生命3.0：人工智能时代，人类的进化与重生

事实上，无意识的信息处理不仅是可能的，而且是一种常规现象。有证据表明，每秒从人的感觉器官进入大脑的信息大约为10^7比特，其中只有很小的一部分可以被我们意识到，估计只有10～50比特。^[7]这表明，有意识的信息处理过程只是大脑的冰山一角。

总之，这些线索使一些研究人员^[8]认为，有意识的信息处理应该被看作是大脑中的CEO，只负责处理需要复杂数据分析的最重要的决策。这就可以解释为什么它通常并不想事无巨细地知道下属在做什么，以免分心，就像公司的CEO一样，但如果它想知道的话，也是可以的。要体会这种“选择性注意力”，请看看“desired”这个单词：先注视着字母“i”，不要移动目光，然后将注意力从上面那个点转移到整个字母，然后转移到整个单词。尽管你的视网膜传来的信息并没有改变，但你的意识体验却改变了。CEO的比喻也解释了为什么专家沉浸在事情中时会对一些事情失去意识。经过潜心研究如何阅读和打字，CEO决定将这些日常工作委派给无意识的下属，以便能够专注于层次更高的新挑战。

意识发生在何处

巧妙的实验和分析表明，意识不仅仅局限于某些行为，而且也局限在大脑中的某些部位。哪个部位是“罪魁祸首”呢？关于这个问题，许多脑损伤患者为我们提供了第一手线索。他们因事故、中风、肿瘤或感染而引起了局部脑损伤，但是，对他们的研究往往无法得出确定性的结论。譬如说，大脑后部的病变会导致失明，这是意味着大脑后部就是视觉意识之所在，还是仅仅意味着这是视觉信息的必经之路（就像它首先得经过眼睛一样），视觉意识产生于这个部位之后的某个地方？

虽然病变和医疗干预还没能确定意识体验产生的准确位置，但它们已经帮我们缩小了范围。比如，我的手部经常疼痛，尽管我知道疼痛确实是发生在手部，但我也知道疼痛的体验一定发生在别的地方。因为有一次外科医生只是给我打了一针麻药（而没有对我的手做任何事情），麻痹了我肩膀上的神经，就“关闭”了我的手痛。此外，一些截肢者会体验到幻肢疼痛，就好像这些不存在的肢体真的很疼一样。又比如，我曾注意到，当我闭上左眼，只用右眼看世界时，有一部分视野消失不见了，医生诊断说我的视网膜有些松动，并帮我把它重新粘牢。相反，患有某些脑疾的患者会体验到“半侧忽略”（hemineglect），也就是说，他们有一半的视野信息缺失了，但他们却完全没有意识到，例如，没发现自己只吃盘子左半边的食物，就好像他们对一半世界的意识消失了。但是，那些受损的脑区是用来产生空间体验，还是仅仅用来将空间信息传输给产生意识的位置，就像我的视网膜一样？

20世纪30年代，美裔加籍神经外科医生怀尔德·彭菲尔德（Wilder Penfield）发现，他的神经外科病人报告说，当用电流刺激今天被称为“躯体感觉皮层”（Somatosensory Cortex）的特定脑区时，他们身体的不同部位有被触摸的感觉（如图8-3所示）。他还发现，当他刺激今天被称为“运动皮层”（motor cortex）的脑区时，病人无意识地移动了身体的一些部位。但这是否意味着这些脑区的信息处理过程对应着相应的触觉意识和运动意识呢？

