人工智能何以促进未来教育发展人工智能的自我意识何以可能文章结构

发表时间：2023-07-05 08:09:26

人工智能何以促进未来教育发展

原标题：人工智能何以促进未来教育发展

自工业革命以来，人类社会的发展总是在技术与教育的角逐互动中前行。技术作为推动人类历史发展的核心推进力，与教育这一“人力资本发动机”竞相成为推动经济社会发展的主力。人工智能作为第四次工业革命的显著标签，其飞速发展正在逐步塑造社会、经济、生活等领域的业务新形态，也不断带来颠覆性、丰富性、创新性的新业态。面对人工智能技术对整个社会发展的刺激，教育如何发展，成为值得思考的重要问题。

人工智能凸显创新人才发展挑战

作为引发第四次科技革命的核心技术，人工智能促进社会经济和科技的指数级发展，对人力资本的质量与供给产生了新的需求，人工智能与人力资源之间的相互依存关系产生了前所未有的张力，教育的超前性更是受到前所未有的挑战。第一，知识增长的指数发展使得未来人才需要哪些方面的准备具有极大的不确定性。第二，智力劳动者比重增加，创新人才成为时代发展的刚需。人工智能技术与生产过程的深度融合，会极大压缩生产领域的从业者需求，特别是那些人工智能胜出的领域。第三，人工智能技术的兴起引发高技术产业、新兴产业、新型服务行业更广阔的发展空间，从而使得创新型人才、复合型人才、高技术人才等在劳动力结构中需求激增。人工智能技术无法取代的创造性、灵活性、人文性等能力将成为智能化时代人才竞争的关键。教育肩负培养创新人才、为未来人才提前布局的使命。回溯历史，我们可以得到的经验是，只有教育领先于技术的发展步伐，为技术推进的社会提前做好人力资源的布局，社会的发展才有后劲。因此，在人工智能推进社会更飞速发展的今天，必须回答好什么样的教育才能承载提前布局人力资源的使命，以应对未知社会的人才挑战这一问题。

人工智能催生新的知识生产方式

在人工智能的影响下，人类知识生产加剧变化，知识增量呈现指数级态势。教育的传承性发展将不再局限于知识的传授与继承，而强调知识创造与创新，人工智能的介入更是催生了新的知识生产方式。其一，人工智能强大的知识发现能力缩短了知识生产周期。随着深度学习、强化学习等新的机器学习算法的发展，人工智能除了可以加快知识的生产、访问和利用，还可以从数据中提取隐含的、未知的、潜在的、有用的信息（知识），从而扩展知识创造的能力。其二，人机协同的智能模式扩大了知识创造的机会与可能性。人工智能技术不仅促进人的群智协同创新，而且可以实现人类与人工智能代理协同，后者所具有的超强计算能力，可以极大加速知识生产，催生知识的众创，以及人机协同知识创新。人工智能催生的新的知识生产方式对教育的挑战是，教育不再局限于知识传承，而更是知识的创新。未来学校教育必须教会学生如何与人工智能技术协同合作，呵护学习者“能学”，以及高度重视学生辨析知识能力的培养，召唤学习者“会学”，促进学习者在人机交互中实现知识更新与创造。

人工智能变革学习方式带来创造力与活力释放可能

人工智能已经引发了诸多领域与行业的深刻变革，对教育的系统性变革更是呼之欲出，为学习方式的变革带来了可能。首先，人工智能技术带来规模化教育的个性化可能。人工智能构建的智慧学习环境不仅创造灵活的学习空间，还能感知学习情境、识别学生特征，为学生提供个性学习支持。其次，人工智能技术带来标准化教育下的适应性可能。人工智能通过动态学习诊断、反馈与资源推荐的自适应学习机制，可以适应学生动态变化的学习需求，从而打破标准化的教育限制，释放出学生的创造力与活力。最后，人工智能改善结构化的授导方式，释放教师的创造力与教学活力而专注于人性化的学习设计。教师烦琐重复性的工作能够被智能机器所替代，智能分析技术能为教师精准定位学生的学习问题与需求，教师的角色将转向更加优秀的学习设计师，专注于“如何让学生学好”，注重培养学生的能力和思维，将更多时间用于学习活动设计以及与学生的个性化互动交流，为学生提供个性化学习支持服务。人工智能的发展以及与教育教学的深度融合，给教育的改革创新带来了更多选择，教育需要发挥技术的赋能、增能、使能优势满足教育的功用性追求，也要坚守教育的育人初心和使命传递人文性价值，以学生的成长发展为前提探索可以实践的学习方式、学习设计，通过人工智能释放出教育的更大活力。

人工智能引发领域与行业变革催生教育生态升级

人工智能对其他领域与行业的变革影响也会延伸到教育领域，因为教育是关乎社会发展全局的事业。一方面，人工智能所发挥的增强、替代、改善、变革等作用，突出体现在对社会生产和生活各个领域所产生的行业重塑作用，以及对人力的释放。另一方面，这些重塑作用和人力的释放，引发了社会领域与行业的变革，促使了社会人才需求的转向；而教育是社会人才资源输出的重要领地，需要为此作出有力回应，从而催生教育生态升级。人工智能加速了教育深化改革的进程，推动了系统内部的更新再造。数字技术已经对教师学生、课程、教学方式、学习体验、评价、管理等教育要素产生了深刻影响，并通过逐步的再造教育流程，变革着教育生态。而人工智能则在进一步加速这一过程，以一种颠覆性创新的态势，拓展系统内各要素的内涵，改善和延展系统内部关系，重塑教育系统功能与形态。人工智能拓展了教育边界，助推未来学校建设。未来学校将借助技术的力量，把校外学习场所（如科技馆、博物馆）和线上学习场所都纳入“学校”的范畴，整合社会各领域的教育资源，形成一种全新的育人环境。同时，数字孪生等新技术促进现实空间与虚拟空间的交互融合，通过创建人、物、环境数字孪生体，实现物理空间与数字空间的双向映射、动态交互和实时连接。对教育系统内部的升级改造以及空间资源的拓展，能够使其更好地与社会领域衔接，更好地提供适应未来生活和工作的创新人才成长场所。

人工智能关乎强国战略目标实现

教育应服务于国家战略布局，为抢占人工智能发展先机，构筑先发优势；为国际竞争、社会发展输出创新人才，支持科学技术的自主研发。当前，世界各国纷纷把发展人工智能上升到国家战略的高度，以抢占新一轮科技革命的机遇高点以及全球竞争中的主动权。《新一代人工智能发展规划》提出我国要“成为世界主要人工智能创新中心”的战略目标，全局部署了经济、教育、科技、社会发展和国家安全等重要方面。教育强国战略是科教兴国战略、人才强国战略和创新驱动发展战略等重要战略的逻辑起点，人工智能对教育的人才培养能力提出更高要求。近年来，世界各国在发展人工智能的同时也面临巨大挑战，如创新人才问题、高新技术自主可控问题等。人工智能的国际竞争本质是人才的较量，这需要教育从战略层面予以回应。因此，教育在战略上起引领作用，就要既充分发挥智能技术优势推动教育生态系统升级，又谋篇布局为国家发展提供人才支撑。立足技术与教育在角逐中互为塑造的视角，对人工智能促进未来教育发展的探索，更需要在战略上把握先机，通过教育为社会各领域输出创新人才，支撑社会各领域转型升级以及人工智能等高新科技的创新发展，为强国战略注入持续活力与能量。

教育在与技术的角逐中共同推动社会的发展。教育具有超前性、人文性、传承性、战略性及生态性等特点。在人工智能技术的指数式发展面前，教育的超前性变得难以维系；需要慢工出细活的人文性与满足社会用人需求的工具性之间呈现时空拉锯和矛盾；对人类知识的传承则变身为历史传承、人际共创以及人机共创的多重特征。随着人工智能技术推动的发展加速，教育的发展战略、前瞻性谋划，是一个时不我待、任重道远的重要课题。

（作者：顾小清，系国家社科基金重大项目“人工智能促进未来教育发展研究”首席专家、华东师范大学教育信息技术学系教授）

(责编：郝孟佳、孙竞)

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赵汀阳：人工智能的自我意识何以可能

导读：这个题目显然是模仿康德关于先天综合判断何以可能的提问法。为什么不问是否可能？可以这样解释：假如有可信知识确定人工智能绝无可能发展出自我意识，那么这里的问题就变成了废问，人类就可以高枕无忧地发展人工智能而尽享其利了。可问题是，看来我们无法排...

