人工智能机器自我升级人工智能让机器更智能

互联资讯 2023-04-30 10:16:02 0

2023年11月20日每日一猜答案：。答案：ABC。
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导语

机器意识，未来人工智能领域的璀璨明珠，将成为人类信息技术革命的终极挑战。机器意识研究不但对深化人工智能的研究有着重要的推动作用，而且对科学地解释神秘的意识现象同样具有重要的推动作用。

今天的文章介绍厦门大学教授、心智科学家周昌乐的《机器意识――人工智能的终极挑战》一书。书中总结了作者在二十多年研究中探索的各个领域，包括自我意识的心脑机制、自我意识的计算建模，还探讨建立了自我意识的异步自省理论，并尝试性研究了通过量子计算如何使得机器也能够拥有“体验意识”。同时，这还是一部开展机器意识研究的工具书，包括意识哲学思辨、意识科学理论、意识计算建模、机器意识评估评测、机器意识哲学反思，以及包括脑机混合智能在内的机器意识发展前景等。

研究领域：机器意识，意识科学，意识计算建模，脑机混合智能

周昌乐| 作者

前言

自20世纪90年代以来，人们再次高度关注意识问题，众多哲学家、心理学家与神经科学家在此领域开展了深入的研究工作（Zelazo，2007）。与此同时，人们也开始尝试用计算方法让机器装置拥有意识能力。这类研究逐渐被称为“ 机器意识”（Machine Consciousness）研究，有时也用“人工意识”（Artificial Consciousness）或偶尔用“数字觉知”（Digital Awareness）来称呼这一领域。

早期有关机器意识的研究比较粗浅，研究工作较少得到学术界的认同，甚至早些年提到“机器意识”时还有不合时宜的顾虑。比如，2003年Drew McDermott采用电子邮件方式对AAAI（美国人工智能协会）在世的207位会士进行了非正式调查。调查结果显示，这些会士对于机器意识解决问题的可能性有不同的观点，观点分布如下：“不感兴趣”的占3%，认为是“病态问题”的占11%，认为是“浅薄问题”的占8%，认为“不是解决的时候”的占7%，认为“需要超越目前所有的全新观念才能解决”的占32%，认为“目前的方法就可以解决”的占3%，认为“基本上可以大致解决”的占11%，其他无关观点占25%（Zelazo，2007）。

但是随着研究工作的不断深入，尽管哲学观点不同，一些有远见的专家学者也已充分认识到开展机器意识研究的重要意义，并专门撰文进行了系统论述。比如英国伦敦帝国学院电子工程系的亚历山大教授通过追踪从20世纪90年代的怀疑到21世纪的态度转变，以及目前不断巩固的阵地，指出机器意识的影响与日俱增，并预计了机器意识对科学与技术发展的潜在影响，特别是在改变人们对意识的理解、对改进计算装置与机器人方面的概念贡献，以及机器作为人类伴侣等方面，意义更为重大（Aleksander，2009a，2017）。

无独有偶，美国伊利诺伊大学哲学系海柯南教授则专门撰文强调机器意识是新一代信息技术产业发展的新机遇，认为新产品与系统的发展机会起因于信息技术发展的下一步，而现有的人工智能是基于预先编程算法的，机器与程序并不能理解其所执行的内容。显而易见，不考虑意识就没有对自身行为的理解，而机器意识技术的涌现可以弥补这一短板，因此机器意识技术可以为信息技术产业的发展提供新的契机（Haikonen，2009a）。意大利巴勒莫大学机器人实验室的车勒教授则指出，开展机器意识研究不仅是一项技术挑战，也是科学和理论上开展人工智能和机器人方面尚未得到满意解答的主题研究的新途径（Chella，2009）。

