|
摘要 / Abstract 人工意识，即赋予机器以意识或制造出有意识人工系统既是科学和技术问题，同时又深刻地关乎人类的未来。因此人工意识研究就必须要有来自科学的意识理论的参照、指引和支持。我们认为基于神经元群选择理论发展而来的整合信息理论为人工意识问题提供了很好的回答。该理论强调主体之为主体的存在性的体验，并认为意识及体验的整合性是其与智能的功能性被区分开来的关键。体验是由某一神经结构-动力学整体的内在因果力所决定的。体验与其物理结构存在不可还原的核心同一性，而基于计算的智能缺乏这种内在因果力而不具有真正的有意识体验。基于对神经元群理论和整合信息理论的考察，我们认为赋予机器（图灵机）以体验原则上不可实现；但可以根据意识的神经机制的知识制造有意识的人工系统，即人工意识是原则上可实现的。 关键词：人工意识；整合信息理论；意识；智能 引言 “实际地创建一个完全成熟的、具有个体视角的意识体验的技术模型，似乎是技术乌托邦的终极之梦。它将把心智的演化推进到一个全新水平。这将是一次历史性的相变……但这可能吗？这当然是可以想象的。但是，考虑到支配宇宙的自然法则和人类已有的技术资源，它能发生吗”。[1]人工意识——赋予机器以意识或制造出有意识人工系统——既是科学和技术问题，同时又深刻地关乎人类的未来。在这个技术加速扩张的时代，某些人担心“觉醒的”机器或人造物会越过技术奇点（technological singularity）[2]，从而使人类像任何物种的灭绝一样在宇宙的恢宏演化的舞台上谢幕——只是这次不同，人类不是在一个自然环境中谢幕，而是在自身创造的技术文化环境中被反噬。这类想象的前景不免引起人们广泛的情绪反应，但作为一个科学研究的主题，人工意识实现的可能性、在何种意义上实现以及如何实现的问题则必须接受逻辑、实证和现实的理性审查。 要严格审慎地而不是浪漫笼统地对待人工意识问题，那么人工意识研究就必须要有来自科学的意识理论的参照、指引和支持。实际上，当科学发现了事物运行的基本原理或现象后面的机制时，基于这些知识的技术和工程应用通常也会发展起来，这使得一个科学的意识理论自然并且必然会引申出能否据此建造有意识的机器或构建出有意识的人工系统的问题。科学的意识理论为人工意识的研究提供了两个基本准备：一是，它在现象学上回答了“意识是什么”的问题，也就是说，它提出了借以理解和界定意识之本质的一组严格并且一致的概念或范畴；二是，它在生物学上阐明了意识的自然机制。有了前者，我们就知道当我们认为赋予人工装置以意识的时候，我们究竟赋予的是何种意义上的意识成分；有了后者，我们就知道能否在人工装置上实现这种自然机制，以及知道如何人工地实现这种自然机制。就此而言，人工意识研究必然触及三个彼此关联的问题：（1）意识的现象学本质是什么，界定它的概念或范畴是什么；（2）意识的自然机制是什么；（3）判定机器能有意识或根本无法拥有意识的理据是什么，以及如何实际地建造出有意识的人工装置。 在本文中，我们打算以当前颇受关注的“整合信息理论”（Integrated Information Theory，IIT）为例，考察当代意识理论给予人工意识研究的参照以及对上述三个人工意识问题的回答或回应。为此，首先，我们会论述IIT对意识的现象学本质的理解以及它处理意识机制的相应策略和基本思想；接着，我们会讨论IIT之于机器意识和建构有意识的人工系统的观点、论证和结论；期间，我们会看到哲学史上“复合体（complex）与聚集物（aggregate）”的著名区分对于判别人工意识之可能性和现实性的重要价值。  - Adrian Bauer - 从神经元群选择理论到整合信息理论 IIT的雏形最初来自朱利奥·托诺尼（Giulio Tononi）于2004年发表的一篇题为“意识的信息整合理论”[3]的文章。此后，他明确地以“整合信息理论”（IIT）为名发表了一系列长文[4]和著作[5]，并进展为IIT3.0[6]。克里斯托弗·科赫（Christof Koch）对IIT倍加赞颂和推崇[7]，自2008年开始，他单独或与托诺尼联名发表阐述和拓展IIT的文章[8]，2019年他在新著《对生命本身的感受》[9]中以更加综合的视角论述了IIT的要义及其对计算主义、机器意识、人工意识、泛心论、动物伦理等方面的含义。然而，究其源头，IIT的基本思想不是由托诺尼最先独立提出的，它实际上是在杰拉德·埃德尔曼（Gerald Edelman）关于意识的神经元群选择理论（Theory of Neuronal Group Selection，TNGS）的基础上发展起来的。我们可以在埃德尔曼本人自20世纪70年代末以来的开创性工作中，以及他与托诺尼等人在20世纪最后20年的合作研究中，特别是在他与托诺尼2001年合著的《意识的宇宙：物质如何转变为精神》[10]一书中，清楚地看到这一点。 IIT的立场和思路 对于意识的科学研究，IIT秉持了科学一贯的认识论、实在论和自然主义的立场和路线，即科学的起点是人类经验的现象世界，科学的本质在于寻求能够解释和说明这些经验现象之所以如是的自然机制的理论。因此，与关于意识的错觉主义（illusionism）和取消主义（eliminativism）不同，IIT从未否认意识体验的真实性，而是将其视为意识科学研究的不可置疑的起点。[11]无论是埃德尔曼还是托诺尼，他们的研究思路首先是确定意识在现象学上的本质属性，然后去探寻生物学上支撑这些现象学属性的生物过程，特别是神经过程。