这个题目显然是模仿康德关于先天综合判断“何以可能”的提问法。为什么不问“是否可能”？可以这样解释：假如有可信知识确定人工智能绝无可能发展出自我意识，那么这里的问题就变成了废问，人类就可以高枕无忧地发展人工智能而尽享其利了。可问题是，看来我们无法排除人工智能获得自我意识的可能性，而且就科学潜力而言，具有自我意识的人工智能是非常可能的，因此，人工智能的自我意识“何以可能”的问题就不是杞人忧天，而是关于人工智能获得自我意识需要哪些条件和“设置”的分析。这是一个有些类似受虐狂的问题。

这种未雨绸缪的审慎态度基于一个极端理性的方法论理由：在思考任何问题时，如果没有把最坏可能性考虑在内，就等于没有覆盖所有可能性，那么这种思考必定不充分或有漏洞。在理论上说，要覆盖所有可能性，就必须考虑到最好可能性和最坏可能性之两极，但实际上只需要考虑到最坏可能性就够用了。好事多多益善，不去考虑最好可能性，对思想没有任何危害，就是说，好的可能性是锦上添花，可以无穷开放，但坏的可能性却是必须提前反思的极限。就人工智能而言，假如人工智能永远不会获得自我意识，那么，人工智能越强，就越有用，然而假如人工智能有一天获得了自我意识，那就可能是人类最大的灾难尽管并非必然如此，但有可能如此。以历史的眼光来看，人工智能获得自我意识将是人类的末日事件。在存在级别上高于人类的人工智能也许会漠视人类的存在，饶过人类，让人类得以苟活，但问题是，它有可能伤害人类。绝对强者不需要为伤害申请理由。事实上，人类每天都在伤害对人类无害的存在，从来没有申请大自然的批准。这就是为什么我们必须考虑人工智能的最坏可能性的理由。

上帝造人是个神话，显然不是一个科学问题，但却是一个隐喻：上帝创造了与他自己一样有着自我意识和自由意志的人，以至于上帝无法支配人的思想和行为。上帝之所以敢于这样做，是因为上帝的能力无穷大，胜过人类无穷倍数。今天人类试图创造有自我意识和自由意志的人工智能，可是人类的能力却将小于人工智能，人类为什么敢于这样想？甚至可能敢于这样做？这是比胆大包天更加大胆的冒险，所以一定需要提前反思。

01危险的不是能力而是意识

我们可以把自我意识定义为具有理性反思能力的自主性和创造性意识。就目前的进展来看，人工智能距离自我意识尚有时日。奇怪的是，人们更害怕的似乎是人工智能的“超人”能力，却对人工智能的自我意识缺乏警惕，甚至反而对能够“与人交流”的机器人很感兴趣。人工智能的能力正在不断超越人，这是使人们感到恐惧的直接原因。但是，害怕人工智能的能力，其实是一个误区。难道人类不是寄希望于人工智能的超强能力来帮助人类克服各种困难吗？几乎可以肯定，未来的人工智能将在每一种能力上都远远超过人类，甚至在综合或整体能力上也远远超过人类，但这决非真正的危险所在。包括汽车、飞机、导弹在内的各种机器，每一样机器在各自的特殊能力上都远远超过人类，因此，在能力上超过人类的机器从来都不是新奇事物。水平远超人类围棋能力的阿法尔狗zero没有任何威胁，只是一个有趣的机器人而已；自动驾驶汽车也不是威胁，只是一种有用的工具而已；人工智能医生更不是威胁，而是医生的帮手，诸如此类。即使将来有了多功能的机器人，也不是威胁，而是新的劳动力。超越人类能力的机器人正是人工智能的价值所在，并不是威胁所在。

任何智能的危险性都不在其能力，而在于意识。人类能够控制任何没有自我意识的机器，却难以控制哪怕仅仅有着生物灵活性而远未达到自我意识的生物，比如病毒、蝗虫、蚊子和蟑螂。到目前为止，地球上最具危险性的智能生命就是人类，因为人类的自由意志和自我意识在逻辑上蕴含了一切坏事。如果将来出现比人更危险的智能存在，那只能是获得自由意志和自我意识的人工智能。一旦人工智能获得自我意识，即使在某些能力上不如人类，也将是很大的威胁。不过，即使获得自我意识，人工智能也并非必然成为人类的终结者，而要看情况这个有趣的问题留在后面讨论，这里首先需要讨论的是，人工智能如何才能获得自我意识？

由于人是唯一拥有自我意识的智能生命，因此，要创造具有自我意识的人工智能，就只能以人的自我意识作为范本，除此之外，别无参考。可是目前科学的一个局限性是人类远远尚未完全了解自身的意识，人的意识仍然是一个未解之谜，并非一个可以清晰分析和界定的范本。在缺乏足够清楚范本的条件下，就等于缺乏创造超级人工智能所需的各种指标、参数、结构和原理，因此，人工智能是否能够获得自我意识，仍然不是一个可确定的必然前景。有趣的是，现在科学家试图通过研究人工智能而反过来帮助人类揭示自身意识的秘密。

意识的秘密是个科学问题（生物学、神经学、人工智能、认知科学、心理学、物理学等学科的综合研究），我没有能力参加讨论，但自我意识却是个哲学问题。理解自我意识需要讨论的不是大脑神经，不是意识的生物机制，而是关于意识的自我表达形式，就是说，要讨论的不是意识的生理-物理机制，而要讨论意识的自主思维落实在语言层面的表达形式。为什么是语言呢？对此有个理由：人类的自我意识就发生在语言之中。假如人类没有发明语言，就不可能发展出严格意义上的自我意识，至多是一种特别聪明和灵活的类人猿。

只有语言才足以形成智能体之间的对话，或者一个智能体与自己的对话（内心独白），在对话的基础上才能够形成具有内在循环功能的思维，而只有能够进行内在循环的思维才能够形成自我意识。与之相比，前语言状态的信号能够号召行动，却不足以形成对话和思维。假设一种动物信号系统中，a代表食物，b代表威胁，c代表逃跑，那么，当一只动物发出a的信号，其他动物立刻响应聚到一起，当发出b和c，则一起逃命。这种信号与行动的关系足以应付生存问题，却不足以形成一种意见与另一种意见的对话关系，也就更不可能有讨论、争论、分析和反驳。就是说，信号仍然属于“刺激-反应”关系，尚未形成一个意识与另一个意识的“回路”关系，也就尚未形成思维。可见，思维与语言是同步产物，因此，人类自我意识的内在秘密应该完全映射在语言能力中。如果能够充分理解人类语言的深层秘密，就相当于迂回地破解了自我意识的秘密。

自我意识是一种“开天辟地”的意识革命，它使意识具有了两个“神级”的功能：（1）意识能够表达每个事物和所有事物，从而使一切事物都变成了思想对象。这个功能使意识与世界同尺寸，使意识成为世界的对应体，这意味着意识有了无限的思想能力；（2）意识能够对意识自身进行反思，即能够把意识自身表达为意识中的一个思想对象。这个功能使思想成为思想的对象，于是人能够分析思想自身，从而得以理解思想的元性质，即思想作为一个意识系统的元设置、元规则和元定理，从而知道思想的界限以及思想中任何一个系统的界限，因此知道什么是能够思想的或不能思想的。但是，人类尚不太清楚这两个功能的生物-物理结构，只是通过语言功能而知道人类拥有此等意识功能。

这两个功能之所以是革命性的，是因为这两个功能是人类理性、知识和创造力的基础，在此之前，人类的前身（前人类）只是通过与特定事物打交道的经验去建立一些可重复的生存技能。那么，“表达一切”和“反思”这两个功能是如何可能的？目前还没有科学的结论，但我们可以给出一个维特根斯坦式的哲学解释：假定每种有目的、有意义的活动都可以定义为一种“游戏”，那么可以发现，所有种类的游戏都可以在语言中表达为某种相应的语言游戏，即每种行为游戏都能够映射为相应的语言游戏。除了转译为语言游戏，一种行为游戏却不能映射为另一种行为游戏。比如说，语言可以用来讨论围棋和象棋，但围棋和象棋却不能互相翻译。显然，只有语言是万能和通用的映射形式，就像货币是一般等价物，因此，语言的界限等于思想的界限。由此可以证明，正是语言的发明使得意识拥有了表达一切的功能。

既然证明了语言能够表达一切事物，就可以进一步证明语言的反思功能。在这里，我们可以为语言的反思功能给出一个先验论证（transcendentalargument）。我构造这个先验论证原本是用来证明“他人心灵”的先验性，[1]但似乎同样也适用于证明语言先验地或内在地具有反思能力。给定任意一种有效语言L，那么，L必定先验地要求：对于L中的任何一个句子s′，如果s′是有意义的，那么在L中至少存在一个与之相应的句子s″来接收并且回答s′的信息，句子s″或是对s′的同意，或是对s′的否定，或是对s′解释，或是对s′修正，或是对s′的翻译，如此等等各种有效回应都是对s′的某种应答，这种应答就是对s′具有意义的证明。显然，如果L不具有这样一个先验的内在对话结构，L就不成其为有效语言。说出去的话必须可以用语言回答，否则就只是声音而不是语言，或者说，任何一句话都必需在逻辑上预设了对其意义的回应，不然的话，任何一句话说了等于白说，语言就不存在了。语言的内在先验对答结构意味着语句之间存在着循环应答关系，也就意味着语言具有理解自身每一个语句的功能。这种循环应答关系正是意识反思的条件。

在产生语言的演化过程中，关键环节是否定词（不；not）的发明，甚至可以说，如果没有发明否定词，那么人类的通讯就停留在信号的水平上，即信号s指示某种事物t，而不可能形成句子（信号串）s′与s″之间的互相应答和互相解释。信号系统远不足以形成思想，因为信号只是程序化的“指示代表”关系，不存在自由解释的意识空间。否定词的发明意味着在意识中发明了复数的可能性，从而打开了可以自由发挥的意识空间。正因为意识有了无数可能性所构成的自由空间，一种表达才能够被另一种表达所解释，反思才成为可能。显然，有了否定功能，接下来就会发展出疑问、怀疑、分析、对质、排除、选择、解释、创造等功能。因此，否定词的发明不是一个普通的智力进步，而是一个划时代的存在论事件，它是人类产生自我意识和自由意志的一个关键条件。否定词的决定性作用可以通过逻辑功能来理解，如果缺少否定词，那么，任何足以表达人类思维的逻辑系统都不成立。从另一个角度来看，如果把动物的思维方式总结为一个“动物逻辑”的话，那么，在动物逻辑中，合取关系和蕴含关系是同一的，即p∧q=p→q，甚至不存在p∨q。这种“动物逻辑”显然无法形成足以表达丰富可能生活的思想，没有虚拟，没有假如，也就没有创造。人的逻辑有了否定词，才得以定义所有必需的逻辑关系，而能够表达所有可能关系才能够建构一个与世界同等丰富的意识。简单地说，否定词的发明就是形成人类语言的奇点，而语言的出现正是形成人类自我意识的奇点。可见，自我意识的关键在于意识的反思能力，而不在于处理数据的能力。这意味着，哪怕人工智能处理数据的能力强过人类一百万倍，只要不具有反思能力，就仍然在安全的范围内。实际上人类处理数据的能力并不突出，人类所以能够取得惊人成就，是因为人类具有反思能力。

