进入2023年，社交聊天机器人ChatGPT突然火爆出圈，成为社交媒体和公众舆论争相追逐的明星。ChatGPT于2022年11月底发布，仅5天时间注册用户就超过100万，在短短两个月的时间内，活跃用户超过一个亿，成为史上用户增长最快的消费者应用软件。ChatGPT可以编代码，做评论，给出专家建议，进行趋势预测等等，看起来无所不能。一时间，问ChatGPT各种刁钻的问题，看它如何回答成为一项人人争相参与的公众娱乐活动。ChatGPT风潮还没过，OpenAI公司推出了功能更强大的GPT-4，在输入和输出文字基础上，还可以输入输出图像、视频和音频，在很多测试中的表现都超过了ChatGPT。
尽管人工智能（AI）是近些年最活跃的科技领域，但并不是随时都能上热搜或新闻头条。如果记得没错，上一个机器人明星是谷歌旗下DeepMind公司于2016年推出的会下围棋的AlphaGo（阿尔法狗）。当时的阿尔法狗II代（AlphaGo Lee）与世界围棋冠军、韩国职业九段选手李世石的比赛，吸引了众多媒体和公众的目光。最终阿尔法狗以4∶1的总比分战胜李世石，更让人们惊呼，机器人的智慧已经能够完胜人类智慧。2017年， AlphaGo Lee的升级版AlphaGo Master在网络上先后战胜了中日韩围棋界的顶级高手，取得60胜的骄人战绩。同年在中国乌镇举行的围棋峰会上，AlphaGo Master以3∶0的比分战胜了世界围棋冠军柯洁，宣告在围棋领域人类已不是人工智能的对手。之后，新一代AlphaGo Zero被推出，在诞生的3小时后，在没有人类经验知识的输入下，通过自学学会了下围棋；在诞生36小时后，它就以100:0的碾压战绩打败了AlphaGo Lee；经过 40天的训练后，以89∶11的比分击败了 AlphaGo Master。
其实人工智能在棋类博弈中战胜人类早有先例。早在1997年，一台名叫“深蓝”的IBM超级计算机在经过6局规则比赛的对抗后，成功战胜国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，已经引起了轰动。而自2017年，DeepMind采用新算法又开发了单一系统AlphaZero，经过短期的自我学习后，AlphaZero就完胜国际象棋、日本将棋及围棋当时最强的智能系统。比如，仅用4小时的自我学习，就超越了最强的国际象棋智能系统Stockfish；仅用2小时的自我学习就超越了日本将棋的最强智能系统Elmo；仅用8小时就战胜了前面提到的围棋最强智能系统AlphaGo Zero。至此时，人类智慧在棋类博弈中已完全不是人工智能的对手。好在，人类与人工智能的对抗中还有一个重要堡垒：意识。
机器人可能有意识吗？人类能不能制造一台有意识的机器？这是很多人关心的一个问题。在很多科幻电影中，机器人不但可以拥有意识，甚至还能控制人类，如《黑客帝国》（Matrix）系列中，真实世界的人类被机器人囚禁，成为虚拟世界的能源提供者。然而这只是科幻电影而已。关于机器是否可以有意识，又依赖于对意识如何定义。什么是意识？怎样才算有意识？1950年，英国数学家阿兰•图灵（Alan M. Turing）提出一个用来测试机器是否能像人类一样思考的方法：“能否制造出一种机器，当你和它用电传打字机交流时，你无法区分它是不是人类？”。换句话来说，如果用我们平时交流所用的语言通过电脑屏幕与人类或人工智能程序进行互动，互动内容可涉及任何话题。一定时间后，如果我们无法确定对方是人类还是人工智能程序，那么就可以说该人工智能程序能够像人类那样思考。
无疑，ChatGPT在这个方面向前迈了一大步，对于各种稀奇古怪的问题，它都能给出一个看上去像模像样的回答。如果提问的人并不知道答案，会觉得它的回答非常不错甚至相当专业。知道答案的人，则会发现ChatGPT有时会“一本正经”的给出一个错误回答。有媒体报道，ChatGPT成功通过了图灵测试：让一名观察员分别与ChatGPT及一名人类进行10分钟的任意主题对话，在对话结束后，要求其判断哪一个是机器，哪一个是人类。结果观察员把人类误认为是机器，而把ChatGPT误认为是人类。
