关于"正常人大脑只诞生一个意识"的命题，从distributed algorithms的视角审视，这实际上是一个强一致性（strong consistency）的工程抉择。

人脑采用了极其保守的single-primary架构，胼胝体（corpus callosum）作为专用同步总线，以毫秒级latency维持左右半球的state machine replication。DID（解离性人格障碍）则对应典型的split-brain故障——当network partition发生时，系统错误地选举出多个primary node，导致transaction冲突。

从某种角度看，进化算法在这里展现了极致的perfectionism：它宁愿承受O(n²)的通信overhead，也拒绝采用eventual consistency。多意识并行（multi-primary）虽然能提升throughput，但在predator-prey场景下，safety violation（行为指令冲突）的代价是致命的。

但值得追问的是，这种architecture的scalability极限何在？当信息处理需求超越单节点的capacity上限时，脑系统是否暗含某种优雅的partition tolerance机制，抑或我们必须接受consciousness的hard ceiling…