李恆威 | 心智上傳：技術文化思潮、技術方案和批判
摘要/Abstract
作爲一種人類超越自身有限性的構想，近年來，心智上傳逐漸從科幻主題變成了一個受到學者嚴肅討論的主題，並且也受到公衆和產業界的關注，以至於心智上傳的具體技術路線也都提上了議事日程。與此同時，批評者認爲，心智上傳不僅存在諸多要考慮的科技難題，而且存在原則上的哲學困難。基於批判性立場，本文嘗試就心智上傳這一事實上充滿科幻色彩、但又被嚴肅對待的主題做一番闡發和深化：（1）鼓吹心智上傳的技術文化思潮——超人類主義和技術加速主義；（2）實現心智上傳的技術方案——腦仿真/模擬和腦機融合——的過程問題與結果問題；（3）對心智上傳所基於的計算功能主義的批判。本文認爲，心智上傳是基於計算功能主義的一種想象的、但理據不充分的外推，因爲心智本質上是一個生物有機體現象而不是單純的計算現象，心智上傳不僅面臨太多的技術問題，而且面臨根本的哲學問題。
關鍵詞：心智上傳；超人類主義；技術加速主義；計算功能主義。
引言
1988年，機器人研究專家漢斯·莫拉維克（Hans Moravec）在《智力後裔：機器人和人類智能的未來》一書中提出了一個設想：人可以將自己的腦傳輸到一臺計算機之中。在他設計的假想實驗裡，人腦的所有信息被全部上傳到計算機中，儘管這個人因此失去了身體，但其存在於計算機中的心智將不會與此前有任何不同[1]。現實中，一輪輪讓人震驚的數字技術、計算技術和智能技術的出現再次激活了莫拉維克關於“心智上傳”（mind uploading）的設想。
簡單地說，“心智上傳”就是將反映人腦所有細節的信息上傳到數字信息空間，然後計算機（經典計算機或量子計算機）會根據這些信息重構腦的數字版本，這樣一個數字（信息）空間的“我”就誕生了，而這個表示“我”之本質的數字化身完全與作爲生物機體的“我”分離。即便“我”的生物機體會在熱力學主宰的物質宇宙中衰滅，但“我”的數字化身至少可以免於因受困於物質肉體的生物之“我”的這種命運。以這種方式，人類就可以在數字虛擬世界中永遠地生活下去，即使地球變得不適宜居住，人類也可以生活在建構於其他星球的數字世界中而得以永生。
事實上，如果心智上傳真的可以成立，即使只是在原則上，那麼也將完全顛覆人類敘事的根本“邏輯”。常規的“我”是物質存在（material being），其心智是具身的（embodied）；而心智上傳後的“我”是數字存在（digital being），其心智是數字的，兩者的存在方式可謂天淵之別。事物的存在方式本質上決定了對其進行觀察、理解、判斷和敘事的“邏輯”（前提或約束）。例如，離開了生命作爲物質形態的廣延性，吃穿住行這些基本需求就完全不可理解，或者說就喪失了理解的前提。如此一來，如果我們仍比照物質存在所決定“邏輯”來理解心智上傳及其永生，那麼就會違反任何合理論證所要求的邏輯同一律，而喪失邏輯同一律的論證是荒謬的。
- Maggie Chiang -
再者，“心智上傳”這個構想在原則上可以成立的哲學立場來自計算功能主義（computational functionalism）或計算主義（computationalism）。AlphaGo、ChatGPT、自主武器這類讓人炫目的人工智能應用，似乎是迫使人們接受心-腦的計算範式或信息加工範式的強大力量。以至於人們以爲心-腦的計算主義不只是在隱喻意義上（認識論上）成立，而且在實在層面上也成立，即心-腦就是存在論上的通用圖靈機，“我們是肉做的圖靈機，是未曾覺知自身程序設計的機器人。”科赫（Christof Koch）認爲，“這個心智即軟件的強有力的隱喻已經變成了一個對所有生命而言的無所不包的神話。” [2]
當隱喻被當成實在，我們就必須要警惕這種“等同”所隱含的危險。例如，雷·庫茲韋爾（Ray Kurzweil）就將心-腦的計算主義等同爲心-腦的計算實在論（computational realism），並提出了一個激進版本的丘奇-圖靈論題：如果一個問題圖靈機無法解決，那麼它也無法由人類的心智解決。[3]根據心-腦的計算實在論，庫茲韋爾無原則障礙地推演出“奇點假說”（the singularity hypothesis）：隨着計算機能力的指數級增長，機器不僅具有通用人工智能和強人工智能，而且會具有遠遠超越人類心智的超級心智（supermind）[4]。我們看到，這種氣氛不僅在科幻領域、未來學和一些當代科技文化思潮中蔓延，而且也滲透進一些重大的科學研究項目的規劃中，如IBM和歐盟的腦項目都是從計算主義的立場出發試圖通過超級計算機建立腦的數字模擬來研究腦的心智能力。爲此，腦機接口（brain-machine interface，BMI）和神經假肢領域的開拓者尼克萊利斯（Miguel A. L. Nicolelis）直言不諱地指出，“當這個荒謬的命題還侷限於好萊塢科幻電影的領域時，這無關緊要。然而，一旦一些計算機科學家，甚至神經科學家開始在公開場合一再宣揚這個主張，並要求歐洲和美國納稅人拿出數十億美元進行毫無意義地嘗試在數字媒介上模仿人腦，事情就變得嚴重起來了。”[5]
