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揭开意识的奥秘:兼谈认知相对论纲领

 SZTsmz 2018-03-16

        我深信全部科学的基础,特剧是物理学的基础,须等待着生物学,尤真是感觉的分析跟进一步的重要阐明。——马赫

        在无边无际的宇宙中,充满了无限令人神往的奥秘,而其中最能引起人们的兴趣,同时又被认为最难攻克的问题则是意识在人类的大脑中是怎样发生的这一关于精神活动的基本问题。意识问题历来是哲学家十分关注的研究对象,但是经过长达几个世纪的研究,至今还没有取得实质性的进展。由于研究意识问题涉及到的主观经验难于用客观的实验方法进行度量和分析,所以在很长的时间里,意识一直被排除在科学研究的范围之外,科学家也往往讳言自己的研究与意识问题有关,尽管他们觉得这是一个非常重要的问题。经过诺贝尔奖金获得者克里克的不断倡导,国际学术界对意识问题产生了越来越浓厚的兴趣。不仅哲学家、心理学家,而且神经科学家、数学家、物理学家和计算机科学家等诸多领域的杰出人物都被吸引到意识问题的研究中来,他们决心对意识问题进行全方位的跨学科研究和探索,其标志是1994年春在亚里桑那州图森市召开的“建设意识的科学基础”大会。20世纪90年代被科学界称为“脑的十年”,其目的就是号召科学家们研究脑的工作原理及其发生功能障碍的原因。科学的进步呼唤人类揭开意识的奥秘,但是在国际上广泛开展用自然科学方法研究意识问题的同时,国内却无专门研究意识问题的机构和队伍,因此笔者觉得有必要撰写此文以引起国内学术界对意识问题的兴趣和注意,并在21世纪对解决意识问题做出应有的贡献。


一、研究意识问题的观念变迁

        早在2500年以前,希波克拉底就开始了意识的神经底物研究。希腊人发明了灵魂的化学,他们用地、水、火、风四种元素的组合产生四种气质:粘液质、血液质、黑胆汁质和黄胆汁质。亚里士多德将脑想像为一个散热器用以冷却血液。笛卡儿提出脑以流体泵的方式工作,它将被称为“动物的精神”流体送到脊髓再到肌肉,但是神经生理学家却通过实验发现这种“动物的精神”流体并没有可以测量的体积。

        科学家曾一度认为脑是动物的精神之源,可是到18世纪晚期,普罗卡斯卡(GiriProchaska)却发现无脑畸形新生儿也可以表现出完全正常的行为,因此他提出感受器是动物的精神之源,而所谓的精神则由来自环境的剌激所释放。后来他利用牛顿光学将这一基本思想、发展成为反射行为理论,并把脑看作一面复杂的、被动的镜子,但是在伽伐尼(Galvani)和伏特(Volta)刚发现生物电不久,他犯了一个错误,即把感觉印象等同于电流。

        在能量守恒定律被发现以后,开始把动物的精神看作神经能量,神经能量从环境通过感受器流入脑再通过肌肉流出,它可以被神经细胞所存贮和释放,而环境则被看作产生神经能量之源的力场。一位格式塔心理学家曾经将感知等同于脑中的电场分布,但很快遭到斯佩里(RogerSperry.1958)的否定。斯佩里把云母条和银针放入经过训练的猫和猴的视觉皮层,发现电场完全扭曲而对有关视知觉的行为影响却可以忽略不计。

        随着计算机的发明和信息论的发展,脑逐渐被看作一个复杂的信息处理系统。来自环境的信息通过感觉系统的变换,经由轴突通道的传递和动作电位的携带,在脑中被起工进制开关作用的突触所改变而存贮为固定的模式,并且所存贮的模式在有限信道容量和熵损失的条件下可以通过读出而回忆,以匹配或联系新的输入模式,就像计算机中的内容寻址记忆一样。且然信息处理的概念在一定程度上加深了人们对脑功能的理解,但它并不能解释脑是如何从感觉刺激中获得意义的这一问题,因为信息处理只考虑信息的变换、运算和传输,而信息所包含的意义最后必须通过脑的神经活动来揭示。

