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人為什么會有意識？意識的物理學基礎是什么？麻省理工的一位物理學教授認為，或許跟氣態、固態和液態一樣，意識只是一種物態而已。圖片來源：《新科學家》

　　文/Max Tegmark

　　你此刻為什么會有意識？確切地說，你為什么會有閱讀這些文字、看到顏色以及聽到聲音的主觀體驗，而你周圍那些無生命的物體想來不會有任何主觀體驗？

　　不同的人所說的“意識”含義也不盡相同，包括對環境或者自身的感知。我所問的是一個更基本的問題：你為什么會有所體驗？這也是哲學家大衛·查莫斯（David Chalmers）提出的關于意識的“大難題”的本質。

　　這一問題的傳統答案是二元論——有生命實體與無生命之物有所不同，在于它們含有某種諸如“靈魂”之類的非物質元素。科學家里面二元論的支持者已經越來越少。想要知道為什么，想一想你的身體是由大約 10²⁹ 個夸克和電子組成的，而據我們所知，它們的運動都遵循簡單的物理定律。設想一種未來的技術能夠追蹤組成你身體的所有粒子：如果我們發現它們精確地遵守物理定律，那么所謂的靈魂對你的粒子就毫無影響，因此你的意識及其控制運動的能力也與靈魂毫無關系。

　　如果我們發現你的粒子并不遵守已知的物理定律，因為它們正被你的靈魂驅來趕去，那么就可以將靈魂看作另一種能夠對粒子施力的物理實體，繼而研究它遵守什么樣的物理定律。

　　現在，我們來探究另一個選項，被稱為物理主義（physicalism）：意識是能夠在特定物理系統中發生的過程。這引出了一個令人著迷的問題：為什么一些物質實體有意識，另一些卻沒有？

　　如果我們探討的是有意識體驗的最普遍物質狀態，不妨稱之為“感知態”，那么它具備哪些原則上我們能在實驗室里測量的性質？意識與物理學有著何種關聯？你大腦的一部分此刻顯然擁有這些性質，昨夜做夢時亦是如此，但你在陷入深層睡眠時就沒有。

　　想象一下你曾經吃掉的所有食物，將你自己僅僅看作是那些食物的一部分被重新組合在一起。這說明，你的意識并不僅僅取決于你吃下的原子，而是有賴于這些原子被排列成的復雜模式。如果你再想象一下由其他類型的原子組成的意識實體，比如外星人或者未來的超級智能機器人，它們的存在將表明意識是一種“涌現現象”（emergent phenomenon），其復雜行為是從很多簡單的相互作用中涌現出來的。懷著類似的想法，一代又一代物理學家和化學家研究了把大量原子組合起來會發生什么，結果發現它們的集體行為由其排列模式決定。比如說，固體、液體和氣體的關鍵區別不在于原子的類型，而在于它們的排列。蒸發或者凍結液體，不過是重新排列了原子而已。

　　我希望，我們最終能夠像理解其他物質狀態一樣理解感知態。正如同液體有很多種一樣，意識也有很多種。然而，這阻止不了我們去識別、量化、模仿和理解所有液態物質共有的獨特性質，意識態也應當如此。拿波來舉例，這種現象與介質無關，因為它能夠發生在所有液體中，不管它由什么原子構成。同意識一樣，波在某種意識上說，也是一種涌現現象：波掃過湖面時，單一的水分子僅僅是上下起伏；波的運動可以用與其構成無關的數學公式來描述。

　　計算領域也有類似的事情。阿蘭·圖靈（Alan Turing）有過一個著名的證明：所有足夠先進的計算機都能相互模仿，因此一個視頻游戲角色在它的虛擬世界中無從知曉它的計算介質（“計算態”）是一臺 MAC 還是一臺 PC，也無從知曉計算硬件由什么原子構成。重要的只是抽象信息處理過程。如果被創造的這個角色復雜到擁有了意識，就像電影《黑客帝國》中那樣，這種信息處理過程需要具備什么性質才行呢？

　　統一的整體

　　我很久以來一直主張，意識是在被以某種復雜方式處理時信息的感覺方式。神經學家朱利奧·托諾尼（Giulio Tononi）把這個想法推向了具體和實用，得出了一個令人信服的論點：信息處理系統若要有意識，它的信息必須被整合為一個統一的整體。換句話說，系統必須不可能被分解為幾乎獨立的部分才行，否則那些部分感覺起來就會像是彼此分離的意識實體。托諾尼及其同事將這一思想融入了一個復雜的數學理論，稱之為整合信息理論（integrated information theory，縮寫為 IIT）。