为此，他们（特别是埃德尔曼）提出了三条工作假设：物理假设、演化假设和感受质（qualia）假设。简言之，物理假设是说，对意识的满意解释应该是自然主义的，而无需依赖像二元论一类超自然的形而上学设定，特别地，他们假定意识在物理学上对应于脑的神经结构-动力学[12]所产生的一类特殊物理过程；演化假设是说，意识是生物在自然选择下出现于特定演化阶段的产物，它有独特的功能和明确的适应性价值；感受质假设是说，感受质（或者意识体验）是第一人称存在（first-person being），是私密的、主观的，并且每一感受质都具有与其他感受质相区别的独一无二的品质。 由于感受质是第一人称存在，为此他们都特别强调意识科学研究中“存在与描述”（being and describing）或“实在与知识”之间显然但又往往被轻视的重要差别，即科学理论可以揭示和描述支撑感受质的神经结构-动力学，然而除非作为或是（being）这个具有适当神经结构-动力学的个体，否则不可能因为掌握一个描述性的意识科学理论就能拥有实际的第一人称存在的感受质。举例来说，你可以基于飓风的科学理论来描述台风形成的物理过程以及飓风的性质，你甚至可以在计算机上模拟飓风，但你绝不会期待对飓风的计算机模拟本身会真的是一场能够吹翻这台模拟台风的计算机的飓风。之后，意识体验的第一人称存在被托诺尼和科赫等人进一步发展为一种关于意识体验的内在因果力（intrinsic causal power）的学说：“实在与实在的模拟物[即存在与描述]之间的差别在于它们各自拥有的因果力。这就是为什么计算机在模拟暴雨的时候其自身不会被淋湿。软件可以在功能上模拟实在的某些方面，但它不会具有与实在事物相同的因果力。”[13]意识之为第一人称存在——即意识是一种内在因果力——是意识（或任何存在）超越任何认识论模拟或无法被数字化的根本所在。  - Dmitriy Vorontzov - TNGS：意识的现象学本质与神经机制 “我们在解释意识的神经基础时，采用下列策略：把我们的注意力集中在意识体验的最一般属性上，也就是集中在每个意识状态都具有的属性上。”[14]埃德尔曼认为，意识体验的最一般属性可概括为三者：私密性、统一性（unity）和信息性（informativeness）。私密性是说，任何体验总是某个“我”的体验，“普遍的意识事实不是'感受和思想存在’，而是'我思想’和'我感受’”[15]，人们根本无法想象一种不属于任何“我”的意识体验，这也就是为什么与意识体验的结构始终是：“我”—意识到—（X）[16]；因此，意识体验的私密性也是其主观性或现象性（phenomenality），它由感受（feeling）来指示[17]。统一性是说，每个意识体验都是一个统一的单元（即一个单一整体），它不能完全分解和割裂为彼此独立的部分，例如，一个绿色的圆形体验体验不能分解为一个单独的红色体验再加上一个单独的圆形体验。信息性是说，某一刻的意识体验是顷刻之间从无数可能的意识状态中“竞选”出现的，不同时刻的体验都彼此不同，它们有不同的意向内容，并造成可区分的行为结果，因此，信息性也被看成是“造成影响的差异”（differences that make a difference）。总体上，埃德尔曼关于意识的现象学本质的观点与威廉·詹姆斯（William James）非常相近[18]，即意识体验是“一种私密的、有选择的、连续且不断变化着的过程”[19]。 埃德尔曼特别重视意识体验的表征和认知功能，因此，意识体验在他那里也被称为“记忆的当下”（remembered present）、“心智场景”（mental scene）或“感受质”。他提出：动物也能够建立起一种记忆的当下——也就是某种适应性地把当前或想象出来的可能发生的事件与该动物以前由价值驱动的行为的历史联系起来的场景；初级意识（primary consciousness）[20]就是一种产生心智场景的能力，这幅场景能把大量分散的信息整合起来，以指导生物体当下或立即要采取的行动；每个可区分开的意识体验也就是一种独特的感受质，无论这种体验是一种感觉、一幅影像、一种思想还是一种心境，也不论在回忆或想象时，它看起来是简单的还是复杂的。 那么，脑需要什么样的神经结构-动力学才能支撑这种“私密的、统一的、富含信息的连续且不断变化着的意识体验流”呢？已有的来自对脑疾病和正常人脑的研究已经表明，意识体验并非局限在单个脑区，而是与同时出现在许多脑区中的神经活动模式的变化有关；但是仅仅是丘脑-皮层系统中分布很广的神经元同步活动还不足以产生意识体验，要产生意识体验，丘脑-皮层系统中分布各处的神经元群之间必须有强烈快速的复馈的（reentrant）相互作用，从而在几百毫秒的时间里形成高度整合的功能性聚类（functional cluster）。功能性聚类既是整合的，以满足意识体验的统一性和整体性的要求；又必须是分化的，以满足意识体验的信息性的要求；再者功能性聚类发生在某个特定的生物个体之中，这满足的意识体验的私密性要求；最后功能性聚类的分化是相继发生，从而形成的一个连续变化的流。为了阐明具有满足这些要求的神经结构-动力学特点的脑活动的理论，埃德尔曼提出并发展了他谓的“神经元群选择理论”（TNGS）。这个理论的概念要件有：选择、复馈（reentry）、功能性聚类、复杂性、整合（integration）、分化（differentiation）以及动态核心（dynamic core）等。 