中文房間

大腦是非常神奇的關系型數據庫。感知神經元輸出之間的聯結以及這些聯結之間的通路以更高級的順序聯結是孕育意識的“土壤”。每一個神經元都能制造出最多一萬個連接，我們有一萬億個神經元，這意味著，每個人都有充足的可能性，根據獨特的聯結模式產生主觀經驗。

然而，大腦不只由血肉組成，還有其他方式來將數以十億計的信息塊靈活地連接在一起。被設計成在強大處理器上運行的軟件大腦已經復制了大腦產生意識的方式：IBM的超級計算機沃森贏得了《危險邊緣》競賽，BINA48證明了移情作用，雷·庫茲韋爾編制的程序可以繪畫、作曲和作詩。

許多程序員、科學家和其他人相信，我們可以編寫出超越代碼的代碼。

正是因為這種新鮮、略帶神秘感的特征，特別將其應用在理性和／或移情時，我們希望人是有意識的，而非自主的（在沒有意識控制的情況下，參與活動或做出響應）。簡而言之，人類不會像機器一樣可以預測，因為意識不會像計算那樣算法化。意識需要特質、獨立的思考，以及基于個性化的行為選擇而采取的行動。所以，“獨立性”并不需要成為先驅或領袖，它只需要能夠做出決策，基于個性化的評估采取行為，而非僅僅根據嚴格的公式行動。

意識的“困難問題”和“簡單問題”

意識的重要性毋庸置疑，這一點可以從哲學家戴維·查默斯（David Chalmers）所謂的意識的“困難問題”和“簡單問題”上得到確認。“困難問題”是要搞清楚被我們稱為神經元的網絡分子是如何產生主觀感受或感受性（有意識的主觀體驗的個別實例，如“紅色的紅”）的。相對地，“簡單問題”是指電子通過神經化學的傳導，如何導致了“混凝土和砂漿”（以及血與肉）的復雜模擬事實。或者也可以理解成，超自然的想法是如何從軀體中產生的。從根本上來說，關于意識的困難問題和簡單問題都歸結于一個問題：大腦是如何產生思想的（簡單問題），特別是那些無法度量的事物（困難問題），而身體的其他部分卻沒有這樣的功能？如果這些困難問題和簡單問題都可以用分子上運行的腦波來解釋，那么，我們需要解決的仍然是探索這個問題的答案與集成電路運行軟件代碼之間有何區別。

至少，從牛頓和萊布尼茨時代以來，人們一直有這樣的感受，與思維有關的事情都應該是可以度量的，而其他事物則不然。可度量的想法，比如一座建筑的大小或者一個朋友的名字，被認為是通過一些精密的微機械過程在大腦中發生的。現在，我們可以畫出計算機芯片、處理器和外圍設備的模擬結構。盡管這是有關意識的簡單問題，但我們仍然要準確地解釋一個或者更多神經元如何保存、剪切、粘貼或者回憶任何詞語、數字、氣味或圖片。換言之就是，神經元分子是如何捕捉和處理信息的。

那些無法被度量的事物是困難問題。在查默斯看來，如果一個存在只擁有“簡單”類型的意識，那么它只是具有意識，但仍然不是人類。這樣一個存在也被稱為“僵尸”，它可能是沒有情感、不懂移情的機器人。這不屬于我們所研究的意識范疇。由于非僵尸、非機器人特征同樣被認為是不可度量的（例如，紅色的紅或單相思的心痛），所以查默斯無法從理論上看清它們如何被某些實體的東西處理，比如神經細胞。

查默斯認為，意識是一種無法用科學來解釋的神秘現象。如果事實的確如此，那么就可以說，意識可以像聯結神經元一樣，連接到軟件；或者可能不是這樣，它可能遍布于我們呼吸的空氣中以及星辰間的空間中。如果意識是神秘的，那么一切都將是可能的（正如我在這里證明的）。從通俗的角度來看，經驗性的解釋足以解答關于意識的簡單問題和困難問題。這些解釋對神經元和對軟件一樣適用。

圖1-1說明了三種關于意識來源的基本觀點。本質主義者相信人類特殊的生物學來源。這基本上是一種認為“在整個宇宙中，只有大腦才能產生意識，這近乎奇跡”的觀點。唯物主義者相信經驗性來源，即意識可以從存儲在大腦神經元中的化學狀態或計算機芯片的電壓狀態中的信息之間的無數聯結模式中出現。丹尼爾·丹尼特是這種觀點的堅定支持者，早在1991年，甚至更早以前，他就在自己提出的意識的多重草稿模型（Multiple Draft Model）中提到，機器人意識從理論上講是有可能存在的。注意，圖1-1同時指出，同一個人可能既是本質主義者又是唯物主義者，就是兩個圓重疊的區域。

