編者按：生老病死，自古以來都是人世間最折磨、又最難解的悲情。雖然長生不老這種美好的願景幾乎不可能實現，但如今，隨著網際網路、雲計算和人工智慧等前沿技術的發展，圍繞思維永生的相關研究不斷引得眾多科學家關注。比如在身體死亡後，講人的大腦意識上傳到雲端，進入一個虛擬的世界，是否能像一個真實存在的人，能夠通過電話或視頻通話與現實世界中的親人保持聯繫？這種未來的可能性就稱為思維上傳，也就是在「數字來世」中繼續維持一個人的思想意識。但本文作者認為，人類也許可以解開讓大腦意識永生的秘密，但不可能通過將大腦意識上傳雲端來實現。原標題《No, Your Mind Can’t Be Uploaded to a Computer》。
就像歌裡唱的，「每個人都想上郵票，但沒人想死」。
而最近，對於那些想讓永生的人來說，最熱門的話題之一就是大腦意識上傳，即我們可以將自己的意識轉移到機器上的概念。但就像之前所有的永生計劃一樣，這個大腦意識上傳也是有致命缺陷的。
我們需要認識到的第一件事是，意識：唯一一種可以不朽之名合理上傳的「心智」，是一種身體功能。意識是我們的身體產生的，而我們還不知道它是如何做到的，但無論如何，我們的大腦都能設法產生神經科學家所說的知覺（哲學家稱之為感受質 qualia），這些知覺是有意識經驗的構件，比如聲音、顏色、氣味、味道、痛苦的折磨、對身體的認識，以及其他一切我們的大腦融合在一起的東西，以創造我們的意識世界，無論是在我們清醒的時候，還是在我們的夢中，或是在幻覺中。
計算機幻覺當然，有人認為，大腦意識與其他的身體機能不同。具體來說就是，大腦是一種有機的計算機，意識是運行在上面的程序，而一個人的自我身份只是被程序訪問的存儲記憶。所以，如果你能複製大腦硬體上正在運行的程序，把記憶中的數據複製到一臺機器電腦上，然後在上面運行「你」的程序，這樣，你的思想就會被「轉移」到那臺電腦上。而如果那臺電腦在人形機器人的身體裡，你就可以無限期地活成一個西部世界式的機器人。
這種觀點乍一看有一定的道理。誠然，我們的身份感來自於我們的記憶。如果突然間你失去了現有的所有記憶以及形成新記憶的能力，即使你的大腦在實時創造感知方面沒有問題，你也會失去對自己是誰的感知。當你早上醒來的時候，你還能看到、聞到、聽到，還能感覺到自己的身體，但你實際上是不知道自己是誰的，就好像你出生的那一刻就已經完全長大了一樣。
但你的大腦真的是一臺運行程序的電腦嗎？這取決於你所說的「電腦」和「程序」是什麼意思。
計算設備由來已久，最著名的是算盤，它是一個託盤或盒子，裡面裝著一些小物件，可以在木板上快速地左右移動，以幫助店員等人進行加減法之類的運算。然而，這些裝置是不可編程的。換句話說，它們不能自己進行計算，而必須由知道如何計算的人進行操作。
第一臺可編程機器不是用於計算（算數）。它們進行物理操作，如播放音樂或織布。在19世紀初，一種被稱為分析引擎的設備，將這兩個概念結合到了一臺能夠自動執行某些數學計算的機器中。大約一個世紀後，艾倫·圖靈設計了一種機器的理論，這種機器可以執行任何可能由「人類計算機」執行的計算，這意味著一個人在紙上進行數學計算，而且時間不受限制。這種「通用」機器是所有現代計算機的基礎。
可編程計算裝置和非編程計算裝置的輸出都有兩個方面的共同點，即物理的和符號的。設備的物理終結狀態代表了一個概念，人類用戶可以閱讀和理解。換句話說，算盤的珠子或石子的位置，對於一隻貓，以及任何不知道這個東西是用來幹什麼的人來說，都是沒有意義的。同樣的道理，屏幕或印刷品上的圖案，對於任何不精通該符號系統的觀察者來說，也是毫無意義的。就其本身而言，計算機實際上並沒有計算任何東西，它只是在進行無意義的運動。只有作為涉及人腦的系統的一部分，人腦構造設備並解釋它的輸出，機器才可以說是在「計算」，讓人類觀察者思考符號結果的意義。如果你只知道羅馬數字，計算機輸出的代碼就只是胡言亂語。
