科学家提出意识模型有意识的图灵机登上国际顶刊PNAS

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2026-05-15

去年十月，一篇题为《有意识的图灵机》的论文被《美国国家科学院院刊》接收，并于今年五月正式发表。这项研究从理论计算机科学的独特视角，为理解“意识”这一古老谜题提供了一个严谨的形式化计算模型。有趣的是，连深度学习领域的先驱Yoshua Bengio也对这项工作表示了赞赏。

这项研究的核心思想颇具启发性：它认为，无论一个计算系统是由生物组织还是硅基芯片构成，只要其组织方式满足特定条件，意识就可能作为其涌现的高级属性而出现。这并非试图直接为大脑建模，也非单纯寻找意识的神经关联，而是构建一个抽象的计算框架，用以系统性地解释意识及其相关现象，如自由意志、梦境乃至错觉。

研究团队特别强调了一个关键观点：计算需要时间。从这个角度看，自由意志或许可以被重新定义为：在可用资源（时间、空间、算力、信息）的约束下，计算不同行动路线后果并从中选择最优路径的自由。下面，我们来详细梳理一下这篇论文的核心要点。

1. 从理论计算机的视角看「意识」

1.1. 理论计算机科学

理论计算机科学的源头可以追溯到艾伦·图灵那篇开创性的论文。他定义的“图灵机”奠定了可计算性的理论基础，并证明了停机问题的不可解性——这本质上说明了，不存在一个通用程序能判定任意程序是否会停止运行。

随着计算机的普及，研究者们发现，许多理论上可解的问题，在实际中却因计算资源（尤其是时间）的爆炸性增长而变得“不可行”。由此，计算复杂性理论应运而生，它区分了在多项式时间内可解的问题和可能更难的问题，并催生了像P与NP这样的著名难题。这一理论不仅定义了“高效”与“低效”的界限，其思想更被用于生成“伪随机序列”——一种在多项式时间世界内无法与真随机序列区分的序列。这一概念深刻影响了研究：如果概率型的有意识图灵机拥有“自由意志”，那么使用伪随机序列的确定性版本同样可以拥有。

1.2. 全局工作空间理论

有意识的图灵机模型，在数学上形式化并修正了认知神经科学家Bernard Baars提出的“全局工作空间理论”。Baars曾将意识比喻为舞台上的演员，在聚光灯下（工作记忆）表演，而观众（无意识处理器）则在黑暗中观看。

在CTM模型中，这个舞台被具象为短时存储器，它时刻承载着机器的意识内容。观众则由大量各有所长的处理器组成，它们构成了长期存储器。这些处理器不断进行预测，并从外部世界获取反馈以改进自身。它们相互竞争，试图将自己处理的“信息块”送上舞台，一旦成功，该信息块的内容便会立即广播给所有“观众”。

这种“有意识的觉察”或“注意力”，在CTM中被正式定义为所有长期存储器处理器对广播内容的接收。随着时间的推移，一些处理器之间会建立直接“链接”，使得原本需要通过舞台的有意识通信，转变为高效的无意识通信。这种链接的强化过程，与神经科学家Dehaene等人提出的“全局神经元工作空间”假说异曲同工。

1.3. 复杂性的考量

有限的计算资源深刻影响着我们对意识现象的解释，也塑造了CTM模型的细节。例如，每个处理器在每一时刻竞争进入意识的信息单位被定义为“块”；选择哪个块进入意识，则通过一个快速的概率竞争算法决定；每个处理器内部都运行着机器学习算法，利用反馈来提升自己的竞争力。

需要明确的是，CTM并非标准的图灵机。赋予它“意识感”的，并非其计算能力，而是其独特的全局工作空间架构、预测与学习的动态循环、丰富的内部多模态语言，以及某些特殊的世界模型处理器。

