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发表日期:2017年12月7日   出处:新浪看点      已经有1720位读者读过此文

李剑锋:意识的生物学起源谜底或十年内揭晓

 

 

李剑锋:意识的生物学起源谜底或十年内揭晓

 

2017-12-06 16:24:54    新浪看点    作者: 新界见闻 

 

       近些年,生命科学家开始关注神奇的大脑,各国亦纷纷提出各自的脑计划;另一方面,自从深度学习取得突破以来,人们又重新燃起了对人工智能的热情。然而,当前有一个更为基础、极富争议性的领域却被大家忽视了,这就是意识科学。事实上,脑计划与人工智能的终点都是意识科学,而且这两个领域的研究都绕不开意识科学。但目前大多数科学家都觉得离这个目标太远而干脆不去怎么提及。

李剑锋:意识的生物学起源谜底或十年内揭晓

 

       复旦大学副教授李剑锋是我国目前为数不多从事严肃的意识科学研究的学者,他从2003年就开始进入这个领域,并于2013年就提出了一个基于全同粒子法则的意识理论,该理论认为意识可能并非多粒子体系的浮现现象,而是某个不可分物理实体在与大脑中的大量全同的小系统相互作用时,由此物理实体的内在属性产生。今年在上述理论的基础上,他进一步探究了意识的生物学起源(相关工作发表于英文杂志《Neuroquantology》 15卷89页),并设计了一系列可被检测的实验方案。这是国际上目前少有的几个比较完整的、并具有可证伪性的意识理论。

       科技日报记者就意识科学的相关问题再次请李剑锋进行了解疑释惑。

 

记者:我注意到你经常在社交媒体上强调要想真正了解意识就必须先彻底理解意识科学“困难问题”的含义,你能再给我们解释一下它的含义吗?

李剑锋:是的,这是我一直呼吁的,不管是研究意识还是只是想粗浅地了解一下意识,都必须先理解什么是意识科学中的“困难问题”,不然后面连对话的基础都没了。

       1995年左右,著名的哲学家查尔默丝对意识科学中的问题进行了分类,认为大致可分成简单问题与困难问题。简单问题是指可归结为结构和功能的问题,比如所有的认知相关的问题都为简单问题,当然目前很热的人工智能相关的问题亦为简单问题。而困难问题是特指不能归结为结构和功能的问题,一般此类问题主要涉及到解释意识体验的来源及其本质。

       当然,有些问题兼备“简单问题”和“困难问题”两个特征。比如,你在看一张风景照,明显你视觉体验本身是不可结构化,因为你不能将体验本身分享给一个天生盲人,这是“困难问题”的部分;但体验的内容,即照片其实又可在计算机里进行数字化表示,这表明体验的某个侧面是可结构化的,而这是其“简单问题”的部分。

      而我认为意识科学应该主要针对“困难问题”;而“简单问题”应该留给脑科学、认知科学或人工智能来解答。

记者:什么是意识?请问你能给意识一个比较确切的物理或数学定义吗?

李剑锋:以前我与多数人一样认为要清晰地定义什么是意识是不可能的,但现在我改变了这个看法。关于此问题我在新浪科技科学大家专栏写了篇科普文章《聊聊“我是谁”》通俗地讨论过这个问题。今天我稍微学术一点。

      定义意识要说清楚两件事,什么是意识体验,什么是意识的承载体。现在,大多数哲学家都认为意识体验由物质的内在属性或现象属性产生,因为如果完全由其物理属性产生,那么与意识体验具有不可结构化的成份这个认知相背。

       那么什么样的物质才有资格成为意识的主体呢?或成为合格的观测者?现在有一些学者认为万物都有这个资格,但需要更多的物质协同作用将它们现象属性组合起来产生所谓真正的“意识”。然而美国精神学之父詹姆斯认为精神不可组合。

       而我认同詹姆斯的看法意识不能组合且不可分。但也不是万物都能轻易地成为合格的观测者或意识主体。只有它与外界的关系足以支撑它能够形成时间流体验时,它才是一个合格的意识主体。这句话很笼统,或许下面的数学物理定义比较具体,遗憾的是它又比较抽象:

       若把世界上所有事物包含在一个系统里,它可用一个量子态D描述,然后可试图分裂成两个系统分别为M和W,若这个分裂使得M能够获得关于W的一系列有意义的信息流,那么就称M为一个意识主体。其中信息流由一系列的体验片段组成,每个体验片段都满足最大信息获取原则:在某个时刻,通常系统M叠加越多的量子态,其获得的关于W的信息(量子纠缠熵)会越多,但由于这是个量子系统,因此并不是叠加越多信息就越多,可能会有个极大值。这样,M就会通过叠加有限个量子态形成第一个体验片段,再用剩下的量子态形成第二个第三个一系列的体验片段,从而形成对时间的体验流。

李剑锋:意识的生物学起源谜底或十年内揭晓

记者:没想到意识的定义如此复杂。既然知道它的定义了,那么按道理它的生物学起源应该也就清楚了吧。

李剑锋:意识的生物学起源或生物基础目前其实还不清楚。这个问题其实也有点复杂,许多哲学家认为如果靠纯粹的实验或许永远也找不到意识具体产生于哪里,他们认为或许得先从理论上猜测它产生于哪,然后再做实验来验证方有可能找到意识的生物学起源。