但是，雖然計算機本身並不做任何現實世界中的加減法，也就是說，算盤並不向收銀臺增加或取出任何硬幣，但是，將計算設備與其他種類的機器結合起來，在「計算」的驅動下做物理工作是可能的，計算只是根據一套規則（程序）自動改變狀態。比如說，這類計算機與機器的結合，就是我們讓計算機驅動機器人給汽車噴漆的方式。而這種工作確實與人類的許多身體機能有本質上的相似，比如我們的手腳移動等運動機能，就是由大腦的運動皮層來控制的。
在這些情況下，我們面對的是另一種類型的「計算」，它並不涉及執行數學計算(儘管所有這些操作都可以用數學來描述)，而是執行物理上的迭代，或各種狀態變化的重複。在2002年出版的《一種新的科學》中，Stephen Wolfram提出了這樣的觀點：整個宇宙其實就是一臺這樣的計算機。一切存在的事物的每一次狀態變化，從字面上看都是一次計算，一個初始狀態按照規則達到一個最終狀態，一個輸入和一個程序化的輸出，而這個程序就是一套物理規律。
更重要的是，這個程序在物理「機械」本身之外沒有獨立的存在，而是我們通過觀察得出的抽象概念。比如，牛頓在對引力的強度進行計算時，它的吸引力可以通過乘以相關物體的質量來得出，而且它的強度會按照物體之間距離的平方來減弱，所以距離增加三倍，力就會減少到原來的1/9等等，他根本不知道為什麼數字會是這樣。愛因斯坦把引力建模為時空的扭曲，我們才明白這些數值是如何從宇宙的物理學中產生的。程序的「規則」只是「硬體」本身的屬性。
我們的電腦也是如此，就像我現在用來寫這篇文章的電腦，以及你現在可能正在使用的電腦或手機。當我還是個孩子的時候，第一次接觸電腦的時候，運行第一批可編程的打卡機也是如此，運行IBM機器的打卡機也是如此。
兩百年前，人們很容易看出，分析引擎和自動織布機或鋼琴一樣，都是一種物理設備。沒有人會認為其中涉及到任何獨立於硬體的「軟體」。但今天，符號化的程式語言和圖形化的編程界面使人們很容易陷入軟體不是硬體的錯覺。事實上，物理定律是身邊唯一的程序，它們和硬體是一回事。當我們對計算機進行編程時，我們所做的只是調整它們的物理狀態，以便當我們接上電源時，它們能做我們想要的事情，並達到某種有用的最終狀態，無論是屏幕上的圖案，還是移動機械臂末端的噴漆槍的電線中的脈衝圖案，還是其他任何結果。
人們很容易相信，計算機或「信息處理器」，實際上是在處理某種叫做信息的東西，就像食品加工廠處理玉米一樣，而且這些信息是獨立存在於機器內的。我們很容易用同樣的方式來看待我們的大腦，作為信息處理器，它從字面上看是包含信息的東西。但就像物理定律，或物質的屬性，如溫度、密度和壓力，信息也是一種抽象。當然，這是一個非常有用的，但還是一個抽象的概念。我們生活在一個由空間、時間、能量和物質組成的世界裡。信息並不是作為獨立於這些的東西而存在的。
把信息當作一種東西，把我們頭腦中的「內容」(無論其含義如何)當作信息，這是某些流行的科學解釋中的一個錯誤。而這種錯誤使人們很容易想像，這種「內容」可以被「轉移」到通用計算機上，從一個「信息處理器」轉移到另一個「信息處理器」上，但實際上並不是這樣的。
意識不是信息，它是一種生物活動。要想讓一臺機器執行同樣的活動，它必須在物理上做大腦正在做的事情，或者是類似的事情。通用計算機不是用來做這個的，而且無論多少編程都無法讓它們做到這一點。我們了解移動手臂的基本力學原理，所以我們可以建立計算機與機器的組合來模仿這種活動。但由於我們不知道我們的大腦是如何產生有意識的感知的，所以我們不能建造一臺機器來有意識的體驗。(這也是為什麼網際網路永遠不會成為有意識的，它不是為了成為有意識的而建造的)。
圖靈迷思在計算界內還有一個關於大腦和圖靈理論化的通用計算機的普遍錯誤，這導致了一種錯誤的想法，即圖靈證明了通用計算機可以做任何人類大腦可以做的事情。而這就導致計算機領域的一些人認為，通用計算機只要編程得當，就可以有意識，因此，即使我們還沒有想出如何實現，但理論上大腦意識上傳一定是可能的。
斯坦福哲學百科全書是這樣總結這個問題的：
不幸的是，關於圖靈1936年的論文，出現了一個迷思，即他在那裡對機制的極限進行了處理，並建立了一個基本結果，即通用圖靈機可以模擬任何機器的行為。這個迷思已經傳入了心智哲學、理論心理學、認知科學、計算機科學、人工智慧、人工生命等領域，普遍產生了不好的結果。
