此文章是與小賴合作撰寫
隨著人工智慧、機器學習以及深度學習的興起，科學家致力於開發各式各樣的軟硬體企圖讓機器有著如人類般的學習與思考能力，藉此協助人類進行判斷和決策。誠如早期的深藍到現在的AlphaGo，都打著以擊敗人類的旗幟為目標，而事實證明AlphaGo也做到了。但對於我來說，這仍只是「弱」人工智慧的展現，只能在特定的條件下(例如，下棋的場景)完成人類給予的任務(贏得棋局)。一個「強」人工智慧：是一個可以對自然且隨機的環境做出如人類般靈活的反應。從這個角度看，現在的人工智慧其實還不如可以邊回應父母、邊畫畫、邊吃蘋果的三歲小孩。
早期的人工智慧都是以邏輯判斷的方式來對機器人下指令，一旦有了一個刺激是不在當初預設好的邏輯內，這個時候機器人就會無所適從。現今因為機器學的領域發展出了深度學習，使得機器人可以從一堆刺激裡(資料庫)找出規律，並學會對應的反應(輸出結果)，最後在面對新的刺激時可以做出「最適當」的行為，儘管這行為有時候還是會不如預期，但總算是邁出了一大步，不再是一個口令一個動作。
相對於媒體的誇張，我會選擇話有保留，因為現在的人工智慧還是存在很多難解的問題，包括資料庫與標記資料的取得、需要大量的學習資料以及如何泛化等等問題。面臨這些問題科學家們開始轉向研究人類的大腦－腦神經科學－並重新提起「意識」這個以前在學術界避而不談的哲學問題(因為無法完全解釋得清楚)，企圖將它結合大腦的運作、以科學實證的角度研究，想要透過這樣的路徑一窺人類智慧的奧秘。
談意識，這是哲學？還是科學？
說到意識，乍聽之下似乎很是抽象的，有些人甚至會覺得它不屬於自然科學的範疇，更接近連結靈魂、宗教等方面的領域。
早先對於意識的討論，都以是哲學問題提出的：例如蘇格拉底式的問題，什麼是意識、意識從何而來等等。這些問題到現在都還沒有一個統一的答案，即便是心理系出身的我，也很難去解釋清楚意識的操作型定義，以及它是怎麼產生的。
相對於意識，我想一般大眾反而更常接觸到潛意識這一個概念，所以，社會大眾對於心理學的認知有一大部分就是「學心理學就可以解讀潛意識」。但其實不管是意識還是潛意識，它們都還有更多值得我們去挖掘的內涵。
「心理學是研究人類一切行為的科學」，這是在大一普通心理學教科書裡開宗明義的一段話。所以，既然意識是起於哲學問題也能透過科學實證，那麼也應該與心理學最有直接的相關，《腦與意識》這一本書就是一個很好的例子，能帶領我們從更科學的角度去認識意識這件事情。
在閱讀這本書的過程當中，我就不斷想起曾經學過的發展、實驗和認知心理學的範疇，裡面有許多的研究都能跟意識這東西扯上點關係。就個人而言，我認為意識是個體與環境接觸後才漸漸產生出來的產物，並且在前運思期時(皮亞傑的認知發展理論)意識就開始有了作用，且確認了自我的存在，隨著發展階段的遞進才慢慢完備。我也認為意識是一個複雜的存在，它可以讓自己察覺當下的狀態，以一個中立者的腳色來進行觀察自己與外界(後設認知能力)。從這角度看，注意與否就跟意識扯上關係，從認知心理學來看(注意力的章節)：外界的刺激是會進入到人類大腦裡面，只有給予注意的篩選，訊息才會進入後續的其它認知系統去進行處理，也就是形成「有注意到、意識到」的狀態裡面，而剩下沒有意識到的部分則是跑到潛意識裡面。值得注意的是，我認為這並不代表注意到這件事就是代表意識，我們僅可以把注意想像成是一個門檻，意識則是後面更深更不可測的運作系統。
意識的科學研究
