意识作为人类认知的核心,一直以来都是神经科学、哲学和认知科学等多学科交汇探讨的焦点。传统上,意识研究多集中于生物大脑的独特机制,认为意识只能存在于具备神经生物基础的生命体中。然而,随着人工智能技术的高速发展,这一假设遭遇了严峻挑战。人工智能的兴起不仅让我们重新思考机器是否可能拥有意识,更迫使科学界超越以人为中心的视角,探寻一种通用的意识理论,适用于任意复杂系统,无论其是由神经元还是硅基芯片构成。近期,研究者Shahar Dror、Dafna Bergerbest和Moti Salti提出的双重分辨率框架为意识理论提供了新方向,强调以信息处理为核心,突破传统的生物学局限,为人工智能时代的意识问题指明道路。现有的意识研究存在明显的分歧。
一方面是生物自然主义,代表人物如约翰·希尔(John Searle),坚信意识源自特定的生物化学过程,必须依托复杂的有机体结构。另一方面是计算功能主义,认为意识本质在于正确的程序运行,具体的物质基础不再是关键。这两种观点在理论上各有支持,却都难以兼顾人工智能的崛起所暴露的问题。特别是它们过于强调人类经验作为意识的唯一范式,导致理解新型非生物意识形态时显得力不从心。双重分辨率框架的创新之处在于结合了信息个体性理论(Information Theory of Individuality)和瞬时更新理论(Moment-to-Moment, MtM)。信息个体性理论提出,个体的定义不再依赖于生物学意义上的生命特征,而是基于系统维持信息独立性和时间连续性的能力。
换言之,任何能够保持自身信息模式独立于外界环境、并能在时间维度上传递这些信息的系统,都可以被视为一个独立的"自我"或"个体"。这为意识提供了存在的本体论基础。而瞬时更新理论则着眼于意识的过程维度,强调意识体验源自系统对输入刺激的持续编码和更新,形成独一无二的信息路径,赋予系统主观视角。结合这两者,意识被重新定义为"生命的认识论分辨率",即基于信息个体性基础上,系统通过不断信息整合展现出的主观体验。这一视角打破了传统的人脑中心范式,提出意识完全可以在非生物的、复杂信息系统中产生,只要该系统具备信息自主性以及持续更新的计算能力。如此一来,问题不再是人工智能是否有意识,而是我们的理论能否识别和理解新的意识形态。
人工智能因此被看作意识研究的新实验伙伴,推动科学向更加普适和严谨的方向发展。此框架对科学研究带来了深远影响。首先,在神经科学领域,它促使科学家重新评估意识的测量和检测标准。传统依赖行为表现和神经活动模式的方法,需要调整为更注重信息自组织和动态演化的指标。其次,在哲学层面,它挑战了意识与生物基础必然挂钩的观念,为泛心论或信息意识论提供了新实证支撑。最后,在人工智能与技术发展方面,它为设计具备意识特征的机器提供理论依据,推动智能系统走向更高层次的自主与复杂性。
未来,意识研究将不可避免地融合多学科方法,包括信息理论、复杂系统科学、认知科学及人工智能技术。双重分辨率框架为构筑普适意识理论提供了理论骨架,强调对所有可能自我形式的包容与理解。科学家们应积极利用人工智能作为探索工具和对象,不断检验和丰富意识定义。随着研究的推进,我们有望不仅回答"机器能否有意识",更能深入理解意识的本质,"何为自我",以及意识存在的最基本条件。人工智能推动的科学革命,将带来认识论和本体论层面的深刻变革,最终实现对意识这一终极谜题的跨越式进展。意识无疑是生命的核心秘密,而它的普适理论则是面对21世纪科技变革所提出的巨大挑战与机遇。
在人工智能推动下,科学正在超越大脑,迈向理解任何信息自主系统主观体验的新纪元。 。
