當你讀到這篇文章，無論接下來的閱讀體驗如何，你都已經在運用你的意識了，對吧？
這個讓我體驗各種感受的意識，我出生前它在哪裡？死後又將去向何處？為何我的意識沒有出現在一個人生勝利組的富X代身上，讓我過個樸實無華且枯燥的生活？
更機車的是，在意識中出現的「我」，真的是真實的嗎？還是我們只是某個更高維度文明中某個肥宅玩電動遊戲時模擬出來的角色？你有沒有想過這些問題呢？老實說，我常常會這樣懷疑。
佛家認為一切事物，包括意識，都是無常的（अनित्य，Anitya），它們不斷地在變化，不存在任何永恆不變的實體。此外，佛家否認「我」的固有存在，這就是所謂的無我（अनात्मन्，Anātman）。這顯示意識不是一個獨立自主且恆常不變的實體，而是由許多因素和條件相互作用的結果。
在哲學上，關於意識的討論通常被稱為「意識難題」（Hard problem of consciousness），這主要是探討如何從物理的大腦中產生主觀的意識體驗。這個問題在哲學界有著悠久的歷史，可以追溯到法國哲學家笛卡兒（René Descartes，1596—1650）提出的心身二元論（mind-body dualism）。而神經科學家從20世紀八零年代和九零年代開始認真研究意識。
然而，英國神經科學家阿尼爾．塞斯 (Anil Seth)對傳統的意識難題持保留態度。在其著作《身為自己：人類意識的新科學》（Being You: A New Science of Consciousness）中，他探討了如何透過科學方法來處理長期被認為是哲學領域的意識問題。這本書不僅涵蓋了神經科學，還結合了哲學和心理學元素，深入探討了自我意識的本質、自我形成的過程，以及它如何影響我們的日常生活和社會互動。他還透過使用虛擬實境和迷幻藥物來探索意識的不同層面，指出這些經驗如何揭示意識在不同條件下的運作方式。
賽斯建議我們應將注意力從這個哲學上的困難問題轉移到更具體的問題上，即如何透過神經機制來解釋意識經驗的結構和變化。他提出，透過研究意識的多個方面──包括其現象學特性、生物機制和不同的表現形式──我們可以更全面地理解意識。
賽斯主張從物理的大腦活動中探尋主觀體驗的起源，並利用現代神經科學的進展來尋找實證的解答。這種方法強調將意識分解為更小、可測量的體驗單元，並尋找這些體驗的神經相關性和理論基礎，從而逐步揭開意識的神秘面紗。他認為，透過解釋這些結構和功能，我們可能對意識的難題有了新的認識。
塞斯在《身為自己》中提出一種解釋意識的方法，主張意識不僅僅是某些生物所具有的特質，更應從大腦如何形成意識現象進行探究。他特別著重於探討意識的各種現象學屬性──即意識體驗的結構和形式──如何與大腦的物理和生物屬性相關。
塞斯把意識的探討分解為幾個方面來分析：
賽斯試圖透過這些分類來解釋意識如何運作，並探討這些不同方面如何互相作用，形成我們的整體意識體驗。此外，他在《身為自己》還介紹了一些測量意識程度的新方法，如「腦電雙頻指數」（Bispectral Index，BSI）和「擾動複雜性指數」（Perturbational Complexity Index，PCI），以及在「整合資訊理論」（Integrated Information Theory，IIT）中使用的「Φ」（Phi）指數，這些方法都是科學界試圖從量化角度探索意識的嘗試。
老實說，當我在《身為自己》前幾章就一再看到這些PCI、IIT的縮寫，曾一度想要放棄閱讀這本書，要不是看在這本書榮登歐美好幾個主流媒體的年度好書榜上，我才懶得一再翻閱尋找解釋。其中，BSI是一種臨床工具，用於量化鎮靜和麻醉深度，主要透過分析大腦電活動來計算。PCI則是評估意識狀態的工具，特別是在麻醉或昏迷狀態下，它透過分析大腦對特定刺激的電生理反應來量化。