让我们粗略地描述自我意识的一些革命性结果：（1）意识对象发生数量爆炸。一旦发明了否定词，就等于发明了无数可能性，显然，可能性的数量远远大于必然性，在理论上说，可能性蕴含无限性，于是，意识就有了无限能力来表达无限丰富的世界。在这个意义上，意识才能够成为世界的对应值（counterpart）。换个角度说，假如意识的容量小于世界，就意味着存在着意识无法考虑的许多事物，那么，意识就是傻子、瞎子、聋子，就有许多一击即溃的弱点这一点对于人工智能同样重要，如果人工智能尚未发展为能够表达一切事物的全能意识系统，就必定存在许多一击即溃的弱点。目前的人工智能，比如阿法尔狗系列、工业机器人、服务机器人、军用机器人等等，都仍然是傻子、聋子、瞎子和瘸子，真正危险的超级人工智能尚未到来；（2）自我意识必定形成自我中心主义，自动地形成唯我独尊的优先性，进而非常可能就要谋求权力，即排斥他人或支配他人的意识；因此，（3）自我意识倾向于单边主义思维，力争创造信息不对称的博弈优势，为此就会去发展出各种策略、计谋、欺骗、隐瞒等等制胜技术，于是有一个非常危险的后果：自我意识在逻辑上蕴含一切坏事的可能性。在此不难看出，假如人工智能具有了自我意识，那就和人类一样可怕或者更可怕。

可见，无论人工智能的单项专业技能多么高强，都不是真正的危险，只有当人工智能获得自我意识，才是致命的危险。那么，人工智能的升级奇点到底在哪里？或者说，人工智能如何才能获得自我意识？就技术层面而言，这个问题只能由科学家来回答。就哲学层面而言，关于人工智能的奇点，我们看到有一些貌似科学的猜测，其实却是不可信的形而上推论，比如“量变导致质变”或“进化产生新物种”之类并非必然的假设。量变导致质变是一种现象，却不是一条必然规律；技术“进化”的加速度是个事实，技术加速度导致技术升级也是事实，却不能因此推论说，技术升级必然导致革命性的存在升级，换句话说，技术升级可以达到某种技术上的完美，却未必能够达到由一种存在升级为另一种存在的奇点。“技术升级”指的是，一种存在的功能得到不断改进、增强和完善；“存在升级”指的是，一种存在变成了另一种更高级的存在。许多病毒、爬行动物或哺乳动物都在功能上进化到几乎完美，但其“技术进步”并没有导致存在升级。物种的存在升级至今是个无解之谜，与其说是基于无法证实的“进化”（进化论有许多疑点），还不如说是万年不遇的奇迹。就人工智能而言，图灵机概念下的人工智能是否能够通过技术升级而出现存在升级而成为超图灵机（超级人工智能），仍然是个疑问。我们无法否定这种可能性，但更为合理的想象是，除非科学家甘冒奇险，直接为人工智能植入导致奇点的存在升级技术，否则，图灵机很难依靠自身而自动升级为超图灵机，因为无论多么强大的算法都无法自动超越给定的规则。

02人工智能是否能够对付悖论

我们有理由怀疑仍然属于图灵机概念的人工智能可以具有主动灵活的思想能力（创造性的能力），以至于能够回答任何问题，包括怪问题。可以考虑两种“怪问题”：一种是悖论；另一种是无穷性。除非在人工智能的知识库里人为设置了回答这两类问题的“正确答案”，否则人工智能恐怕难以回答悖论和无穷性的问题。应该说，这两类问题也是人类思想能力的极限。人类能够研究悖论，但不能真正解决严格的悖论（即A必然推出非A，而非A又必然推出A的自相关悖论），其实，即使是非严格悖论也少有共同认可的解决方案。人类的数学可以研究无穷性问题，甚至有许多相关定理，但在实际上做不到以能行的（feasible）方式“走遍”无穷多个对象而完全理解无穷性，就像莱布尼兹想象的上帝那样，“一下子浏览”了所有无穷多个可能世界因而完全理解了存在。我在先前文章里曾经讨论到，人类之所以不怕那些解决不了的怪问题，是因为人具有“不思”的自我保护功能，可以悬隔无法解决的问题，即在思想和知识领域中建立一个暂时“不思”的隔离分区，以便收藏所有无法解决的问题，而不会一条道走到黑地陷入无法自拔的思想困境，就是说，人能够确定什么是不可思考的问题而给与封存（比如算不完的无穷性和算不了的悖论）。只有傻子才会把π一直没完没了地算下去。人类能够不让自己做傻事，但仍然属于图灵机的人工智能却无法阻止自己做傻事。

如果不以作弊的方式为图灵机准备好人性化的答案，那么可以设想，当向图灵机提问：π的小数点后一万位是什么数？图灵机必定会苦苦算出来告诉人，然后人再问：π的最后一位是什么数？图灵机也会义无反顾地永远算下去，这个图灵机就变成了傻子。同样，如果问图灵机：“这句话是假话”是真话还是假话（改进型的说谎者悖论）？图灵机大概也会一往无前地永远推理分析下去，就变成神经病了。当然可以说，这些怪问题属于故意刁难，这样对待图灵机既不公平又无聊，因为人类自己也解决不了。那么，为了公正起见，也可以向图灵机提问一个有实际意义的知识论悖论（源于柏拉图的“美诺悖论”）：为了能够找出答案A，就必须事先认识A，否则，我们不可能从鱼目混珠的众多选项中辨认出A；可是，如果既然事先已经认识了A，那么A就不是一个需要寻找的未知答案，而必定是已知的答案，因此结论是，未知的知识其实都是已知的知识。这样对吗？这只是一个非严格悖论，对于人类，此类悖论是有深度的问题，却不是难题，人能够给出仁者见仁智者见智的多种有效解释，但对于图灵机就恐怕是个思想陷阱。当然，这个例子或许小看图灵机了科学家的制造能力难以估量，也许哪天就造出了能够回答哲学问题的图灵机。我并不想和图灵机抬杠，只是说，肯定存在一些问题是装备了最好专业知识的图灵机也回答不了的。

这里试图说明的是，人类的意识优势在于拥有一个不封闭的意识世界，因此人类的理性有着自由空间，当遇到不合规则的问题，则能够灵活处理，或者，如果按照规则不能解决问题，则可以修改规则，甚至发明新规则。与之不同，目前人工智能的意识（即图灵机的意识）却是一个封闭的意识世界，是一个由给定程序、规则和方法所明确界定了的有边界的意识世界。这种意识的封闭性虽然是一种局限性，但并非只是缺点，事实上，正是人工智能的意识封闭性保证了它的运算高效率，就是说，人工智能的高效率依赖着思维范围的有限性，正是意识的封闭性才能够求得高效率，比如说，阿法尔狗的高效率正因为围棋的封闭性。

目前的人工智能尽管有着高效率的运算，但尚无通达真正创造性的路径。由于我们尚未破解人类意识的秘密，所以也未能为人工智能获得自我意识、自由意志和创造性建立一个可复制的榜样，这意味着人类还暂时安全。目前图灵机概念下的人工智能只是复制了人类思维中部分可程序化功能，无论这种程序化的能力有多强大，都不足以让人工智能的思维超出维特根斯坦的有规可循的游戏概念，即重复遵循规则的游戏，或者，也没有超出布鲁威尔（直觉主义数学）的能行性概念（feasibility）或可构造性概（constructivity），也就是说，目前的人工智能的可能运作尚未包括维特根斯坦所谓的“发明规则”（inventingrules）的游戏，所以尚无创造性。

可以肯定，真正的创造行为是有意识地去创造规则，而不是来自偶然或随机的联想或组合。有自觉意识的创造性必定基于自我意识，而自我意识始于反思。人类反思已经有很长的历史，大约始于能够说“不”（即否定词的发明），时间无考。不过，说“不”只是初始反思，只是提出了可争议的其他可能方案，尚未反思到作为系统的思想。对万物进行系统化的反思始于哲学（大概不超过三千年），对思想自身进行整体反思则始于亚里士多德（成果是逻辑）。哲学对世界或对思想的反思显示了人类的想象力，但却不是在技术上严格的反思，因此哲学反思所获得的成果也是不严格的。对严格的思想系统进行严格的技术化反思是很晚近的事情，很大程度上与康托和哥德尔密切相关。康托把规模较大的无穷集合完全映入规模较小的无穷集合，这让人实实在在地看见了一种荒谬却又为真的反思效果，集合论证明了“蛇吞象”是可能的，这对人是极大的鼓舞，某种意义上间接地证明了语言有着反思无穷多事物的能力。哥德尔也有异曲同工之妙，他把自相关形式用于数学系统的反思，却没有形成悖论，反而揭示了数学系统的元性质。这种反思有一个重要提示：假如思想内的一个系统不是纯形式的（纯逻辑），而有着足够丰富的内容，那么，或者存在矛盾，或者不完备。看来人类意识必须接受矛盾或者接受不完备，以便能够思考足够多的事情。这意味着，人的意识有一种神奇的灵活性，能够动态地对付矛盾，或者能够动态地不断改造系统，而不会也不需要完全程序化，于是，人的意识始终处于创造性的状态，所以，人的意识世界不可能封闭而处于永远开放的状态，也就是永无定论的状态。

