这个世界上显然仅有一种物质，而人则是其终极表达。人与猴子以及那些最聪明动物的区别就好像惠更斯的行星机器与狐猴王朱利安的手表的区别。如果表现行星的运动比表现循环的时间需要更多的齿轮和发条；如果佛康森[1]制造机器比制造机器鸭子需要更多技巧，那么制造一个“对话者”所需的技术会更加复杂，而这样的机器，尤其是在新一代的普罗米修斯手中，必然会被认为不再是不可能的。
——拉美特利（Julien Offray de La Mettrie）
到目前为止，我们一直在关注精神生活的生物基础。通过假定我们已经初步理解了意识的大脑基础，我探究了这种理解对人类知识和经验的一些含义。当科学发现了基本原理或机制时，经常会发展出基于这些知识的工程应用。
沿着这个思路引出了我在第一章提出的大胆问题：是否有可能构造人工意识？在那一章我提到，人工意识的存在将会对我们的认识论观念产生重大影响。事实上，在我们对意识机制的理解所产生的一些后果中，人工意识将最具影响力。
如果以前的经验具有引导作用，我们就能对这个问题给予肯定的回答。我们不知道这种机器什么时候能制造出来，但是对于这项事业成功的可能性，我们能想到一些约束条件，并得出一些结论。我们必须考虑的约束与意识背后大脑的独特性有关。我们不能忽略大脑的一些基本特征。首先，我们不能忘记大脑是一个选择系统。第二，我们必须注意到大脑的嵌入性，大脑和身体紧密关联。此外，两者都位于真实世界之中，这一点对它们的动态行为有很大影响。第三，我们知道折返丘脑皮质核心具有涉及整合和区分状态的巨大复杂性。（统一场景需要动态核心的整合，而相继的核心状态相互可区分。）最后，还有一个涉及成分和结构的问题：人工意识必须和人类大脑具有相同的化学成分吗？
在思考一个人工系统必须如何满足前面提出的这些主要约束之前，让我先处理一下这个问题。认为人工系统必须由生物化学成分组成的观点，就是所谓的生物沙文主义。另一种极端观点认为“硬件”——大脑的化学成分——无关紧要，因为大脑就是一台计算机，可以像软件一样在虚拟的机器上运行，这可以称为极端自由主义。毋庸置疑，两个立场我都反对。相反，我认为，只要遵循前面列出的约束，产生意识的结构能嵌入任何足以满足它们功能要求的物质。中心思想是，人工物要想能够运作（无论是否具有意识），要模仿的是真正大脑的整体结构和动力学，而不是其材料。神经科学研究所设计和构造的一系列基于脑的装置已经满足了这一要求（这些装置被它们的发明者称为BBD, Brain—Based Devices）[1]。虽然还远不能表现出意识行为，这些实实在在的装置已能在无需指导的情况下进行感知分类、学习和训练。它们甚至已开始表现出情景记忆——海马体的功能——从而让它们能在真实场景中自动定位和确定目标。
我会详细描述这些基于脑的装置，但是首先我想将它们的设计与以前的机器以及机器人进行比较，回顾一下人类使用机器和动物完成各种工作的尝试。回顾是为了明确这一点，在过去的这些尝试中，没有设计过具有意识的机器。另一方面，人类用来工作的动物却经常被认为具有意识。之所以这样认为，是因为这些动物具有通过训练习得的行为。
从建造金字塔的时代开始，人类就会使用简单的机器和动物。在天文观察等活动中还会使用探测用的机器。不管是探测还是行动，机器都是被设计或制造出来执行特定的功能或任务。除了使用杠杆和轮子，在更精巧的机器被发明出来之前，马和狗这两种动物也被训练用来运载和放牧（还有不那么常见的，牛和大象被用来拉车和负重）。在蒸汽机被用于铁路以及四冲程引擎被用于汽车之后，马就只偶尔用于运载了。
在通信设备发明之后，复杂机器的应用得到了极大发展——电报、电话、收音机和电视机。当然，还有固态物理学和微电子推动的数字计算机的发明引发的应用爆炸还在不断影响着我们的生活。
在某种意义上，人们可以认为计算机——可能是20世纪最有趣的发明——是机器的精髓。图灵证明可以构想一部通用图灵机，它能执行任何基于有效过程的计算序列，这是机器思想的精彩概括。
为何我们不能将图灵的理论应用于大脑呢？前面已经讨论过，在大脑的发展过程中发生了许多随机事件；这与图灵机的结构不符。此外，身体和大脑所面对的世界并不是那么明确（不符合算法序列或有效过程的要求）。大脑必须通过在大量的变动因素中来进行选择运作。因此，基于大脑的装置在真实世界中面对变动环境时必须基于选择来运作[2]。
