大脑涌现出的意识能反过来控制大脑吗？——向下因果与自由意志丨周日直播·因果涌现读书会第四季第一期

导语

本周日（11月19日）上午9:00-11:00 将进行因果涌现读书会第四季的第一次分享，由北京师范大学系统科学学院教授、集智俱乐部创始人张江老师，集智科学研究中心技术与产品顾问袁冰老师，北京师范大学系统科学学院硕士生杨明哲，北京师范大学系统科学学院博士生牟牧云，以及杭州心识宇宙有限公司研究院院长十三维，共同研读一篇最新发表的综述文章，对向下因果与自由意志进行深入探讨。欢迎感兴趣的朋友一起加入讨论！

分享内容简介

本次分享将深入解读一篇最新发表的综述文章 Can there be a synergistic core emerging in the brain hierarchy to control neural activity by downward causation? ，回应大家关于意识难问题的关心。这篇文章从关于意识的两个问题出发，讨论了复杂系统中的因果问题：

1. 意识体验如何从大脑的神经活动中涌现？

2. 意识是否具有能控制大脑的因果能力？

笛卡尔的身心二元论主张精神和物质是两个完全不同的实体，物质可被观测，而精神不可被观测。按照这个思路，意识的起源问题是无需探究的。显然这不符合关于意识问题的一系列研究的初衷。对上述两个问题的探究实际上试图探究意识的因果机制：是什么因导致意识产生的果？以及意识能否成为作用于物质层面事件的因？但是，这样的研究往往会不由自主地掉进笛卡尔二元论的陷阱，并且引发双重因果悖论，比如人们通常用于解释意识如何影响物质的向下因果。
本文指出了导致逻辑悖论的原因是混淆了“因”（cause）和“理由”（reason），这里的“因”是指动力学意义上的，推动事物发展的“真正的因”，而“理由”只提供认知意义上的解释，并非事物演化的原始推动力。当前很多研究的范式已经从检测“真正的因”转向了寻求合理的“理由”用来解释现象。
“因果等价原理”（Causal Equivalence Principle，CEP）认为，一个系统的粗粒度的和细粒度的变量必须产生相同的动力学，并在时间演化上做出一致的预测。和还原论只承认最小物理分析尺度因果规律的观点不同，CEP允许在同一个系统的不同尺度下存在各自不同的因果规律，在CEP原理下，粗粒化是合法的。但是CEP却要求同一尺度内因果闭合，也就是说只允许同一尺度内部的因果关系，不允许发生在不同尺度之间的因果关系。因此，向上因果和向下因果在CEP中是不被承认的。就像图中所示，变量X和变量V代表微观和宏观两个不同尺度，V来自于对X的粗粒化。X和V之间有信息关系，但没有因果关系。它们沿着不同尺度的因果链条各自横向演化，而不会相交。

