基於人工智慧的思維意識遷移技術

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基於人工智慧的思維意識遷移技術

王慧東

思維意識遷移主要涉及一項人工智慧的應用技術，具體涉及利用生物技術對生物神經網路進行信息的提取與加工，生成人工神經網路並載入到人工載體中運行的一項應用技術，從而實現思維意識的遷移，使人在思維層面上得以重生。思維意識遷移還涉及到了生命科學、認知科學、哲學、生物、計算機科學等相關技術的應用。

當前的顯微技術已經具備了觀察神經細胞精細結構的條件。利用光學顯微鏡可以觀察神經網路組網的空間結構，利用電子顯微鏡可以觀察神經細胞突觸連接的微觀結構，通過逐層掃描這些結構，可以記錄一定範圍內生物神經網路空間組網結構信息和各神經元之間突觸的連接信息。

眾所周知，我們的大腦神經網路承載著我們的思維意識。我們每個人在出生成長的道路上不斷學習新的知識、掌握新的技能，這就是在塑造著我們大腦中相應事件的神經網路結構。我們每個人所處的成長環境不同，接觸的事物不同，所塑造出來神經網路結構也就不會相同，若干不同的結構疊加起來又構成了整體的不同，這種唯一性就是人與人之間的思維意識層面的差異的由來。神經網路結構接受外界信息，經過網路結構的加工處理後，反饋給外界，對內是我們的思維過程，對外表現出來的是我們的行為過程。

我之所以是我，一方面是因為我擁有我之前所有的記憶，有自我意識並且自認為是我，另一方面我的行為與環境相契合，也就是說周圍相接觸的人員都認為，我與之前的我在行為特徵上沒有差異。一個用到的是我自己的記憶，另一個則是我留在別人腦海中的記憶，這些都是用來證明我身份的依據。

記憶有存儲和提取兩種操作，在生物神經網路中是通過塑造相應網路結構來實現記憶的存儲，用激活相應結構來實現提取操作。記憶有長期、短期等多種時長，在生物神經網路中對應著不同強度、不同類型的突觸連接，這些信息都可以用顯微技術進行提取。

生物神經網路是超大規模的集群運算系統，其中的每一個神經元都是一個獨立的運算節點。利用計算機技術可以構建出相似的運算環境，用於模擬生物神經系統的運行。在軟體層面，目前已有的各種人工神經網路演算法雖然都是在模擬生物神經網路的運算模式，但是由於對生物神經網路的理解和認知的不足，功能上還有所欠缺。而新方法將拋開對生物神經網路內部邏輯的認知和理解，直接複製生物神經網路的組網結構和運行模式。在硬體層面，由於GPU的多核結構在一定程度上與神經網路的結構相似，模擬運算的效率更高，能支持更多層的隱含層處理，才使得深度神經網路有了發展，但是目前最強的運算系統，距離人腦這種百萬核心的規模還是有很大的差距。新人工載體可以依據準備載入的人工神經網路規模，測算出GPU的數量和組網方式，構建出超大規模的硬體平台，再以虛擬機的方式構建出人工載體的硬體環境，此外也可以製造專用的神經網路硬體平台作為人工載體。

思維意識遷移的目的是建立一種方法，能夠將特定人的思維意識遷移到人工載體中去，從而使這個人的生命在思維層面上得以延續。

名詞解釋：當事人，指將要進行思維意識遷移的人或其他有意識的生物。

思維意識遷移主要由以下幾個步驟環節構成：

1、為當事人解讀整個遷移的過程及其可能產生的副作用。這有利用於遷移術後的喚醒、自我意識恢復、自我判斷、思維差異矯正，以及外部身份驗證等。

2、為當事人建立個人回憶錄。通過影像、聲音、文字等記錄方式，按時間發生的先後順序，儘可能多的記錄當事人的各種重要歷史事件及其詳細過程。該回憶錄將被用於術後的記憶喚醒。

3、為當事人設計製造新的載體。包括人造大腦部分以及其外圍的信息採集設備與運動執行部件。其中大腦部分可以採用計算機技術，包括但不限於使用基於神經網路的信息識別處理方法（專利號：03137640.1）所建立起來的硬體平台。信息採集部分包括各種感測器和聲音、圖像、影像等信息採集設備。運動執行部件，包括電動與電控等設備，還包括採用其他媒介響應觸發的裝置。

4、生物神經網路信息採集。首先對當事人的大腦神經網路信息進行提取。方法包括但不限於使用顯微技術逐層掃描。記錄每一個神經細胞的各項數據，包括每一個突觸的連接對象和連接類型、強度等信息，以及當前神經遞質的種類、濃度等信息。

其意義在人的思維意識是依託於物質層面的生物神經系統來表達的，當事人的生物神經網路在微觀層面上組織結構的唯一性，也是其思維意識唯一性的具體表現。儘可能全面的記錄生物神經系統的組織結構特徵，是提取當事人思維意識，保持其完整性的重要環節步驟。

