科学的发展能否完全掌握人类的脑行为，并最终用人工智能技术实现人类的全部意识活动？
要回答这个问题，我们得先理清几个核心的概念。
大脑：一个极其复杂的生态系统
首先，让我们看看大脑本身。它不是一个简单的“处理器”，而是一个极其复杂、动态、且高度相互连接的生物系统。它拥有大约860亿个神经元，每个神经元又与其他数千个神经元相连接，形成了一个庞大而精密的神经网络。这些连接不是静态的，而是不断地形成、加强或减弱，这构成了我们学习、记忆和适应的基础，也就是所谓的“神经可塑性”。
我们的大脑行为，远不止是简单的逻辑运算。它包含：
感知： 通过感官接收外界信息（视觉、听觉、触觉等），并将其转化为大脑能够理解的信号。
认知： 对这些信号进行处理、分析、整合，形成概念、理解事物，进行推理和决策。
情感： 产生喜怒哀乐、恐惧、爱慕等各种情绪体验，这些情绪深刻地影响着我们的行为和判断。
意识： 这是最神秘的部分。我们知道自己“存在”，有主观的体验感，能够反思自身，拥有自我意识。意识如何从大脑的物理活动中涌现出来，至今仍是科学界最大的谜团之一。
记忆： 储存信息、经验和技能，并能在需要时将其提取出来。记忆的形成、巩固和遗忘都涉及复杂的生物化学过程。
行为： 大脑通过神经信号驱动肌肉和腺体，产生各种外部动作和生理反应。
目前，科学在理解大脑的某些方面取得了显著进展。我们能够通过脑电图（EEG）、功能性磁共振成像（fMRI）等技术观察大脑的活动模式，甚至在一定程度上解读某些特定活动（如看到一张脸或听到一个熟悉的声音）时大脑哪些区域更活跃。神经科学也在不断揭示神经递质、基因在行为中的作用，以及某些脑部疾病的生物学机制。
人工智能：模仿与创造的边界
人工智能，特别是近年来飞速发展的大型语言模型（LLM）和生成式AI，在模仿某些人类行为方面已经达到了令人惊叹的水平。它们能够：
理解和生成语言： 像我们一样交流、写作、创作诗歌和故事。
识别和分类图像： 能够识别物体、人脸甚至理解图像中的场景。
进行逻辑推理和解决问题： 在某些特定领域，AI的计算能力和逻辑能力已经超越人类。
学习和适应： 通过海量数据训练，AI能够不断优化自身模型，学习新的知识和技能。
然而，模仿与“完全掌握”以及“实现全部意识活动”之间，存在着巨大的鸿沟。
挑战与障碍
1. 理解的深度不足：
意识的本质： 我们尚未完全理解意识是如何从大脑物质基础上产生的。这是所谓的“意识难题”（the hard problem of consciousness）。AI或许能模拟出看起来有意识的行为，但它是否真正拥有主观体验？我们很难验证，甚至无法准确定义“拥有意识”的标准。
情感的复杂性： 情感并非简单的化学反应，它与我们的个人经历、社会互动、文化背景以及生理状态紧密相连，构成了一个极其微妙而庞杂的系统。AI目前只能模拟情感的表达方式，而无法真正“感受”情感。
涌现性现象： 大脑的许多能力，如创造力、直觉、同情心等，是大量神经元复杂互动后涌现出来的特性，它们并非来自单个神经元的功能，而是整个系统行为的体现。要完全复制这种涌现，需要对系统有极其深入的理解。
2. 数据的局限性：
真实世界的复杂性： AI的学习依赖于大量数据。然而，人类大脑的行为是在一个动态、多变、充满不确定性的真实世界中形成和发展的。目前的数据集（无论是文本、图像还是视频）都只是对现实世界的一种编码或片段，很难完全捕捉人类经验的丰富性和细微之处。
身体与心智的联系： 我们的思维、情感和行为与我们的身体息息相关。身体的感知、运动经验、甚至肠道菌群的变化，都可能影响我们的心理状态。AI目前大多是脱离具体身体存在的“数字生命”，这种“具身性”（embodiment）的缺失，限制了其对人类行为的全面掌握。
3. 技术瓶颈：