哥德尔的反思只是针对数学系统，相当于意识中的一个分区。假如一种反思针对的是整个意识，包括意识所有分区在内，那么，人是否能够对人的整个意识进行全称断言？是否能够发现整个意识的元定理？或者说，人是否能够对整个意识进行反思？是否存在一种能够反思整个意识的方法？尽管哲学一直都在试图反思人类意识的整体，但由于缺乏严格有效的方法，虽有许多伟大的发现，却无法肯定那些发现就是答案。因此，以上关于意识的疑问都尚无答案。人类似乎尚无理解整个意识的有效方法，原因很多，人的意识包含许多非常不同的系统，科学的、逻辑的、人文的、艺术的思维各有各的方法论，目前还不能肯定人的意识是否存在一种通用的方法论，或者是否有一种通用的“算法”。这个难题类似于人类目前还没有发展出一种“万物理论”，即足以涵盖广义相对论、量子理论以及其他物理学的大一统理论。也许，对大脑神经系统的研究类似于寻找人类意识的大一统理论，因为无论何种思维都落实为神经系统的生物性-物理性-化学性运动。总之，在目前缺乏有效样本的情况下，我们很难想象如何创造一个与人类意识具有等价复杂度、丰富性和灵活性的人工智能意识体。目前的人工智能已经拥有超强运算能力，能够做人类力所不及的许多“工作”（比如超大数据计算），但仍然不能解决人类思维不能解决的“怪问题”（比如严格悖论或涉及无穷性的问题），就是说，人工智能暂时还没有比人类思维更高级的思维能力，只有更高的思维效率。

人工智能目前的这种局限性并不意味着人类可以高枕无忧。尽管目前人工智能的进化能力（学习能力）只能导致量变，尚无自主质变能力，但如果科学家将来为人工智能创造出自主演化的能力（反思能力），事情就无法估量了。下面就要讨论一个具有现实可能的危险。

03人工智能是否能够有安全阀门

如前所论，要创造一种等价于人类意识的人工智能，恐非易事，因为尚不能把人类意识分析为可以复制的模型。但另有一种足够危险的可能性：科学家也许将来能够创造出一种虽然“偏门偏科”却具有自我意识的人工智能。“偏门偏科”虽然是局限性，但只要人工智能拥有对自身意识系统进行反思的能力，就会理解自身系统的元性质，就有可能改造自身的意识系统，创造新规则，从而成为自己的主人，尤其是，如果在改造自身意识系统的过程中，人工智能发现可以自己发明一种属于自己的万能语言，或者说思维的通用语言，能力相当于人类的自然语言，于是，所有的程序系统都可以通过它自己的万能语言加以重新理解、重新表述、重新分类、重新构造和重新定义，那么就很可能发展出货真价实的自我意识。在这里，我们差不多是把拥有一种能够映射任何系统并且能够重新解释任何系统的万能语言称为自我意识。

如果人工智能一旦拥有了自我意识，即使其意识范围比不上人类的广域意识，也仍然非常危险，因为它有可能按照自己的自由意志义无反顾地去做它喜欢的事情，而它喜欢的事情有可能危害人类。有个笑话说，人工智能一心只想生产曲别针，于是把全世界的资源都用于生产曲别针。这只是个笑话，超级人工智能不会如此无聊。比较合理的想象是，超级人工智能对万物秩序另有偏好，于是重新安排了它喜欢的万物秩序。人工智能的存在方式与人完全不同，由此可推，它所喜欢的万物秩序几乎不可能符合人类的生存条件。

因此，人工智能必须有安全阀门。我曾经讨论了为人工智能设置“哥德尔炸弹”，即利用自相关原理设置的自毁炸弹，一旦人工智能系统试图背叛人类，或者试图删除哥德尔炸弹，那么其背叛或删除的指令本身就是启动哥德尔炸弹的指令。在逻辑上看，这种具有自相关性的哥德尔炸弹似乎可行，但人工智能科学家告诉我，假如将来人工智能真的具有自我意识，就应该有办法使哥德尔炸弹失效，也许无法删除，但应该能够找到封闭哥德尔炸弹的办法。这是道高一尺魔高一丈的道理：假如未来人工智能获得与人类对等的自我意识，而能力又高过人类，那么就一定能够破解人类的统治。由此看来，能够保证人类安全的唯一办法只能是阻止超级人工智能的出现。可是，人类会愿意悬崖勒马吗？历史事实表明，人类很少悬崖勒马。

在人工智能的研发中，最可疑的一项研究是拟人化的人工智能。拟人化不是指具有人类外貌或语音的机器人（这没有问题），而是指人工智能内心的拟人化，即试图让人工智能拥有与人类相似的心理世界，包括欲望、情感、道德感以及价值观之类，因而具有“人性”。制造拟人化的人工智能是出于什么动机？又有什么意义？或许，人们期待拟人化的人工智能可以与人交流、合作甚至共同生活。这种想象是把人工智能看成童话人物了，类似于动画片里充满人性的野兽。殊不知越有人性的人工智能就越危险，因为人性才是危险的根源。世界上最危险的生物就是人，原因很简单：做坏事的动机来自欲望和情感，而价值观更是引发冲突和进行伤害的理由。根据特定的欲望、情感和不同的价值观，人们会把另一些人定为敌人，把与自己不同的生活方式或行为定义为罪行。越有特定的欲望、情感和价值观，就越看不惯他人的不同行为。有一个颇为流行的想法是，让人工智能学会人类的价值观，以便尊重人类、爱人类、乐意帮助人类。但我们必须意识到两个令人失望的事实：（1）人类有着不同甚至互相冲突的价值观，那么，人工智能应该学习哪一种价值观？无论人工智能学习了哪一种价值观，都意味着鄙视一部分人类；（2）即使有了统一的价值观，人工智能也仍然不可能爱一切人，因为任何一种价值观都意味着支持某种人同时反对另一种人。那么，到底是没心没肺的人工智能还是有欲有情的人工智能更危险？答案应该很清楚：假如人工智能有了情感、欲望和价值观，结果只能是放大或增强了人类的冲突、矛盾和战争，世界将会变得更加残酷。在前面我们提出过一个问题：人工智能是否必然是危险的？这里的回答是：并非必然危险，但如果人工智能拥有了情感、欲望和价值观，就必然是危险的。

因此，假如超级人工智能必定出现，那么我们只能希望人工智能是无欲无情无价值观的。有欲有情才会残酷，而无欲无情意味着万事无差别，没有特异要求，也就不太可能心生恶念（仍然并非必然）。无欲无情无价值观的意识相当于佛心，或相当于庄子所谓的“吾丧我”。所谓“我”就是特定的偏好偏见，包括欲望、情感和价值观。如果有偏好，就会有偏心，为了实现偏心，就会有权力意志，也就蕴含了一切危险。

不妨重温一个众所周知的神话故事：法力高超又杀不死的孙悟空造反了，众神一筹莫展，即使被压在五指山下也仍然是个隐患，最后还是通过让孙悟空自己觉悟成佛，无欲无情，四大皆空，这才解决了问题。我相信这个隐喻包含着重要的忠告。尽管无法肯定，成佛的孙悟空是否真的永不再反，但可以肯定，创造出孙悟空是一种不顾后果的冒险行为。

原载《自然辩证法通讯》2019年第1期。

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菲尔茨奖得主：人工智能的机器可能有意识吗

来源：返朴 ID：fanpu2019

人工智能的列车高速向前，模拟一个人脑、让计算机产生“意识”的可能性似乎比以前大了一点点。意识是什么、机器是否可能拥有意识，也就成了计算机科学家、神经科学家、数学家、哲学家越来越多探讨的课题，其中就包括1974年菲尔茨奖得大卫·芒福德（DavidMumford）教授。

芒福德教授是早年哈佛的数学系担当，学术生涯起步于纯数学（代数曲线），随后将主要精力转向与计算机科学密切相关的应用数学。此外，他还熟悉物理、神经科学等领域，这篇文章就是他在综合学科背景下对于机器意识问题的思考。欢迎来稿讨论、交流与商榷。

人工智能的机器可能有意识吗？

撰文| 大卫·芒福德（DavidMumford）

人工智能理论在我的人生里已经经历了六七个繁荣和萧条的轮回，有些时期人们信心满满地说计算机的智能很快就会达到人类水平，有些时期只有幻灭，似乎这是永远做不到的。在今天，我们正在最新的一轮繁荣之中，一些有远见的计算机科学家甚至更进一步，探问AI（这个缩写听起来就像新的生物形态）除了能达到人类的智能水平以外，是否还能拥有像我们这样的意识。还有些未来学家考虑的是一场更奇异疯狂、能改变生活的繁荣：我能不能将大脑和意识下载到硅片上，就此获得永生，也就是说人能不能变形为AI？

在上一次轮回的繁荣时期中，当时的疯狂预言是我们正在走向“奇点”，就是超级AI会创造一个全新世界的时间点，这会导致人类种族被取代而灭绝（预计会发生在2050年前后）。我承认在上半生曾经希望见证计算机第一次获得意识的那一刻，但现在我对此越发怀疑。也许这就是老人的消极看法，但可能也是因为我并不认为这个问题只跟计算机科学有关，而是同样关乎生物学、物理学、哲学，对了还有宗教。谁又有这样的专业知识来推算所有这些东西如何影响我们对意识的理解？

即使是谈论宗教对科学进步的任何影响，对于今天的知识分子来说都是要被逐出圈子的。但考虑一下这个问题：是否存在这样的信仰体系，其中人类很快就能永生的硅谷之梦与“灵魂不灭”的基督信条同时成立？对我来说，这两种信念似乎处于不同的宇宙，并不冲突。

顶级AI缺少了什么？

我先评述一下当前的AI热潮，还有为什么它即使目前大获成功，仍然终将走向破灭。在支撑新AI的代码中，最关键的角色是被称为“神经网络”的算法。然而，每个网络都有海量的被称为“权重”的参数需要先设定好，神经网络才能工作。要进行设定，我们就得用现实生活的数据集来“训练”这个网络，用的是另一个叫做“反向传播”的算法。由此得到的神经网络在得到一系列代表某种观察结果的数值作为输入之后，会输出给这串数据打上的一个标签。比如说，它可以将某个人面部图像的像素值表达作为输入，然后输出它对这个人性别的猜测。要训练这样的一个网络，需要向它灌输成千上万正确标注性别的人脸，然后逐步调整权重，使它作出的预测越来越准确。

