品、舞蹈和音乐而闻名。附近的爪哇岛上，古老的皇家城市日惹是另一个艺术创作中心，有多种形式的精致的本土文化痕迹，异常繁荣。
巴厘岛和日惹的独特性并没有逃过各种企业家的注意，众多商业创意工作室、课程和中心如雨后春笋般涌现在巴厘岛，吸引西方人前来寻求新体验。然而，我用谷歌和PubMed搜索交叉引用的“巴厘岛”、“日惹”、“爪哇”和“创造力”等词语，结果只搜到一份英文的、同行评审的研究性期刊。22似乎在一个自恋的西方中心主义的思维框架中，迄今为止，研究人员还未能充分利用东南亚这些天然的创造力实验室提供的机会。这是一种耻辱，因为西方的研究创造力的许多常用范式，也可以在巴厘岛和日惹等不同文化环境中被实施。此类研究将阐明创造性过程中神经生物学与文化之间关系的本质，并有助于推进“跨文化认知神经科学”这一更广泛的主题。
“跨文化认知神经科学”的出现将有助于搞清楚与创造力相关的一系列问题。我们在西方语境中对大脑与思维的关系进行研究，然后我们就放胆假设这些研究结果具有普遍性。真是这样吗？特定形式的艺术创造力的遗传控制，第10章讨论的那种，在不同的人群中是相同的还是不同的？在不同文化中，如西方艺术家与巴厘岛和爪哇的艺术家相比，做出创造性成就的最佳年龄是相同的还是不同的？在不同文化中，我们在第10章中讨论过的大脑髓鞘化率与创造力的关系是相同的还是不同的？
在我之前写的《决策大脑》一书中，我简要讨论了一个历史之谜。如果我们假设，20多岁到30多岁这段时间是大脑完全髓鞘化的普遍年龄，那么就必须假设一些最重要的历史事件是未成熟的大脑的产物，因为一些最有影响力的人物在10多岁到20岁出头的时候，就开始了改变人类历史的事业，其中包括埃及法老拉美西斯，希伯来人的大卫王，马其顿的亚历山大大帝，法国的路易十四，俄罗斯的彼得大帝；还包括伊丽莎白一世，她25岁时登上皇位，开始了英格兰历史上最长和最重要的统治时期之一；拿破仑·波拿巴在26岁时赢得了第一次重大军事胜利。有没有可能，脑通路髓鞘化率和其他神经发育变量在某种程度上受文化控制？“跨文化认知神经科学”将有可能解决这些问题，以及与创新和创造力相关的许多其他有趣的问题，以及理解人性本质的迫切需要所带来的各种其他问题。
分布式脑力
作为社会科学、社会心理学和组织心理学的主题，人们对创造性团队的研究已经进行了相当长一段时间，并且已经出版了一些优秀的书籍，以奇闻轶事的角度考察了分配给几个人的创造性任务（包括艺术、高科技创业和科学领域的创造性任务）如何获得好的结果。23但神经科学却落后了。如何从对最佳团队构成的研究转向个体大脑、分布式脑力的最佳组合的研究？神经科学积累了足够的知识来解决这个问题。
事实上，关于个体大脑特征的最佳团队构成的问题并不奇怪，并且好多原因驱使我们在进化群体的层面上广泛地、根本地重新提出这个问题。在我早期的书《决策大脑》和《决策大脑》（升级版）中，24我讨论了皮质连接结构方面的性别差异。女性与男性相比，半脑间的连通性更好，因为女性的胼胝体较厚。女性的脑通路结构促进了两个半脑之间的沟通。相比之下，男性大脑的半脑内前后连通性更好，因为男性大脑中一些纵向神经束较厚。男性的脑通路结构促进了额叶和后皮质，特别是顶颞联合皮质之间的通信。
我研究了几个早期的、不同的神经影像学研究（这些研究检查了不同的样本中半脑间和半脑内的连通性，并考虑了男性和女性的偏侧化病变的影响）的结果，得出了这些结论。最近在宾夕法尼亚大学进行的一项研究中，女性半脑间的连通性与男性半脑内的连通性的差别得到了证实和放大。宾夕法尼亚大学的研究特别有说服力，因为研究者使用复杂的弥散张量成像方法对大量年轻受试者（428名男性和521名女性，年龄都在8~22岁）进行了研究。25
