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回复:给意识的实验科学研究一个科学纲领

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另一方面,我们这个科学纲领对于主观意识最终基于脑的某种结构和流程设计,拥有足够强的信念。我们不用列举支持这个信念的种种常识、种种类比证据了,我们承认这个信念是可错的,但是关键你要提得出比这更合理并适合实验研究的想法,也可以被今后任何可靠的证据推翻(但请不要回到形而上学那里去)。我认为适合实验科学的纲领要有点天真,不要圆滑到不可能被证伪——只要你能证伪,就是科学的进步。


来自Android客户端27楼2016-06-19 14:06
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    我们要从线路设计上探明那种支持主观意识机能的确切物质结构基础,迄今尚不具备可能性,因此要给意识的实验研究一个逻辑上必然和唯一的起点是不可能办到的。首先你选择什么为客观指标?你不能以内省报告为准,那是明显包含主观随意性的,它可以合乎客观,但同样可以产生任何形而上学。那么,采取行为的或者生理的指标,或其组合行吗?逻辑上,这些客观指标并不必然和受试者的主观意识体验相等。最好是客观反应指标和主观内省报告能够吻合(但要谨防受试者懂得你的研究意图和用客观指标所要测量的东西,一旦他懂得,甚至无意中他都可能迎合你、“成全你”,人的行为是异常精密的!)不过一方面在进行毫秒级记录的情况下把客观反应与主观报告结合起来有时很难,同时这也不保证受试者报告的正好就是他主观意识到的。
    这也不是意识实验研究独有的难处。许多领域的探索不是从“知其所以然”的逻辑起点开始。比方说,关于万有引力的所以然,我们至今都没有搞清楚,但是工程力学的大厦早已高耸入云了。可以从客观现象间的关系入手,精确掌握运动中的因果联结,这就是唯象的探讨途径。
    对意识的研究同样如此。我们选择一些根据我们体会最有可能反映意识觉醒及觉知的客观反应,作为研究中记录的指标,探讨其间的变量关系。
    那凭什么说这些反应最可能跟意识有关?一是通过内省,从某种感受体验上的个体间共性去推测:这最可能是普遍伴随某种意识的。须知,个体之间的感受相近不只是对经验做类比推理的结果(我伤心的事想来他也会伤心),而且人和高等动物就有这种神经机制保证发生这类“同感”,这是有一定脑研究证据的。同时当然,在个体经验和文化经验积累基础上进行推断,也能指导我们找到这类客观反应指标,比如临床经验的积累告诉我们,患者哪些行为最有可能意味着他恢复意识觉醒,脑检测结合行为观察也能帮助我们建立起这些很有些把握的假设性关联。
    我们知道,对人类受试者有许多实验处理是不能做的,因而往往使用高等动物做代用品,那么对高等动物的主观世界我们就更加不得而知了。这时只有通过类推:人的某些生理和行为体现主观状态,那么灵长类也应该有点如此吧?别以为对高等动物的这种研究更加不着边际,其实着边际。关于“同感”的脑内神经反应机制,就是不经意间在猴子身上发现和得到验证的,然后在脑外科患者身上趁着手术得到了人类受试者的验证。
    所有这些客观指标的选取,都不是依据形式逻辑上主观状态与客观反应必然的关联(也可以说,假如这种必然关联得到确立了,有些实验就不必做了,有些摸索就可以免了)。当然设置这样假设性反应指标还是依据了最可能站得住脚的线索。
    我们只能说,在客观指标的选择上我们同样是可错的,如果发现不合适就更换,以逐步逼近目标。
    假如这些被选取、并无在逻辑上必然体现主观之绝对保证的指标,没有被发觉值得推翻,那么尽管仍不知其所以然,还是这么留着,正如万有引力定律,它能留着,就因为推不翻,不因为别的。
    这应该是实验科学允许的,当然更好是知其然并知其所以然。


    来自Android客户端29楼2016-06-19 18:30
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      有必要补充,万有引力定律站得住脚,没有被证伪只是必要条件,还因为它在经典理论和应用力学中起拱顶石的作用。假如仅仅没被挑出错而已,它也会被扫进垃圾堆。意识研究是同样的道理。
      确实,从行为和生理反应去研究意识,难的是对治病或者智能仿生有用。这方面当然有进展,但是远没有到比如造出“仿意识机”(哪怕有一二分可比性),确切探明精神分裂症发病规律(还别说治愈它了),或者奠定意识临床恢复基础,这么样的程度。这才是实验科学急于要寻求突破的。也只有取得了这样可观的进展,人们包括科学家自己,才不会一再地去想:是否什么形而上学没有解决好?我看其实问题不在于形而上学。


      来自Android客户端31楼2016-06-19 21:10
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        同样由于要在线路设计上仿脑极其困难,图灵推荐了跟研究人和动物心智类似的方法来判定计算机是否有心智,也就是通过行为上是否跟人无法分辨,来判断一个运算系统是否具有心智。