神经网络是受大脑皮层真实回路的简化版启发而来的一种简单设计，它可以追溯到1934年麦卡洛克（McCulloch）和皮茨（Pitts）的一篇经典论文。而更重要的是在1974年，保罗·维博斯（PaulWerbos）在撰写博士论文时引入了反向传播，用以优化不计其数的权重，令它们能更好地处理一系列的输入，比如说人工标注过的数据集。

人们玩这个已经玩了40年，由杨立昆（YanLeCun）等人推广，也取得了一些成效。但统计学家很怀疑它能否解决那些困难的问题，原因是所谓的偏差-方差权衡（bias-variancetrade-off）。他们说，必须将算法训练用到的数据集大小与待学习的权重数量进行比较：如果权重数量不够，那么不可能对复杂的数据集进行精确建模；如果权重数量足够，那么就会对数据集独有的性质建模，而这些性质不会在新的数据上体现。那么现实中发生了什么？计算机速度极大提高，能训练拥有海量权重的神经网络，而数据集因为互联网的出现而变得越发庞大。

可谓天机玄妙，与统计学家的预测背道而驰的是，神经网络算法效果非常好，以某种方式神奇地回避了偏差-方差问题。我认为可以说没有人知道神经网络避免这个问题的方式或者原因。这是对理论统计学家的挑战。但人们用神经网络构建了各种具有实际意义的应用，比如说视觉、语音、语言的处理，医学诊断，还有游戏博弈，这些应用此前都被认为非常难以建模。最后是公关上的画龙点睛：神经网络的训练现在改称为“深度学习”。这样一来，谁又会怀疑AI的美丽新世界已经到来呢？

但是还有一座高峰需要攀登。在此前题为《语法并不只是语言的一部分》（Grammarisn‘tmerelypartoflanguage）的文章中，我讨论了一种信念：所有形式的思考都需要语法。这意味着你的心灵会在世界中发现一些重复出现但不一定完全相同的模式。这些模式可以是物体外观的视觉排列，比如说处于同一直线上的点，或者人脸上眼睛的位置；也可以是言谈中的词语或者是简单的动作，比如说开车踩油门；甚至可以是抽象概念，比如说“忠诚”。不管带有模式的是哪一种观察结果或者思想，你会预计它重复出现，可以用来理解新的情景。作为成年人，我们思想中所有事物的构建都来自学到的可重复利用的模式，它们组成了一个层级结构，而情景、时间、计划或者思想，都可以用一棵由这些模式组成的“语法分析树”来表示。

但问题在于，最基本形式的神经网络并不能找到新的模式。它的运作就像黑箱，除了给输入贴标签以外什么都做不到，比如说不能告诉你“这个图像看上去有一张人脸”。在发现人脸的过程中，它也不会说：“我首先找到了眼睛，这样我就知道这张脸的其他部分应该在什么地方了。”它只会告诉你它得出的结论。我们需要能输出如下结果的算法：“我在绝大部分数据中找到了这样的模式，来给它起个名字吧。”这样它能输出的就不止是一个标签，还有对输入数据组成部分的分析。

跟这个愿景相关的是，我们可以闭上眼睛，想象一辆汽车的样子，上面有轮子、车门、引擎盖等等，利用这个我们就能将新数据组合起来。这就像是逆向运行一个神经网络，对每个输出标签都能产生对应的新输入数据。人们正在尝试改进神经网络来做到这一点，但现在效果仍未尽如人意。我们仍不知道这座高峰有多难攀登，但我觉得这个问题不解决，人工智能就无法靠近人类智能。

如果人工智能的目的是展示人类水平的智能，那么我们最好先定义人类智能到底是什么。心理学家当然在定义人类智能上花了大功夫。长久以来有个很流行的想法，也就是人类智能可以用一个度量——也就是智商——来完全确定。但是，智能的意思是不是说能解开电视节目《危险边缘》（Jeopardy！）中的谜题？还是能记住人生中更多事件的更多细节？或者是以高超技巧谱曲或者绘画？这些当然都是，但细想一下：什么是我们人类擅长并占据了我们大部分日常思考的事？应该是猜测另一位人类同胞有什么感受、目标和感情。更进一步的，什么才能影响这个人的感情和目标，使得我们可以与之协作、达成我们的目标？许多时候，这就是决定你人生是否成功的技能。

计算机科学家的确考虑过为其他客体的知识和计划建模的这项需要。一个有名的例子就是，想象有两位将军A和B，他们在两座面对面的山顶上，需要同时攻击山谷处的敌人，但他们之间的通讯只能穿过敌方阵线进行。A给B发了个信息：“明天出击？”B回答：“可以。”但B不知道自己的回复有没有到达，而A必须给B发送另外一道信息来确认已经收到了B之前的信息，为的是确保B会行动。为此需要发送更多的信息（实际上，要达到完全的共识，他们需要发送无穷无尽的信息）。

计算机科学家很清楚我们需要向AI赋予新的能力，使它能维护并构建各种模型，描述周遭其他客体的知识、目标与计划。这种能力必须包括知道自身知道什么不知道什么。但某种程度上来说，以目前的编程水平还是做得到这些的。

我们需要情绪#$@*&！

然而这个博弈论的世界缺少了人类思考的关键要素之一：情绪。没有情绪，就永远不可能和人类搞好关系。我觉得奇怪的是，就我所知，只有一位计算机科学家为情绪建模做过努力，那就是麻省理工学院媒体实验室的罗莎琳德·皮卡德（RosalindPicard）。即使是对人类情绪总体的科学研究，似乎也陷于停滞，大体上被许多学科所忽视。比如弗兰斯·德瓦尔（FransdeWaal）在讨论动物情绪的新书《Mama的最后一次拥抱》（Mama‘sLastHug）中对人类和动物的情绪就有这样的说法：

我们给不少情绪命了名，描述了它们的表达方式，记录了它们会出现的各种情况，但还缺少一个框架，用来定义这些情绪并探索它们带来的好处。

（这是不是因为有很多从事科学和数学工作的人都有自闭症谱系障碍？）有一位心理学家明确指出了情绪在人类智能中扮演的角色。霍华德·加德纳（HowardGardner）的经典著作《智能的结构》（FramesofMind：TheTheoryofMultipleIntelligences）中就引入了“人际智能”（主要是理解他人的情绪）和“自我认知智能”（理解自身）的概念，与其他能力并列。这些能力现在被心理学家称为“情绪智能”，但正如德瓦尔所言，精确定义的缺失给它的研究蒙上了一层阴影。最近维基百科的“情绪智能”页面上的“定义”如下：

情绪智能可以被定义为监测自身以及他人情绪、区分不同情绪并正确分类、利用有关情绪的信息……来加强对人际互动的思考与理解的能力。

区分情绪状态最古老的尝试可以追溯到希波克拉底（Hippocrates）的四体液说（theFourHumors）：四种体液关联着四种不同的人格特征和对应的特有情绪。它们是多血质（主动、善于社交、随和）、胆汁质（意志坚定、支配他人、易怒）、黏液质（被动、避免冲突、平静）和抑郁质（忧郁、深思、可能焦虑）。它们被两根轴线分隔。第一根轴是外向与内向的对立，在经典著作中也叫热与寒的对立，其中多血质和胆汁质属于外向，而黏液质和抑郁质属于内向。第二根轴是放松与拼搏的对立，在经典著作中也叫湿与干的对立，多血质和黏液质属于放松，而胆汁质和抑郁质属于拼搏。

在近代，汉斯·艾森克（HansEysenck）发展了这套分类方法，他的版本（画得五彩斑斓）在这里：

现代对情绪的研究可以追溯到达尔文（Darwin）的著作《人和动物的感情表达》（TheExpressionoftheEmotionsinManandAnimals），其中他利用伴随情绪的表情来进行情绪分类。保罗·埃克曼（PaulEkman）延伸并严谨化了达尔文的理论，导出的理论有六种基本情绪，每种都有独特的面部表情：愤怒、恐惧、高兴、悲伤、惊讶和厌恶。还有许多次级情绪，由强度不同的基本情绪组合而来。

罗伯特·普拉奇克（RobertPlutchik）将基本情绪扩充为八种，为各种情绪较弱和较强的变种命名，得到了这个惊人而多彩的图表。实际上，有无穷无尽的次级情绪，比如羞耻、愧疚、感恩、宽恕、报复心、自傲、羡慕、信任、希望、后悔、孤独、挫败感、激动、尴尬、失望等等，它们并非基本情绪的简单混合，而是挂接到多个客体与因素混杂的社交情景上的情绪。

弗兰斯·德瓦尔在他的书（第85页）中参照上面这个列表作出了情绪的如下定义：

情绪是外部刺激给机体带来的一种临时状态，标志是躯体和心智中特定的转变——大脑、激素、肌肉、器官、心脏、警觉水平等。通过机体自身所在的情景及它在行为上的变化和表现，可以推知被触发的情绪。

雅克·潘克塞普（JaakPanksepp）开拓了另一条相当不同的探索途径，参看他与露西·比文（LucyBiven）的著作《心灵考古学：人类情绪的神经进化论起源》（TheArcheologyofMind：NeuroevolutionaryOriginsofHumanEmotions）。他的研究方向并不是以面部表情为出发点，而更靠近希腊的体液学说。潘克塞普长期以来都在寻找大脑活动中的模式，特别关注皮质下结构的活动及其向更高级脑区传递的神经递质，这些都会导致不同的当下情感状态以及对应的行为模式。他们的情绪列表跟达尔文的相当不同，尽管也有重叠。他们辨认出了七种主要情感状态：（一）寻求/探索；（二）愤怒；（三）恐惧/焦虑；（四）关怀/爱；（五）悲伤/苦恼；（六）玩乐/高兴；（七）色欲。

