基于神经系统研究能够发掘意识的奥秘吗?_风闻
意识解密-著有《认知的维度》,兴趣:脑科学、AI、经济演化2018-09-15 11:19
对于复杂事物来说,提炼其总体规则的常用方法,就是总结归纳法。意识源于神经系统的放电活动,因此研究意识必然离不开对神经系统的剖析。一种主要探究方式就是从微观的神经系统,乃至更底层的分子运动层面着手,来研究其与意识表现之间的内在关联,然后从所有这些经试验证实过的无数关联当中,找出它们共通的逻辑规律性,从而提炼出意识的一般性运行规则。

直接从庞杂的神经系统的局部表现中摸索认知规律,这是一种必要而稳妥的做法,但却不一定是最有效的方法,这里面主要存在两方面的问题。
第一个方面,基于物质角度去研究神经系统的内在作用过程,在既有的科技水平支撑下,其障碍不会过于显著,当前对神经元乃至更微观的分子层面的作用机制都已经可以深入到比较细致的程度,然而,过于微观的视角使得每一个试验成果相对于意识的外在表现来说都是较为局部的、片面的‘,每一个意识活动不可能由一个极微观的单个组件性质决定,它一定是多个微观组件共同传导作用的结果。脑部神经元的数量高达860亿个,并且神经元与神经元之间有着错综复杂的连接,假如任意两个神经元之间均可以连接的话,那么仅仅60个神经元的连接可能性就高达10^81种,有人之处这个数量已经超过了宇宙中的粒子数总和,而数百亿神经元的连接可能性更是高到无法想象。因此,即使有效的了解了单个乃至集群神经元的发放作用,要从如此庞大的连接关系中发掘出神经元集群活动的传导规律性,无疑是大海捞针。
第二个方面,神经系统的表现是微观的、存在的、物质的,意识和认知的表现是偏向于鸿观的、虚拟的、抽象的,这两者之间存在着质的差异,如何能够确切地证明一种微观的神经元活动与一种基本的意识感知之间存在绝对的关联性,如何将一系列的神经元集群发放活动与一个复杂的意识活动对应起来,找出它们之间的前因后果、逻辑关联,这当中依然存在着许多困难。
基于大样本数据去做归纳总结,这个方法对意识研究来说基本上是非常低效的,每一个试验需要时间成本,证明试验结果的客观性同样也需要时间成本,建构整个神经系统微观层面活动的全样本数据库,更是一件几乎不可能的事情。因此,解构神经系统需要其他的研究方法。
爱因斯坦指出:“适用于科学幼年时代的以归纳法为主的方法,正在让位给探索性的演绎法。”[1]对于复杂的神经系统来说,通过演绎法来建构其可能存在的逻辑模型,不失为一种有益的尝试,尤其是在使用传统方法久久不能实现突破的情况下。
雷·库兹韦尔指出:“为了理解一个像大脑这样的生物系统是如何工作的,我们需要理解涉及原则,其信息量比产生于迭代的、极其琐碎的基因结构的信息量要少得多。”[2] 爱因斯坦也有相近的看法:“人们一旦有了那些足够强有力的形式条件,那么,为了创立理论,就只需要少量关于事实的知识。”[3]
那么,人类的意识解构是否存在一个完美的形式化结构模型,假如存在,又如何去有效的探寻这种逻辑结构呢?
[1]、[3] 爱因斯坦. 《爱因斯坦文集》。
[2] 雷·库兹韦尔.《奇点临近》李庆成、董振华、田源译,机械工业出版社,2016年:25