《意識機器：成為你自己》，[英]阿尼爾·賽斯著，橋蒂拉譯，中譯出版社，2023年10月出版，408頁，79.00元

從意識的難問題到意識的真問題

想象有一個叫瑪麗的女孩從一出生，就被關在一個只有黑白色的房間里。瑪麗從小就被教育成神經科學家，在她二十五歲時，她掌握了關于實現感覺經驗的神經系統的所有知識。例如，當我們看到紅色時，是哪些神經被激活，經由哪些神經通道傳遞到大腦，由哪些腦區處理，整個過程相關數值是什么樣的，她都知道。但她從來沒看到過紅色。二十五歲生日這天，她從黑白房間里走出來，看到了正在盛放的紅色玫瑰，她有獲得關于紅色的新信息嗎？她獲得了以前沒有過的紅色體驗。這是澳大利亞哲學家杰克遜（Frank Jackson）提出來的知識論證，即關于神經生理系統的物理知識不等同于關于意識的所有知識。我們一般認為，神經系統是實現主觀意識體驗的物理系統。理解了神經系統就能理解主觀意識。然而，知識論證告訴我們，即便我們掌握了關于神經系統的所有知識，也無法知道“看到紅色是種什么樣的體驗”。查莫斯（David Chalmers）稱如何理解主觀體驗的問題為意識的難問題。在哲學里，人們用現象意識來命名主觀體驗。

大衛·查莫斯著《現實+》

過去幾十年，哲學家圍繞著意識的難問題進行了激烈的爭論。直到現在，對于現象意識究竟是什么，在哲學上狀況也沒有比之前好多少。哲學一直在原地打轉。一個朋友曾經說，現象意識大概會是最后一個哲學難題。在新書《意識機器：成為你自己》中，英國計算與神經科學家阿尼爾·賽斯（Anil Seth）也把目標指向意識中最難理解的部分，現象意識。在這本書中，他結合自身的研究經歷、翔實的實驗案例，用流暢輕快的文筆，為讀者勾勒了關于意識的新科學圖景。作為科學家，賽斯認為，與其在形而上學上進行無望的爭論，不如轉換問題，把解決不了的哲學問題轉換為可解決的科學問題。即便這樣的科學研究不能直接回答意識的難問題，至少也會間接地推進對這個問題的思考。

英國計算與神經科學家阿尼爾·賽斯（Anil Seth）

要科學地研究意識，面臨的第一個困難是，科學是客觀的，研究客觀的現象，而現象意識是主觀的。更糟糕的是，主觀性是現象意識最根本的特征。因此，現象意識尤為神秘，一直在抵抗著科學的解釋。當然，一種直觀的方法是觀察現象意識與神經活動之間的關聯。現象意識的變化確實伴隨著神經活動的變化，因此可以通過觀察神經活動的變化來探討現象意識。不過，現象意識與神經活動之間的相關性不是對意識的解釋，我們總可以像查莫斯那樣去問，為什么這樣的物理神經活動會產生這樣的感受。賽斯建議，我們應該超越這種相關性，“去發現將神經機制的屬性與主觀體驗的屬性聯系起來的解釋”（20頁），解決真正的問題。如果我們能夠通過理解、操縱特定的機制來預測、控制自然現象，那么我們就理解了這個自然現象。同樣，如果我們能夠通過一定的神經機制來預測和控制看到紅色的感受，那么“看到紅色是種什么樣的感受”就不再是神秘的了。

要實現對自然現象的預測和控制，首先需要測量。如何科學地測量意識？要測量意識，需要先確定意識的基本單位，然后考慮測量什么。對意識進行量化的最有影響力的理論大概是托諾尼（Giulio Tononi）提出的信息整合理論（information integrated theory）。這個理論認為意識最基本的單位是結構信息，意識水平是由信息性和整合程度來測量的。賽斯認為，這個理論存在兩大困難，一個是實際操作上的困難，即雖然理論上我們可以把信息性和整合性分開，但實際上無法測量，也無法驗證這個測量與意識的等效性；第二個困難是哲學上的，按照這個理論，萬事萬物都有信息性和整合性，也就都有意識，只是水平高低不同。

