25年前的1998年，神经科学家克里斯托夫·科赫（Christof Koch）与哲学家大卫·查默斯（David Chalmers）打赌说，大脑神经元产生意识的机制将于2023年被发现，查默斯表示不可能，他们以一箱上等葡萄酒作为赌注。6月23日，在纽约召开的意识科学研究协会（ASSC）年会上，就这一赌注宣布了竞赛结果：查默斯获胜。他的预言是对的，大脑神经元产生意识的机制并未在2023年被发现，哲学家战胜了科学家。

《有意识的心灵：一种基础理论研究》

[澳]大卫·J. 查默斯/著 朱建平/译

中国人民大学出版社 2013年

　　査默斯是当代著名的心灵哲学家，他所著的《有意识的心灵》（The Conscious Mind）自1996年出版以来，在国际学术界引起了强烈反响，被誉为“心灵哲学多年以来最好的著作”。这本著作系统地描述了意识研究的复杂性，对当代意识研究的各种主流路径进行了批判性的审视，提出一种自然主义的二元论。在著作中，查默斯极具前瞻性地探索了意识与信息之间的关联，提出信息论可能是意识研究的“基础理论”。时至今日，距《有意识的心灵》出版已经20余年，意识的科学与哲学研究正在发生着一场信息论的转向。一些顶尖的神经科学家纷纷从形而上学的角度将意识锚定在信息上，如托诺尼（Giulio Tononi），甚至包括科赫本人。一些杰出的心灵哲学家也放弃了物理主义、功能主义等观点，转而支持以信息论为基础的泛心论（panpsychism）、中立一元论（neutral monism）等立场，如斯特劳森（Galen Strawson）。尤其自去年以来ChatGPT席卷全球，人们似乎认为强人工智能已经触手可及。本文以查默斯的这本著作为基础，对意识研究的这场信息论转向进行一些反思。

　　意识研究中“困难”问题的挑战

　　导致这场转向的一个重要原因似乎是人们认为传统的科学研究方法无法应对意识的“困难”问题和解释鸿沟的挑战。科赫明确承认，他已经从唯物主义转向信息论，因为他看不到现象意识是如何从神经过程中产生的。换句话说，神经科学的方法无法解决意识的“困难”问题。除了神经科学之外，查默斯认为认知科学、物理学、进化论等方法都只能处理意识的“容易”问题，而不能真正回答关于意识经验的“困难”问题。就像在1952年，诺贝尔生理学或医学奖得主、著名的神经科学家斯佩里（Roger Sperry）写道：“尽管我们对大脑的认识不断进步，但心灵的内在性质及其与大脑激发的关系在今天仍然是一个谜，就像一百年前一样。”这句话在今时今日仍然成立，我们对大脑的任何科学知识都没有促进我们对现象意识的理解。然而，笔者想表明的是，信息论同样会遭遇意识“困难”问题的困扰，这是意识研究共同的难题，而不是引发意识生物学或其他科学危机的反常。

　　以整体信息论（Integrated Information Theory，IIT）为例，它是目前最具影响力的一种意识信息论，由意大利著名神经科学家托诺尼在2001年首先提出，之后加入了一些合作者并逐步完善，目前已经升级到2.0版和3.0版。IIT的核心观点是将意识理解为整体信息，一些信息元素通过集成系统中其他的信息元素而达到了一种状态，比这些元素彼此独立时能够表达更多的信息。他们用Φ来量化表达整体信息超出独立元素表达的信息量，只要一个系统的Φ值大于零，那么这个系统就具有一定程度的意识。与以往的计算主义、功能主义等理论不同的是，IIT将意识的现象学性质作为意识最重要的特征和研究的出发点。他们将意识经验的本质性质归纳为五大现象学公理：内部存在（intrinsic existence）、构成（composition）、信息（information）、整体（integration）和排除（exclusion），继而推导出能够实现这些公理的底层物理系统，从而对意识进行数学刻画。根据IIT的观点，意识并不一定要基于大脑，人类可能构造一个在物理上实现的意识模型。

　　IIT必然导致泛心论，科赫明确主张以泛心论作为意识科学的形而上学基础。信息不同于物质和能量，物质和能量即使没有观察者也是客观存在的，但信息是用来标识事物及其属性的存在状态的抽象实体，它既不能独立于观察者也不能脱离物质载体而存在。由于几乎任何事物都能够“携带”信息，或者说，任何有因果关联性的系统都可能实现整体信息量Φ值达到零以上，因此，IIT必然导致泛心论。然而，托诺尼等人并不主张将意识泛化至所有的物理系统，因为如果那样的话，意识就无所不在了，“意识”这个词就变得毫无意义。他们将意识限制在具有最大不可还原因果结构（maximally irreducible cause-effect structure，MICS）的物理系统中，这种观点更接近于泛心论中的泛原生质论（panprotopsychism）。与一般泛心论者观点所不同的是，泛原生质论者并不将意识看成是无所不在的现象，他们认为原生意识才是最基础的，但原生意识不具有现象性质，当它们以某种方式组合起来时，才能产生具有现象性质的意识。IIT的支持者认为，MICS就是能够产生现象意识的组合方式。但问题在于MICS与意识经验之间是否能够完全同一？

