几个世纪以来,对人类大脑的研究一直吸引着科学家和哲学家。随着我们对其结构和功能的理解不断进步,这一探索也引发了一个悖论: 作为认知和自我意识的复杂器官,大脑如何能研究自身?
你是否也思考过这一问题呢?或者更准确地说,你的大脑是否思考过这一问题?它挑战了我们对自我参照、意识和自我理解的根本认知。有一些观点认为“自我模型(一个系统,如人类大脑,对自身的表征或理解)通常无法由实现它们的系统进行实证检验”,即由于这个模型是由系统自身生成和运行的,系统无法完全跳出自身来客观地检验这个模型的准确性。换句话说,我们无法像外部观察者那样,以独立的方式验证其自我模型的真实性或完整性。
但另一方面,我们每个人都需要承认自我参照在区分自我与他者方面起到的关键作用。 在神经层面,自我参照是识别“自我”与“非自我”的核心机制。这种观点强调了自我参照的积极功能,尤其是在维持个体身份和边界方面的重要性。

悖论是如何形成的
我们通常通过测量和感知研究外部现象。然而,当研究对象是我们自己时,情况就变得复杂了。 大脑既是研究的主体,又是研究的客体,这种自我参照的特性使得研究自身变得异常复杂。为了理解自身,大脑不仅需要依赖外部的感知,还需要内省(即自我反思)。
我们认为针对“意识”会产生内省和感知两种版本的假设, 但由于感知和内省依赖于不同的认知机制,它们产生的证据可能并不一致—— 支持其中一个假设的证据并不能支持另一个假设。 这种自我研究的悖论类似于“尺子无法测量自身长度”。大脑在试图将自己纳入研究对象时,既应该在集合内,又应该在集合外,从而导致悖论的存在。
本文旨在探讨大脑自我研究这一悖论的复杂性,并从多个角度提供关于大脑如何追求理解自身的见解 [1] 。为了更好地理解这一复杂问题,我们将从四个层次进行分析。
首先,在 认识论层面 探讨了自我参照研究中固有的知识限制,即大脑在试图理解自身时可能遇到的认知边界。随后在 本体论层面 讨论意识的本质,即意识如何作为一种涌现现象自我维持。另外本文还会 结合神经科学的还原技术(如功能成像和脑刺激)从方法论层面 来研究意识的神经基础,同时引入非还原的现象学视角,以解释主观体验。最后 从实证层面 通过实验数据为跨领域的假设检验提供支持。这样既涵盖了还原论的视角,也包含了非还原论的观点,能为理解意识提供了一个全面而包容的框架。

神经科学的进展
随着神经影像技术的飞速进步,科学家们得以更深入地研究大脑的动态活动、连接模式和功能结构。功能性磁共振成像(fMRI)、正电子发射断层扫描(PET)等技术使研究人员能够实时观察和测量大脑在不同认知任务中的神经活动,从而揭示语言处理、感知、记忆形成和决策等复杂认知功能的神经科学基础。这些技术不仅帮助我们理解大脑如何执行特定任务,还为我们提供了关于大脑网络如何协同工作的宝贵见解。
此外, 计算建模在模拟神经过程中发挥了关键作用。 科学家能够通过构建复杂的计算模型,模拟大脑生成自我参照思想的过程以及主观体验。 这些模型不仅帮助我们理解大脑的运作机制,还为测试关于意识和自我意识的假设提供了虚拟实验平台。 例如,基于神经网络的模型可以模拟自我意识的动态过程,揭示不同层次的自我观察如何影响认知状态;而预测编码和自由能原理则解释了大脑如何平衡预测误差以维持自我意识稳定性。
与此同时,非侵入性脑刺激技术,如经颅磁刺激(TMS)和经颅直流电刺激(tDCS),为我们提供了直接干预大脑活动的工具。这些技术能调节特定脑区的神经活动,帮助研究人员探索这些区域在自我意识和认知功能中的作用。例如,TMS针对颞顶交界处的刺激已被证明可以改变自我感知,表明该区域在区分自我与他人中的关键作用。
综合这些技术和方法,科学家们不仅能够更全面地理解大脑的自我参照能力,还能够探索意识的主观体验如何从神经活动中涌现。这些研究为我们提供了关于大脑如何平衡感知与内省,以及如何维持自我意识的深刻见解,并为未来的神经科学研究开辟了新的方向。

