为何人类拥有意识？人类思维的本质是什么？
应该说，不仅人类有意识，高等动物都有意识（感知、认知、判断、记忆、想象、思考、动机、行为）。意识是人类对高级神经心理活动想象的概念概括，虽然有的人狭隘地只认同人才有意识，但是无可否认的是，动物与人类共享着同样一套意识机制，那就是“大脑皮层的神经中枢”。而人类思维的本质正是“大脑皮层神经中枢”的高度有序的电生化活动。
关于大脑
对于包含人类在内的动物来说，大脑是中枢神经系统的控制中心并负责思考。大多数动物的大脑位于头部，受到头骨的保护，并且靠近视觉、听觉、平衡感、味觉和嗅觉等主要感觉器官。虽然所有脊椎动物都有大脑，但大多数无脊椎动物也都有集中的大脑或个别神经节的集合。原始动物如海绵根本没有大脑。大脑可能非常复杂，例如，人类大脑包含大约860亿个神经元，每个神经元与多达1万个神经元相连。
上图：来自新型Connectom扫描仪的全脑扩散光谱图像，显示出人脑中的神经纤维束走向。
理解大脑与思维之间的关系，即“思想-身体问题”是哲学史上的核心问题之一。这在哲学和科学上都是一个具有挑战性的问题。在历史的大部分时间里，许多哲学家发现，认知可以通过脑组织（即神经元和突触）等物理物质来实现，这是不可思议的。笛卡尔就曾对意识与脑的关系进行过广泛的思考，他发现用机械术语来解释反射和其他简单行为是可行的，尽管他不相信复杂的思想，特别是语言，可以仅通过物理大脑来解释。
物质大脑与意识之间强烈关系的最直接的科学证据是对大脑的物理改变对意识带来的影响，例如创伤性脑损伤和精神性药物使用。所以从现象和经验上，大众都能够得出大脑与意识的关系。
在抽象的哲学之外，意识和大脑之间的关系如今越来越多地涉及到诸多具体的科学领域，包括理解心理活动和大脑活动之间的关系，药物影响认知的确切机制以及意识的神经相关性等等。
人类意识产生的历史轨迹
人类进化的时间跨度大约有700万年，从黑猩猩属分离到5万年前现代人类行为的出现——在这个时间跨度中，前300万年可能大概讲述的是乍得人猿(人科动物最早的祖先)的进化史，接下来的200万年大概是被南方古猿所领衔，而最后的200万则涵盖了人属发展（旧石器时代）的历史。人类智慧的许多特征，例如同理心、哀悼、仪式以及符号和工具的使用，在类人猿中已经很明显，尽管其复杂程度低于人类。人类意识渐进进化的路径大致由古生物学和考古学所证实，因此我们没有理由区分动物和人类的意识的本质——人类的意识基本上不可能是神授的，也不大像是外星人赋予的，就是自己长成这样的。
上图：从乍得人猿到现代人脑量的连续变化。自200万年前，类人猿的脑量开始快速上升。
意识产生的生理基础
神经科学研究发现神经系统是意识的物理基础。在系统层面，神经科学家研究生物神经网络如何在生理上发生相互作用以产生诸如反射、多感觉整合、运动协调、昼夜节律、情绪反应、学习和记忆等心理功能和内容。
对每一个神经元来说，接受来自其他神经元的生物电刺激并将超越特定门限值的电刺激以不同的权重向其他神经元传递就是意识的微观基本原理。此模式在当今热门的人工智能领域已经被充分地数学模型化，而以数学抽象之后的神经元模型能够更清楚地揭示神经产生智能以及意识的机理，接下来我们来看看AI（人工智能）。
上图：神经元的基本结构，下面要用到这些概念。
人工神经元
人工神经元的基本模式就是模拟生物神经元的各个方面：
