咱們能創造意識嗎？

關於二元論

咱們在說創造意識以前得先了解下二元論，二元論認爲意識存在於某個精神域內，與物質領域是互相隔離的。有這種信仰的人佔到全世界大部分人口，基督教、伊斯蘭教和佛教等都是這樣認爲的。意識靈魂是神聖的，沒法複製的。

但對於廣義人工智能來講，倒是與其截然相反，廣義人工智能是一種惟物主義。那麼意識實際上是能夠被創造出來的。

全大腦仿真

既然認爲頭腦擁有意識，那麼若是很是精細地複製一個大腦的結構，它應該也擁有意識。這種精細程度要達到每一個神經元及其鏈接。

大腦能夠說是全宇宙最複雜的事物，人類大腦有850億個神經元，每一個神經元因爲其餘神經元之間有上千個鏈接。

要實現複製首先得先對大腦進行掃描，醫用掃描儀核磁共振儀器掃描的圖像分辨率只能達到毫米級別，這太過粗糙了。而要區分腦細胞得達到納米級別，只能使用電子顯微鏡。

其次是人腦計算能力，人腦計算速度能達到每秒百億億次浮點型運算，因此配備給人腦的計算能力也要達到百億億次級別。目前人類正在攻克的超算運算速度就是百億億次級別，前不久國內剛驗收的天河三號E級原型機就是這個級別的。

最後，須要根據掃描到的全部腦細胞神經來將模型建立出來。這部分比較麻煩，咱們要怎麼將各類組件組合起來，各個模塊該如何協做等等，都還不知道。這個並不像組裝電腦或者手機那樣簡單。

以前有個叫「公開蠕蟲」的項目，成功的創造了蠕蟲大腦，這個蠕蟲大腦控制了一臺小機器人成功走出了樂高城堡。但線蟲的大腦很是簡單，只有302個神經元和7000個突觸。

全大腦仿真方式或許沒法成功，由於大腦太複雜了。也許除了掃描全部腦細胞的結構外，還要知道每一個細胞的配置，或許還要知道每一個細胞的軸突樹突的佈局。最糟糕的狀況下，可能要知道每一個分子甚至是原子的位置信息。這就已經複雜到沒法實現。若是還跟時間維度扯上關係，那整個模型幾乎毫無用處。

基於狹義人工智能

狹義人工智能大體能夠包含符號人工智能、機器學習、統計和深度學習等。目前階段的所謂的人工智能，也稱弱人工智能。

符號人工智能，人工智能剛起步時使用符號來表示人類的想法的方式，典型的表明是專家系統。

機器學習，它能夠不經過人工編寫具體的某個功能而本身根據數據獲得結果。但用機器學習算法的人都懂它的侷限性，幾乎沒人會使用它來建立有意識的東西。最多就是在人類的某個狹小領域來實現對人類的仿真，而且超越人類。

統計，主要就是貝葉斯網絡、隱馬爾科夫網絡、馬爾科夫網絡等，對不肯定性事物進行建模。

深度學習，其實屬於機器學習的一種，由於網絡的層數大了，因此也叫深度。

因此狹義人工智能方式以爲一個系統只要能執行足夠多的機器學習操做就能產生意識。可是有個問題是，人腦與其餘機器系統徹底不一樣。某個機器可能由不一樣部件組合而成，各部件相互協做着。但人腦倒是不少系統共用一套大腦核心，有着很大的不一樣。

意識原理理論

這種方式是要咱們先研究人類思惟意識的原理，完全理解思惟的工做方式，而後再根據它們來創造大腦。也就是要求人類先理解整個大腦的原理，再進行仿製，這明顯就增長了很大的難度。

有人認爲沒有必要理解大腦的原理，由於人類之前模仿鳥類飛行，最也不少原理沒搞清楚，但人類已經能飛上太空了。因此不必搞清楚整個大腦的原理，也許能仿製出比大腦更強大的人工腦。

總結

意識的創造得看能不能作到廣義人工智能，也許對整個大腦的分子級別的複製可以產生意識，也許將幾千幾萬個機器學習系統整合到一塊兒可以產生意識，也許要破譯整個大腦的原理才能創造意識。

也許人類是經過緩慢而低效的進化而產生了意識，那麼若是經過科學的方式的來創造意識的話則將快速高效得多。

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