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為什么人腦的知識儲備遠遠小于ChatGPT等AI，卻能擁有意識？

而AI卻不會產(chǎn)生意識？

如果知識儲備多就能產(chǎn)生意識，那互聯(lián)網(wǎng)早就產(chǎn)生意識了。

甚至整個地球、太陽系、銀河系，宇宙都更應該產(chǎn)生意識。

一塊石頭是石頭，10000000000塊石頭它還是石頭。

雖然你把石頭重新架構(gòu)整合一下，它就能建造出摩天大樓。但關(guān)鍵是，人類只知道這個大樓的效果圖是怎么樣的，連具體的圖紙都沒有。

石頭再多也不會自己堆起來，變成一棟摩天大樓。

知識的本質(zhì)是信息在人腦中的表征，而意識其實是人腦處理信息的一種監(jiān)督和反饋。

ChatGPT沒有架構(gòu)相關(guān)的邏輯基礎，自然不可能有意識。

我們來看看意識究竟是什么？

20世紀80年代，心理學家本杰明·李貝特便做了一個著名的實驗[1][2]。

他們讓5個左撇子的大學生坐在躺椅上，并告訴他們用1~2秒的時間放松頭部、頸部，以及前臂肌肉。但在決定做這一件事情之前，他們需要突然快速動一根手指或手腕。當他們活動手指的時候，不要有任何的預先計劃或刻意關(guān)注，隨機重復40次。

在這些大學生進行這些動作時，研究人員測量了三個變量：

1、貼在前臂的電極，記錄手指動作開始的時間。

2、貼在頭皮上的電極，測試動作開始時大腦的預備電位。

3、感受到行為沖動（想動手指）時，喊出屏幕中鐘表的“時間”，從而測出決定時刻。

經(jīng)過多達幾百次實驗，李貝特最終都發(fā)現(xiàn)，決定時刻出現(xiàn)在大腦預備電位之后。

平均時間間隔為350ms。

也就是說，當我們決定做某一件事情之前的1/3秒，大腦就已經(jīng)發(fā)起動作了。

因此，有研究者悲觀地認為人類并沒有自由意識。

不過在進一步的實驗中，李貝特讓被試大學生，在做決定之后否決行為。

心理學家本杰明·李貝特

雖然大腦出現(xiàn)了預備動作電位，但最終阻止了動作，沒有檢測到手上的電位。近年來的也有研究進一步表明，當大腦動作電位出現(xiàn)后一定時間內(nèi)，可以進行否決，但距離動作時間足夠近時，否決的成功率便會大大降低[3]。

這說明，無論人類有沒有自由意識，但在一定時間內(nèi)都有否決的自由。

40年來，有大量的研究支持李貝特實驗中意識決定延于與大腦動作的結(jié)果。延后時間短則數(shù)百毫秒，最長甚至可達10余秒[4][5][6]。

一項實驗中，經(jīng)顱磁刺激改變受試者的左右手使用習慣后，受試者依舊認為自己的選擇經(jīng)過了自由意識的決定[7]。在某些實驗設計下，當出現(xiàn)無意識判斷或沖動行為，受試者也會認為是自己的決策行為[8]。

直接對高級皮層進行刺激，受試者則可能出現(xiàn)錯誤的意識判斷。例如，他們可能認為自己做出了某種動作，但實際并非發(fā)生[9]。

這似乎更加肯定了人類沒有自由意識。

然而，最近10多年一些研究者卻有了進一步的發(fā)現(xiàn)，有研究者否定了人類沒有自由意志的看法。

2009年，有人把李貝特的經(jīng)典實驗，修改為播放一段音頻，然后讓志愿者決定是否敲擊一個鍵。研究發(fā)現(xiàn)，不管志愿者是否真的選擇了敲擊，兩種情況下都有相同的大腦預備電位。

這表明，大腦預備電位并不表明已經(jīng)做出了決定。

當然志愿者即刻決定是用左手還是右手按鍵時，大腦的早期動作電位同樣沒有什么區(qū)別，這說明大腦早期產(chǎn)生的動作電位，可能是注意到信號或者對信息的預處理。

近年來，越來越多更精確的方法，證明意識決定不是瞬間出現(xiàn)的，而是逐步建立起來的。因此有研究者認為，決策結(jié)果的早期神經(jīng)標記不是無意識的，而是簡單地反映了有意識的目標評估階段，這些階段還不是最終的，在達成最終意識活動之前，這個決策可以終止或改變[10]。