还有，斯图尔特认为机器意识是对人类的一种基础挑战（Stuart，2011）。土耳其中东技术大学的宫科和沙颜两位学者进一步认为，开展机器意识的计算建模研究有助于推进对人类意识现象的理解，推动构建更加合理的意识理论（G?k，2012）。这无疑说明， 机器意识研究不但对深化人工智能的研究有着重要的推动作用，而且对科学地解释神秘的意识现象同样具有重要的推动作用。

正因为有如此重要的科学意义和推动未来信息技术革新的潜在价值，随着最近十年的研究发展，机器意识现在已经成为被广泛关注的热点研究领域，并取得了数量相当可观的研究成果，有些成果甚至已经被运用到实际的认知系统的开发之中。

在后续的研究中，我们不但探索了自我意识的心脑机制、自我意识的计算建模，还探讨建立了自我意识的异步自省理论，并尝试性研究了通过量子计算如何使得机器也能够拥有“体验意识”。

机器意识是一个任重道远的研究领域，也是容易招来非议的研究课题，在国际学术界也同样如此。这就是开展机器意识研究的专家学者凤毛麟角的根本原因。但笔者在此还是要呼吁，希望更多的国内同行能够加入机器意识研究的队伍，为加快人工智能前沿性基础研究的步伐做出贡献。

前言

第1章绪论

1.1 意识哲学难题

1.1.1 意识学说概要

1.1.2 功能觉知意识

1.1.3 现象感受意识

1.2 意识科学理论

1.2.1 意识科学研究

1.2.2 意识神经基础

1.2.3 意识认知理论

1.3 机器意识建模

1.3.1 神经网络方法

1.3.2 符号规则方法

1.3.3 量子计算方法

第2章视觉注意

2.1 视觉注意机制

2.1.1 注意作为意识基础

2.1.2 视觉注意神经机制

2.1.3 视觉注意计算途径

2.2 工作记忆模型

2.2.1 视觉信息神经表示

2.2.2 量子联想记忆模型

2.2.3 视觉联想工作记忆

2.3 视觉特征获取

2.3.1 图像显著特征获取

2.3.2 运动显著特征获取

2.3.3 显著特征整合模型

2.4 视觉注意系统

2.4.1 视觉注意控制计算

2.4.2 视觉注意计算模型

2.4.3 系统实验结果分析

第3章自我认知

3.1 自我意识分析

3.1.1 自我意识能力问题

3.1.2 意识时间因素分析

3.1.3 机器人监控员模型

3.2 异步自省理论

3.2.1 异步自省过程描述

3.2.2 异步自省神经网络

3.2.3 异步自省理论评述

3.3 自我意识模拟

3.3.1 内省机制功能分析

3.3.2 内省反思计算模型

3.3.3 自我意识博弈模拟

3.4 自我认知系统

3.4.1 自我意识认知系统

3.4.2 机器涉身行为表现

3.4.3 机器镜像认知测验

第4章情感体验

4.1 情感体验问题

4.1.1 情感体验现象分析

4.1.2 情感神经运作机制

4.1.3 情感感受计算策略

4.2 情感感受理论

4.2.1 经典情感理论概览

4.2.2 情感感受界定分析

4.2.3 情感感受量子理论

4.3 量子神经模型

4.3.1 量子神经单元模型

4.3.2 量子神经集群模型

4.3.3 量子神经模型运行

4.4 乐舞情感感受

4.4.1 乐句情感分析识别

4.4.2 情感舞句匹配计算

4.4.3 乐舞情感感受表演

第5章余论

5.1 机器意识评估

5.1.1 虚拟机器途径

5.1.2 实现目标分类

5.1.3 机器意识评测

5.2 哲学反思批判

5.2.1 哲学反思观点

5.2.2 机器面临困境

5.2.3 意识计算限度

5.3 展望未来前景

5.3.1 机器意识出路

5.3.2 脑机混合意识

5.3.3 未来社会影响

后记

异步自省理论

在机器人监控员模型的基础上，我们从异步自省设定出发，以纯客观的方式，对自省过程进行讨论，对一阶表征和二阶表征状态的特征进行了深入分析，并给出对关于“我”、“自我”、“主观体验”概念生成过程的解释。然后在此基础上，进一步提出异步自省理论，明确给出认知和元认知的时间和状态差异（Chen，2017）。