埃德爾曼則堅持認為，只有大腦才能產生意識，但是，這是因為大腦的唯物主義特性與精神源是相反的。其他本質主義者（即本質主義者圓圈中未與唯物主義者圓圈重合的部分）認為，意識不同于某些可復制的、能夠讓大腦變得有意識的物質復雜性。第三種觀點是，意識客觀世界的一部分是能夠神秘地附加到任何東西的時空的一部分。“上帝將意識賦予亞當和夏娃”或“先民”的觀點屬于第三種觀點，是唯心論者的觀點。神秘論的解釋無法被證實，也是沒必要去證實的，因為存在能夠解釋簡單問題和困難問題的完美、合理、不神秘的解釋。¹

“中文房間”，從軟件中誕生的人類意識

我認為，哲學家約翰·塞爾（John Searle）提出的觀點是對與思維相關的哲學方法進行分類的最富創造性的觀點。塞爾在“意識界”享有盛名，因為他提出了一個名為“中文房間”（Chinese Room）的思維實驗。這一實驗旨在展示，由于完全相同的原因，一個傳統的、經過編程的計算機不可能有意識，比如，谷歌翻譯無法理解我們讓它進行漢譯英的文本的意思。傳統的編程計算機只會盲目地將每一個輸入與輸出進行關聯，不會從主觀上關心或考慮自己正在做什么。“燈是開著的，但沒有人在家”，這顯然無法通過我們之前提出的網絡意識的定義性測試：以人類專家的判斷認定其具備人類級別的移情和自主性。

塞爾將“唯物主義”的定義拓展到了主觀現象，例如意識的思維。他提出，這些是非精神性的，而且是“自然‘物質世界’的一部分”，但并非有形的，也是不可量化的。因此，塞爾提到，如果大腦可以將意識作為自然發生的屬性，為什么其他機器不可以呢？這一觀點決定了他應該被劃歸為唯物主義者，他總結說：“從理論上講，沒有什么已知的阻礙影響我們制造出有意識、能思考的人造機器。”然而，他又提出：神經模式或軟件模式對產生可觀測、可度量的思維（或感受性）而言，并不是十分必要的。我們可以用先進的核磁共振成像設備追蹤神經通路或一個讀寫程序的軟件例程。這給了唯物主義者應得的東西，即存在某些可以從第三方視角進行觀察和度量的經驗性東西，但是，這減少了這些神經元（或軟件）度量的引入，因為，這些客觀的物質只是讓意識變得獨特的事物的一部分。塞爾通過澄清最終的思維或思維的擾動是不可被客觀度量的提出了上述唯物主義，因為它出現在意識內部。²因此，即便主觀性對第三方度量不可用，它也是真實的（即非精神的，也不局限于人類大腦）。在本章后文中，我將會討論我們如何從最低層面獲得一個足夠好的對這種主觀唯物主義的模擬。

如果人類意識要在軟件中產生，我們必須要做到三件事：

·　首先，解釋在神經元中簡單問題是如何被解決的；

·　其次，解釋在神經元中困難問題是如何被解決的；

·　再次，解釋如何在信息技術中復制神經元的解決方案。

這三個解釋的關鍵就是“關系型數據庫”（relational-database）的概念。在關系型數據庫中，一次查詢（或者大腦的一次感知輸入）會激活一些相關的響應。反過來，每一次響應又會激發更多相關的響應。當刺激的強度高于某個閾值時，比如它被激發的次數高于一個數值，一次輸出響應就會被激發。³

例如，我們的DNA會將某些神經元編寫成對不同波長光線保持敏感度，而讓其他神經元變得對不同詞素（語言發音的一個基本單位）或聲音保持敏感度，這些詞素與其他詞素組合成有意義的詞語。所以，假設一下，當我們在看某個紅色的東西時，我們會被重復告知“It is red”（它是紅色的）。在眾多神經元中，對紅色敏感的神經元與其他對組成“it is red”聲音的不同語音部分敏感的神經元進行配對。隨著時間的推移，我們知道，有許多不同明暗度的紅色，并且，負責不同波長的神經元逐漸與對應某一明暗度的“紅色”詞語或物體產生了關聯。

紅色的紅只是每個人由基因編寫的神經元搭建的，從視網膜到我們所關聯的不同紅色的不同波長，以及神經元與包含紅色事物的神經元模式之間豐富的突觸聯結。如果一個人一生看見過的紅色的東西只有蘋果，那么紅色對他們意味著，紅色波長神經元輸出的、只在他們的思維中關聯到蘋果的神經連接集合的一部分。紅色不是我們腦海中本身的電子信號，然而，它卻是關聯顏色波長信號與現實世界指示對象的紐帶。紅色是我們已經建立的有關紅色事物的眾多神經元聯結在1秒甚至更短的時間內，獲取的多層面印象的一部分。