　　IIT 在神經科學領域引起了重大興趣，因為它為很多有趣的問題提供了答案。比如，為什么我們腦中的一些信息處理系統似乎是沒有意識的？依據將腦部測量與主觀體驗報告結合起來的大量研究，神經學家克里斯托弗·科克（Christof Koch）等人得出結論認為，小腦沒有意識，而是一個無意識的信息處理器，幫助腦的其他部分完成特定的計算任務。

　　IIT 對此的解釋是，小腦主要是一個“前饋”神經網絡集合，信息在其中如河水一般流淌，每個神經元基本上只影響下游。沒有反饋，便沒有整合，也就沒有意識。這個道理也同樣適用于谷歌公司的前饋人工神經網絡，它最近處理了數百萬幀 YouTube 視頻以確定里面是否有貓。與此形成對照的是，腦中與意識有關的系統都是高度整合的，所有部分都能夠互相影響。

　　因此，對于超級智能計算機是否會有意識這個問題，IIT 給出了答案：看情況。它的信息處理系統中高度整合的部分將真正擁有意識。然而 IIT 研究表明，對很多整合系統來說，人們可以設計出功能等效但不會具備意識的前饋系統。這意味著原則上有可能存在所謂的“哲學僵尸”——也就是那些行為與人類無異，也能通過針對機器智能的圖靈測試，卻沒有任何意識體驗的系統。目前很多“深度學習”的人工智能系統，都屬于這種哲學僵尸。幸運的是，像人腦這樣的整合系統需要的計算資源一般遠少于等效的前饋“僵尸”系統，這大概可以解釋為什么整合系統受到了演化的青睞，從而令我們獲得了意識。

　　另一個被 IIT 給出答案的問題是：為什么我們在癲癇發作、使用鎮靜劑以及深度睡眠時沒有意識，快速眼動睡眠階段卻有意識？在使用鎮靜劑或者深度睡眠階段，盡管我們的神經元保持著完好的狀態，但它們的互動被削弱了，以至于整合度減小，繼而令我們失去了意識。癲癇發作時，互動又變得太強，以至于大量的神經元開始互相模仿，失去了貢獻出獨立信息的能力，而根據 IIT，這恰恰是意識的另一個關鍵條件。這就像是一臺計算機的硬盤上，所有編碼信息的比特位被迫全部為 1 或者全部為0，造成這塊硬盤僅僅儲存了 1 比特的信息。托諾尼和阿登納·卡薩里（Adenauer Casali）、馬塞洛·馬西米尼（Marcello Massimini）等人合作，最近用實驗方法驗證了這些想法。他們發明了一種“意識指數”，利用腦電圖監測人腦在接受磁力刺激后的電活動，通過這種方式來測量這一指數，并利用它成功預測被測者是否有意識。

為什么我們感知到的體驗會是現在這個樣子，而不是反過來？圖片來源：《新科學家》

　　探測設備

　　清醒和做夢的人具有相對較高的意識指數，而被麻醉或者處于深度睡眠階段的人指數要低得多。意識指數甚至成功地將兩名閉鎖綜合癥患者判定為有意識，他們清醒且有感知，但因麻痹而無法說話或者活動。這表明，這項技術很有潛力幫助醫生判斷無反應的病患是否還有意識。

　　盡管取得了這些成功，IIT 還是留下了許多有待解答的問題。如果要將我們的意識探測能力延伸到動物、計算機和任意的物理系統，我們便需要將它的原理植根于基礎物理學。IIT 以比特為單位來測量信息，并以此作為起點。但是當我用物理學家的眼光將腦或者計算機看成無數運動的粒子，系統的哪些物理性質應當被解讀為信息的邏輯比特數呢？被我解讀為“比特”的，既有我的電腦里某些電子的位置（決定微電容是否被充電），也有你的腦中某些鈉離子的位置（決定一個神經元是否被激活），但這種解讀基于何種原理？難道不應當有種方法僅僅根據粒子運動就能識別意識，而不需要經過這種信息解讀嗎？如果有的話，粒子行為的哪些特性對應著有意識的整合信息呢？

　　在任意一群運動的粒子中識別意識，與一個更簡單的問題類似，也就是在這種系統中識別物體。舉例來說，你在飲用冰水的時候，會把杯子里的冰塊看作一個單獨的物體，因為它各部分之間的相互連接要強于它與環境之間的連接。換句話說，冰塊相當地整合化，與杯中的液體相比也相當地獨立。同樣的話，我們也可以對構成冰塊的成份來說，從水分子到原子，再到質子、中子、電子和夸克。將目光拉遠，我們也可以用類似的方式來理解宏觀世界，將它看成是高度整合又相對獨立的一級級物體組成的動態體系，從行星到太陽系再到整個星系。