儘管心智上傳所基於的計算功能主義的哲學立場會受到原則性的質疑和批判，但作爲一個被一些學者嚴肅討論並有廣泛社會受衆的話題，我們在保持批判態度並提出批判性論證的同時，還想就其背後的技術文化思潮、實現它的技術方案及其要面臨的技術問題和哲學問題作一番更深入的闡發和論證。
心智上傳的
技術文化思潮
心智上傳的雛形出現於20世紀的科幻小說。例如，在威廉·吉布森（William Gibson）於1984年創作的《神經漫遊者》（Neuromancer）中，人們通過將腦掃描成數字信號，使自己的神經系統與互聯網相連，進而實現在虛擬數字世界中進行心智交流。近年來，由於人工智能的突破性進展，以及腦機接口和腦機智能（brain-machine intelligence）融合的快速發展，越來越多的人相信技術文化思潮所許諾的心智上傳應當並且能夠走向現實，其中最有代表性的是超人類主義（transhumanism）和技術加速主義（technological accelerationism）。
- Freepik -
超人類主義最早由英國生物學家朱利安·赫胥黎（Julian Huxley）於1957年同名文章《超人類主義》中提出。他認爲，“我們存在的當前侷限性和悲慘的挫折可能在很大程度上是可以超越的……人類可以，如果願意的話，超越自己——不僅僅是零星的……而是作爲人類的整體。”[6]超人類主義者信奉和鼓吹人類可以在無止盡技術進步的加持下超越現有生命的種種侷限，進入一種超越自然生物條件的生命狀態。在半個多世紀的發展過程中，超人類主義的詮釋不斷髮展和完善。1990年，麥克斯·莫爾（Max More）提出“超人類主義與人文主義有許多共同點，包括對理性和科學的尊重、對進步的承諾，以及對人類（或超人類）在今生存在的重視。……超人類主義與人文主義的不同之處在於，它認識並預見到各種科學技術對我們生活性質和可能性的根本改變。”[7]在超人類主義者尼克·博斯特羅姆（Nick Bostrom）展望的超人類主義未來中，我們的後代將擺脫碳基生物體的限制，獲得將自己的數字化版本上傳到計算機上的能力。從更深層次上看，超人類主義可以視作對傳統人文主義的哲學和道德體系的挑戰，它的超越理念是對“人存在形態和存在意義是什麼”問題的一種全新迴應。傳統人文主義強調人類的自然和固有的本性和價值，而超人類主義者則試圖超越這些被視爲固有不變的限制。超人類主義認爲，人類並不是一個不可變易的存在者，而是一個可以被技術增強和超越的存在，它試圖打破傳統人文主義的禁忌和限制，重新定義人的本質和意義。
技術加速主義是建立在“摩爾定律”（Moore’s law）、“指數增長”（exponential growth）、“智能爆炸”（intelligence explosion）等一系列概念假設之上。基於摩爾定律所形成的技術增長的觀點通常被認爲是一種簡單的“直觀線性觀”（Intuitive Linear View）。與之不同的是，庫茲韋爾等人提出了一種指數增長的技術發展觀。他們認爲，不僅技術發展是“指數增長”的，而且這種指數增長率本身也呈指數增長，即“雙重”指數增長。“正反饋適用於演化，因爲演化過程中某個階段產生的更有力的方法將被用於創造下一個階段。因此，隨着時間的推移，演化過程的速率呈指數增長。……在另一種正反饋迴路中，隨着某種特定的演化過程（例如，計算）變得更加有效（例如，成本效益），更多地資源將會傾向於這種過程，促進其進一步發展。這將導致次級的指數增長（即指數增長率本身也呈指數增長）。”[8]這種雙重指數增長將帶來一種“智能爆炸”。技術加速主義認爲技術迭代會不斷推高技術發展的速度，從而使人類進步的速度遠超自然演化的速度，當下被視作不可能的技術會在可預見的未來實現。如果心智上傳僅僅是一個技術問題，那麼在技術加速主義看來，腦機接口、人工智能和量子計算等領域取得突破性進展以及它們之間的會聚迭代，一定能在技術上解決高精度仿真或模擬人腦所需的各類必要條件，從而實現心智上傳。
