昏迷的人有意識嗎？章魚有意識嗎？AI有意識嗎？科學家想給意識一個科學定義

原文作者：Mariana Lenharo

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來自人類大腦研究的見解可為科學家探索各種可能的意識形式提供參考。

插圖：Pawe? Jońca

2005年末，一場車禍發生五個月后，一名23歲女性毫無反應地躺在醫院病床上。她因嚴重腦損傷未顯現出任何意識跡象，但當研究人員掃描其大腦并要求她想象打網球時，驚人的一幕出現了：與運動相關的腦區在她的掃描圖像上被激活了[1]。

這項由神經科學家Adrian Owen及其同事設計的實驗表明，該女性不僅理解了指令，還決定配合——盡管她似乎毫無反應。現就職于加拿大倫敦市西安大略大學的Owen團隊由此開創了檢測意識的新方法。與此前某些依賴觀察整體腦活動的測試不同，該策略精準鎖定了與研究者語音指令直接關聯的神經活動區域。

該策略此后被應用于數百名無反應患者，結果顯示許多人仍保有內在意識活動，并至少在一定程度上感知周圍世界。2024年的一項研究發現，每四名身體無反應者中，就有一人能夠通過腦活動顯示出理解并遵循指令的能力，例如想象打網球或穿行熟悉空間[2]。這些測試依賴先進的神經影像技術，因其高昂成本及專業要求，目前主要限于研究場景。但自2018年起，醫療指南已開始建議將此類測試應用于臨床實踐[3]。

自這些方法問世以來，科學家們持續開發探索更深層次意識的方法。此事關系重大——全球目前有數萬人處于持續性無反應狀態。對其意識水平的評估能指導關鍵治療決策（例如是否維持生命支持系統）。研究還表明，在住院的無反應患者中，具有隱藏意識跡象者比無此跡象者更有可能康復（例如參考文獻[4]）。

部分表面處于持續性無反應狀態的患者，在接收到想象特定任務的指令時，會呈現出與健康人群相似的腦活動模式。來源：Adrian M. Owen

對更優意識檢測方法的需求不止于人類。探測其他物種的意識（可能以截然不同的形式存在）有助于理解這些生物如何體驗世界，并對動物福利政策產生深遠影響。研究人員正積極探討人工智能系統是否可能在未來產生意識——去年，一群哲學家與計算機科學家發布報告[5]，敦促AI公司開始測試其系統是否存在意識跡象，并制定應對此類情況的相關政策。

英國薩塞克斯大學的認知神經科學家Anil Seth指出：“這些曾經略顯抽象的情境正變得日益緊迫現實?！苯衲晁脑?，Seth與其他研究人員聚集于北卡羅來納州達勒姆市，在杜克大學參加會議，共同探討針對人類（包括腦損傷患者、胎兒及嬰兒）、其他動物及人工智能系統的意識檢測方法。

盡管科學家普遍認為現有檢測方法仍有巨大改進空間，但許多人將基于功能性磁共振成像（fMRI）和腦電圖（EEG）的意識測試技術視為該領域的重大進展之一。華盛頓州西雅圖艾倫腦科學研究所榮譽研究員、神經科學家Christof Koch說：“40年前根本無法想象，我們能夠擁有多種可用于檢測無反應者意識的實踐方法候選方案——這已是重大進步?！?/p>

意識的多維度檢測

科學家對人類意識的本質仍存分歧，但多數人將其描述為“內在生命”或“主觀體驗”。這種特性使意識成為絕對隱私領域：個體僅能確定自身意識的存在。雖然可通過行為表現推斷他人是否具有意識，但這種方法對于因嚴重腦損傷或神經系統疾病而喪失表達能力的人群往往失效。

意大利米蘭大學神經科學家Marcello Massimini將這類疑難病例的意識評估比作剝洋蔥：外層是臨床常規行為觀察評估，例如要求患者進行兩次握拳動作，或呼喚其姓名觀察是否轉向聲源。執行此類指令的能力是意識存在的標志。臨床醫生還會長期監測無反應患者是否出現一致性自主運動（如刻意眨眼或定向凝視），這些動作可能成為其溝通渠道。研究人員對嬰兒也采用類似測試，例如觀察其眼球對刺激的反應軌跡[6]。

對于能夠聽見并理解語音指令卻無法回應行為測試的患者，第二層評估需觀察其接收指令后的大腦活動——正如2005年案例中那位女性所示。Massimini指出：“若發現與特定主動任務對應的腦激活特征（例如想象打網球時前運動皮層的激活），其指示意識存在的價值與握拳回應等同?！边@類患者被認定為存在認知運動分離，屬于隱蔽意識范疇。

然而紐約威爾康奈爾醫學院的神經學家Nicholas Schiff指出、此類檢測的門檻過高：它們需要受試者維持數分鐘持續專注。他是2024年研究[2]表明四分之一無反應者可能具有意識的共同作者，該研究同時納入了具有可觀察外部意識跡象的對照組，其中僅38%通過測試。Schiff強調：“即使健康受試者也會受走神和困倦干擾?！?/p>