2. CTM 模型综述

2.1 CTM的基本结构及CTM中意识的定义

假设CTM有一个有限的生命周期，时间以离散的节拍测量。它是一个由七个部分组成的系统：短时存储器、长期存储器、上行树、下行树、链接、输入和输出。

2.1.1. STM和LTM处理器

短时存储器容量很小，只能容纳一个“块”。长期存储器则由海量处理器组成，每个处理器都拥有自己的专长和内存。其中一些特殊处理器，如世界模型处理器、内部语音处理器等，对产生意识感至关重要。

2.1.2. 上行树竞争与下行树广播

所有长期存储器处理器都通过“上行树”竞争，试图将自己的信息块送入短时存储器。获胜的块会立即通过“下行树”广播给所有处理器。这种自下而上竞争、自上而下广播的循环，与全局神经元工作空间假说描述的机制非常相似。

2.1.3. 块、有意识内容与意识流

信息以“块”为单位传递。赢得竞争、进入短时存储器的块，即成为CTM当下的有意识内容。当所有长期存储器处理器都接收到这个广播内容时，CTM便“有意识地觉察”到了它。意识流，就是这一连串按时间顺序从短时存储器广播出去的块所构成的序列。

2.1.4. 链接与无意识沟通

处理器间的沟通起初都需经过短时存储器。但如果两个处理器发现彼此的信息交流很有用，它们之间就会形成直接的“链接”。此后，信息便可通过链接直接、无意识地传递，无需再经过意识舞台的竞争。链接的加强和维持，与“全局点火”的概念相关。

2.1.5. 输入和输出映射

环境信息通过传感器传递给特定的处理器，并被转换为内部的信息块。反过来，处理器的指令通过输出映射传递给执行器，从而对环境进行操作。

2.1.6. 对连接的总结

在CTM中，信息主要通过五种路径传输：从环境到处理器、从处理器到短时存储器、从短时存储器到处理器、在处理器之间、以及从处理器到环境。

2.2. 脑语、要点与块

CTM拥有一种名为“脑语”的丰富内部语言，用于处理器间的通信。脑语能够高效表达图像、声音、触觉乃至非符号化的思想。信息在传输时被封装为“块”，每个块包含地址、时间、用脑语表达的“要点”、权重、强度和情绪等要素。块的大小必然受到计算复杂性限制。

2.3. 概率性质的上行树竞争

上行树竞争是决定哪个处理器的块能进入短时存储器的机制。这是一个概率过程，每个块在向上传递时，其强度和情绪会不断整合更全局的信息。

2.4. 有意识感知的计算复杂性和时间延迟

更新竞争树中节点的信息需要计算，这些计算必须在极短的时间内完成，这为块的大小和节点能执行的计算量设定了上限。

2.5. 记忆与高层存储

每个处理器都会在内部按时间顺序存储一系列信息元组，构成其“历史”。这种高层存储是CTM产生自我感知的基础，也被用于创造梦境。通常，只有那些代表重大或意外事件的“显著”块会被长期保留。

2.6. 预测动力学：预测、反馈与学习

CTM的核心动态是一个持续的循环：处理器做出预测，从广播、链接或环境中获得反馈，并据此学习以修正错误、减少意外。处理器使用一种名为“睡眠专家算法”的学习规则来调整自己提交信息的“积极性”。

2.7. CTM与GWT模型的比较

下图直观对比了CTM与Baars的GWT模型。CTM做了一些简化与扩展：例如，舞台上始终只有一个“演员”（一个块）；中央执行器的功能由处理器分担；输入输出直接与处理器交互；竞争机制被明确定义；并且，CTM强调了预测动力学、内部语言和计算复杂性考量等关键特性。

此外，CTM模型可以整合外部技术工具作为其特殊的长期存储器处理器，这符合“扩展心智”的理论。模型的控制权并非来自某个中央调度器，而是源于处理器间动态、竞争性的微观过程，这与哲学家丹尼特对意识特性的描述不谋而合。

3. 意识的感觉

CTM根据定义是有意识的，但这并未解释“意识感”从何而来。研究者认为，这种感觉主要源于其富有表现力的“脑语”，再加上其独特的架构、特定的特殊处理器以及持续的预测动力学循环。