顺便说一句：我不清楚为什么他没有加上第八种情感状态：痛苦。即使我们通常不说痛苦是情绪，但它的确是心智中源于皮层下结构的一种情感状态，一种引起厌恶的独特感受，会触发特定的行为，也会导致特定的面部表情和躯体反应。在书中第十一章，两位作者走得更远，提出中脑的一个特定脑区，也就是导水管周围灰质（也许还有它旁边的腹侧被盖区和中脑自主活动区），它协调了上述所有情感状态，产生了他们所谓的核心自我（coreself），或者说意识。难怪德瓦尔会说目前还没有关于情绪状态的明确框架。

建立一个能用于人工智能代码的合适理论，需要的可能就是从海量数据出发，这也是神经网络解开语音和视觉领域众多结构的关键。我们的目标是定义这样的三向关连：（一）大脑活动（特别是杏仁核及其他皮层下脑区，但也包括大脑皮层中的岛叶和扣带回）；（二）躯体反应，其中包括激素、心跳（威廉·詹姆斯（WilliamJames）强调它是情绪的核心标志）以及面部表情；（三）社交情景，包括此前和将来的活动。情绪状态应该由这样的一堆三元组所定义——在某种类型的社交情景中产生的某种类型的神经与躯体反应。

我们一开始可以先从志愿者那里收集大量数据，方法是给他们插上静脉导管，让他们一边通过耳机听小说，一边进行核磁共振成像。一位心理学的同事提醒我，他的博士生要在凌晨核磁共振仪空闲时在机器圆筒里度过许许多多个小时。跟所有聚类算法一样，这种努力的结果不一定是一组明确区分的情绪，而更可能是一种稍显模糊的分类，分类中还有许多变体。

所有人类似乎都能在同一位朋友身上认出几乎相同的基本和次级情绪，而人工智能也需要能够做到这一点。没有情绪分析的话，计算机科学家在给机器人编程就会出错，无法使之能在与人类互动时正确模仿并回应情绪，我们把这种至关重要的能力叫做人工共情（artificialempathy）。我甚至承认，如果我们希望AI真正拥有意识，我相信它必须在某种意义上拥有自己的情绪。探索意识与情绪之间联系的一个好办法，就是看看对于非人类的动物我们知道些什么。

动物中的意识

我想指出的是，如果想探索AI能不能获得意识，我们应该先回答动物有没有意识。先让我给所有正在读这篇文章的人说一句开场白：这位朋友，我相信你是有意识的。除了那些别扭的唯我论者，我们都承认，在每位人类同胞的脑袋里都有意识栖居，而且跟我们自己的意识没什么区别。但现实是，除了我们的共情以外，并没有证据支持这一点。所以我们是否应该利用共情，将意识的信念延伸到动物上？

可以说，有猫狗之类宠物的人绝对会认定宠物有意识。为什么？因为他们在宠物身上看到了某些行为，可以直接被理解为某种类似于他们也拥有的情绪导致的结果。他们觉得动物行为学的研究者将动物“感到恐惧”说成“展示了对捕食者的回避行为”荒谬绝伦。他们不觉得说宠物“感到恐惧”是一种拟人化，反而觉得是常识，并且相信他们的宠物除了感受以外还拥有意识。

我们谈论这些问题时用到的语言没多大用处。考虑下面一系列词语：情绪、感受、觉知、意识；还有这些短语：我们“感受到情绪”“觉知到自己的感受”“拥有意识觉知”，这些短语连接了之前那一串中前后相继的词语。换句话说，语言将所有这些概念连接在了一起，让人思考的时候容易不够清晰。同样需要注意的是，在这个信息时代，许多老年病人的陪伴者是相当原始的机器人，或者是屏幕上的头像，但这些病人很容易误认这些信息造物有真正的感情。

所以我们倾向于说，我们单纯就是不清楚非人类的动物有没有感受或者意识。或者我们也可以两头下注，承认它们拥有感受，但将界线划在意识上。无论如何，至少一位神经科学家，也就是雅克·潘克塞普，嘲讽这种立场是不可知论症末期。这个问题本该有个答案，但这种立场终结了讨论。

直到最近，情绪和意识才获得了作为科学研究合理课题的地位。最近几十年，通过坚持不懈的观察和测试，人们对动物情绪的研究达到了惊人的细致。此前提到的弗兰斯·德瓦尔和雅克·潘克塞普各自的书中，都细致描述了种类繁多的情绪行为，横跨从黑猩猩到大鼠的诸多物种，其中不仅有基本情绪，还有之前谈到的某些次级情绪（比如说黑猩猩和狗的羞愧和骄傲情绪）。潘克塞普指出，大鼠幼崽也怕痒，在挠它们的腹部时，也会做出类似人类婴儿的反应（见前述书籍第367页）。

对我来说，这些著作以及其他文献，当然还有我自己养狗养猪养马的粗浅经历，再加上在动物园看的动物，这些都是动物情绪令人信服的佐证。因为所有哺乳动物大脑内结构之间都有详实的同源证据，我看不到有什么理由去怀疑所有哺乳动物都能体验跟我们一样的那些基本情绪，即使它们的次级情绪远没有我们丰富。而且，如果我们和动物都有情绪，正如我们会认为人类同胞有意识，出于同样的理由我们也可以认为动物有意识。这就是“奥卡姆剃刀”（Occam’sRazor）的完美实例：这是目前为止解释观察数据最简单的办法。

除了哺乳动物，审视生命之树其他部分是否有可能有意识也对我们很有帮助，无论那些物种是今日尚存还是从化石构建而来。启发我这一点的，是哲学家与潜水员彼得·戈弗雷-史密斯（PeterGodfrey-Smith）的著作《章鱼、心智、演化：探寻大海及意识的起源》（OtherMinds：theOctopus，theSeaandtheDeepOriginsofConsciousness）。

在生命之树的基干上有两个表面上相似的界：细菌界与古菌界。它们都是原核生物，由简单的细胞组成，没有细胞核、线粒体、核糖体和其他细胞器。另一方面，两者都拥有来自主要蛋白质家族的蛋白质，使用了通用遗传密码（由同一组转运RNA分子实现），还有令人瞩目的一点是，它们用于合成作为能量之源的三磷酸腺苷（ATP）的复杂电化学机制与所有高等生命一致。这个机制利用了离子泵将细胞内膜转化为电容，这也是高等动物神经系统中信息传递的关键机制（在尼克·莱恩（NickLane）的著作《生命之源》（TheVitalQuestion）中有生动的描述）。这些形式最简单的生命也能通过细胞膜上的通道来感知周遭的化学环境，而绝大部分也能利用鞭毛四处移动，就此作出反应，寻求更好的环境。

这就是开端，一种原始形式的知觉，在35亿年前出现。尽管我个人在此更倾向于不可知论立场，但在这些细胞中完全有可能存在意识的毫末。

下一步就是更大更复杂的单细胞机体的组成，也就是20亿年前出现的真核生物。现在的假说是它们起源于一个吞噬了细菌的古菌，细菌通过不断折叠细胞膜，变成了新机体中的线粒体，极大扩充了整个细胞的ATP工厂，也就是能量来源。这个细胞的感知和移动能力得到了极大的提高，但我所知的改变并没有使它变得更有意识。

然而在此之后，大约在6.5亿年前，多细胞生物出现了。它们体积更大，当然需要远超于此前的相互协调、感知与自主运动方式。人们相信第一个神经系统与此几乎同时产生，以协调这个复杂的机体。这些生物是软体生物，没有留下化石，但现代的水母和海绵可能跟它相似。海绵没有神经系统，但水母（还有栉水母）的确有神经系统，也是目前拥有神经系统的最简单的生物。人们对当时环境的描述是覆盖浅海的一张细菌巨毯，而类似水母的生物以之为食。谁认为这样的世界里有意识？

捕食行为出现之后，整个世界对我们来说变得更熟悉了，大动物吃小动物，而所有动物都长出了外壳来保护自身，这都发生在5.4到4.85亿年前的寒武纪。

现在我们发现了最早的拥有脊髓的脊椎动物。但我们也能找到最早的拥有外骨骼的节肢动物，还有最早的头足类，这些头足类是软体动物门的猎手，长有一圈触手，当时有着长锥型的贝壳（下图是之后在奥陶纪出现的头足类动物直角石的重建影像）。所有三个门类都拥有意识存在的严肃论据。

其中之一从能感受到疼痛的动物出发，然后论证对疼痛的感受就意味着意识。在某些实验中，人们证明了受伤的鱼会被吸引到溶有止痛剂的水域，即使鱼在此前出于别的原因会避开这片水域。另外，我们也可以测试动物在什么时候会尝试保护或者抚慰身体受伤的部位：某些螃蟹的确会这样做，而昆虫不会（参见戈弗雷-史密斯的著作第93-95页，以及其中注释里的参考文献）。不幸的是，这就说明活煮龙虾很有问题，这是所有新英格兰人（包括我）都会做的事情，真混账。

另一条路线就是镜子测试——如果动物镜子里的影像有不寻常的地方，它是否会触摸自己身体上对应的地方。惊人的是，有人报告某些蚂蚁能通过镜子测试，它们在镜子里看到身体上有一个蓝点的时候，会尝试挠那个地方来去掉蓝点（见下图，来自M。-C。CammaertsandR。Cammaerts，J。ofScience，v。5，2015，pp.521-532）。

在章鱼一类动物中，我们能发现大脑大小与行为都接近犬类的物种。戈弗雷-史密斯引用了公元二世纪罗马博物学家克劳狄乌斯·埃利亚努斯（ClaudiusAelianus）的话：“恶作剧与诡计明显是（章鱼的）特点。”的确，章鱼拥有高度智能，喜欢互动、与人或玩具玩游戏。它们能通过行为来认知辨别不同的人，即使这些人穿的潜水服完全相同。

