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我从哪里来? 精选

已有 17665 次阅读 2018-8-20 07:28 |个人分类:科普|系统分类:科普集锦| 机器智能, 意识, 主观, 客观, NCC

“我是谁,从哪里来,到哪里去?”这大约是意识觉醒,内省自察时会渐起的迷思。自古以来,宗教提供了便宜的答案。圣经把它推到神的创造;佛典将之归为虚幻,放下执念便是无我。但这并不能满足爱思考的追问,那么,神从哪里来?执念之前是什么?于是,旧约里的摩西遇到神,问“你是谁?”,神答:“I am that I am”;禅宗则反诘“一念未生前本来面目是什么”。睿智的回声依稀仿佛又遥不可及。科学兴起,以物理主义作为认识世界的基础。物质被定义为不依人的主观而改变的客观存在,而意识则是纯粹的主观体验。这两个不同的先验前提构建出了两个不同的世界,自我在物理世界中没有位置,而它却是精神世界的主宰。笛卡尔企图用严谨的逻辑来思考物质和精神的关系,他归结为二元论。尽管二元论在逻辑上自圆其说,但自我作为物理世界的观察者,当关系牵扯无法通融时,究竟何者是为虚幻?时至今日,独立于主观意识之外的科学解释了上至宇宙,下达基本粒子,以及生命起源,却鲜有涉及主观意识的成因。

人工智能飞速发展,机器人的某些智能已经超越人类,人们开始担心将来它会否觉醒自我,拥有自由意志,威胁到人类。这就要理解知觉怎么从大脑的结构上产生,自我是怎么形成的。我们对此能否有个可供想象的大致图像呢?

大脑方面的研究

现代神经心理学临床医学探索主观精神状态与大脑状态的确切关系。这些科学研究专注于人的身体而不是精神部分。

指导科学研究的基础是还原论,在不断地剖析细分中找出最根本的原因。我们知道,自我是拥有意识的主体,意识是自我存在的体现,感觉知觉意向和内省是意识的内容,大脑是它们的容器。如果替换身体的各个部分,尽管有证据表明,这可能会影响人的喜好甚至性情,但只要人活着还有意识,都维持与原来同一的那个“我”,甚至部分大脑损伤,包括失去半个大脑也还如此。大多数神经生物学家,相信意识是在神经元层面发生的,受到物理规律的支配。神经元是构造大脑功能的基本构件,人们的意识活动涉及一系列神经元组的兴奋波动,然而电生理实验表明,神经元组的兴奋并不都能产生有意识的知觉和反应,许多智能反应都是在无意识中进行。大脑神经科学家希望找出对应着特定意识感知的最小神经元组(Neuronal Correlates of Consciousness,NCC),了解其构成、活动和机制,以便从物理世界的角度来理解,支持意识感知的必要条件。早在1988年,英国DNA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)就开始致力于这个研究,已经有了许多成果。

临床医学和睡眠研究表明,意识具有不同的觉醒水平。休克、麻醉、深度睡眠等等的意识水平都可以通过脑电波等外部测量探知。与意识相关的神经元活动区域和模式,也可以通过脑电图(EEG)、功能核磁共振(fMRI)和微电极探知。近几十年来与大脑科学相关的研究表明与意识活动相关的神经元活动可被视为原因,意识可能被解读为这个复杂神经系统状态变化的一种特性,其系统运行方式符合物理规律。

物质以存在的形式反映系统状态的内容,这内容表达了信息。神经网络系统上的状态在特定神经元组的机制下解读出信息。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)将意识的感知解释为网络信息的整合。在这里,基本构件是个逻辑门,神经网络可以抽象为这些与门或门与非门联接起来的数字电路网络。他为这种用来解释意识体验的网络建立起一个数学模型,以此解释这种网络系统对状态涌现出的感知特性,计算足以反映意识清醒程度的数值指标Φ,并且分析意识体验的信息结构。这个研究类似于从符合观测规律的公理出发建立起力学理论,再用实验来检验理论推测出的结果。他以意识体验是存在的、复合的、信息的、整合的和排斥的五个意识现象学特征,作为五个公理,以此从状态转移机制,找出对给定状态,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。这个研究称为“信息整合理论(Integrated Information Theory,简称IIT)”,在2014年已有第三个版本,称为IIT3.0,下面大致描述我的理解。具体IIT内容可以查看所附的参考资料。

网络系统怎么能对状态有“感觉”?“感觉”是对状态内涵的解读。系统在这里表现为一个虚拟的主体,在这主体的视角下,状态在系统的机制下可以解析出一个较清晰前因后果的连贯性内容。所谓的“因”是能回溯系统在状态运行前一时刻的状态,所谓的“果”是能推测出系统下一个时刻的状态,它意味着对状态含义的一种了然。

