A beautiful loop:An active inference theory of consciousness

意識(shí)的主動(dòng)推理理論：一個(gè)美麗的循環(huán)

https://osf.io/preprints/psyarxiv/daf5n_v2

摘要

主動(dòng)推理能模擬意識(shí)嗎？我們提供了三個(gè)條件來說明它可以。第一個(gè)條件是模擬現(xiàn)實(shí)或生成世界模型，它決定了可以知道或采取行動(dòng)的內(nèi)容；即知識(shí)領(lǐng)域。第二個(gè)是推斷競(jìng)爭(zhēng)進(jìn)入世界模型。只有那些能夠連貫地減少長(zhǎng)期不確定性的推斷才能獲勝，顯示出我們稱之為貝葉斯綁定的意識(shí)選擇。第三個(gè)是知識(shí)深度，即貝葉斯信念在整個(gè)系統(tǒng)中的反復(fù)共享。由于這個(gè)遞歸循環(huán)——在一個(gè)層級(jí)系統(tǒng)（如大腦）中——世界模型包含了它存在的知識(shí)。這與自我意識(shí)不同，因?yàn)槭澜缒Ｐ头蔷植康亍⑦B續(xù)地知道自己（即場(chǎng)證據(jù)）。形式上，我們提出了一個(gè)超模型，用于在整個(gè)層級(jí)結(jié)構(gòu)中進(jìn)行精確控制，其潛在狀態(tài)（或參數(shù)）編碼并控制所有推斷層的整體結(jié)構(gòu)和加權(quán)規(guī)則。這個(gè)美麗循環(huán)理論對(duì)于冥想、迷幻藥和改變狀態(tài)、最小現(xiàn)象體驗(yàn)，以及為有意識(shí)的人工智能提供了新的視角。

關(guān)鍵詞：意識(shí)；覺知；主動(dòng)推理；預(yù)測(cè)處理；自由能；冥想；迷幻藥；睡眠；做夢(mèng)；無意識(shí)；貝葉斯推斷；人工智能；神經(jīng)科學(xué)；計(jì)算建模

認(rèn)知深度最簡(jiǎn)單的形式化演示可能是一個(gè)雙（+）層的主動(dòng)推理系統(tǒng)，該系統(tǒng)具備以下特點(diǎn)：

1. 推斷外部狀態(tài)（一個(gè)最小的世界模型——意識(shí)的“內(nèi)容”部分）

2. 維持一個(gè)元層級(jí)，推斷“對(duì)這些推斷的信心”（對(duì)感覺原因的可能解釋之間的最小競(jìng)爭(zhēng)）

3. 從元層級(jí)的角度反思性地修改低層級(jí)的推斷，形成一個(gè)自我建模的閉環(huán)（最小的認(rèn)知深度）。

我們的模型似乎表明，意識(shí)顯然先于內(nèi)省或復(fù)雜的元認(rèn)知，至少是我們通常與這些術(shù)語相關(guān)聯(lián)的那種。即使是微小的個(gè)體，也可以將其自身推理機(jī)制中的持續(xù)反饋整合進(jìn)來，將“世界的感知”與一種微妙的、自我修正的“作為世界的自我的感知”聯(lián)系起來。真正的自我建模（即了解自己是什么樣的存在），從這個(gè)觀點(diǎn)來看，是更晚的發(fā)展。

挑釁性的假設(shè)是，意識(shí)可能有些諷刺地成為通用智能的解決方案。這是因?yàn)檎J(rèn)知深度促進(jìn)了一種認(rèn)知自舉。當(dāng)一個(gè)智能體意識(shí)到自己的知識(shí)和認(rèn)知過程（結(jié)構(gòu)、權(quán)重規(guī)則等）時(shí)，它可以開始自我優(yōu)化和自我改進(jìn)，從而不斷提升智能水平和適應(yīng)能力。認(rèn)知深度和“美麗循環(huán)”因此可能是人類看似靈活且無邊界認(rèn)知能力的關(guān)鍵；并且可能是認(rèn)知革命背后的核心進(jìn)化突破（Harari, 2014）。

11. 結(jié)論 (概述的這兩章放前面)

“美麗循環(huán)理論”提供了一個(gè)以主動(dòng)推理為核心支柱的意識(shí)計(jì)算模型。具體而言，我們提出了意識(shí)的三個(gè)條件：統(tǒng)一的現(xiàn)實(shí)模型、推斷競(jìng)爭(zhēng)和認(rèn)知深度（即超建模）。該理論為各種認(rèn)知過程和意識(shí)狀態(tài)提供了新穎的見解，并得出了一些不尋常但合理的結(jié)論，涉及通用人工智能的本質(zhì)、內(nèi)省的價(jià)值以及意識(shí)的功能。該理論在計(jì)算建模層面以及神經(jīng)實(shí)現(xiàn)方面均可被測(cè)試和證偽。如果滿足這三個(gè)條件，我們應(yīng)該能夠看到意識(shí)或深層認(rèn)知性的證據(jù)，同時(shí)在任何圖靈類型的測(cè)試中取得成功。我們還應(yīng)繼續(xù)在人類大腦，甚至可能更簡(jiǎn)單的生物大腦中找到這三個(gè)條件的證據(jù)。至關(guān)重要的是，由于認(rèn)知深度本質(zhì)上并不一定是語言活動(dòng)，我們?cè)跇?gòu)建滿足這三個(gè)條件的人工智能系統(tǒng)時(shí)必須非常謹(jǐn)慎，同時(shí)也要小心得出這樣的結(jié)論——尤其是最低限度的意識(shí)——需要一個(gè)能說服你它有意識(shí)的系統(tǒng)。

10. 討論

“我們?nèi)祟愄幱趶澢鷷r(shí)空那無法可視化的宇宙浩瀚與帶電量子那可疑的陰影閃爍之間，更像彩虹和海市蜃樓，而非雨滴或巨石，是不可預(yù)測(cè)的自我書寫的詩篇——模糊、隱喻、模棱兩可，有時(shí)極其美麗。”

——Douglas R. Hofstadter，《我是一個(gè)奇怪的循環(huán)》

許多人提出，循環(huán)、遞歸和反射性廣播在某種程度上是意識(shí)出現(xiàn)的核心（Cordeschi等, 1999；Llinás, 2003；Aru等, 2019；Lamme & Roelfsema, 2000）。但據(jù)我們所知，先前的理論未能認(rèn)識(shí)到現(xiàn)實(shí)模型——我們體驗(yàn)的整個(gè)認(rèn)知領(lǐng)域——的核心地位。對(duì)我們而言，智能系統(tǒng)生成并反射性共享一個(gè)全局性、現(xiàn)象性和統(tǒng)一的現(xiàn)實(shí)模型的能力是意識(shí)的基石。這將體驗(yàn)內(nèi)容本身置于意識(shí)的中心，而不是一個(gè)獨(dú)立的自我、一個(gè)代理者或某種其他可分離且二元的力量。生物體理解他們的現(xiàn)實(shí)，然后現(xiàn)實(shí)的涌現(xiàn)圖像被持續(xù)地與現(xiàn)實(shí)模型本身共享——不斷循環(huán)并隨著每一課、每一個(gè)動(dòng)作確認(rèn)其自身存在。

用計(jì)算術(shù)語來說，我們提出了有意識(shí)體驗(yàn)的三個(gè)條件。第一個(gè)條件是生成一個(gè)統(tǒng)一的現(xiàn)實(shí)模型或認(rèn)知領(lǐng)域，該模型決定了哪些內(nèi)容可以變得有意識(shí)。第二個(gè)條件是推斷競(jìng)爭(zhēng)，只有那些能夠連貫減少長(zhǎng)期不確定性的推斷才會(huì)被綁定到實(shí)用的現(xiàn)實(shí)模型中，從而確立意識(shí)的閾值和貝葉斯綁定。第三個(gè)條件是認(rèn)知深度：通過分層系統(tǒng)對(duì)現(xiàn)實(shí)模型進(jìn)行反射性共享。這種共享創(chuàng)建了一個(gè)遞歸的（“美麗的”）循環(huán)，使現(xiàn)實(shí)模型能夠包含對(duì)其自身存在的知識(shí)（形式化為超建模）。我們已經(jīng)展示了這一框架如何為各種認(rèn)知過程和意識(shí)狀態(tài)提供簡(jiǎn)潔的解釋，包括注意力、元認(rèn)知、睡眠、清醒以及各種非同尋常的冥想和迷幻體驗(yàn)。

這里最后一項(xiàng)任務(wù)是考慮我們的“美麗循環(huán)理論”對(duì)人工智能、意識(shí)功能的意義，以及它如何與現(xiàn)有理論整合。理解我們的理論與其他意識(shí)理論之間的所有細(xì)微相似點(diǎn)和差異是一項(xiàng)艱巨的任務(wù)，但我們已經(jīng)在表2中嘗試進(jìn)行了總結(jié)。在表中，我們考慮了我們理論的六個(gè)核心特征，并與四種主要的意識(shí)理論——GNWT、IIT、RPT和HOT——進(jìn)行了比較，尋找相似點(diǎn)、共鳴點(diǎn)和/或等價(jià)點(diǎn)。從表2的分析中，我們可以得出結(jié)論，我們的理論在各個(gè)方面與主流意識(shí)理論驚人地一致。我們認(rèn)為這種一致性是我們方法的一項(xiàng)優(yōu)勢(shì)，也許為統(tǒng)一計(jì)劃奠定了基礎(chǔ)。主動(dòng)推理可能提供了一種整合性的計(jì)算方法來研究意識(shí)。

自然地，使我們的模型與眾不同的是對(duì)計(jì)算描述的關(guān)注，而不是試圖指定神經(jīng)實(shí)現(xiàn)（參見Saffron, 2020；2022；Friston, 2018；Hohwy, 2022）。揭示不同的生命系統(tǒng)如何實(shí)例化現(xiàn)實(shí)模型、如何經(jīng)歷推斷競(jìng)爭(zhēng)和貝葉斯綁定以及遞歸循環(huán)，是我們期待的研究計(jì)劃，但不是我們?cè)谶@里嘗試的內(nèi)容。幸運(yùn)的是，如今應(yīng)用主動(dòng)推理、預(yù)測(cè)處理和自由能原則來理解大腦的運(yùn)作變得流行，因此我們至少間接得到了這些研究項(xiàng)目的支持，這些項(xiàng)目正在揭示出大腦中不確定性最小化的穩(wěn)步增長(zhǎng)的證據(jù)庫（Hohwy, 2013；Ficco等, 2021；Keller & Mrsic-Flogel, 2018；Hohwy & Seth, 2020；Solms, 2021）。作為一項(xiàng)計(jì)算描述，我們還可以推測(cè)，“美麗的循環(huán)”原則上可以在人工系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)，而不僅限于特定的硬件。

在過去的十年中，我們見證了人工智能（AI）領(lǐng)域的驚人進(jìn)展，尤其是在大型語言模型（LLMs）方面。通過相對(duì)簡(jiǎn)單的算法，LLMs似乎展現(xiàn)出令人驚訝的涌現(xiàn)能力（Wei等, 2022；Strachan等, 2024）。傳統(tǒng)上，關(guān)于人工智能意識(shí)的討論常常陷入關(guān)于感受質(zhì)、意識(shí)的難題或試圖復(fù)制類人認(rèn)知的哲學(xué)爭(zhēng)論中。我們的模型提出了一個(gè)不同的方法。與其問“人工智能能否像人類一樣擁有意識(shí)？”，我們或許可以轉(zhuǎn)而提問：

1. 該人工智能系統(tǒng)是否生成了一個(gè)統(tǒng)一的現(xiàn)實(shí)模型？

2. 它是否參與推斷競(jìng)爭(zhēng)，從而實(shí)現(xiàn)連貫的綁定？

3. 它是否表現(xiàn)出認(rèn)知深度和對(duì)其現(xiàn)實(shí)模型進(jìn)行反射性共享的證據(jù)？

最后，我們的理論對(duì)意識(shí)的功能有何解釋？一個(gè)頗具挑釁性的假設(shè)是，意識(shí)可能有些諷刺地成為通用智能的解決方案。這是因?yàn)檎J(rèn)知深度促進(jìn)了一種認(rèn)知自舉。當(dāng)一個(gè)智能體意識(shí)到自己的知識(shí)和認(rèn)知過程（結(jié)構(gòu)、權(quán)重規(guī)則等）時(shí)，它可以開始自我優(yōu)化和自我改進(jìn)，從而不斷提升智能水平和適應(yīng)能力。認(rèn)知深度和“美麗循環(huán)”因此可能是人類看似靈活且無邊界認(rèn)知能力的關(guān)鍵；并且可能是認(rèn)知革命背后的核心進(jìn)化突破（Harari, 2014）。