二、研究意识问题的主要思路

        1.神经还原主义

        神经还原主义的代表人物是克里克,他提出惊人的假说,即“你”,你的喜悦、悲伤、记忆和抱负,你的本体感觉和自由意志,实际上都只不过是一大群神经细胞及其相关分子的集体行为而己。这一假说的实质在于把长期困扰哲学、心理学界的复杂问题还原成一个典型的现代神经科学问题,最重要的是强调用严肃而精心设计的实验来研究意识问题,并且应以视觉及其注意机制为突破口。现在一些新的实验仪器技术,如“正电子发射断层图(PET)、功能性核磁共振技术(fMRI)”等无损伤脑技术的发明和改进,已经为用还原主义的方法研究意识问题提供了前所未有的实验证据和可能性。

        2.神经达尔文主义

        神经达尔文主义的代表人物是埃德尔曼(GeraldEdelman,诺贝尔奖金获得者),他提出选择性学习的概念,即正像环境压力选择一个物种中适应性最强的成员一样,输入大脑的信息通过强化神经元之间的联系,选择不同的神经元集群,以对应于,比如说最有用的记忆。选择性学习的要旨是在学习之前脑中己存在大量具有特定信息结构的神经元集群,但在学习之后只有与外部输入剌激相应的神经元集群才得到选择性强化,这与信息处理或指令性学习是不同的,因为后者在学习之前脑中并不存在任何特异性的神经元集群。

        3.量子主义和非决定论

        量子主义最有力的代表人物是埃克尔斯(John Eccles,诺贝尔奖获得者),他提倡用量子力学建立关于意识的理论。意识的量子观可以用克里克的搭档科克(Christ of Koch)的一个三段论来概括:量子力学是玄奥难解的:意识也是玄奥难解的;所以,量子力学与意识必然是相关的。

        《皇帝的新脑》作者彭罗斯(Penrose)提出准量子效应的概念,并猜想微管执行着某种非决定性的量子计算,这种计算在某种程度上产生了意识,所以每个神经元不应被看作简单的开关,而应被看作一台独立的复杂计算机。

        4.新神秘主义

        新神秘主义者认为人类根本就不可能建立关于意识的科学理论。哲学家耐格尔(Tomas Nagel)提出,对人类以及许多高等动物(比如蝙蝠)来说,主观经验是其最基本的特征,正是它在一定程度上使得生物成其为生物;而科学根本就无法洞悉主观经验的王国,不论我们掌握多少关于蝙蝠的生理学知识,都无法真正了解是什么使得蝙蝠成其为煽幅。哲学家麦金(Colin Mcginn)也认为人类有其自身的认知限度,其中之一就是不可能解决心身问题,就像老鼠不能求解微分方程一样。

        5.功能主义

        功能主义的基本思想在于,意识只是大脑的一种功能,它也可以用人造机器来实现,其代表人物是人工智能学家明斯基(Minsky)、西蒙(Simon)和纽韦尔(Newell)。他们认为人类的思维在本质上是物理符号操作,而图灵机则是实现这一操作的基本工具。由于人工智能在实现人类的高级认知功能方面遇到了极大的障碍,所以用计算机产生意识的思想开始受到怀疑,哲学家丘奇兰德等(Paul M Churchland和Partricia S Churchand)因此进一步强调用模仿大脑的系统也许能产生意识。

        6.连接主义

        连接主义旨在用具有简单计算功能的人工神经元通过相互连接而构成的神经网络系统来作为研究大脑的计算模型。连接主义者主要在分析人工神经网络的结构、算法和动力学特性的基础上来解释大脑的高级认知功能。他们认为只要人工神经网络的复杂性达到一定程度,并且抓住生物神经系统的关键特征,就能产生所谓的意识。