對于第一個困難，賽斯認為，對意識水平的恰當測量，不應該是測量信息本身，而是應該看信息與整合是如何共同表達的，而這正是復雜度的測量。通過測量神經活動的復雜度，可以將機制屬性和體驗屬性直接聯系起來，進而研究意識具體的真正問題。第二個困難實際上來自信息整合理論支持的形而上學，即泛心論，代表心靈本質屬性的信息性和整合性是宇宙的基本性質。對此，賽斯認為要把這兩種屬性看作是需要解釋的，而不是基本的，才能真正幫助我們理解意識。那么，意識究竟是如何表達的呢？

“受控的幻覺”

每當我們說我們有意識時，是說意識是有內容的：紅色的感受、悶熱的感受、蟬鳴的感受……我們為什么會有這樣的感受？一直以來的解釋是，感覺對象的屬性作用于我們的感官，產生了相關的神經信號，神經信號經過大腦相關機制的處理，產生了感受……這個傳統想法雖然非常符合我們的直覺，然而卻很難解釋幻覺和錯覺。例如，我們都曾看到過的“藍黑白金裙子”，明明是同樣的照片，為什么不同的人卻看到了不同顏色？賽斯之所以將這本書的標題定為“關于意識的新科學”，是因為他與這種傳統觀點決裂了。他認為，感知不是被動接受刺激的自下而上的過程，而是自上而下主動預測的過程。

根據這個理論，我們的大腦根據貝葉斯推理進行預測。貝葉斯推理是用概率進行推理。假設早上出門時，我們看到地面是濕的。為什么地面是濕的？我們會考慮不同的可能性，例如，昨晚下雨了，或者灑水經過，或者有人潑水了。根據貝葉斯推理，首先要考慮這些可能原因本身發生的可能性有多大。這被稱為這些可能性的先驗概率。其次考慮如果某一可能性發生，那么地面濕的概率是多大。這被稱為似然性。由于現在是六月份早上八點的上海，下雨的概率很大；由于是在小區里，灑水車經過的概率很低，有人潑水的概率很大。不過，潑水導致大面積地面潮濕的概率很低。因此，通過不同可能性的先驗概率和似然性的計算，可以得出導致地面濕的最佳猜測：昨晚下雨了。我們所有的感受就是大腦通過貝葉斯推理作出的關于產生信號的狀態是什么的最佳猜測。

即便是概率最高的猜測，也只是猜測，不是對刺激來源本身的直接感受。因此，我們的感受永遠是“受控的幻覺”。這種認為感知過程是自上而下的推理的想法，在哲學史上多次出現：從柏拉圖的“洞穴隱喻”，到康德的認識理論，再到馮·亥姆霍茲的“感知即推理”。不過，預測加工理論不是簡單的承繼，而是將原本只是思辨的哲學觀念，變成了可測量、形式化的理論，使之變成了科學。

赫爾曼·馮·亥姆霍茲

賽斯認為預測加工理論為我們提供了一個可以統一解釋所有感受（現象意識）的框架，不論是對外部事物的感受，還是內感受，乃至于自我同一性，都可以得到解釋。賽斯在這本書的第四到十一章，用生動的案例解釋了這些。我在這里只介紹這個理論是如何解釋“藍黑白金裙子”現象的。這張照片曝光過度，導致丟失了關鍵的背景信息，這條裙子究竟是在什么光線條件下拍攝的。如果是在室內待的時間比較多，適應了略微偏黃的環境光，視覺系統就會根據帶黃色光源的假設推出藍黑色；如果視覺系統適應了戶外偏藍色的陽光，就會推測出白金色。

預測加工理論背后隱藏著一個更深刻的問題，大腦為什么要做預測？為什么我們的感受是這樣進行的？賽斯認為，這源自心智與生命深刻的關聯，意識是生命活動的延續。生命與心智可能共享一個統一的原理：自由能原理。

生命與心智的統一原理

賽斯在一定程度上支持英國著名神經科學家卡爾·弗里斯頓（Karl Friston）艱澀又有些神秘的第一原理，自由能原理。弗里斯頓認為，自由能原理是任何生命活動都遵守的原理，從單細胞有機體最簡單的新陳代謝活動，到最復雜、難解的大腦和神經系統的活動，無一例外地根據這一原理組織。自由能原理是生物學中的“萬有理論”。那么，究竟什么是自由能原理？