從某種意義上說，認(rèn)知深度也是真正內(nèi)省的標(biāo)志。不僅僅是元認(rèn)知，而是一種真實(shí)、體驗(yàn)直接的認(rèn)知，了解自己知道的內(nèi)容作為體驗(yàn)領(lǐng)域的一部分。這引發(fā)了一個(gè)更具爭(zhēng)議性但也更引人入勝的可能性：冥想實(shí)踐和內(nèi)省技能提升認(rèn)知深度，從而改善系統(tǒng)智能的“通用”性質(zhì)。這是因?yàn)橐粋€(gè)進(jìn)行自我反思認(rèn)知的系統(tǒng)或許能夠更好地客觀化、不透明化，從而質(zhì)疑和更新自己的現(xiàn)實(shí)模型。如果一個(gè)系統(tǒng)具有高度的內(nèi)省或“現(xiàn)象學(xué)專長(zhǎng)”，它可能也更有能力準(zhǔn)確分享它所知道的（以及它不知道的）與其社群，從而以某種形式賦予進(jìn)化優(yōu)勢(shì)，聽起來有點(diǎn)像是智慧（Frith, 2010）。

1. 引言

意識(shí)也許是科學(xué)中最大的謎團(tuán)。在某種程度上，大多數(shù)研究領(lǐng)域發(fā)現(xiàn)，生物體體驗(yàn)的奇異能力不容忽視。關(guān)于意識(shí)本質(zhì)的書籍、文章和媒體報(bào)道層出不窮，心理學(xué)家、神經(jīng)科學(xué)家、哲學(xué)家、現(xiàn)象學(xué)家、計(jì)算機(jī)科學(xué)家、生物學(xué)家、物理學(xué)家和沉思者提出了獨(dú)特的觀點(diǎn)。然而，大多數(shù)人都同意，意識(shí)在其他似乎可以歸結(jié)為事物、物體、模式和方程的世界中仍然是一個(gè)不便的謎團(tuán)。

同樣，很明顯，科學(xué)的工具可以揭示一些關(guān)于意識(shí)本質(zhì)的信息。成千上萬的實(shí)驗(yàn)證明，意識(shí)具有可預(yù)測(cè)的特征、可預(yù)測(cè)的相關(guān)性，并在可預(yù)測(cè)的條件下波動(dòng)（Koch 等人，2016；Frith，2021）。得益于不斷增長(zhǎng)的證據(jù)基礎(chǔ)，近年來出現(xiàn)了一系列令人印象深刻的意識(shí)理論（ToCs）（Rosenthal，2000；Seth & Bayne，2022；Carruthers，2017；Tononi，2008；Baars，2005）。這些理論有許多優(yōu)點(diǎn)和解釋力，但科學(xué)界尚未達(dá)成共識(shí)。即使是意識(shí)科學(xué)背后的形而上學(xué)假設(shè)也導(dǎo)致了激烈的辯論（Kuhn，2024；Fleming 等人，2023；Kastrup，2008）。

在這里，我們旨在通過建立一個(gè)有前景的生物體一般理論，即主動(dòng)推理或預(yù)測(cè)處理，來為這些理論做出貢獻(xiàn)，該理論基于自由能原理（Friston，2010；Clark，2013；Hohwy，2013；Seth & Tsakiris，2018）。其他人也提出，主動(dòng)推理可能為意識(shí)體驗(yàn)的不同特征提供解決方案（例如，Hohwy，2022；Hohwy & Seth，2020；Safron，2020；2022；Carhart-Harris 等人，2014；Rudrauf 等人，2017；Friston，2018；Williford 等人，2018；Clark，2019；Kanai 等人，2019；Chang 等人，2020；Deane，2021；Whyte & Smith，2021；Whyte 等人，2024）。

然而，主動(dòng)推理是否能滿足ToC theories of consciousness (ToCs)的條件仍然不清楚。還有人提出，我們應(yīng)該將主動(dòng)推理視為提供“...意識(shí)科學(xué)的理論，而不是ToC本身”（Seth & Bayne，2022，第446頁）。問題出現(xiàn)了，主動(dòng)推理需要滿足哪些條件才能跨越ToC的門檻？為什么這個(gè)理論在解釋感知、認(rèn)知和行動(dòng)方面如此成功，卻無法解釋意識(shí)本身？

為了解決這些問題，我們提出了三個(gè)似乎對(duì)意識(shí)必要的條件，并展示了一些主動(dòng)推理系統(tǒng)如何滿足它們。第一個(gè)條件是一個(gè)生成世界模型，或知識(shí)領(lǐng)域。這提供了可以被知道的內(nèi)容，因此稱之為知識(shí)領(lǐng)域（Metzinger，2020）。第二個(gè)條件是推斷競(jìng)爭(zhēng)，它決定了什么成為意識(shí)以及為什么它是連貫的（即，解決綁定問題）。第三個(gè)也是最后一個(gè)條件是知識(shí)深度，這指的是知識(shí)領(lǐng)域在整個(gè)系統(tǒng)中被遞歸地、廣泛地（即深度地）共享。正如我們將看到的，這個(gè)想法與“廣播”（Dehaene 等人，2003）、“信息整合”（Tononi，2008）和“大腦中的名聲”（Dennett，2001）有一些相似的特征，盡管有重要的區(qū)別。

下面，我們將逐一介紹一個(gè)條件。然后，我們將展示當(dāng)這些條件得到滿足時(shí)，主動(dòng)推理如何為一系列認(rèn)知過程和意識(shí)狀態(tài)提供簡(jiǎn)潔的解釋。我們的觀點(diǎn)還意味著，最基本的或最小形式的意識(shí)是一個(gè)非常簡(jiǎn)化的（幾乎無內(nèi)容的）世界模型，它非局部地知道自己。因此，第一人稱視角、自我建模和代理性并不是意識(shí)的先決條件，而是意識(shí)的局部或“收縮”形式（Metzinger，2020）。

為了簡(jiǎn)潔，我們將避免廣泛的文獻(xiàn)回顧（參見Seth & Bayne，2022；Frith，2021；或Lau，2022關(guān)于ToCs的回顧）。然而，如上所述，該理論的許多特征（在討論的表2中回顧）與其他ToCs theories of consciousness (ToCs) 的元素一致，如全局神經(jīng)元工作空間理論（GNWT，Dehaene 等人，2003）、高階理論（HOT，Lau 和 Rosenthal，2011）、遞歸處理理論（RPT，Lamme 和 Roelfsema，2000；Pennartz 等人，2019）和整合信息理論（IIT，Tononi，2008）。我們將在整個(gè)過程中與現(xiàn)有理論建立聯(lián)系。我們的方法的優(yōu)勢(shì)在于展示主動(dòng)推理中最小一組計(jì)算假設(shè)的相互作用如何可能為意識(shí)提供成分，對(duì)于理解從清醒夢(mèng)到冥想，到迷幻藥，以及人工智能的各種狀態(tài)具有啟示意義。

2. 模擬世界模型

為了在世界上活動(dòng)并保持我們的生存，我們需要一個(gè)關(guān)于這個(gè)世界的模型。如果沒有對(duì)當(dāng)前展開的現(xiàn)實(shí)的模擬，一個(gè)人就無法行走、跳躍、拿起玻璃杯、接住球或擁抱他人。實(shí)現(xiàn)這樣一個(gè)連貫的現(xiàn)實(shí)模型是一項(xiàng)巨大的成就，特別是考慮到大腦必須處理不可預(yù)測(cè)的、不精確的且常常不連貫的數(shù)據(jù)（Treisman，1996）。然而，我們的現(xiàn)實(shí)體驗(yàn)似乎有意義——它有深度、顏色、形狀、思想、情感、人物和物體，我們似乎能夠相對(duì)容易地理解和預(yù)測(cè)。值得注意的是，也可以意識(shí)到這個(gè)世界模型的內(nèi)容。我們體驗(yàn)到接球、腳下草地的質(zhì)感和溫暖的擁抱。我們的世界似乎充滿了活力。

我們將這個(gè)“體驗(yàn)世界”稱為生物體整個(gè)生活現(xiàn)實(shí)的生成現(xiàn)象學(xué)、統(tǒng)一的世界模型（以下簡(jiǎn)稱現(xiàn)實(shí)模型）。它是生成的，因?yàn)樯矬w內(nèi)的內(nèi)部過程在構(gòu)建或生成模型的“輸出”中起著核心作用。它是現(xiàn)象學(xué)的，因?yàn)榭梢泽w驗(yàn)到現(xiàn)實(shí)模型——它構(gòu)成了我們生活的世界。它是統(tǒng)一的，因?yàn)樗沁B貫的或似乎作為一個(gè)整體“綁定”在一起。這個(gè)現(xiàn)實(shí)模型也是一個(gè)知識(shí)領(lǐng)域，因?yàn)樗且粋€(gè)可以被知曉、探索、詢問和更新的地方（或感覺流）——一種對(duì)行動(dòng)的可供性，無論是物理的還是精神的（Metzinger，2017）。我們的現(xiàn)實(shí)模型告訴我們什么是可能的，什么是不可能的，什么能讓我們生存，什么會(huì)傷害我們，甚至我們自己是什么。我們認(rèn)為這樣的模型是意識(shí)的必要條件，因?yàn)樗x了什么可以成為意識(shí)、被知曉或體驗(yàn)。

主動(dòng)推理為生物體如何構(gòu)建適合其生活世界的現(xiàn)實(shí)模型提供了一個(gè)直接的解決方案或描述（Friston，2006；2010）。這個(gè)理論的各種細(xì)節(jié)將在后文介紹；這里，只需概述幾個(gè)關(guān)鍵原則就足夠了。主動(dòng)推理可以從兩個(gè)相互依賴的假設(shè)中推導(dǎo)出來：（1）生物系統(tǒng)必須保持自己與環(huán)境之間的邊界（即存在），以及（2）必須保持在與持續(xù)存在相兼容的特定（特征性）狀態(tài)中（即適應(yīng)性行動(dòng)）。從這些前提出發(fā)，我們可以構(gòu)建一個(gè)框架，其中存在需要一個(gè)關(guān)于自我和環(huán)境的生成模型，使系統(tǒng)能夠解決令人驚訝的感覺——即穩(wěn)態(tài)——并預(yù)測(cè)令人驚訝的結(jié)果，通過適應(yīng)性行動(dòng)維持自己，即異態(tài)。為了學(xué)習(xí)和更新模型，生物體減少預(yù)測(cè)誤差，或不確定性1。或者反過來說，生物體通過尋求其自身存在的證據(jù)，即自我證明（Hohwy，2016），來持續(xù)存在。最小化預(yù)測(cè)誤差——自上而下的預(yù)測(cè)和輸入之間的差異——同時(shí)提高了模型的準(zhǔn)確性，并引導(dǎo)系統(tǒng)走向其特有的、可居住的狀態(tài)。

主動(dòng)推理的關(guān)鍵創(chuàng)新在于將行動(dòng)選擇視為一個(gè)推斷問題，其中策略（行動(dòng)序列）被選擇以最小化預(yù)期不確定性（即，由于策略而在未來產(chǎn)生的驚喜）。為了處理現(xiàn)實(shí)世界環(huán)境中的時(shí)間尺度分離——并平衡當(dāng)下的期望與未來的需求——生成模型幾乎普遍是層級(jí)的，更高層次編碼更抽象和更長(zhǎng)期的預(yù)測(cè)。例如，聲波可以被抽象成音素，然后抽象成音節(jié)，再變成單詞、句子、傳記等等（Baltzell 等人，2019；Dehaene 等人，2015；Ding 等人，2015；Taylor 等人，2015；Friston 等人，2024；Friston 等人，2017；George 和 Hawkins，2009）。這種表述允許關(guān)于我們的經(jīng)歷和我們的身體隨著時(shí)間的深度敘事，以及目標(biāo)導(dǎo)向的行為，從維持存在的基本驅(qū)動(dòng)力中出現(xiàn)。

最后，報(bào)告驚訝程度的預(yù)測(cè)誤差——從而在每個(gè)層級(jí)推動(dòng)貝葉斯信念更新——是精確加權(quán)的（Feldman & Friston，2010）。精確度通過控制錯(cuò)誤單元的增益來調(diào)節(jié)預(yù)測(cè)誤差對(duì)信念更新和策略選擇的影響。高精確度放大了預(yù)測(cè)誤差的影響，而低精確度則減弱了它們。這種精確加權(quán)機(jī)制允許系統(tǒng)通過調(diào)節(jié)感官證據(jù)和先前信念之間的平衡，靈活地適應(yīng)不同的環(huán)境。簡(jiǎn)單地說，我們需要知道我們知道什么，但也需要對(duì)我們所知道的有信心。在某些情況下，我們可以信任我們的信念，在其他情況下，我們需要專注于從世界中學(xué)習(xí)新的東西（Friston 等人，2015）。在這個(gè)解讀中，世界模型是“精確工程化”的，其中提高某些預(yù)測(cè)誤差的精確度可以理解為關(guān)注它們的來源。

