人工意識

人工意識，（英語：Artificial Consciousness, AC），是一個涉及認知機械人學的領域，其目的是研究合成一個具有意識的人造物需要哪些必要條件。

神經科學的研究推測意識是由互相連結的腦區交互作用所產生的，這些腦區被稱為意識相關神經區（NCC）。然而也有人反對這樣的觀點。人工意識的支持者則認為電腦可以模擬這種尚未完全明瞭的意識交互行為。在最近的研究裏，Steven Ericsson-Zenith認為目前還缺少新方法和新機制去解釋神經元的行為如何產生意識。在人工智能哲學中關於心靈、意識和精神狀態的討論中，人工意識也是一個經常出現的話題。

哲學觀點

關於意識的理論假設有很多種，所以關於人工意識的操作方案也有很多種。在哲學的語境下，關於意識最常見的分類方法可能是分為取用意識（Access consciousness）與現象意識（Phenomenal consciousness）。取用意識包括那些可以被知覺到的經驗概念，而現象意識指的是那些不能被知覺到的，包括「純感覺」、「它是怎樣的」或者是感質。 (Block 1997).

關於可能性的爭論

類型物理主義者和其他懷疑論者堅持認為，意識只能夠在特別的物理系統中產生，因為意識的某些特性依賴於物理構成 (Block 1978; Bickle 2003).

Giorgio Buttazzo在他的文章《人工意識：幻想還是真實的可能》（"Artificial Consciousness: Utopia or Real Possibility"）中寫道：我們現有的技術水平所能達到的自主水平「計算機在完全自主的運行模式下，不能表現出創造性、情感或者自由意志。一台計算機就像洗衣機一樣，是由各部件構成的奴隸。」

對於其他理論家（例如功能主義者），他們將精神狀態定義為因果關係序列。任何系統，不管其物理構成如何，只要能夠形成同樣的因果關係模式，就可以被認為擁有精神狀態，包括意識。 (Putnam 1967)

基於計算的觀點

關於人工意識的可能性，最明確的一個觀點來自於戴維·查爾莫斯。他在文章 Chalmers 2011中提出，對於構建一個有意識的心靈來說，恰當類型的計算就足夠了。在摘要中，他這樣定義他的目標：計算機能夠執行計算。計算可以把握其他系統的抽象因果結構。

查默斯的觀點中最具爭議的部分是，他認為精神特性是「結構不變的」。精神的屬性分為兩方面，心理學的和現象學的。心理學屬性，例如信仰和知覺，是「由其因果關係定義的」。他根據Armstrong 1968 和 Lewis 1972 這兩篇文章提出「具有同樣因果拓撲結構的系統...會具有同樣的心理學屬性。」

現象學屬性初看起來並不能夠通過它們的因果關係結構來定義。要建立用因果關係結構來說明現象學屬性的理論，需要經過證明。查默斯為此提出了 「跳舞的感質證明」（頁面存檔備份，存於互聯網檔案館） ：查默斯首先假設，擁有不同的因果結構的智能主體可以擁有不同的體驗。然後他讓讀者想像將其中一個主題逐個更換零件（比如矽製成的神經元件），使它漸漸變成另一個主體，在過程中保留它的因果結構不變。根據原假設，在這個變換的過程中，主題的體驗會發生變化，然而由於因果拓撲結構沒有變化，主體無法從中「意識」到自己的經驗哪一點發生了變化。

而人工意識的反對者們認為，查默斯的證明依賴於，默認所有的精神屬性和外部連結都可以經過因果結構的抽象過程。

倫理學

主條目：機械倫理學

如果我們確定一個機器具有意識，那麼它就需要成為倫理學的主題（例如，它在法律上的地位是什麼）。例如，一個有意識的計算機如果被當做工具、當做建築的中央電腦或者是巨型機器，會造成特殊的混亂。需要為這樣的情況制定特別的法律，也需要為意識提供一個法律上的定義（例如，感受快樂和痛苦等情感的能力）。由於人工意識仍然很大程度上屬於理論課題，這些倫理問題也並未被廣泛討論或研究，雖然它們常常成為科幻的主題（見下文）。

2003年的洛伯納獎的規則明確地指出了機械人權益的問題：

61. 如果，在任何一年裏，一個經由薩里大學或者劍橋中心參賽的，可公開獲得的開源參賽者獲得了銀獎或者金獎，那麼獎牌和獎金將授予對此參賽者負責的實體。如果這樣的實體無法識別，或者兩個或更多的申領人之間有爭議，那麼獎牌和獎金將被保留在基金中直到該參賽者可以合法地在美國或者參賽地擁有對獎牌和獎金的權利。

