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人腦知識儲備遠遠小於AI，為什麼人有意識，AI卻沒有？
如果知識儲備多就能產生意識，那互聯網早就產生意識了。
甚至整個地球、太陽系、銀河系，宇宙都更應該產生意識。
一塊石頭是石頭，10000000000塊石頭它還是石頭。
雖然你把石頭重新架構整合一下，它就能建造出摩天大樓。但關鍵是，人類只知道這個大樓的效果圖是怎麼樣的，連具體的圖紙都沒有。
知識的本質是信息在人腦中的表徵，而意識其實是人腦處理信息的一種監督和反饋。
ChatGPT沒有架構相關的邏輯基礎，自然不可能有意識。
20世紀80年代，心理學家本傑明•李貝特便做了一個著名的實驗[1][2]。
他們讓5個左撇子的大學生坐在躺椅上，並告訴他們用1~2秒的時間放鬆頭部、頸部，以及前臂肌肉。但在決定做這一件事情之前，他們需要突然快速動一根手指或手腕。當他們活動手指的時候，不要有任何的預先計劃或刻意關注，隨機重複40次。
在這些大學生進行這些動作時，研究人員測量了三個變量：
2、貼在頭皮上的電極，測試動作開始時大腦的預備電位。
3、感受到行為衝動（想動手指）時，喊出屏幕中鐘錶的“時間”，從而測出決定時刻。
經過多達幾百次實驗，李貝特最終都發現，決定時刻出現在大腦預備電位之後。
也就是說，當我們決定做某一件事情之前的1/3秒，大腦就已經發起動作了。
不過在進一步的實驗中，李貝特讓被試大學生，在做決定之後否決行為。
雖然大腦出現了預備動作電位，但最終阻止了動作，沒有檢測到手上的電位。近年來的也有研究進一步表明，當大腦動作電位出現後一定時間內，可以進行否決，但距離動作時間足夠近時，否決的成功率便會大大降低[3]。
這說明，無論人類有沒有自由意識，但在一定時間內都有否決的自由。
40年來，有大量的研究支持李貝特實驗中意識決定延於與大腦動作的結果。延後時間短則數百毫秒，最長甚至可達10餘秒[4][5][6]。
一項實驗中，經顱磁刺激改變受試者的左右手使用習慣後，受試者依舊認為自己的選擇經過了自由意識的決定[7]。
在某些實驗設計下，當出現無意識判斷或衝動行為，受試者也會認為是自己的決策行為[8]。
直接對高級皮層進行刺激，受試者則可能出現錯誤的意識判斷。例如，他們可能認為自己做出了某種動作，但實際並非發生[9]。
然而，最近10多年一些研究者卻有了進一步的發現，有研究者否定了人類沒有自由意志的看法。
2009年，有人把李貝特的經典實驗，修改為播放一段音頻，然後讓志願者決定是否敲擊一個鍵。
研究發現，不管志願者是否真的選擇了敲擊，兩種情況下都有相同的大腦預備電位。
當然志願者即刻決定是用左手還是右手按鍵時，大腦的早期動作電位同樣沒有什麼區別，這說明大腦早期產生的動作電位，可能是注意到信號或者對信息的預處理。
近年來，越來越多更精確的方法，證明意識決定不是瞬間出現的，而是逐步建立起來的。因此有研究者認為，決策結果的早期神經標記不是無意識的，而是簡單地反映了有意識的目標評估階段，這些階段還不是最終的，在達成最終意識活動之前，這個決策可以終止或改變[10]。
總之，一個動作可能在我們的“意識”意識到它之前就已經開始了，並不意味著我們的意識不能批准、修改或者取消這個動作。
結合現有的各種神經科學證據，我們不難得到這樣的推測：
大腦整合信息本身就是先到初級皮層，然後再到更高級的皮層。初級皮層隨時隨地都在獲得信息，以供高級皮層使用。高級皮層在做決定之前，總是先要調控初級皮層的信息。在獲得信息之後，有決定去做或者不去做的權利。
而當初級皮層先對我們的軀體進行控制，信息反饋到高級皮層後，也可能被當做成我們的主觀決定。
當然“自由意識”概念的定義本身也是充滿爭議的，在對“自由意識”具有更嚴格定義的人眼中，人依舊是沒有自由意識的。
無論意識是否自由，李貝特實驗都證明了意識是大腦進行信息整合時產生的一種感知。
單個感覺神經元的活動是十分嘈雜（具有很高的神經元噪聲），無法在大腦內重建感覺場景。
為了解釋大腦內的神經迴路，早在1949 年，著名神經科學家唐納德·赫布提出的赫布理論（突觸可塑性的基本原理）中，便有了神經元集群的概念。
相關實驗也表明，當猴子進行伸手和抓握運動時，神經元集群同時編碼手臂位置、速度和手的抓握力，注意和記憶的位置都可以被解碼的。[11]
到了20世紀末，有神經科學家通過神經元群體解釋了運動皮層的編碼方向。
在神經元集群的概念下，其實大腦神經通路和稻草編制的長繩很相似，你追溯單根稻草的軌跡是很難得到整根繩子信息的，所有稻草信息的集合才是整根繩子。單根稻草的不確定信息在集合成整根繩子的時候，被平均掉了，最終得到的是整根繩子的信息。
神經元集群的基本單位是皮質柱（Cortical Column）[12]。