人类的两种性别具有不同的、互补的皮质连接结构，这种区别如果带来了进化优势，那么这种优势是什么？人们可以采取通常的做法，推测这些不同的结构是如何适应克罗马侬人的男性和女性在狩猎和采集活动中的互补作用的，但问题是，我们没有证据，归根结底，这只不过是闲谈。真正有趣的问题是，皮质连接结构的性别差异是不是人类独有的，或者这种差异是否存在于其他灵长类动物身上，甚至存在于其他非灵长类哺乳动物身上。这一问题可以得到确切的答案，而不需要太多猜测。大脑连通性的性别差异在多大程度上是普遍存在的，而不是人类独有的？这个答案可能会帮助我们了解其适应性价值的范围和性质。另外，如果这种差异对人类来说是独一无二的，那么这将触发下一个有趣的问题：大脑连通性的性别差异是否在不同文化中普遍存在？还是会表现出文化差异？它们是生理性别差异还是社会性别差异，还是两者的混合？“跨文化认知神经科学”再次出现了。但最终，正如我在《决策大脑》（升级版）中所论证的那样，要找出在人群中按一定比例混合不同的皮质连接结构是否会给整个群体带来任何功能上的优势，并描述这一优势，可能需要创建计算模型和用计算机进行模拟。
左利手可能是另一个恰当的例子。如果左利手者的认知风格确实与右利手者的认知风格不同，那么这种大约占人口总数10%的、强调寻求新奇性的少数派认知风格的存在，能带来怎样的进化优势（尽管我们已注意到各种文化之间存在显著差异）？这个问题和类似的问题已经被争论了一段时间。26
答案（至少是部分答案）可能在于左利手者的大脑特殊性。与右利手者的大脑相比，左利手者的大脑有更大的胼胝体，其连通性也很显著，而胼胝体通路的分散程度也较低；未来，类似于宾夕法尼亚大学团队所进行的这种全面的研究可能还会揭示出，左利手者的大脑还有一些其他特殊之处。27大约10%的个体的大脑具有这一类结构特色，这种进化趋势如果有认知优势，那么它们是什么？
然后是大脑差异。正如我们前面提到的，右半脑的小世界网络特性比左半脑更明显。形态学神经成像研究还表明，皮质空间的分配在两个半脑中是不同的：右半脑的外侧前额叶皮质和下额叶多模态联合皮质的区域比左半脑的大，而左半脑的一些特定模态联合皮质的区域比右半脑的大。28这两种皮质空间分配的相对认知优势是什么？这些半脑差异的程度是否存在个体差异（几乎可以肯定存在）？这些个体差异的功能性后果是什么？皮质半脑组织的这些差异是否与右利手者和左利手者的认知差异有关，如果是这样，如何有关？如果这些差异对最佳团队构成有影响，那么影响是什么？
我们用性别差异和惯用手来表达问题的方法在神经科学中不太常用。这种方法意味着，认知作为一种群体现象，分布在一群相互作用的个体大脑中（不可避免地会出现与昆虫群体的无心的类比；但对这种类比的多重局限性以及可能的启发性价值的讨论，超出了本书的范围）。以前我们研究个体大脑的某些特征的功能性后果，但现在应该开始研究这个问题了，即以不同方式将个体大脑与不同特性相结合，从而在群体中产生新兴的功能特性。
今天，对神经科学家来说，“群体认知神经科学”或“人口认知神经科学”的概念可能听起来很古怪，但对社会学家、政治学家、历史学家或组织心理学家来说，这已经老掉牙了，因为在这些领域中，发展和研究理论的方法一直如此。虽然“群体认知神经科学”的实验方法还有待研究，但计算神经科学可能已经准备得差不多了；并且，可以重新调整神经网络建模的方法，将其作为理解个体大脑的方式，以研究多个大脑之间的群体互动。几十年来，人们一直在研究交互式计算单元共同执行分配给它们的任务的行为，并且所谓的多代理系统已经被广泛应用于人工智能。29事实上，我19岁时在莫斯科大学做的第一个独立研究项目，就研究了一些平庸的简单设备，即“低可靠性冯·诺依曼自动机”，被组合到一起后，是如何适应工作条件并共同执行一项较复杂的像样工作的。那是50多年前，计算机时代还未到来（至少在苏联），那部机器只能使用纸和笔。
本书前面的案例表明，促成相应创新成果的创造性过程需要额叶超活化和额叶功能低下状态的交替作用。在一个团队中，当其中一些个体的大脑以不同程度和不同比例表现出额叶超活化状态和功能低下状态时，会发生什么？当不同个体的半脑间和半脑内的连通性程度不同时会发生什么？或者，大脑神经结构和皮质空间分配以不同的比例表现出小世界特性时又会发生什么事情？群体构成中的这些差异和其他差异如何影响该群体完成分布式认知任务的能力？