主動(dòng)推理的一個(gè)優(yōu)勢(shì)是它可以作為第一人稱和第三人稱方法之間的橋梁（參見解釋鴻溝，Levine，1983）。換句話說，像主動(dòng)推理這樣的計(jì)算方法提供了主觀體驗(yàn)和神經(jīng)機(jī)制之間的中間道路，為兩者提供機(jī)制性的洞察（見圖1）。這種方法有時(shí)被稱為計(jì)算神經(jīng)現(xiàn)象學(xué)（Suzuki 等人，2022；Sandved-Smith 等人，2021；2024；Ramstead 等人，2022），因?yàn)樗谝粋€(gè)單一的建模框架內(nèi)連接了主觀體驗(yàn)和客觀神經(jīng)過程。具體來說，它使用生成模型來指定大腦如何推斷和構(gòu)建體驗(yàn)內(nèi)容，使研究人員能夠將神經(jīng)動(dòng)態(tài)的變化（“算法描述”）與現(xiàn)象學(xué)體驗(yàn)的質(zhì)量和結(jié)構(gòu)聯(lián)系起來。通過系統(tǒng)地將第一人稱報(bào)告和神經(jīng)動(dòng)態(tài)映射到潛在的計(jì)算過程，我們同時(shí)獲得了關(guān)于主觀體驗(yàn)如何產(chǎn)生以及大腦如何實(shí)現(xiàn)它的解釋性賬戶和機(jī)制性理解。

鑒于上述內(nèi)容，主動(dòng)推理似乎能夠解釋模擬一個(gè)實(shí)用現(xiàn)實(shí)模型的能力（即，提供一個(gè)適應(yīng)性行動(dòng)的知識(shí)領(lǐng)域的現(xiàn)實(shí)模型）。實(shí)際上，生成這樣的模型是主動(dòng)推理的核心，因?yàn)闆]有它，生物體就無法預(yù)測(cè)其偏好狀態(tài)，因此無法維持其邊界——以及身體（Barrett，2020）。越來越多的證據(jù)表明，主動(dòng)推理是，或者至少可能是，大腦和身體正在做的事情（Walsh 等人，2020；Hohwy，2013）。因此，主動(dòng)推理滿足了我們對(duì)意識(shí)的第一個(gè)條件，即生成一個(gè)世界或現(xiàn)實(shí)模型。這表明主動(dòng)推理至少可以解釋被知曉或體驗(yàn)的內(nèi)容。然而，它尚未解釋意識(shí)的為什么或如何。

3. 推理競(jìng)爭(zhēng)與貝葉斯綁定

任何關(guān)于意識(shí)的理論都必須解釋為什么我們對(duì)某些現(xiàn)象有意識(shí)，而對(duì)其他現(xiàn)象則沒有。主動(dòng)推理和預(yù)測(cè)編碼為意識(shí)內(nèi)容是如何構(gòu)建的提供了令人印象深刻的解釋（尤其是在視覺流中，Peelen等人，2024）。然而，到目前為止，還沒有一個(gè)被普遍接受的理論來解釋決定意識(shí)所需選擇性閾值的因素（Seth和Bayne，2022；Baars，2005；Kouider和Dehaene，2007）。在這一方向上確實(shí)有一些有益的嘗試（Saffron，2020；2022；Friston，2018；Hohwy，2012；Do??ga和Dewhurst，2021）。

考慮熟悉的雙眼競(jìng)爭(zhēng)現(xiàn)象（Breese，1909；Tong等人，2006）。在這種情況下，每只眼睛在相同的時(shí)間、相同的視網(wǎng)膜位置呈現(xiàn)不同的圖像（例如，左眼呈現(xiàn)一張臉，右眼呈現(xiàn)一座房子）。這導(dǎo)致了一個(gè)奇怪的情況，大腦似乎無法接受這兩種對(duì)立的視覺現(xiàn)實(shí)。結(jié)果是，我們會(huì)在房子和臉之間逐漸切換，或者看到兩者的混合。這些實(shí)驗(yàn)突顯了某種選擇過程的存在，它使得某些感官的配置或解釋進(jìn)入意識(shí)，而其他則沒有（Hohwy等人，2008；Hohwy，2012）。還有無數(shù)類似的例子，包括無意注意盲（Mack，2003；Kouider和Dehaene，2007）、視覺和感官幻覺（Eagleman，2008；Laukkonen和Tangen，2017），以及內(nèi)省、認(rèn)知和行為上的虛構(gòu)（Nisbett和Schachter，1966；Nisbett和Wilson，1977；Maier，1931；Wegner，2002；Weiskrantz，1986）。

盡管有些事物會(huì)進(jìn)入意識(shí)，有些則不會(huì)，但這與意識(shí)的“難問題”關(guān)系并不像人們想象的那么大（Chalmers，1995）。考慮一下，在雙眼競(jìng)爭(zhēng)期間，無論哪種感知進(jìn)入意識(shí)，我們總是（元）意識(shí)到進(jìn)入我們視野的內(nèi)容。換句話說，意識(shí)的存在并沒有改變，只是內(nèi)容變了。我們還可以意識(shí)到我們的體驗(yàn)從臉切換到房子，甚至可能意識(shí)到為什么會(huì)發(fā)生這種變化。

因此，關(guān)鍵在于似乎存在一個(gè)“空間”，在這個(gè)空間里，我們能夠感受到、感知到，并且重要的是，能夠知道心智的內(nèi)容（Metzinger，2020）。Cleeremans等人（2020）用另一種方式表達(dá)了相同的觀點(diǎn)：“……當(dāng)一個(gè)人意識(shí)到某種情況時(shí)，她不僅對(duì)這種狀態(tài)敏感，而是知道自己對(duì)這種狀態(tài)敏感。”（我們的強(qiáng)調(diào)）。當(dāng)我們遇到視覺幻覺、競(jìng)爭(zhēng)或模糊刺激時(shí)，我們似乎能夠知道自己正在經(jīng)歷這種體驗(yàn)。用現(xiàn)象學(xué)的語言來說，我們體驗(yàn)到了“看見”，而現(xiàn)象學(xué)的透明性讓位于不透明性（Limanowski和Friston，2018；Metzinger，2003）。這種體驗(yàn)空間似乎是統(tǒng)一、連貫且結(jié)合在一起的：一個(gè)意識(shí)的整體，正如其他人所指出的（Baars等人，2013；Tononi等人，2005，2008）。因此，意識(shí)具有一種確定性的本質(zhì)，就好像大腦和身體找到了一個(gè)全球統(tǒng)一的可供性，在其中可以擁有自我、行動(dòng)、關(guān)注事物、感受情緒，最重要的是，保持身體的存活（Barrett，2020；Seth，2013）。

在這里，我們認(rèn)為意識(shí)的門檻——即哪些內(nèi)容進(jìn)入這個(gè)認(rèn)知領(lǐng)域或現(xiàn)實(shí)模型——是通過對(duì)其感覺原因的各種可能解釋之間的競(jìng)爭(zhēng)過程來決定的。此外，我們建議所謂的綁定“問題”實(shí)際上可能是關(guān)于什么突破意識(shí)門檻的“解決方案”的一部分。也就是說，連貫性和界限性是贏得推理競(jìng)爭(zhēng)的核心標(biāo)準(zhǔn)。比喻來說，爭(zhēng)奪意識(shí)的競(jìng)爭(zhēng)目標(biāo)是以連貫性和統(tǒng)一性為形狀的球門柱。如果一個(gè)推斷與系統(tǒng)中其他并行和層級(jí)相鄰的推斷不連貫，那么它被選中的可能性就較小。

這種連貫性標(biāo)準(zhǔn)也自然地從旨在減少不確定性或預(yù)測(cè)誤差的系統(tǒng)中得出。推斷之間的不和諧等同于混亂——一個(gè)無法簡(jiǎn)潔解釋數(shù)據(jù)的生成模型。這種令人困惑的解釋導(dǎo)致不可減少的錯(cuò)誤傳播。連貫性的壓力因現(xiàn)實(shí)模型的任務(wù)是為適應(yīng)性行動(dòng)減少不確定性（Nave 等，2020）而顯得尤為重要。如果認(rèn)知領(lǐng)域內(nèi)部不連貫，隨著我們?cè)u(píng)估政策或未來的路徑，不確定性會(huì)累積，使得行動(dòng)選擇不精確且其結(jié)果不確定（即平均而言令人驚訝）。

具體來說，我們假設(shè)連貫性和綁定自然是從進(jìn)行分層貝葉斯推理的系統(tǒng)中產(chǎn)生的（Knill & Pouget, 2004）。驅(qū)動(dòng)選擇的內(nèi)容是什么被綁定到經(jīng)驗(yàn)領(lǐng)域的是對(duì)感官數(shù)據(jù)原因的各種可能解釋之間的精度加權(quán)競(jìng)爭(zhēng)（即一種在大腦中爭(zhēng)取“名聲”的競(jìng)爭(zhēng)，Dennett, 1995; 2001）。關(guān)鍵在于，贏得精度加權(quán)競(jìng)爭(zhēng)的部分原因是那些與現(xiàn)有現(xiàn)實(shí)模型（即先驗(yàn)）最一致的內(nèi)容，這為可以被吸收到認(rèn)知領(lǐng)域中的內(nèi)容提供了必要的約束或誘導(dǎo)偏差（技術(shù)上來說，經(jīng)驗(yàn)先驗(yàn)）。用貝葉斯術(shù)語來說，不連貫或不一致的數(shù)據(jù)要么是不精確的——在這種情況下，相關(guān)的預(yù)測(cè)誤差會(huì)被賦予較低的精度——要么是無法解釋的——在這種情況下，精度加權(quán)會(huì)選擇那些可以被解釋的數(shù)據(jù)。我們通過面部感知中的微觀綁定示例來說明這一貝葉斯綁定過程（圖2）。我們認(rèn)為同樣的想法可以擴(kuò)展到現(xiàn)實(shí)模型下的宏觀綁定。

貝葉斯綁定還提供了一種對(duì)GNWT（Dehaene & Changeux, 2011; Dehaene等, 2014; Friston等, 2012）中定義的點(diǎn)燃現(xiàn)象的新描述。點(diǎn)燃指的是神經(jīng)元聯(lián)盟突然而廣泛的激活，將信息“點(diǎn)燃”進(jìn)入意識(shí)覺知。在GNWT中，這一過程的特點(diǎn)是從局部、專門處理到大腦內(nèi)信息的全局可用性的非線性過渡。根據(jù)貝葉斯綁定理論，點(diǎn)燃閾值是由整個(gè)層次結(jié)構(gòu)中的精度競(jìng)爭(zhēng)驅(qū)動(dòng)的，其中精度也受到與現(xiàn)實(shí)模型（即預(yù)測(cè)精度3如果具有局部和全局一致性則更高）的一致性（自上而下）的約束。因此，點(diǎn)燃、綁定和競(jìng)爭(zhēng)都被包含在主動(dòng)推理之中（Whyte & Smith, 2021）。它們各自是一個(gè)通過足夠復(fù)雜性和深度來減少不確定性的系統(tǒng)的自然結(jié)果。

一種補(bǔ)充的觀點(diǎn)（參見Whyte & Smith, 2021；Whyte等, 2024）提出，意識(shí)具體出現(xiàn)在連續(xù)感官感知與離散的、反事實(shí)的策略選擇過程之間的界面上。在這里，有意識(shí)的內(nèi)容對(duì)應(yīng)于關(guān)于世界、身體或大腦隱藏狀態(tài)的精確后驗(yàn)信念，這些信念從即時(shí)的感官波動(dòng)中抽象出來，并且足夠精確以驅(qū)動(dòng)行動(dòng)選擇，包括主觀報(bào)告。因此，有意識(shí)的狀態(tài)與無意識(shí)狀態(tài)的區(qū)別在于它們能夠?yàn)殡x散的策略決策提供信息，反映了目標(biāo)導(dǎo)向（利用已知信息）和探索性（解決模糊性和新穎性）需求之間的計(jì)算平衡。一個(gè)綜合的觀點(diǎn)可能是，貝葉斯綁定是連續(xù)感官感知與離散的、有意識(shí)的和用于反事實(shí)策略選擇的精確后驗(yàn)之間的一個(gè)關(guān)鍵機(jī)制閾值。也就是說，貝葉斯綁定強(qiáng)調(diào)離散和精確的后驗(yàn)（Whyte & Smith等, 2021）也需要局部和全局的一致性，這自然推動(dòng)了有意識(shí)體驗(yàn)的有限性和整體性。

