评估人工系统是否存在意识的问题日益成为关注焦点，而严格的心理测量框架对于评估大型语言模型在此方面的重要性至关重要。本文通过将人类和动物大脑的信息耦合、人类认知发展、新兴能力和心理表征发展与大型语言模型的类似现象进行比较，以心理测量智力的方式，间接估计意识体验的程度。相较于广泛的科学与形而上学意识理论，本文认为所有系统在心理测量上拥有一定程度的意识，智力的心理测量可能用于衡量异类系统（无论是人工还是人类）之间意识体验的相对相似性。

Aug, 2023

该研究定义了一种意识图灵机，用于研究意识的理论计算机科学方法。该意识图灵机为简单机器，能够有效地使用各种拥有所需知识、能力和时间的处理器来处理各种问题，并提供人工智能创造的新思路。

Mar, 2023

当前和近期 AI 系统是否会具备意识是一个受到科学界关注和公众担忧的话题。本报告提出并举例了一种严格的和以实证为基础的 AI 意识研究方法，即在我们最有支持的神经科学意识理论的指导下，对现有 AI 系统进行详细评估。我们调查了几个著名的科学意识理论，包括循环处理理论、全局工作空间理论、高阶理论、预测处理和注意图式理论。根据这些理论，我们以计算术语阐明了意识的 “指示性属性”，从而可以评估 AI 系统是否具备这些属性。我们利用这些指示性属性评估了几个最近的 AI 系统，并讨论了未来系统如何实现它们。我们的分析表明目前没有任何 AI 系统具备意识，但也表明建立意识的 AI 系统并没有明显的障碍。

Aug, 2023

意识、时间、现实、人工智能和伦理道德价值观是相互关联的，为了发展负责任的人工智能，需要意识到伦理道德价值观是如何通过意识而进化的。

Jan, 2023

通过仿真人脑，人工智能建立了具有学习能力和接近人类水平的智能任务执行能力的计算模型，同时证明了智能的本质是一系列数学功能过程，通过建立数据集之间的功能关系来最小化系统熵，并通过能量消耗的增强方式在人类和人工智能中实现。

Jul, 2023

该综述旨在通过研究神经科学和认知心理学的方法，为人工通用智能的追求做出贡献。尽管深度学习模型在各个领域取得了令人印象深刻的进展，但它们在抽象推理和因果理解方面仍然存在缺点。这些能力应该最终整合到人工智能系统中，以克服数据驱动的限制，并以更加接近人类智能的方式支持决策。本工作是一项纵向综述，试图广泛探索大脑功能的范围，包括从低层生物神经元、尖峰神经网络和神经元集合到更高层的概念，如脑解剖学、向量符号体系结构、认知和分类模型以及认知体系结构。希望这些概念能为人工通用智能的解决方案提供启示。

Jan, 2024

这篇论文调查了来自信息理论、量子物理学、认知心理学、生理学和计算机科学等不同学科的主要意识理论分支，旨在用计算的角度来桥接这些理论，同时探讨了意识的现有评估指标和当前计算模型具备意识的可能性。突破意识之谜可能是构建具有计算机智能的通用人工智能的重要一步。

Sep, 2023

本文讨论了意识和智能的关系，提出了计算智能与感知意识是独立的，并将其在人类、动物和机器中的表现作了比较，进而探讨了这一结论对社会的重要影响。

Aug, 2022

该研究论证了强人工智能假说，即机器可以具有意识。它通过证实意识的本质过程是可计算的，建立了意识与技术的联系。这将支持一种新的人工智能形式，即所谓的 “合成意向性”，具有综合、概括、选择和重复意向的能力，但存在一些问题比如反射认知、塞尔的 “中文房间” 以及如何 “理解”“意义” 和 “创造性”。

May, 2016

本研究提供了更清晰的人工智能、自我意识和代理问题之定义，并发展了一种启发式方法测试人工自我意识，同时勾留了哲学或实施上的问题。

Jun, 2023