假设我们找到了现实生活中一些非常成功的有创造力的团队，并对其所有成员进行了认知和神经影像学研究。如果为了让整体大于各部分之和，我们想知道几个个体的大脑的最佳互补性，那么以上研究能告诉我们什么？假设在头脑风暴过程中，每个团队成员的大脑活动被实时记录下来；对便携式电生理学（如脑电波）、功能性近红外光谱成像（fNIRS）设备，以及其他工具来说，很显然这可以做到。毫无疑问，这种新技术将在未来出现。通过此类研究，我们对群体创造性过程的本质可以获得哪些有用的见解？
团队成员解决问题的能力与团队的创造性产出有何关系？是否有可能，基于某些团队结构，一个团队可以创造出极具创新性的产品，其个体成员虽然聪明能干，但基本上并不特别突出——类似于我早期的小型研究项目中的冯·诺依曼自动机？这些研究中可能会出现一些非常有趣的“整体大于各部分之和”的非线性现象，这是由分布在几个个体大脑中的群体认知概念引导的。这些发现的社会影响可能是巨大的，因为一个社会将不再依靠天才（我们仍然不知道如何成批制造或训练天才，甚至可能永远不会知道）。相反，“天才队伍”将由相对普通的个人组合而成，社会将始终拥有充足的供应。这些分布式脑力如何适用于不同类型的创造性过程和不同的文化背景？
这些以及无数其他问题等待着用尖端神经科学的全部力量来解决。为了与社会创造性过程不断变化的现实保持联系，“创造力神经科学”需要超越个体研究，进入群体创造力和分布式认知的新领域。为了应对这一挑战而创造新范式和新方法（包括实验和计算两方面）的过程远不是一个不可逾越的障碍，这将为新一代认知神经科学家提供令人兴奋的机会，这本身就是科学创造力的一种前所未有的实践。
数字大脑
如果人工智能已经成为可能，那么人工创造力为什么不能呢？部分由于艾伦·纽厄尔和赫伯特·西蒙的工作，机器可以具有创造力的想法已经在很长时间里受到欢迎。30虽然对一个排他性的支持人类的人来说，这个命题听起来可能很讨厌，但还是让我们保持一致吧。如果创造性产品的标准是两种属性的结合——本质上的新颖性和显著的有用性，那么产品的起源应该无关紧要。计算机生成的成果由人类专家判断为具有创造性，这类例子已经在音乐、视觉艺术和传统的人类事业中存在。人工智能怀疑论者的一个轻蔑的论点是，人工智能设备只能做人类设计师设计的东西。因此，这些人认为，它们的产出是派生性的，不能被判断为具有创造性。但这是一个愚蠢的论点，因为它同样适用于人类的创造力。即使是最不正统的具有创造力的个体，也是他所处时代的产物，也是以前积累的知识、洞察力和传统的受益者，这个人所生产的任何创造性产品，无论多么精彩，在广义上都是派生性产品。尽管大多数派生性产品都不具有创造性，但每个创造性产品都是派生性产品，这使上述怀疑者的论点不能成立。
不管是不是派生性产品，人工智能设备都能够生产出人类认为不同的且有价值的产品。哈罗德·科恩是一位艺术家、工程师和计算机生成艺术的先驱，他过去常常将自己设计的绘画软件AARON称为他的“伙伴”。据这位艺术家的儿子保罗说，“科恩认为AARON是他的合作者。在他们长达数十年的合作中，有时AARON非常自主，负责作品的构图、着色和其他方面。”31同样，“音乐智能实验”（EMI）和“艾米丽·霍威尔”，这两个由加州大学圣克鲁兹分校教授大卫·科普设计的音乐生成软件，以贝多芬、维瓦尔第和巴赫的风格进行音乐创作，还进行其他创作，而人类听众认为这些作品很美。在写这一章的过程中，我正在欣赏“艾米丽·霍威尔”的作品集《黑暗之光》（From Darkness Light）。32最近，几个人工智能作曲项目（它们有着怀旧的名字，如Jukedeck和Flow Machines）正在迅速崛起。
未来的有创造力的人工智能系统的设计是否可以从对人类创造力的神经科学研究中获益？我们是否已经到了这样一个转折点：这种跨学科互动已经具有可期待的前景？答案是“也许”，这意味着加速互动至少是值得尝试的。