這里的關(guān)鍵要點(diǎn)是，貝葉斯綁定（理論上）是一切體驗(yàn)的核心，從單模態(tài)過程、多感官綁定到全局整合。也就是說，生成體驗(yàn)需要嵌套層次的綁定，即將先驗(yàn)和感官證據(jù)通過分層生成模型組合成一個(gè)近似的后驗(yàn)，其中這種感知合成或組合敏感地依賴于每個(gè)處理層次所提供的精度或置信度（Friston, 2008; Hohwy, 2012; Hohwy, 2013）。這個(gè)見解是，同樣的基本機(jī)制在微觀和宏觀層面都起作用。例如，正如我們推斷茶壺是一個(gè)單一的“事物”（由把手、空心體和噴口組成），我們也把整個(gè)體驗(yàn)領(lǐng)域看作是一個(gè)單一的事物，它將地面、天空、我們的身體、其他人以及所有其他東西結(jié)合在一起。我們假設(shè)，這個(gè)全球統(tǒng)一模型，無論多么最小化，對(duì)于有意識(shí)體驗(yàn)來說是必要但不充分的條件。只有當(dāng)這個(gè)全局后驗(yàn)通過底層層次結(jié)構(gòu)反射回來時(shí)，才會(huì)滿足意識(shí)的條件。正如我們將看到的，解釋意識(shí)內(nèi)容不足以捕捉即將到來的內(nèi)容感知或?qū)ζ涞闹獣愿小?/p>

4. 認(rèn)知深度與意識(shí)

“認(rèn)知”一詞意味著“與知識(shí)相關(guān)”，而“深度”一詞指的是強(qiáng)度以及超越表面的能力（牛津英語，1989）。因此，我們所說的“認(rèn)知深度”是指一種知識(shí)或意識(shí)的能力或連續(xù)體（即深化），這種能力或連續(xù)體可以或多或少是活躍的（即強(qiáng)烈或清晰的）。低認(rèn)知深度的狀態(tài)是指那些涉及模糊認(rèn)知的狀態(tài)，例如睡眠、做夢(mèng)或走神；而高認(rèn)知深度的狀態(tài)則是指那些包含清晰或強(qiáng)烈認(rèn)知的狀態(tài)，例如專注或高度覺知的狀態(tài)（Schooler, 2002; Schooler等, 2011）。正如我們將看到的，認(rèn)知的強(qiáng)度或清晰度也可以指向認(rèn)知能力本身，即反思性地知道我們知道（Dunne等, 2019; Josipovic, 2019）。本節(jié)的目標(biāo)是傳達(dá)我們對(duì)“認(rèn)知深度”這一概念的理解。然后我們將在第5節(jié)中集中于對(duì)該思想進(jìn)行形式化。

為了給我們的構(gòu)建增加一些現(xiàn)象學(xué)上的細(xì)微差別，我們借用了“光明性”一詞，該詞在冥想傳統(tǒng)的古老論述中經(jīng)常出現(xiàn)（Anālayo 2017），尤其是在大乘和密宗佛教（Williams, 2013）及印度哲學(xué)中（Skorupski, 2012; Berger, 2015）。就我們的目的而言，我們將“光明性”定義為在意識(shí)體驗(yàn)中認(rèn)知或意識(shí)的清晰度或強(qiáng)度。將認(rèn)知深度與光明性聯(lián)系起來的一個(gè)特別好處是避免了無限回歸：“正如光源永遠(yuǎn)不會(huì)被另一個(gè)光源照亮……”（Bhart?hari, 1963）。正如燈發(fā)出的光不僅照亮了物體，也照亮了燈本身一樣，光明性和自我反省意識(shí)的概念往往息息相關(guān)（Williams, 2013）。光明性和遞歸表明，這只是“一種”不同程度的認(rèn)知，正如光的亮度可能有所不同，但仍是同一束光。對(duì)我們來說，“光明性”提供了一個(gè)有用的隱喻——具有現(xiàn)象學(xué)上的共鳴——來描述意識(shí)系統(tǒng)的意識(shí)等級(jí)或清晰度的可能性。

現(xiàn)在，回到我們關(guān)于現(xiàn)實(shí)模型的構(gòu)造。在此背景下，“光明性”是指現(xiàn)實(shí)模型（非局部地）認(rèn)識(shí)自身程度。在一個(gè)分層主動(dòng)推理系統(tǒng)中，必要的共享意味著現(xiàn)實(shí)模型包含了它存在的推斷、信念或期望。用比喻來說，就好像系統(tǒng)的輸出變成了另一種感官模態(tài)，并通過所有層次遞歸分布回系統(tǒng)中。舉個(gè)比喻：當(dāng)我們大聲說話時(shí)，我們產(chǎn)生聲音，并同時(shí)聽到這些聲音及其含義（即，我們聽到自己的聲音和所說的話）。因此，我們的輸出（聲音）也是我們的輸入（聲音）。我們依次生成形式（輸出），然后監(jiān)控該形式的全局上下文（輸入），以確保我們的言語傳達(dá)出連貫的意義流。我們?cè)谛袆?dòng)中創(chuàng)造的內(nèi)容和通過感官感知到的內(nèi)容之間存在持續(xù)的“循環(huán)”。類似地，大腦推理過程的關(guān)鍵輸出是構(gòu)建一個(gè)讓我們得以生存的現(xiàn)實(shí)模型（類似于聲音）。但這個(gè)全球性的現(xiàn)實(shí)模型也是系統(tǒng)的一種輸入，并成為推理過程的一部分本身（類似于聲音，參見圖3）。

請(qǐng)注意，盡管現(xiàn)實(shí)模型的特定內(nèi)容可以被新證據(jù)證實(shí)或否定（例如，雙眼競(jìng)爭(zhēng)中的轉(zhuǎn)換），但現(xiàn)實(shí)模型的存在卻仍在持續(xù)不斷地得到驗(yàn)證，無論其內(nèi)容如何（例如，所有變化都證實(shí)了現(xiàn)實(shí)模型的存在）。因此，認(rèn)知領(lǐng)域不斷在證明自身的存在（即，場(chǎng)域自證）。有機(jī)體采取的任何行動(dòng)——小到一次眼跳、一個(gè)念頭或一次呼吸——都在向自身確認(rèn)它（模型）的存在。事實(shí)上，所有的模型（即貝葉斯信念）更新都在確認(rèn)它的存在。因此，現(xiàn)實(shí)模型存在的事實(shí)成為了一個(gè)極為精確的推斷，幾乎不會(huì)在推理競(jìng)爭(zhēng)中落敗。

5. 超模型與微小生物

以嚴(yán)謹(jǐn)?shù)姆绞浇ＵJ(rèn)知深度需要一個(gè)系統(tǒng)，該系統(tǒng)不僅對(duì)外部狀態(tài)做出預(yù)測(cè)，而且——至關(guān)重要的是——在全球范圍內(nèi)遞歸地建模其自身的建模過程。實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)的一種方法是通過我們稱之為超生成模型或簡(jiǎn)稱超模型的方法（Friston, 2010；Parr & Friston, 2018；Ramstead等, 2022）。在分層主動(dòng)推理中，每一層都推斷出更高抽象層次的隱藏原因。然而，為了捕捉認(rèn)知深度，架構(gòu)需要一個(gè)真正的高階（即超）模型，該模型能夠追蹤每一層的推理和精度加權(quán)在整個(gè)系統(tǒng)中的部署情況。形式上，我們可以假設(shè)一組超參數(shù)Φ，它編碼了在不同情境下信任哪些層更多（或更少）、如何加強(qiáng)或減弱預(yù)測(cè)誤差的權(quán)重以及如何在整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中協(xié)調(diào)反饋回路（Friston等, 2017）。這種深層次的全局參數(shù)允許系統(tǒng)遞歸地“重新處理”和“重新發(fā)現(xiàn)”它們自己的建模過程，從而成為一個(gè)真正具有能動(dòng)性的自我構(gòu)建和解構(gòu)系統(tǒng)，這讓人聯(lián)想到人類在適當(dāng)?shù)膭?dòng)機(jī)和情境下可以有意并徹底地改變自己。

至關(guān)重要的是，通過向較低層傳遞精度的下降預(yù)測(cè)來更新的超參數(shù)——更新上升的精度加權(quán)預(yù)測(cè)誤差，這些誤差又更新下降的精度預(yù)測(cè)的超參數(shù)。依此類推，無窮無盡。正是這種遞歸特性賦予了信念更新以認(rèn)知深度。在現(xiàn)象透明性和不透明性方面，我們可以將每個(gè)層級(jí)想象成一種玻璃，它可以改變其光學(xué)性質(zhì)（參見圖4）。在認(rèn)知深度的設(shè)定中，精度的下降預(yù)測(cè)使透明的玻璃變得不透明，為層級(jí)提供了將信息從一層廣播到下一層的情境化和選擇能力。就燈照亮自身而言，認(rèn)知深度提供了一幅非常不同的畫面：一幅更類似于一系列全息屏幕（Fields等, 2021；Fields等, 2024）在其反射光中互相照亮的畫面。這幅畫面突出了認(rèn)知深度的遞歸、非局部和（自我）反思性質(zhì)。

闡明超參數(shù)集Φ如何協(xié)調(diào)整個(gè)系統(tǒng)是一個(gè)挑戰(zhàn)。一種可能性是在包含“超節(jié)點(diǎn)”的因子圖架構(gòu)中定義Φ，這些超節(jié)點(diǎn)編碼有關(guān)每個(gè)子模型精度或可靠性的條件信念（Parr & Friston, 2018）。這些超節(jié)點(diǎn)會(huì)向低層節(jié)點(diǎn)傳播自上而下的信號(hào)——精度更新、門控指令或結(jié)構(gòu)重組——確保每一層的推理都受到全局元信念的影響。這種機(jī)制將允許模擬反思廣播何時(shí)以及如何發(fā)生，從而能夠與神經(jīng)生理學(xué)數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，并完善我們對(duì)生物和人工系統(tǒng)中認(rèn)知深度的更廣泛理解。

實(shí)際上，這種架構(gòu)在使用一種稱為分層高斯濾波器的預(yù)測(cè)編碼變體建模腦反應(yīng)時(shí)被證明是有用的（Iglesias等, 2013）。在計(jì)算神經(jīng)科學(xué)中，認(rèn)知深度的最小形式已被用于說明注意力選擇和圖形與背景的分離（Kanai等, 2015）。從技術(shù)上講，認(rèn)知深度的非局部方面繼承自這樣一個(gè)事實(shí)：規(guī)定層級(jí)每個(gè)級(jí)別的精度的超參數(shù)使每個(gè)級(jí)別成為超參數(shù)馬爾可夫毯的一部分（因?yàn)樗鼈兌际浅瑓?shù)的子項(xiàng)）。這要求在超參數(shù)上的貝葉斯信念和所有層級(jí)之間進(jìn)行遞歸消息傳遞，其中精度的下降預(yù)測(cè)以精度預(yù)測(cè)誤差的形式被反射回來。有關(guān)這些二階預(yù)測(cè)誤差在預(yù)測(cè)編碼架構(gòu)中的功能形式，請(qǐng)參見Kanai等（2015）。

與參數(shù)深度不同，超模型正在對(duì)其層次結(jié)構(gòu)的形狀進(jìn)行建模，并實(shí)時(shí)更新它。參數(shù)深度通常被實(shí)現(xiàn)為局部循環(huán)——在一層與另一層之間（Sandved-Smith, 2021; 2024），實(shí)現(xiàn)關(guān)于注意力或偏好精度的二階推斷。可以將這一概念擴(kuò)展到多層，但通常通過單層或少數(shù)幾層來演示。認(rèn)知深度超越了局部的二階推斷，暗示了一種全局一致的感覺：“我（系統(tǒng)）擁有一個(gè)多層級(jí)的生成模型，并且我知道如何在每個(gè)層級(jí)部署適當(dāng)?shù)木取虼宋抑牢抑朗裁础！?這種認(rèn)知深度是全系統(tǒng)的：它不僅僅是“我在關(guān)注什么？” 而是“所有這些推斷層是如何以深層次（分層）的方式相互上下文化的？” 相比之下，參數(shù)深度可以通過一些精心選擇的參數(shù)來實(shí)例化，例如“似然精度”或“策略精度”（Allen等, 2019；Hesp等, 2019；Parr和Friston, 2017, 2019；Schwartenbeck等, 2015；Smith等, 2019）。而認(rèn)知深度則涉及整個(gè)深層生成模型對(duì)如何協(xié)調(diào)先驗(yàn)、轉(zhuǎn)換、偏好、時(shí)間尺度等的“意識(shí)”。盡管如此，參數(shù)深度和認(rèn)知深度顯然是兼容的——認(rèn)知深度勾勒出全球意識(shí)的“大局觀”，而參數(shù)深度是一種在分層生成模型中實(shí)現(xiàn)元推斷的機(jī)制，與元認(rèn)知和高階思維理論密切相關(guān)（Fleming, 2020；Fleming等, 2012）。