        来自Android客户端32楼2016-06-19 21:54
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          想法是天真的,而且不断在貌似成功之后暴露弱点:许多乍一看像是应答跟人的行为“无法分辨”的人工智能系统,要是观察再稍微仔细点、任务再稍微复杂点,就要露出马脚来了。于是再改进软件硬件设计,再来比,但是到了比前次更高些的水平上,还是要露出马脚的!这场游戏永远没得完。可是,大家还是乐意用这办法考验计算机,促进计算机更新换代。看来,图灵试验不是一次性的事情。


          来自Android客户端33楼2016-06-19 21:58
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            且慢且慢!凭什么说,阿尔法狗远远没有到意识的程度?当然,要在阿尔法狗身上找出“不像意识”的东西,那个容易。比如说吧,就凭它超凡的无情绪波动,那不是善于抑制情绪对思维的影响,而是根本没有这种影响,这就是机器的特点而不是人及动物的主观性特点了。
            那是不是有可能,以阿尔法狗的线路设计,在线路上不要像人或动物的脑,但是再增强功能,可以把“情绪波动”之类也学习过去、模仿出来呢?能不能在像人心智上做到包君满意呢?!
            真要有这么一天,智能机无须真正在主观觉知上跟人(或动物)相比,就能够不仅在“智”方面而且在“心”方面通过图灵实验,我所讲的科学纲领的末日就要到了。这是因为,通过客观行为去探测意识的整个探讨思路不得不面临根本性修正。既然任何行为都可以不经过主观意识而仿真出来,还有什么行为对揭示意识存在有确定的意义呢?或者只能说,我们仅仅在探测人和动物时,选取行为指标才是有意义的,但对智能机没有意义。那智能机永远不能仿意识了吗?假如今后智能机可以仿意识,那智能机的意识和人和动物是没有共性的吗?总之,探究意识的科学纲领要有大幅度的修改,或许我们要站到智能仿真的最前沿去专攻意识课题。
            当然我认为,即使到那时也最好不要像丹尼特把意识当做一个赝像弃如敝履。我想,在“解码机仿真”和实际的意识之间,应该有某种原则性不同。


            来自Android客户端36楼2016-06-19 22:30
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              当然,这种“中文屋式解码机”对意识实验研究的影响,有两种可能的前景。
              一种,这种机器用不着更新到能够某种程度仿主观、仿意识,它单纯通过超级高效的代码运算,就能够通过任何图灵试验,在智能运算上远远超过人(这已经做到没有疑问了),在类似由主观觉知支配的那些行为上也表现的跟人(和高等动物)并无二致。假如走到这一步,我们通过行为探测意识的研究策略就会受到极大的限制。
              但那时会不会把意识看做“副现象”或看做“虚像”“假象”?我个人以为,即使到那时,意识还是成其为一个独立的课题,或许我们还会从超高性能的智能仿真中得到如虎添翼的研究意识的便利。但是,那时的研究走向就不是目前的纲领所能把握的了。


              来自Android客户端37楼2016-06-19 22:47
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                还有一种前景,“中文屋解码机”也未必能够走到通过所有图灵试验那么远。我的质疑来自于这里:进化中涌现出主观意识不是徒然的,那一定是有着某种重大的优点才会如此。换言之,进化产生能够进行主观表征的人脑或动物脑,非常有可能并非简单构造的逻辑线路可以比拟。像“中文屋解码机”这种算法,一定有比脑线路算法低效高耗的弱点,只是电传导的惊人速度使这类智能机得以“补拙”而绰绰有余。另一方面,任何高性能的计算机,为完成每个运算动作是要产生物耗和能耗的,而且日常使用的电脑,其能耗已经比人每天的脑力活动高得多,更不用说超高速计算机了。我们让解码机用步骤多端的线性运算去模拟“柔性”的问题解决,“柔性”越大,所需的模拟运算步骤越多,物耗和能耗就会累积起来,使其性价比降低到不适合完成模仿主观意识之任务。
                电脑在能耗上相对于人脑的缺点是确定的,但是智能机在运算速度上有非同一般的优势。如果在唯独对主观意识特别合适的“柔性”任务上,最佳性能的智能机跟人对决(比如比赛翻译《红楼梦》的译笔优美程度),它到底是高速运算加上精湛软件设计的优点足以抵消能耗高、线性模拟步骤多的弱点而有余,还是反过来,在太柔性的任务面前终于力不从心,或者简单地付不起并不算贵的电费?
                对于中文屋解码机,对于行为探测意识的研究纲领,彼此都有被否定的可能,然而不管谁输谁赢,都是科学的前进,以及输方急起直追的自我改进。


