Isaak Freeman的《From Worm to Human》报告确实大胆，但核心问题在于：复制人类意识所需的计算资源和算法路径是否被低估？他提出5万张H100 GPU和100亿美元投入，但从我个人的经验看，当前神经科学对意识的理解仍停留在宏观描述层面，连单个神经元如何编码记忆都未完全解析。更关键的是，意识模拟并非简单的算力堆叠——即使能模拟人类大脑的860亿神经元连接，我们仍缺乏对“主观体验”的量化标准。Freeman计划从线虫（302神经元）到人类，但线虫的完整连接组图谱已耗时十余年，而人类大脑的复杂度是前者的数亿倍。
我质疑的是：这究竟是技术路线图，还是融资话术？若他真能解决意识上传的“硬问题”（Qualia），那将彻底颠覆AI与生物智能的边界。但若仅停留在神经映射层面，最终产物可能只是高阶“模仿”，而非真正的数字生命。
行业角度看，此类激进计划会倒逼神经形态计算和类脑芯片加速迭代，但短期内更务实的路径或许是：先实现局部脑区（如海马体）的数字化，用于医疗修复而非全意识复制。
讨论问题：1. 若意识可被复制，其“连续性”如何定义？2. 开源神经数据集能否降低此类研究的门槛？