應用神經科學的角度評估人工意識的可行性
人工智慧系統與人工意識
人工智慧（Artificial Intelligence, AI）系統能力的提升使得有人認為這些系統可能很快具有意識。然而我們可能低估了人類意識背後的神經生物學機制。現代的 AI 系統能夠執行許多令人驚嘆的行為。例如，當我們使用像 ChatGPT 這樣的系統時，它的回應（有時）顯得非常像人類，也很聰明。當我們與 ChatGPT 互動時，我們有意識地感知到它所生成的文字，就像你現在有意識地閱讀這段文字一樣。問題在於，當我們提示 ChatGPT 時，語言模型是否也能感知我們的文字。或者它只是一個工作方式基於巧妙的模式匹配算法的僵屍？根據它生成的文字，很容易讓人相信系統可能是有意識的。而這篇發表在《趨勢神經科學》期刊上的新研究由 Jaan Aru、Matthew Larkum 和 Mac Shine 從神經科學的角度回答了這個問題。
腦科學角度的觀點
這三位神經科學家指出，雖然像 ChatGPT 這樣的系統的回應看起來是有意識的，但它們很可能不是。首先語言模型的輸入缺乏具有我們與周圍世界的感官接觸所特有的具體內嵌訊息。其次現今的 AI 算法的架構缺乏與哺乳動物的有意識覺知相關的大腦皮層和丘腦系統的關鍵特徵。最後導致有意識生物體出現的演化和發展軌跡在當今的人工系統中無法找到類似的對應。有生命的有意識生物的存在依賴於它們的行動，並且它們的生存與細胞、細胞間和整體生物過程的多級相互作用密切相關，最終實現主體性和意識。因此雖然我們誘使地假設 ChatGPT 和類似的系統可能有意識，但這將嚴重低估了我們的大腦中生成意識的神經機制的複雜性。
對意識研究的啟示
研究人員對於人類意識如何形成沒有共識。我們所知道的以及這篇新論文指出的，是這些機制可能比當前語言模型背後的機制更加複雜。例如，正如這項工作指出的，真實的神經元並不像人工神經網路中的神經元那樣。生物神經元是真實的物理實體，能夠生長和改變形狀，而大型語言模型中的神經元只是毫無意義的程式碼片段。在我們理解意識之前，我們還有很長的路要走，因此隨之而來的也是形成有意識的機器所需的漫長路程。
總結起來，儘管 AI 系統可能呈現出類似於意識的特徵，但在神經科學的評估下，我們可以得出結論，當前的 AI 系統很可能沒有真正的意識。預測 AI 系統具有真正意識的能力並低估了人類大腦生成意識的複雜性。只有當我們更深入地理解人類意識的神經機制時，我們才有可能構建出具有意識的機器。