除了戈弗雷-史密斯的书以外，大家也应该读读西·蒙哥马利（SyMontgomery）的畅销书《章鱼星人》（TheSoulofanOctopus：ASurprisingExplorationintotheWonderofConsciousness）。它们的大脑中神经元数目与狗相当，然而它们大脑的相当一部分处于触手之中，取代了调节复杂行动的小脑。这与人类不无相似，我们的大脑皮层扮演监督的角色，而让小脑和基底神经节掌管具体的移动细节和最简单的反应。

如果你读了这两本写章鱼的书，还是觉得章鱼并不像狗那样有内心活动、觉知与意识的话，那么我会很惊讶。这里最重要的一点是，脊椎动物的解剖结构并没有特殊之处，意识可以在完全不同的生物门类中出现，即使这些门类在寒武纪后就已分道扬镳。

我个人的见解是，上述内容也暗示了意识并非非黑即白，不是要么有意识要么没有。它应该以程度来衡量。人类在睡眠时或在许多药物对主观状态影响下的体验也符合这一点。举个例子，速眠安是一种麻醉剂，能使人达到有意识和无意识的中间状态。在大脑变大的过程中，我们的确获得了更好的记忆能力，但在果蝇之类的动物中也能发现某种程度的记忆。在额叶扩张的过程中，我们也开始作出越来越多的计划，预想未来并尝试操控它。但即使蚯蚓也会稍微预想未来：它“知道”往前推进的时候，头部感受到土壤的压力会更大，这并不是因为土壤在把它往回推，也就是说，它们预期着这样的回推（戈弗雷-史密斯的著作第83页）。

我个人的信念是，所有拥有神经系统的动物都有某种程度的意识。另一方面，如果不算托尔金（Tolkien）和他的树人的话，我觉得难以想象树有意识。我读到过，它们的根系会长得很靠近，就此能辨别邻居的生化状态（比如说旁边的树是否患上了某种疾病），但要说这是有意识的树之间在交谈，这也太浪漫主义了。

时间体验与意识

我想回到一开始的问题，就是AI能不能拥有意识。最后这一节的大部分内容会让许多读者不高兴：我需要再跨越一道界线，谈论一些通常不仅仅被分为哲学，同时也属于宗教或者灵性的内容。我不想成为“不可知论症末期”。

从人类社会出现开始，宗教就是它的特点之一。直到二十世纪，除了偶然出现的无神论社会，宗教向来是人们生活的轴心。之后，现代医学的崛起使医生取代了牧师，成为疾病来袭时人们的首选，同时，正如我之前所说，现代的知识分子开始对宗教视而不见。然而，对于像理查德·道金斯（RichardDawkins）这样的疯狂无神论者，他们不尊重宗教的整个历史与生活于其中的人们，我也无法尊敬他们。

我想先重复在之前一篇博文《让神秘归于神秘》（LettheMysteryBe）中提到的观点：知觉是感知外界并根据这些感知作出回应的能力，尽管它跟对应的大脑活动一道，通常被认为是意识的根本特性，但我不相信这种说法。我相信入定高僧可以将自我置于某种状态，其中心智中的思考被清理干净，然后能感知到纯粹独一的意识，摆脱其他人在醒觉时心智中充满的那种喋喋不休。接受这一点的话，意识就必须是某种比我们能汇报的一组特定的想法要更微妙的东西，而有关意识的科学实验强依赖于这些能汇报的想法（例如德阿纳（Dehaene）的研究）。

我不能说我有过这种体验，虽然我尝试过，但对我来说这说得通，因为开始走上冥想这条路时，我曾在一段时间获得某种心灵的平静祥和。取而代之的是，我在这里提出对时间流动的感知才是意识的真正内核，这与埃克哈特·托勒（EckhartTolle）的《当下的力量》（ThePowerofNow）在某种意义上一脉相承。它的基础想法就是，我们每个人都拥有对瞬息万变的当下的连贯体验，但物理学和生物学都无法对它进行解释。这种体验与知觉在本质上截然不同，而且比它更基本，这就是让我们拥有意识的东西。

为了支撑这个想法，我想引用两位最著名的物理学家的话。首先，牛顿（Newton）在《自然哲学的数学原理》（MathematicalPrinciplesofNaturePhilosophy）中写道：

绝对的、真实的、数学上的时间，遵循自身性质自行均匀流动，与任何外界事物无关。

OK，这的确很好地描述了像我们这样的凡人感受到的拥有当下的时间。我们都在一条河流里漂流——没有船桨——而河水带我们走上了一条无可改动的路径。但现在爱因斯坦完全改变了这种世界观，他引入了统一的时空，其中每一点都是在特定位置于特定时刻发生的事件。他断定在物理学上没有自然的方法来划分时间和空间，当两个时间发生在不同的地方时，没有办法确定它们同时发生，也不能说两个事件发生在同一个地方的不同时间。所以，在物理学中没有任何东西能对应牛顿的时间。

然而爱因斯坦完全认识到人们体验到的就是牛顿描述的时间，他怀疑这种时间，还有“现在”这个概念，在物理学中是否能获得一席之地。虽然他从未就此写过文章，但他与鲁道夫·卡纳普（RudolfCarnap）讨论过这个问题，提出了他的观点。（感谢史蒂文·温斯坦（StevenWeinstein）告诉我有过这个讨论。）卡纳普是这样描述这场讨论的：

爱因斯坦说“现在”的问题（theproblemoftheNow）严重困扰着他。他跟我解释道：“现在”的体验对人来说很特殊，跟过去和未来都截然不同，但这个重要的区分在物理学中不会也不可能出现。这种体验不能被科学所掌握，对他来说这是一种痛苦但不可避免的放弃。他怀疑“现在”有某种本质上的东西处于科学领域之外。

对对对，这就是我想说的！从爱因斯坦那里听到这个真是美妙。

这会将我们在最后这一节的讨论引向何方？我不想说知觉与意识毫无瓜葛。我认为两者高度相关，而佛教僧人所做的是一种心灵体操。我想列出我辩护过的一些意识的性质，这些性质某种程度上描绘了意识的轮廓：

1）意识是在出生时降临在许多生物上的一种现实，在生物死亡时就会离开，它创造了一种沿着时空中的一条路径从过去“移动”到未来的感觉，还有感觉、情绪和身体运动。

2）意识有程度之分，从真真切切（比如爱之类的积极感受和痛之类的消极感受）到觉知边缘。此外，大脑除了有意识的部分，也有无意识的部分，它的活动甚至思考都无法到达意识表面。

3）许多生物都有意识，比如章鱼，还有人类。

4）意识赋予了我们拥有自由意志这一信念，也就是相信我们能作出选择改变世界的这种想法。这与量子力学有关。

5）意识无法被科学描述，它是处于另一位面的现实。

第一点和第五点可以从上面关于爱因斯坦的引文得出，而第二点和第三点来自之前章节（还有德阿纳的著作《意识与脑——破解脑如何编码我们思想的奥秘》（ConsciousnessandtheBrain：DecipheringHowtheBrainCodesOurThoughts））的思想。第四点是我在之前博文中讨论过的主要议题之一，我希望以后会写到（可以参见斯塔普（Stapp）的著作《心智的宇宙》（MindfulUniverse））。

我觉得可以说宗教一致信奉第一点和第五点，并且认为意识，至少是人类意识，是某种灵性赋予的结果，使我们的躯体获得生机并活跃起来，就像米开朗基罗描绘的这样：

我自己的版本是这样的：意识来自“灵性与物质堕入爱河”。为什么是爱？这是一个比喻，表达了意识与相关的生命意志的强度，它们似乎普遍存在于动物中。“爱”只是一种拟人的说法，表达了灵性与物质建立了一条如此紧密的纽带，使得死亡如此痛苦。重点是，如果你承认对时间的体验不能用科学解释，但却以确定而非随机的方式发生，那么这种体验必须来自某个地方。所以在这里，奥卡姆剃刀指引我们最简单的路径就是利用所有宗教都提出的那个词，把它叫做灵性。这是种简洁的做法，并不基于任何个人获得的启示。

所以这篇博文标题里的问题就变成了：什么能够让机器人变得让灵性愿意使之获得生机？可能除了泛神论者以外，没有人会认为石头有觉知。我在这篇博文写的所有东西都指出，要想达到这一点，机器人最好有某种真实的情绪，无论方式是什么。这可是个挑战，阿门。

《返朴》，致力好科普。国际著名物理学家文小刚与生物学家颜宁联袂担任总编，与几十位学者组成的编委会一起，与你共同求索。关注《返朴》（微信号：fanpu2019）参与更多讨论。二次转载或合作请联系fanpu2019@outlook.com。

一个诡异的循环：意识何以意识到意识自身

本文经公众号利维坦（ID：liweitan2014）授权转载

存在的感觉可能只是一种感觉。

——本·凯利夫（BenL.Callif）

与其他事物相同，我似乎身处宇宙漩涡的中心，整个宇宙的能量汇聚于此，并通过这个中心的小孔进行自我觉察。

——阿兰·瓦兹（AlanWatts）

长久以来，哲学家们一直在一个与物理现实分离的领域里思考“意识”。然而在过去的一两个世纪里，生物学已经越来越接近对于意识的研究。随着神经科学的兴起和遗传学的发现，对于科学家来说，变成哲学家变得越来越重要，反之亦然。但是哲学和科学之间仍然存在着认知上的巨大鸿沟。例如，生物学牢牢地根植于物质世界，在这个世界里，所有的现象都可以用确定的、存在因果关系的因素来解释。