树突 - 在生物神经元中，树突充当了输入端的角色。这些树突允许细胞从大量（大于1000个）相邻神经元接收信号。每个树突能够以各自的“权重值”对输入的电脉冲信号进行“加成”。树突上的突触末端神经递质与突触内的神经递质可以实现对生物电流信号的放大和抑制，不同浓度的神经地质和相关信使化学分子造就了不同突触的导电差异，因而形成某种“权重”（权重在这里的基本含义就是各条路线输入的信号的“份量”），而这种权重就是记忆的形成基础。
神经元胞体 - 在生物神经元中，神经元胞体相当于某种加权求和过程（或者说某种综合过程）。由于正和负信号（激发和抑制）从树突到达体细胞，通过在细胞体内的溶液中混合在一起的简单特性，正负离子被有效地加总（多路信号变成单路信号），这实际上是一种信息简化和抽象的过程。
轴突 - 轴突从神经元胞体的求和行为中获取信号，相当于输出端。轴突基部的开口能够对胞体内细胞质液体的电位进行采样，一旦胞体达到一定的电位，轴突将沿其长轴把信号脉冲传递给其末端连接的多个下游神经元细胞的树突。从这一点说，轴突还有某种“门限”的作用，也就是说要超过一定的强度才会发出信号，低于这个强度就保持静默。这是生物神经元的一个重大特点，这种门限的微观特征会表现为生物总体智能的宏观特征。
因此模拟上述生物神经元的结构，人工神经元可以通过数学公式的方式来模拟生物神经元的工作模式。
上图：一个简单的多层人工神经元系统的工作过程示意——这实际上是对外部输入特征的总结过程。
人工神经元需要先“训练”建立人工神经系统中的“权重体系”，即每个神经元与其他神经元连接的“强度值”；
在学习完毕后，在实际应用时，新鲜的输入信息会按既定的权重值来得出“判断”结果。
这个过程和生物神经系统的工作模式几乎完全一样。然而，与大多数人工神经元不同，生物神经元以离散脉冲发射。每次体内电势达到一定阈值时，脉冲沿轴突传递。这种脉冲可以转化为连续值。轴突发射的速率（每秒激活的速率）直接转换成相邻细胞传入信使化学物质离子的速率。生物神经元发射得越快，附近的神经元就越快积累电势（或失去电位，取决于连接到发射的神经元的树突的“权重”）。正是这种转换允许计算机科学家和数学家使用可以输出不同值（通常从-1到1）的人工神经元来模拟生物神经网络。
上图：计算机模拟的大脑皮层锥体神经元的图像，揭示分叉的树突表现出复杂计算行为，而不仅仅是作为被动连接。
人类的意识就产生于巨量的神经元之间以上述模式有序相互作用的宏观过程。
目前在计算神经科学领域，已经开发出大规模的模拟人类大脑的人工智能模型，对简化和有效的大脑区域功能进行模拟，例如丘脑、基底神经节、前额叶皮层、运动皮质和枕叶皮质，而后更复杂的模拟还可以进行学习、响应视觉刺激、协调运动反应、形成短期记忆，并学会响应图案等等。
而在人工智能领域，除了开发出能够针对特定问题进行智能学习的深度学习神经网络（实际上人工智能的深度远远不及生物神经网络），例如阿法狗(AlphaGo)就是面向围棋的人工智能神经网络应用，而它已经在某些方面表现出了类似人类一般的“意识”，例如阿法狗会受到对手出其不意的新招的迷惑，会基于以往的经验对策略进行创新。
如果将阿法狗的神经网络再加宽加深若干倍，用通用的超级量子计算机来运行，是不是就能产生出类似甚至超人类的意识呢？很有可能呢！因为人类已经掌握了意识的本质了！
总结
人类意识的本质是神经元基本电生化工作模式的宏观集合，而智能是意识的高级部分，是生物在漫长的进化过程中经过若干代的自然选择对这么一种复杂的智能系统进行的“自然训练”而产生的一套高度发达的生物神经元网络学习体系。而目前人类已经通过自己的智能在另一种非生物的机制上复制了这套体系并取得成功，这反过来阐释了这套体系的基本工作原理，也阐释了智能和意识的本质。