我们可能会问，为什么我们还建造不出能在真实世界行动的机器人？机器人的定义是“具有可变形设计，用来操作或运输部件、工具或特定器具，以执行某种任务的可编程多功能设备”[3]。机器人从20世纪40年代到现在的发展成就斐然，涉及制造和控制的各种工业部门，这种设备在未来的发展也越来越受到关注。当然，最好是建造完全自动的机器人，能在环境中行动并执行一系列任务，包括与人交互，就像马和牧羊犬过去做到的那样。现在这个目标还未实现，虽然已有一些阶段性的成果。并且，这些设备在任何方面都不是基于大脑，当然也没有基于受选择原则驱动的神经生理。
那么根据这些原则建造机器的可能性有多大呢？对这个问题的尝试，促成了前面提到的基于脑的装置的建造。建造基于脑的装置的动机与了解大脑如何运作有关。显然这个问题的解决还要依赖于各种动物在真实而具有挑战性的环境中的行为实验。这样的实验导致了现代神经科学知识的大爆炸。但是还存在一个方法和道德上的局限：对于动物，我们无法同时（或顺序地）观测从分子到行为层面的所有大脑和身体事件。没有这种能力，就很难甚至不可能了解各层次的交互活动，而这对于理解复杂神经响应和行为的成因是必需的。但是，如果我们能建造基于脑的装置，它们的运作细节可以被观测到，我们就有可能洞察大脑各层次的事件以及它们与行为的交互作用。
这种可能性推动了神经科学研究所一个长达12年的课题，科学家和工程师一起建造了在真实世界中行动的机器，由结构和动力学都基于选择原则的仿真脑引导，在环境中自主行动。这个课题实现了一系列基于脑的装置；都以达尔文命名。为了解释它们的设计思想，我将介绍三个较新的装置的结构和性能：达尔文7号、达尔文8号和达尔文10号。（图3是达尔文7号的照片。[4]）
这些装置的脑是用强大的计算机阵列进行仿真。大脑响应通过无线传送到身体或被称作NOMAD（神经协调移动适应机器，neurally organized mobile adaptive device）的行动装置“表型”。实际的表型是在具有轮子的平台上装配各种传感器，可以探索一个变化的环境。大多数NOMAD平台包括一个用于视觉的电荷耦合照相机，用于听觉的两个麦克风，能抓取有各种图样的积木的机械爪，有一些还装有触须状的凸起，可以区分不同粗糙度的表面。达尔文机行动的环境是12英尺宽，10～20英尺长的封闭房间，地板黑色，顶上有灯光照明。在这种环境中，NOMAD平台根据视觉、听觉和触觉信号自主移动。
仿真脑由明确的神经生理区域组成，各区域是基于例如哺乳动物的视觉皮质、下颞叶皮质、听觉皮质和躯体感觉皮质（图1）。这些区域的神经单元是突触连接的，各单元之间连接权重的变化规则模拟突触强度的变化。另外，仿真生理回路还对真正大脑的价值系统进行了模拟。这些对于约束特定达尔文机的大脑对来自自身和环境信号的选择性响应很关键。
图3基于脑的装置达尔文7号自己学会了拾取和“品尝”条纹积木并避开球状纹积木。它具有一架用于视觉输入的电荷耦合照相机，用于听觉的两个麦克风耳朵，以及用来避免碰撞的一排红外传感器。图中正在抓取条纹积木的机械爪能感觉传导性（“品尝”）并拾取在移动中遇到的积木。它的仿真脑是基于脊椎动物的神经系统，通过选择而不是指令来运作
神经单元的响应是根据平均激活率模型进行的；在这个模型中，各单元表示大约100个神经元的群的整体响应。这些响应驱动马达输出，驱使达尔文机的试探或反应行为。我们来看看达尔文7号。
在训练之前，达尔文7号通过一系列试探活动在环境中行动。受视觉响应控制时，它会靠近顶部有横或直条纹或球状纹的积木。当靠得足够近时，基于脑的装置会试图用机械爪“品尝”近旁的积木。“味道”由实验者用低电导率和高电导率定义（机械爪能在接触时测量这个量）。低电导率会导致价值系统产生厌恶行为，而高电导率则产生偏好行为并促使机械爪拾取积木。
使用这些约束而不是指令，达尔文7号最初会既抓取“好”味道也抓取“坏”味道的积木。不过，很快它就只拾取“好的”条纹积木，而避开球状纹的“坏”味道的积木。如果球状纹积木发出低音，达尔文7号在接近时也会避开，而如果条纹积木发出高音，它还是会去“品尝”。
无论是原始的还是习得的条件反射，实验者都能完整记录达尔文7号神经系统的反应，包括25000个神经元群和50万个突触。结果发现，不管装置的位置在哪里，模拟下颞叶皮质的区域的神经元群对于条纹积木的反应模式都相对不变。而在面对球状纹积木时，模式会变得不一样。这种不变性要在达尔文7号的个体有足够的实际行动和行为经验之后才会发展出来。初始状态相同个体会发展出各自独特的“下颞叶”模式。这些基于脑的装置的大脑，就像我们自身的选择性大脑一样，会发展出独特的活动模式，但是各个个体之间的行为响应仍然会趋于相似。