被考察的神经元组网络只是巨大神经网络系统的一部分,这些未知的外部输入被考虑成白噪音的随机变量,所以对被考察系统的状态,其“前因”只是一个可能状态的概率分布,其“后果”亦然。这两个概率分布称为系统状态的“因果性曲目(Cause-effect repertoire)”。如果这曲目要比完全随机无序的前因及随机状态演化的后果都具有较少的不确定性(较小熵),这可以解释为系统的主体对这状态有较清晰的“感觉”。其“感觉”即是系统在状态中可以获得信息。信息在这里定义为不确定性的减少,信息量由比较中的概率分布之间距离(Earth mover’s distance)来计算。

因果性曲目只是“感觉”的非常初级成分,意识的体验在主体上是不可分解的,这意味着能够产生这种体验的神经元组,作为整体在这状态下的因果性曲目,其不确定性要比分解成几个部分后推测的综合要小,这样的不可分解整合减少不确定性的信息量记为φ. 在因果性曲目考量中尽量排除那些会增加不确定性的神经元,由此拥有最大φ值的因果性曲目记为MICE,它们共同组成了意识体验一个方向的维度,例如“红色的”,“滚动着”或者“圆球”等等,称之为“概念(concept)”。
 
显然不可分解神经元组的各个不可分解的子集,都分别能够产生“概念”,意识的体验是拥有许多不同“概念”的综合,越多个的“概念”和越大的φ值,系统就对这状态有着越丰富和越清晰的感觉,例如感觉到了“红色滚动的圆球”。

意识是不可分解的整体体验,我们看到红色滚动的球,不是一个主体感觉到红色,一个感觉到滚动,另一个感觉到圆球的组合,而是同一个主体以最确定的方式在不同的方向维度上感觉到红色的、滚动的、和圆球的概念。这要求对应着这主体的神经元组,对拥有的“概念”这个层次上也是不可分解的,即作为一个整体要比分解成几个部分的概念组合要有更小的不确定性。这个整体更强的概念系统的信息记为Φ。具有最大Φ值的不可分解神经元组可以看作对这状态感觉的意识主体。Φ值对应着这时整体意识的清醒程度。

这样子,我们可以从公理出发用严谨的数学推理分析意识体验的信息结构,并计算出代表意识清醒程度的信息量。

NCC研究和IIT理论紧密相连,理论工作与临床实验相互验证,它们是神经科学的热门方向。

心理方面的研究

NCC,IIT以及许多大脑研究虽然承认意识的存在,但对心灵问题只是着眼于身体一方,用物理世界的机制对意识现象做出推测。它们解释了物质的系统作为虚拟主体,对状态产生了某种可以解读为“感觉”的特性,但这个对这个系统涌现出感知中心的主体如何成为精神世界中心的“自我”,仍然没有触及。这类似于从微观上了解了电脑的硬件,系统的逻辑结构,以及运行过程,但对其宏观功能还需要从软件的程序结构上来了解。

弗洛伊德创建的心理学,特别自容格后,对自我有许多深入的研究。人类理性的自我并非与生俱有,而是文化的产物。初生婴儿的心智混沌朦胧只有本能,在与人互动,接触社会,拥有更多知识之后才慢慢丰满明晰起来。心理学立足于精神世界的一方,用观测、实验和思辨的方法理解意识和无意识,以及自我本我超我的区别和形成。

法国心理学家拉康(Jacques Lacan 1901- 1981)认为“自我”或者“我”自己只是个幻象,它只是无意识本身的一个产物。拉康是自笛卡尔以来法国最为重要的哲人,他也是欧洲自尼采和弗洛伊德以来最有创意和影响的思想家。他用索绪尔的语言学来重新解释弗洛伊德的学说,关于自我作为幻象的理论大致是这样的:

婴儿感觉与母亲浑然一体,识别不了它自己与满足它需求的客体之间存在着什么区分,作为人处在“现实界(the Real)”,感觉不到需求的缺失。但在6到18个月,能够区分身体与外界不同时,感觉到与母亲是分离的,有了“他者(other)”的概念,需求要通过请求他者来实现。这个期间婴儿头脑里慢慢地将自己身体各部分拼凑成一个整体,在外人的提醒下,误认为“我”指的是镜像里那个整体的他者,作为人处在“想象界(the Imaginary)”,这时“我”是宾格的他者。请求的区分需要用语言来实现,以此来表达欲求,抽象象征的概念开始出现。象征界的秩序是语言自身的结构,我们必须进入象征界才能成为言说的主体,才能用“我”来指称自己。拥有一个自我的前提在于将自己想象地投射到镜象、即投射到镜子中的它者,并让自己通过说“我”而得到表达。作为人这时处在“象征界(the Symbolic)”。“我”或者自我,是象征符号(symbolic identity)所指的那个想象。本我是人进入象征秩序时,对自己想象剪裁阉割所产生的创伤,一种无法被象征秩序吸收的,或是被象征秩序压抑的各种各样无意识的仓库。没有任何理性的语言可以解释本我。