然而，即使计算机能够成功的回答问题，也并不意味着计算机真正“理解”问题。约翰•塞尔（John R. Searle）博士设想了一个“中文房间”的思想实验。他想象自己呆在一个封闭的房间当中，别人在外面将写着中文字的纸条，从门缝下边塞进去，他通过运行程序指令得到问题的中文回答，并将答案传回门外。尽管看起来他提供的答案是有意义的，但事实上他完全不懂中文，中文对他来说只是没有意义的符号。所以，即使计算机能够回答和解决问题，但并不真正“理解”问题，就好像他在这个实验中并不理解中文一样。
人工智能在模拟人类的理性思考和有明确规则的逻辑推理方面并不困难，甚至更有优势，而基本感知对人工智能来说却是极大的挑战。以图像识别为例，让计算机来做一个题目：“这幅画里有什么地方不对劲儿？”。如果画中的物体漂浮在空中，猫的脑袋长在了狗的身体上，对人类来说，一个6岁小孩就能轻松指出不合理的地方，而计算机却无法做到。判断随意给出的一张图片是否合理，需要海量的知识为背景，还需要对图片的各个部分及其关系的意义有整合的认识。而在计算机眼中，所有“像素”只是把红、绿、蓝三种原色按一定比例混合而成，它们随机构成一幅画面，并没有具体含义或意义。计算机或许可以从储存有上百万张脸部图像的数据库中，搜索出某个疑似恐怖分子的面孔，但它们判断不出其性别、大致年龄和种族，也看不出他是在皱眉还是在微笑。对于一个有正常意识的人来说，这些问题的答案可以说是一目了然。同样，人脑可以轻松地从一片复杂的背景中，把被扭曲的知觉对象分离和识别出来，而对计算机来说就异常困难。这就是目前广泛应用的“验证码”所依据的原理。
实际上，当我们说“意识”的时候，并不仅仅是说是能够识别和思考，更重要的是我们面对现实世界时产生的那种生动的感受和体验。比如，看见一朵美丽的鲜花，它的艳丽的颜色、多姿的形状、芳香的气味会产生一种独特的意识经验。这种意识经验是主观的、个体专属的、无法和其他人分享的。哲学上有一个专门术语“qualia”，用来表达这种主观意识经验。那么，是否人工智能真的能使机器人拥有像人类那样的“qualia”呢？研究者对此众说纷纭。有人认为，意识是像人脑这样的复杂系统所具有的一种属性，这样的复杂系统有自己特有的因果联系，并以特定的方式与周围的世界进行相互作用。如果我们可以制造一台像人脑一样去工作的计算机，那么它就可以拥有人类那样的意识。这并非是不可能的。但仍有很多人心存怀疑，认为人和机器之间有一条不可跨越的鸿沟，其主要标志就是人类可以拥有独特的意识经验而机器则不能。可以预见，在很长一段时间内，这个争论还是会持续存在。
无疑，未来的意识研究需要多学科交叉的共同努力，认知神经科学被给予厚望。一般认为，意识是脑的功能。了解意识的奥秘，需要先弄清脑和神经系统的运行方式和工作原理。诺贝尔奖获得者弗朗西斯•克里克（Francis H. C. Crick）提出，研究意识要先从揭示意识与哪些神经细胞和神经组织相联系（即意识的神经相关物）入手。继《惊人的假说》（Astonishing Hypothesis: The Scientific Search for the Soul）之后，克里克和合作者克里斯托夫·科赫（Christof Koch）又出版了《意识探秘：意识的神经生物学研究》一书，系统介绍了这个领域的实验研究和最新进展。在未来的研究中，意识的神经过程的研究将是一个重要的主题。其他学科的进展对理解意识的本质也至关重要。比如，很多研究者已经注意到量子力学和意识的密切关系。而在哲学领域，已发展出一个以意识为核心的哲学分支——心灵哲学。总之，作为人类最有挑战性的课题，人们不会停止探索意识之谜的步伐。或许在不远的将来，随着科学的飞速发展，我们对意识会有全新的认识，让我们拭目以待。
彭聃龄 教授
中国心理学学科奠基人之一
北京师范大学认知神经科学与学习国家重点实验室教授
2011年10月退休。曾任北京师范大学心理系系主任，中国心理学会常务理事等
著有《认知心理学》《汉语认知研究》《普通心理学》等
丁国盛 教授
北京师范大学认知神经科学与学习国家重点实验室教授、博士生导师
曾获中国心理学会普通心理学和实验心理学专业委员会优秀青年科学家奖
主要研究领域为汉语认知神经科学，双语研究，语言学习的脑机制
供稿：丁国盛 教授
内容节选自《向心理学家提问》——彭聃龄、丁国盛著 (2023.4出版)，略有改动
