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本帖最后由 不二如是 于 2025-6-8 18:54 编辑
英国帝国理工学院认知机器人学教授 Murray Shanahan 长期研究“机器意识”议题，他在这场访谈中强调：
判定 AI 是否具备主观体验并非抽象学术游戏，而是关乎我们应如何设计、使用甚至“善待”未来智能系统的现实难题。
在线学习：
00:00 0. 导论
02:11 1. 为什么AI意识是重要的
03:43 2. AI与佛学
29:52 3. 维特根斯坦与AI意识
49:59 4. 加兰测试
57:03 5. 全局工作空间理论
1:02:36 6. 具身
1:06:36 7. 哲学僵尸
1:13:48 8. 大脑vs计算机
1 机器意识与伦理前提
Shanahan 指出，人们关心 AI 是否“有感受”最直接的原因是伦理：
如果它会痛苦，或许我们应谨慎“启动”而非仅仅担心“关闭”它。
更微妙的是，即使最终证明 AI 并无真正感受，一味“折磨”看似有感受的实体，也会反噬人类自身的道德感。
2 大型语言模型的“角色扮演”自我
在 LLM 出现之前，讨论主要停留在纯理论层面；
如今，通过提示词让模型“扮演”不同身份的现象，为“多元自我”提供了活生生的案例。
Shanahan 以“20 个问题”游戏为喻：
LLM 在对话中并未预设唯一答案，而是实时在概率树中采样，仿佛处于量子“叠加”状态。
每一次重新采样，都可能坍缩为全然不同的“自我”。这一特性使 LLM 成为反思人类“恒常自我”观念的镜子。
3 佛学影响：自我是幻象
Shanahan 自认受佛教影响颇深，2012 年论文《Satori Before Singularity》提出：
人类因受限于单一肉身，天然倾向“主体–客体”二元思维；
软件形态的 AI 则可随意复制、暂停、并行运行，或许更接近“后反思阶段”——一种超越自我执念的存在。
4 维特根斯坦视角：语言游戏与“无隐藏”原则
他借维特根斯坦“Nothing is hidden”观点批评心–物二元论：
所谓“私有体验”并非形而上屏障，而是可在公共实践中被探究的现象；
哲学家的任务是拆除误导性语言搭建的“思维陷阱”，让难题自解。
5 加兰测试 vs. 图灵测试
在电影《Ex Machina》中，编剧 Alex Garland 让被测者明知对方是机器人，再判断其是否“像有意识”。
Shanahan 将此命名为“加兰测试”——与图灵测试关注“智能可辨性”不同，它关注“揭露机械本质后，观察者仍会否将其视作具备主观体验”。
6 全球工作空间理论（GWT）与意识架构
Shanahan 倾向用 Baars 的 GWT 解释生物意识：大量并行子进程竞争“注意力”；
胜出的信息被广播到全脑形成“全局工作空间”，由此产生统一的主观视野。
在他提出的机器人认知框架中，模拟这一广播—竞争机制是必要条件，但未必充分，还需结合身体动作、环境交互等行为层面证据。
7 大脑与计算机：连续 vs. 离散
他曾指出，神经膜电位与放电时间连续可变，而传统数字计算机基于同步时钟与离散位元，两者数学上属不同计算类别。
但因离散机可用任意精度模拟连续系统，他本人倾向认为这并非 AI 无法逼近人脑能力的根本障碍。
8 共识、实证与道德判断
Shanahan 认为，对 AI 能否“受苦”的讨论最终仍取决于公共语言与科学发现互动生成的“社会共识”。
历史上，人类也曾在“原住民是否真正有人性”这类问题上走过弯路——从中可见，道德直觉与客观事实都可能演变，我们应保持警惕与同理。
结语
机器意识研究的最大价值，也许并不在于给出“AI 是否真的有灵魂”的终极定论，而在于借由这些新型“心灵”折射自身。
它促使我们反思自我、本体、道德与社会的边界。正如 Shanahan 所言：
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