人类为何会有意识？人类的思维本质是什么？( 二 ) _经验知识

上图：神经元的基本结构。下面要用到这些概念。
人工神经元
人工神经元的基本模式就是模拟生物神经元的各个方面：
树突 - 在生物神经元中。树突充当了输入端的角色。这些树突允许细胞从大量（大于1000个）相邻神经元接收信号。每个树突能够以各自的“权重值”对输入的电脉冲信号进行“加成” 。树突上的突触末端神经递质与突触内的神经递质可以实现对生物电流信号的放大和抑制。不同浓度的神经地质和相关信使化学分子造就了不同突触的导电差异。因而形成某种“权重”（权重在这里的基本含义就是各条路线输入的信号的“份量”）。而这种权重就是记忆的形成基础。
神经元胞体 - 在生物神经元中。神经元胞体相当于某种加权求和过程（或者说某种综合过程）。由于正和负信号（激发和抑制）从树突到达体细胞。通过在细胞体内的溶液中混合在一起的简单特性。正负离子被有效地加总（多路信号变成单路信号）。这实际上是一种信息简化和抽象的过程。
轴突 - 轴突从神经元胞体的求和行为中获取信号。相当于输出端。轴突基部的开口能够对胞体内细胞质液体的电位进行采样。一旦胞体达到一定的电位。轴突将沿其长轴把信号脉冲传递给其末端连接的多个下游神经元细胞的树突。从这一点说。轴突还有某种“门限”的作用。也就是说要超过一定的强度才会发出信号。低于这个强度就保持静默。这是生物神经元的一个重大特点。这种门限的微观特征会表现为生物总体智能的宏观特征。
因此模拟上述生物神经元的结构。人工神经元可以通过数学公式的方式来模拟生物神经元的工作模式。

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上图：一个简单的多层人工神经元系统的工作过程示意——这实际上是对外部输入特征的总结过程。
人工神经元需要先“训练”建立人工神经系统中的“权重体系” 。即每个神经元与其他神经元连接的“强度值”；
在学习完毕后。在实际应用时。新鲜的输入信息会按既定的权重值来得出“判断”结果。
这个过程和生物神经系统的工作模式几乎完全一样。然而。与大多数人工神经元不同。生物神经元以离散脉冲发射。每次体内电势达到一定阈值时。脉冲沿轴突传递。这种脉冲可以转化为连续值。轴突发射的速率（每秒激活的速率）直接转换成相邻细胞传入信使化学物质离子的速率。生物神经元发射得越快。附近的神经元就越快积累电势（或失去电位。取决于连接到发射的神经元的树突的“权重”）。正是这种转换允许计算机科学家和数学家使用可以输出不同值（通常从-1到1）的人工神经元来模拟生物神经网络。

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上图：计算机模拟的大脑皮层锥体神经元的图像。揭示分叉的树突表现出复杂计算行为。而不仅仅是作为被动连接。
人类的意识就产生于巨量的神经元之间以上述模式有序相互作用的宏观过程。
目前在计算神经科学领域。已经开发出大规模的模拟人类大脑的人工智能模型。对简化和有效的大脑区域功能进行模拟。例如丘脑、基底神经节、前额叶皮层、运动皮质和枕叶皮质。而后更复杂的模拟还可以进行学习、响应视觉刺激、协调运动反应、形成短期记忆。并学会响应图案等等。[问答·小宇堂—未经授权不得转载]
【人类为何会有意识？人类的思维本质是什么？】而在人工智能领域。除了开发出能够针对特定问题进行智能学习的深度学习神经网络（实际上人工智能的深度远远不及生物神经网络）。例如阿法狗(AlphaGo)就是面向围棋的人工智能神经网络应用。而它已经在某些方面表现出了类似人类一般的“意识” 。例如阿法狗会受到对手出其不意的新招的迷惑。会基于以往的经验对策略进行创新。

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如果将阿法狗的神经网络再加宽加深若干倍。用通用的超级量子计算机来运行。是不是就能产生出类似甚至超人类的意识呢？很有可能呢！因为人类已经掌握了意识的本质了！
总结
人类意识的本质是神经元基本电生化工作模式的宏观集合。而智能是意识的高级部分。是生物在漫长的进化过程中经过若干代的自然选择对这么一种复杂的智能系统进行的“自然训练”而产生的一套高度发达的生物神经元网络学习体系。而目前人类已经通过自己的智能在另一种非生物的机制上复制了这套体系并取得成功。这反过来阐释了这套体系的基本工作原理。也阐释了智能和意识的本质。