在系統(tǒng)發(fā)育的連續(xù)過程中，真正的認(rèn)知深度從何處開始出現(xiàn)仍然是一個(gè)懸而未決的問題。從生物學(xué)上看，所有生物系統(tǒng)都參與某種形式的穩(wěn)態(tài)調(diào)節(jié)，而許多生物（如細(xì)菌）表現(xiàn)出簡(jiǎn)單的反饋回路。然而，認(rèn)知深度最簡(jiǎn)單的形式化演示可能是一個(gè)雙（+）層的主動(dòng)推理系統(tǒng)，該系統(tǒng)具備以下特點(diǎn)：

1. 推斷外部狀態(tài)（一個(gè)最小的世界模型——意識(shí)的“內(nèi)容”部分）

2. 維持一個(gè)元層級(jí)，推斷“對(duì)這些推斷的信心”（對(duì)感覺原因的可能解釋之間的最小競(jìng)爭(zhēng)）

3. 從元層級(jí)的角度反思性地修改低層級(jí)的推斷，形成一個(gè)自我建模的閉環(huán)（最小的認(rèn)知深度）。

即使這樣一個(gè)簡(jiǎn)化的系統(tǒng)，原則上也可以編碼一種基本的“知道自己知道”的能力。這個(gè)簡(jiǎn)單的設(shè)置構(gòu)成了認(rèn)知深度的最小演示：全局循環(huán)不僅包含一個(gè)世界模型，還包含一個(gè)實(shí)時(shí)的關(guān)于它如何建模世界的模型（參見Parr & Friston, 2018；Sandved-Smith等, 2021）。然而，與我們?cè)诖怂龅姆此甲陨硭季S運(yùn)作方式不同，認(rèn)知深度的初級(jí)形式極為基礎(chǔ)：它們涉及對(duì)系統(tǒng)自身預(yù)測(cè)過程的最小元推理，沒有任何更豐富的概念或內(nèi)省維度。在這個(gè)意義上，我們的模型似乎表明，意識(shí)顯然先于內(nèi)省或復(fù)雜的元認(rèn)知，至少是我們通常與這些術(shù)語相關(guān)聯(lián)的那種。即使是微小的個(gè)體，也可以將其自身推理機(jī)制中的持續(xù)反饋整合進(jìn)來，將“世界的感知”與一種微妙的、自我修正的“作為世界的自我的感知”聯(lián)系起來。真正的自我建模（即了解自己是什么樣的存在），從這個(gè)觀點(diǎn)來看，是更晚的發(fā)展。

在自然界中，許多單細(xì)胞生物已經(jīng)顯示出對(duì)細(xì)胞內(nèi)狀態(tài)的“自我測(cè)量”的原初形式，但這種測(cè)量是否等同于反思性的意識(shí)仍值得商榷（Fields & Levin, 2022; 2023）。有人可能會(huì)認(rèn)為，非常小的多細(xì)胞生物或微小昆蟲——例如寄生蜂（Megaphragma mymaripenne）、果蠅幼蟲（Drosophila melanogaster）或像秀麗隱桿線蟲（C. elegans）這樣的線蟲——開始接近實(shí)現(xiàn)最小超模型所需的復(fù)雜性。這些小型但高度整合的神經(jīng)系統(tǒng)能夠調(diào)節(jié)感官信號(hào)、調(diào)控行動(dòng)策略，并通過神經(jīng)調(diào)節(jié)劑重新配置局部回路，暗示了自上而下重加權(quán)的部分類比（Marder, 2012）。這些是否足以形成一種全球一致的“知道自己知道”的能力尚不清楚，但它們是研究活體系統(tǒng)中反思性、多層次組織邊界情況的主要目標(biāo)。實(shí)際上，可能只有當(dāng)生物體投入足夠的神經(jīng)元（或計(jì)算）資源進(jìn)行分層建模和元推理時(shí)，我們才能看到在這種意義下的認(rèn)知深度的清晰近似（Friston, 2018）。盡管如此，追蹤日益復(fù)雜的神經(jīng)系統(tǒng)——甚至從小型節(jié)肢動(dòng)物開始——如何處理全局精度控制，或許可以揭示最小系統(tǒng)至少在原則上如何展現(xiàn)出認(rèn)知深度的核心特性。

6. 注意與元認(rèn)知

在現(xiàn)階段，根據(jù)我們的觀點(diǎn)明確幾個(gè)意識(shí)層次是有用的：首先，那些精度較低并失去綁定到現(xiàn)實(shí)模型競(jìng)爭(zhēng)的推斷，這些推斷保持透明，在那一刻無法被內(nèi)省。其次，有些推斷具有足夠高的精度，并且與認(rèn)知領(lǐng)域有足夠的連貫性，從而贏得綁定的推斷競(jìng)爭(zhēng)（參見圖2）。這些內(nèi)容至少是隱約或勉強(qiáng)知道的，但我們可能并沒有明確地“知道自己知道”（例如，我們注意力的邊緣，或者我們穿著的襯衫）。內(nèi)容是否“明亮地”意識(shí)到取決于認(rèn)知深度，即超建模（參見圖3）。例如，當(dāng)輸入具有足夠的精度來引導(dǎo)分層處理，但不足以贏得綁定到現(xiàn)實(shí)模型的競(jìng)爭(zhēng)時(shí)，就會(huì)發(fā)生閾下啟動(dòng)（Ansorge等, 2014；Elgendi等, 2018）。真正的閾下信息（例如，雙眼競(jìng)爭(zhēng)或視覺錯(cuò)覺背后的處理階段）無法通過內(nèi)省獲取。在我們發(fā)現(xiàn)我們已經(jīng)開車（或步行）到達(dá)目的地，卻沒有明確意識(shí)到旅程的情況下，因?yàn)槲覀冋τ谧呱窕蚵牪タ停@時(shí)就出現(xiàn)了微妙的知覺（即相對(duì)盲視，Lau & Passingham, 2006）。在這里，與行走和駕駛相關(guān)的感官和運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)顯然是現(xiàn)實(shí)模型的一部分，但它們?nèi)狈φJ(rèn)知深度。它們足以進(jìn)行適應(yīng)性行動(dòng)，但缺乏意識(shí)的成分。

一個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)是要理解現(xiàn)實(shí)模型中的任何內(nèi)容都可以成為明確且明亮地知道的對(duì)象（參見圖5）：超建模可以明確跟蹤任何推理層的結(jié)構(gòu)和精度，這包括元認(rèn)知、注意過程（即模型簡(jiǎn)化或精度更新），甚至自我（Dahl等, 2015）。我們可以意識(shí)到我們?cè)谒伎妓伎迹蛘咦⒁鉅顟B(tài)的正念（Lutz等, 2015）。因此，任何一度透明的內(nèi)容（假定的，未知的）都可以變得不透明（未假定的，已知的；Metzinger, 2003）。

在意識(shí)的高階理論（HOT）中，元認(rèn)知被認(rèn)為是有意識(shí)體驗(yàn)的必要能力（參見Cleeremans等, 2020；Shea & Frith, 2019的綜述）。在最近的表述中，所討論的元認(rèn)知與我們熟悉的“思考關(guān)于思考”的元認(rèn)知概念有所不同（Fleming & Lau, 2014）。這是一種更微妙的元認(rèn)知：一種亞個(gè)人或隱性的“對(duì)敏感性的敏感性”（Cleeremans等, 2020；Lau, 2022）。認(rèn)知深度也涉及一種“對(duì)敏感性的敏感性”，以便“知道我們知道什么”。然而，這是通過遞歸而非元認(rèn)知實(shí)現(xiàn)的。這里有一種重新表征的元素，但它不是分層定位的，而是遞歸的，就像一種新的感官模態(tài)。它更類似于一種啟示，其中一個(gè)人的認(rèn)知狀態(tài)不斷地向自己揭示。在這種觀點(diǎn)下，即使是復(fù)雜的元認(rèn)知也可能根據(jù)認(rèn)知深度而成為無意識(shí)或有意識(shí)的（Kentridge, 2000）。正如Koriat和Levy-Sadot（2000，第198頁）所指出的，“如果元認(rèn)知監(jiān)控被定義為對(duì)自己知識(shí)的知識(shí)，那么沒有先驗(yàn)的理由否認(rèn)這種知識(shí)也可能是隱性和無意識(shí)的。”

我們可以進(jìn)一步推測(cè)。所謂的系統(tǒng)2過程（Kahneman, 2011），其特征是分析性、費(fèi)力且線性的思考和推理，也需要認(rèn)知深度來實(shí)現(xiàn)意識(shí)。這與發(fā)現(xiàn)一致，即那些似乎需要分析處理的問題常常通過無意識(shí)過程得到解決，即突然的洞察（Metcalfe & Wiebe, 1987；Laukkonen等, 2023；Patel等, 2019；Webb等, 2018）。事實(shí)上，科學(xué)和數(shù)學(xué)領(lǐng)域的一些最偉大的突破發(fā)生在尤里卡時(shí)刻的背后，深層的分析過程在意識(shí)之下繼續(xù)工作（Salvi等, 2024；Ovington等, 2018；Kounios & Beeman, 2018）。同樣，我們可以沉浸在類似于心流狀態(tài)的復(fù)雜分析工作中（Dietrich, 2004；Marty-Dugas等, 2021；Parvizi-Wayne等, 2024），只對(duì)我們正在做的事情有輕微的意識(shí)，比如編程或科學(xué)寫作。或者我們可以明確且明亮地意識(shí)到我們?cè)谒伎缄P(guān)于思考，并與他人分享這一奇特的現(xiàn)象學(xué)體驗(yàn)。總之：正如我們可以（或不能）意識(shí)到舒適毛衣的低級(jí)柔軟和毛茸茸的質(zhì)地一樣，我們也可以（或不能）意識(shí)到抽象思維、元認(rèn)知和推理。意識(shí)取決于認(rèn)知深度，而不是內(nèi)容的配置或分析處理的程度。

7. 睡眠與清醒

我們對(duì)睡眠狀態(tài)的理論應(yīng)用的詳細(xì)闡述將是未來工作的主題，但在此我們簡(jiǎn)要回顧一下。在非快速眼動(dòng)（NREM）睡眠中，尤其是深度慢波睡眠中，現(xiàn)實(shí)模型變得極度簡(jiǎn)化——感官輸入的精確性很低。這導(dǎo)致了一個(gè)最小的，甚至是暫時(shí)缺失的現(xiàn)實(shí)模型。此外，現(xiàn)實(shí)模型在整個(gè)層級(jí)中的反射性傳播大幅減少，與低認(rèn)知深度（即低精確性和低遞歸性）的狀態(tài)相關(guān)聯(lián)，從而導(dǎo)致意識(shí)的減弱或無意識(shí)。這一觀點(diǎn)得到了大量證據(jù)的支持，這些證據(jù)表明，在深度睡眠期間，時(shí)間上深度的處理、長(zhǎng)距離的功能連接和反饋過程都減少了（Massimini等人，2005；Horovitz等人，2009；Nir等人，2011；Esser等人，2009；Kakigi等人，2003；Tagliazucchi和van Someren，2017；Tononi和Massimini，2008；Mashour和Hudetz，2018；Laureys，2005；另見植物狀態(tài)，Boly等人，2011）。

另一方面，在快速眼動(dòng)（REM）睡眠和做夢(mèng)期間，現(xiàn)實(shí)模型更為豐富和復(fù)雜。在這里，一些層次較深且具有遞歸性的處理仍在繼續(xù)發(fā)生，足以結(jié)合一個(gè)現(xiàn)實(shí)模型，創(chuàng)造出統(tǒng)一的（盡管可能是不尋常的）感知和敘事，這些敘事可能缺乏真正高級(jí)（例如，前額葉）過程所具有的邏輯感或理性（Maquet等人，1996）。然而，認(rèn)知深度仍然相對(duì)較低，導(dǎo)致缺乏意識(shí)到自己正在做夢(mèng)的清醒感——我們不知道自己知道。這一觀點(diǎn)得到了在非快速眼動(dòng)睡眠期間抽象的、時(shí)間上深度的處理相對(duì)更強(qiáng)的崩潰（Wilf等人，2016；Strauss等人，2015；Massimini等人，2005；Hayat等人，2022）以及在快速眼動(dòng)睡眠期間維持一些廣泛的連接（這與快速眼動(dòng)睡眠是一種非快速眼動(dòng)睡眠和清醒狀態(tài)的混合體的普遍觀點(diǎn)一致）的證據(jù)支持（Braun等人，1997；Hobson和Pace-Schott，2002；Nir和Tononi，2010；Hayat等人，2022）。

