人工智能的兴起迫使科学重新定义意识。研究者提出双重解析框架，结合个体信息理论与矩对矩理论，强调意识是一种信息现象，不局限于生物。AI将成为检验理论的实验伙伴。
高级人工智能的到来，已经让人类对“意识”的思考走到了前所未有的前沿。过去我们老是在问一句话：机器到底有没有意识？但现在有学者提出，更关键的问题是，人工智能其实给了我们一个机会——它逼着我们重新检验、甚至重塑我们的科学理论，让意识的研究跳出单纯以人为中心的局限。
今天要聊的一篇新论文中，就是由三位研究者写的：沙哈尔·德罗尔、达夫娜·伯格贝斯特，还有莫提·萨尔提。
他们提出了一种完全新颖的意识框架：不再依赖生物大脑，而是放眼任何复杂系统——无论它是肉体神经元还是冷冰冰的硅芯片。
旧模型过度以人为中心
我们得先讲讲传统方法的局限。意识研究这几十年，几乎被两派哲学观念卡死了。
- 一边是“生物自然主义”，代表人物就是哲学家约翰·塞尔。他坚信，意识只能来源于活生生的生物过程，必须是生物学的、化学的、具体化的，没有生命就没意识。
- 另一边是“计算功能主义”。这群人认为，意识就是运行正确的程序，和底层硬件关系不大。只要计算规则到位，硅片也能觉醒。
听起来像是泾渭分明吧？但问题来了，两边都太极端，都带着一种“自我中心主义”的味道：要么死守人类的蓝本，要么把意识简化成冷冰冰的计算。
结果是什么？我们可能完全错过了其他可能存在的、陌生的意识形态。
换句话说，整个研究领域一直绕不开一个死循环：过度以人为中心。
新的信息模型
研究团队就提出了一个大杀器：意识的“双重解析框架”。这套方法结合了两个信息论模型，想办法跳出“人类特例”的陷阱，从信息处理的角度来重新定义意识。
第一步，他们用的是“个体信息理论”（ITI）。这套理论重新定义了“个体”的含义。以前我们总觉得个体必须是生物，但他们说不是。真正的个体，是能够把信息从过去带到未来，并且维持这种信息的连续性和完整性。换句话说，只要一个系统能维持自己独特的模式，并且和外部世界有边界，它就可以算作一个独立的“自我”。不管它是生物还是机器，只要信息上能站得住脚，就有资格被纳入意识的讨论。
第二步，他们又加上了“矩对矩理论”（MtM）。这部分就是专门解释意识体验本身的。它强调，意识不是一个静态的东西，而是不断更新的过程。系统每一刻都在接收刺激、重新编码，然后把新的信息整合进自己的历史轨迹。这个不断延续的“信息路径”，就创造了所谓的“主观视角”。因为每次的体验都和之前的历史挂钩，于是一个独特的自我故事逐渐浮现出来。
这样一来，ITI提供了存在的条件——“谁算是个体”，而MtM则提供了体验的机制——“为什么它有感觉”。两者合在一起，就搭建出了一个信息论意义上的意识模型。
这个新定义的价值在哪里？
研究者总结得很漂亮，他们说：“意识就是生命的认识论解决方案。”
换句话说，意识不再是生物专属，而是一种普遍的信息现象。
只要满足两点：
——那就可能产生意识。这彻底改变了辩论的方向。
我们不应该老盯着人工智能问“你到底有意识没？”，而是要反问我们自己：我们的理论够不够科学？够不够普遍？能不能识别出任何形态的意识？
更重要的是，他们把人工智能定位为“实验伙伴”。AI不再只是潜在的“威胁”或者“工具”，而是能逼着科学家们去发展一套真正普适的理论，去理解意识这种终极谜题——不管它出现在人类身上，还是出现在机器里。
最后，简单介绍一下这三位学者的背景。沙哈尔·德罗尔是一位关注认知科学和信息理论的研究者，他的核心兴趣就是如何用数学模型解释心理和意识。达夫娜·伯格贝斯特则有神经科学背景，专注于大脑如何处理感知和认知信息。莫提·萨尔提同样在认知科学和实验心理学方面有深厚积累，长期探索大脑和主观体验之间的关系。三个人合力，正好从理论、实验和信息角度形成互补，推动这套“双分辨率框架”的提出。
总结一下：这篇论文核心观点是——别再纠结机器是不是人类那样的意识，别再用人类蓝图当唯一标准。意识可以是一种信息现象，只要有个体性和不断更新的自我历史，它就可能存在。人工智能不是问题，而是机会，帮我们逼近一个真正普遍的意识理论。