三、研究意识问题的难点

        1994年春在亚利桑那大学召开的“建设意识的科学基础”大会上,查默斯(David Chalmers)曾宣称,研究神经元不可能揭示出为什么声波对我们耳朵的撞击,能引起我们对《贝多芬第五交响曲》的主观体验。在他看来,不论神经科学家对大脑的了解有多么透彻,他们都不可能在物理世界与主观世界之间的“鸿沟”上,架起一座理解的桥梁。虽然很多人非常欣赏他的观点,但是科克(Koch)却强烈谴责说:“我怎么知道你的主观体验与我的一样?甚至我怎么知道你具有意识。”

        查默斯和科克提到的关于主观体验问题可能是对意识进行还原主义研究的最大难点,哲学家通常称之为可感受特性问题,比如怎样解释红的程度;如果不同的个体(人或动物)在观察某个物体的特性时主观感觉是不一样的,那么使用还原论的术语解释这些特性,就可能遇到很大麻烦。事实上要严格确定大脑中的红色神经相关物也是极其困难的,因为我们所进行的任何一项观察,都需要很多神经元的复杂相互作用才能完成,也许根本就不存在所谓严格红色神经相关物(只要它出现,即意味着你看到了红色)。

        研究意识的另一个难题涉及外部世界的真实性。大脑的主要作用是指导我们在周围的世界里生活,但是这一世界是真实的吗?对这个由来已久的哲学问题,克里克的解决方案是假设确实存在一个外部世界,它大体上不依赖于我们对它的观察。克里克提出这个研究假设的目的是为了避免喋喋不休的争论,但是如果事先都没有一个正确的立场来理解观察主体和外部世界的关系,那么,由此而建立的意识理论大厦将必然是脆弱的,所以意识问题的研究仍然期待着哲学观念上的突破。

四、认知相对论纲领

        通过对研究意识问题的难点分析不难认识到,如果要建立关于意识的科学理论,就必须有一个合理的哲学立场作为出发点。首先我们不能指望利用意识的理论能够预测大脑中发生的神经过程,但是我们可以用它作为指南来设计具有意识的机器。有人可能会反驳说没有预见能力的理论根本就不是科学的理论,事实上关于飞行的理论,即空气动力学,就不能预测鸟类在飞行时脑中发生的神经过程,但是它却是设计飞机的基础,难道你能说空气动力学不是一门科学吗?此外,关于意识的科学理论应该有它自己的基本原理作为整个意识大厦的支柱,这些原理不仅要在主观世界和客观世界之间架起一座桥梁,还要具有相对独立性,即它们不能够被物理学的基本原理所完全推导。

        基于上述关于意识理论的要求和对人类思维以及动物意识行为的观察,笔者提出下面两条基本原理:世界的相对性原理和符号的相对性原理,作为研究意识的理论基础。

        1.世界的相对性原理

        不同的动物看到的外部世界是不一样的,蜜蜂可以看到偏振光,蝙蝠可以听到超声波,狗可以区分成千上万种气味,青蛙只能看到运动的物体。这说明主观体验所经历的世界并不是唯一的,据此笔者提出:

        世界的相对性原理:主体在其精神中所能观察到的世界极大地受限于它对本体世界的观察方式。

        世界的相对性原理实际上可以看作著名的人择原理的推广,人择原理的意思是说宇宙的本质极大地受限于我们人类对它的观察。

        多年来,哲学家和科学家一直在设法建造一座桥梁,以连接主观世界和客观世界之间的鸿沟,但是他们没有想到,我们的大脑和身体恰恰就是这座桥梁。根据世界的相对性原理,主观经验的世界并不完全对应于纯粹作为客体的本体世界,尽管本体的世界可能只有一个,但是主观的世界却可以丰富多彩,它们之间的桥梁正是主体对本体世界所采用的观察方式。

        2.符号的相对性原理

        语言是人类进行交流的工具,也是进行思维的工具。虽然世界上有成百上千种语言,但是每一种语言都可以用来思维。比如,中国人可以用汉语思维,美国人可以用英语思维,日本人可以用日语思维。而且从现实生活的角度来看,每种语言对于人类描述和认识世界都是等价的,据此笔者提出:

