意识是连续的，还是非连续的？

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意识是连续的，还是非连续的？是怎么回事，是真的吗？2020年09月09日是本文发布时间是这个时间。下面一起来看看到底怎么回事吧。
                                意识是连续的，还是非连续的？
                               
                                意识有着抽象的本质，如何定义有意识的知和无意识的知觉是让科学家困扰的问题。我们可以分辨的是，当一个人在醒来时或从麻醉中复苏时，TA就从无意识状态转变为了有意识状态。
                               
                               



1500多年前，圣奥古斯丁陷入绝望。因为他认为，只有一个极短的知觉存在，我们只能在这极短的时间里有意识。但是，既然运动和变化都包含了过去和未来的事件，我们又是如何能感知到它们呢？奥古斯丁提出，过去来自于记忆，这种说法被称为电影模型。然而，人类对运动的感知是直接的，而不是通过记忆。出于这个原因，后来的哲学家们提出，无限短的知觉包含了过去和未来的方面，这种模型被称为保持模型。保持模型以非时间格式编码时间信息，就像红色神经元不编码红色一样。

于是，自圣奥古斯丁时期开始，这样一个问题便一直困扰着哲学家：意识是一种连续的知觉吗，在每一个时间点上都有意识流动？还是说意识是离散的，它只在特定的时间点才有意识？这个古老的争论已经持续了数百年，这两种观点各有势均力敌的支持者，在漫长的时间里，总是轮流交替地占据上风。

大多数哲学家赞同连续的意识知觉观点，这种观点也更符合我们的直觉。在多数经典模型中，意识是被视为连续的流，表明我们感觉自己在每时每刻都是有意识的。虽然从直觉的角度上看，“连续”观点听起来很有吸引力，但这种理论并不能解释一种被称为后置效应（postdictive effect）的现象，因此心理学研究则更倾向于接受离散理论。这种效应指的是后来发生的时间可以决定对数百毫秒之前发生的事件的感知。然而，离散理论也存在它明显的缺陷——时间分辨率问题就是离散理论所面临的严峻挑战。

近年来，随着神经科学家和计算机科学家也加入对这一问题的探索，越来越多哲学家和心理学家开始用详尽的神经科学模型来支持他们的理论。9月3日，《认知科学趋势》杂志上刊登了一篇新的论文，为了解决传统的连续和离散模型所具有的问题，一组心理物理学家提出了一个两阶段离散模型，为这个有着悠长历史的问题提供了解答。

研究人员通过结合哲学和心理学的研究方向，得出了6种不同类型的模型(如下图）。第一行代表的是电影模型，第二行是所谓的保持模型，意识感知（绿色细条）都只能维持很短的一段时间；在保持模型中，灰褐色的缓冲带代表了模型中还包含有过去的信息。第三行是所谓的外延模型，在这类模型中，有意识直觉的持续时间被延长了。在这几种模型中，代表了两阶段离散模型的是图中右边的第二个。


通过结合哲学和心理学的研究方向，可以得出6种不同类型的模型，图中右栏中间的图代表两阶段离散模型。| 素材参考来源：Michael Herzog et. al. / Trends in Cognitive Sciences

这个模型结合了连续模型和离散模型的各自优势，同时又避免了传统连续和离散模型中的许多缺陷。比如它保持了传统离散模型可直接解释后置效应的能力，又避免了传统离散模型所面临的多时间分辨率问题。

在这个两阶段模型中，在离散的意识感知阶段之前，存在有一个长时间的、无意识的处理阶段：在第一阶段信息被在无意识的状况下，以一种很高的时空精度被加以处理；在这个无意识阶段的末尾，来自缓冲区的信息会坍缩，成为被有意识感知到的信息。这个模型将长期的无意识处理阶段是作为一段理解时期，在这段时间里，人类大脑会根据最后的几百毫秒中的信息，计算出最优的感知。

新的两阶段模型不仅解决了这个1500年历史的哲学问题，还为不同学科的科学家从不同的角度进行完全的信息处理提供了帮助。如果它是对的，这或许将可能改变神经科学、心理学的模式，甚至还可能改变计算机视觉的模式。

当然，还有很多问题等待未来研究，例如是什么决定了无意识过程的持续时间？这种持续时间是如何依赖于性格、压力或疾病的？信息又是如何通过无意识的处理窗口传递的？是什么开启了无意识的处理窗口？如果必要的话，它们又是如何结合在一起的？哪些神经机制可以实现类人的两阶段架构？虽然，更多的细节还需要进一步的研究来加以更详细的说明，但这种两阶段离散模型的确为一直在探讨感知和意识的神经科学家、心理学家和哲学家提供了新的见解。


参考来源：
https://www.cell.com/trends/cognitive-sciences/fulltext/S1364-6613(20)30170-4?_returnURL=https%3A%2F%2Flinkinghub.elsevier.com%2Fretrieve%2Fpii%2FS1364661320301704%3Fshowall%3Dtrue

封面图来源：DWilliams / Pixabay