上图以人脑系统为例，X相当于神经元活动，V则代表某种介观尺度的指标，比如精神状态、意愿等。CEP原理认为V对X只有信息上的关联，而不存在因果力。如果假设精神状态对神经活动具有实在的因果力，即承认向下因果，就相当于承认信息具有因果力。那么就会面临双重因果悖论，即一个神经元的活动状态，既由神经元的过去状态决定，也由更高尺度上的精神状态所决定，而我们知道，神经元的活动遵循生物化学规律，可以被认为是在物质层面的一个因果闭合的自治系统，所以向下因果对神经元状态的解释不仅多余，而且是神秘主义的，承认了向下因果，就隐形地承认了笛卡尔的身心二元论。
由此可见，产生意识的向上因果和让自由意志发挥效力的向下因果都不是真正的因果。那么在CEP框架下，应该如何理解存在于人们常识中的向上因果和向下因果现象呢？
在类似大脑这样的多尺度层次结构中，其不同层次的上层元素代表着对下层元素的不同规模的聚集，或者粗粒化。比如大脑可以从微观到宏观分为：神经元、脑区、脑叶等层次，每个层次的一个元素都包含了更低层次中的多个元素。每个层次的都有着将本层次元素串联起来的因果链条，这些链条可以在层次内分叉、汇聚，但是不可以跨越层次。
从CEP原理出发，可以将向上因果和向下因果解构为在同一层次下，很多条因果链在时间轴上大范围扩散或者大范围聚拢，从而能化解上述悖论。对于任意尺度，如果一个元素能够影响很多个元素，那么反过来，一个元素也必然会被很多元素所影响，在因元素集合和果元素集合之间有无数条因果链互相纠缠相互依赖，在两者之间构成一个密集连接网络。这两种情况下的“很多元素”的协同效应如果能在更大尺度被探测到，则会产生跨层次的影响。前者对应着所谓的向上因果，后者则对应着所谓的向下因果，虽然他们都只是和微观元素的信息关联，而不是真正的因果。对应到意识活动和脑神经活动上面，虽然表面上看是“想喝水”的意识在下一时刻激发了手臂神经元，让手臂伸向水杯，但实际上“想喝水”的意识只是前一时刻许多神经元的协同效果，真正激发手臂神经元的还是在前一时刻形成“想喝水”意识的那些神经元在生物学基础上的共同作用，整个过程并不存在超越物质基础的因果力。
由于CEP原理并不禁止高于物质层次的因果力，这提示我们对大脑在介观尺度的功能性网络的研究不仅合理，而且可行；但同时CEP关于在特定层次下因果闭合的推论，提示我们在介观尺度探究所谓“真正的因”的时候，要小心处理研究对象的尺度差异。
本次读书会还将分析部分信息分解（PID）、整合信息分解（φID）等因果涌现理论。这些理论从信息论出发，对系统中不同变量之间的互信息存在的整体大于部分之和的现象，即所谓协同效应做了形式化的定义。也使得它们成为研究向下因果的为数不多的可选工具。而且这些理论框架普遍适用于层次化的复杂系统，而不局限于大脑。尽管CEP原理在哲学上为跨层次因果的研究提供了更加严格的规范，但是对于解释意识或者其他复杂现象，这些理论仍然提供了非常有利的工具。本季因果涌现读书也会对PID和φID做专题介绍。

参考文献

论文题目：Can there be a synergistic core emerging in the brain hierarchy to control neural activity by downward causation?

论文链接：https://www.authorea.com/users/655476/articles/661267-can-there-be-a-synergistic-core-emerging-in-the-brain-hierarchy-to-control-neural-activity-by-downward-causation

全文翻译：科学能解释自由意志吗？

内容大纲

1. 关于意识的问题

2. 信息与因果

3. 因果等价原理与向下因果

4. 复杂系统的层次结构

5. 脑层次结构中的因果和信息

6. 讨论

核心概念

• 复杂系统 Complex system

• 层次结构 Hierarchical structure

• 意识理论 Consciousness theory

• 向下因果 Downward causation

• 因果涌现 Causal Emergence

• 因果等价原理 Causal Equivalence Principle，CEP

主讲人简介

张江，北京师范大学系统科学学院教授，集智俱乐部、集智学园、集智科学研究中心创始人，曾任腾讯研究院、华为战略研究院等特聘顾问。主要研究领域包括复杂系统分析与建模、规模理论等。学者主页：https://pattern.swarma.org/user/9
袁冰，集智科学研究中心技术与产品顾问。毕业于华中科技大学，研究兴趣包括因果推断、复杂科学，以及人工智能相关领域。曾于西门子，甲骨文，唯品会等公司研发部门任职。学者主页：https://pattern.swarma.org/user/46173
杨明哲，北京师范大学系统科学学院硕士生，张江老师因果涌现研究小组成员。研究领域是因果涌现、复杂系统自动建模。学者主页：https://pattern.swarma.org/user/76769
牟牧云，北京师范大学系统科学学院博士生，张江老师因果涌现研究小组成员。研究方向：图网络、贝叶斯网络、组合优化。学者主页：https://pattern.swarma.org/user/29
十三维，杭州心识宇宙有限公司研究院院长，集智俱乐部核心作者，科学作家。长期关注研究意识与认知科学、复杂系统与因果科学，文艺理论与数字美学、游戏科学等。学者主页：https://pattern.swarma.org/user/37