幸运的是，现代科技正为我们揭开更多奥秘。人脑中大约有几千亿个神经元。尽管我们还无法测量每个神经元的每次放电，但大脑读取技术正在迅速发展，比如功能性磁共振成像（fMRI）、脑电图（EEG）、磁脑图（MEG）、脑皮层电图（ECoG）、电生理学（ePhys）和荧光电压检测等。能测量氢核的磁性，并能每秒对大脑建立一个分辨率达到毫米级别的3D模型。脑电图和磁脑图测量的是你头部外部的电场和磁场，它们每秒钟能扫描大脑数千次，但分辨率比较差，小于几厘米的特征就无法识别了。如果你有洁癖，那你会很喜欢这三种技术，因为它们都是非侵入式的。但如果你不介意打开自己的脑袋，那你就会有更多选择。脑皮层电图需要在你的大脑表面放置100根电线，而电生理学则需要在脑中较深的地方埋入比人的头发丝还要细的微丝，在多达1 000个位置同时记录大脑的电压。许多癫痫患者会在医院里待上好几天，因为医生要用脑皮层电图来确定到底是大脑的哪个部分触发了癫痫发作，应该切除。同时，这些患者好心地让神经科医生在他们身上进行意识实验。最后，荧光电压检测则是用基因改造技术让神经元在放电时发出闪光，好让科学家可以用显微镜来观测它们的行为。在所有的这些技术中，采用荧光电压检测能让科学家迅速监测最大数量的神经元，至少在具有透明大脑的动物身上，例如拥有302个神经元的秀丽线虫和拥有约10万个神经元的斑马鱼幼体。

虽然弗朗西斯·克里克警告克里斯托弗·科赫不要研究意识，但科特拒绝放弃，并最终赢得了胜利。1990年，他俩合写了一篇关于“意识相关神经区”（Neural Correlates of Consciousness，简称NCC）的开创性论文，研究了哪些特定的大脑过程对应着意识体验。数千年以来，思想家们只能通过他们的主观体验和行为来获知自己大脑中的信息处理过程。而克里克和科赫指出，大脑读取技术为我们提供了许多访问这些信息的途径，使得科学家能够研究哪些信息处理过程对应着哪些意识体验。如今，技术驱动的测量方法已经让NCC的研究跻身于神经科学的主流。你能在最有声望的期刊中找到成千上万的NCC文

献^[9]。

目前为止，研究的结论是什么呢？为了一窥NCC的究竟，让我们先来问一个问题：你的视网膜有意识吗？还是说，它只是一个“僵尸”系统，只是用来记录和处理视觉信息，并将其发送到大脑中，好让大脑产生主观视觉体验？在图8-4的左图中，你觉得A方块和B方块哪个的颜色更暗？A更暗，对吗？不对，它们的颜色实际上是完全相同的。你可以透过手指窝成的小孔来验证。这说明你的视觉体验并不完全存在于你的视网膜中，因为如果是这样的话，A和B的颜色在你眼中应该是相同的。

注：哪个方块更暗？是A方块，还是B方块？你能在右图中看到什么？是一个花瓶，还是两个女性的侧脸，还是都能看到？这类错觉表明，你的视觉意识不可能存在于你的眼睛等视觉系统的前端部位，因为视觉意识并不只取决于图片中画了什么。

现在请看一下图8-4的右图。你看到的是两个女人还是一个花瓶？如果你盯着它端详足够长的时间，可能两个都能看出来，也就是说，你能在主观上体验到两种不同的情况，即使到达你视网膜的信息保持不变。通过测量这两种情况下大脑中发生的事情，人们可以梳理出造成这种差异的原因，无论是什么原因，肯定不在视网膜，因为在这两种情况下，视网膜的表现是完全相同的。

对“视网膜有意识”这一假说的致命打击来自科赫、斯坦尼斯拉斯·迪昂（Stanislas Dehaene）及其合作者所开创的“连续闪烁抑制”（Continuous Flash Suppression）技术。人们发现，向一只眼睛播放一系列复杂且快速变化的图像会干扰视觉系统，以至于你完全意识不到另一只眼睛面前呈现的静止图像^[10]。总而言之，视网膜上可以产生你主观上体验不到的视觉图像，而你还可以在没有视网膜参与的情况下体验到图像，比如做梦时。这证明你的两只视网膜就像视频摄像机一样，并没有承载你的视觉意识，尽管它们执行着相当复杂的计算，涉及

超过1亿个神经元。

NCC研究者还用连续闪烁抑制、不稳定视觉／听觉错觉等方法来确定你的每个意识体验是由你的哪个脑区来负责的。他们的基本策略是比较两个几乎完全一样（感官输入也一样）但主观体验不一样的情况的神经元行为。通过测量发现，大脑中行为不一样的部位，就是NCC的部位。