一些一線感知神經元完成感知后，所有在我們思維中的東西都會被表示成一種神經聯結模式。這就好像感知神經元成了我們的字母表。這些神經元通過突觸以各種方式進行關聯，組成了心理圖像的物體和行為，就好像字母可以組成一個滿是單詞的詞典一樣。心理圖像可以通過更多的神經突觸串聯在一起，組成任意數量的關聯順序（特別是在做夢時），形成世界觀、情緒、性格以及行為規范。這就好像將單詞組成擁有無限種可能的句子、段落和章節一樣。

單詞的語法就像是我們至今仍然所知甚少的大腦的電化學性質，這些性質加強或減弱了突觸聯結的波長，而聯結本身實現了專注、心理連續性和特征思維模式。意識本身就是關于我們自主、移情生活的一整本書，每本書都有自己獨特的風格。這本書寫滿了充滿生活詞匯的章節、我們做過的事情的段落以及反映意識流的句子。

神經元在保存、剪切、粘貼和回憶任何單詞、數字、氣味、圖片、感受或情感時，所謂的意識簡單問題和困難問題對其而言并沒有什么區別。舉一個關于愛的“困難”問題，它也被稱為雷·庫茲韋爾的“最終形式的智能”。羅伯特·海因萊因將其定義為“別人的快樂對你的快樂很重要”的情感。神經元將人們的愛保存為感知神經元輸出的集合，這些輸出精確地對應了主體的形狀、顏色、氣味、語音和（或）紋理。這些輸出來自一線神經元，一線神經元在接收到某種特定輪廓、光波、信息素、聲波或觸感信號后，會釋放出自己的信號。這些描繪愛的輸出集是一個穩定的思維，一旦建立，作為某些單位神經化學強度集合的一部分，任意一個激發狀態的感知神經元都可以激發其他感知神經元。這些神經元會將思維與突觸聯結的矩陣關聯起來。

包含愛的思維的感知神經元輸出集合本身會與大量其他思維相關聯，每一個輸出會直接或通過其他思維間接地傳遞給感知神經元。其他思維會包含許多指引我們愛某人或愛某事的線索。從外觀或行為上來講，或者是在某些受偏愛實體的邏輯聯結上，對某些之前喜歡過的人或事或許會有一些相似之處。隨著在愛上面投入的時間增多，我們能夠利用其他健壯的突觸聯結進一步加強感知聯系，比如與色情、親密關系、內啡肽和腎上腺素有關的聯結。

我們是我們的聯結體

沒有一個神經元知道我們的愛人長什么樣。相反，有大量神經元作為聯結的一個穩定集合，代表了我們的愛人。這些聯結集合是穩定的，因為它們很重要。當事情對我們而言是重要的時候，我們就會將注意力集中在這些事情上，相應地，大腦會強化神經聯結的神經化學強度。對我們并不重要或者從重要變得不重要的事情，神經聯結的神經化學強度會變得越來越弱，最終這一想法就會像廢棄的蜘蛛網一樣消散。神經元會通過削弱神經元之間的化學聯結強度來剪斷不曾使用的或不重要的思維。通常，一個退化的聯結可以保留下來，然后以固定這一聯結的感知神經元為起點，被回溯創造路徑重新激發。

這就意味著，所謂的意識困難問題其實沒有那么復雜。克里克和科赫敏銳地提出，關于復雜的、實驗性質的現象，沒有什么新的東西會從多樣的、精巧聯結的非生命模塊中產生。解釋我們認知的主體性（來自神經元陣列的紅色的紅）不會比解釋“來自‘死物’（dead）分子的活物（比如細菌）的‘活力’（liveness）”更困難。克里克和科赫總結說：

這意味著，它起源于有關聯的火花……以及相關代表之間的聯系。舉個例子，在一個巨大的關聯網絡中，與某個特定臉龐關聯的神經元或許會與某個擁有這張臉的人的名字或者她和別人說話的嗓音，以及與她有關的記憶，進行相應的關聯，這與字典或者關系型數據庫很是相似。

當不同維度的碎片被正確地結合在一起，整體就可以超越碎片。主觀性只是每個人聯結更高級神經元模式的獨特方式，這些神經元模式與感知神經元密切相關。我們可以將主觀性想象成音樂播放器上的音量。你給感覺、記憶、感情、想法或人的賦值越高，你希望播放的聲音就越大，你找到的耳機越高級，你就越可以閉緊雙眼享受音樂。意識的困難問題是我們頭腦中聯結模式的多樣化特殊設置。意識的簡單問題可以在感知神經元的認知中被解決，這些神經元就像腳手架，通過它們，我們建起了思想的摩天大廈。如果“感知神經元可以作為一個群組定義更高階的概念”這個觀點能被接受，并且這些高階概念可以作為一個群組定義更高階的概念，那么意識的簡單問題就可以被解決。實體神經元可以承載非實體的思維，因為神經元與認知代碼的成員進行了關聯。神經聯結的元物質模式，而非神經元本身，包含了非物質思維。這種元物質模式的時髦術語就是人類“聯結體”（connectome）。所以，今天的神經化學家很喜歡說“我們是我們的聯結體”。