心智上傳的技術方案
基於技術的激進程度，心智上傳的方案可大體分爲基於腦掃描的仿真的“全局方案”、基於預測加工的模擬的“全局替代方案”和腦機融合的“漸進方案”。
1.全局方案——基於腦掃描的仿真
心智上傳的腦掃描仿真“全局方案”主要包括三個步驟。第一，對腦進行高精度掃描，從而記錄並生成一個關於此人當前神經狀態高度詳細的、功能完整的信息編碼。第二，將這些信息編碼轉換爲能在數字計算機上運行腦的軟件。第三，在經典數字計算機或量子計算機上運行該軟件。博斯特羅姆認爲，如果上述步驟都成功，那麼“這個過程將會是原始心智在計算機上的定性再生（qualitative reproduction），包含有完整的記憶和人格，以軟件的形式存在。”[9]
2.全局替代方案——基於預測加工的模擬
隨着以深度學習爲代表的機器學習的強勢崛起，一些學者嘗試迴避使用成像或跟蹤技術直接繪製生物腦的詳細微觀物理結構的仿真方案，轉而使用機器學習的方式對人腦功能進行建模來實現模擬。[10]這一思路的基礎是“預測加工”（predictive processing）理論。預測加工理論是近十年全面興起的一種理解腦的一般工作原理的範式。它認爲，腦本質上是一臺預測機器，它根據已習得的關於環境和身體狀況的模型對環境刺激和身體狀況進行預測，如果模型自上而下的預測信號與由環境和身體刺激自下而上的感官信號之間存在誤差，那麼系統就會採取行動策略，目的是使這些誤差最小化。在這個過程中，腦通過貝葉斯推斷機制能不斷修正其模型，從而使系統更好地適應環境。
- Valentin Tkach -
生成對抗網絡（Generative Adversarial Networks，GAN）是當前無監督學習最有效的方法之一。該框架包含兩個模型，即生成模型（Generative Model）和判別模型（Discriminative Model），生成模型通過輸入隨機噪聲生成樣本，而判別模型則評估這些樣本的真實性。兩個模型相互競爭和協作，生成模型試圖欺騙判別模型，使其認爲生成的樣本是真實的，而判別模型則努力區分真實樣本與生成樣本。通過反覆的訓練和調整，生成對抗網絡可以生成高質量的圖像、音頻等結果。通過遷移式地使用生成對抗網絡，可以實現類似於作爲預測加工系統的腦的功能。由於預測加工理論與生成對抗網絡在結構、動態過程和結果上的相似性，因此，通過機器學習模擬作爲預測加工機器的腦從而實現心智上傳這一腦掃描模擬的替代方案具有更強的實操性。
3.漸進方案——腦機融合
延展心智（extended mind）理論爲心智上傳的漸進式方案提供了理論支撐。安迪•克拉克（Andy Clark）和大衛•查默斯（David Chalmers）提出，“認知的過程並不都在腦中”[11],如果人們使用人工製品達到的功能與腦實現的功能存在對等原則（parity principle），那麼該人工製品就可以被視作認知系統的一部分。
克拉克和查默斯的“Otto與Inga”的思想實驗闡明，如果我們承認記憶是Inga認知系統的一部分，那麼就應當承認筆記本是Otto認知系統的一部分。[12]我們可以設想一個21世紀版本的Otto，他的紙質筆記本變成爲了智能手機、計算機等電子設備。他使用這些設備訪問互聯網，並將自己的想法和記憶存儲其中，即通常所說的“雲存儲”。
基於延展心智理論，雲存儲與腦中的記憶並沒有本質區別，它們都具備可用性、可訪問性和可信性等特徵，能夠用於日常推理和決策。由於當前人們已經將大量信息的存儲和處理外包給電子設備，因此，從某種意義上說，我們已身處腦機融合的過程中，我們的心智已部分完成了上傳。更高階的腦機融合要通過腦機接口的方式實現。在獲取人腦的信息數據後，藉助雲端服務器強大的算力對其進行加工，從而實現更深入的腦機融合。隨着腦機融合程度的不斷加深，我們上傳的心智部分也將不斷增加，相較於腦掃描仿真或預測加工模擬，這將是一種漸進且持續性的心智上傳方案。
心智上傳的過程問題
和結果問題
1.過程問題——科學技術問題
無論是仿真腦結構、模擬腦功能還是進行腦機融合，它們都是需要在現實物理世界對腦進行操作才能完成。因此，心智上傳的實現過程中直接面臨着一系列關於腦的結構-動力學的科學技術問題。