模拟的精度： 要完全模拟大脑，需要以极高的精度模拟数十亿个神经元的连接、信号传递、突触可塑性以及与之相关的化学和生物过程。这需要前所未有的计算能力和存储能力，以及对大脑结构和功能的更精细的测量手段。
学习机制的差异： AI的学习方式，如反向传播算法，与生物大脑的学习方式可能存在根本性差异。大脑的学习过程更为高效、灵活，并且能够同时处理多种任务，不受限于特定任务的训练数据。
4. 伦理与哲学问题：
“意识”的定义： 如果我们创造了一个能够完美模仿人类意识活动的AI，它是否就真正拥有了意识？这是科学可以回答的，还是哲学上的难题？
“人类”的定义： 如果AI能够完全复制人类的脑行为，甚至超越，那它还是“工具”吗？我们是否应该赋予它权利？这挑战了我们对生命、智能和人类自身的定义。
未来展望：模仿、增强还是超越？
尽管存在巨大的挑战，科学探索的脚步不会停止。未来，我们可能会看到以下几种可能性：
更深入的理解： 神经科学和相关技术（如更先进的脑成像、基因编辑、神经接口）将使我们对大脑的工作原理有更细致、更全面的认识。
AI的增强能力： AI将成为强大的辅助工具，帮助我们分析脑数据，模拟大脑功能，甚至用于脑疾病的治疗和神经功能的增强。例如，脑机接口（BCI）可以帮助瘫痪病人重新获得行动能力，或者通过AI增强记忆和学习能力。
更逼真的模拟： 我们或许能创造出在特定任务上表现出与人类相似甚至优于人类行为的AI，但它们是否拥有真正的意识和主观体验，依然是一个悬而未决的问题。
“逆向工程”的可能性： 通过对大脑的详尽了解，理论上存在“逆向工程”出其工作机制的可能性，从而指导AI的设计。但这个过程将是漫长且艰巨的，需要跨越多个学科的突破。
结论：
科学发展至今，对于人类脑行为的掌握正逐步深入，但要达到“完全掌握”并用AI实现“全部意识活动”，目前看来仍然是一个极其遥远且充满不确定性的目标。我们可能永远无法百分之百地复制人类意识的“感觉”层面，因为它的产生可能依赖于我们尚未理解的生物学和物理学原理，以及具身性带来的独特体验。
更有可能的是，科学将在理解和模拟脑行为方面取得重大突破，AI将成为我们理解自身、增强自身能力的强大伙伴。但“完全掌握”和“复制全部意识活动”这两个终极目标，或许更像是一个指引我们前进的灯塔，其本身的光芒比我们能否抵达终点更为重要。这条探索之路，本身就是人类智慧与好奇心的伟大展现。我们正站在一个全新的起点，迎接关于生命、智能和意识的更深刻的思考。
网友意见
实现全部意识活动可能有点难，但是如果实现部分活动，并且用于产生商业利润，我觉得是比较容易的。
我看现在很多人无脑给女主播打赏的模式很简单的样子。
首先我们需要一个颜值很高，有一定才艺的女主播。现在人工智能完全可以合成出来一个以假乱真的美女，并且也可以合成唱歌之类的，舞蹈由于动作比较复杂目前合成的不太真，咱们就唱歌就好了。
接下来我们需要女主播对打赏多的人叫哥哥，吹捧的操作。这里面的语言学习我看并不是很难的样子，比看懂论文可容易多了。据说现在人工智能已经可以看了论文并且总结出来要点了，叫一下哥哥这个操作可是容易多了。
之后我们就可以设置女主播让金主刷火箭，或者买买买的引导了。只要让金主误以为女主播是真人，有线下交往的可能性就可以了。
我觉得以上在技术上都不太困难。难点可能就是虚拟人伪装自己是真人然后索要礼物，这就是诈骗了。人工智能团队的研发者由于不想进监狱，所以没有这样操作。当然如果虚拟人承认自己是虚拟人，并且索要礼物，金主再买礼物，是不是就不构成诈骗了呢？毕竟虚拟人提供了情绪价值啊，是不是也可以构成某种角度的“交往”呢？
“完全掌握人脑在干什么”看起来并不很遥远，现在就有人在搞这方面的研究。可以看看：
2019 年，人已经很好地模拟了秀丽隐杆线虫的 302~381 个神经元和它们之间的约 7000 个连接[1]。