直播信息

时间：2023年11月19日（本周日）上午9:00-11:00
参与方式：
斑图地址：https://pattern.swarma.org/study_group_issue/550
扫码参与因果涌现读书会，加入群聊，获取系列读书会回看权限，加入因果涌现社区，与社区的一线科研工作者沟通交流，共同推动因果涌现这一前沿领域的发展。

新信息论：从分解到整合

因果涌现读书会第四季招募中

什么是意识？意识能否度量？机器能否产生意识？对于意识问题，人们可能即将迎来一个大的突破，各种有关意识的理论正如雨后春笋般展现出勃勃生机。其中神经科学家 Giulio Tononi 的整合信息论（IID）被认为是最有前景的意识理论之一。如果说意识是大脑神经活动的一种涌现结果，那么刻画涌现便成为理解意识过程中一个重要环节。因果涌现理论目前发展出两个派别，除了 Erik Hoel 的有效信息因果涌现框架，还有一个是 Rosas 的信息分解（PID）框架，此后 Rosas 基于此进一步提出融合整合信息论的信息分解框架 ΦID，尝试构建新的意识理论。

一边是信息整合（IIT），一边是信息分解（PID），看似分裂，实际上都是对香农经典信息论的进一步发展。因果涌现读书会第四季「新信息论：从分解到整合」由北京师范大学系统科学学院教授、集智俱乐部创始人张江老师领衔发起，旨在梳理信息论领域的发展脉络，从香农的经典信息论开始，重点关注整合信息论和信息分解这两个前沿话题，及其在交叉领域的应用。希望通过对这些“新信息论”度量指标的深入探讨，帮助我们理解什么是意识，什么是涌现，并找到不同学科，不同问题背后的统一性原理。

详情请见：新信息论：从分解到整合｜因果涌现读书会第四季启动

因果涌现社区

跨尺度、跨层次的涌现是复杂系统研究的关键问题，生命起源和意识起源这两座仰之弥高的大山是其代表。因果涌现理论、机器学习重整化技术、信息论或信息分解等近年来新兴的理论与工具，有望破解复杂系统的涌现规律。
集智俱乐部因果涌现读书会目前已经进行了三季。第一季读书会系统地梳理了因果涌现的概念，以及它与Sloopy Model、复杂性阈值、自指等概念之间的联系，也探讨了因果涌现理论在复杂网络、机器学习中的应用。参看：因果涌现读书会启动：连接因果、涌现与自指——跨尺度动力学与因果规律的探索。
第二季读书会探讨了涌现、因果科学和机器学习三大主题的融合，包括信息论拓展、因果涌现理论、因果表示学习、多尺度机器学习动力学建模。请参看：因果、涌现与机器学习：因果涌现读书会第二季启动。
第三季读书会进一步围绕因果涌现的核心问题「因果涌现的定义」以及「因果涌现的辨识」进行深入学习和讨论，对 Erik Hoel 提出的 Causal Emergence，Causal Geometry 等因果涌现的核心理论进行探讨和剖析，并详细梳理其中涉及到的方法论，包括从动力学约简、隐空间动力学学习等其他领域中学习和借鉴相关的研究思路，最后探讨因果涌现的应用，包括基于生物网络、脑网络或者涌现探测等问题展开扩展，发掘更多的实际应用场景。请参看：因果涌现读书会第三季启动：深入多尺度复杂系统核心，探索因果涌现理论应用
此次读书会主题是「新信息论：从分解到整合」，是因果涌现系列读书会的第四季，将重点梳理信息分解与整合信息论的相关研究。请参看：新信息论：从分解到整合｜因果涌现读书会第四季启动
因果涌现社区聚集了600+成员，积累了大量论文解读资料。欢迎感兴趣的朋友报名，加入因果涌现社区，解锁对应录播权限。
因果涌现读书会回放视频第一季：https://pattern.swarma.org/study_group/7第二季：https://pattern.swarma.org/study_group/16第三季：https://pattern.swarma.org/study_group/28第四季：https://pattern.swarma.org/study_group/35
因果涌现社区共创的文章

点击“阅读原文”，报名读书会