该理论从根本上说,任何具有因果关系的物理系统都是有意识的。因果力是什么意思?大脑中神经元的发射会导致其他神经元稍后发射,这是一个例子,但是您也可以想到计算机芯片上的晶体管网络:其瞬时状态受其过去状态的影响,并且它将反过来,影响其未来状态。系统的当前状态越详细地说明其原因,输入及其影响,输出,则系统具有更大的因果力。集成信息是可以计算的数字。一个系统的数目越大,其集成信息就越大,并且该系统越有意识。
该理论有实际结果吗?
是的,它确实。该理论引起了意识计的构建,该项目正在美国和欧洲的各种诊所进行测试。这个想法是要检测脑部严重受伤的患者是否有意识,或者是否真的没有人在家。处于植物生长状态的患者躺在床上,无法自愿移动或说话,有时甚至不能动眼,但意识量表告诉我们,其中约有五分之一保持意识,这与脑成像实验相符。
该理论的哲学后果是什么?
从哲学的角度讲,该理论认为意识不是人类独有的,但是任何具有非零集成信息的系统都会感觉像什么。拿一只蜜蜂,它有一百万个神经元。我们的理论说,感觉像蜜蜂一样。它不是在发出声音,也不是在为周末制定计划,而是当蜜蜂飞到一朵花并返回充满花粉的蜜蜂时,它可能会感到有点愉悦。在其他时间,例如,当它没有找到食物时,它可能会感到难受。意识比西方文化通常所认为的要广泛得多。
人工智能赋予机器超人的能力,例如IBM的Watson或DeepMind的AlphaGo。您的理论如何预测此类机器是否可以变得有意识?
沃森(Watson)和AlphaGo具有狭窄的AI。但是,毫无疑问,我们迟早会获得至少与人类一样智能的机器。但是,我们必须将智力与意识区分开。尽管智力和意识通常在生物中并存,但它们在概念上却是两个截然不同的事物。智力与行为有关。例如:为了生存,您在新环境中做什么?意识不是行为。意识是关于存在。
我们的理论认为,如果我们要决定机器是否有意识,就不要看机器的行为,而要看具有因果关系的实际底物。对于当今的AI系统,这意味着我们必须研究计算机芯片的水平。标准芯片使用冯·诺依曼(Von Neumann)架构,在该架构中,一个晶体管通常从其他两个晶体管接收输入,并且也仅投影到其他两个晶体管。这与大脑的因果机制根本不同,后者的机制要复杂得多。您可以计算出冯·诺依曼芯片的因果力是微小的。在这种芯片上运行的任何AI,无论其表现如何智能,都不会像人的大脑一样清醒。
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