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Test”。他的主张在认知科学上称为功能主义。计算机发明后特别是图灵的工作功能主义取代了行为主义成为心灵和智能研究的主流。在功能主义旗帜下的计算主义以实现功能的计算来窥探认知至今仍是人工智能研究和认知科学的标准范式。1980年代当计算主义信心满满地研究智能、展望未来时哲学家塞尔用“中文房间”思想实验提出质疑。塞尔形象地模拟专家系统的符号运算说不懂中文的他躲在装有许多中文字片的房间里收到外面传来中文字条他只是按预订的规则挑选对应的中文字片来作为回复就给人一种能理解中文会思考做答的印象。计算机也是如此它只是按规则搬弄字符无论表现得多么神奇其实都不是通过思考。这是现代哲学中最著名的思辨之一他针对是能够通过图灵测试的机器智能在哲学界和认知科学上引起了广泛的讨论。那时的人工智能是按照符号主义的思想来构建的认为认知和思维的基本单元是符号知识用符号依句法形成符号串表示为命题认知是按形式逻辑处理符号串的过程研究智能的工作是怎么最有效地搜索知识库来求解。塞尔质疑心灵活动能够通过这样机械式的计算来描述。他认为思考不是简单的逻辑运算必须由具有内在因果性的机制和意向的动力来驱动。当问起肉包好吃吗大脑中涌现肉包形象、香气和味道体验的回忆在喜好意向的驱动下组织成语言作答。而专家系统和中文房间都不是从由对肉包的感受只是分析句法按照对照表找到最符合的字片来回复。虽然惟肖惟妙但谈不上理解更没有思想。在过后的30多年至今人工智能的主流已经从符号主义转到深度学习的联结主义机制上了。神经网络通过学习获得了如同人类一样能够举一反三、由此及彼联想推测的“感性”辨识决策能力。虽然让机器模仿人类不是现在人工智能研究主流追求的目标但技术的发展让它在更高程度的智能上与人真假难分听和看人类自然语言也进入应用领域通过图灵测试不再是个问题了。但图灵测试只与对应问答的功能有关具有同样输出输入关系的功能可以由不同的内在机制来驱动的。也许“中文房间”的符号主义操作过程并不适用于现在神经网络的智能机制了但塞尔的核心思辨仍然在质问人对问题的回答是有意识的由感受内容的因果性所驱动机器会有意识吗它真的理解所问的内容吗意识的问题哲学家用僵尸Philosophical Zombie来形容在行为上与真人无异却没有思想、意志和意识的物体。它所作所为不由自主只是被动的反应。“中文房间”的思辨自1980年起哲学家科学家就不断地在学术刊物上争议。作为哲学家的塞尔强调计算机的行为不是由意识驱动的它是按照固定程序行事的哲学僵尸只是在模拟能够思考。图灵测试无法区分哲学僵尸和由意识驱动行为的人类他们的本质分歧在于什么是意识能否测定意识“意识”是哲学一直关注最古老的问题自笛卡尔起哲学家开始以严谨的态度思考物质与精神的关系。科学研究的是客观的现象而意识是主观的体验。看到一片光华你感觉到了通红的颜色火热的激情可是客观的测量和物理知识告诉我们这是频率400484THz的电磁波作用于我们的眼睛但是在黑暗中的激情迷幻也能产生类似的感受。当你正在经受着疼痛而一切身体检查都无法解释疼痛的存在时什么更为真实是根据科学检测的医生判断还是自己切身的感受当你沉静下来专注内心默念几次“我的脑中响起了这句话”你用心体察会感受到头脑里也响起这句话而周边其实寂静无声。这些都是每个人都能真切感受到的体验其体外的物理测量却无法探知。外在的检测难以探知主观的体验在过去只能通过主观诉说得知同一种事物主观感受因人而异体验未必是真诉说也许谬误这些都无法符合客观的标准。所以近到二三十年前意识的概念一直被科学界所排斥甚至这个词在《自然》和《科学》稿件和基金申请中都是个忌禁。主观意识从根本上便被要求客观的研究无视它远在以客观为基础的科学理论之外。能被客观测量的事物性质叫属性如“力”和“频率”主观感觉到的性质叫感受quale如“疼痛”“红色”“迷茫”等等它是具有前因后果连贯的一个状态。感受是一切心理现象的基础它是意识的体现。意识存在于主观世界的感受空间里而客观世界是在物质属性的空间里。人在感官刺激下感受到一种体验而在没有感官信号输入的梦境中同样可以得到类似的体验即使在清醒时也有幻听、幻觉和联想。客观世界的物质作用和主观世界的内心感受并非完全对应。现代的神经生理学研究虽然已经细致地了解了机体经受伤害时刺激作用于机体外周感受器转变成神经冲动进入中枢神经系统直到大脑皮质兴奋的动力过程和化学物质但是仍然无法理解如何产生主观意识上的体验。当代哲学家戴维·查默斯David Chalmers把理解人类意识的问题分为“简单问题”和“困难问题”。“简单问题”是指理解大脑中产生知觉、记忆和行为的结构、功能和机制“困难问题”是理解这些为什么会和意识相联系它的本质和来源。因此解决“简单问题”对解决“困难问题”并没有帮助。