研究與實施方案

意識的各方面

意識有很多方面被認為是為機器建造一個人工意識所必需的。伯納德·巴爾斯(Baars 1988) 等人提出了一系列需要意識參與的功能，包括定義與語境設定、適應與學習、整合、標記與糾錯、召集與控制、排序與存取訪問、決策或執行功能、模仿能力、元認知與自我觀察功能、自編程與自我維持功能。Igor Aleksander為人工意識提供了12條標準(Aleksander 1995)，包括：腦是一台狀態機器、內部神經元分區、有意識與無意識狀態、知覺學習與記憶、預測、自我意識、 意義代表、話語學習、語言學習、意願、直覺以及情緒。人工意識的目標是定義意識的這些方面，是否以及如何能夠在一台人工的機器，例如數字計算機內工程合成。這個名單並未窮盡，還有許多其他並未包含在內。

覺察

覺察是人工意識中必需的一部分，但是關於「覺察」的確切定義還有許多問題。關於猴的鏡像神經元的實驗結果顯示，激活神經元的不僅僅是一種狀態或物體，而是一個過程。覺察包括根據來自感覺或者想像的信息構建和測試不同的模型，在做預測的時候也會有效。這樣的建模需要很大的可塑性。所要建造的模型包括：物理世界模型、個人的內部狀態與過程的模型、其他有意識個體的模型。

至少存在三種類型的覺察： 主體覺察（agency awareness）、目標覺察（goal awareness）以及感覺動作覺察（sensorimotor awareness），這三種覺察可能是有意識的也可能不是。例如，你可能通過主體覺察知道你昨天進行了某項行為，但是現在不能意識到它；目標覺察是你可能覺察到你必須尋找一個丟失的物體，但是現在不能意識到它；感覺動作覺察，你可能覺察你的手放在一個物體上，但是現在不能意識到它。

因為被覺察的物體通常會被意識到，所以常常會混淆意識（consciousness）和覺察（awareness）之間的差別，有時它們被當做同義詞使用。

記憶

有意識的事件與記憶之間，以學習、復現與檢索的方式相互作用。 IDA模型 將意識的作用描述為知覺記憶、暫時情節記憶與程序記憶的更新， 暫時的情節記憶與陳述性記憶在IDA模型中存在分佈式表示，有證據表明它們在神經系統中也是如此。 在IDA模型中，這兩種記憶的計算採用了彭蒂·卡內爾瓦的稀疏分佈式存儲器結構。

學習

伯納德·巴爾斯認為學習對於人工意識來說也同樣重要，意識的經驗需要得到表示，並且轉化為新的和有意義的事件 (Baars 1988) 。阿克塞爾·克里爾曼斯與Luis Jiménez認為，學習可以定義為「一組系統發生學上的高級改變行為，它高度依賴於主體經驗的感覺演化，以便讓他們擁有在高度複雜、無法預測的環境中靈活控制行為的能力。」 (Cleeremans 2001).

預期

伊戈爾·亞歷山大認為對於可預知的事件進行預測的能力是人工意識的重要部分。 在湧現主義者丹尼爾·丹尼特的《意識的解釋》中提出的多重草稿模型可能用於預測：該模型提出了選擇最適合的「草稿」來適合當前環境的評價機制。預期包括了預言自我的有意識行為的後果和他人的可能行為的後果。

真實世界中的各種關係在生物的意識中構造出鏡像，從而使得生物能夠預測事件。 而人工意識機器也應該能夠預期事件，以便當它們發生的時候進行回應，或者採取必要行為來防止相應事件發生。這暗示着該機器需要可塑性、即時反應的組成部分以便建立真實世界和預測世界的空間、動力學、統計、功能與因果關係模型，使得它足以證明不僅對於過去有意識，對於現在和未來也有意識。為了達到這一點，一個意識機器需要作出一致的預言與偶發事件應對方案，不僅僅針對類似象棋盤這樣的固定規則遊戲，也要針對會發生變化的新環境，可以在運行中對於真實環境進行恰當的模擬與控制。

主觀經驗

主觀經驗或感質被廣泛認為是意識的難題。事實上，這點的確被認為是對物理主義的挑戰，也更加是對計算主義的挑戰。但從另一方面來看，其他科學領域也遇到了可觀察事物被限制的困擾，例如物理學中的不確定性原則，而這點並沒有使這些科學領域的研究成為不可能。

認知架構的作用

主條目：認知架構

術語「認知架構」可指關於人類心靈結構的理論，或指其任何部分或功能，包括意識。在其他語境中，認知架構是心靈結構理論的計算機實現。其中一個例子是QuBIC：Quantum and Bio-inspired Cognitive Architecture for Machine Consciousness（用於機器意識且受量子和生物啟發的認知架構）。認知架構的主要目標之一是將認知心理學的各種成果總結在一個綜合的計算機模型中，但是這些成果需要形式化，才能作為電腦程式的基礎。此外，認知架構也有着讓人工智能夠清晰地組織、建立和實現其思維過程的作用。

