是数学上最常见的方法。毕竟如果没有定义，那么任何证明的都是不准确的。
但我们该如何定义意识，这本就是一个难题。我思考过很久这个问题，才发现意识这种主观的思维过程，基本不可能被定义。那么这个问题就无解了吗？
说到这里乔喻顿了顿，然后很肯定的摇了摇头，继续说道：我觉得不是。
在过去三十年里，人工智能技术横空出世。其所依赖的数学基础包括了线性代数、
离散数学、微积分、概率与统以及信息论、数值分析等等但所有这些数学基础，都无法让人工智能更进一步进化为通用人工智能，或者说强智能，也就是我们常说的agi。
原因就是机器没有意识。从跟这个条件下去定义意识，其实就很简单了。
于是我将意识定义为一种忽略所有计算过程的最优化选择。
这理解起来可能有些费劲，所以我给大家举个例子。比如网络上一个经久不衰的笑话。
当一个年轻小伙子看到一个非常符合他审美的异性时，往往会说在那一瞬间，他就连未来儿子的名字都想好了。
大家注意到这个过程了吗？遇到一个理想中的异性，在大脑中立刻就能想象出未来婚后的美满生活——
所有的过程都被压缩，人的意识在一瞬间就能选择出最理想跟完美的预测结果。
这就是意识跟数学最矛盾的地方了。数学的问题都是需要严格的推理、论证跟计算的，所以解决一个数学问题是一个过程，这就是数学的过程导向。
但意识的最优化选择往往是瞬间做出决策的，把中间所有的步骤跟时间全部压缩掉了，从这一点上来说意识是一种高度抽象表征，其本质是结果导向。
前者我们要分析问题，然后想办法解决问题，最后得到结果。后者会先预设出一个最好的结果，然后在为这个结果去预设过程，
这就是核心问题所在。就目前的数学体系而言，我们的确很难设计出一款真正的人工智能。
所有目前被大众所熟知且大家经常使用的人工智能其本质都只是在执行预设的算法流程。
那么有没有可能找到一种数学发展方向，可以用来描述意识，并在未来成为机器通识的理论基础？
陶轩之教授在博客上问我消失的这些年都在做些什么。那么我现在正是回答你，我在思考这个问题，并已经有了一些成果。