选择 埃德尔曼提出，脑是一种遵循达尔文的群体变异选择原则的选择性系统，而不是像计算机那种遵循逻辑规则的指令性系统。脑的组织方式和功能活动的特点与将脑视为执行一系列精确的指令或进行符号计算的观点并不一致。每个脑都是独一无二的，彼此之间存在巨大的差异性，而这源于受选择原则支配的脑的充满个性的发育历史。其中选择原则有两条，即发育选择（developmental selection）和经验选择（experiential selection）。神经元群是选择原则发挥作用的重要对象，这使得脑可以形成数量巨大的神经线路。 复馈 发育选择和经验选择造成的最显著的效应就是，脑中一些神经线路要比另一些更受欢迎。但既然脑不是像计算机那样遵照时序性的明确指令来运行，那么这个由海量神经元构成的网络又是如何协调起来，从而对环境产生具有一致性的反应呢？对这个问题的回答就隐含在TNGS的第三条原则中。这条原则提出了一个被称为“复馈”的协调神经元群的整合机制。简单地说，复馈就是信号持续不断地从一个脑区传到另一个脑区，然后又通过由轴突构成的大量并行信道（这些信道在高级脑区中普遍存在）传递回来。这种复返（recurrent）信号传递不仅改变了彼此连接的神经元群的活动，而且又反过来为其所改变，从而使不同的神经元群的活动在时间和空间上协调。复馈与控制论中的典型的反馈不同，它并没有预先设定的误差函数，因此它不是指令性的。埃德尔曼将复馈视为高级脑区（尤其是丘脑-皮层系统）内最重要的整合机制，对于包括从知觉分类到运动协调直至意识本身的许多过程都至关重要。例如，用复馈可以说明知觉研究中的“绑定问题”（binding problem）[21]。以视觉为例，在更高层次上，复馈保证了对某个特定对象的形状、颜色、位置、运动方向等起反应的诸功能分离的特异化神经元群的整合。 功能性聚类 复馈所带来的神经元群活动之间整合的结果，就是形成具有特定功能的“功能性聚类”。我们可通过“传统家庭”的例子来形象地理解功能性聚类的含义。对于一个传统的、关系密切的家庭来说，每个家庭成员都会有各自的社会交往，但是在交往的频度和深度上，这种社会交往都无法与家庭内的成员之间的交往和纽带相比。[22]家庭内成员之间的关系是一种内在关系（internal relation）[23]，由成员之间的特有的强相互作用所造成的集合，在功能方面可以与集合外的成员区分开来。这种集合就可称为功能性聚类。相类于“家庭”这种形象说明，要确定某个神经元群构成一个功能性聚类，那么在给定的时间尺度下，这个神经元群内的神经元之间的相互作用要远比它们与该神经元群外的神经元之间的相互作用强的多，并且作为一个功能整体，它完全不能被分解成构成它的那些独立的或近于独立的成分。除了这种关于功能性聚类的直观性说明，埃德尔曼还从数学上发展了“功能性聚类指数”（functional cluster index）这一概念。“对于一个孤立系统来说，它[功能性聚类指数]所反映的是：系统的某个要素子集内部的相互作用之于该子集与系统其余部分之间相互作用的相对强度。[24] 分化与复杂度 复馈说明了功能性聚类的对体验整体性要求的满足，但TNGS还必须说明支撑意识体验的信息性的神经机制。这个机制恰恰就是功能性聚类本身具有的分化性。为了回答功能性聚类既整合又分化的特点，不妨来理解一下“复杂性”概念。通常复杂性有两层含义。第一，说某个东西是复杂的，它肯定是一个由诸要素通过各种不同的方式相互作用构成的复合体（complex）[25]。第二，需要注意的是，由完全随机关联的诸要素构成的事物不是一个复合体，同时完全由规则“强硬地”制约的诸部分构成的事物也不是一个复合体。例如，理想气体和完美无缺的晶体都不是复合体。只有那些看起来既有规则又没有规则、既可变又不变、既恒常又多变、既稳定又不稳定、既有序又无序的东西，才称得上复合体。对于由许多神经元群构成的皮层系统，神经复杂度就是度量这个皮层系统因其内部神经元群的活动造成的该系统所能分化出的整合模式的数量，它反映系统模式的差异化程度或分化程度。“高复杂度对应于系统功能特异性和功能整合性的某种最佳综合[或平衡]。像脑这样的系统显然就是如此。不同的区域和不同的神经元群做不同的事情——它们是分化的；同时，它们又相互作用而产生统一的意识场景和统一的行为——它们是整合的。与此形成对照，如果一个系统的诸要素既不是整合的（例如气体）也不是特异化的（例如同质的晶体），那么这个系统的复杂度最小。”[26]这个思想是之后托诺尼发展的计算整合信息量F值的基础。整合信息量F是用来度量一个系统中的模式既分化为部分、又统一为整体的程度。 动态核心假设 复馈所造成的神经结构-动力学过程的整合（功能性聚类）为意识体验的统一性提供了说明，而这个整合的神经过程（功能性聚类）的内在的自发分化则为意识体验的信息性提供了说明。至此，TNGS已经有条件提出一个综合的假设来解释具有上述一般属性的意识体验的神经基础。动态核心假设（dynamic core hypothesis）就是对这些问题的回答： 1. 如果要一群神经元直接对意识体验有贡献，那么这群神经元必须是分布式功能性聚类的一部分，这种聚类通过丘脑-皮层系统中的复馈相互作用在几百毫秒的时间里实现高度的整合。 2. 为了维持意识体验，这个功能性聚类必须是高度分化性的，表现为有很高的复杂度。