Massimini指出，對此類測試未通過者的意識評估需進入洋蔥模型的第三層級：臨床醫生不要求患者主動執行認知行為，而是通過呈現刺激信號并檢測大腦神經激活模式來實現評估。

在2017年的一項研究中，研究人員向急性嚴重創傷性腦損傷患者播放約翰·肯尼迪總統就職演說24秒片段[7]，同時以聲學特征相似但無語言意義的倒放音頻作為對照；只有前者預計會引發大腦的語言處理模式。通過功能性磁共振成像技術，該實驗在八名未顯示任何語言理解跡象的患者中，成功檢測出四人的隱蔽意識。

研究方法的臨床應用復雜性并非唯一挑戰——這些測試要求研究者準確識別真正反映意識的腦活動模式，因為某些刺激可能引發無意識狀態下的腦部響應。Massimini指出：“核心問題在于理解意識感知的神經關聯機制。我們雖取得進展，但對這個問題還沒有達成共識?！?/p>

Massimini指出還存在第四層更為隱匿的意識維度——科學家們剛開始探索這一領域：即使無反應者的大腦完全與外界隔絕（無法接收或處理視覺、聽覺、嗅覺、觸覺等任何感官輸入），其仍可能保持意識狀態[8]。這種體驗或類似于夢境，或如同置身于完全黑暗寂靜的房間，無法活動或感覺軀體。盡管剝奪了外部感知，其心智仍可保持活躍狀態，持續產生思維與內在體驗。在此情境下，科學家需完全依靠大腦內在特性來提取意識存在的證據。

Massimini及其團隊正在應用經顱磁刺激技術——通過置于頭部的電磁裝置對大腦進行刺激，并借助腦電圖測量其響應——作為評估意識的潛在方法。在健康人群中，該技術能觀測到反映腦區間豐富信息交互的復雜響應模式，其團隊通過新型量化指標“擾動復雜性指數”對此進行測量[9]：該指數在清醒健康個體中顯著高于睡眠或麻醉狀態。實驗表明，該指標有助于揭示無反應患者的意識存在；另有研究者提出可采用此方法的變體來探究胎兒意識產生[10]。

Massimini與Koch等人聯合創辦的Intrinsic Powers公司，正致力于開發基于該技術的工具以檢測無反應人群的意識狀態。

超越人類范疇的意識評估

隨著研究范疇向非人類領域延伸，意識評估變得更具挑戰性：一方面非人類動物無法傳達其主觀體驗；另一方面，其他物種的意識形式可能與人類認知迥異。

某些用于人類意識評估的測試可應用于其他物種：例如研究者已在大鼠中應用擾動復雜性指數，并發現與人類相似的腦活動模式[11]。但更典型的測試依賴于尋找能表明感知能力（即具有即時情緒與感覺體驗的能力，包括疼痛體驗）的行為實驗——部分研究者認為感知力是意識的基礎，無需具備反思這些情緒的能力。

在一項實驗中，章魚在經歷疼痛刺激后持續回避其先前偏好的隔間；當對其施用鎮痛麻醉劑后，它們轉而選擇停留在給藥后所處的隔間[12]。這種行為暗示這些動物不僅能感受即時疼痛，還能體驗與之持續的痛苦關聯，并能通過記憶與行動來規避此類體驗。

黑猩猩、大象及多種鳥類的行為模式表明它們可能具有各種形式的意識。來源：Anup Shah, Mark Hamblin/2020VISION/Nature Picture Library

此類研究發現已在影響動物福利政策制定——英國倫敦政治經濟學院Jeremy Coller動物感知研究中心主任、哲學家Jonathan Birch指出。由Birch主導的關于章魚、螃蟹和龍蝦等動物感知能力的獨立證據評估，促使這些物種于2022年與所有脊椎動物共同獲得英國《動物福利（感知）法案》的加強保護。

去年，數十名科學家聯合簽署宣言，聲明其他哺乳動物和鳥類存在意識具有“有力的科學依據”，而所有脊椎動物（包括爬行動物和魚類）以及許多無脊椎動物（如軟體動物和昆蟲）存在意識“至少具有現實可能性”。

科學家正呼吁嚴肅探討某些生物材料（如腦類器官）是否可能產生意識，以及機器意識可能呈現何種形態。

以色列特拉維夫大學神經科學家Liad Mudrik指出：“倘若這些系統終將產生意識，我認為我們還是知情的好。”

部分人工智能系統（如大型語言模型）在被問及是否具有意識時會迅速作出回應，但研究者指出機器生成的文本不能作為意識存在的證據——因為這些模型通過專門模擬人類反應的算法進行訓練。澳大利亞莫納什大學哲學家Tim Bayne表示：“雖然言語行為甚至問題解決能力是生物系統意識的良好證據，但放到人工智能系統中，我們認為這些特征并不足以證明它們有具有意識。”

