从智能感知到意识:面向无交互代理的计算意识信息结构模型
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
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
研究人类的感知能力及其认知过程并探究如何在协作认知系统中应用,同时讨论了计算叙述化在可视化和时空思维方面的应用。
Jul, 2013
本研究利用 David Marr 的信息处理模型,提出了计算机代理间实现共享意图的基本机制,并探讨了这些机制如何应用于现代基于人工智能的机器人中。另外,作者还通过推测性的思考实验,将这些机制扩展到了人类,提出了 “共享意图第一理论”(SIFT)用以解释人类的理性和意识现象。
Jun, 2023
通过单例学习和分层绑定等方式,预测处理系统可灵活地在新情景中广泛推广,并使用感知价值预测来实施多个生存和复制策略,且这种系统所感知的 “有意识的体验” 是其自身功能的感知表示,从而解决了 “意识元问题”
Jan, 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
该报告概述了从现有经验和理论文献中提取出的 13 个与有意识感知经验的构成要素相关的功能条件,在计算术语中进行了解释,主要涉及动物感知、医学障碍、麻醉、哲学、进化、神经科学和人工智能领域。
Apr, 2024
大脑通过形成逻辑一致且具有预测能力的现实模型来反映外部世界的因果关系,表现为意识。同时,这篇论文解决了统计模糊性的问题并提供了因果关系的正式概率最大具体规则模型。我们认为大脑从因果关系中进行了所有可能的推理,并证明了所提出的模型具有明确的推理性质:从一致的前提我们推导出一致的结论,从而形成了对感知世界的一致模型。因果关系可以创造出循环可预测属性的固定点。我们考虑了约翰・S・密尔引入的 “自然” 分类,并展示了对象属性的各种固定点形成了外部世界的 “自然” 分类。然后我们考虑了埃莉诺・罗施和鲍勃・雷德引入的 “自然” 类别和因果模型的概念,并证明了我们感知到的对象属性的因果关系固定点形式化了这些概念。如果 “自然” 分类描述了外部世界的对象,而 “自然” 概念描述了对这些对象的感知,那么由 G・托诺尼提出的综合信息理论描述了大脑的 “自然” 概念形成的信息过程,反映了 “自然” 分类。我们认为综合信息提供了高度准确的对象识别能力。此外,本文还提供了一个基于计算机的实验,展示了编码数字的固定点形成。
Dec, 2023
本文介绍如何在计算认知结构中表达情感,并着重讨论了情感新兴属性方面的相互作用研究,得出使用认知式人机交互方法能准确表达人类内部状态和过程的优势结论。
Dec, 2022