[27] 动态核心是一种（神经结构-动力学）过程，而不是一个固定的事物，尽管动态核心有一定的空间范围，但是一般说来，它在空间上是分布式的，同时作为一个功能性聚类，其要素和相互作用都始终处于受激或自发的动态变化中。因为动态核心假设强调分布式神经元群之间的功能性相互作用，而不是它们的局部性质，所以同一群神经元有可能在某个时刻是动态核心的一部分，对意识体验起作用，而在另一个时刻可能就不是动态核心的一部分，从而与无意识的过程有关。 至此，TNGS在意识的现象学本质与脑的神经-结构动力学之间建立起了对应关系。换言之，在确定的背景条件下，如果动态核心之于感受质（意识体验）是充分且必要的，那么在视角——第一人称与第三人称，或现象学与生物学——转换的意义上，感受质就对应于动态核心。有了这种视角转换意义上的对应性（correspondence）或同一性（identity），埃德尔曼提出了一种解决现象学与生物学之间“世界之结”（world knot）或“难问题”（hard-problem）的主张，可将它概括为“心-脑蕴含关系（entailment relationship）学说”。[28]这样，我们就可以将现象学上的感受质重新定义为动态核心的无数可能状态所形成的高维神经空间中的一种分辨（high-dimensional discriminations）：在由构成动态核心的所有神经元群的整体活动定义的N维神经空间中，每一个可分辨的点都对应一个感受质，而连接这个空间中一些点的轨线则对应于相继发生的感受质形成的体验流。  - Kvachi ~ - IIT3.0：意识的现象学公理与物理公设 上面，我们勾勒了埃德尔曼为解决意识这个“世界之结”所发展的TNGS的轮廓。在最近二十年，托诺尼等人在TNGS的基础上发展起的IIT逐步完善到3.0版。相比于TNGS，IIT有一种向一般性和形式化方向发展的趋势，“IIT试图提供一个原则性的进路，将现象学的似乎不可言说的质的属性转译成数学语言。”[29] IIT3.0 最终将意识体验的本质属性发展为五条现象学“公理”，并将相应的关于物理机制的假设称之为“公设”（postulate）。就认识论而言，IIT的这些公设可被看作是从公理到最佳解释的推导或推论（即溯因推理）。[30]IIT确定的五条现象学公理分别是“内在存在”（intrinsic existence）、“构成”（composition）、“信息”、“整合”和“排他”（exclusion）。IIT认为，这五条公理对意识体验的基本属性来说是完备的（没有遗漏也没有多余）、一致的（彼此之间不存在矛盾）和独立的（彼此之间不能相互推出），因此“在这个宇宙中，任何遵循这五条公理的系统都是有意识的”[31]，同时，任何能够产生意识体验的物理系统都必须具有符合五条公设假定的属性。表1是对这五条公理和与之相应的五条公设的简述。[32] 表1. IIT的公理与公设
为了表达和说明其特有的思想，IIT引入了一些概念，用以分析满足这些公设的系统。这些概念主要有：系统（System），是指由相互连接的要素构成的网络。要素（Element），是指系统的最小成分，要素既接收输入也提供输出，每个要素至少有两种状态，输入可以影响这些状态而输出取决于这些状态（例如，脑中的神经元或者计算机中的逻辑门）。机制（Mechanism），是系统中全部要素的任何子集，一阶的或高阶的，也包括系统本身，这些机制具有导致系统状态变化的因果力。因果库（Cause-effect repertoire），系统当前状态通过某种机制影响而造成的系统潜在的过去状态和未来状态的概率分布。整合信息（Integrated information，φ），由一个机制所规定的信息大于由该机制各个（最小）部分所规定的信息，φ测量了由机制所规定的因果库的整合或不可还原性，它是一个非负数值。概念（Concept）， 一个机制及其所规定的不可还原的最大因果库，与整合信息φmax的值相关。概念表达了复合体内机制的因果力。概念结构（Conceptual structure）， 由系统规定的概念集合，标有各个概念自身的φmax值，可以在因果空间中绘制出概念星座（constellation）。整合概念信息（Integrated conceptual information，Φ），由系统规定的概念信息超过了由系统各个（最小）部分所规定的概念信息，Φ可以视为对系统整合性的测量，它是一个非负数值。复合体（Complex），是系统内的一组要素，它规定了整合概念信息的一个局部最大值Φmax，换言之，具有Φmax的子集被称之为复合体；排他公设表明，只有复合体才是一个具有主观体验的整合实体（integrated entity）。感受质（Quale），某种状态下复合体规定的一个概念结构（概念结构与感受质空间中的星座是同义的），并且这种状态是最大内在不可还原的。因果空间（或感受质空间）（Cause–effect space ，or qualia space），系统每个可能的过去和现在状态形成的有轴线的高维空间，在这个空间中概念结构能得到描绘。[36]  - Adrian Bauer - IIT的哲学蕴含 我们在这里要讨论IIT隐含或蕴含的两个重要的哲学思想。一个是，意识体验与神经结构-动力学之间的对应性或视角转换下的同一性；另一个是，整合个体与聚集物的差别。 核心同一性 IIT3.0从意识体验的最一般属性（即现象学公理）开始，并将其转化为一些支撑意识体验的物理机制系统必须满足的假设（即物理学公设）。