这类NCC研究证明，你的意识不在你的胆囊，尽管那是你的肠道神经系统最发达的位置，有多达5亿个神经元日夜不停地计算着如何才能最好地消化食物；饥饿和恶心这类感觉都产生于你的大脑中。同样地，你的意识似乎也不是产生于大脑底部的脑干部位，这个地方连接到脊髓并控制呼吸、心率和血压。更令人震惊的是，你的意识似乎并没有延伸到小脑（如图8-3所示），虽然你大约2/3的神经元都位于这里。小脑受损的病人只是会表现得有点像醉酒的状态，发音有些含糊，动作有些迟缓，但仍保持着完整的意识。

大脑中到底哪个部位负责产生意识？这依然是个悬而未决、充满争议的问题。最近的一些NCC研究表明，你的意识可能主要存在于一个“热区”内，这个区域涉及丘脑（接近脑中部）和皮层的后部。皮层是大脑的外层，包含充满褶皱的6层组织，褶皱展开的面积有大餐巾那么大^[11]。这些研究还表明，皮层后部的初级视觉皮层是一个例外，它就像你的眼球和视网膜一样毫无意识，不过这一点尚有争议。

意识何时发生

到目前为止，我们已经探讨了哪些类型的信息处理是有意识的以及意识产生于哪里的实验线索。但是，意识发生在什么时候呢？我小时候曾以为，在事情发生的瞬间，我们就意识到了它们，没有一点延迟。虽然我现在的主观感觉依然是这样的，但这显然是不正确的，因为我的大脑需要时间来处理感觉器官传来的信息。NCC研究者仔细测算了这个过程需要多长时间。科赫总结到，复杂物体的光线从进入你的眼睛到你意识到它是什么东西，大约需要1/4秒的时间^[12]。这意味着，如果你以每小时80多千米的速度在高速公路上行驶，突然看见一只松鼠出现在几米之外，此时已为时已晚，因为你已经碾过去了！

总而言之，你的意识是活在过去的。科赫估计它大约滞后了1/4秒。有趣的是，有时候你对事物的反应往往比你的意识要快，这证明负责最快反应的信息处理过程一定是无意识的。例如，如果一个异物接近你的眼睛，眨眼反射可以在1/10秒内让你闭上眼睛。这就好似你的大脑中有一个系统从视觉系统接收到了不祥的预兆，计算出你的眼睛有被击中的危险，然后通过电子邮件发送指令给你的眼肌，命令它眨眼，同时给大脑中有意识的部分发邮件说：“嘿，我们要眨眼啦！”当这封邮件被大脑阅读并纳入你的意识体验中时，眨眼这个动作已经发生了。

事实上，阅读这封电子邮件的系统会不断接收到来自全身各处的信息轰炸，其中一些比另一些更滞后一些。由于距离的原因，手指的神经信号到达大脑所需的时间比脸部的信号所需的时间更长，并且，分析图像所需的时间比分析声音更久，因为它更复杂。这就是为什么奥运会跑步项目的起跑命令是用发令枪，而不是用视觉提示。然而，如果你用手触碰鼻子，就会同时有意识地感受到鼻子和指尖的触觉；如果拍手，就会同时看到、听到和感觉到拍手。这意味着，只有在最慢的那封“电子邮件”进入系统并分析完毕之后，你才能创建起关于一个事件的完整意识体验。^[13]

生理学家本杰明·李贝特（Benjamin Libet）开创了一种著名的NCC实验。这种实验表明，你无意识进行的行为不仅限于快速反应，例如眨眼和打乒乓球，还包括某些看似自由意志的决定，比如，利用大脑测量技术，有时可以在你意识到你的决定之前就预测出你的决定。 [14]

意识理论

我们刚刚已经看到，虽然我们依然不理解意识，但我们已经拥有了许多方方面面的实验数据。但是，这些数据都来自对大脑进行的实验，那它如何能告诉我们关于机器意识的事情呢？这个跨越所需的推测程度远超出当前实验的范畴。换句话说，它需要一个理论。