在這本書當中，作者選擇用實證科學的角度去探討意識，在這之前作者認為有幾個問題需要被解決，像是(1)如何清楚地對於意識進行操作型定義(2).需要透過創新的實驗設計以及驗證方式去說明意識的存在等。而作者更就科學應用的角度去探討現代科技發展中最為興奮的話題─如何創造出AI人工智慧。作者選擇從幾個層面去解釋自己的研究發現─也就是，如何讓AI人工智慧像人類大腦般的運作：包括提出AI人工智慧需要(1)如何像人一樣用語言表達自己和(2)同時反映自己的精神狀態，藉此來說明AI有資格稱之為有意識的證據。
為了瞭解是意識，作者進一步區分了三個最小化的概念
- 警覺
- 注意
- 意識通達
作者透過對意識作的操作型定義裡將意識通達這個概念定為能夠說明意識存在的狀態，並且認為真正的意識就在於此，將關注的信息最終進入意識、並可以向他人傳達的一個過程。作者認為我們應該把意識的研究先放在意識通達這個層面上，之後再慢慢的深入探討並且逐一觀察定義，從一個整體定錨的目標在下像找出更細緻化的意識內容。
為此，他透過了許多實驗來探索意識知覺的機制，也就是你如何主觀與客觀的感覺訊息這件事情被我們所注意到了，例如最小差別實驗、雙目競爭、看不見的大猩猩以及閾下圖片等。透過操作，作者說明意識知覺的存在及可操作性，即透過實驗的人為操弄。
作者也主張受試者的主觀論述是可信的，其中書中提到「主觀報告是意識認知神經科學意圖研究的關鍵現象」，這一點不同於傳統的科學，認為只有完全客觀、可以被觀察的事實才足以被相信。作者認為應該要把這些質性的資料也當作原始數據，與其它的心理學觀測變量一起測量、紀錄，也就是運用在實驗方法裡量化與質性的綜合研究方法。
當然，作者也描述了─要把這主觀報告當成原始數據是有條件的，因為總不能把受試者胡說八道的報告也當成有用的數據，他認為正確的使用方式應該是去釐清一個人主觀體驗背後有哪些客觀的神經生理現象。
為此，作者再以靈魂出竅當作例子，並透過神經生理機制來解釋此一現象，其中一個例子就是位於大腦的右顳頂交界處的腦區是許多不同類型信號(視覺、體感、肌肉運動等)交會的高級區域，所以，大腦會利用觸覺與肌肉運動的信號，和來自前庭系統的信號進行定位，一旦這些訊號彼此不相符或是此腦區有受損，就會導致類似靈魂出竅的現象。
意識科學讓我們離AI人智慧會更近了嗎？
說了這麼多，意識跟AI人工智慧到底有什麼關係呢？作者認為AI人工智慧不具備像人類般的隨機與彈性的問題，是能夠透過模擬人類的意識來獲得解決。我則認為意識是能讓自己察覺自己所處的環境以及檢視自己與外界環境的互動，可以像是一個調節器並調整自我的模型參數，讓人工智慧得以在有限的初始資料庫中演變、產出最符合當下環境的輸出。
若我們真的可以了解意識的起源、並進行反覆性的實驗驗證，我們就能進一步的了解它，甚至做出一個意識模擬器(人工意識)，我想這對人類以及科技的進程都有很大的幫助。不過，就如同之前提到的，目前對於意識的研究沒有一個統一的定論，即便作者提出意識的操作型的定義，仍然遭受到其它學者的質疑即挑戰，以致我們無法取得在各方面(研究方法上、倫理議題上…等等)的一個共識。好消息是，仍然有許多的學者開始對意識進行科學方式的探討與研究，如Christof Koch, Stanislas Dehaene, Antonio Damasio, Ken Wilber及Igor Aleksander等。我也希望可以從這些學者的研究中更加了解到意識，而有朝一日能活在開發出人工意識的這個世界。