就公理与公设的逻辑关系，IIT持有的存在论的隐含是：公设之于公理是充分且必要的。IIT将公理与公设之间这种充分且必要的逻辑关系称为一种存在论上的“核心同一性”（central identity）。“IIT的核心同一性，即一个形而上学的陈述，提出了一个强有力的存在论主张。”[37]核心同一性是说，“任何体验等同于系统在那个状态下的最大不可还原的因果结构（cause-effect structure）”[38]。这种存在论上的同一性，在认识论上则表现为意识体验与神经结构-动力学之间的对应性。有了这种同一性的对应关系，我们就可以将意识的现象学转换为生物学（特别是神经科学），从而以神经科学的术语来重新理解意识。 IIT的核心同一性当然不是物理主义意义上的还原论的同一性，而是两面一元论（dual-aspect monism）或两视一元论（dual-perspective monism）所蕴含的视角转换意义上的同一性。[39]因此可以说，意识是具有特定组织形式（form of organization）的物质系统的内在属性，或者说，意识内在于物质的组织形式。IIT的信息（information）概念正是从组织形式的角度来理解的。[40]IIT并不是在“由发送者传递给接收者的消息”这一当代意义上使用“信息”一词。IIT的信息概念与通信理论或日常语言中的信息概念有实质上的不同：在原初意义上“information”来源于“inform”，意思是“to give form to”（将形式赋予……）[41]。因此，在IIT中，信息指的是某种状态下的要素-机制系统如何通过其因果力，在可能空间中规定一个形式（即系统可能状态的模式）。[42]因此，在组织形式与意识体验之间就存在一种视角转换的同一性关系：“某种状态下一个复合体的要素组成了规定概念的高阶机制，形成一个最大内在不可还原的概念结构，亦称为感受质。所有概念的“星座”规定了全部的感受质形式（form）或形状（shape）。”[43] 以视角转换的方式将意识体验与物质系统的组织形式等同起来——这使得IIT很自然地蕴含了泛心论[44]的主张，即意识是任何[具有某种组织形式的]物质系统的内在属性，而既然物质系统的组织形式有复杂性的等级之别，那么意识也就有等级之别。IIT“预测意识是有等级的，在生物有机体中普遍存在，并能出现在一些非常简单的系统中。”[45]事实上，这个思想在整个哲学史上是非常普遍的。[46]例如，约翰·杜威（John Dewey）就认为，意识体验是物质组织复杂性的自然表现，“人格、自我、主观性乃是通过复杂地组织起来的、有机的和社会的相互作用而产生的最终功能”[47]。如果放在怀特海的哲学视野中，任何现实存在者（actual entity）都有维持自身和实现自身的组织形式。“第一个范畴与自我实现有关（self-realization）。自我实现是诸事实之终极事实。现实（actuality）是自我实现的，而任何自我实现的东西都是一种现实。现实存在者一旦是自我实现的主体，也就同时是被自我实现的超体（superject）。” [48]“朴素的科学认为，一切自然过程都期望达到它们本身圆满终结的后果，而斯宾诺莎认为惯性和动量就是事物保持它们本身的存在，并达到它们所具有的完善的一种固有的倾向，这就不足为奇了。”[49]即使像原子和分子这样基本单元（unit），当它们置于其他事物之中时也会对所受的作用表现出一种有所选择的偏向——接近或排斥。这种基本价值（接近或排斥）在更复杂的系统（比如生物体）中则会表现为人类更容易辨别和理解的渴望或拒斥。在一种还未达到意识体验层次的意义上，自然存在物都会表现出某种价值的偏向性。杜威认为，如此来构想的话，那么就不存在物理与心智之间关系的问题了，也就不存在所谓意识的“难问题”，有的只是物质系统的组织形式与现象学对应的问题，以及如何辨别特定组织形式内在具有的属性和效能的问题。“这里所包括的问题是关于如何确切地进行实际探究的问题。恰好在什么条件下就出现了组织以及它的各种模式和这些模式的结果究竟是什么？我们也许不能圆满地回答这些问题，但困难并不是因为它们属于一种哲学秘密，而是因为这种探究要涉及极其复杂的事情。无论关于组织的学说是如何的玄妙和可疑，特别是不管关于组织的某些曾经风行一时的学说——它们把组织解释成为证明有一种称为生命或灵魂的特别力或是实体的学说——是如何的错误，组织却是一些事件的经验特性。”[50]  - Victorien Aubineau - 复合体与聚集物 IIT的一个最直接、也最核心的理论结论就是：意识与脑整合信息的方式和能力有关，它是任何具有作用于自身的因果力的内在存在的系统的根本属性；系统的整合和分化程度越高，它拥有意识体验丰富性和多样性也就越高。事实上，TNGS和IIT对要素及其交互作用之整合的强调在回应哲学史上一个传统悠久的问题，即什么样的事物有资格作为体验主体。 就我们所能分类出的事物而言，譬如一个原子、一个分子、一个细胞、一棵树、一条蚯蚓、一只蜜蜂、一条鱼、一只狗、一个人、一块石头、一张桌子、一幢房子、一个家庭、一个国家、一支军队、一个羊群、一个沙堆，它们都是由部分（要素）构成的一个集体，但在现代严格泛心论者看来，上述所列的集体的存在论地位是不同的，有些可称之为“真正的个体”（true individual），有些不过是聚集物（aggregate），这个差别对确定什么东西有资格成为体验的主体至关重要。