首當其衝的問題是我們對腦的結構-動力學認識還存在嚴重不足。現有的腦研究技術主要分爲兩類。一類是解剖學路線，即冷凍腦並將切成薄片，測量每個神經元的位置、類型以及彼此之間的相互聯結。這類方法的侷限性是冷凍腦會破壞其動力學特徵，我們只能通過觀察結構並結合一般的動力學知識來推測原始腦的動力學，這樣可能導致觀察結果與真實腦的動力學相去甚遠。爲了解決這一困難，腦研究發展了第二類技術，即通過功能性磁共振成像（fMRI）、腦電圖（EEG）、腦磁圖（MEG）等方法對腦進行掃描成像，以確定其動力學特徵。但成像技術同樣存在侷限。由於顱骨的阻隔，當前的非侵入成像技術顆粒度過粗，無法獲得足夠建立神經元動力學精準模型的信息量，而侵入式成像則需要通過手術等方式去除顱骨及其他組織，由於醫學倫理的限制，這種方式目前難以用於人類。
簡化建模和測量誤差問題與對腦認識不足緊密相關。從認識結果上看，由於缺乏對腦全面準確的認識，我們只能在現有的數據基礎上對腦進行建模模擬，這樣得到的腦模型必然是一個丟失了腦部分信息的簡化模型。對於致力於全局心智上傳的方案而言，這種簡化模型並不能滿足其要求。
- Islenia Mil -
對於腦機融合方案而言，由於需要用機器替換腦的各個部分[13]，在融合的全過程鏈條中都存在着一系列的技術問題。首先，在替換過程中，鑑於腦的精密性和複雜度，腦組織替換手術的難度遠大於內臟移植手術，手術時間也將大幅延長，這對於接受替換手術的個體而言，可能會造成健康上的負面影響，例如在腦組織移除後到機器部件安裝完成前剩餘腦部分的正常運作問題、長時間麻醉問題等。其次，在替換完成後，外來機器部件作爲一種“異己成分”，可能會導致排斥反應等一系列術後不良症狀。隨着時間的推移，植入的機器部件會被疤痕組織包圍，導致難以正常運行。最後，從整體上看，腦是一個非線性動力系統，這意味着該系統對於初始條件非常敏感，由於替換的機器部件與原始腦組織存在差異，這可能導致某種“蝴蝶效應”，從而使整個腦系統產生無法預測的結果。
由此可見，精確模擬甚至仿真人類腦存在着諸多現實困難。從根本上看，這些問題都在於我們能多大程度上獲取關於腦的知識，包括腦的結構、動力學特徵等。隨着時間的推移，這些限制會逐漸得到改善，但基於當前的技術能力及未來可預見的技術發展，很難徹底消除這些障礙。換言之，我們可以不斷提升對腦模擬仿真的近似度，但無法實現完全等同。
假設基於“技術加速主義”的雙重指數增長理論，我們克服了上述困難，實現了對腦的完整理解，並且有足夠的技術能力完成腦仿真/模擬或腦機融合，進而實現心智上傳，這是否意味着所有問題都得到解決？事實上，在這種假想情形中，我們會面臨着一些更加棘手和困難的問題。基於腦仿真與腦機融合兩種不同的心智上傳方案，可以將心智上傳的結果問題分爲兩類，即腦仿真/模擬導致的“自我同一性問題”與腦機融合方案導致的“決策權歸屬問題”。
2.結果問題 I ——自我同一性問題
腦仿真/模擬的成功將導致個人同一性（personal identity）問題從哲學爭論變成現實難題。德瑞克·帕菲特（Derek Parfit）曾提出的“遠程傳送”（Teletransportation）思想實驗形象地展示出了這一難題。“我的藍圖被傳送到火星，在那裡，另一臺機器製作了我的有機複製品。我的複製品認爲他就是我，他似乎還記得直到我按下綠色按鈕的那一刻，我的生活都是如此。從身體和心理上來說，我的複製品就像我一樣。”[14]帕菲特讓我們設想兩種不同的傳送方案，第一種，“我”在被傳送到火星的同時原本地球上的“我”被摧毀；第二種，在傳送後，火星的“我”與地球的“我”同時存在。
- Kristina Armitage -
腦仿真/模擬與之相類似，原本的物理腦可能被摧毀，也可能保留。並且，由於仿真/模擬腦是純數字式的，這意味着可以存在第三種可能性，即數字的仿真/模擬腦被複制若干份，同時存在於數字網絡空間或“雲端”。究竟哪一個纔是你的心智，是原本的物理腦，還是上傳的仿真/模擬腦？“如果對我們自己進行數字編碼是可能的，那麼就會產生一個更加棘手的問題。我們可以定期備份自己，然後再在一段時間後將其恢復。如果每個恢復的版本也是如假包換的同一個自我，那麼就可能會出現一羣不同年齡的“我”共享同⼀個身份這種精神分裂般的亂象。”[15]
自我同一性是現實世界中人類存在及其敘事的根基性原則，即一個主體（或一個“我”）一個心智。如果這個原則被顛覆了，那麼基於所謂心智上傳的數字永生就喪失了現實世界中某個個體主體渴望永生的原初意義，於是整個討論就不再有連貫的一致性。
3.結果問題 II ——決策權歸屬問題