熱力學第二定律告訴我們，在一個孤立系統中，熵會不斷增加，直到熱平衡。也就是說，孤立系統會變得越來越無序，直到系統成分的分布沒有任何偏好，成分之間沒有任何關聯。然而，生命有機體是一種非常特殊的熱力學系統，活著的生命系統不但不會走向無序，反而會一直維持自身的有序結構。生命活著，就要抵抗第二定律。自維持狀態最好的方式就是保持在能夠自維持其狀態的條件之中。對于生命有機體來說，能夠保持在對自身最熟悉的狀態之中。自由能是測量自身所處狀態與自維持狀態之間的差異。自由能越大，有機體偏離自維持狀態越大。為了自維持，有機體就需要最小化自由能，就要做主動推理，進入其自身所期待的狀態之中，實現自維持。

賽斯告訴我們，自由能原理在數學上等價于預測加工，這意味著，生命的熱力學本質與意識產生的機制有著深刻的連續性，意識是生命的延續。反過來說，意識是深深嵌套于生命活動之中的，是一種生命活動。賽斯認為，生命與意識這種深刻的連續性也推動著我們重新思考非人智能。在該書的最后一部分，賽斯探討了動物意識和人工智能意識。

既然意識與生命的本質是一樣的，那么同樣是生命的其他物種也應該具有某種意義上的意識。賽斯帶領我們回顧了像猴子和章魚這樣具有高度發達神經系的動物非凡的智能，讓我們意識到，既然預測加工和主動推理可以在不同類型、不同層次的生命活動上，以不同的方式實現，那么意識完全可以具有不同類型，人類意識并不是意識的唯一形式。例如，章魚的神經系統是分布式的，與猴子和人類這樣的具有大腦這樣的神經中樞的神經系統完全不同。這可能意味著，章魚的現象意識，章魚的感受，可能與人類的現象意識和感受完全不同。或許，我們應該接受意識的多元主義。

在該書的最后一章，賽斯考慮了另一種非人智能，人工智能。“深度學習革命”推動了人工智能再次快速崛起，以ChatGPT為代表的大語言模型的興起，更讓人考慮“奇點”是否即將來臨，也就是是否人工智能馬上具有像人一樣，甚至超過人的智能。賽斯認為，人工智能的確是一種非常有效的信息加工方式，不過目前的人工智能不是生命，沒有生命最基本的內驅力——維持生存，因此，不遵循自由能原理和主動推理，所以不可能有現象意識。正如他在2025年博古睿論文競賽獲獎論文中又一次強調的，大腦不是計算機，而是時刻進行新陳代謝的生物系統，沒有計算機中軟件與硬件的分離。生命對意識非常重要，因為生命系統是通過預測加工來對抗熱力學第二定律，維持生存的系統，目前的人工智能沒有這樣的內驅力。即便像大語言模型這樣的人工智能，也只是模擬了大腦的某些信息處理功能，但不是實現了大腦具體的生物因果力。因此，假如未來能夠有一種人工意識，至少得像生命一樣，具有維持自生存的內驅力，通過最小化自由能來實現自維持。

最后，我想說，這篇書評我寫得非常痛苦。痛苦的點不在于我對這本書涉及的理論和內容不熟悉。相反，我對這本書采用的預測加工理論、主動推理理論和自由能原理，以及書中提到的各種心理學和認知科學的案例，都非常熟悉。我的痛苦在于，我無法像賽斯那樣，用非常淺顯易懂、輕快流暢的文字來向讀者介紹這本書。我之所以讀這本書，是一位專研心智哲學的朋友跟我說，“你應該讀讀這本書，因為這是我看到過的唯一一本讓我讀懂預測加工理論的書”。我讀過之后，可以說，我朋友說得毫不夸張。這也讓我的文字表達相形見絀。既然如此，我就誠摯地邀請，任何對意識、心神問題、認知、預測加工、主動推理和自由能原理感興趣讀者，都讀一讀這本書，看當代最有影響力的科學家如何科學地研究意識，如何能夠用科學的方式推進我們對最神秘現象的認識。