这也使得“结合问题”（combination problem）成为严格的泛心论必须解决的一个关键问题。[51]结合问题是指，比如说，如果组成我的众多个体细胞都有各自的体验，那么这些低阶的心智如何组成了我所体验到的一个统一的、高阶的心智？用查默斯（David Chalmers）的话说，“基本物理存在物像夸克、质子的体验如何结合产生我们知道并钟爱的类似人类的意识体验。”[52]例如，在莱布尼茨那里，有资格作为体验主体的是单子（monad）。[53]莱布尼茨将意识体验定义为“实质的形式”（substantial form），并将它归于具有“完全不可分割的”统一性的所有事物：“我将实质的形式指派给超越机械统一的所有有形的实体（substance）。”[54]莱布尼茨始终强调单子的单纯集合物或聚集物与具有真实和实质意义的整体和统一体的区别。聚集物是指那些松散集合在一起的系统，诸如一支军队、一个羊群、一个沙堆，它们进而包括日常中常见的明显是坚固和完整的物体，诸如一块石头、一张桌子、一幢房子等等。在莱布尼茨这类严格的泛心论者看来，尽管聚集物看起来是统一的和整体的，但它们的统一性仅仅是从观察者看来如此，其内在存在（或第一人称存在）并非如此；它们与其他真正整合的存在物（integrated beings），譬如人、动物、植物、细胞、单子不同，因为真正的个体拥有“实质的统一性，是一种全不可分并存在物”[55]。 “完全不可分割的”统一性的事物，用TNGS和IIT的术语来说就是复合体（complex），它是经由整合机制形成的统一单元。在TNGS中，这个“统一单元”是一个由复馈形成的功能性聚类；在IIT3.0中，这个“统一单元”是科赫所说的“整体”（Whole）[56]，作为整体，它具有一个由特定的神经结构-动力学所蕴含的最大不可还原的因果力，用Φmax来度量。反过来，我们也可以用IIT的概念来定义单子，所谓单子就是具有最大不可还原因果结构的整体（Whole）。 既然意识体验的承载者是功能性聚类，因此IIT就可对如下一些观察提供解释，譬如，皮层-丘脑的某些部分支持意识体验，而小脑不行，尽管后者包含更多的神经元；尽管在睡眠期间脑仍然处于活跃状态，但却没有意识体验；尽管在癫痫期间其神经活动剧烈并且同步，但意识体验却在这时消失了。IIT的解释是：皮层-丘脑系统的一个显著特征就是，它由功能特化的部分组成，同时各个部分之间存在大量快速的复馈连接，这是一种能产生较高Φmax值的组织形式；与皮层-丘脑系统的组织形式不同，小脑由一些小的模块组成，这些模块加工输入和生成输出时，在很大程度上是相互独立的，再者小脑的输入通路和输出通路，虽然有能力影响主要复合体并受到复合体的影响，但却仍然被复合体排除在外，因为它们不处在具有局部Φmax值的整合信息之内；当一组要素之间的有效连接较弱或者一组要素以均匀的方式形成组织时，其Φmax值就低，深度慢波睡眠、全身麻醉或全身性癫痫发作状态就类似这种组织方式，因此在这些状态下意识体验消失了。就功能而言，与Φ值低的系统相比，“Φ值高的系统优势在于，它能够整合来自不同感受器的数据从而深思熟虑和对未来的行动过程进行计划。具有高Φ值的通用神经网络，诸如皮层-丘脑复合体，应当能够比专门的网络更好地处理意料之外和异常的情况。Φ值高的脑更能适应复杂的自然环境，并证明了意识有益于生存。”[57]  - Adrian Bauer - 对人工意识问题的回应 现在，我们可以回到在“引言”中提到的问题，即IIT能对人工意识的议题做怎样的指引和回应。在继续讨论之前，有必要先明确一下“人工意识”与“机器意识”这两个概念的差别。人工意识，就是以人造的或非自然产生的方式制造出一个有意识的系统。机器意识，则是如何让以图灵机为蓝本的机器获得意识。就机器也是人造的这个意义上来说，赋予机器以意识也属于人工意识这个一般范畴。 总体上，一方面，IIT（无论是TNGS，还是IIT3.0）否认以图灵机为蓝本的机器能拥有意识，尽管人工智能系统表现出很高的智能；另一方面，这两个理论都认可，人类可以基于有关意识物理机制的知识构造出具有意识的人工系统，也就是说，人工意识是可能的。 脑是选择系统而不是指令系统 TNGS认为“脑是选择系统，而不是指令系统”。为此，埃德尔曼提出了一个非常有启发性的观点：“不管是有机体，还是将来某一天我们造出的合成的人造物，我们猜想，一共只有两种基本类型——图灵机与选择性系统。因为后者比前者在演化上先发生，所以我们得出结论，选择从生物学上来讲，是一种更基本的过程。不管怎么说，一个有意思的猜想是，看来只有两种仿造思维的基本方式——选择主义和逻辑。如果能发现或者显示出有第三种方式的话，那将会是哲学史上的一件大事。”[58]埃德尔曼关于以图灵机为蓝本的机器不可能有意识的论证可以概括为：①意识体验的最一般属性是私密性、整体性和信息性；②因此，支持意识体验的脑的某一子系统（即动态核心）必须既是整合的（支持体验的整体性）又是分化的（支持体验的信息性），并且是内在存在的（支持体验的私密性）；③唯有选择系统才会造就具有动态核心这类子系统的脑；④计算机是指令性系统，它与选择性系统的脑的运作方式迥然不同；⑤图灵机是指令性系统，以图灵机为蓝本的机器也是指令系统；⑥因此，机器不可能有意识。 可以看出，上述推理中的一个关键环节是要确定脑与图灵机运作方式的根本差别。