这个问题难到离谱，目前不可能有答案。

说一个我比较看好的理论吧，有希望统一生物和物理两大领域，给出意识的还原论解释。

这就是神经学大佬 Karl Friston 提出的自由能原理（Free Energy Principle, FEP）^[1]。

因为这个理论涉及太多物理、数学和生物学的基础知识，这里我就不列公式了，只说人话——

你可以把「自由能」理解为和「熵」差不多的东西。

在一个系统里，熵总是自发的趋于最大化，比如家里你不收拾，就会越来越乱，而自由能正相反，总是趋于最小化，比如能坐着你绝不站着。

自由能原理的核心在于，一个系统总是自发的趋于稳定状态，把不确定性转化为确定性。

该怎么理解呢？其实很简单，这就是个懒人规则，怎么省事怎么来。

比如你吃过一家餐厅，觉得口味不错，于是每次都去他家，这样比较省事，不用动脑子，消耗能量最低。对于你这个系统来说，这就是稳定状态。

但是有一天，这家餐厅因为房租太贵，搬家了，去哪儿吃成为一个不确定的事件了，于是你查地图，查攻略，最终找到新的地址，以后每次都去这家新店。对于你这个系统来说，这就是把不确定性转化为确定性，继续保持稳定态。

很容易理解吧。神经网络也是同样的道理。

神经网络总是趋于自由能最小化，就好像你每天都去同一家餐厅差不多。

但是外部环境和餐厅搬家一样，也是会变化的，那么对于神经网络来说，让自由能最小化的方式，就是根据外部环境的变化，调整自己的模型参数，也就是建立突触和调整动作电位的阈值，使之对环境变化的预测更准确，就好像你找到了新搬的地址。

正所谓懒人一动不动，除非迫不得已。

神奇的是，这个调整模型，让预测更准确的过程，是神经网络自发完成的。

神经学家在 2022 年做了一个实验^[2]，在体外培养一堆神经元，这些神经元在分裂的过程中，自发的连接形成网络。

然后神经学家把这个神经网络接上一个电子乒乓球游戏，如果球拍接到球，那么就返回给神经网络一段很有规律的电脉冲，如果没接到，那么就返回一堆没有规律的乱码。

不可思议的一幕出现了，这个神经网络竟然自己学会了打乒乓球。

神经网络控制的乒乓球游戏 https://www.zhihu.com/video/1886437625046467811

它是怎么做到的？

让我们问的更直白一点：是什么驱动它学会了打乒乓球？

答案是，那段很有规律的电脉冲。

规律的电脉冲，就是一种可预测的稳定态，和你每次都去同一家餐厅一样，神经网络为了追求这个结果，不断调整自己的模型，把不确定性变成了确定性。

如果我们采访一下神经网络，它会说，我喜欢规律，讨厌乱码。

这个实验说明，自由能最小化，是一个非常底层的原理，就好比光总是走最短路线，是宇宙基础规律的一部分，不止在生物学上应用，在物理学中也普遍存在。

比如，如果你不施加一个特定能量，那么电子就一直处于基态，不会跃迁到另一个能级。

如果我们上升到哲学高度，就是——

一个系统的内禀属性就是对抗熵增，在复杂混乱的环境中寻找稳定的规律。

熵和自由能，这两个概念就这样奇妙的对立和统一起来了。

好吧，罗里吧嗦说了这么多，那这一切和意识有啥关系呢？

太有关系了。

如果自由能原理，可以驱使神经网络自发的调整模型，那么意识本身，包括人类的行为，会不会也是自由能最小化在起作用？

我举个例子。

在《人类简史》中，人类社会的权力来源于故事。

当人们都相信你的故事，能带来更大的利益，更美好的未来，大家就会有一致的共识跟你走，于是你就拥有了决定其他人命运的权力。

而当人们不再信任时，再大的权力也会灰飞烟灭。

那么，人们为什么愿意相信一个故事呢？

因为人们需要秩序。有了秩序，人们的行为就有了依据，不管多么不靠谱的秩序，有总比没有好。

人人都遵守规则，不遵守的会被惩罚，于是社会中每个人的行为大概率都可以被预测。

这样一来，各种不确定性就被消除了，社会达到了最基础的稳定态。

比如，一个农民愿意交出一部分自己种的粮食，是因为他需要对剩余粮食的稳定态。

一个学生愿意听从老师的教导，是因为他需要对学历和未来前途的稳定态。

一个员工愿意服从上级的领导，是因为他需要对工作与薪水的稳定态。

生物也是一个系统，它的本能就是对抗熵增，在复杂混乱的环境中寻找生存的规律。

薛定谔曾说，生命以负熵为食。这句话的背后，蕴含了极为深刻的生物学和物理学规律。如今我们发现，这个规律很可能就是自由能原理。

所以，意识可能不是我们以为的自由意志，它是由底层的宇宙规律决定的，虽然拥有一定的随机性（给我们造成了认知上的假象），但就如量子力学一样，你无法预测某个电子的位置，其概率却是可以计算的，所谓自由意志，也不过是物理学框架内的某种计算结果。

或者我们换个谦虚的说法，自由能原理，为意识研究提供了一个可能的还原论解释框架。

也许人脑在本质上，就是一台图灵机。