人为什么会有意识？意识的物理学基础是什么？麻省理工的一位物理学教授认为，或许跟气态、固态和液态一样，意识只是一种物态而已。图片来源：《新科学家》
（文/Max Tegmark）你此刻为什么会有意识？确切地说，你为什么会有阅读这些文字、看到颜色以及听到声音的主观体验，而你周围那些无生命的物体想来不会有任何主观体验？
不同的人所说的“意识”含义也不尽相同，包括对环境或者自身的感知。我所问的是一个更基本的问题：你为什么会有所体验？这也是哲学家大卫·查莫斯（David Chalmers）提出的关于意识的“大难题”的本质。
这一问题的传统答案是二元论——有生命实体与无生命之物有所不同，在于它们含有某种诸如“灵魂”之类的非物质元素。科学家里面二元论的支持者已经越来越少。想要知道为什么，想一想你的身体是由大约 1029 个夸克和电子组成的，而据我们所知，它们的运动都遵循简单的物理定律。设想一种未来的技术能够追踪组成你身体的所有粒子：如果我们发现它们精确地遵守物理定律，那么所谓的灵魂对你的粒子就毫无影响，因此你的意识及其控制运动的能力也与灵魂毫无关系。
如果我们发现你的粒子并不遵守已知的物理定律，因为它们正被你的灵魂驱来赶去，那么就可以将灵魂看作另一种能够对粒子施力的物理实体，继而研究它遵守什么样的物理定律。
现在，我们来探究另一个选项，被称为物理主义（physicalism）：意识是能够在特定物理系统中发生的过程。这引出了一个令人着迷的问题：为什么一些物质实体有意识，另一些却没有？
如果我们探讨的是有意识体验的最普遍物质状态，不妨称之为“感知态”，那么它具备哪些原则上我们能在实验室里测量的性质？意识与物理学有着何种关联？你大脑的一部分此刻显然拥有这些性质，昨夜做梦时亦是如此，但你在陷入深层睡眠时就没有。
想象一下你曾经吃掉的所有食物，将你自己仅仅看作是那些食物的一部分被重新组合在一起。这说明，你的意识并不仅仅取决于你吃下的原子，而是有赖于这些原子被排列成的复杂模式。如果你再想象一下由其他类型的原子组成的意识实体，比如外星人或者未来的超级智能机器人，它们的存在将表明意识是一种“涌现现象”（emergent phenomenon），其复杂行为是从很多简单的相互作用中涌现出来的。怀着类似的想法，一代又一代物理学家和化学家研究了把大量原子组合起来会发生什么，结果发现它们的集体行为由其排列模式决定。比如说，固体、液体和气体的关键区别不在于原子的类型，而在于它们的排列。蒸发或者冻结液体，不过是重新排列了原子而已。
我希望，我们最终能够像理解其他物质状态一样理解感知态。正如同液体有很多种一样，意识也有很多种。然而，这阻止不了我们去识别、量化、模仿和理解所有液态物质共有的独特性质，意识态也应当如此。拿波来举例，这种现象与介质无关，因为它能够发生在所有液体中，不管它由什么原子构成。同意识一样，波在某种意识上说，也是一种涌现现象：波扫过湖面时，单一的水分子仅仅是上下起伏；波的运动可以用与其构成无关的数学公式来描述。
计算领域也有类似的事情。阿兰·图灵（Alan Turing）有过一个著名的证明：所有足够先进的计算机都能相互模仿，因此一个视频游戏角色在它的虚拟世界中无从知晓它的计算介质（“计算态”）是一台 MAC 还是一台 PC，也无从知晓计算硬件由什么原子构成。重要的只是抽象信息处理过程。如果被创造的这个角色复杂到拥有了意识，就像电影《黑客帝国》中那样，这种信息处理过程需要具备什么性质才行呢？
统一的整体
我很久以来一直主张，意识是在被以某种复杂方式处理时信息的感觉方式。神经学家朱利奥·托诺尼（Giulio Tononi）把这个想法推向了具体和实用，得出了一个令人信服的论点：信息处理系统若要有意识，它的信息必须被整合为一个统一的整体。换句话说，系统必须不可能被分解为几乎独立的部分才行，否则那些部分感觉起来就会像是彼此分离的意识实体。托诺尼及其同事将这一思想融入了一个复杂的数学理论，称之为整合信息理论（integrated information theory，缩写为 IIT）。