简单地说，两者的差异包含如下几个方面：（1）工作原理。脑是依赖于TNGS所提到的三条原理——发育选择、经验选择和复馈——运行的选择系统，而图灵机则是依赖于程序和算法的指令系统；前者是一种基于群体变异之上的选择，而后者是一种基于符号指令的逻辑。（2）输入。指令系统的输入是明确清晰的符号序列，而脑的输入并不是清晰明确的，因为世界并不像一条具有可供脑读取明确符号序列的磁带。（3）记忆。脑中的记忆不可能有像计算机那种高精度存储代码的稳定的表征结构；脑中的记忆是由分布各处、不断进行着的神经活动承载的，是与来自外界、身体和脑本身的信号之间进行选择性匹配的结果，是在不断进行着的经验中重建分类的一种形式，而不是精确地重复先前的一连串符号。（4）语义能力。生物体具有独立的语义能力，而计算机则没有。在计算机中，“要使得物理上存储于计算机中的编码好的符号串具有意义，就必须要有在操作者脑中而不是在计算机中进行的语义操作”[59] 在选择主义看来，以图灵机为蓝本的机器不可能拥有意识，因此，埃德尔曼很少谈论机器意识这个议题。从他的理论中能够引申出来的是人工意识这个议题，“当科学对意识的生物神经基础有了恰当的理解，人们就不可避免地会提出一个大胆的问题：是否有可能构造有意识的人工系统？”[60]构造有意识的人工系统必须考虑的约束条件与意识背后的脑的独特性有关。因此，在人工意识的议题上，我们不能忽略意识体验的基本特征对脑的神经结构-动力学提出的约束要求：首先，这要求脑是一个选择系统而不是指令系统；其次，要求考虑脑与身体，以及有机体与环境的相互作用的动力学；第三，要求复馈造就的丘脑-皮层核心是一种具有既涉整合又涉分化的复合体。此外，人工意识还涉及一个问题，即有意识的人工系统是否必须与人脑具有相同的化学成分。[61] 对于这个问题，埃德尔曼对以下两种观点都表示反对。其一是“生物沙文主义”（Biological Chauvinism），这种观点认为，有意识的人工系统必须由与脑一样的生物化学成分组成。其二是极端自由主义（Extreme Liberalism），这种观点认为，脑的本质不过是运行在虚拟机上的“软件”，因此，脑的化学成分（“硬件”）无关紧要。埃德尔曼的观点是，只要满足了意识体验的现象学属性对物理基质所提出的约束要求，那么任何能满足这些约束要求的物质系统都能成为有意识的人工系统。事实上，意识是否必须依赖特定的物理成分的问题又让我们回到“形式”与“质料”之关系这个古老的哲学议题上来。对于这个议题，只要遵循TNGS，人们就可以在原则上建造出以非脑的化学成分为材质的有意识的人工系统，譬如硅基的意识系统，但人们永远无法赋予指令系统（譬如，图灵机）以意识，不管这个指令系统是碳基的还是硅基的。 内在因果力无法被计算和模拟 “无论你是相信通用人工智能的出现标志着富足时代到来的那类人，抑或是相信那意味着智人（Homo sapiens）时代落幕的那类人，你都必须回答一个根本问题：这些人工智能是有意识的吗？它们有作为自身的感受吗？或者它们只是更精巧的亚马逊的Alexa或智能手机——是一些具有智能但却没有任何感受的机器?”[62]对于这类问题，科赫坚定认为，计算功能主义以及它随蕴含的“心智即软件”、“脑即计算机”和“生命不过是算法”的观点已经成为让人走火入魔的神话。尽管计算功能主义在解释很多问题上相当便利，但当面对意识体验的内在存在时却不过是一些贫乏的比喻，这个神话“既限制了我们的精神视野，也贬低了我们对生命、体验的看法，以及在时间的广阔循环中感受能力的位置”。[63] IIT对图灵机不可能有意识体验进行论证的总原则是：智能与体验是分开的，前者是功能，而后者存在；前者可由图灵机模拟，后者则只能通过制造实现。具体的论证过程如下：①智能与意识是有区别的，前者是一种功能，后者除了功能性的方面外，它还是第一人称存在（或内在存在）。因此前者可以被模拟，后者只能被制造，赋予机器以智能并不必然意味着也能赋予机器以意识。②纯粹前馈网络可以实现输入与输出的功能转换，体现智能行为，但其没有复馈连接，无形成一个内在因果力的整体，因此，其整合信息为零。[64]③依据IIT的核心同一性，意识体验等于一个系统特定状态下最大内在不可还原的概念结构，整合信息为零的系统不具有概念结构，因此也就不可能有意识体验。④计算机以纯粹前馈网络的方式运行，所以计算机的整合信息为零。⑤因此，以图灵机为蓝本的计算机不可能有意识体验。 为了更好的理解内在存在或内在因果力，科赫介绍并分析了一个具有复馈连接的三元逻辑门网络和它的实例化物理元件线路图（图1）。这个逻辑门网络分别由或门（OR）、复制门（COPY）、异或门（XOR）[66]三个门组成，箭头表示输入输出方向，灰色的门代表一个高电平（开或1），白色的门代表一个低电平（关或0）。分析的结果表明，该系统是一个具有非零的Φmax的不可还原整体。 （1）从内在存在看，该三元逻辑门网络是一个为自身存在的系统，它对自身有因果力，即它当前状态（100）完全由线路的过去状态所影响并能影响其未来状态。（2）从构成看，该系统的构成要素在整体中具有因果力，它有7种机制：分别是三个要素门（P、Q、R）；三个双门结构（PQ、PR和QR）；一个三元结构（PQR），为了计算Φ，需要综合考虑上述7种机制。（3）从信息看，该系统的因-果力是明确的。P（或门）从Q、R门中接受输入，Q、R分别可以关闭或开启，所以共有四种可能的输入状态。