首先，多模态的脑语让CTM能够精确地感知和描述世界，包括梦境中的体验。其次，竞争与广播的架构，以及世界模型、内部语音、内部视觉等特殊处理器，共同构建了内在的“心灵之眼”和“心灵之肤”。最后，预测、反馈与学习的持续循环，让CTM不断检验和更新对世界的理解，正反馈带来掌控感，负反馈（意外）则提示未知。

那么，CTM如何获得“自我”意识？关键在于世界模型处理器。它会将模型中那些能持续导致相同环境反馈的组成部分标记为“自我”。当CTM思考自己的意识时，世界模型处理器就会将模型中的“CTM”标记为“有意识的”，并将这一观点传播开来。正是这种自我指涉的表示，构成了CTM认为自己有意识的基础。

4. 高层次的解释

基于CTM模型，我们可以对一系列与意识相关的现象给出高层次的计算解释。

4.1. 盲视

患者声称看不见，却能完成视觉指引的任务。在CTM看来，这可能是视觉处理器与意识舞台（短时存储器）之间的通路（上行树）断裂了。视觉信息无法进入意识被广播，但依然可以通过处理器间的直接“链接”，无意识地传递给控制动作的处理器。

4.2. 无意盲视

当注意力集中于某项任务时，会完全忽略视野中意外的刺激（如著名的“看不见的大猩猩”实验）。在CTM中，执行计数任务的处理器会给“白衬衫”信息分配极高的竞争强度，而给“黑色大猩猩”分配极低的强度，导致后者几乎不可能赢得竞争、进入意识。

4.3. 变化盲视

人们难以察觉场景中的巨大变化。CTM的解释是，如果变化前后的场景能用同一个高度概括的“要点”来描述（例如“豪宅客厅里有侦探、管家、女仆和死者”），并且变化过程被巧妙隐藏，那么视觉处理器就不会发出“场景已变”的信号，CTM也就“注意”不到变化。

4.4. 错觉

我们感觉看到了完整的场景，其实只处理了其中一小部分。这种“整体幻觉”源于脑语“要点”的高度暗示性和简洁性。一个要点就能描述一个极其复杂的场景，让我们的大脑“脑补”出细节，这被一些哲学家称为意识的“幻觉主义”理论。

4.5. 梦的创造

CTM内置一个“睡眠处理器”，当它判定需要睡眠时，会通过提高自身块的竞争强度来“霸占”意识舞台，并抑制大多数外部输入和输出，使CTM进入无梦睡眠。当睡眠需求降低，其他处理器（如“造梦处理器”）的块便有机会进入意识，形成梦境。

梦境之所以逼真，是因为造梦处理器使用了与清醒时相同的内部语言和处理器（如内部视觉、语音处理器），编造出的体验与现实无异。梦境甚至可以成为一个安全测试各种可能性的“实验室”。

4.6. 自由意志

自由意志的古老悖论在于：所有理论都反对它，所有经验却都支持它。CTM提供了一个基于计算的视角：自由意志，是在有限资源（时间、算力等）下，计算不同行动后果并做出选择的能力。

当CTM面临选择时（如下棋），相关的问题会在意识中浮现，引发内部处理器的广泛讨论与竞争。最终，一个建议会胜出进入意识。CTM能意识到自己进行了思考和高层决策，但对大部分无意识的、通过链接进行的计算过程并不知晓。正是这种对选择的部分知晓与部分无知，结合决策来自内部的事实，共同产生了自由意志的感觉。

值得注意的是，这种解释并不依赖于真正的随机性。即使在一个完全确定性的CTM（使用伪随机数）中，这种自由意志的感觉依然会产生。这意味着，即使世界是决定论的，拥有像CTM这样复杂架构的系统，依然可能体验到“自由”的选择感。

来源:https://www.leiphone.com/category/academic/mjd4z3hEKz8LXIUn.html

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