被西方左翼知识分子泰勒,英格顿等人,称为当代几十年来世界上最有影响的思想家齐泽克(Slavoj Zizek,1949- )继承了拉康的结构主义精神分析学,对此有进一步的论述。他认为对动物来讲、没有什么真实与虚假的分别。这种分别来自语言,也就是说象征秩序。所以说真实本身就是象征秩序的一部分。什么是象征秩序?象征秩序就是语言,法律,文化,用象征符号来解释自然环境。一方面没有象征秩序就没有真实,另一方面,在象征秩序与自然界之间,也就是解释者与被解释者之间有一个永远无法逾越的鸿沟。因为任何象征秩序都用他自己的系统与逻辑去解释一切事物,而自然世界却有自己的法则和规律。象征秩序充其量只能在可能的范围内根据自己的逻辑以抽象思维的形式去理解事物的表面现象。时间和空间本身就是我们对外界世界理解的基础。但是时间和空间的概念本身就是对事物的抽象。为什么我们对世界的感觉是如此的真实、一致和稳定?这便是意识形态的作用。它是一种想像、期望、价值及假設的综合。当我们身陷其中时,一切都能在这体系中自圆其说而奕奕如生。宗教和科学理论都是一种意识形态。

哲学上的认识

现在进行中的NCC研究,IIT理论和心理学,给出了从脑神经网络到心理上形成自我过程的一个解释。在这里,我们看到意识活动对应着大脑中特定神经元组的兴奋;神经元组上信息整合在系统的主体上涌现出与意识感知相同的现象特性;心理学解释了人怎么在感知的基础上建立起作为自我的幻象。这些临床实验基础上的科学研究,对意识的问题提供了一个可供想象的大致图像。

由此不难理解,拥有神经网络的大脑且能区分自身与它者的高等动物,会具有某种程度的朦胧意识。根据IIT理论,我们可以猜测,连接有传感器神经网络的机器人,如果具有足够高的Φ值,也可能具有意识感知,当它能够与人语言交流,积累对这世界及群体关系的认知时,它也同样进行着人类建立起自我认知的成长过程。这样的机器会拥有与人类同样的自我吗?

这很难说。具备产生意识因果性机制的机器,严格说来也还是模拟人类脑神经组的机制。美国伯克利大学哲学教授约翰·塞尔(John Searle)用中文房间(Chinese room)的思想实验针对能够通过图灵测试的机器智能,认为只是模拟人类行为的机器并没有思想。依此,无论多深入的模拟,机器都无法与人相提并论。但若如此绝对,一切结构相异的物体都无所谓共同的特征了。因此他又说只有能够理解自然语言,具有人类心理活动才是足以解释心智活动机制的强人工智能,这又让它成为最有价值的仿制。

能与人进行自然语言对话的机器已经问世,按照IIT理论建造出来的机器脑也将具备类同于人类那样的感知特性。关键在什么是“理解”自然语言,什么是真实的“心理活动”?

实际上“理解”和“心理活动”都是在主观的精神世界那一方。虽然心理学着眼于精神世界,但它仍然是从外部客观的角度来猜测主观内在世界的内容,NCC和IIT则完全是基于客观的物理世界。我们只能不断地发掘主观现象的客观特性,通过更深层次的模拟来逼近它,而永远无法证明它们的等同。

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”。科学研究能够逐步理解怎么从大脑的结构和机制上产生知觉、记忆和行为的意识表现,这些所谓“简单问题”的科学研究,都无法越过物质与精神的藩篱,解决身心关系的“困难问题”,证明主观意识怎么会从物质基础上涌现出来。

或说,如果不能从物理世界的研究确定自我的形成,我们能否在精神世界中自省来了解?

人们自古以来就进行这样的探索。参透生死是精神修炼中终极的觉悟。但是人们的理性思考建立在语言和逻辑上,当我在思考我的自身时,语言的表达就是一个自我指涉的命题,这时进行逻辑思考,若非陷入悖论就会进入无穷的循环。神对摩西说“I am that I am”, 禅宗的“从来处来往去处去”都是如此模式。奥地利哲学家路德维希·维特根斯坦认为合乎逻辑的语言局限了思维。塔斯基证明了与哥德尔定理等价的语言局限性。所以维特根斯坦最后承认对于世界有“可说的”和“不可言说”的东西。我从哪里来,这生死大问题,是自省中不可言说的内容。对此,禅宗不立文字,佛曰不可说,只能拈花微笑。

实际上即使机器具有意识,我们也不能够进入它的精神世界来确认。我们认为他人与我一样拥有自我,也不是个能够通过进入他的精神世界来确认的事实,只是基于知识和经验,相信我并非唯一,以他人的表现和动因类比,来相信他们也是拥有自我的。这同样的类比为什么不能应用在智能的机器上?

科学研究只能在客观世界的此岸来窥视主观世界,而不能真正进入彼岸,但这并不阻碍不断逼近真人仿制的进步。如果机器与人在客观上已是难辨真假,作为应用,我们又有何求?


【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.
⦁ 应行仁,“机器怎样才能有意识?”,《中国计算机学会通讯》2018,14(2):42-46


*此文曾刊登在《中国计算机学会通讯》第14卷第6期(2018.6)专栏,这里文字略有修改




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