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本文由Rehoo團隊Tin原創，獨家發布在今日頭條，無授權禁轉！(圖片來自網絡)
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許多先進的人工智能項目說，他們正在向工作建立一個有意識的機器的基礎上的想法，大腦功能僅僅是編碼和處理多感官的信息。這樣的假設是，一旦正確理解了大腦的功能，就應該有可能將它們編程到計算機中。微軟最近宣布，將為此目的花費10億美元。
但是到目前為止，建立超級計算機人才的嘗試還沒有完成。從2013年開始的數十億美元的歐洲項目現在基本上被認為已失敗。這種努力已經轉變為看起來更像是美國一個類似但雄心勃勃的項目，它為研究人員開發新的軟件工具來研究大腦數據，而不是模擬大腦。
一些研究人員繼續堅持認為，用計算機模擬神經科學是必經之路。像我這樣的其他人則認為這些努力注定要失敗，因為我們不認為意識是可計算的。我們的基本觀點是，大腦整合并壓縮了體驗的多個組成部分，包括視覺和嗅覺，而這根本無法以當今的計算機感知，處理和存儲數據的方式來處理。
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大腦不像計算機那樣運轉
活生物體通過在對象與環境之間的活躍過程中適應神經聯系，將經驗存儲在大腦中。相反，計算機將數據記錄在短期和長期存儲塊中。這種差異意味著大腦的信息處理也必須不同于計算機的工作方式。
大腦會積極探索環境，以找到可指導一項或多項行動的要素。知覺與感官數據并不直接相關：一個人可以從許多不同的角度識別一張桌子，而不必自覺地解釋該數據，然后詢問它的記憶，是否可以通過較早識別出的物品的交替視圖來創建該模式。
對此的另一個觀點是，最平凡的記憶任務與大腦的多個區域相關聯，其中有些區域很大。技能學習和專業知識涉及重組和身體變化，例如改變神經元之間的連接強度。這些轉換無法在具有固定體系結構的計算機中完全復制。
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計算與意識
再次強調了意識不可計算的其他原因。一個有意識的人知道他們在想什么，并且有能力停止思考一件事，而開始思考另一件事-無論他們在最初的思路中處于何處。但這對于計算機而言是不可能的。八十多年前，具有開創性的英國計算機科學家艾倫·圖靈（Alan Turing）表示，沒有任何方法可以證明任何特定的計算機程序都可以自行停止，但是這種能力對于意識至關重要。
他的論證是基于一種邏輯技巧，其中他創造了一個內在矛盾：想象有一個通用過程可以確定所分析的程序是否會停止。該過程的輸出將是“是，它將停止”或“否，它不會停止”。那很簡單。但是隨后圖靈想象出一個工程師編寫了一個包含停止檢查過程的程序，該程序具有一個關鍵要素：如果停止檢查者的回答是“是的，它將停止”，則保持程序運行的指令。
在此新程序上運行停止檢查過程必然會導致停止檢查器錯誤：如果確定該程序將停止，則程序的說明將指示它不要停止。另一方面，如果停止檢查器確定程序不會停止，則程序的指令將立即停止所有操作。那沒有道理得出了結論，那就是沒有辦法分析程序，并且完全絕對確定它可以停止。因此，不可能確定任何一臺計算機都可以模擬一個系統，該系統肯定可以停止其思路并轉變為另一種思路-但是，對此功能的確定性是意識的固有部分。
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甚至在圖靈工作之前，德國量子物理學家維爾納·海森堡（Werner Heisenberg）就表明，物理事件的性質和觀察者對它的有意識的了解存在明顯的差異。奧地利物理學家ErwinSchrödinger將其解釋為，意味意識不能來自像計算機那樣的物理過程，而物理過程將所有操作簡化為基本邏輯論證。
這些想法被醫學研究發現所證實，即大腦中沒有專門處理意識的獨特結構。而是，功能性MRI成像顯示出不同的認知任務發生在大腦的不同區域。這導致神經科學家塞米爾·澤基得出結論：“ 意識不是統一的，而是有許多意識在時空中分布”。這種無限的大腦能力并不是有限計算機可以應對的挑戰。