IIT 在神经科学领域引起了重大兴趣，因为它为很多有趣的问题提供了答案。比如，为什么我们脑中的一些信息处理系统似乎是没有意识的？依据将脑部测量与主观体验报告结合起来的大量研究，神经学家克里斯托弗·科克（Christof Koch）等人得出结论认为，小脑没有意识，而是一个无意识的信息处理器，帮助脑的其他部分完成特定的计算任务。
IIT 对此的解释是，小脑主要是一个“前馈”神经网络集合，信息在其中如河水一般流淌，每个神经元基本上只影响下游。没有反馈，便没有整合，也就没有意识。这个道理也同样适用于谷歌公司的前馈人工神经网络，它最近处理了数百万帧 YouTube 视频以确定里面是否有猫。与此形成对照的是，脑中与意识有关的系统都是高度整合的，所有部分都能够互相影响。
因此，对于超级智能计算机是否会有意识这个问题，IIT 给出了答案：看情况。它的信息处理系统中高度整合的部分将真正拥有意识。然而 IIT 研究表明，对很多整合系统来说，人们可以设计出功能等效但不会具备意识的前馈系统。这意味着原则上有可能存在所谓的“哲学僵尸”——也就是那些行为与人类无异，也能通过针对机器智能的图灵测试，却没有任何意识体验的系统。目前很多“深度学习”的人工智能系统，都属于这种哲学僵尸。幸运的是，像人脑这样的整合系统需要的计算资源一般远少于等效的前馈“僵尸”系统，这大概可以解释为什么整合系统受到了演化的青睐，从而令我们获得了意识。
另一个被 IIT 给出答案的问题是：为什么我们在癫痫发作、使用镇静剂以及深度睡眠时没有意识，快速眼动睡眠阶段却有意识？在使用镇静剂或者深度睡眠阶段，尽管我们的神经元保持着完好的状态，但它们的互动被削弱了，以至于整合度减小，继而令我们失去了意识。癫痫发作时，互动又变得太强，以至于大量的神经元开始互相模仿，失去了贡献出独立信息的能力，而根据 IIT，这恰恰是意识的另一个关键条件。这就像是一台计算机的硬盘上，所有编码信息的比特位被迫全部为 1 或者全部为0，造成这块硬盘仅仅储存了 1 比特的信息。托诺尼和阿登纳·卡萨里（Adenauer Casali）、马塞洛·马西米尼（Marcello Massimini）等人合作，最近用实验方法验证了这些想法。他们发明了一种“意识指数”，利用脑电图监测人脑在接受磁力刺激后的电活动，通过这种方式来测量这一指数，并利用它成功预测被测者是否有意识。
为什么我们感知到的体验会是现在这个样子，而不是反过来？图片来源：《新科学家》
探测设备
清醒和做梦的人具有相对较高的意识指数，而被麻醉或者处于深度睡眠阶段的人指数要低得多。意识指数甚至成功地将两名闭锁综合征患者判定为有意识，他们清醒且有感知，但因麻痹而无法说话或者活动。这表明，这项技术很有潜力帮助医生判断无反应的病患是否还有意识。
尽管取得了这些成功，IIT 还是留下了许多有待解答的问题。如果要将我们的意识探测能力延伸到动物、计算机和任意的物理系统，我们便需要将它的原理植根于基础物理学。IIT 以比特为单位来测量信息，并以此作为起点。但是当我用物理学家的眼光将脑或者计算机看成无数运动的粒子，系统的哪些物理性质应当被解读为信息的逻辑比特数呢？被我解读为“比特”的，既有我的电脑里某些电子的位置（决定微电容是否被充电），也有你的脑中某些钠离子的位置（决定一个神经元是否被激活），但这种解读基于何种原理？难道不应当有种方法仅仅根据粒子运动就能识别意识，而不需要经过这种信息解读吗？如果有的话，粒子行为的哪些特性对应着有意识的整合信息呢？
在任意一群运动的粒子中识别意识，与一个更简单的问题类似，也就是在这种系统中识别物体。举例来说，你在饮用冰水的时候，会把杯子里的冰块看作一个单独的物体，因为它各部分之间的相互连接要强于它与环境之间的连接。换句话说，冰块相当地整合化，与杯中的液体相比也相当地独立。同样的话，我们也可以对构成冰块的成份来说，从水分子到原子，再到质子、中子、电子和夸克。将目光拉远，我们也可以用类似的方式来理解宏观世界，将它看成是高度整合又相对独立的一级级物体组成的动态体系，从行星到太阳系再到整个星系。