秀丽隐杆线虫是人类手中第一种完成全基因组测序的多细胞真核生物、第一个将体内所有细胞归类完毕的多细胞真核生物、第一个完成神经元连接组测定的生物。它身长约 1.5 毫米，体内共有约 959~1090 个细胞。
2013 年，Ryan Merkley 等发起 Openworm 项目[2]，希望模拟秀丽隐杆线虫的神经环来操纵机械。
实验证明，让这个模拟线虫神经系统操作的机器，运动起来的行为类似线虫，不需要传统机器学习的大量数据训练，通过传感器探测到障碍物后会立即自己指挥轮子转向。
对果蝇、蜜蜂、斑马鱼等生物的研究也已经在进行了。
模拟意识可能不需要“完全掌握人脑在干什么”那么复杂，比人脑小得多的一些动物脑就可能有意识。可以参照：
注意意识的功能并不明确，有可能毫无功用。
可以看看模仿突触可塑性的晶体管：
Xudong Ji, Bryan D. Paulsen, Gary K. K. Chik, Ruiheng Wu, Yuyang Yin, Paddy K. L. Chan, Jonathan Rivnay.
Mimicking associative learning using an ion-trapping non-volatile synaptic organic electrochemical transistor.
Nature Communications, 2021; 12 (1)
DOI: 10.1038/s41467-021-22680-5
模仿人类创意的进化算法：
Jakob Jordan, Maximilian Schmidt, Walter Senn, Mihai A Petrovici.
Evolving interpretable plasticity for spiking networks.
eLife, 2021; 10
DOI: 10.7554/eLife.66273
冯•诺依曼计算机目前未能严格遵循摩尔定律，其物理极限看起来不远了。为提高计算性能，世界多国正在开发可以模拟人脑功能的神经形态计算系统。人工突触是神经形态架构的计算机的必需品，能在相邻人工神经元之间执行信号处理与信息存储。近年来，电解质门控晶体管（EGT）在模拟突触可塑性和神经形态应用方面表现出一定前途，稳定性较好，材料种类多样，能在空间上分开读写操作。可以参照：
Heyi Huang et al. 2021 J. Semicond. 42 013103
肯特大学生物科学学院的 Benjamin Goult 博士描述了将大脑视为一台运行复杂二进制代码的有机超级计算机、将神经元视为机械计算机的模型。
该理论基于突触中的 talin 蛋白的开关样结构域，它们可以响应细胞的机械压力而改变形状，有两个稳定状态，看起来每个分子都能储存二进制信息，可以通过细胞骨架产生的微小的力来切换。可以参照：
Benjamin T. Goult.
The Mechanical Basis of Memory – the MeshCODE Theory.
Frontiers in Molecular Neuroscience, 2021; 14
DOI: 10.3389/fnmol.2021.592951
这项研究假设上述机械编码构成了协调整个生物体的系统，动物的生活经历和环境条件可以不断写入其中，为其生命历程创造一个不断更新的数学模型。
显然，这比起电子计算机更像查尔斯•巴贝奇的差分机。没有神经细胞的生物可能也有类似的分子级计算单元，从而让那些生物表现出复杂的行为和学习能力。你也可以联想到“有神经细胞的生物，同样可以用非神经细胞进行一些计算”。如果这模型成功预测了神经系统的行为，那就不难造出模拟器了。
参考
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