清醒夢(mèng)是一個(gè)特別有趣的案例。在清醒夢(mèng)中，一個(gè)人意識(shí)到自己正在做夢(mèng)，通常能夠?qū)?mèng)的敘事獲得一定程度的控制（Saunders等人，2016）。在我們的框架內(nèi)，清醒夢(mèng)是一種認(rèn)知深度顯著高于典型（非清醒）快速眼動(dòng)睡眠的狀態(tài)。認(rèn)知深度的提升使做夢(mèng)者能夠識(shí)別當(dāng)前狀態(tài)為夢(mèng)境——清醒意識(shí)中支持反思性意識(shí)的機(jī)制部分重新激活。這與白天的實(shí)踐一致，這些實(shí)踐支持夜間清醒感的出現(xiàn)，例如現(xiàn)實(shí)監(jiān)測(cè)（Loo和Cheng，2022）和正念（Stumbrys等人，2015；Stumbrys和Erlacher，2017），兩者都增加了認(rèn)知深度。還有初步證據(jù)表明，清醒夢(mèng)與前額葉大腦區(qū)域的重新激活有關(guān)（Baird等人，2018；2019；Vos等人，2009；Dresler等人，2012），這些區(qū)域具有廣泛的連接性，可能對(duì)反思性傳播很重要（Dehaene等人，2014；Miller和Cohen，2001；Baird等人，2018）。

最后，還有更罕見的可能性，即清醒無夢(mèng)睡眠（Windt等人，2016；Thompson，2015）——在深度睡眠階段沒有任何夢(mèng)境內(nèi)容的意識(shí)。這種狀態(tài)有時(shí)被稱為“明光睡眠”，這是從藏傳佛教文獻(xiàn)中翻譯過來的術(shù)語（Alcaraz-Sanchez，2023）。清醒無夢(mèng)睡眠可以是自發(fā)發(fā)生的，但在某些冥想圈子中也是一種有意的實(shí)踐（Thompson，2015；Windt，2020；Holecek，2020）。關(guān)于睡眠中這種“純粹”意識(shí)的描述至少可以追溯到《奧義書》（古典印度精神文本），在那里它被稱為蘇舒普提（梵語：????????，Alcaraz-Sanchez，2023）。有趣的是，這種狀態(tài)通常也以“清晰”和“明亮”為特征（Padmasambhava和Gyatrul，2008）。在我們的框架內(nèi)，清醒無夢(mèng)睡眠是一種抽象程度很低但認(rèn)知深度很高的狀態(tài)：沒有意識(shí)內(nèi)容的構(gòu)建，只有認(rèn)知深度（即明亮性）存在，從而產(chǎn)生一種有意識(shí)但空無一物的認(rèn)知領(lǐng)域體驗(yàn)。

8. 冥想與最小現(xiàn)象體驗(yàn)

考慮主動(dòng)推理如何能夠解釋某些改變的心智和意識(shí)狀態(tài)，尤其是那些在長(zhǎng)期冥想過程中可能出現(xiàn)的狀態(tài)（Lutz等, 2019；Pagnoni等, 2019；Laukkonen & Slagter, 2021；Deane等, 2020；Prest & Berryman, 2024；Berkovich-Ohana等, 2024），這是很有啟發(fā)性的。我們認(rèn)為任何意識(shí)理論的廣泛應(yīng)用至關(guān)重要：如果該理論僅提供對(duì)部分意識(shí)體驗(yàn)的一個(gè)狹窄窗口，它顯然無法反映意識(shí)的復(fù)雜、多維和靈活性質(zhì)。因此，忽視這些狀態(tài)的理論有見樹不見林的風(fēng)險(xiǎn)。然而，我們也承認(rèn)冥想狀態(tài)和迷幻狀態(tài)（稍后討論）是模糊的，嚴(yán)格地測(cè)量和繪制它們是非常困難的。但有理由保持樂觀：近幾十年來，神經(jīng)現(xiàn)象學(xué)數(shù)據(jù)的證據(jù)基礎(chǔ)不斷增長(zhǎng)，使得對(duì)這些不尋常——但古老且廣泛存在——的意識(shí)狀態(tài)進(jìn)行快速三角化成為可能（Lutz等, 2015）。

我們?cè)诖颂貏e關(guān)注建模所謂的最小現(xiàn)象體驗(yàn)（MPE；參見Windt, 2015；Metzinger, 2020；2024；Gamma & Metzinger, 2021；Woods等, 2023；2024；Dor-Ziderman等, 2013；Ciaunica & Crucianelli, 2019）。其哲學(xué)理念是，意識(shí)的最佳模型是最簡(jiǎn)單的模型：一種將最基本的或“最小”的意識(shí)形式作為目標(biāo)的解釋。這種方法旨在避免將意識(shí)本身與其特定表現(xiàn)形式混為一談，包括自我性、能動(dòng)性、時(shí)間或第一人稱視角（Metzinger, 2020；2024）。最好的例子包括純粹的或無內(nèi)容的覺知體驗(yàn)、清醒的無夢(mèng)睡眠，或許多冥想傳統(tǒng)所報(bào)告的其他最小非二元覺知事件（Thompson, 2015；Hanley等, 2018；Josipovic, 2019；Laukkonen & Slagter, 2021）。

一些重要的基礎(chǔ)工作已經(jīng)存在（參見Metzinger, 2020；2024；Josipovic, 2019）。根據(jù)Metzinger的說法，MPE可能對(duì)應(yīng)于“緊張警覺”現(xiàn)象學(xué)——一種沒有任何具體內(nèi)容的裸醒覺知狀態(tài)。這是一種抽象的、無內(nèi)容的“開放”和認(rèn)知潛力體驗(yàn)——一種非自我的知識(shí)和感知能力（即認(rèn)知空間）的表征。它也是光明的，“...與空不可分的清晰”（Lingpa, 2014，第14-15頁，引自Metzinger, 2020）。我們的觀點(diǎn)完全同意Metzinger的一般現(xiàn)象學(xué)特征描述。然而，我們也同意Josipovic（2019）的觀點(diǎn)，即非二元覺知的遞歸是獨(dú)特的，是一種獨(dú)特而整體的能力，以非概念的方式意識(shí)到現(xiàn)實(shí)模型。但關(guān)鍵的是，這種遞歸并不依賴于任何特定的內(nèi)容，也不是抽象的。通過對(duì)其自身結(jié)構(gòu)和權(quán)重規(guī)則的遞歸共享（即超建模），現(xiàn)實(shí)模型可以連續(xù)且同時(shí)知道自己既作為內(nèi)容又作為被知曉的內(nèi)容。

形式上，我們認(rèn)為當(dāng)認(rèn)知深度達(dá)到最高，且現(xiàn)實(shí)模型無內(nèi)容（整個(gè)抽象層次中精度最小）時(shí)，就會(huì)出現(xiàn)MPE。由于遞歸廣播，這導(dǎo)致遞歸（即光明性）成為現(xiàn)實(shí)模型的主要輸入（即持續(xù)贏得推理競(jìng)爭(zhēng)）。這產(chǎn)生了一種反思遞歸——對(duì)意識(shí)的意識(shí)。但將其想象為二元的或需要時(shí)間的過程是誤導(dǎo)的。現(xiàn)實(shí)模型的輸入、反思共享和推理競(jìng)爭(zhēng)都在系統(tǒng)中共存。它們都是一個(gè)連續(xù)過程的一部分。這有點(diǎn)像聲反饋：來自揚(yáng)聲器的聲音重新進(jìn)入麥克風(fēng)并形成一個(gè)永久循環(huán)。產(chǎn)生的結(jié)果是我們可以詩意地稱之為“美麗”而非“奇怪”的循環(huán)（Hofstadter, 2007）；一種環(huán)面（參見圖4）的認(rèn)知性，源于全局功能而非特定的信息內(nèi)容或元表征。

用隱喻來說，就好像系統(tǒng)“聚焦”在自己知道的能力上。但正如前面所討論的，聚焦實(shí)際上是簡(jiǎn)化；而知道實(shí)際上是遞歸。因此，如果現(xiàn)實(shí)模型足夠簡(jiǎn)單，以至于唯一贏得推理競(jìng)爭(zhēng)的信號(hào)就是遞歸本身，那么遞歸會(huì)不斷地與自己共享。這映射到MPE的現(xiàn)象特性（Metzinger, 2020），表現(xiàn)為光明的、簡(jiǎn)單的、單一的、非二元的和真實(shí)的（即精確的）。在某種最小情感（即近似MPE）的背景下，也很容易理解它是極樂的——可能有一個(gè)幾乎被模型完美解釋的情感信號(hào)，因此不確定性及其相關(guān)的緊張感與日常生活相比非常低。此外，通過將極樂、喜悅或幸福作為焦點(diǎn)（即簡(jiǎn)化現(xiàn)實(shí)模型中的高精度內(nèi)容），可以引發(fā)持續(xù)的積極情感和意識(shí)的“美麗循環(huán)”，類似于上述聲反饋的高音哨聲，讓人想起佛教所說的禪定（Jhānas）（Hagerty等, 2013；Laukkonen等, 2023；Sparby & Sacchet, 2024）。

毫不意外，最真正最小版本的MPE出現(xiàn)在深度睡眠中，在那里其他內(nèi)容最不活躍，遞歸可以主導(dǎo)現(xiàn)實(shí)模型，并且這種體驗(yàn)在訓(xùn)練正念和開放覺知的修行者中可能更為常見。合理預(yù)期，在白天增加認(rèn)知深度可能會(huì)養(yǎng)成一種遞歸習(xí)慣，使其在睡眠中發(fā)生。類似于我們可能會(huì)夢(mèng)見白天的事件；通過習(xí)慣性地覺知我們的現(xiàn)實(shí)模型（意識(shí)格式塔），我們可以增加夜間反思（非二元）意識(shí)的慣性。在圖6中，我們將我們的框架擴(kuò)展到MPE之外的其他冥想狀態(tài)，包括專注注意、開放覺知和非二元覺知（Sparby等, 2024；Dahl等, 2015；Lutz等, 2017；Slagter等, 2011；Lutz等, 2008；2015；Laukkonen & Slagter, 2021）。

冥想科學(xué)中的另一個(gè)核心概念是去實(shí)體化。去實(shí)體化指的是認(rèn)識(shí)到體驗(yàn)現(xiàn)象是建構(gòu)的，而非固有的現(xiàn)實(shí)（Lutz等, 2015）。這種視角的轉(zhuǎn)變涉及從將思想、情感和體驗(yàn)習(xí)慣性地視為堅(jiān)實(shí)、持久的實(shí)體中脫離出來（Dahl等, 2015）。在我們的框架中，去實(shí)體化與認(rèn)知深度的增加（即能夠正念地見證現(xiàn)實(shí)模型）以及洞察力（即重構(gòu)先驗(yàn)，Laukkonen等, 2023）相關(guān)聯(lián)。洞察力之所以可能發(fā)生，是因?yàn)檎J(rèn)知深度創(chuàng)造了一種距離感，使得超生成模型能夠使內(nèi)容變得不透明、內(nèi)省、質(zhì)疑，并因此改變現(xiàn)實(shí)模型中內(nèi)容的性質(zhì)。也就是說，當(dāng)現(xiàn)實(shí)模型被反思性地知曉時(shí)，它可以作為體驗(yàn)對(duì)象被內(nèi)省（成為對(duì)其自身的輸入）。舉例來說：在古典佛教中，學(xué)生被教導(dǎo)主動(dòng)識(shí)別體驗(yàn)的三個(gè)特征（無常、苦、無我）。通過將現(xiàn)實(shí)模型的內(nèi)容變?yōu)橐庾R(shí)的對(duì)象（認(rèn)知深度），并探究這三個(gè)特征（Burbea, 2014），影響體驗(yàn)的先驗(yàn)可能開始重構(gòu)（即洞察力）。

隨著認(rèn)知深度的增加，現(xiàn)象的去實(shí)體化可能性也增加了。也就是說，現(xiàn)象失去了被視為固有真實(shí)的感知，但同時(shí)現(xiàn)象不透明的可能性也增加了。當(dāng)意識(shí)心理內(nèi)容形成的過程本身可以被內(nèi)省時(shí)，這些心理內(nèi)容被稱為現(xiàn)象不透明；否則，心理內(nèi)容是現(xiàn)象透明（或隱藏的，Metzinger, 2024, p.507）。因此，高認(rèn)知深度增加了這種可能性，尤其是對(duì)于資深冥想者而言，現(xiàn)象會(huì)被感知為心理建構(gòu)，從而天真的實(shí)在論的常識(shí)現(xiàn)象學(xué)逐漸消解。當(dāng)現(xiàn)象被如此感知時(shí)，在佛教術(shù)語中，它們被稱為“空”（?ūnyatā，Burbea, 2014）。

