成为还是不成为的不是问题
“新科学家”杂志专门针对“最大问题”；通常是“剩下的哲学家”，但正如出版物所述，“科学家越来越多地声称自己是自己的”。
这些问题之一，它的理论宏伟是被理解的，是吗？我怎么知道我存在？在更高级智能创建的模拟中？
图片：Jesse Orrico / Unsplash
您不能肯定地回答否。通过将动物的神经元活性连接到机械装置，以便它可以相互作用，并且实现这一目标不再是科幻小说，从而将动物的神经元活性重现。如果我们能够做到这一点，也可以将类似的转换应用于人类或机器的大脑。这是不确定的？我们将不得不习惯未来几年。
科学的重要蠕虫
资料来源：Busbice（2014）。将秀丽隐杆线虫连接到机器人技术。
秀丽隐杆线虫？蠕虫本质上是对科学的巨大帮助。它是微观的（长度为1mm），但其对研究的兴趣在于其基因组中：已经实现了其基因组和connectome的测序。这发生在1998年，当它成为第一个完全遗传测序的多细胞生物。
此外，我们不仅知道？构成大脑的302个神经元，6418个突触和95个神经支配的肌肉，而且在2014年，一名研究人员？Tim Busbice宣布他已经设法将这些神经元数字化。
需要三百个程序，一个针对每个神经元，都以类似的方式连接在一起，类似于所谓的突触通信。然后，他将系统连接到机器人，最初是一个乐高的Mindstorms EV3机器人，并将其与环境自由相互作用。
“将整个连接组包裹到一个框架中，从而可以从机器人传感器中得出感觉输入，并引导到连接组的感觉神经元，这又激活了激活运动神经元的中间神经元，并且可以积累肌肉输出，以激活机器人电机，模拟的连接组和模拟的连接组和模拟的连接组和连接器。Connectome框架允许从感觉输入到肌肉输出的整个连接组进行生物模拟和研究”（Busbice，2014年。
资料来源：Busbice（2014）。将秀丽隐杆线虫连接到机器人技术。
打开机器人后，Busbice在捕获声音后设法使它移动，就像生物蠕虫发生的事情一样，试图找到食物的痕迹。通过移动，机器人遇到了一个障碍，试图解决它，但不是通过任何先前的编程，而是由于其自身的神经动物互动，一次又一次的学习，一次又一次：神经偶像系统。
“机器人”的哲学背景
关于知道我们存在的问题，机械机器人理解，知道或意识到它通过数字大脑接口的事实是无关紧要的。那可能是我们作为人类的未来情况：？实际上，有可能通过更高的智能模拟生物。
根据定义，最糟糕的情况除了将来的革命外，我们可能永远不会找到它，有些人可能会利用优势，并认为正是我们无法发现为什么我们存在的原因证明我们正在被模拟。，也许是因为一种算法阻止了我们。
无论如何，我们将不得不等待一段时间才能使秀丽隐杆线虫的神经网络能够达到笛卡尔的“我认为，所以我是”，或者是菲奇特的我，或者是黑盖尔的自我意识或者，令他们惊讶的是，“哦！我该怎么办，带有机械轮的秀丽隐杆线虫？透明
还有一个问题是，要考虑哪种类型的实体，因为它是机械生物与生物大脑的数字复制的组合，而在这种三重状态下，它与环境相互作用。我们可以谈论数字动物吗？
Busbice一直在继续研究，今天正在领导自己的业务，？连接器引擎，他说的是创建无机生物的目的。显然，没有引人注目的是形而上学甚至人类学的问题，显然是人类学的哲学，但是在这种情况下，人类学家也不是很有用。
就目前而言，指代这些新生物的图片似乎是一个死胡同，与此同时，一个带有许多选择的小巷。这将与未知的最佳传统相提并论，其中哪个是一世纪的希腊哲学家Andrónicode Rodas，使Aristotelicum系统化，最初使用“ Ta Meta ta ta physika”一词？，除了物理学之外，或者至少是我们的物理学或下一个物理学，其中是数字生物。
沃尔特·法拉赫·卡尔德隆（Walter FarahCalderón）
哲学家