漸進式的腦機融合方案實質上是將人類變爲了“賽博格”（cyborg）。這種源自於控制論、誕生於宇航學的賽博格概念實際上包含有三個不同階段，即混合1.0，混合2.0和混合3.0[16]。在混合1.0階段，人類通過機械外骨骼、電子設備等方式增強自己獲取和處理信息的能力，人自身並沒有接受技術的改造或變革，是一種“臨時賽博格”。混合2.0階段開始，人類接受了技術的改造，與機器相融合。混合3.0與混合2.0的區別在於這種改造是否涉及心-腦。在混合3.0階段，通過神經增強、神經替代、腦機接口等方式，腦機融合逐漸深入，心智得以改造。
混合3.0的“賽博格”產生了“半人馬戰士”[17]決策問題，即腦機融合情形下的決策權歸屬問題。人機混合的賽博格存在三種不同的決策模式，分別是：（1）“人在迴路中”（human in the loop），是指機器會依據人類的決策執行任務，在當前任務完成後，機器會暫停，等待人類新的決策；（2）“人在迴路上”（human on the loop），是指當系統開始運行，機器將自主感知、決策並進行操作，人類只在必要的時候對機器進行干預；（3）“人在迴路外”（human out of the loop），是指機器完全自主地（autonomously）進行感知、決策和行動，人類無法介入其中。[18]
- Freepik -
保羅·沙瑞爾（Paul Scharre）指出，如果“人在迴路之外”，完全將決策權讓渡給機器，那麼當其出現故障或被入侵操縱時，所造成的破壞要遠遠大於人在迴路之中或之上的情形。與此矛盾的是，隨着腦機融合的加深，機器部件替換腦組織的比例越來越高，機器在整個系統中的作用也勢必隨之提升。如何在漸進式的腦機融合中維持“人在迴路中/上”，使人類不喪失決策權，成爲橫亙在眼前的難題。傑夫·霍金斯（Jeff Hawkins）的智能理論對此給出了可行的解決方案。[19]人腦由新皮層和舊腦兩個部分組成，舊腦歷經了漫長的演化，包含了幾十個獨立的器官，彼此是異質的，如延髓、腦橋、小腦等；新皮層存在且只存在於所有哺乳動物中，是我們產生高級智能的地方。
霍金斯智能理論的一個關鍵點在於區分了智能與動機，這也是解決腦機融合決策問題的關鍵。霍金斯指出，“人們之所以有這樣的擔憂（即人工智能的生存性危險[20]）是因爲他們將智能（新皮層的算法）與舊腦的情感因素（諸如恐懼、多疑和慾望等）歸併起來了。智能機器是不具備這些能力的。它們不會有野心，也不會渴望財富，尋求社會認同以及性滿足。它們沒有食慾、嗜好，也不會出現情緒不穩定的情況。”[21]在霍金斯看來，智能是新皮層的功能，而動機由舊腦驅動。新皮層的智能只爲決策提供參考方案，舊腦的動機纔是做出最後決策的關鍵。因此，想要在腦機融合中維持“人在迴路中/上”，我們需要將機器部件對腦組織的替換限制在新皮層區域，保留人類的生物舊腦，將決策權控制在“人-機”雙邊關係中人的一側。智能不會自發地產生動機，這是由新皮層與舊腦的分工“先天決定”的。
心智上傳的批判——
計算功能主義的侷限
心智上傳認爲可以將心智轉化爲“0”和“1”的二進制信息形式並上傳至與人腦異質的載體（如硅基的計算機）中，這實際上已隱含地假定心智是基質獨立的（substrate-independent）（因此是多重可實現的）和可計算的。這種關於心智本質的觀點，就是心智的計算功能主義——認爲心智本質上是一種由腦的神經活動所實現的計算功能。這種觀點產生的直接隱喻就是“腦是計算機”“心智是軟件”。然而，隨着對心智研究的不斷深入，計算功能主義由於自身的侷限受到了來自哲學、腦科學等多方面批評和反對。
首先，計算無法解釋非形式化的信息。人類心智的一個重要特徵是能夠處理非形式化的信息，而計算機程序無法做到這一點。數學家羅納德·西屈雷爾（Ronald Cicurel）與神經科學家和腦機接口的先驅米格爾·尼科萊利斯（Miguel Nicolelis）區分了腦中的兩類信息：I型信息（Type I information）是像其他任何物理系統一樣可以通過測量獲得的外部信息，即香農-圖靈信息（Shannon-Turing information）；II型信息（Type II information）則是隻能由腦主人自我表達的內部信息，即哥德爾信息（Gödel information）。