为什么需要一个理论

为了理解为什么需要一个理论，让我们先来比较一下意识理论和引力理论。当年，科学家们之所以开始认真对待牛顿的万有引力理论，是因为他们从中得到的信息多于他们的付出：一张餐巾纸就能写得下的简单方程竟可以准确预测历史上所有引力实验的结果。因此，他们也开始认真对待它的预测，包括一些不能用实验来验证的预测，而这些大胆的推测甚至适用于数百万光年规模上的星系运动。然而，这个理论在预测水星围绕太阳的运动时，出现了一点细微的偏差。于是，科学家们开始认真对待爱因斯坦改良过的万有引力理论——广义相对论，因为它似乎更加优雅，也更经济，还能在牛顿引力理论出错时做出准确的预测。因此，科学家也开始认真对待相对论的预测，包括一些不能用实验来验证的预测，比如黑洞、荡漾在时空结构中的引力波以及宇宙起源（即宇宙是从一个灼热的点膨胀而来），所有的这些预测后来都得到了实验的验证。

同样地，如果一张餐巾纸就能写得下的意识数学理论可以准确地预测大脑实验的结果，那么，我们就会认真对待这个理论本身以及它对意识所做出的预测，甚至包括那些与大脑无关的预测，比如，对机器意识的预测。

从物理学角度来看意识

在关于意识的理论中，虽然有一些理论可以追溯到古代，但大多数现代理论都是以神经心理学和神经科学为基础，试图用大脑中发生的神经事件来解释和预测意识现象^[15]。虽然这些理论已经可以准确地预测意识相关神经区的一些现象，但它们还不能预测机器意识的现象，也没有展现出任何预测机器意识的前景。为了实现从大脑到机器的跨越，我们需要从NCC推广到PCC。PCC就是“意识相关物理性”（physicalcorrelates of consciousness），其定义是“拥有意识的运动粒子的模式”。这是因为，假设一个理论仅从物体的基本物理构成，比如基本粒子和力场，就能预测出它有没有意识，那么，这个理论就不仅具备了预测大脑意识的能力，还能预测任何物质组合（包括未来的人工智能系统）的意识。所以，让我们站在物理学的角度看看什么样的粒子组合拥有意识。

但这又带来了另一个问题：意识这么复杂的东西，怎么会是由粒子这样简单的东西组成的呢？我认为这是因为意识拥有一些高于和超越粒子性质的性质。在物理学里，我们称这种现象为“涌现”（emergent）^[16]。为了理解这一点，让我们先来看一个简单的涌现现象——湿润（wetness）。

一滴水是湿润的，但一粒冰晶和一片水蒸气却不是，尽管三者都是由完全相同的水分子构成。这是为什么呢？因为“湿润”这种性质只取决于分子的排列方式。说“单个水分子是湿润的”显然毫无意义，因为“湿润”这种现象只有在分子数量十分庞大且分子组成液体形态时才会涌现出来。因此，固体、液体和气体均是涌现的现象：它们的整体远大于各部分之和，因为它们都拥有一些高于和超越其组成粒子性质的性质。当粒子组合在一起之后，它们就拥有了一些单个分子所不具备的性质。

我认为，意识就像固体、液体和气体一样，是一种涌现的现象，它拥有一些高于和超越其组成粒子的性质的性质。譬如说，进入深度睡眠会熄灭意识之光，因为粒子发生了重新排列。同样地，假如我被冻死，那我的意识也会消失，因为冷冻的过程会将我的粒子重新排列成一个不幸的方式。

当你把大量的粒子揉在一起制造出某些东西（比如水和大脑）时，就会涌现出一些拥有可观测性质的新现象。我们物理学家很喜欢研究这些涌现的性质，这些性质通常可以通过一小组可测量的数值来确定，例如物质的黏度、可压缩性等。比如，如果一种物质的黏度非常高，高到坚硬的程度，那我们就称之为固体，否则，我们称之为流体。如果流体不可压缩，我们就称之为液体，否则我们就根据其导电性而将其称为气体或者等离子体。

意识即信息

那么，意识可不可以用类似的数值来量化呢？意大利神经科学家朱利奥·托诺尼就提出了一个这样的值——所谓的“信息整合度”（Integrated Information），用希腊字母Φ（Phi）来表示。它度量的是系统不同部分之间彼此“了解”的程度（如图8-5所示）。