問題是，根據Wolfram的定義，意識並不是一個經過計算的最終狀態，而是一個純粹的物理計算狀態。為了在現實世界中產生實際的知覺，計算設備需要與其他某種機械相結合，在我們的時空中產生實際的現存知覺。就像計算設備本身不能再現人類的呼吸、消化或循環，而只能是這些過程的符號表徵一樣，沒有任何計算設備本身能夠再現人類的意識覺知。這不是技術進步的問題。它根本做不到。
我們對大腦的菊花鏈（daisy-chain）過程的理解已經取得了很大的進展。我們的皮膚接觸到熱的表面，神經細胞發生生化反應，觸發一系列的電化學脈衝，沿著一系列神經過我們的脊柱，到腦幹，然後通過我們的運動皮層，然後到我們的肌肉，肌肉收縮並將我們的皮膚從熱的表面撤回。當然，這只是對實際情況的一種過於簡單的描述，但這正是神經系統最初進化而來的那種事情。
某個時候，複雜動物的大腦發展出了一種質的不同的能力，一種全新的技巧：產生知覺。任何數量的菊花鏈活動都無法做到這一點。在某個階段，我們的大腦進化出了創造顏色、聲音和氣味等所需的「其他機器」。而我們仍在試圖了解這個機器是什麼，在哪裡。但檢查活體動物的工作大腦是極其困難的，通常需要間接和不完整的手段。
在我們的意識機器理論中，最近比較有希望的進展之一是CEMI，即意識電磁信息場理論，它提出進化論利用神經活動產生的「垃圾」電磁場來進行新的把戲。對CEMI的調查還處於萌芽階段，它可能不會成功，但至少它有可能讓我們找到答案。
複製大腦另一個提出來的使意識永恆化的概念，是找到一種方法來構建模仿神經元功能的組件，並以正確的方式將它們拼湊在一起。雖然任何這樣的努力都面臨著巨大的挑戰，但至少可以說，如果我們把大腦意識看成是「信息」，把神經元看成是菊花鏈中的簡單開關，就會變得容易想像。這樣看，我們可以忽略大腦的實際物理結構，想像一個意識機器的組件可以擺放在桌面上，它們的排列方式無關緊要，處理速度等問題也可以忽略。
但是，這種過於簡單化的說法太理想化。而如果像CEMI這樣的東西被證明是準確的，這種說法就會被淘汰。只要能保存信息流，大腦的實際物理結構與意識無關的立場被稱為「機會極簡主義」，這是一種「球牛」論點，取自一個關於理論物理學家的古老笑話。Ned Block在2009年是這樣描述生物學和極簡主義觀點的衝突狀態的，他指出，意識和「思想」或智能不是一回事：
我們不知道如何製造一臺能思考的機器，但無論製造機器思考有多困難，都沒有意識困難。生物學理論說，只有擁有正確的生物學的機器才能擁有意識，從這個意義上說，生物學的說法對機器意識不太友好。
應該很明顯的是，他們的靈感更多的是來自於20世紀60年代和70年代的計算機思維模型，而不是21世紀的意識神經科學時代。正如丹內特坦言：「神經科學的近代史可以看作是一系列細節愛好者的勝利。是的，連通性的具體幾何結構很重要；是的，特定神經調節器的位置及其效應很重要；是的，架構很重要；是的，尖峰模式的精細時間節奏很重要，等等。許多機會主義極簡主義者的美好希望已經破滅：他們曾希望可以省略各種東西，他們已經了解到，不，如果你省略了x，或y，或z，你就無法解釋大腦如何運作。」(《認知神經科學》第四版)
而在嘗試複製的道路上，還有一個障礙：身體地圖。我們每個人的大腦都包含著它所在的身體的神經地圖。如果沒有匹配的身體地圖，大腦就無法有效工作。所以，即使你大腦的身體功能可以在機器大腦中複製，在它的機械外殼中也無法正常工作。而我們從人腦的身體圖譜錯誤的實際案例中知道，有意識的心理體驗將是一個活生生的地獄。在每一個清醒的時刻，你的大腦都會發出警報信號，事情是非常非常錯誤的。所以，除了想辦法製作一個合成大腦，模仿你有機大腦的詳細的小規模生物功能之外，合成大腦還必須改變，以便映射到它所在的新的身體機制上。
當你考慮到大腦的神經元數量和銀河系的恆星一樣多，超過1000億個，而且神經元之間的連接數量超過了整個宇宙中的恆星，以複製大腦作為目標似乎是一座空中樓閣，即使是以某種方式創造出可行的合成神經元，都可能做不到。
這並不是說，人類永遠不可能解開讓大腦意識永生的秘密。我自己不報什麼期待，但誰知道呢？不過我們可以確定的，大腦意識上傳不可能成功。
（譯者：蒂克偉）