主观和客观是基于对立假设的两种世界不能以己方来肯定对方的基本设定所以困难的问题永远无解。意识理论对应于解释意识本质和来源的“困难问题”时空物质的本质和来源其实是对应着这个问题的另一面。客观世界是意识的产物意识无法验证自我不存在的世界。在科学上是先以承认时空物质的存在性作为不容置疑的公理然后研究它们间的性质和关系给我们建造了一个物理世界的理论。在这构建中抹去了主观的位置所以建立在物质主义的科学无法解释意识的问题。近十来年来脑科学致力于研究“真正问题”即意识存在的生物学基础。它不同于回避意识存在的“简单问题”也不纠缠于解释意识的存在的“困难问题”而是以承认意识存在作为出发点探究支持意识现象的基础机制。它包含了研究清醒、幻梦到睡眠的意识层次视觉、听觉、触觉、心情、思想和信仰等意识体验以及产生自我意识的意识自身。意识存在性对思考这问题的人而言其实并不比物质的世界更为可疑笛卡儿曾以怀疑一切的态度审视被认为真实的存在当一切皆为可疑时唯有正在怀疑着的这个意识必须存在才有可能所以“我思故我在”。现代的脑科学研究通过脑电图EEG、功能核磁共振fMRI和微电极等技术手段来探知大脑神经活动将意识活动对应于神经元的一系列兴奋状态变动建立起主观感觉与客观可测量现象的联系以此来研究与人们主观感受相关的机制、结构和量值。了解当你“知道”你正看着一条狗时头脑哪些神经元发生了什么当你突然感到悲伤时它又发生了什么从20世纪90年代开始的几十年中现代神经科学、临床和心理学的研究从外部探知人脑的活动现象和区域已经积累了许多发现。英国DNA双螺旋结构发现者弗朗西斯·克拉克Francis Crick和美国计算神经学家克里斯托夫·柯克Christof Koch在1988年就致力于这个研究。他们发现每个意识的知觉都与特定方式运作的特定神经元组Neuronal Correlates of Consciousness简称NCC有关。神经元兴奋的信号、波动和活动的区域都能被仪器检测到从而判别无意识、意识清醒的程度以及支持它们的神经组织结构。病理分析可以鉴别这些神经元组是否与意识有关。看到红色是一种神经元意识的关联香气是另一种关联触觉又是一种。当你看到嫣红的桃花轻摇缤纷飞舞时视觉皮层活跃起来在综合处理桃花的颜色形状和运动的轨迹嗅觉皮层在分辨联系送来的香气颞叶上的听觉区收到花枝轻摇的声响微风和花瓣轻拂而过的皮肤产生感觉的电信号传入脑中触觉的区域这些感官皮层的兴奋导致大脑皮层几个区域同时涌起的兴奋波动让你感受到一个融为一体的意识体验。米兰大学的神经科学家马塞洛·马斯米尼Marcello Massimini用脑电图EEG记录短时电脉冲刺激后的脑区响应经颅磁刺激技术 TMS可以从用响应模式的信息复杂度定量地区分从完全清醒状态、无梦睡眠到深度麻醉状态的不同意识水平。美国威斯康星大学麦迪逊分校精神病学家和神经学家朱利奥·托诺尼Giulio Tononi从信息角度来寻找一个描述意识清醒程度的数值指标Φ和意识体验的信息结构。在研究中总结出意识体验是存在的、复合的、信息的、整合的和排斥的五个现象学特征。他将之立为五个公理依此由状态转移机制来找出在给定状态下能够产生最大Φ值的神经元复合体和具有最小不确定性的概念结构。这个类似于构建力学系统的研究称为“信息整合理论Integrated Information Theory简称IIT”。在这个理论中神经元组中神经元的兴奋与否抽象地描述成它们01真值的一个状态神经元联接的结构和权重决定了兴奋触发的机制神经元组将单个神经元的兴奋机制复合成为状态随时间变化的机制。神经元组外还可能有其他未知的输入因此神经元组的现在状态决定了是在其机制约束下相关神经元集合以前和以后可能状态的两个概率分布。在状态的变化中以前状态是现在的“因”以后是现在的“果”神经元组的兴奋在其机制约束下建立了“因果性曲目Cause-effect repertoire”即这两个概率分布。若这曲目要比完全随机无序的前因及随机状态演化的后果具有较少的不确定性较小熵神经元组的机制对这状态就产生了一种因果性信息。对神经元组而言这个较确定的前因后果是神经元组对状态有一个较清晰连贯的系统属性对应着意识中的基础“感觉”。对应于意识体验是不可分解整体的属性只有在神经元组整体产生因果性曲目的不确定性比分割成几块产生的曲目组合小则才有可能。若整体产生的因果性信息大于分解组合的神经元组则称为不可分解的整合这种整合能减少不确定性的信息量记为φ。因果性曲目不一定要包含所有相关的神经元排斥公理让我们只关心和选取能导致最小不确定性整合的那些神经元所组成的因果性曲目。这影响了相应的φ值。对应于最大φ值那个因果性曲目记为MICE。这个不可分解的神经元组、其最大φ值和MICE组成了一个“概念concept”对应于意识体验中的一个感受方向它指向这不可分解的神经元组拥有哪个最为确定的前因后果。