I型信息通過句法表達，II型信息通過語義表達。由於香農-圖靈信息可以進行精確的客觀測量，因而它們可以通過算法和數據的方式被計算機模擬出來，但是哥德爾信息是主觀且動態的，這些信息無法通過計算機模擬的方式呈現。[22]西屈雷爾和尼科萊利斯進一步引述了哥德爾的第一不完全性定理（Gödel first incompleteness theorem）來說明“人類的心智超越了圖靈機的限制，算法程序不能描述人類腦的全部能力。”[23]第一不完全性定理是指如果一個形式系統是完備的、可遞歸的（能夠在有限時間內判定任意一條命題的真假）、足夠強大（能夠表達基本算術），那麼在該系統內必定存在某個命題既不可證明也不可證僞。哥德爾強調，該定理“並沒有表明存在人類的心智不可解決的問題，而只是表明沒有機器可以確證數論的所有問題。”[24]並且，在吉布斯演講中，哥德爾宣稱，不完全性定理意味着人類的心智遠超過圖靈機的能力。形式系統的侷限性並不影響人腦，因爲中樞神經系統可以產生和建立無法被連貫的形式系統證明爲真的真理。因此，尼科萊利斯旗幟鮮明地主張，“人類心智活動的全部不能簡化爲運行算法的數字系統。它們是不可計算的實體。”[25]
- Kristina Armitage -
其次，功能主義的多重可實現性（multiple realizability）受到質疑和挑戰。具身心智理論認爲，我們的身體在我們的心智活動中發揮着至關重要的作用，“雖然腦在解剖學上位於我們通常認爲是‘自我’或自我意識的所在地的區域，但腦所做的幾乎所有事情，包括規劃、決策和抽象思維，似乎都不可避免地、決定性地涉及到身體和依賴於身體。顯而易見，沒有身體就沒有功能性心智。”[26]安東尼奧·達馬西奧（Antonio Damasio）進一步指出，“有機體的角度對從整體上理解人類心智是必需的；心智必須從非物質領域轉移到生物組織領域，而且還需要與一個完整的、整合了身體和腦的有機體相聯繫，此外還需要與物理環境和社會環境充分互動。”[27]西屈雷爾和尼科萊利斯也指出，計算機中的信息是一種獨立於機器物理結構“硬件”的“軟件”，但在腦作爲其不可分割的一部分的生命機體中，是根本無法區分出所謂的“軟件”與“硬件”的，並且“有機體產生的信息不斷修改產生它的物質基質（神經元、樹突、脊柱或蛋白質），這個獨特的過程將有機體和信息結合在一個不可複製的單一實體中。”[28]簡言之，有機體中的信息（心智）不同於計算機產生的信息，前者與基質（腦乃至整個機體）渾爲一體，而後者則是基質獨立的。
由於心智上傳假設人類心智的所有微妙之處都包含在腦的解剖結構和動力學過程中，托馬斯·梅辛格（Thomas Metzinger）基於具身心智（embodied mind）理論對心智上傳的設想提出評判，“人類自我模型的很大一部分根植於身體、直覺、內部器官感知、前庭覺，所以你不能真正地從生物身體中複製出人類自我模型，除非你願意放棄其中的某些部分。然後你可能會有一種自我跳進化身的感覺，但你不會擁有所有的低階具身性，直覺、情緒的自我模型、重量感等等都會消失。也許我們可以創造非常不同形式的自我，並加以增強，但出於多種原因，我認爲實際上完全‘跳出’生物腦從而進入虛擬現實的整個想法可能有不可克服的技術問題。”[29]
最後，計算功能主義提出的“腦是計算機”假設與腦研究的事實並不相符。神經科學家馬修·科布（Matthew Cobb）就指出，“神經元不是數字的，腦也不是硬連接的（hard-wired）”[30]，腦的運行是一種自然演化的現象，除了突觸，神經遞質和激素同樣會影響腦的運行方式，而後兩者作用方式和時間尺度都與計算機隱喻並不相符，因此用單純的信息加工概念無法完全理解腦。更根本的是，腦與計算機的結構完全不同，“（腦）細胞並不像二元轉換開關那樣可以開關，進而組成一個電路。相反，神經系統改變其運作模式的主要方式是改變細胞網絡的活動模式……作爲一個網絡隨着時間的推移做出一致的響應，即便這些細胞會表現出不一致的行爲。”[31]
- Maggie Chiang -
西屈雷爾和尼科萊利斯則從腦演化的角度指出了有機體的腦與計算機等機械裝置之間的差異。機械裝置是“根據預先存在的計劃或藍圖由人類理智地設計和製造出來的。因此，機械裝置可以通過算法進行編碼……並對之施行逆向工程”[32]。“有機體則是發生在多個組織層面（從分子到整個有機體）的大量演化步驟的結果，這些步驟不遵循任何預先建立的計劃或理智的藍圖。”[33]相反，這些步驟是由於環境的選擇壓力所導致的隨機事件。簡言之，“演化的”有機體遵循自下而上的發展變化，具有開放性與無限性；“設計的”機械裝置遵循自上而下的頂層規劃，具有封閉性與有限性，二者不可等量齊觀。
從上述對計算功能主義的評判可以看出，心智過程本身存在不可計算的內容，作爲與心智渾爲一體的腦無法通過純計算的方式解讀，腦並不等同於計算機。因此，心智上傳，至少基於心智上傳的數字永生，在原則上是無法實現的。