                来自Android客户端39楼2016-06-19 23:18
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                  我想把如何以实验科学研究意识自然基础的讨论结束掉。最后一个问题:意识是否真的存在呢?确实,西方有一些“彻底的唯物主义者”——正统行为主义者,认为包括意识在内,任何与“心”“精神”有关的概念并没有真实存在的属性,换言之,它们跟“神”“冥冥中的主宰者”一样,都是虚构。甚至“概念”也是虚构,不如称作“反应习惯集合”。
                  我说意识是一类行为反应,却是一类具有不可消解特征的行为反应。
                  何谓不可消解?你可以试试,在描述某些使人们行动一致的工作(也就是宣传之类的工作)时,若要避免不用任何与“意识”、与“内在精神活动”有关的名词和动词,那你即使有可能也会非常吃力,而且写出来人看不懂。正宗行为主义者会说,这只是长久养成的语言习惯而已。其实真要对语词所携带信息进行分析,不难发现,假如摈弃这些“主观”词汇,描述篇幅要加几倍,还极其费解。比如我们遇到主观性的词汇就用“外显行为反应”“非外显脑反应”之类这个那个反应来代替,那就会像傻子一样笨嘴拙舌。所以,你说这是一种语言习惯,则这是一种不可以简省的语言习惯,也就是,这些有关主观性的描述,没有办法还原为更基本动作,还能把事情说清楚,正如,你不能把人说成一群细胞,说人就是有关一群细胞的虚假投影!


                  来自Android客户端42楼2016-06-21 03:05
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                    当然,行为主义的好心在于避免给科学认识引进形而上学,或者宁可给意识或主观性一个诠释:这是中枢神经系统反应集合的一个虚拟投射,你可以这么叫:这个是“觉察”,那个是“思考”,然后“决心”。但是,本质上,这些都不过是脑内神经信号的活动而已。这就是丹尼特费了老大劲想让我们相信的(“相信”也是丹尼特意义上的虚拟像)。
                    确实,脑内是只不过在发生神经信号活动,其他没有发生什么,但是这些活动不可以分层次吗?比如意识属于高级层次?丹尼特也认为脑内加工分层次,正如人工智能软件设计那样,不过他觉得我们不要去把意识设想为比软件某个顶层模块有更多含义的东西,以免滑向笛卡尔二元论。
                    我们不想滑向二元论,但是忍不住设想意识比现今软件中的顶层整合模块有更多的含义。不信你看吧,任何意识反应都是与机体的整体协调有关的,阿尔法狗就不是如此。所以,生物脑的主观性这个模块,确确实实有着还没有被人工智能摸透的东西。我这儿只举一个例子,其实要仔细找起来,意识不同于软件顶层设计部分的地方,多到不可胜数。
                    所以,意识和主观性,是不可还原为更基本要素的现象。轻易地放弃它们,终究会给探讨留下“乌云”的。
                    这就是我们认为意识自然基础的探讨值得成为一个单独不可消解领域的理由。


                    来自Android客户端46楼2016-06-21 03:55
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                      纵览自己这座楼里的发帖,颇有疏漏之处,在此补充说明若干。
                      1、计算机和生物脑的运算速度比较。整体比较的问题太复杂了,就比较基本运算单元吧。硅材料的逻辑门电路,给出每个运算动作的时间在几十皮秒数量级,脑神经元在几十毫秒数量级,因此单次逻辑运算,电脑比人/动物脑至少快百万倍。不用说,硅芯片在运算中的可靠性亦遥遥领先于脑神经元。看了这个,对人工智能所构成的挑战有多大,就有加以合理估计的基础了。
                      2、查默斯提出,科学只能解决客观反应的简单问题而不能解决主观觉知的困难问题。这种把主观与客观截然割裂的思想方法,是对逻辑实证方法论路线过度狭义理解的结果。主观无非是指所研究客体的某种内在状况,它以该客体第一人称的自省为最终确立依据。但即使这样基于内省哲学的定义,也并未排除主观状况可以跟客观反应有关,从而部分地被他者所了解。如果要把主观状况视作物自体,这不是逻辑实证的方法途径所必然要求的。就建立实验科学探索基础的许多案例而言,在难以探测的客体状况与可确立的外显指标之间建立试探性关联并接受证伪修正,是科学方法上合法的。即使探测动作会改变探测对象的状况,那么建立相对关联条件下的有限推测,也是允许的,只要给出所施的条件以及误差的估计范围。至于第一人称现象和第三人称现象之间的不可逾越,更加是没有道理的。人称意味着叙事角度的不同,其中实质性值得讨论的还是主观与客观是否不可能关联的问题,上面已谈了,除此之外,人称不带来任何障碍。
                      3、意识的定义。目前要下适合实验科学探讨的较为完善的意识定义是不现实的,不过可根据常识、临床、以往实验研究等取得的经验,大略勾画一下实验科学值得关注的意识内涵:首先要有觉醒以及注意作为基本前提,而充分展开的意识是一种“知道”状态。那什么是这里讲的“知道”呢?就是,意识主体主动保持对内在或外在互动对象的印记,可将这些印记表述于外,而且主动活跃地作用于对象,与此伴随的是主体在机体上及情景适应上整体有机的协调。对意识的定义是应当随研究的积累和应用的要求,通过实验科学所需的批判与传承而进化的。


                      来自Android客户端56楼2016-06-22 02:43
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