▷ 经颅磁刺激(TMS)示意图。图源:suncloudhealth

历史与哲学的视角
“存在感”源于认知、感知和内省过程的相互作用,是人类意识的深层表现。神经科学研究表明,自我反思作为意识的关键过程,使主体能够内省并推断自己的思想、情感和体验。此外,抽象思维和符号表征的能力使人类能够超越感官限制来思考自己的存在 [10] 。值得注意的是,这种存在感不仅由个体认知塑造,也受到社会文化因素的深刻影响。例如,语言、共同信仰和社会规范通过构建“叙事自我” [2] ,进一步定义了我们对“存在”的集体理解。然而,当我们将视角从人类扩展至其他生物时,一个根本问题随之浮现:意识是否仅限于人类,还是可能存在于动物甚至植物中?这一追问至今仍是哲学与神经科学争论的焦点。
对于意识的判定,一种常见观点认为需通过观察对象是否表现出有意识的行为来推断。但这一标准本身充满争议—— 意识并非如物理属性般界限分明 ,其模糊性类似于“沙堆悖论”中“多少粒沙子构成一堆”的无解之问。意识非常主观,可能无法完全用客观的物理过程来解释,也很难找到确凿的证据来证明意识的存在 [3] 。这种主观体验源于大脑生成的自我模型,是一个复杂的内部过程和表征的集合,它让我们产生了“自我”的感觉 [4] 。

▷ 沙堆悖论,如果一个堆沙一次减少一粒沙子,那么在什么确切的时间点上它就不再被视为一个“堆”了?图源:Wikipedia
历史上,哲学家们对意识的本质和心灵与身体的关系进行了广泛探讨。笛卡尔的二元论认为,心灵和身体是分离的实体,这一观点为理解大脑的自我反思能力提供了框架。然而,由于缺乏实证工具,这一观点无法被真正检验。现代神经科学则试图通过整合大脑功能模型来弥合这种二元论,但主观体验的边界仍然是一个难以逾越的障碍。这种从二元论到神经科学的历史演变,反映了我们在研究大脑自我参照时所面临的挑战,尤其是如何调和内省与感知描述这两个极端难题。
此外,叔本华等哲学家也认识到大脑自我参照的复杂性。当代科学家则通过强调大脑功能与人类心理的相互依赖性,质疑了二元论的观点。尽管如此,大脑研究自身的意图和最终目标仍然是一个未解之谜。
大脑的自我研究能力对我们理解意识、自我意识和人类认知具有深远的意义,但这一过程也带来了潜在的偏见和伦理考量。
自我研究的概念本质上涉及自我参照 ,这种自我参照在数学逻辑和哲学中引发了经典的悖论,如说谎者悖论和罗素悖论, 并构成了哥德尔不完备性定理的基础。 这些理论表明, 任何足够复杂的系统都无法完全描述自身,这揭示了自我参照的固有局限性。 当大脑试图“研究自身”时,它既作为研究的主体,又作为研究的客体,而 主观体验与客观测量具有不可调和性。 从中,我们可以看到认知系统中的自反性问题,这体现了从第一人称视角理解意识的根本局限性。
不过,尽管大脑自我研究的悖论尚未完全解决,但它为我们提供了深入研究意识和自我意识的动力。通过跨学科的合作,我们或许能够逐步揭开这一复杂谜题的面纱,进一步理解人类大脑的奥秘。