總之，一個動作可能在我們的“意識”意識到它之前就已經(jīng)開始了，并不意味著我們的意識不能批準、修改或者取消這個動作。

結(jié)合現(xiàn)有的各種神經(jīng)科學證據(jù)，我們不難得到這樣的推測：

大腦整合信息本身就是先到初級皮層，然后再到更高級的皮層。初級皮層隨時隨地都在獲得信息，以供高級皮層使用。高級皮層在做決定之前，總是先要調(diào)控初級皮層的信息。在獲得信息之后，有決定去做或者不去做的權(quán)利。

而當初級皮層先對我們的軀體進行控制，信息反饋到高級皮層后，也可能被當做成我們的主觀決定。

這樣，大腦依舊是具有一定程度自由意識的。

當然“自由意識”概念的定義本身也是充滿爭議的，在對“自由意識”具有更嚴格定義的人眼中，人依舊是沒有自由意識的。

無論意識是否自由，李貝特實驗都證明了意識是大腦進行信息整合時產(chǎn)生的一種感知。

單個感覺神經(jīng)元的活動是十分嘈雜（具有很高的神經(jīng)元噪聲），無法在大腦內(nèi)重建感覺場景。

為了解釋大腦內(nèi)的神經(jīng)回路，早在1949 年，著名神經(jīng)科學家唐納德·赫布提出的赫布理論（突觸可塑性的基本原理）中，便有了神經(jīng)元集群的概念。

相關(guān)實驗也表明，當猴子進行伸手和抓握運動時，神經(jīng)元集群同時編碼手臂位置、速度和手的抓握力，注意和記憶的位置都可以被解碼的。[11]

到了20世紀末，有神經(jīng)科學家通過神經(jīng)元群體解釋了運動皮層的編碼方向。

在神經(jīng)元集群的概念下，其實大腦神經(jīng)通路和稻草編制的長繩很相似，你追溯單根稻草的軌跡是很難得到整根繩子信息的，所有稻草信息的集合才是整根繩子。單根稻草的不確定信息在集合成整根繩子的時候，被平均掉了，最終得到的是整根繩子的信息。

神經(jīng)元集群的基本單位是皮質(zhì)柱（Cortical Column）[12]。

通過在皮質(zhì)表面垂直插入探針連續(xù)穿透，發(fā)現(xiàn)的幾乎相同的感受野（receptive field，一個神經(jīng)元所反應的刺激區(qū)域），因為把整個區(qū)域的神經(jīng)元集群稱為皮質(zhì)柱。

皮質(zhì)柱內(nèi)的神經(jīng)元編碼具有相似特征，這支持了大腦皮層的模塊化。

雖然皮質(zhì)柱假說依舊是當前解釋皮層信息處理的最廣泛假說之一[13]，然而遺憾的是，模塊化的功能結(jié)構(gòu)和遺傳機制，依舊沒有相關(guān)研究結(jié)果所支持[14]。

雖然人類還無法破譯意識的框架和底層邏輯，但目前依舊有四大主流的意識理論，嘗試進行解釋。

人類解釋意識框架的主要意識理論

1、高階理論(HOTs)

• 心理狀態(tài)→元心理狀態(tài)（高階表象）

該理論認為，普通心理狀態(tài)轉(zhuǎn)變成高階的元心理，從而誕生了意識。

一般來說，前額葉和人類的高級認知功能密切相關(guān)[15]。

前額葉皮層分為背外側(cè)、腹外側(cè)、內(nèi)側(cè)和眶額皮層，各個區(qū)域有不同的功能，但并不是這里分析的重點[16]。

前額葉最晚進化出現(xiàn)，也是人類發(fā)育最晚成熟的腦結(jié)構(gòu)，是人類最高級中樞，執(zhí)行著抽象認知、注意力調(diào)控、行為決策、思維推理、工作記憶等與意識高度相關(guān)的活動。

高階理論其實是建立在前額葉功能的基礎上的，但個人認為這還是過于形而上。

作為高階的元心理是凌駕于普通心理之上的，而前額葉和其它高級皮層終究是并列的，且并不僅僅是前額葉參與意識的形成，其它一些關(guān)鍵腦區(qū)同樣參與。

但如果我們定義前額葉誕生的意識就是元心理，這個理論便陷入循環(huán)論證。

2、全局工作空間理論(GWT)

這個理論，是把大腦看做是執(zhí)行不同功能的專用模塊，并通過長距離連接，信息在不同模塊之間傳播和共享，每一時刻的及時全局共享誕生意識。

這個理論很明顯是以大腦分區(qū)以及聯(lián)絡關(guān)系作為理論基礎的，它同樣有腦科學的基本研究支撐。但這個理論關(guān)于全局的概念，依舊是抽象而不明晰的。