        符号的相对性原理:主体在用语言描述和认识它所能观察到的世界时,所有语言的物理形式都等价。

        对符号的相对性原理这一名称,切不可从字面上去理解,事实上它借用了物理学中的狭义相对性原理,即所有惯性坐标系对于物理定律的描述都等价。在符号的相对性原理中,可以把各种语言的物理形式理解为描述世界的不同坐标系。世界的相对性原理和符号的相对性原理构成了认知相对论的核心,笔者以它们为基础提出下面用于解决意识问题的认知相对论纲领:

        (1)意识的研究应该分为三个方向,即人类的意识、动物的意识和机器的意识,同时要注意采用不同的方法:不要轻易将人类的意识强加到动物身上,也不要过高地期望机器会具有人类同样的意识;因为人、动物和机器观察世界的方式存在较大的区别,根据世界的相对性原理,他们所观察到的世界可能很不相同。

        (2)对人类来说,意识的研究应该集中在发生意识障碍的机制,以及治疗这些障碍的方法(研究正常人受到的限制太大),不要试图建立所谓的脑模型去阐明正常人的意识活动,因为我们的大脑和身体就是一个很好的解释,而且脑模型即使能够产生意识,也可能根本就不是人类的意识。

        (3)对动物来说,意识的研究首先应该集中在它们所观察到的世界究竟与人类有何不同,以及它们之间是如何交流的问题上,然后再去考虑动物神经系统的各个器官或核团以及各个皮层功能区在产生这些意识活动时是怎样发生作用的,但不要过于狂热地去寻找所谓外部世界的神经对应物,因为这种神经对应物一方面可能由于信息在神经系统中的大范围分布式表达而根本不存在,另一方面即使存在它对不同类个体几乎没有意义,对同类个体也可能由于依赖它的经历和特异性而具有不同的位置和模式。

        (4)解决意识问题的关键和标志是制造出具有意识的人工机器,而不是去揭示意识产生的神经生理机制。虽然人类仍然不清楚鸟类飞行的神经控制机制,但是已经掌握了飞行的秘密,因为我们能够制造飞机。所以,如果人类能够制造出有意识的机器,也同样意味着我们揭开了意识的奥秘。

        (5)有多种不同的方案设计具有意识的机器,但是传感技术和模式识别技术的水平将决定着有意识机器所能观察到的世界的极限,同时也决定着机器智能的极限。根据世界的相对性原理,机器所观察到的世界受限于它的观察方式,我们完全可以给机器装上不同于人的传感系统和识别系统,让它直接看到偏振光、电磁场,听到超声波、次生波。根据符号的相对性原理,我们可以选择某种特定物理形式的语吉赋予不同的机器个体,让它们用语言来描述和认识它们所观察到的世界,并用语言进行相互之间的交流。

五、开展意识的科学研究

        1998年泰勒(Taylor J G,神经网络专家)明确提出,意识的探究竞赛已经开始了。可见科学界对于意识的研究兴趣已经达到了前所未有的高潮,但是在这种迫在眉睫的形式下,国内还没有建立起自己的研究队伍,不能不令人感到遗憾。意识向来被认为是潜在的、无止境的问题之源,也是科学固守的最后一块阵地,虽然它曾经为科学所拒之门外,但是现在己成为合法的科学研究对象。在征服意识问题这一历时久远的任务中,难道炎黄子孙不应该有所作为吗?

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李玉鉴,副教授,1968年10月10日生于广西桂林。1990年毕业于华中理工大学数学系,获学士学位;1993年毕业于中国科学院数学研究所,获硕士学位;1993-1996年在中国科学院生物物理研究所工作;1996-1999年在中国科学院半导体研究所攻读博士学位;1999-2001年在北京邮电大学信息工程学院做博士后;出站后至今在北京工业大学计算机学院工作。具有广泛的跨学科领域知识背景,主要研究兴趣是认知科学、机器人、神经网络、计算机网络、语音信息处理、图像信息处理和自然语言信息处理。已在国内外核心期刊和会议上发表学术论文30余篇。

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