結語
心智上傳是超人類主義者渴望的“形態自由”（Morphological Freedom），即採用技術免於物質身體之囚牢的自由。嚴肅對待心智上傳的技術路線的核心是全腦仿真，但這個路線卻存在着一個奇怪的悖論：它出於絕對的物質主義，認爲心智是物質成分之間相互作用所產生的功能；但它所體現的卻是另一種信念，即心智與物質是分離的，或至少是可以分而治之的。[34]也就是說，它實則是一種新的二元論。
我們對心智上傳批判的關鍵點就歸結爲生物有機體與機械計算機之間的根本的存在論差別，即物質存在（material being）的邏輯和敘事與數字存在（digital being）的邏輯和敘事是完全不同的。例如，數字系統原則上可以實現無限次保持同一性的備份、光速的遠距離傳送、永久保存等，“任何完全以數字代碼定義的存在原則上基本都可以永生”[35]。但生物有機體並不是存在論上的數字系統，也不是硬件與軟件可分離的二元論系統，這樣一來，斯蒂芬·沃爾弗拉姆（Stephen Wolfram）的夢想——“……最引人注目的肯定是我們實現了人類的長生不老之夢。這個夢想究竟會是在生物學上還是在數碼上實現，目前尚不清楚，但總有一天會實現。”[36]——就不可能以數字的方式實現。
參考文獻
1. Koch, C. (2019). The Feeling of Life Itself：Why Consciousness is Widespread But Can't be Computed. MIT Press. p.133.
2.Koch, C. (2019). The Feeling of Life Itself：Why Consciousness is Widespread But Can't be Computed. MIT Press. p.134.
3. Kurzweil, R. (2000). The age of spiritual machines: When computers exceed human intelligence. Penguin.
4. 李恆威，王昊晟，“人工智能威脅論溯因——技術奇點理論和對它的駁斥”，《浙江學刊》，2019年第02期，第53-62頁。
5. Nicolelis, M. (2018). The Human Brain, the True Creator of Everything, Cannot Be Simulated by Any Turing Machine. In Think Tank (pp. 263-269). Yale University Press.
6. Huxley, J. (2015). Transhumanism. Ethics in Progress, 6(1). pp. 12-16.
7. More, M. (1990). Transhumanism: Towards a futurist philosophy. Extropy, 6(6). p.11.
8.Kurzweil, R. (2001). The Law of Accelerating Returns. http://www.kurzweilai.net/the-law-of-accelerating-returns
9. Bostrom, N. (2009). The future of humanity, New Waves in Philosophy of Technology, eds. Jan-Kyrre Berg Olsen, Evan Selinger, &Soren Riis. p.208.
10. Smart, P. (2021). Predicting me: The route to digital immortality?. The mind-technology problem: Investigating minds, selves and 21st century artefacts. pp. 185-207.
11. Clark, A., & Chalmers, D. (1998). The extended mind. analysis, 58(1). p.8
12. 參見Clark, A., & Chalmers, D. (1998). The extended mind. analysis, 58(1).