如果我們定義能誕生意識的共享就是全局的，這個理論同樣會陷入循環(huán)論證。

這個理論明顯是以大腦的信息整合機制作為基礎的，它意圖以現(xiàn)象特征為基礎，構(gòu)建一套幾何式公理，顯示出了龐大的野心 。

該理論的基礎邏輯，是探討大腦整合信息時的因果機制和狀態(tài)。它提出，任何系統(tǒng)，只要產(chǎn)生一個非零的不可約的整合信息的最大值，便足以誕生儀式。

一直以來，我都認為信息整合理論是解釋意識起源的最可能的方向之一。但個人認為，這個整合過程也可能是混沌的，它是否真的存在一個標準范式，是值得爭議的。而且，即便真的存在標準范式，意識的誕生方式，也并不一定是該理論提出的形式。

4、再入和預測處理理論

該理論強調(diào)了自上而下信號對形成和塑造有意識感知的重要性。

大腦（高級皮層）再處理（或再發(fā)生）感知皮層內(nèi)的局部信息便足以產(chǎn)生意識。

這個理論，同樣脫胎于現(xiàn)有的意識相關(guān)研究。

似乎能很好地解釋一些意識研究自上而下的機制，以及關(guān)于意識的延遲現(xiàn)象。

這個理論的確能夠解釋局部意識，相當于大腦對感官產(chǎn)生原因的最佳猜測。

除了以上四個理論，還有一個理論的呼聲很大，那就是“注意力圖式”理論。

該理論的核心主張是，“注意力圖式”是大腦計算注意力過程和當前狀態(tài)的簡化模型[17]。

根據(jù)該理論，諸如“我意識到XX”包括以下步驟：

刺激XX在大腦中被編碼為一種表征，與其他刺激表征競爭大腦有限的處理資源。

如果刺激XX贏得了這種信號競爭，它就會被大腦深度處理，從而加入“注意力圖式”。

“注意力圖式”是一種內(nèi)在模型，是選擇性地獲取XX的一些基本特征，例如顏色、形狀、位置等，從而誕生的一種簡化模型。

其實我們不難發(fā)現(xiàn)，當我們意識到一個物體時，當把這個物體拿走，我們也能在腦海中構(gòu)想出它的基本特征。雖然我們無法確定“注意力圖式”理論的正確性，但大腦處理工作記憶的方式，很明顯是符合“注意力圖式”。

“注意力圖式”是最為機械化解釋意識的一種理論，但再結(jié)合以上四種意識理論，我們或許更加接近意識的真相。

首先，意識是整合的，高級皮層再處理不同分區(qū)初級皮層中的信息時，產(chǎn)生的一種簡化模型，可能是意識形成的基礎。這個整合過程，或許是通過某種范式（例如數(shù)學關(guān)系）達成的。如果意識過程超出一般心理的范疇，它也而可能是更高階的。

意識的產(chǎn)生，遠遠比普通人想象的復雜得多。很多人總是在幻想奇跡，人工智能會不會自己產(chǎn)生意識。

如果在人類不知道意識具體底層邏輯的情況下，完全依賴“死”的底層邏輯，人工智能能產(chǎn)生意識，那恐怕和讓猴子敲出《莎士比亞》沒啥區(qū)別。

在人類沒有完全破譯之前，人工智能是不可能無條件產(chǎn)生意識的。

當然，除了直接設計出具有意識的人工智能外，其實人類在未來還可以通過另外一個方式，讓人工智能產(chǎn)生意識——模仿生物的演化。

設計出完全不需要人類參與生產(chǎn)的簡單機器，對這些機器設置有限的生命，擁有生存、繁殖，以及死亡機制，且芯片可隨著繁殖產(chǎn)生隨即模塊，可以通過自然/人工選擇，不斷演化。每次改變環(huán)境，生存下來的機器都會更加的適宜環(huán)境，如果對環(huán)境做到有意識的控制，就能產(chǎn)生需要的更復雜更智能的機器。

隨著這些機器自主智能越來越高，未來就有可能像碳基高等生命一樣，自己產(chǎn)生意識。

當然，對演化的模擬也是一個無比巨大的工程。

是直接設計有意識的人工智能更難，但是依靠有條件的演化產(chǎn)生意識更難，是未知的。

其實人工智能本身就是模仿的人類大腦的網(wǎng)絡學習機制。

我個人認為在一定的架構(gòu)基礎上，通過創(chuàng)造必須條件讓人工智能自己演化，會更容易誕生真正的意識。

但至于未來是否還在人類可控范圍內(nèi)……

打開潘多拉魔盒之前，我們對未來一無所知。