1. 异步自省过程描述

按照机器人监控员模型和异步自省设定，考虑如下场景：R在时刻T1观察M1，M1中显示出一朵红色的花，R从M1中获得了“红色”的信息。将这个状态命名为S1，即：

S1：{红色|R，M1，T1}

则S1是一个一阶表征状态，其意向内容为“红色”。

如果在之后的T2时刻，R从M1切换到了M0，由于M0从C0获得的信息有延时，因此R会从M0中看到T1时刻自身状态的影像，即“R′正在观察M1′”，将这个状态命名为S2，即：

S2：{R′，M1′；红色|R，M0，T2}

则S2是一个二阶表征状态，其意向内容为“R′，M1′”，而“红色”则是保存在R短时记忆中的信息。

如果接下来，在T3时刻，R继续保持在M0，但由于时间的流逝，M0上的内容刷新了，显示T2时刻的状态，即“R′正在观察M0′”，那么，将此时系统的状态命名为S3，即：

S3：{R′，M0′；R′，M1′，红色|R，M0，T3}

则S3是一个三阶表征状态，其意向内容为“R′，M0′”，而R的短时记忆中保持了S2状态的信息，为了将从M0中直接获得的信息与短时记忆中的信息加以区别，将后者从“R′，M1′”（S2信息）改为标记“R″，M1″”。

有了以上状态定义，按照高阶理论的一般定义，高阶表征是指以自身精神状态为对象的表征状态。在此，我们将分析在机器人监控模型的异步自省过程中，R可能从中获取的概念。由于涉及超过二阶的情况，因此我们在此定义n阶表征状态：当n=1时，是关于外部感知信息的表征状态；当n>1时，是关于自身n-1阶表征状态的表征状态；同时，n阶表征意味着进行了n-1阶层次自省，如一阶表征代表0次自省即不自省，二阶表征表达了1阶层次自省，以此类推。

在上述表述中，“R看Mx”这样表述中的“看”是以旁观者的视角来进行描述，而并不表示R形成的视觉通道概念。R真正的视觉通道概念应对应于R观察M1的状态。然而，按上述假定，R并不具备天然的自省能力，除了通过M0外没有任何途径可以获得关于自身的信息；同时，M0～Mn的输入在最初对R来说是一视同仁的。因此，尽管初始状态下R可以自由选择观察M1或M2，但它并不具备“看”、“听”之类的概念。

假设，某一次，R在观察M1之后切换至了M0，于是就会形成一个二阶表征状态S2，其意向内容为“R′，M1′”，同时在短时记忆中保有“红色”的信息。如果这个过程重复多次，R可能将“R′观察M1”和“红色的花”联系起来，形成类似“只有R′观察了M1，红色的花才会被呈现”这样的认知。这个认知可以在两个方面被R加以解读：

（1）“红色的花”这个信息必然只能从代表视觉通道的M1中出现，虽然按照设定，R可以在M0～Mn之间自由切换，但由于没有天生的自我意识，亦即R并不了解自己“切换”的动作，因此R对于这种切换是无意识的（这种切换的动作可能由情感或其他无意识机制控制）。而通过重复上述过程，R可能将“（R′）观察M1′”当作一个固定模式，由于每次R从M1中获取视觉信息之后，只要切换至M0，“（R′）观察M1′”这个模式必然被呈现，因此“观察M′”可被当做一个概念，而如果通过外部的语言学习，R可能给这个概念命名为“看（见）”或者“see”：“观察M1′”→“看”。

（2）R′在任何一次R对M0的观察中必然出现，无论同时出现的是“看”的模式（即“观察M1′”）还是“听”的模式（即“观察M2′”）。如果R通过对学习，习得了诸如“A看见B”这种形式的描述，那么R可