符號方法或混合方法

富蘭克林的智能分配代理

斯坦·富蘭克林（Stan Franklin）（1995，2003）定義，當一個自治代理能夠實現伯納德·巴爾斯（Bernard Baars）的全局工作空間理論（Baars1988，1997）所確定的幾種意識功能時，它便具有意識功能。富蘭克林開發的IDA（智慧分發代理）是全局工作空間理論的軟件實作，從定義上講，它在功能上是有意識的。IDA的任務是在美國海軍的水手結束服役後，透過將每個人的技能和偏好與海軍的需求相匹配，為他們談判新的任務。IDA會與海軍資料庫互動，並透過使用自然語言的電子郵件與水手溝通，同時遵守一系列海軍政策。IDA計算模型是在1996-2001年間由孟菲斯大學斯坦·富蘭克林的「意識」軟件研究小組開發的。它「由大約25萬行Java代碼組成，幾乎耗盡了2001年高級工作站的資源。」它在很大程度上依賴於codelets，這些codelets是「特殊用途且相對獨立的小型代理」，通常實作是作為單獨執行緒執行的一小段代碼。在IDA的自上向下的架構中，高級認知功能被明確建模（詳見Franklin1995和Franklin2003）。雖然IDA在功能上是有意識的，但富蘭克林仍未認為『有意識的』軟件代理人IDA有着現象意識的屬性，儘管IDA有着許多類似人類的行為，儘管幾名美國海軍的規劃人員在觀察IDA執行任務時的內外部行動時會一直點頭說『是的，我就是這麼做的』。IDA目前已經擴展到LIDA（學習型智能分配代理）。

Ron Sun 的認知架構 CLARION

CLARION提出了一種雙重表徵，解釋了心理過程中有意識和無意識之間的區別。

CLARION成功解釋了各種心理學資料。從簡單的反應技能到複雜的認知技能，CLARION已模擬了一些著名的技能學習任務，任務包括連續反應時間（SRT）、人工文法學習（AGL）、過程控制（PC）、分類推理（CI）、字母算術（AA）和河內塔（TOH）（Sun 2002）。其中SRT、AGL和PC是典型的隱性學習任務，在心理學實驗的背景下使意識的概念得以操作化（operationalization），因此與意識問題極為相關。

本‧格策爾的 OpenCog

本‧格策爾（Ben Goertzel）透過開源OpenCog專案尋求一種體現的AGI。現時的程式碼是在香港理工大學完成，有能夠學習簡單英語命令的體化的虛擬寵物，以及與現實世界機械人技術的整合。

聯結主義方法

邁克爾·格拉齊亞諾的注意力基模

主條目：注意力基模理論

2011年，邁克爾·格拉齊亞諾（Michael Graziano）和Sabine Kastler發表了一篇名為《人類意識及其與社會神經科學的關系：一個新穎的假設》的論文，提出了意識作為注意力基模的理論。格拉齊亞諾在他的《意識和社會大腦》一書中發表了對這理論的延伸討論。這種意識的注意力基模理論，正如他所命名的那樣，提出大腦是透過注意力基模來追蹤對各種感覺輸入的注意力，與被充分研究過、追蹤人體空間位置的身體基模類似。這與人工意識有關，藉由提出一種特定的資訊處理機制，產生了我們所謂的經驗和描述為意識的東西，這種意識應該能夠被使用當前技術的機器所複製。當大腦發現人物X覺察到事物Y時，它實際上是在模擬人物X對事物Y施加注意力增強的狀態。在注意力基模理論中，同樣的過程也適用於自己。大腦跟蹤對各種感覺輸入的注意，而一個人的自我覺察是其注意力的基模化模型。格拉齊亞諾還提出了這個過程在大腦中的特定位置，並認為這種覺察是由大腦中的專家系統所建立的計算特徵。

參考文獻

參考書目

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延伸閱讀

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外部連結

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• www.Conscious-Robots.com （頁面存檔備份，存於互聯網檔案館）, Machine Consciousness and Conscious Robots Portal.
• David Chalmers（頁面存檔備份，存於互聯網檔案館）
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• Practopoiesis （頁面存檔備份，存於互聯網檔案館）
• Robot Demonstrates Self-awareness 21-Dec-2005（頁面存檔備份，存於互聯網檔案館）
• Robot In Touch with Its Emotions 5-Sep-2005（頁面存檔備份，存於互聯網檔案館）
• Scientific Ethics
• Ron Sun's papers on consciousness