　　根据IIT，意识经验是由一个高度组织化的差异关系集合而成的。在人脑中，它是由大脑神经系统中处于不同时空位置的神经元群的激发所例示的。这些独特的时空关系集合中的信息元素具有因果力，会与系统中的其他元素互相作用，从而导致系统的一系列可能状态。因此，这种“信息”实质上是一种结构和动力学概念。而查默斯在批判物理主义的时候，已经明确指出结构和动力学过程不足以产生意识，他说：“……物理过程的结构和动力学只会产生更多的结构和动力学，所以结构和功能是我们期望这些过程能够解释的全部。关于经验的事实不可能是任何物理描述的必然结果，因为从概念上讲，任何给定的过程都可以在没有经验的情况下存在。经验可能来自于物理，但它不是由物理所隐含的。”把这一观点应用于IIT，能够得出同样的结论：意识经验可能来自于整体信息，但这并不意味着意识本质上就是整体信息。IIT的支持者认为意识经验与MICS是同一的，但MICS是一种结构和动力学单位，它与意识经验完全不是一回事，虽然经验可能是由MICS产生的，但它们之间仍然存在解释鸿沟。实证研究也证明了这一结论。在6月23日ASSC公布的实验结果中，IIT和全局神经元工作空间理论是两个主要的意识假说，六个独立实验室进行了对抗性实验，并使用各种方法来测量大脑活动，实验结果是两种理论均未通过同行评审。因此，信息论和神经生物学一样会遭遇意识的“困难”问题，“困难”问题不是引发意识的神经生物学危机的反常，而是意识研究的所有路径共同面临的难题。

　　强人工智能研究的推动

　　科学范式的转化除了理论内部的原因之外，还可能受社会经济等外部因素的影响。意识研究的信息论转向在很大程度上是由人工智能（AI）技术的高度发展和迅速普及所引发的。长久以来，意识在关于强AI与弱AI的辩论以及机器伦理方面的讨论中发挥着重要作用。按照传统的理解，意识只存在于活的有机体之中，这就很难为强AI辩护。查默斯在《有意识的心灵》的最后一部分提出，如果意识能够建立在组合状态自动机（CSA）的基础上，那么机器意识就很容易得到解释了，强AI便是可能的。但实际上，即使信息论能够解释机器意识，机器意识与人类意识也是两个完全不同的范畴，信息论未必能为强AI 提供有力的辩护。

　　强AI与弱AI一个重要的分歧在于机器究竟有没有意识、思维和感知能力，即人工意识是否可能？在思考人工意识时，我们面临着一些特有的问题。我们从第一人称的角度了解人类意识，但只能从第三人称的角度获得人工意识，因此，对人工意识的任何定义都必须从第三人称的角度进行，而不能依赖于现象意识。基于此，人工意识的研究者不会过分纠结于意识的现象学属性，而是用一些简单可行的方法对其定义。例如，关于机器人的自我意识，查提拉（Raja Chatila）等人认为，是“使机器人能够了解他们的环境、他们所做的事情、采取适当和及时的举措、从自己的经验中学习并表明知道自己已经学会以及如何学会的基本原则和方法”。木内阳介（Yohsuke Kinouchi）等人则专注于系统层次的适应，“意识被视为系统层次有效适应的一种功能，基于对底层并行处理单元的个体结果的匹配和组织。这种意识被认为与我们在日常生活中做出即时决策时的大脑‘意识’相对应”。可见，人工意识的研究者并不试图去解决查默斯所关心的“困难”问题，即如何在物理上实现机器的现象意识，他们关注的是布洛克（Ned Block）所说的“通达意识”（access conscious），即在推理和指导行为中发挥作用的心理状态。

　　另一个与意识相关的问题是在机器伦理方面，尤其是社交机器人的伦理问题。社交机器人是一种在社会层面上与人类交流和互动的、物理实现的自主主体，如麻省理工学院的Kismet、阿尔德巴兰机器人公司的NAO和汉森机器人公司的人形社交机器人Sophia。社交机器人的道德地位问题常常被认为与意识相关，因为对于人的道德地位和权利的归属，人格是核心，这涉及人在各方面的能力，如理性、自我意识、感知能力等。机器也必须如此吗？事实上，目前这一领域的研究并没有根据机器人的意识能力来赋予其地位。毕竟，人类意识至今仍是未解之谜，我们尚且无法确定与我们构造相同的碳基生命具有心智，更无法确证与我们构造不同的硅基生命具有与我们类似的内部状态。因此，机器伦理的研究者更为关注的是人类赋予机器人的社会角色、人类与机器人建立的关系和情感纽带，或者人类与机器人互动的社会背景。

　　综上所述，查默斯在《有意识的心灵》中试图将信息论作为意识研究的基础理论。一方面，他认为传统的科学方法都难以解决意识的“困难”问题，信息论在此问题上能有所突破；另一方面，他试图用信息论来为强AI辩护，证明机器能够具有与人类相当的意识。但目前看来，这两方面的目标都难以达到。信息论与神经生物学都未能在“葡萄酒赌注”中获胜，倘若要解释现象意识，信息论同样难以弥合经验与信息之间的解释鸿沟；即使强AI能够实现，机器所具有的意识与人类意识也会有本质区别，就像飞机的设计比鸟类的研究更容易实现人类的飞行梦想，或许意识也会如此。

　　（作者系中山大学马克思主义学院教授）