周昌乐：机器意识的脑机融合途径——从无心到有心丨周五直播

导语

从神经元放电到自我意识的涌现，意识既是最日常的体验，也是最深的科学之谜；当我们探究神经机制、信息整合与主观感受时，都会回到同一个核心问题：物理过程如何生成主观体验、功能如何对应现象、局部活动又如何汇成统一意识，这些挑战甚至动摇我们对实在与科学方法的理解。如今，这片认知的“最后边界”正进入科学与计算建模的视野。本次读书会将聚焦功能主义与计算主义，以全局神经工作空间理论（GNWT）和意识图灵机（CMT）为切入点，讨论如何将意识转化为可分析、可计算的功能特性，并探索通往“意识科学”的可能路径。

为了对意识问题进行系统探讨，集智俱乐部联合来自哲学、认知神经科学、计算机科学、复杂科学领域的研究者共同发起，跨越理论与实证、功能与现象、生物与人工的视角，全面深入研讨意识这一现象本身。重点探讨当代主流意识理论的核心主张与分歧，神经机制与主观体验之间的桥梁，以及AI意识、脑机接口等技术如何重塑人类意识主体的边界与文明的未来。

主题介绍

由于意识的超逻辑性，如何让机器拥有类似人类一样的意识能力却成为了难以跨越的困难问题。报告针对这一问题，首先从意识构成说起，然后引申介绍了机器意识主要研究策略、方法与途径，特别是回顾了全局工作空间与信息整合理论两种经典途径，并讨论了目前实现机器意识途径的困境所在。好在随着脑机融合技术的不断进步，为解决这一困境给出了新的曙光。因此，在系统介绍脑机融合途径的基础上，报告最后给出实现机器意识的一种脑机融合方案，为实现机器意识指出了一种可能的新途径。

分享大纲

1　人类意识机制

1.1 意识构成与超逻辑特性

1.2 经典路径困境：GWT 广播失灵、IIT 计算爆炸

2　机器意识兴起

2.1 机器意识主要研究策略、方法与途径

2.2 新技术与新曙光

3　脑机混合意识

核心关注问题

1. 机器意识的核心判定标准（如整合信息、因果力）是什么？

2. 从传统 AI 到 “有心” 机器，需突破哪些核心技术与理论瓶颈？

3. 传统人工智能（比如大语言模型）是否可能产生真正的意识体验？

主讲人介绍

周昌乐，北京大学理学博士，厦门大学教授、博士生导师、软件学院创院院长、前信息科学与技术学院院长，现任福建省人工智能学会理事长。主要开展心智仿造（意识建模、脑机融合、机器歌舞）、圣学发微、心法实证等方面的研究工作。先后被聘为计算机科学与技术、基础数学、语言学与应用语言学、中医诊断学、哲学和智能科学与技术等六个不同学科门类的博士生导师。是中国人工智能学会理事、清华大学智能技术与系统国家重点实验室学术委员、浙江大学语言与认知研究中心学术委员、杭州电子科技大学讲座教授、（成都）电子科学技术大学协议教授、四川大学课程教授。

参与时间

2025年12月19日（周五）晚上19:00-21:00

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1. Bengio, Y. (2017). The Consciousness Prior. https://arxiv.org/abs/1709.08568

   推荐理由：“意识先验”理论首次引入AI学习模型，为具身智能和世界建模提供深度学习实现框架。

2. VanRullen, R., & Kanai, R. (2021). Deep learning and the Global Workspace Theory. Trends in Neurosciences, 44(7), 601-614. https://doi.org/10.1016/j.tins.2021.04.005

   推荐理由：将GNWT引入深度网络架构，开辟AI-意识理论共通语言。

3. Reggia, J. A. (2013). The rise of machine consciousness: Studying consciousness with computational models. Neural Networks, 44, 112–131. https://doi.org/10.1016/j.neunet.2013.03.011

   推荐理由：机器意识的经典综述，系统回顾了计算模型路径。

4. L. Blum, & M. Blum, A theory of consciousness from a theoretical computer science perspective: Insights from the Conscious Turing Machine, Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 119 (21) e2115934119, https://doi.org/10.1073/pnas.2115934119 (2022).

   推荐理由：以计算理论视角提出“意识图灵机”，连接理论计算机科学与意识哲学。

5. Butlin, P., Long, R., Elmoznino, E., Bengio, Y., Birch, J., Constant, A., Deane, G., Fleming, S. M., Frith, C., Ji, X., Kanai, R., Klein, C., Lindsay, G., Michel, M., Mudrik, L., Peters, M. A. K., Schwitzgebel, E., Simon, J., & VanRullen, R. (2023). Consciousness in Artificial Intelligence: Insights from the science of consciousness (arXiv preprint). arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2308.08708

   推荐理由：汇集多学科专家的AI意识白皮书，是评估机器意识伦理与科学边界的关键文件。

6. Li, J. (2025). Can “consciousness” be observed from large language model (LLM) internal states? Dissecting LLM representations obtained from Theory of Mind test with Integrated Information Theory and Span Representation analysis. Natural Language Processing Journal, 12, 100163. https://doi.org/10.1016/j.nlp.2025.100163

   推荐理由：将IIT方法应用于大语言模型的表征分析，是AI意识实验研究的最新样本。

7. 周昌乐 (2020).《机器意识：人工智能的终极挑战》. 机械工业出版社.

   推荐理由：国内系统探讨“机器意识”的权威中文著作，并提出自己的机器意识模型，为AI研究者提供中文本土视角。

意识科学读书会

从神经元放电到自我意识的涌现，意识是人类最稀松平常的主观体验，也始终是科学中最迷人的问题。在“我是谁”的终极追问下，当我们深入意识的机制与机理，会发现更值得深思的是，无论是神经机制的功能整合、信息的跨脑区传递，还是现象意识的主观性质，不同层面的问题都在共同指向一个核心挑战：物理过程如何产生主观体验？功能计算如何关联现象感受？局部神经活动又如何整合为统一的意识？而要回答这些问题的并不简单，它可能会挑战我们对世界和实在，乃至科学方法本身的理解。

为了对意识问题进行系统探讨，集智俱乐部联合来自哲学、认知神经科学、计算机科学、复杂科学领域的研究者共同发起，跨越理论与实证、功能与现象、生物与人工的视角，全面深入研讨意识这一现象本身。重点探讨当代主流意识理论的核心主张与分歧，神经机制与主观体验之间的桥梁，以及AI意识、脑机接口等技术如何重塑人类意识主体的边界与文明的未来。

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