5、生物神經網路建模。將收集到的全部信息導入到計算機系統中創建生物神經網路模型，評估每個神經元節點的運算負荷，以及其環境資源儲備。

例如：根據採集獲取的每一個生物神經元的信息，建立相應的數字化虛擬神經元。虛擬神經元由參數存儲區和處理函數兩部分構成，參數存儲部分用於記錄每個突觸連接的狀態特徵、自身狀態參數和與其他神經元相連接的邏輯地址信息，每一個虛擬神經元的邏輯地址都對應著下聯虛擬神經元參數存儲區中的一個突觸狀態參數。處理函數部分用於加工處理與其相連神經元突觸所傳遞過來的信息，即綜合計算全部樹突的狀態信息，結合自身狀態信息，得出自身新的狀態信息，並將結果信息發送並修改邏輯地址所指定的下聯神經元所對應的突觸狀態信息，完成一次神經元級別的信息加工與傳遞。若干的虛擬神經元按照當事人的生物神經網路微觀組織結構，構建成模擬模型，即得到含有當事人思維意識的虛擬神經網路。

由於生物神經元之間的差異，生成的虛擬神經元在參數存儲空間和處理函數的運算量或有不同，為了能更好的契合給定載體的硬體環境，使新的載體具有較高的性價比，需要對虛擬神經元節點的運算負荷、參數區的存儲空間進行統計分析。

6、思維意識模式轉化。根據評估結果按照新載體的硬體參數，重新劃分存儲與運算單元，將提取出的生物神經網路模型轉化成基於新載體的人工神經網路模型。

例如根據新載體的硬體參數配置，如 CPU（或GPU）的運算核心的處理能力、I/O吞吐率、以及處理延時等，結合神經網路對實時性的硬性要求，規划出新載體的每一個硬體核心所需加工的虛擬神經元區域和數量，可以通過分時掃描的方式，對所轄區域內的所有虛擬神經元處理函數進行調用和參數更新，並且要保證所有虛擬神經元參數部分的信息傳遞速度都要與原生物神經網路的相同，不能出現積壓和延時。最後按照得出的資源分配規劃方案生成人工神經網路系統部署文件，傳遞給當事人新的載體。

7、思維意識移植。在新載體上載入轉化後的人工神經網路系統。

8、喚醒前設備驗證。用於測試和解決人工神經網路系統與硬體系統可能存在的契合問題，包括與外圍I/O設備聯調（原神經截斷界面數據與I/O介面數據匹配驗證）。

生物大腦要與外界環境互動還需要輸入輸出設備（包括眼、耳、鼻、口、手足等）。人工神經網路要想融入原來的生存環境也必須要有相應的輸入輸出設備。無論是生物的還是電子的，所有採集到的輸入信息都要轉化成為用於表達突觸狀態的參數信息，與處於截斷面上的虛擬神經元進行連接交互。而截斷面的輸出狀態信息則要轉化成相應輸出設備的操作指令。例如，替代聽覺系統的話筒所實時採集的音頻數據，參照原生物聽覺系統在截斷面上所形成的神經網路組織結構，轉化成相應的虛擬神經網路結構進行對接（具體過程可參考基於神經網路的信息識別處理方法（專利號：03137640.1）所述內容）。為了降低截斷面的匹配風險，還需要對原生物截斷面的所有神經元進行測試與分析，用於檢驗、修正和優化I/O設備的對接神經網路結構。

此外，如果截斷面無限的向I/O末端延伸，那麼可以編寫函數將採集到的量化信息，直接轉化成虛擬神經元的輸入信息。例如對大腦聽覺神經系統的信息提取，如果已經延伸到耳蝸感知纖毛振動的神經元上，那麼可以直接將音頻數據進行頻譜轉化，將任意纖毛下的神經元（該神經元代表著頻率）所感應到的振幅閥值，作為其所對應虛擬神經元自身的狀態，並向下游虛擬神經元進行信息傳遞與加工。

9、喚醒。人工載體全面啟動，同時監控人工大腦的活動，輔導員按照術前約定流程，可以使用回憶錄對意識進行梳理，幫助思維意識適應新的身體。

由於思維移植過程中存在模擬數據量化所造成的信息丟失、截斷面匹配程度所引入的誤差，以及後期優化過程中可能帶來的變化，使得人工神經網路與原生物神經網路會存在著一些差異，就結果而言，這些差異有利有弊，對弊端部分則需要修正，可通過外界幫助下的回憶過程來修復負面影響，如果經過疏導後仍然存在問題，那麼就要對問題部分進行跟蹤分析，追蹤信息處理傳導的全過程，回到步驟5，對所涉及的神經元及其形成的鏈路進行更高精度的量化採樣，重新完成後面的步驟，直到弊端問題基本消除或相關干係人接受為止，思維意識遷移完成。

10、如果經過疏導後的思維意識仍然存在問題，那麼就要對問題部分進行跟蹤分析，回到步驟5，追蹤信息傳導處理的全過程，對所涉及的神經元及其形成的鏈路進行更高精度、更大範圍的量化採樣，重新完成後面的步驟，直到問題基本消除或者相關干係人接受為止，思維意識遷移完成。

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