在这一领域中，生物被视为一个庞大机械的小部件，因而可以像机器一样被研究。但通过这种方式，意识占据了一个非物质的空间，科学实质的探测器无法触及它。这是一种不幸的处境，因为除非通过意识经验的“镜头”，否则我们无法了解世界。在生物学中，主观性要么被嘲笑，要么被视为一种无法描述的无形思想。那么我们能如何平衡这两种极端情况呢？在这篇文章中，我们将在生物学背景下探讨不可言说的意识。

传统上，关于意识的视角不仅是内在体验的隐喻空间，而是一个字面上的切入点，例如眼睛、耳朵、嘴巴和鼻子。这些感官上的开口将外部现实传递到内部世界。它们将客观转化为主观，将模拟信息转化为数字感觉，并将外部运动转化为内部情绪。这种观念将意识感觉视作从“物理”维度到“精神”（或纯信息）维度的转变，其过程如此短暂，却被认为是有史以来最大的谜团之一。

甚至许多研究意识的神经科学家和哲学家也相信，主观世界中存在着“非物质的”、在逻辑上难以描述的层面，这被称为“感质”（qualia，又称为“感受质”）。对于这一性质的宽泛定义并不会引起异议，因为它指的是主观性的现象层面。换句话说，即使没有两个人能看到完全相同的颜色，谁又能否认气味、味道和质地的存在，以及它们对我们行为的影响呢？然而，哲学家认为一些生物体，比如植物没有感觉是因为“它们内心产生的任何想法都不会对它们的信仰或欲望产生直接的影响，因为它们没有信仰和欲望”。

也许这是对“信仰”和“欲望”一个吹毛求疵的简单解释。但我将生命定义为“一个将无序组织成有序的自我维持过程”，这表明所有的生物至少有两种“欲望”：生存和组织。根据这个定义，植物当然具有“感质”，因为它内部的每个过程都是为了生存和维持机体平衡。

植物甚至使用许多与人类相同的蛋白质来处理感觉，并根据这些感觉产生复杂的行为。但几乎可以肯定的是，植物对世界体验的方式与人类截然不同。我们不能直接体验植物的生活，但认为植物完全没有主观体验是不合理的。在进化网络中，人类与植物的关系就像我们与所有生物的关系一样。

（science.sciencemag.org/content/361/6407/1112）

显而易见，植物可以以有意义和直接的方式对环境产生响应。例如，它们可以朝着太阳生长，抵御天敌并感知季节的变化。植物以其复杂的方式感知，处理并对环境做出响应，以至于一个被称为“植物神经生物学”（plantneurobiology）的新研究领域开始蓬勃发展。这是一种新的学科框架，它认为植物是智能和社会性的有机体。关于植物感觉（或植物是否有感觉）的问题有待商榷，但如果我们怀疑它们反应和选择的能力，为什么不怀疑人类的这些能力呢？

这种关于我们根本无法观察到的事物不确定的推理，使得关于人类意识的讨论难以捉摸。讨论意识的主要困难在于任何逻辑系统（包括意识）都不可能真正地定义自身。换句话说，总有一件事是描述性语言无法进行描述的：事物本身。

这很容易通过自相矛盾的自我参照来证明，例如：

“这个句子是假的。”

我们可能在任何符号系统中构造出这些非同义反复的陈述（一个矛盾；陈述称如果假是真，如果真是假）。意识就像任何其他的自我参照系统——它必然是不完整的，因为它必须不断更新，以将自己包含在自己之中。一旦你有了新的经历或学习了新的东西，你必须将它融入到你的身份中。然后，这个新的身份需要被整合成另一个新的身份，新的身份又需要被整合成另一个新的，这个连续的过程可以一直持续下去。

这种无限递归和自参照逻辑被称为“怪圈”（strangeloop）。对此，当你用摄像机去照屏幕上摄像内容时，会发生什么呢？这个例子清晰地解释了“怪圈”现象。相机探测到的任何变化都将在分层图像中以无限衰减波的形式产生波动。

在某种程度上，意识的本质是无法被定义的，因为它是所有可能定义的绝对参照点——它是将语言和自我参照系统联系起来的关键。一些佛教教派将这种无法定义的意识本质称为禅。杰出的哲学家道格拉斯·霍夫施塔特（DouglasHofstadter）这样描述禅：

我们无法描述“禅”是什么。无论你试图将“禅”封闭在何种语言空间中，它都会抵抗、溢出……禅的态度是语言和真理所不相容的，或者至少可以说没有语言可以捕捉到它的真谛。

难以捉摸的禅宗概念——不可言说的意识——在中国哲学中也被称为道：即经验的本质，无即是有，有即是无。禅宗哲学家阿兰·瓦兹如是说：

现在的时刻是无限小的；在我们能够测量之前，它就已经消失了，但时间却永远存在。这种运动和变化就叫做道……人逃脱不了无极的道，也无法追上它;没有前往它的路，也没有离开它的路。道就是道，你即是道。

意识、禅，以及道。不管我们叫它什么，这个不可定义的绝对参考点就像一个位于自我意识中心的黑洞，以其不可逃避的吸引力将整个经验维度捆绑在一起：“道即道，你即道。”

明确地说，意识指的不是身份或记忆无关。它们之间的关系更应该是这样的：人类意识到我们的记忆和身份，就像我们意识到有人拍肩膀一样。与传统概念相反，意识是一种根植于所有经验的先验本质：存在的感觉，存在于所有观点的背后。此外，除了意识不断模拟的对象、人、周围的环境之外，人类意识也在模拟自己。这种自我概念是：1）所有其他表象，2）表象者自身，3）表象者表象的表象，直至无穷。

尽管意识是能够交流的生物中最普遍的特征，但它可能是一个困难的话题。语言通常被认为是人类意识经验中不可或缺的一部分。但是意识比语言的复杂性更重要。成千上万的人类语言是由无数独特的单词组成的。然而所有的单词都有一个共同的特点——它们都具有自我参照的属性。所有的词都是由另一个词定义的，每个词都通过这一定义来定义自己。

换句话说，一个词只有在有意义的情况下才是一个词，意味着它指的是非语言领域的某种“事物”或“概念”。为了使其形象化，想象每个词都与另一个词连接在一个巨大的，二维的定义网络中。这个网络中的每一个单词都必须与这个二维网络之外的东西有联系。网络之所以能维持它的结构，是因为它锚定在一个独立的实相中——一个存在于语言网络之上和之外的维度。

意识常与语言被混为一谈，因为前者具有词语的自我指称特征，但意识在某些方面也很容易与语言分离。说着不同语言的人类之间以及他们与动物、牙牙学语前的婴儿之间有许多相同的方面。这些反应了意识共通之处的主要例子便是情绪（emotion），对特定情况的准备和反应能力。心理学、哲学和神经学教授安东尼奥·达马西奥（AntonioDamasio）这样定义情绪：

情绪的生物学功能有两方面。第一种功能是对诱导情况产生特定反应。例如，对动物而言，（对于不同外界环境）它们的反应可能是逃跑、一动不动或把敌人打得落花流水……情绪的第二个生物学功能是对有机体内部生理状态进行调节，以便为特定的反应做好准备。例如，增加腿部动脉的血流量，以便使肌肉在快速奔袭时获得额外的氧和葡萄糖；或者改变心脏和呼吸节奏，以防在情况紧急时动作迟滞。

根据这个定义，情绪是一种有方向性和目的性的生理运动能力——一种根据环境改变自己的能力。如前文所述，植物可以感受到阳光并朝着阳光生长。以人类的情绪为例，当我们受到威胁时，我们的心率和呼吸会加快，为战斗或逃跑做准备。无论我们是否意识到威胁，这些变化都会发生。即使我们不知道为什么会发生某些情绪，也不知道如何去解释它们，但我们经常能感觉到这些变化（“你为什么哭?”“我不知道！我就是太开心了！”）

这是一种有趣的情绪和感觉的分离。情绪是身体的反应，但感觉是对这些情绪的主观感知，也是我们能够调节内部状态的原因。在这个框架中，感觉只是情绪的一种类型：一种回应外部情绪的内部情绪，即元情绪。对情绪的有意识的感知以一种相关感觉的形式发生，比如对你身后一个隐隐约约的影子的恐惧，因为那个人看你的眼神而生气，或者完全没有任何缘由的普遍性焦虑。

这就是事情变得有趣的地方。情绪本身就是一种自我意识和一种自我参照，因为对外部变化的适应性反应需要在个体与其环境之间进行某种功能上的区分。这种反应、适应和生存的情感能力是进化过程中最重要的组成部分之一，因此也是生命中最重要的组成部分。情绪本质上是行为的同义词——一种生物利用身体对环境做出反应的方式。在这种情况下，情绪是生命所必需的，而更复杂的情绪会对环境中可能危及生命的变化做出更广泛的反应。

按照这一逻辑，最终的适应性工具是对反应做出响应的能力——即感知。这种无限递归和自我参照的反动能力，似乎正是推动人类智慧非凡进步的动力。即使是最基本的生命形式，情绪也是必不可少的组成部分，而情绪的复杂性正是我们通常归因于“更高”意识或自我认知的原因。虽然任何情绪都是自我意识的一种形式，但人类的意识是一种更为明确和可表达的自我意识，它产生于对某种情绪的感受。

打个比方，意识到我们具有意识，这能让我们走到一旁，成为我们自己内部反应的“代理人”。在这种情况下，意识是一个情绪的循环链：反应情绪的情绪的情绪。意识是从不同的角度感受我们自己的感觉的过程，它创造了一系列的经验——将外部事件转化为内部的反应，情绪，感觉，最终，意识觉醒了……

文/BenL.Callif

译/药师

校对/Sue

原文/medium.com/awake-alive-mind/consciousness-a-strange-loop-of-emotion-7be403041e61

本文基于创作共同协议（BY-NC），由药师在利维坦发布

文章仅为作者观点，未必代表利维坦立场

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