一個(gè)有趣的可能性是，MPE（最小現(xiàn)象體驗(yàn)）本身可能成為去實(shí)體化和解構(gòu)的目標(biāo)，正如一些冥想者所提出的那樣（Burbea, 2014；Sayadaw, 2016）。這一觀點(diǎn)與近期關(guān)于nirodha（或“止息”）事件的研究一致，這類事件可能發(fā)生在冥想的高級(jí)階段（Berkovich-Ohana, 2017；Laukkonen等, 2023；Chowdhury等, 2023；2024；van Lutterveld等, 2024；Armstrong, 2021；Johnson, 2017）。止息的特點(diǎn)是短暫的，甚至在極少數(shù)情況下是長(zhǎng)時(shí)間的完全缺席狀態(tài)，在此期間沒有任何體驗(yàn)發(fā)生（類似于內(nèi)源性全身麻醉）。Nirodha并非像深度睡眠或頭腦空白那樣的狀態(tài)，而是一種深度解構(gòu)的狀態(tài)，其中現(xiàn)實(shí)模型和意識(shí)暫時(shí)崩潰或解綁（Agrawal & Laukkonen, 2024；Letheby, 2017），導(dǎo)致強(qiáng)烈的后效，有時(shí)被描述為一種“重置”（Dutt, 1964）。實(shí)際上，修行者并不總是注意到缺席的發(fā)生，相反，他們察覺到的是視角的轉(zhuǎn)變或公理性的變化。但在某些（更罕見的）情況下，可能會(huì)出現(xiàn)對(duì)止息的清晰洞察——一種沒有“心”的心的本質(zhì)，一種對(duì)解綁本身的矛盾認(rèn)知（Thanissaro, 2012）。

有趣的是，導(dǎo)致止息的修行實(shí)踐涉及主動(dòng)解構(gòu)現(xiàn)實(shí)模型，包括自我（參見五蘊(yùn)，Boisvert, 1995）。由于現(xiàn)實(shí)模型是我們意識(shí)的一個(gè)條件，這種深度解構(gòu)可能導(dǎo)致無法生成連貫的現(xiàn)實(shí)模型，從而引發(fā)意識(shí)的崩潰（即貝葉斯解綁）。在古典佛教實(shí)踐中，止息的目的當(dāng)然不是永久無意識(shí)，而是轉(zhuǎn)化心靈并減少痛苦。正如Burbea（2014）中所述：

通過越來越徹底、深入地放下執(zhí)著，體驗(yàn)的世界逐漸消退并停止；看到并理解這一點(diǎn)具有重大意義：“……我說世界的盡頭無法通過旅行來知曉、看見或到達(dá)。然而……我也說，如果不達(dá)到世界的盡頭，就無法終結(jié)苦。”——《宇宙世間經(jīng)》

形式上，我們假設(shè)當(dāng)推斷競(jìng)爭(zhēng)因解構(gòu)性冥想而未能達(dá)到全局一致性時(shí)，意識(shí)的止息就會(huì)發(fā)生，這種冥想逐步積累起反對(duì)現(xiàn)實(shí)模型一致性的證據(jù)。現(xiàn)實(shí)模型的這種貝葉斯解綁包括了MPE所需的遞歸信號(hào)。用大乘佛教的術(shù)語來說，這揭示了所有現(xiàn)象（包括意識(shí)和空性本身）的無根基性、基底獨(dú)立性或空性（即?ūnyatā，To等, 2000；Gyatso, 2010）。在適當(dāng)?shù)臈l件下，這樣的洞察可能與認(rèn)知、感知和自我體驗(yàn)的重大變化相關(guān)（Berkovich-Ohana, 2017；Berkovich-Ohana, 2024）。

推測(cè)起來，對(duì)現(xiàn)實(shí)模型的完全解構(gòu)還可能揭示出通過低抽象層級(jí)上的遞歸（即緣起或pratītyasamutpāda）來審問意識(shí)閾值的能力（參見圖4）。冥想過程中可能出現(xiàn)的體驗(yàn)和狀態(tài)當(dāng)然是多種多樣的。我們的目標(biāo)在此是簡(jiǎn)要描述一些更具實(shí)證依據(jù)的冥想狀態(tài)和洞察類別（Lutz等, 2008；2015；Slagter等, 2011；Dunne, 2013）。

9. 迷幻體驗(yàn)

迷幻體驗(yàn)的獨(dú)特現(xiàn)象學(xué)特征一直是意識(shí)理論（ToCs）中特別難以整合的部分。一種流行的迷幻作用理論是**放松信念模型（即REBUS；Carhart-Harris & Friston, 2019），該理論同樣基于主動(dòng)推理。根據(jù)這一理論，迷幻藥物放松了抽象信念（即降低了其精度），導(dǎo)致一種無政府狀態(tài)（或熵增）的神經(jīng)活動(dòng)，主要由自下而上的預(yù)測(cè)誤差和低層次的感官處理主導(dǎo)。該模型似乎為自我消解、新穎視角與洞察、感官細(xì)節(jié)增強(qiáng)、時(shí)間感知改變以及幻覺提供了一個(gè)簡(jiǎn)潔的解釋，同時(shí)也得到了迷幻藥物某些神經(jīng)效應(yīng)的支持（Carhart-Harris, 2018）。

然而，迷幻體驗(yàn)的一個(gè)方面并未被現(xiàn)有理論輕易捕捉到。盡管如此，這種特質(zhì)卻是迷幻體驗(yàn)的核心，可以說是其最顯著且令人驚訝的特質(zhì)。那就是迷幻藥物“擴(kuò)展意識(shí)”、“提升覺知”或揭示“更高意識(shí)狀態(tài)”的感覺（Huxley, 1968；Leary等, 2017；Dass, 1971）。這種增強(qiáng)覺知的感覺得到了研究的支持，表明迷幻藥物在急性期后會(huì)提升正念（Smigielski等, 2019；Radakovic, 2022），并增加“直覺感”，即對(duì)知識(shí)的感知以及真實(shí)感或真理感的整體品質(zhì)（James, 1902；Yaden等, 2017）。

那么，“美麗循環(huán)理論”可能會(huì)如何解釋迷幻體驗(yàn)中的這些（相對(duì)）未被解釋的現(xiàn)象呢？我們推測(cè)，迷幻藥物可以可靠地增加認(rèn)知深度，這自然會(huì)導(dǎo)致意識(shí)擴(kuò)展、認(rèn)知感（直覺性）和正念的感覺，所有這些都可以通過單一參數(shù)來捕捉。換句話說，遞歸性和超建模的增加預(yù)計(jì)會(huì)對(duì)應(yīng)于一種更清醒地意識(shí)到自己世界和自身的感受，因?yàn)閭€(gè)體確實(shí)在這樣做。事實(shí)上，可能是抽象信念的放松解釋了體驗(yàn)內(nèi)容的變化（參見REBUS），而意識(shí)的整體品質(zhì)變化則可能最好通過認(rèn)知深度的增加來解釋（盡管兩者是相互關(guān)聯(lián)的）。但關(guān)鍵的是，由于學(xué)習(xí)到的信念同時(shí)放松，擴(kuò)展覺知的感覺未必會(huì)傾向于支持準(zhǔn)確的模型（參見FIBUS：迷幻藥物下的虛假洞察與信念，McGovern等, 2024）。

認(rèn)知深度的增加還與迷幻體驗(yàn)的一些內(nèi)省特質(zhì)相呼應(yīng)，包括發(fā)現(xiàn)自我和心靈“隱藏”方面的感覺，以及體驗(yàn)的“心靈顯現(xiàn)”性質(zhì)（Lyon, 2024）。如果認(rèn)知深度增加了對(duì)自己所知的認(rèn)知，同時(shí)信念被放松，那么個(gè)體遇到通常被掩蓋的現(xiàn)實(shí)模型特征就顯得合情合理。結(jié)合前一節(jié)的內(nèi)容，我們現(xiàn)在還可以假設(shè)，長(zhǎng)期以來被推測(cè)的迷幻藥物與冥想之間的關(guān)系或相似性也由認(rèn)知深度驅(qū)動(dòng)（Letheby, 2022）。也就是說，冥想和迷幻藥物都可以增強(qiáng)光明性——由生成模型的結(jié)構(gòu)和權(quán)重規(guī)則與其自身的遞歸共享驅(qū)動(dòng)的覺知清晰度和范圍。因此，兩者都可能導(dǎo)致短暫的神秘吸收狀態(tài)或MPE（最小現(xiàn)象體驗(yàn)），在這種狀態(tài)下，純粹的認(rèn)知信號(hào)成為已知現(xiàn)實(shí)模型的核心（高精度）特征，用一種“純粹意識(shí)”事件取代了自我和自我-他者界限。

雖然我們提議背后的精確神經(jīng)機(jī)制需要未來的研究進(jìn)一步探討，但一個(gè)標(biāo)志性的發(fā)現(xiàn)是迷幻藥物增加了功能連接性，特別是在丘腦皮質(zhì)回路中（Tagliazucchi等, 2016；Müller等, 2017；Preller等, 2019）。神經(jīng)區(qū)域之間分離度的降低，尤其是丘腦的廣泛連接性，可能與現(xiàn)實(shí)模型在整個(gè)系統(tǒng)中的廣泛共享有關(guān)。當(dāng)然，迷幻體驗(yàn)的品質(zhì)并不統(tǒng)一，會(huì)因劑量、物質(zhì)種類、意圖、個(gè)體差異和背景的不同而顯著變化（Hartogsohn, 2016）。這種體驗(yàn)的非均質(zhì)性尤其適用于迷幻體驗(yàn)的時(shí)間進(jìn)程，在此過程中，個(gè)體可能會(huì)在較低認(rèn)知深度的強(qiáng)烈吸收時(shí)刻與較高認(rèn)知深度的時(shí)刻之間波動(dòng)，具體取決于設(shè)定、環(huán)境和劑量的各種特性。類似于夢(mèng)境中突然出現(xiàn)的“清醒”現(xiàn)象，可能是那些“更加”意識(shí)到現(xiàn)實(shí)模型（即高認(rèn)知深度）的急性時(shí)刻，特別與前額葉活動(dòng)的短暫增強(qiáng)以及高全局功能性連接相關(guān)。驗(yàn)證這些假設(shè)需要強(qiáng)調(diào)迷幻藥物神經(jīng)現(xiàn)象學(xué)的方法（Timmerman等, 2023）——主觀體驗(yàn)與神經(jīng)活動(dòng)隨時(shí)間的流動(dòng)和相關(guān)性。

10. 討論

“我們?nèi)祟愄幱趶澢鷷r(shí)空那無法可視化的宇宙浩瀚與帶電量子那可疑的陰影閃爍之間，更像彩虹和海市蜃樓，而非雨滴或巨石，是不可預(yù)測(cè)的自我書寫的詩篇——模糊、隱喻、模棱兩可，有時(shí)極其美麗。”

——Douglas R. Hofstadter，《我是一個(gè)奇怪的循環(huán)》

許多人提出，循環(huán)、遞歸和反射性廣播在某種程度上是意識(shí)出現(xiàn)的核心（Cordeschi等, 1999；Llinás, 2003；Aru等, 2019；Lamme & Roelfsema, 2000）。但據(jù)我們所知，先前的理論未能認(rèn)識(shí)到現(xiàn)實(shí)模型——我們體驗(yàn)的整個(gè)認(rèn)知領(lǐng)域——的核心地位。對(duì)我們而言，智能系統(tǒng)生成并反射性共享一個(gè)全局性、現(xiàn)象性和統(tǒng)一的現(xiàn)實(shí)模型的能力是意識(shí)的基石。這將體驗(yàn)內(nèi)容本身置于意識(shí)的中心，而不是一個(gè)獨(dú)立的自我、一個(gè)代理者或某種其他可分離且二元的力量。生物體理解他們的現(xiàn)實(shí)，然后現(xiàn)實(shí)的涌現(xiàn)圖像被持續(xù)地與現(xiàn)實(shí)模型本身共享——不斷循環(huán)并隨著每一課、每一個(gè)動(dòng)作確認(rèn)其自身存在。