通過在皮質表面垂直插入探針連續穿透，發現的幾乎相同的感受野（receptive field，一個神經元所反應的刺激區域），因為把整個區域的神經元集群稱為皮質柱。
皮質柱內的神經元編碼具有相似特徵，這支持了大腦皮層的模塊化。
雖然皮質柱假說依舊是當前解釋皮層信息處理的最廣泛假說之一[13]，然而遺憾的是，模塊化的功能結構和遺傳機制，依舊沒有相關研究結果所支持[14]。
雖然人類還無法破譯意識的框架和底層邏輯，但目前依舊有四大主流的意識理論，嘗試進行解釋。
該理論認為，普通心理狀態轉變成高階的元心理，從而誕生了意識。
一般來說，前額葉和人類的高級認知功能密切相關[15]。
前額葉皮層分為背外側、腹外側、內側和眶額皮層，各個區域有不同的功能，但並不是這裡分析的重點[16]。
前額葉最晚進化出現，也是人類發育最晚成熟的腦結構，是人類最高級中樞，執行著抽象認知、注意力調控、行為決策、思維推理、工作記憶等與意識高度相關的活動。
高階理論其實是建立在前額葉功能的基礎上的，但個人認為這還是過於形而上。
作為高階的元心理是凌駕於普通心理之上的，而前額葉和其它高級皮層終究是並列的，且並不僅僅是前額葉參與意識的形成，其它一些關鍵腦區同樣參與。
但如果我們定義前額葉誕生的意識就是元心理，這個理論便陷入循環論證。
這個理論，是把大腦看做是執行不同功能的專用模塊，並通過長距離連接，信息在不同模塊之間傳播和共享，每一時刻的及時全局共享誕生意識。
這個理論很明顯是以大腦分區以及聯絡關係作為理論基礎的，它同樣有腦科學的基本研究支撐。但這個理論關於全局的概念，依舊是抽象而不明晰的。
如果我們定義能誕生意識的共享就是全局的，這個理論同樣會陷入循環論證。
這個理論明顯是以大腦的信息整合機制作為基礎的，它意圖以現象特徵為基礎，構建一套幾何式公理，顯示出了龐大的野心 。
該理論的基礎邏輯，是探討大腦整合信息時的因果機制和狀態。它提出，任何系統，只要產生一個非零的不可約的整合信息的最大值，便足以誕生儀式。
一直以來，我都認為信息整合理論是解釋意識起源的最可能的方向之一。但個人認為，這個整合過程也可能是混沌的，它是否真的存在一個標準範式，是值得爭議的。而且，即便真的存在標準範式，意識的誕生方式，也並不一定是該理論提出的形式。
該理論強調了自上而下信號對形成和塑造有意識感知的重要性。
大腦（高級皮層）再處理（或再發生）感知皮層內的局部信息便足以產生意識。
似乎能很好地解釋一些意識研究自上而下的機制，以及關於意識的延遲現象。
這個理論的確能夠解釋局部意識，相當於大腦對感官產生原因的最佳猜測。
除了以上四個理論，還有一個理論的呼聲很大，那就是“注意力圖式”理論。
該理論的核心主張是，“注意力圖式”是大腦計算注意力過程和當前狀態的簡化模型[17]。
刺激XX在大腦中被編碼為一種表徵，與其他刺激表徵競爭大腦有限的處理資源。
如果刺激XX贏得了這種信號競爭，它就會被大腦深度處理，從而加入“注意力圖式”。
“注意力圖式”是一種內在模型，是選擇性地獲取XX的一些基本特徵，例如顏色、形狀、位置等，從而誕生的一種簡化模型。
其實我們不難發現，當我們意識到一個物體時，當把這個物體拿走，我們也能在腦海中構想出它的基本特徵。雖然我們無法確定“注意力圖式”理論的正確性，但大腦處理工作記憶的方式，很明顯是符合“注意力圖式”。
“注意力圖式”是最為機械化解釋意識的一種理論，但再結合以上四種意識理論，我們或許更加接近意識的真相。
首先，意識是整合的，高級皮層再處理不同分區初級皮層中的信息時，產生的一種簡化模型，可能是意識形成的基礎。
這個整合過程，或許是通過某種範式（例如數學關係）達成的。
如果意識過程超出一般心理的範疇，它也而可能是更高階的。
意識的產生，遠遠比普通人想象的複雜得多。很多人總是在幻想奇蹟，人工智能會不會自己產生意識。
如果在人類不知道意識具體底層邏輯的情況下，完全依賴“死”的底層邏輯，人工智能能產生意識，那恐怕和讓猴子敲出《莎士比亞》沒啥區別。
在人類沒有完全破譯之前，人工智能是不可能無條件產生意識的。
當然，除了直接設計出具有意識的人工智能外，其實人類在未來還可以通過另外一個方式，讓人工智能產生意識——模仿生物的演化。
設計出完全不需要人類參與生產的簡單機器，對這些機器設置有限的生命，擁有生存、繁殖，以及死亡機制，且芯片可隨著繁殖產生隨即模塊，可以通過自然/人工選擇，不斷演化。每次改變環境，生存下來的機器都會更加的適宜環境，如果對環境做到有意識的控制，就能產生需要的更復雜更智能的機器。
隨著這些機器自主智能越來越高，未來就有可能像碳基高等生命一樣，自己產生意識。
是直接設計有意識的人工智能更難，但是依靠有條件的演化產生意識更難，是未知的。
其實人工智能本身就是模仿的人類大腦的網絡學習機制。
我個人認為在一定的架構基礎上，通過創造必須條件讓人工智能自己演化，會更容易誕生真正的意識。