说完这些，我再简要描述一下达尔文8号和达尔文10号这两种基于脑的装置。达尔文8号与达尔文7号类似，但是其神经系统还有另外一个特性：折返连接。折返长程连接让它能在具有不同颜色和形状容易混淆的物体之间进行区分。如果一面墙边放相同尺寸的绿色方形物体和红色菱形物体，而在对面墙边放红色和绿色方形物体，通过在看到绿色方形物体的同时接收价值正面的听觉信号，它在两边都能选出绿色方形物体。它之所以能够进行区分，是因为折返连接能让它解决绑定问题——在缺乏执行区域的情况下，不同脑区如何同步和整合不同的功能。通过仿真脑下颞叶区选择神经元群的同步激发，它能将绿色和方形正确地联系起来。
达尔文10号具有另一个重要脑区——海马区——以及更多的神经元群和突触。群的数目达到10万，通过250万个突触相连。动物的海马区负责情景记忆——事件序列的长程记忆。它还负责动物（比如老鼠）根据环境中的线索确定方位的能力。举个例子，将老鼠放入莫里斯水迷宫会迫使老鼠在乳白色的水中游动，直到它最终找到一个隐藏平台可以不用再胡乱游泳。它的海马区让它可以记住周围墙上的视觉线索。下次不管被扔到池子的哪个地方，老鼠都能直接向隐藏平台游去。这是基于海马区中所谓的定位细胞的活动，以及海马区和脑皮质的一连串互动。
达尔文10号被置于相似的情形中，不过没有水。在黑色的地板上有一个反射率不同的黑圆。基于脑的装置看不到这个圆，但位于其上时可以通过红外传感器检测圆的反射率来发现它，同时大脑会接收到正面的信号。四面墙上有不同颜色和排列的条纹。在房中巡游后，达尔文10号记住了这些特征。根据遇到目标圆得到正面价值时的一些情景，它经常会直接向圆移动，不管最初的位置在哪里。事实上，装置的仿真海马区发展出了与老鼠这样的动物类似的方位细胞。
显然，基于脑的装置的表现让人鼓舞，虽然它们的发展还刚萌芽。在这里有必要明确这些装置的行为的几个特征。首先，它们不是前面定义的那种机器人。它们的行为不是根据固定的算法预先规划好的。当然它们的脑确实是用强大的计算机集群进行仿真，但是并没有预先给定目标方程，突触的初始连接强度也是随机的。这些装置的脑没有确定的程序，而是根据动物进化和发育过程中出现的神经生理结构和神经动力学模型来构造。此外，它们处于一个可以随意活动并对各种信号序列进行采样的环境中。不仅如此，虽然它们的“物种特异性”受到“遗传的”价值约束，价值却并不等同于类别概念。相反达尔文机根据它们在真实世界中的经验发展出了感知分类，它们在响应中也建立了适当的记忆系统。
基于脑的装置反驳了极端的沙文主义和自由主义。这些装置不是由生物化学成分构成。它们也不仅仅是在虚拟的机器上运行的程序。虽然它们不是活的，通过在回路结构上模仿动物的脑，它们却能进行条件判断、感知辨别和情景记忆。
这让我们回到了原先的问题：是否有可能构造人工意识？人工物要具有意识是否必须具有生命？生命系统可以被认为是能够自我复制，并服从自然选择。如果BBD（目前还远不具备意识系统的条件）能带来启发，那就是人工意识可能不必非得具有生命。有了配备传感器和驱动系统的躯体，还需要的就是对丘脑皮质和基底神经节系统交互的仿真，这个交互具有高度的复杂性。这样的复杂性目前还无法实现。
除了结构上的要求，要具有意识行为还有另外一个条件。这样的人工物必须具有真正的语言，既要有语法也要有语意。换句话说，它要具有高级意识。只有做到了这一点，能够自己向我们报告，我们验证大脑功能的实验才足以支撑人工物可能具有意识的结论。
目标目前仍然很遥远。但是，考虑一下这个问题会很有趣，如果某个人工物像具有意识的大脑一样具有了高度的区分能力，对于物理世界它会向我们报告一些什么呢？它的报告会与我们的物理学类似吗？或者，由于它的表型，它对世界的理解会不会与神经心理学障碍所表现的更接近？
不管结果怎样，如果这样的装置被发明出来了，研究一下它是否能构成一种组合机器——感知图灵机——将会很有趣[5]。这种组合将计算机这种语法机器的力量和人工物处理新奇而且不可计算的输入的语义能力结合到一起。
我认为人工意识在将来有可能实现。但是这个目标还很遥远。即使目标实现了，这种装置也不太可能会挑战我们的地位。因为大脑是嵌在躯体中的，我们也是被几乎无法复制或模仿的生境和文化所包围。人类的表型以其复杂度造成了我们独特的感质。模拟这种表型的可能性几乎为零。我们自身感知的精致感觉几乎无法替代。
有了这些限制，我们就可以绕开一个道德问题：如果一个人工物在积累经验后具备了意识，发展出了独特身份，人有没有权利将它的意识拿掉呢？这个问题——当然现在还不用面对——关系到人类知识本身的工具和道德价值。