这种将成团的粒子认作为物理的方式，其实反映出了它们是如何结合在一起的。如果要量化的话，可以用分开这些粒子所需的能量来衡量。不过，我们也可以从信息的角度来解释：只要你知道发动机活塞里一个原子的位置，你便获得了活塞中所有其他原子的位置信息，因为它们是作为一个单一物体共同运动的。无生命与有意识的物体的关键区别就在于，对后者来说，整合度太高是一件坏事：活塞原子的行为差不多就像是癫痫发作时的神经元，盲目地相互追随，因而系统中只能存在极少的独立信息。所以说，有意识的系统必须在整合度太低（比如原子运动相对独立的液体）和整合度太高（比如固体）之间找到平衡。这表明，意识是在较无序和较有序两种状态之间的相变点附近达到最大化。事实上，只有在脑的关键物理参数被维持在一个很小的范围内时，人才不会失去意识。
使用纠错代码，可以达成信息与整合之间的优雅平衡。所谓的纠错代码，是一类储存信息比特位的方法，这些信息彼此知晓，因而可以通过部分比特位恢复所有的信息。这些方法被广泛应用于通讯领域，以及无所不在的二维码——你的智能手机能从这些个性鲜明的黑白方块图案中读出网络地址。既然纠错已经在技术领域被证明是非常有用的，在我们的脑中寻找纠错码应该会很有意思——说不定演化已经独立发现了纠错的功效，而我们的意识或许只是由此带来的副作用而已。
我们知道脑具有一定的纠错功能，因为仅凭不太准确的片言只语，你就能回忆起一首歌完整准确的歌词。生物物理学家约翰·霍普菲尔德（John Hopfield）因为提出脑神经网络模型而成名，他证明以自己的名字命名的这一模型恰恰具备了这种纠错能力。然而，如果我们脑中的几千亿神经元确实构成了一个霍普菲尔德网络，计算表明它只能支持 37 比特的整合信息——相当于几个词语。这就提出了一个问题：为什么我们的意识体验的信息容量似乎远大于 37 比特。如果我们把脑中运动的粒子看作量子力学系统，谜团就更加深重了。正如我在 2014 年 1 月论证的那样，这会让脑的最大整合信息量从 37 比特降到大约 0.25 比特，而且扩大系统并无助益（参见 arxiv.org/abs/1401.1219）。
追加另一条物理系统必须遵循才能够拥有意识的原则，便可以回避这个问题。目前为止我已经列出了 3 条原则：信息原则（系统必须具备充足的信息存储能力）、独立原则（系统必须实质上独立于世界的其他部分）和整合原则（系统不可以由接近独立的部分组成）。如果我们追加一条动态原则，便可以绕过前述 0.25 比特问题：有意识的系统必须拥有充沛的信息处理能力，而被整合的必须是这种处理过程而非静态信息。比方说，分立的两台计算机或者两颗大脑无法形成一个单一的意识。
这些原则应当是意识的必要而非充分条件，就好像低可压缩性是液体的必要而非充分条件。正如我在《我们的数学宇宙》（Out Mathematical Universe）一书中探讨过的，这为将意识和 IIT 立足于基础物理学带来了很有希望的前景，尽管还有很多研究工作有待开展，而且能否成功还不好说。
如果这种努力确实成功，其重要性将不光体现在神经科学和心理学，还会体现在基础物理学。在基础物理学领域，一些最令我们如坐针毡的问题反映出我们并不知道该如何对待意识。在爱因斯坦的广义相对论中，我们将“观察者”定义为没有实体和质量的虚构实体，对观察对象没有任何影响。与此相对的是，量子力学的标准解读声称，观察者确实会影响到观察对象。然而，经过了一个世纪的激烈争论，到底该如何看待量子观察者，仍然众说纷纭。最近一些论文主张，观察者是理解其他基础物理谜题的关键，比如为什么我们的宇宙看起来那么有序；为什么时间仿佛只中意一个方向；甚至还有为什么时间看起来在流逝。
如果我们能够弄清楚如何在任意物理系统中识别出有意识的观察者，并且计算出它们怎样感知世界，也许便能够回答这些让人头大的难题。
本文作者 Max Tegmark 为美国麻省理工学院的物理学教授，他在新书《我们的数学宇宙》中探索了意识的物理学基础。
编译自：《新科学家》，Solid, Liquid, Consciousness
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