当Q和R任一个是开启时，P就会开启。因此，P开启，有三种因果状态；P关闭，只有一种可能状态，此时因果信息最大。（4）从整合来看，该系统整体的因果关系不可还原为其各部分的因果关系。如果P与R以及P与Q之间的联系被切断，那么该系统将不再是一个整合的系统。（5）从排他来看，PQR具有最大不可还原的特性。进一步分析，这个最大不可还原因果结构（PQR）实际上由两个一阶机制（Q和R），一个二阶机制（PQ），一个三阶机制（PQR）组成（P、PR和QR是Φ值较小的重叠线路，因此被排除在外，以防止原因多重决定情况的出现）。在这四个不可还原的机制中，每一个门皆因其自身具有的性质影响输入和输出，造成影响或区分，它们有各自的Φ值，其中一阶机制、二阶机制不是Φ最大值，所以它们并不为自身存在；PQR机制具有该系统内的最大整合信息值，根据排他公设，只有具有Φmax的PQR机制才为自身存在，才是主体，才具有体验。换言之，我们可以称PQR机制为一个复合体或整体。  图1. 一个三元逻辑门（PQR）网络。该网络由一个或门、一个复制门和一个异或门构成。 — 参考文献[67] 为了充分解释智能与体验的实质差别，我们可以考察一个能模拟该三元逻辑门网络的前馈网络（图2）。这个前馈网络由复制门、非门、与门、或门、异或门在内的66个门组成，其中包括每四个一组复制门组成的八个程序块；八个与门和一个或门组成的加工单元；八个复制门组成的时钟；三个与门、六个异或门以及六个复制门组成的数据寄存器，此外还包括连接处的两个复制门。  图2. 模拟图1中的三元逻辑门网络功能的前馈网络。该前馈网络是一个具有66个单元的计算机，它可以通过编程模拟任何三元逻辑门网络的功能。 — 参考文献[67] 通过分析，我们看到的最重要的结论是：图1的三元逻辑门网络是一个复馈网络，是整合的，具有不可还原的内在因果力；反之图2中的前馈网络在模拟图1中的复馈网络时没有整合信息，因此能还原为更小的九个模块（时钟和八个复制门环），这九个模块自身分别具有一个极小的Φ值；上述两个网络在功能上是等价的，它们能够计算相同的输入-输出功能，但它们并不共享相同的内在因果形式。图2中的计算机并不内在地存在，反之被它模拟的线路却是内在地存在的。也就是说，这两者做了同样的事情，但只有一个是为自身而存在的。IIT的总的结论是，作为前馈网络的计算机没有内在的因果力，其整合信息为零，因此它不可能具有意识体验，尽管它可以模拟一个具有内在因果力的网络的功能。换言之，它可能有智能，但却没有意识体验。这也使得意识与智能存在一种如下的智能-意识平面（intelligence-consciousness plane，I-C plane）（图3）。  图3. 生物体与工程系统的智能和意识。智能是有机体学习对不确定环境做出灵活反应的能力，意识则是整合信息的能力。五个物种的神经系统在神经元数量级上跨越了八个等级，从水母、蜜蜂、老鼠和狗到代表人类的玛丽·居里（Marie Curie）。随着脑尺寸的增加，智能与意识体验（Φmax）都在上升，这种对角线变化趋势是生物演化的显著特征。但这种关系在工程系统中却不成立：一方面，尽管它们（从深蓝、阿尔法零到超级计算机）的数字智能在不断提升，但它们却没有体验；另一方面，类皮层器官（cortical organoids，位于图左上角）的智能少到可以忽略不计，但可能具有高Φmax。 — 参考文献[68] 对于人工意识这个议题，IIT与TNGS是一致的。指令性或前馈性的计算机网络无法具有意识体验，即使它能在功能上模拟某个系统，但却没有该系统实际的内在因果力，就如同模拟天气系统的计算机无法真的呼风唤雨一样，模拟意识的计算机也无法真的具有体验感受。因此归根到底，要制造有意识的人工系统，就必须建造具有内在因果力的物质系统，不管其物质成分是碳基的还是硅基的，重要的是物质系统的组织形式。所以，原则上，根据脑的设计原则建造的神经形态的电子硬件，可能会累积足够的内在因果力，以至于会拥有某种体验。因此要建构有意识的人工系统，仅仅通过图灵机模拟是不可能实现的，确切的说，人们必须复制相应的实在的因果力形式。“意识不是一个聪明的算法。它最让人动心的地方是它对自身的因果力，而不是计算。这就是问题所在：因果力，即影响自己或他者的能力，是无法模拟的。现在不会，将来也不会。它必须内置进系统的物理学中。”[69] 结语 我们基于TNGS和IIT对人工意识的可能性和现实性的考察所得到的结论是：赋予机器（图灵机）以体验原则上不可实现；但可以根据意识的神经机制的知识制造有意识的人系统，即人工意识是原则上可实现的。 根据IIT，体验是由某一神经结构-动力学整体的内在因果力所决定的。诚然，一个大型超级计算机有可能模拟人脑中所有神经化学反应，但就如同模拟黑洞的超级计算机不会弯曲其周围的时空一样，模拟脑的计算机也不具有意识体验——因为模拟不等于拥有真实的内在因果力。心智不等于软件，功能模拟不等同于拥有体验。最终，IIT要求我们警惕任何将机械论的、还原论的物质主义的观点过度泛化的企图。以图灵机为蓝本的计算机或人工智能，即便在现有构架下再“高级”，也永远是机器，永远不会成为具有内在因果力的有意识的系统。 *注 本研究得到国家社科基金项目“心智的生命观研究”（项目编号:20BZX045）、国家社科基金重大项目“个人同一性研究的当代发展”（项目编号:18ZDA029）的资助。 |
||||||||||||||||||||||||
|
|