李剑锋:意识的生物学起源谜底或十年内揭晓

       因此,今年我根据之前的理论给出一个大胆的理论设想,认为我们的大脑里存在10的12次方量级数目的小系统,它们皆可短时间内孤立并同时与你的意识主体M(某不可分的物理实体)在物理上全同。这样它们就可以与你的意识主体发生交换,正是通过这种全同的交换,一方面你的意识主体可体验到大脑里发生的过程,另一方面你的意识主体可在此过程中影响大脑活动,事实上或许还直接提高了你的智力水平。

       我猜测这些小系统隐藏在大脑皮层神经元的突触里,它们可能就是某些突触小泡里由某些生物分子组成的多粒子系统。这些小系统可以在短时间内处于几乎孤立的状态,可能它只会孤立几个皮秒,而奇迹就发生在这几个皮秒里,由于在此时间段它与意识主体全同,它就能将意识主体交换过来。由于存在10的12次方量级的这样的小系统,因此其实意识主体相当于不断地穿梭于这些突触小泡里,并在此过程中体验和影响大脑的活动。

       这个理论设想解决了三大难题,首先是它解决意识科学中的组合问题,在这个设想中意识主体本身是不可分的物理实体,因此不存在组合问题;其次,解决意识主体如何与环境或大脑作用的问题,这个理论认为意识主体利用全同粒子法则与环境进行作用;最后,解决了其它量子意识理论普遍存在的问题,在其它量子意识理论中都需要量子效应能够维持较长的时间,而在我的理论中并没有这个要求,每个量子系统只需要维持非常短的孤立时间即可。

记者:既然理论有了,那么是不是剩下来就是实验学家的事了?那么你认为人类什么时候才能真正解开意识的生物学起源之谜呢?

李剑锋:我觉得理论学家还是得继续提出各种不同的意识理论比较好。因为现在谁也不知道最终哪个意识理论是正确的,会最终脱颖而出。当然,像一些没有直接针对“困难问题”的意识理论基本现在就可宣判它的死刑,比如现在呼声最高的信息整合理论(IIT)本质上就没有针对“困难问题”,因此我固执地认为它正确的可能性几乎为零。

       当然如果我的理论是对的话,的确如此。事实上在我今年的文章里就提出三个理论预测供实验科学家们验证,如果验证了,那么就可以说意识的物理学起源就在某些突触小泡里。其中一个理论预测认为大脑中的两个神经元即使无物理联接,它们也可通过全同粒子法则发生直接的、少量的信息交流,这其实也并不神奇,既然我们可以用无线网络,为什么大脑就不能用类似的“WIFI”呢?

       其实这些实验并不是特别难做,如果有大量的实验科学家能够认真对待我的理论预测的话、而且运气好的话,我估计十年之内就可验证意识是不是真的产生于这些突触小泡之中。当然,现实总是很残酷,保守点估计三十年之内能够真正找到意识的生物学起源。

记者:你的意思是十年之内我们就可能揭开意识的生物学起源的谜题了?

李剑锋:我觉得很有可能。但这得看有多少神经学家注意到了我的工作,有多少神经学家愿意认真对待和验证我的理论预测。

记者:你下一步的研究计划是什么?

李剑锋:本来今年年初我打算今年把近十多年的研究成果总结一下,并写成一本书总结一下,明年开始就离开意识科学研究领域的。因为基础的理论提出之后,如果没有实验跟上来,继续在这些尚无实验根据的理论上再堆砌新的理论毫无意义,万一以后这个基础理论本身就是错的话,那么后面的所有努力都将是种浪费。因此,明智的做法似乎是暂时先停下来等等实验。如果验证正确了,我再回来发展更细致的意识理论。

       但后来受到深度学习历史的启发,发现不能完全离开这个领域,因此我计划未来将意识理论运用于增强人工智能,或许我的意识理论能够启发我们改造深度学习的算法,事实上,我的新书已经做了一些非常初步的工作,发现的确能够帮助手写识别程序提高识别准确率。

记者:你具体受到深度学习历史的哪些启发了?

李剑锋:虽然现在神经网络或深度学习看起来非常风光,但其实90年代末至2006年之间神经网络研究经历了一段相当黑暗的时期,当时大家像躲瘟疫般躲着神经网络。但三位深度学习的大佬因为相信神经网络最后能成功(主要相信普适近似原理的正确性)坚守了下来。2006年时为了能把文章发出去还不得不“密谋”“用‘深度学习’来重新命名让人闻之色变的‘神经网络’”,相当心酸。当时的机器学习国际会议的主编还抱怨不应该接受他们的文章,因为他们的文章其实是关于神经网络的。

       而意识科学现在其实正处于同样的极度的黑暗时期,几乎所有的科学家都如躲瘟疫般躲着研究意识的人。但我相信只要熬过这十年就会迎来整个意识科学的繁荣时期:届时,人工智能也刚好剩下最后一环,这一环刚好需要意识科学补上;脑计划或许经过未来十年也会发现意识研究的重要性,而这一切的焦点将会是意识科学。

 

阅读原文:

http://k.sina.com.cn/article_5427439412_1438027340010088no.html

 

 

 


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