　　這種將成團的粒子認作為物理的方式，其實反映出了它們是如何結合在一起的。如果要量化的話，可以用分開這些粒子所需的能量來衡量。不過，我們也可以從信息的角度來解釋：只要你知道發動機活塞里一個原子的位置，你便獲得了活塞中所有其他原子的位置信息，因為它們是作為一個單一物體共同運動的。無生命與有意識的物體的關鍵區別就在于，對后者來說，整合度太高是一件壞事：活塞原子的行為差不多就像是癲癇發作時的神經元，盲目地相互追隨，因而系統中只能存在極少的獨立信息。所以說，有意識的系統必須在整合度太低（比如原子運動相對獨立的液體）和整合度太高（比如固體）之間找到平衡。這表明，意識是在較無序和較有序兩種狀態之間的相變點附近達到最大化。事實上，只有在腦的關鍵物理參數被維持在一個很小的范圍內時，人才不會失去意識。

　　使用糾錯代碼，可以達成信息與整合之間的優雅平衡。所謂的糾錯代碼，是一類儲存信息比特位的方法，這些信息彼此知曉，因而可以通過部分比特位恢復所有的信息。這些方法被廣泛應用于通訊領域，以及無所不在的二維碼——你的智能手機能從這些個性鮮明的黑白方塊圖案中讀出網絡地址。既然糾錯已經在技術領域被證明是非常有用的，在我們的腦中尋找糾錯碼應該會很有意思——說不定演化已經獨立發現了糾錯的功效，而我們的意識或許只是由此帶來的副作用而已。

　　我們知道腦具有一定的糾錯功能，因為僅憑不太準確的片言只語，你就能回憶起一首歌完整準確的歌詞。生物物理學家約翰·霍普菲爾德（John Hopfield）因為提出腦神經網絡模型而成名，他證明以自己的名字命名的這一模型恰恰具備了這種糾錯能力。然而，如果我們腦中的幾千億神經元確實構成了一個霍普菲爾德網絡，計算表明它只能支持 37 比特的整合信息——相當于幾個詞語。這就提出了一個問題：為什么我們的意識體驗的信息容量似乎遠大于 37 比特。如果我們把腦中運動的粒子看作量子力學系統，謎團就更加深重了。正如我在 2014 年 1 月論證的那樣，這會讓腦的最大整合信息量從 37 比特降到大約 0.25 比特，而且擴大系統并無助益（參見 arxiv.org/abs/1401.1219）。

　　追加另一條物理系統必須遵循才能夠擁有意識的原則，便可以回避這個問題。目前為止我已經列出了 3 條原則：信息原則（系統必須具備充足的信息存儲能力）、獨立原則（系統必須實質上獨立于世界的其他部分）和整合原則（系統不可以由接近獨立的部分組成）。如果我們追加一條動態原則，便可以繞過前述 0.25 比特問題：有意識的系統必須擁有充沛的信息處理能力，而被整合的必須是這種處理過程而非靜態信息。比方說，分立的兩臺計算機或者兩顆大腦無法形成一個單一的意識。

　　這些原則應當是意識的必要而非充分條件，就好像低可壓縮性是液體的必要而非充分條件。正如我在《我們的數學宇宙》（Out Mathematical Universe）一書中探討過的，這為將意識和 IIT 立足于基礎物理學帶來了很有希望的前景，盡管還有很多研究工作有待開展，而且能否成功還不好說。

　　如果這種努力確實成功，其重要性將不光體現在神經科學和心理學，還會體現在基礎物理學。在基礎物理學領域，一些最令我們如坐針氈的問題反映出我們并不知道該如何對待意識。在愛因斯坦的廣義相對論中，我們將“觀察者”定義為沒有實體和質量的虛構實體，對觀察對象沒有任何影響。與此相對的是，量子力學的標準解讀聲稱，觀察者確實會影響到觀察對象。然而，經過了一個世紀的激烈爭論，到底該如何看待量子觀察者，仍然眾說紛紜。最近一些論文主張，觀察者是理解其他基礎物理謎題的關鍵，比如為什么我們的宇宙看起來那么有序；為什么時間仿佛只中意一個方向；甚至還有為什么時間看起來在流逝。

　　如果我們能夠弄清楚如何在任意物理系統中識別出有意識的觀察者，并且計算出它們怎樣感知世界，也許便能夠回答這些讓人頭大的難題。

　　本文作者 Max Tegmark 為美國麻省理工學院的物理學教授，他在新書《我們的數學宇宙》中探索了意識的物理學基礎。

　　編譯自：《新科學家》，Solid, Liquid, Consciousness

網載 2014-07-03 12:13:31