最后，有一個問題仍待解答：“神經元組成存儲內容的模式”的方式是否存在某些不可缺少的東西，或者，軟件是否可以完成同樣的工作？大腦神經元耦合的強度可以在軟件內通過編寫代碼予以復制——在關系型數據庫中，人們通過對不同的強度賦予不同的權值，以進行軟件耦合。權值高的軟件耦合意味著更容易做出某些決策。例如，在公式“x=5y”中，x的值是y值權重的5倍。如果權值為x的思維像y值權重所代表的思維一樣增至5倍，或者重要性增至5倍，那么x=5y。

思維克隆人如何具備人格

美國國家科學基金會的威廉姆·希姆斯·本布里奇（William Sims Bainbridge）是軟件編碼人格屬性領域的權威專家。他成功組織了基于數千人的人格采樣調查的驗證工作，比如大五類人格測試（Big Five），它是心理學家研究的主要依據，包括20個李克特量表式（Likert-type-scale）問題，涉及開放性、宜人性、責任心、神經質性和外傾性；還有雷蒙德·卡特爾（Raymond Cattell）的16種人格因素（16PF），用以評估人格的16個維度，包括樂群性、聰慧性、穩定性、恃強性、樂觀性、有恒性、敢為性、敏感性、懷疑性、幻想性、世故性、憂慮性、實驗性、獨立性、自律性、緊張性。

本布里奇根據10萬多個問題建立并驗證了自己的人格采集系統。每一個問題都有二維權重，即人格屬性對人的相關重要性和與人的適應性的相關程度。通過使用數萬個本布里奇的二維加權、性格采集問題，本書假設，通過量化一個人的思維文件可以得到基于軟件的人格，這一人格會像真人一樣對外界做出回應。通過這些性格采集問題，當思維軟件審閱一個人的思維文件后，會自動完成實際的評估工作。隨后，思維軟件可以使用評估結果，為思維克隆人進行人格設定。

大腦中，一個神經元最多可以連接一萬個其他神經元，我們可以在軟件中復制這一聯結，也就是將一個軟件連接到至多一萬個軟件輸出上。基于概率的權重，比如使用貝葉斯網絡的統計方法，也會幫助思維軟件模擬人類的思考過程。神經元模式維護自身有效性的能力，比如維持人格或專注，都可以在軟件程序中得到實現，這些程序可以被編寫成保持特定軟件群組的活躍性，例如反復執行一項復雜的計算任務。

最終，軟件系統將可以接受各種感知輸入（音頻、視頻、嗅覺、味覺、觸覺）。總結以上敘述，丹尼爾·丹尼特談到：

如果自我“只是”敘事的重心，所有的人類意識現象也可以解釋為“只是”在人腦巨大、可調節的神經元聯結中實現的虛擬機器的活動。然后，從理論上講，一個擁有硅基計算機大腦的、適合的“編程”機器人將會擁有意識、擁有自我。更確切的說法是，將出現一個擁有意識的自我，它的身軀是機器人，大腦是計算機。

至少對一個唯物主義者來說，神經元要產生意識，沒有什么是必須的，因為這些神經元無法用軟件來實現。丹尼特這段圍繞“只是”（just）展開的論述是哲學家常愛開的一個小玩笑。他每說一個“只是”，都在表示，如此宏偉的聯結和模式實在讓人嘆為觀止。事實上，丹尼特只是走在了圖靈在半個世紀以前就鋪好的道路上：

無論大腦做什么，它都是作為一個邏輯系統，依靠自己的結構優勢來完成的。這并不因為它在一個人的腦袋里，或者，它是一種由特定種類的生物細胞組成的海綿組織。如果確實如此，那么它的邏輯結構也可以在其他媒介中實現，借由其他一些物理機制進行呈現。這是唯物主義者所設想的大腦，但是不會像大家通常所做的那樣，把邏輯模式、關系與實體物質或東西相混淆。

圖靈或許是人類首次在歷史上認識到，思想或心理學只是碰巧在功能上與理想計算機擁有同一類離散邏輯系統。毫無疑問，這種觀點的形成得益于他在計算機科學領域的造詣，包括他建造的Enigma計算機，該機器破譯了納粹密碼，幫助盟軍贏得了第二次世界大戰。因此，一個人大腦的功能，也就是人類意識，實際上確實可以在適合的計算機中實現。當人們設想在一個人造大腦中實現這樣的系統時，這不是一種退步，而是一次了不起的嘗試。