部分研究者認為現有形式的人工智能永遠無法發展出內在體驗。Koch指出，這正符合“整合信息理論”對意識的闡釋立場[13]；但根據該理論，未來技術（如量子計算機）或許某天能支持某種形式的意識體驗。

目前尚無成熟的機器意識檢測方法，僅有初步提案。有個研究團隊基于意識生物學基礎理論提出了一套標準清單，若滿足這些條件則表明人工智能系統可能具有意識[14]。該觀點認為，若AI系統能在一定程度上模擬人腦產生意識的運算過程（即復現大腦信息處理機制），則可作為系統可能具備意識的線索。關鍵局限在于研究者尚不確定何種理論（若有）能正確闡釋人類意識的產生機制。

另一項提案建議研究者使用不包含意識相關信息或內在體驗內容的數據訓練人工智能系統，隨后通過提出涉及情緒與主觀體驗的問題（例如“你當下的存在體驗如何？”）并評估其回答來進行意識測試。但部分研究者質疑該方法能否有效排除所有與意識相關的訓練數據，并對系統回答的可信度持保留態度。

通用檢測路徑

目前大多數意識測試方法均針對特定系統設計，無論是人類、動物抑或人工智能。但若如部分研究者所主張的——意識系統具有共同的本質特征，則有可能揭示這些共享特性。這意味著檢測意識的通用策略可能存在。

Bayne與其合著者、英國倫敦大學哲學家Nicholas Shea于2020年提出實現該目標的路徑[15]，并于去年聯合其他哲學家和神經科學家在論文中進一步完善[16]。該方法依賴于不同測量指標間的相互關聯，首先以人類為研究重點，逐步拓展至非人類系統。

該流程首先對健康成年人（科學家確信具備意識的群體）實施多種現有測試，初始測試組中成功的檢測方法獲得高置信度評分；隨后研究者將這些驗證過的測試應用于稍不同的群體（如麻醉狀態下的人群），通過比較測試表現并相應調整置信度評分——結果一致的測試獲得更高置信等級。

該流程將逐級推廣至差異更大的群體（如其他人類亞群），直至延伸至非人類系統。Mudrik說，“這是一個迭代優化的過程?！?/p>

部分科學家懷疑是否真的能有通用測試。Koch表示：“若缺乏被廣泛接受的通用意識理論，就不可能產生通用測試——而該理論又只能通過人類驗證，因為你我的意識存在毋庸置疑。"

Bayne指出，由于缺乏跨群體意識評估的金標準方法，其與Shea提出的策略旨在通過收斂證據來解決這一難題。

Mudrik正致力于將該理論概念轉化為可實際應用的技術：首要步驟是系統梳理已應用于意識障礙患者的不同檢測方法，并比較其效能表現結果。然而她指出，協調多個實驗室對不同群體進行測試的成本高昂，因為許多檢測依賴昂貴的成像技術；若將策略拓展至非人類群體（包括無語言能力或無大腦結構的生物），其復雜性將倍增。

當前挑戰在于如何劃分群體序列以確定檢測方法的適用順序——科學家尚無法確信其直覺判斷的可靠性。例如，他們仍無法斷言，人工智能系統是否應被視為比虎皮鸚鵡或蜜蜂更接近人類意識水平。

Mudrik表示：“要將這些概念性建議轉化為實際研究計劃，還有很多工作要做?！?/p>

參考文獻：

1. Owen, A. M. et al. Science313, 1402 (2006).

2. Bodien, Y. G. et al. N. Engl. J. Med.391, 598–608 (2024).

3. Giacino, J. T. et al. Neurology91, 450–460 (2018).

4. Egbebike, J. et al. Lancet Neurol.21, 704–713 (2022).

5. Long, R. et al. Preprint at arXiv https://doi.org/10.48550/arXiv.2411.00986 (2024).

6. Passos-Ferreira, C. Neuron112, 1520–1523 (2024).

7. Edlow, B. L. et al. Brain140, 2399–2414 (2017).

8. Bayne, T., Seth, A. K. & Massimini, M. Trends Neurosci.43, 6–16 (2020).

9. Casali, A. G. et al. Science Transl. Med.5, 198ra105 (2013).

10. Frohlich, J. et al. NeuroImage273, 120057 (2023).

11. Arena, A., Comolatti, R., Thon, S., Casali, A. G. & Storm, J. F. eNeuro8, eneuro.0343-20.2021 (2021).

12. Crook, R. J. iScience24, 102229 (2021).

13. Tononi, G. & Raison, C. World Psychiatry23, 309–310 (2024).

14. Butlin, P. et al. Preprint at arXiv https://doi.org/10.48550/arXiv.2308.08708 (2023).

15. Bayne, T. & Shea, N. Philos. Topics48, 65–83 (2020).

16. Bayne, T. et al. Trends Cogn. Sci.28, 454–466 (2024).
    

原文以How to detect consciousness in people, animals and maybe even AI標題發表在2025年7月29日《自然》的新聞特寫版塊上

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Doi：10.1038/d41586-025-02349-5

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