整合資訊理論（IIT）〔中文譯本把「資訊」誤譯成「訊息」（message）是個嚴重錯誤！〕是一種試圖從根本上解釋意識的科學理論，由美國神經學家托諾尼（Giulio Tononi）於2004年提出。IIT不僅試圖解釋人類的意識，還試圖解釋所有可能的意識形式，包括可能存在於非人類生物和人造系統中的意識。這些理論和測量方法共同構成了塞斯對於意識科學的全面探索，目的在從更具體的科學問題出發，逐步解開意識的謎團。
塞斯提出，我們所感知的世界實際上是大腦根據經驗創建的一種現實表象，這一表象常被我們誤認為是實際的物理世界。他把這種意識體驗稱為「受控的幻覺」（Controlled hallucinations），指出我們的感知雖然基於感官輸入，但實際上是大腦對這些輸入的處理和解釋結果。感知是一個由內而外的過程，大腦主動預測外部世界的資訊，而不僅僅是被動接收。
在這個模型中，大腦被視為一個基於貝氏統計的機器，不斷更新對世界的理解和預測。這一過程建立在機率推理之上，結合了大腦的先前信念（事前機率）和新的感官輸入（概度），以形成對當前環境狀況的更新估計（事後機率）。
根據貝氏推理，大腦持續生成對感官輸入的預測，並將這些預測與實際的感官輸入進行對比。任何不匹配（稱為「預測誤差」）都用於更新和改善未來的預測。這種過程稱為預測編碼，是大腦減少感知不確定性和增強效率的方式。
貝氏推理在解釋意識中的另一個應用是自由能原則。這一原則認為，大腦的主要目的是最小化自由能，也就是最小化預測和實際體驗之間的誤差。這顯示大腦致力於形成能夠準確預測感官輸入的內部模型，有效指導行為和感知。透過貝氏推理，我們可以理解意識的主觀性是如何形成的。大腦的預測不僅涵蓋了外部世界的預測，也包括了內部體驗如情緒和驅動力的預測。這種持續的內部模擬和預測過程可能是豐富主觀經驗和自我意識的來源。
「受控的幻覺」這也為理解意識和感知錯誤──如幻覺和錯覺──提供了新的方法。我們對外部世界的理解基於大腦的預測模型，這些模型會根據新的感官輸入不斷進行更新和修正。當這些預測與實際感官輸入不匹配時，就會產生認知的偏差或錯誤，通常稱之為「幻覺」。
塞斯的研究強調了大腦如何透過建立關於外部世界的預測模型來導航和解釋世界，這些模型基於過去的經驗和感官輸入。這種預測處理模式不僅幫助我們理解了如何處理感官資訊，還揭示了意識本質上如何與我們的生物生存機制相連。
賽斯進一步將情緒和自我概念視為由預測驅動的過程。他提倡，意識可以視為一種「野獸機器」，其主要功能是促進生物的生存。意識是一種高度發展的自我組織過程，目的在管理和調節生物體的內部生理狀態，以適應外部環境的變化。他認為，我們的意識經驗源於身體的內部狀態以及對這些狀態的調節需求，包括饑餓、疼痛和溫度感知等。這些內感受是大腦對身體需求的解讀。意識作為一個調節機制，幫助我們維持生理的平衡和整合。
塞斯認為意識的核心問題在於找到能夠解釋人類所有意識體驗的機制，從外在感覺如視覺、聽覺等，到內部感覺如疼痛、溫度感覺等，再到情緒體驗如快樂、悲傷等，甚至包括自我意識的反思如意識到自己正在進行某項活動。在他看來，我們的情緒和自我感知是對我們內在狀態的預測反應，這些反應調節我們的生理變數，如體溫和血糖濃度。這意味著我們的情緒和自我認識不只是反應外部事件，而是積極形成我們如何感知和回應這些事件的方式。
最後，塞斯探討了人工智慧（AI）發展意識的可能性，指出即使我們的意識與生物功能緊密相連，這並不排除機器或矽基生命形式發展出類似的意識結構。這種觀點挑戰了對意識的傳統理解，提出了意識可能不局限於有機生物體。
在《身為自己》一書中，塞斯挑戰了關於意識和現實的傳統觀點，開創了理解大腦如何創造我們所體驗世界的新方法。這本書是一次廣泛而深入的探索，可能會顛覆人們對自我、現實和意識的看法。他的見解不僅重新定義了我們對現實、意識和自我的理解，而且挑戰了多個科學和哲學的傳統範疇，提出了一種更加動態和主觀的方法來解釋人類的心理和認知過程。
本文原刊登於閱讀最前線【GENE思書軒】
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