這期，我要和你分享的是王球老師領讀的《腦與意識》精讀班的片段。

這段內容講的是，想要製造會思考的機器，人類需要邁過哪三道檻？

人類想要造出會思考的機器，這個夢想已經有很多年了，可是，科學家們的回答永遠是：“30年以後就可以做到啦”。30年後又30年，直到今天，這個夢想還是沒有實現。

“阿爾法狗”戰勝世界圍棋冠軍李世石之後，這個問題又一次引發了人們的關注。科學家們認為，一旦研究出了通用人工智慧，就能擁有“會思考的機器”。而想做到這一點，就需要邁過三道門檻。具體是哪三道門檻呢？一起來看看吧。

關於人類有意識的大腦，究竟是怎樣工作的，那些細節情況我們目前瞭解的不算太多，但是關於意識與大腦的關係，大致的框架已經有了。那麼現在，我們來問第三個問題，在技術高度發達的未來，我們是不是可以製造出和人腦有著同樣意識水平的電腦呢？

人類能製造出會思考的機器嗎？

這個問題，這幾年隨著人工智慧熱潮的到來，特別是阿爾法狗戰勝了李世石、柯潔這些頂尖的圍棋高手之後，也成了一個非常火爆的大眾話題。很多人還擔心，人工智慧一旦有了意識，控制人類、奴役人類、《天網》之類的科幻災難片裡的場景，搞不好就會真的發生。但是按照現有的人工智慧技術水平看，這個說法即使算不上無稽之談，也幾乎是杞人憂天。而且還有個理由是，人工智慧毀滅人類的動機是什麼？

回到問題上來：從原則上說，以後腦科學和計算機技術高度發達了，會不會出現一臺有意識的人工智慧機器呢？這一點王球老師和《腦與意識》的作者迪昂的觀點是一樣的：只要克服目前人工智慧面臨的三個瓶頸，當然可以！它們分別是：靈活交流、可塑性和自主性。

靈活交流，就是說計算機不同的程式之間，資訊可以自由溝通、靈活剪貼、有序運作。這也是全腦神經工作空間理論帶來的重要啟發。

第二個是可塑性。我們希望未來的人工智慧，會根據所在的環境，看到自己自身構造的不足來調整自己。知道哪些輸入的資訊值得關注，知道如何整合這些資訊，等等。雖然說起來，現在的機器學習、大資料演算法也有可塑性，可惜它們都是專家系統，只會做一件事，沒有靈活性。

比如阿爾法狗，可以從無到有發展出超越人類的圍棋技能，但是你讓阿爾法下中國象棋就不行，它要從頭開始學起。但是人類不一樣，假如柯潔現在只會下圍棋，你讓他下象棋，他掌握了規則很快就會，而且一開始的水平就比普通人高。因為他的知識遷移水平很高，資訊靈活性意味著智慧的通用性。

最後一個要突破的瓶頸，就是自主性。現在的計算機要做什麼，比如下圍棋還是下象棋，都是人類給設定的任務。有意識的計算機，應該擺脫這些外來的目標設定，不需要使用者跟它交流，就可以運用自己的價值體系，來決定把哪些資料放到全域性工作空間中進行有意識的檢查。

我們的大腦可以根據自己的目標，來探索外部世界，實時把握自己的內部狀態，這也是一臺有意識的計算機應該自帶的能力。

可能有些人會反駁說：“那像這樣的一臺計算機，即使突破了靈活性、可塑性、自主性的侷限，它還是沒有主觀體驗，也沒有自由意志，所以還是達不到我們人類的意識水準啊。”在迪昂看來，這只是一部分人的一種執念，對“主觀體驗”和“自由意志”兩個概念的把握出了錯。

我們在第二講就說過，因為所謂的意識的困難問題並不存在，主觀體驗根本不是個事情，只要有了意識通達，就有主觀體驗。那麼關於自由意志，迪昂認為，假定一臺計算機，都有了靈活性、可塑性和自主性了，哪怕它是一個受到因果法則和算法系統支配的系統，自由意志也不是個問題。

因為自由意志，就是有意識的選擇，而有意識的選擇，就是從當前的感覺和記憶中收集所需資訊，然後進行彙總、評估，選出你想要的，並且使用內部反饋來最終引導行為。

所以總結起來說，一旦計算機有了完備的意識通達，它的意識水準就跟我們人類是差不多的。

王球老師認為，要製造出這樣的計算機，需要一個藍圖、一個模本，最好的模本就是我們的大腦。但是受制於我們目前對大腦的把握程度，實現這個目標還是比較遙遠的。

另外，未來的智慧形態，主要還是人機一體化，就像我們用義肢幫助我們行走，用人工耳蝸幫助我們恢復聽力一樣，以人腦為載體，以智慧晶片為增強手段，透過往大腦裡植入晶片，來增強我們的記憶能力、算數能力，這個事情反而是比較簡單可行的。至於說這種做法，在倫理上、法律上會帶來什麼後果，那是另外一回事了。

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譯者：章熠

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