这不是说人工智能和神经科学之间的相互作用并不存在。但几十年来，它已经衰落了。最初，从沃伦·麦卡洛克和沃尔特·皮兹的经典作品开始，33人工智能的整个想法就受到与人类大脑类比的启发。人工智能的形式神经网络，即以多种复杂方式相互连接的基本节点（“神经元”）组成的大脑状组合体，其核心理论就是与人脑的类比。与生物学大脑一样，作为学习的结果，神经网络中可能会出现复杂的功能特性，即使在设计的时候并没有想到这些功能特性。但是在稍后阶段，人们总是想要更高层次的“符号”单元，以便表达更复杂的认知结构，而不是去研究互联的小组件（“神经元”）所组成的大型组合体表现出的特性。于是，形式神经网络就被推到一边，作为人工智能设计的工具。34最近，神经网络作为大脑建模工具得到了复兴，这种复兴的目的常常是捕捉较大单元之间的相互作用——我们可以把此处的每个单元比作一个神经结构，而不是单个的神经元。这些模型中的一些是通过功能性神经解剖学来实现的，旨在反映特定神经结构之间的实际关系。35在另一个发展趋势中，人们采用的方法是混合认知神经方法，这个方法有时被称为“语义神经网络”。36在这里，一个节点代表一个概念，而不是一个神经元。特别是能够进行深度学习的多层神经网络，近期已经蓬勃复兴。
原则上，神经网络可以由不同摩尔浓度的节点构成，这些节点从简单的“神经元”到复杂的“概念”、“思想”或“行动”。在后一种情况下，“节点”本身就是较低摩尔浓度的节点构成的网络的简写，于是就存在递归网络的层次结构。这类似于杰奎因·福斯特在其著作《自由与创造的神经科学》（The Neuroscience of Freedom and Creativity）中的做法：将这些高阶表征称为“认知单元”。37由于模型中的基本单元从神经元转变为“认知单元”，最近的人工智能体系结构主要是受到了认知科学的启发，而不是脑科学。但是大部分的基础人工智能工作都是在对创造性大脑进行神经影像学和神经化学研究之前做出的，或者说，至少大部分人工智能设计都不是后面这两类认知科学方法促成的。
与此同时，因为创新和创造力研究领域越来越多地接受了神经科学，并采用了结构性和功能性神经成像的工具，这一领域也出现了很多成果。结果，创造力研究已经以与从前不同的方式与人工智能关联起来。实际上，本书回顾的与人类创造力的神经生物学相关的每一个发现和想法，以及没提到的许多其他想法，原则上都可以转化为未来人工智能架构的特征，至少是基于神经网络的架构的特征。这些特征包括前面章节中讨论到的一些：两个半脑之间的结构差异，两个半脑中不同区域的相对大小，半脑内部的强连通性与半脑之间的强连通性，浅层缩进连接与深层缩进连接，额叶超活化和额叶功能低下，神经递质调节，“额叶幽灵”，小世界网络特性，髓鞘形成，中央执行网络和默认模式网络之间的相互作用，以及本书未讨论的许多其他内容。因此，关于创新和创造力的神经科学已经准备好与人工智能相结合，就像几十年来认知科学与人工智能相结合一样。能够实现这一目标的将是下一代神经科学家和人工智能工程师。
到这里，这本书几乎已经写好了。我打算去印度尼西亚度假，正在打包行李时，听说纽约市中心即将召开2016年生物启发认知架构国际年会（BICA 2016）。这正是我刚刚写完的认知神经科学和人工智能相融合的内容，而在我进行期待已久的旅行前，还有几天时间！所以，在最后一刻，我报名并参加了这个会议。
生物启发认知架构国际年会吸引了一些“部落”的成员，与我自己的“部落”很不一样：他们是计算机科学家、数学家、人工智能设计师、机器学习和信息学专家、电气工程师，而且其中的许多人只有二三十岁。他们来自各大洲的十几个国家，都不同程度地对大脑和认知感兴趣。
许多参与者和我的兴趣相同，因此我非常高兴和备受鼓舞：高兴，因为这种志趣相投真的非常了不起；受鼓舞，因为至少在广义上，那些站在不同角度和来自不同背景的人也共享我的一些远大想法。李·舍弗勒和斯蒂芬·泰勒［他也是《创造力机器R》（Creativity Machine R）的作者］的报告议题是，神经网络模型的创造力成为热门话题，新一代科学家站在了时代前沿。38一个意大利科学家团队的两篇关于跳舞机器人的论文充分讨论了人工艺术创造力的话题。39尤金·博罗维科夫和他的同事突破了虚拟现实的极限，他们分享了关于物理现实和虚拟现实之间双向互动的看法，这预示着两者前所未有的融合。博罗维科夫和他的团队正在开发虚拟角色，这些角色能够跨越虚拟世界的边界进入物理世界，并积极地与真实的血肉之躯互动。这些虚拟角色拥有视觉传感器，可以识别人类并与他们进行交流，“使他们能够向智能生物学习，也许可以像智能生物一样进行推理”。40令我惊讶和高兴的是，在此次会议上，奥尔加·切尔纳夫斯卡娅和她的同事甚至分享了一个建模成果，其结论与我的半脑特化的新奇性-常规化理论（本书前面所述）如出一辙。41这里我想引用雷蒙德·库茨魏尔那句令人难忘的话：“奇点即将来临。”通向奇点的道路将充满创造性的突破。
