我们如何得知一台机器是否有意识？随着计算机在性能上越来越接近人类水平——不妨看看IBM的沃森（Watson）在电视智力竞赛节目《危险边缘》（Jeopardy）中战胜了所有冠军——这个问题变得越来越迫切。然而，到目前为止，尽管计算机拥有超人的数据处理速度，我们仍然怀疑它们不像我们一样，没有真正“看到”相机前充满形状和颜色的视觉场景；它们没有通过麦克风“听到”问题；它们没有任何感觉。我们为什么会这样认为？我们如何测试它们是否像我们一样体验场景？
我们认为，意识具有两个基本属性[参见克里斯托夫·科赫在2009年7月/8月专栏“意识理论”中的论述]。首先，每一种体验都包含大量信息。任何特定的意识状态都排除了无数其他可能的状态，并以其自身独特的方式与这些状态区分开来。即使是对漆黑一片的简单感知也意味着你没有看到光线充足的客厅、错综复杂的丛林树冠或无数其他可能呈现在脑海中的场景：想想你看过的所有电影中的所有帧。
其次，意识信息是整合的。无论你多么努力，你都无法将视野的左半部分与右半部分分开，也无法切换到黑白视觉。无论什么场景进入你的意识，它都保持完整和完整：它不能被细分为可以单独体验的无关组件。因此，每一种体验都是一个整体，它通过自身与无数其他体验的区别，并基于大量关于世界的知识来获得意义。我们的大脑拥有众多专门但相互作用的部分，似乎非常适合实现信息整合的壮举。事实上，如果大脑皮层的相关部分断开连接，例如在麻醉或深度睡眠中——意识就会减弱甚至消失。
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哪里出错了？
如果意识需要这种生成包含大量世界知识的整合图像的能力，我们如何才能知道计算机是否具有感知能力？有什么实用的测试方法？
正如我们在2011年6月刊的《大众科学》中提出的那样，探测信息整合的一种方法是要求计算机执行一项任何六岁儿童都能轻松完成的任务：“这张照片哪里出错了？” 解决这个简单的问题需要大量的背景知识，远远超过高级计算机用来识别面孔或检测信用卡欺诈的算法所能提供的知识。
物体或自然场景的视图由像素和物体之间的大量复杂关系组成——因此有句谚语“一图胜千言”。分析图像以查看是否存在不合理之处，比计算机数据库的语言查询需要更多的处理。计算机可能在复杂游戏中击败了人类，但它们仍然缺乏回答关于照片中正在发生什么事情的任意问题的能力。相比之下，我们的视觉系统，由于其进化历史、童年时期的发展以及一生的经验，使我们能够立即知道所有组成部分是否恰当地组合在一起：纹理、深度、颜色、各部分之间的空间关系等等，是否合理？
仅举一个例子，你工作区的照片。除非专门为此目的编程，否则计算机分析该场景将无法知道，在你桌子上通常的杂物中，左边的iMac电脑和右边的iPad是否合理地放在一起。它不会知道，虽然iMac和iPad搭配得很好，但用盆栽植物代替键盘就很奇怪；或者iPad不可能漂浮在桌子上方；或者照片的右侧与左侧完美契合，而许多其他照片的右侧则会出错。但你会立刻知道：对你来说，图像是有意义的，因为它充满了使其成为现在的样子的关系，并与其他无数图像不同。
这就是确定计算机是否具有意识的秘诀所在。要做到这一点，从网络上随机挑选一些图像。将每张图像的中间三分之一垂直方向涂黑，然后将图片剩余的左右两侧打乱。复合图像的各部分将不匹配，但有一种情况例外，即左侧显然与右侧来自同一张图片。计算机将面临挑战，需要选出唯一一张正确的图片。中间的黑色条纹会阻碍当今计算机使用的简单图像分析策略——例如，跨分离的部分图像匹配纹理或颜色线条。另一个测试是将物体插入到几张图像中，使这些物体在除一张图像外的所有图像中都合理，计算机必须检测出不合理的那一张。放在iMac电脑前面的键盘是正确的选择，而不是盆栽植物。寻找特定高级特征的各种专用模块，例如面部是否位于颈部等等，可能会设法击败其中一项测试。但是，呈现许多不同的图像测试，就像提出许多关于图像的任意问题一样，将击败当今的机器。
然而，也可以设想另一种不同的机器——在这种机器中，关于我们世界中事物之间无数关系的知识体现在一个高度整合的系统中。在这样的机器中，对于“这张照片哪里出错了？”这个问题的答案会直接跳出来，因为任何不协调之处都无法与给定系统中数据整合方式所施加的一些内在约束相匹配。这样的机器将擅长处理不易分解为独立任务的事情。基于其整合信息的能力，它将有意识地感知场景。
在下一篇“意识再探”专栏中，我们将告诉您心理学家设计的一个几乎相同的测试的惊人结果，该测试旨在探测潜意识在多大程度上可以解决此类问题。