意识的“简单问题”与“困难问题”
意识的“简单问题”是指解释大脑如何实现意识功能的问题 ,例如感知和元认知。称其为“简单问题”,是因为它已经通过现代神经科学技术(例如神经影像学)得到一定程度的解决,并且正在以越来越精细的方式改善解决方式。这些技术用于收集证据来判断实验对象是不是一个有感知的人工制品。如果我们将这种证据收集视为一种感知构建 [5] ,那么“这是一个有感知的人工制品”这一假设在我的大脑中就是用来解释我感官输入中的统计——这是一种规律性,而不是反映预测误差的不规律性。
但“困难问题”像要解释的是为什么这些物理过程会产生主观体验, 即“为什么会有感觉”?例如,为什么我们看到红色时会有“红色”的主观体验,而不仅仅是大脑中的神经活动?
“困难”首先体现在自我参照的局限性上,就像上文所说的那样,大脑同时扮演了研究的主客体两个角色,而这两个角色存于一身时的不可调和性使研究自身变得异常复杂。另外,主观体验还具有不可测量性:你可以通过测量身高来判断一个人是否“高”,但你无法通过类似的方式测量自己的意识。你的内部体验(如感觉、情绪)是私密的,无法通过外部观察直接验证。你的大脑就像一个被“马尔可夫毯”或“全息屏幕”包裹的系统,这些边界隔绝了内部动态与外部世界的直接互动。你无法完全突破这些边界来客观地研究自己。
总而言之,意识可以被看作一个解释我们如何感知和理解世界的有用假设。例如,我们可以假设“你是有意识的”,并通过观察你的行为来验证这一假设。然而,当我们试图将这一假设应用到自身时,就无法像测量外部对象那样测量自己的意识, 因为观察别人基于感知证据,是在解决一个可观测的、客观的假设。观察自己则基于内省证据,只能证明主观假设,是“困难问题”,两者之间不能互相证明。 就像试图用镜子看到它的背面,我们的大脑可以研究外部世界,但当我们试图研究自己时,就会遇到无法逾越的边界。

▷ 在贝叶斯网络中,节点a的马尔可夫边界包括其父节点、子节点及其所有子节点的其他父节点。图源:Wikipedia

概念二元论的视角
为了进一步理解意识的“简单问题”与“困难问题”,我们可以引入概念二元论。 这一理论提出,意识状态可以从现象学和物理学的角度来区分。 虽然主观体验和大脑的物理状态实际上是同一事物,但为了理解它们,我们给出了不同的概念(现象概念和物理概念)。
这种双重概念导致了“独特性”的错觉,即我们误以为意识和物质是分离的。 例如从神经科学版本理解意识时,它属于物理概念类别,关注的是大脑如何实现意识功能。而哲学版本的意识属于内省概念类别,关注的是主观体验的本质。这种区分能帮助我们理解为什么感知和内省证据之间无法直接相互支持。
现在,让我们重新从概念二元论来理解意识的“简单问题”和“困难问题”之间的关系。意识的“简单问题”关注的是大脑如何实现意识功能,而“难题”关注的是这些功能如何产生主观体验。通过概念二元论的框架,我们可以更好地理解这两种视角之间的关系,并为统一感知与内省证据的讨论提供理论基础。
统一感知与内省证据是意识研究中的一个重要挑战。感知证据是通过外部观察和测量获得的,而内省证据则是通过内部反思和自我观察获得的。这两种证据可能并不一致,因为它们源于不同的认知机制。例如,通过感知(如神经影像技术)获得的关于大脑活动的证据,与通过内省(如自我报告)获得的关于主观体验的证据之间,可能无法直接相互支持或验证。这种不一致性使得大脑在试图理解自身时面临独特的挑战。

▷ 该图描绘了内省、感知和意识之间的动态相互作用。内省由一系列带有齿轮和拼图图标的大脑来描绘,象征着基于科学和获得的知识的自我反思和内部观察。感知是通过整合神经和身体反馈的感觉能力来表现的,突出了外部输入对塑造意识的作用,最终形成了整合和处理的信息。在中心,意识被视为一个统一的球体,从内省和感知过程的整合中产生。闭环箭头和重叠区域强调信息的永久双向流动以及内部和外部经验的融合,最终形成意识,调和内省和感知证据,以解决自学大脑的悖论。图源:sciencedirect