未来的创造力将遵循的多种形式和方向是怎样的？未来几代人会为创造力和创新带来的何种辉煌的壮举而感到目眩神迷？在最后一章，我们试图窥视预言家的水晶球，但看到的东西并不明朗。最终，这些问题的答案都是未知的，并且在很大程度上是不可知的，因为创造力本质上就是一个意想不到的游戏。但话说回来，期待意想不到的东西，正是生活中的乐趣之一。正是它让生活充满刺激。
致谢
在本书成书的过程中，我得到了很多人不同形式的帮助。我的代理人米歇尔·泰斯莱和迈克尔·卡莱尔在写作早期给了我无比珍贵的鼓励。在写作过程中，本书的编辑克雷格·潘纳尔持续不断地给予我中肯、善意而坚定的指导，助理编辑艾米丽·萨穆尔斯基在每个阶段都提供了有力的支持。理查德·加利尼耐心地绘制了准确的插画。丹尼尔·费尔德曼帮助我做了文献检索和章节注释工作。安东·沙波瓦洛夫为本书设计了“小世界网络”和“随机网络”的图样。艾达·巴古斯·约吉·艾瓦拉·巴瓦在巴厘岛录制了山海扬加蓝舞蹈的录像。德米特里·布加科夫、比恩韦尼多·尼布利斯、哈里·巴兰、伊戈尔·葛拉瓦茨基和卢斯·卡西米罗-克鲁宾对书稿的许多方面提供了珍贵的反馈意见。我衷心地感谢以上所有人。在写作本书的过程中，我的小伙伴——已经去世的牛头獒犬布里特和现在养的小英国獒犬布鲁特斯——以无条件的忠诚和欢乐的性情陪伴着我。这是我在牛津大学出版社出版的第四本书，这一合作富有成效且令人愉悦，我对此充满感激。
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9.E. P. Torrance, “Growing Up Creatively Gifted: The 22-Year Longitudinal Study,”The Creative Child and Adult Quarterly 3 (1980): 148–158; J. C. Kaufman and R.J. Sternberg, The Cambridge Handbook of Creativity (Cambridge, UK: Cambridge University Press, 2010).
03 保守的大脑
1.E. Goldberg, The Wisdom Paradox: How Your Mind Can Grow Stronger as Your Brain Grows Older (New York: Gotham Books, 2004); E. Goldberg, The New Executive Brain (New York: Oxford University Press, 2009).
2.E. Goldberg, “The Gradiental Approach to Neocortical Functional Organization,”Journal of Clinical and Experimental Neuropsychology 11 (1989): 489–517; E.Goldberg, “Associative Agnosias and the Functions of the Left Hemisphere,” Journal of Clinical and Experimental Neuropsychology 12 (1990): 467–484; E. Goldberg and W. Barr, “Three Possible Mechanisms of Unawareness of Deficit,” in Awareness of Deficit: Theoretical and Clinical Issue, Eds. G. Prigatano and D. Schacter (New York: Oxford University Press, 1991): 152–175.
