长久以来，在广大民间爱好者之间，一直存在着如下观点：

1.强人工智慧（AGI）实现的关键在于意识，甚至有极端看法认为，意识的实现就等于强人工智慧的实现

2.意识的关键在于尚未发现的底层原理，因此很多人大开脑洞，把意识归结为量子现象，甚至于超自然现象。很多人至今相信，人类永远造不出强人工智慧，因为机器永远不能实现意识

本帖就是为了纠正这两种常见的误区

首先，意识的底层原理早已阐明，不是什么量子现象，更不是超自然现象，它甚至不是一个细胞水平的现象，而是一个朴实无华的宏观系统现象

其次，即使在电脑上成功模拟出了意识，也不等于强人工智慧的实现

以下详细说明

意识工作的一般模式：

近年深层学习火热，导致一系列深层学习的从业者、支持者忘乎所以，大肆吹捧深层学习，同时尽其所能鄙视基于ifelse规则的传统AI，大有把符号主义踢出AI行业之列的势头。

讽刺的是，现代认知神经科学的研究表明，意识的底层原理，还就是一个接近于ifelse的原理：判断-执行，跟联结主义八竿子打不着。

当然，这个判断-执行比传统编程的判断执行，还是要复杂一些的。

首先，意识的判断不是非黑即白的二元判断，而是一种基于证据累积的判断。具体来说，意识会首先形成一个假设和一个决策阈值，然后根据假设的内容，对准相关的大脑区域，搜集支持它和反对它的不同证据（支持和反对都是基于逻辑因果规则）。一旦支持证据累积达到阈值，就做出肯定判断，同时执行预定的命令。反过来如果反对证据达到阈值，就做出否定判断，不执行预定的命令。

在意识的过程中，有一个普遍现象是速度准确权衡，判断越快，准确性越差，这一点大家平时都有体会，不管是身体动作还是思维、决策等心理活动，都是准备时间越长，越不容易犯错，越是仓促越容易出错。

造成这种现象的原因是，意识在判断的时候不是封闭的，除了它有意搜集的证据，很多杂七杂八的讯息也会挤进来影响判断，例如直觉、情感欲望、甚至系统固有的噪音。判断时间越短，意味着意识设定的决策阈值越宽松，那么这些干扰因素的破坏性也就越大。以系统噪音为例，你设置的阈值低，偶然的波动就很可能超过这个阈值，导致错误反应，如果阈值很高，那么偶然波动就基本不可能超过阈值

此外，意识在工作的过程中，不是把所有的资源都集中在判断上，它也会分出一部分资源去注意环境，如果环境中有什么突发事件，意识可以随时终止当前的判断去执行跟环境相关的判断。

这体现出意识工作的灵活性：它的主任务随时可以取消，随时可以改变，而不像电脑那样只能按顺序执行任务

由此可见，意识的底层机制其实非常简单，它就是一个ifelse式的判断器，只不过这个判断器具有一定的模糊性和灵活性。很多人就会有疑问，那为什么我们平时感觉到的意识功能如此复杂？

这其实是因为，人的大脑整体非常复杂，大脑有几十个不同的区域，每个区域都有不同的任务。大脑要感知环境，要形成抽象命题认识，要决策，要记忆，要管理情绪，要制定行为计划，要执行行为，要处理冲突，要纠正错误……而这一切往往都要靠意识来执行，所以意识的工作就显得非常丰富，但实际上意识的工作无非就是收集证据做出判断→执行行动，只是在不同的任务情境里面表现不一样

明白了这一点，就知道为什么意识不等于强人工智慧了。把强人工智慧比作一台车，意识就是它的司机，光有司机没有车，是不可能完成载客、载货等任务的。要实现强人工智慧，不能光模拟意识，而要把大脑的决策、思维、记忆、情绪等配套的功能都模拟出来，它们在意识的控制之下活起来，成为一个像人一样的智慧体。