未来可能的突破方向
未来的研究可以通过计算建模和实验神经科学的结合,进一步探索自我参照的挑战。 自我参照性是这一悖论的核心概念——即大脑既是研究的主体,又是研究的客体——这种特性在其他涉及系统观察或与自身互动的领域中同样引发了类似的挑战。例如,在物理学中,量子力学长期以来一直在应对诸如观察者效应——即测量过程本身会影响测量结果的现象 [6] ——之类的自我参照问题。这些类比表明,我们在研究自我意识时遇到的悖论可能并非神经科学独有,而是系统试图观察自身时所面临的根本认识论限制。
借鉴这些跨学科的见解,我们可以提出新的方法来研究意识中的自我参照挑战。科学家们正在利用先进的计算工具和理论框架,试图模拟和理解大脑如何在自我参照的过程中保持平衡,而不陷入不稳定的反馈循环。计算建模为研究自我参照的悖论提供了一个强大的工具。通过创建递归的、自我交互的模型,研究人员可以模拟系统“观察”自身的条件,从而研究反馈循环和自我参照动态如何影响行为。例如,基于神经网络或基于代理的系统的模型可以模拟简化版的自我意识 [7] ,揭示不同层次的“自我观察”如何影响认知状态,甚至模拟自我意识的动态。
预测编码和自由能原理是理解自我参照过程的另一个重要理论框架。根据自由能原理,大脑通过最小化预测误差来维持内稳态并适应环境。这一框架可以应用于自我参照过程,帮助我们理解大脑如何在感知和内省的递归层次中保持平衡,而不会陷入不稳定的反馈循环。具体来说,预测编码的公式可能为我们提供关于自我意识如何维持的见解,有效地平衡大脑的内部表征与外部一致性的需求 [8] 。 通过计算理解这些过程,我们或许能够揭示大脑如何避免认知过载或不稳定性,从而阐明在递归的内省层次中如何维持心理一致性。
将计算建模与实验神经科学相结合,可以为未来的研究提供肥沃的土壤。例如,基于模拟的模型可以让我们系统地改变自我参照处理的“深度”,测试更深层次的内省是否会导致不同的稳定性模式或认知状态。
此外,这种研究还可能帮助解释其他与自我参照相关的病理现象,如科塔尔综合征 [9] 。在这种病症中,自我参照处理似乎受到了干扰。科塔尔综合征患者常常否认自己的存在或意识,这表明自我参照处理的损伤可能会破坏主观体验的感觉。通过模拟这些病理条件下的自我参照动态,研究人员可以更好地理解自我意识的神经基础,并为治疗这些疾病提供新的思路。
通过利用模拟和计算模型,我们可以开始弥合自我研究悖论所提出的理论鸿沟,将意识扩展为哲学和计算问题。这种跨学科的视角最终可能会丰富我们对意识的理解,并扩展我们的方法论,利用这一悖论作为推动神经科学和哲学研究的动力。例如,计算模型可以帮助我们理解意识的主观体验如何从神经活动中涌现,从而为意识的“难题”提供新的见解。通过将哲学问题转化为可计算的模型,我们可以更好地理解意识的本质,并为未来的研究提供新的方向。
总体而言,未来的研究可以通过计算建模、预测编码和跨学科研究来解决自我参照的悖论。 这些方法不仅帮助我们理解正常情况下的自我意识,还可能揭示某些病理条件下的异常现象。通过整合计算建模和实验神经科学,我们可以逐步解开意识的谜题,并为未来的研究提供新的工具和视角。这种跨学科的研究方法不仅丰富了我们对意识的理解,还扩展了我们的方法论,将自我参照的悖论用作推动神经科学和哲学研究的动力。通过这种方式,我们或许能够逐步揭开意识的奥秘,进一步理解人类大脑的复杂性。

总结
大脑自我研究的悖论不仅是一个科学难题,也是一个哲学问题。它促使我们重新思考意识的本质,以及我们如何通过感知和内省来理解自身。尽管这一悖论尚未完全解决,但它为我们提供了深入研究大脑和自我意识的动力。通过跨学科的合作,我们或许能够逐步揭开这一复杂谜题的面纱,进一步理解人类大脑的奥秘。









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