人脑意识可以被测量和复制吗？
人脑意识可以被测量和复制吗？
人脑意识是否可以被测量和复制？这是一个涉及神经科学、人工智能和哲学的复杂问题。本文将从意识的本质出发，探讨其测量方法、复制目的以及当前研究进展，帮助读者更好地理解这一前沿科技领域。
意识的复杂性
大脑的作用并不仅限于简单地接收外界刺激并对之作出反应。它能够将接收到的信息转化为深层次的理解，并通过学习过程来储存知识。在这个基础上，大脑还能够产生思想、情感、个人见解以及创新的概念。正是这些复杂的能力构成了我们所谓的“意识”和“自我意识”，意识通常被描述为一种主观体验，它涉及到我们如何感知世界、如何思考和感觉。
尽管科学家们已经对大脑的结构和功能有了深入的了解，但意识的本质仍然是一个谜。它不仅仅是感觉输入的简单总和，还包含了我们对这些感觉的感知和理解。
测量意识
脑磁图 (MEG)
测量意识的尝试通常依赖于脑成像技术，如功能性磁共振成像(fMRI)、脑磁图 (MEG)和脑电图(EEG)。这些技术能够揭示大脑在进行特定任务或在特定状态下的活动模式。例如，当人们专注于一项任务时，fMRI可以显示大脑中活跃的区域。然而，这些图像并不能直接告诉我们意识的主观体验是什么，它们只能提供大脑活动的间接证据。
功能性磁共振成像 (fMRI)
为什么要复制人脑？
复制人类大脑功能所带来的潜在好处不仅限于学术和哲学层面，比如将人类意识上传到数字世界，还包括实际应用中的巨大优势，例如解决极其复杂的计算任务。这背后暗示着一个目标：不仅是模仿人类的能力，还要超越它们。这种追求的益处几乎只受限于我们的想象力，无论是对于现实世界还是人造世界的想象。虽然这些可能性的影响和后果超出了当前讨论的范围，但让我们来看看该领域目前的发展状况。
尽管“意识”的定义复杂且难以捉摸，工业界往往关注的是更为具体的目标——即模仿大脑处理感官输入和输出的能力。特别是在视觉、听觉甚至触觉方面，这一目标已经被认为是可以实现或接近实现的。现代的人工智能系统已经能够在许多方面超过人眼和人耳的自然能力，极大地扩展了我们通过仪器检测的距离和频谱敏感度。此外，随着电子鼻（人工嗅觉传感器）和电子舌（人工味觉传感器）技术的进步，我们可以合理推测，不久的将来，人类的整个感官系统都将被有效地复制乃至超越。
受人类嗅觉机制启发的人工嗅觉系统概念示意图
人工智能与意识
复制意识的挑战在于我们需要模拟大脑的复杂性。人脑包含约1000亿至2000亿个神经元，每个神经元都与其他数千个神经元相连。这种复杂的网络结构使得意识的复制变得极其困难。此外，意识可能不仅仅局限于大脑的某个特定区域，而是分散在整个大脑中，这进一步增加了复制的难度。
人工智能(AI)的发展为我们提供了一种可能的途径来模拟甚至复制意识。通过机器学习和神经网络，AI可以模拟大脑的学习过程，并在某些任务上达到甚至超越人类的能力。然而，尽管AI可以处理复杂的数据并做出决策，但它们是否具有真正的意识仍然是一个争议话题。
从软件角度来看， 脑的有效运作方式类似于一种称为循环神经网络 (RNN)的神经网络然而，在当前一代计算硬件上，RNN 在可扩展性方面遇到了许多障碍，特别是在自然语言处理 (NLP)等特定类型的学习任务中。然而，在当前一代计算硬件上，RNN 在可扩展性方面遇到了许多障碍，特别是在自然语言处理 (NLP)等特定类型的学习任务中。)的神经网络。然而，在当前一代计算硬件上，RNN 在可扩展性方面遇到了许多障碍，特别是在自然语言处理 (NLP)等特定类型的学习任务中。尝试通过软件更紧密地模拟大脑结构，以模仿人类大脑内神经元或“连接组”的复杂连接结构，包括产生“神经形态”神经网络。
循环神经网络 (RNN)
从硬件角度来看，大脑利用突触界面的电化学交换来传递信息。使硬件更紧密地模拟突触相互作用的方法包括“神经拟态芯片”，它利用物理的而不是虚拟的（软件实现的）神经元，类似于参与记忆形成的生物后超极化(AHP) 神经元。这些神经元芯片旨在提供比标准计算硬件更高效的算法处理——特别是对于内存访问和开发。
英特尔第二代神经形态研究芯片 Loihi 2
为了利用现代硬件约束来扩展此类软件的性能，通常需要更强大的硬件，这不可避免地会导致计算机芯片上晶体管的数量增加（从而增加功耗）。硬件和软件解决方案面临的这些问题凸显了结合硬件和软件协同设计方法对于实现模仿大脑功能的目标的重要性。
传入轴突 , 锥体细胞的所有 ~4k传入连接
我们距离复制人类大脑还有多远？
2023年，全球提交的生成式人工智能专利数量为54,000项。这一数据由世界知识产权组织（WIPO）在2024年7月3日发布的《生成式人工智能专利态势报告》中公布。
通过采用当前的硬件和软件方法更接近人类大脑，我们可能会更好地理解“意识”的概念——这反过来可能会揭示人工智能领域以前无法预见的进步以及它如何融入我们的日常生活。
当然，有些人仍然对精确模仿人类大脑功能的可行性持怀疑态度。这些观点包括，计算机天生就无法执行人类大脑每天执行的任务，例如临时类别构建任务。总的来说，大脑只是更复杂整体的一部分，没有身体的大脑根本就缺乏发展和维持“意识”感的基本环境。