不可分解神经元组的各个不可分解的子集都能产生“概念”这个系统的信息量是每个“概念”中MICE的因果性信息量与它φ值加权的和它标志着系统减少不确定性的能力所以具有越多个和越高φ值“概念”的系统可能对应着有着越丰富明确的综合感觉。整合公理要求进一步比较神经元组整体与分解组合所拥有“概念”MICE系统的不确定性。这个整体更强的概念系统信息记为Φ意味着这神经元组在整合“概念”上也是不可分解的。排斥公理说具有最大Φ值的不可分解神经元组即“复合体complex”排斥了其他“感觉”的贡献以消除任何两可的含糊。最大整合概念系统的概念结构MICS是由现在状态的复合体所产生的概念结构它拥有最大整合确定性的概念组合。按照以上方法发现的MICS在信息角度等同于意识的主观体验其信息的构成完全符合意识体验现象学的特征其复合体对应于意识中的主体。例如看到“一个红色滚动的圆球”这对应着一个作为复合体的神经元组正处在某个状态中它的机制产生的“红色”、“滚动的”、“圆球”等各个概念都具有相应的最为确信的因果性曲目构成一个不可分解的整体体验。每个概念对应着意识体验的一个方向其φ值表示这方向体验的强度。它们决定着体验的品质。而Φ值对应着这时整体意识的清醒程度。IIT提供了一个计算方法来测量意识体验和理解其机理的数学模型其计算机模拟的结果在临床中得到了验证。只有足够高的Φ值才具有人类澄明的意识。它被认为是目前最有前途的意识理论成为当下神经科学的热门话题得到许多重量级科学家的拥护。机器意识NCC和IIT理论在科学实验的基础上探究大脑皮层神经元组的兴奋状态与意识活动的联系。根据IIT人脑中融为一体的意识体验依赖于兴奋状态在复合体中所产生信息整合为一体的能力。这个理论建立在抽象的状态转移机制系统上所以不仅适用于大脑中神经元组也可以是任何符合这数学模型的硬件。托诺尼用Φ值来度量整合的程度Φ值越高对应着意识程度这时就越高。这种意识现象的度量只与系统中状态转移机制的结构和所处的状态有关而不管它是在一个人的神经系统、或是一只昆虫的甚至是一台机器中。根据IIT虽然我们不能确信能产生高Φ值的机器一定会像人类那样思考但可以确定今日机器学习的人工智能包括深度学习具有很强辨识能力的机器打败人类的阿尔法狗现在会与人对话的机器人都不具备意识的特征。不论它们拥有多少神经元和联接将来拥有多少超越人类的智能这类前馈型多层神经网络实现的是一个从输入到输出的确定函数只拥有属于哲学僵尸的功能。这样没有反馈回路结构的神经网络系统不能形成复合体Φ0只有输入到输出的映射关系不会产生意识的体验。就像人类的小脑具有远比大脑多的神经元实现了许多非常复杂需要智能的活动但这些智能还只是在无意识下进行。高度联接的互联网和生物的本能也只具有不值一提的Φ值单纯的高智能系统未必具有意识。意识也许是一种灵活地运用高度整合极其丰富信息来做决策和交流活动的信息控制机制人类在自然竞争中因此进化出具有密集复杂联接结构的大脑皮层用以支持这种优越的机制。作为工具的智能机器不必具有意识也可以实现我们所需要的各种智能。现在流行的人工智能技术并不导向具有意识的机器对此必须在结构和研究上另起炉灶才有可能。尽管这还是个空白但创造这种与人类意识特征相同的信息整合智能在原理上并无不可逾越的障碍。【参考资料】⦁ 克里斯托夫·科赫顾凡及、侯晓迪译“意识探秘——意识到神经生物学研究”上海上海科学技术出版社2016⦁ Oizumi M, Albantakis L, Tononi G (2014), From the Phenomenology to the Mechanisms of Consciousness: Integrated Information Theory 3.0, PLoS Comput Biol 10(5): e1003588.⦁ Tononi G (2012) Integrated information theory of consciousness: an updated account. Arch Ital Biol 150: 56–90.* 此文曾刊在《中国计算机学会通讯》第14卷第2期2018.2专栏这里文字略有修改。 原文链接http://blog.sciencenet.cn/blog-826653-1129449.html 未来智能实验室是人工智能学家与科学院相关机构联合成立的人工智能互联网和脑科学交叉研究机构。未来智能实验室的主要工作包括建立AI智能系统智商评测体系开展世界人工智能智商评测开展互联网城市云脑研究计划构建互联网城市云脑技术和企业图谱为提升企业行业与城市的智能水平服务。 如果您对实验室的研究感兴趣欢迎加入未来智能实验室线上平台。扫描以下二维码或点击本文左下角“阅读原文”