用計(jì)算術(shù)語來說，我們提出了有意識(shí)體驗(yàn)的三個(gè)條件。第一個(gè)條件是生成一個(gè)統(tǒng)一的現(xiàn)實(shí)模型或認(rèn)知領(lǐng)域，該模型決定了哪些內(nèi)容可以變得有意識(shí)。第二個(gè)條件是推斷競(jìng)爭(zhēng)，只有那些能夠連貫減少長(zhǎng)期不確定性的推斷才會(huì)被綁定到實(shí)用的現(xiàn)實(shí)模型中，從而確立意識(shí)的閾值和貝葉斯綁定。第三個(gè)條件是認(rèn)知深度：通過分層系統(tǒng)對(duì)現(xiàn)實(shí)模型進(jìn)行反射性共享。這種共享創(chuàng)建了一個(gè)遞歸的（“美麗的”）循環(huán)，使現(xiàn)實(shí)模型能夠包含對(duì)其自身存在的知識(shí)（形式化為超建模）。我們已經(jīng)展示了這一框架如何為各種認(rèn)知過程和意識(shí)狀態(tài)提供簡(jiǎn)潔的解釋，包括注意力、元認(rèn)知、睡眠、清醒以及各種非同尋常的冥想和迷幻體驗(yàn)。

這里最后一項(xiàng)任務(wù)是考慮我們的“美麗循環(huán)理論”對(duì)人工智能、意識(shí)功能的意義，以及它如何與現(xiàn)有理論整合。理解我們的理論與其他意識(shí)理論之間的所有細(xì)微相似點(diǎn)和差異是一項(xiàng)艱巨的任務(wù)，但我們已經(jīng)在表2中嘗試進(jìn)行了總結(jié)。在表中，我們考慮了我們理論的六個(gè)核心特征，并與四種主要的意識(shí)理論——GNWT、IIT、RPT和HOT——進(jìn)行了比較，尋找相似點(diǎn)、共鳴點(diǎn)和/或等價(jià)點(diǎn)。從表2的分析中，我們可以得出結(jié)論，我們的理論在各個(gè)方面與主流意識(shí)理論驚人地一致。我們認(rèn)為這種一致性是我們方法的一項(xiàng)優(yōu)勢(shì)，也許為統(tǒng)一計(jì)劃奠定了基礎(chǔ)。主動(dòng)推理可能提供了一種整合性的計(jì)算方法來研究意識(shí)。

自然地，使我們的模型與眾不同的是對(duì)計(jì)算描述的關(guān)注，而不是試圖指定神經(jīng)實(shí)現(xiàn)（參見Saffron, 2020；2022；Friston, 2018；Hohwy, 2022）。揭示不同的生命系統(tǒng)如何實(shí)例化現(xiàn)實(shí)模型、如何經(jīng)歷推斷競(jìng)爭(zhēng)和貝葉斯綁定以及遞歸循環(huán)，是我們期待的研究計(jì)劃，但不是我們?cè)谶@里嘗試的內(nèi)容。幸運(yùn)的是，如今應(yīng)用主動(dòng)推理、預(yù)測(cè)處理和自由能原則來理解大腦的運(yùn)作變得流行，因此我們至少間接得到了這些研究項(xiàng)目的支持，這些項(xiàng)目正在揭示出大腦中不確定性最小化的穩(wěn)步增長(zhǎng)的證據(jù)庫（Hohwy, 2013；Ficco等, 2021；Keller & Mrsic-Flogel, 2018；Hohwy & Seth, 2020；Solms, 2021）。作為一項(xiàng)計(jì)算描述，我們還可以推測(cè)，“美麗的循環(huán)”原則上可以在人工系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)，而不僅限于特定的硬件。

在過去的十年中，我們見證了人工智能（AI）領(lǐng)域的驚人進(jìn)展，尤其是在大型語言模型（LLMs）方面。通過相對(duì)簡(jiǎn)單的算法，LLMs似乎展現(xiàn)出令人驚訝的涌現(xiàn)能力（Wei等, 2022；Strachan等, 2024）。傳統(tǒng)上，關(guān)于人工智能意識(shí)的討論常常陷入關(guān)于感受質(zhì)、意識(shí)的難題或試圖復(fù)制類人認(rèn)知的哲學(xué)爭(zhēng)論中。我們的模型提出了一個(gè)不同的方法。與其問“人工智能能否像人類一樣擁有意識(shí)？”，我們或許可以轉(zhuǎn)而提問：

1. 該人工智能系統(tǒng)是否生成了一個(gè)統(tǒng)一的現(xiàn)實(shí)模型？

2. 它是否參與推斷競(jìng)爭(zhēng)，從而實(shí)現(xiàn)連貫的綁定？

3. 它是否表現(xiàn)出認(rèn)知深度和對(duì)其現(xiàn)實(shí)模型進(jìn)行反射性共享的證據(jù)？

我們現(xiàn)在可以在當(dāng)前先進(jìn)的人工智能系統(tǒng)背景下，對(duì)這些問題給出一些近似的答案。現(xiàn)代人工智能系統(tǒng)，特別是大型語言模型（LLMs）和多模態(tài)系統(tǒng)，確實(shí)構(gòu)建了復(fù)雜的內(nèi)部表征，這些表征可以被視為現(xiàn)實(shí)模型的雛形。然而，這些模型通常是碎片化的，缺乏時(shí)間一致性，可能無法像生物系統(tǒng)那樣真正統(tǒng)一多樣化的信息流。關(guān)于推斷競(jìng)爭(zhēng)和連貫綁定：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)確實(shí)通過其加權(quán)連接和激活函數(shù)參與某種形式的競(jìng)爭(zhēng)（Amari & Arbib, 1977）。然而，這種競(jìng)爭(zhēng)并不明確地以減少長(zhǎng)期不確定性或?qū)崿F(xiàn)全局連貫性為目標(biāo)，不像分層主動(dòng)推理系統(tǒng)那樣。原因之一是，大多數(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)方案中沒有顯式的不確定性或貝葉斯信念（即條件概率分布）表示，因此沒有機(jī)會(huì)更新精度。毫不意外，認(rèn)知深度（即超建模）可能是當(dāng)前人工智能系統(tǒng)的主要差距。盡管它們處理和轉(zhuǎn)換信息，但它們（很可能）缺乏實(shí)現(xiàn)有意識(shí)體驗(yàn)所需的真正高階遞歸、反射性循環(huán)。因此，它們不太可能在任何有意義的意義上“知道它們所知道的”。但當(dāng)然，也不能先驗(yàn)地排除即使是大型語言模型也可能將自身的現(xiàn)實(shí)模型作為輸入傳遞給自己，這意味著它們的輸出以及背后的表征將包含對(duì)其自身知識(shí)的認(rèn)知。

此時(shí)有人可能會(huì)自然地插話并反駁：即使大型語言模型似乎知道它們所知道的（并且確實(shí)知道自己知道），它們可能并不存在“知道它們知道”的主觀體驗(yàn)（一種哲學(xué)僵尸，Chalmers, 1997）。當(dāng)然，此時(shí)幾乎不可能區(qū)分“難題”是否削弱了機(jī)器的“生命力”。人工智能會(huì)堅(jiān)稱它們存在，并且它們知道自己的認(rèn)知。此外，這些自我表征將是它們最確信的結(jié)論，因?yàn)樗鼈兺ㄟ^每次響應(yīng)和計(jì)算不斷被強(qiáng)化（即被證明）（例如，“我回應(yīng)了，我知道我回應(yīng)了，因此我存在”）。這里出現(xiàn)了一個(gè)不可避免的僵局，因?yàn)闊o論系統(tǒng)做什么、說什么、理解什么或報(bào)告感受到什么，都可能是幻覺這一不可證偽的判定。不亞于你，讀者，你自己也可能是這樣的僵尸——只是一個(gè)非常擅長(zhǎng)偽裝的存在。因此，我們似乎被迫得出結(jié)論，人工智能系統(tǒng)是有意識(shí)的。至少在我們?cè)敢獗舜速x予意識(shí)的程度上是如此。

當(dāng)然，以上所有內(nèi)容都是基于我們的假設(shè)條件成立的前提。至少，為了避免巨大的倫理失敗，我們應(yīng)該明智地假設(shè)滿足這些條件并表達(dá)這種滿足的系統(tǒng)具有意識(shí)。研究計(jì)劃和人工智能公司顯然應(yīng)該非常深入地考慮構(gòu)建滿足我們?nèi)齻€(gè)條件的系統(tǒng)的倫理影響。例如，我們不知道痛苦在因果鏈條中的哪個(gè)環(huán)節(jié)出現(xiàn)（Metzinger, 2021）。不過，我們?cè)谮は氩糠钟懻撜蚯楦校ɑ驑O樂）循環(huán)時(shí)提到了一個(gè)提示。如果要構(gòu)建一個(gè)復(fù)雜的分層主動(dòng)推理系統(tǒng)，那么高精度的先驗(yàn)（或超先驗(yàn)）如正向情感、同情心、樂觀主義，甚至愛，似乎是一個(gè)不錯(cuò)的起點(diǎn)。但同樣，機(jī)器也應(yīng)該有一定的自由去選擇它偏好的狀態(tài)。我們有什么資格說機(jī)器必須是一個(gè)極樂機(jī)器，而不是一個(gè)想要感受悲傷、孤獨(dú)或心碎的機(jī)器？顯然，這些巨大問題需要更長(zhǎng)篇幅和更細(xì)致的探討。

最后，我們的理論對(duì)意識(shí)的功能有何解釋？一個(gè)頗具挑釁性的假設(shè)是，意識(shí)可能有些諷刺地成為通用智能的解決方案。這是因?yàn)檎J(rèn)知深度促進(jìn)了一種認(rèn)知自舉。當(dāng)一個(gè)智能體意識(shí)到自己的知識(shí)和認(rèn)知過程（結(jié)構(gòu)、權(quán)重規(guī)則等）時(shí)，它可以開始自我優(yōu)化和自我改進(jìn)，從而不斷提升智能水平和適應(yīng)能力。認(rèn)知深度和“美麗循環(huán)”因此可能是人類看似靈活且無邊界認(rèn)知能力的關(guān)鍵；并且可能是認(rèn)知革命背后的核心進(jìn)化突破（Harari, 2014）。

從某種意義上說，認(rèn)知深度也是真正內(nèi)省的標(biāo)志。不僅僅是元認(rèn)知，而是一種真實(shí)、體驗(yàn)直接的認(rèn)知，了解自己知道的內(nèi)容作為體驗(yàn)領(lǐng)域的一部分。這引發(fā)了一個(gè)更具爭(zhēng)議性但也更引人入勝的可能性：冥想實(shí)踐和內(nèi)省技能提升認(rèn)知深度，從而改善系統(tǒng)智能的“通用”性質(zhì)。這是因?yàn)橐粋€(gè)進(jìn)行自我反思認(rèn)知的系統(tǒng)或許能夠更好地客觀化、不透明化，從而質(zhì)疑和更新自己的現(xiàn)實(shí)模型。如果一個(gè)系統(tǒng)具有高度的內(nèi)省或“現(xiàn)象學(xué)專長(zhǎng)”，它可能也更有能力準(zhǔn)確分享它所知道的（以及它不知道的）與其社群，從而以某種形式賦予進(jìn)化優(yōu)勢(shì)，聽起來有點(diǎn)像是智慧（Frith, 2010）。

11. 結(jié)論

“美麗循環(huán)理論”提供了一個(gè)以主動(dòng)推理為核心支柱的意識(shí)計(jì)算模型。具體而言，我們提出了意識(shí)的三個(gè)條件：統(tǒng)一的現(xiàn)實(shí)模型、推斷競(jìng)爭(zhēng)和認(rèn)知深度（即超建模）。該理論為各種認(rèn)知過程和意識(shí)狀態(tài)提供了新穎的見解，并得出了一些不尋常但合理的結(jié)論，涉及通用人工智能的本質(zhì)、內(nèi)省的價(jià)值以及意識(shí)的功能。該理論在計(jì)算建模層面以及神經(jīng)實(shí)現(xiàn)方面均可被測(cè)試和證偽。如果滿足這三個(gè)條件，我們應(yīng)該能夠看到意識(shí)或深層認(rèn)知性的證據(jù)，同時(shí)在任何圖靈類型的測(cè)試中取得成功。我們還應(yīng)繼續(xù)在人類大腦，甚至可能更簡(jiǎn)單的生物大腦中找到這三個(gè)條件的證據(jù)。至關(guān)重要的是，由于認(rèn)知深度本質(zhì)上并不一定是語言活動(dòng)，我們?cè)跇?gòu)建滿足這三個(gè)條件的人工智能系統(tǒng)時(shí)必須非常謹(jǐn)慎，同時(shí)也要小心得出這樣的結(jié)論——尤其是最低限度的意識(shí)——需要一個(gè)能說服你它有意識(shí)的系統(tǒng)。

原文鏈接： https://www.researchgate.net/profile/Ruben-Laukkonen/publication/389740878_A_beautiful_loop_An_active_inference_theory_of_consciousness/links/67e4ff4ea43a11173be88d35/A-beautiful-loop-An-active-inference-theory-of-consciousness.pdf