13.對於腦機融合而言，最初是功能上的替代，如用外置存儲代替內置記憶；隨着腦機融合程度的提升，功能上的替代將逐漸變成器質上的替換，腦組織將被替換成機器部件。
14. Parfit, D. (1984). Reasons and persons. OUP Oxford. p. 200.
15. 愛德華·阿什福德·李，《協同進化：人類與機器融合的未來》，李楊 譯，中信出版社，2022年。第150頁。
16. 李恆威，王昊晟，“賽博格與（後）人類主義”，《社會科學戰線》，2020年第01期，第21-29頁。
17. “半人馬戰士”源自於卡斯帕羅夫在人機對弈輸給“深藍”（Deep Blue）之後提出的人類棋手與國際象棋計算機系統攜手合作的對弈模式。“半人馬”人機編組的棋手相較於純人類或純計算機系統棋手，通常會取得更好的決策效果。
18. 保羅·沙瑞爾，《無人軍隊：自主武器與未來戰爭》，朱啓超、王姝、龍坤 譯，世界知識出版社，2019年。第33-34頁。
19. 傑夫·霍金斯，《千腦智能》，廖璐、熊宇軒、馬雷 譯，浙江教育出版社，2022年。
20. 人工智能的生存性危險認爲，智能機器的創造可能會迅速導致智能機器接管世界或滅絕人類，以至於人工智能現在被許多人視爲對人類生存的威脅。
21. 傑夫·霍金斯，《人工智能的未來》，賀俊傑、李若子、楊倩 譯，陝西科學技術出版社，2006年。第224頁。
22. Cicurel, R., & Nicolelis, M. (2015). The Relativistic Brain: How it Works and why it Cannot by Simulated by a Turing Machine. Kios Press. pp.74-83.
23. Nicolelis, M. (2020). The true creator of everything: How the human brain shaped the universe as we know it. Yale University Press. p.113.
24. Gödel, K. (1995). “Some Basic Theorems on the Foundations of Mathematics and Their Philosophical Implications.” In Collected Works, vol. 3: Unpublished Essays and Lectures, edited by Solomon Feferman, John W. Dawson Jr., Warren Goldfarb, Charles Parsons, and Robert M. Solovay. New York: Oxford University Press.
25. Nicolelis, M. (2020). The true creator of everything: How the human brain shaped the universe as we know it. Yale University Press. p.113.
26. McNerney, S. (2011). A Brief Guide to Embodied Cognition: Why You Are Not Your Brain. https://blogs.scientificamerican.com/guest-blog/a-brief-guide-to-embodied-cognition-why-you-are-not-your-brain/
27. 安東尼奧·達馬西奧，《笛卡爾的錯誤》，殷雲露 譯，北京聯合出版公司，2018年。第236-237頁。
28.Miguel Nicolelis, The True Creator of Everything: How the Human Brain Shaped the Universe as We Know It, New Heaven and London: Yale University Press, 2020, pp.110-113.
29. Delistraty, C. (2017). You can’t upload your ‘self’ into a virtual world: Thomas Metzinger on the nature of subjective experience. https://nautil.us/you-cant-upload-your-self-into-virtual-reality-2-236583/
30. 馬修·科布，《大腦傳》，張今譯，中信出版集團，2022年。第489頁。
31.馬修·科布，《大腦傳》，張今譯，中信出版集團，2022年。第490頁。
32. Nicolelis, M. (2020). The true creator of everything: How the human brain shaped the universe as we know it. Yale University Press. pp. 110-111.
33. Nicolelis, M. (2020). The true creator of everything: How the human brain shaped the universe as we know it. Yale University Press. p.111.
34.奧康奈爾，《最後一個人類》，郭雪 譯，浙江人民出版社，2019年。第60頁。
35. 愛德華·阿什福德·李，《協同進化：人類與機器融合的未來》，李楊 譯，中信出版社，2022年。第363頁。
36. 約翰·布羅克曼，《AI的25種可能》，王佳音 譯，浙江人民出版社，2019年。第283頁。
作者：王昊晟 、李恆威
排版：阿不鯨 | 封面：Maggie Chiang
原文發表於《探索與爭鳴》期刊
微信又改版了，不是常讀或星標的公衆號，圖文推送不再顯示封面啦。爲獲得更好的體驗，以及不錯過任何一條精美推送，跪求喜歡我們的小夥伴標一個“星標”，這樣才能及時收到我們的優質內容。如有轉載需要，可直接快捷轉載；或在後臺回覆“轉載”，添加bot微信即可，但暫不支持轉載到微信外其他平臺哦。