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

本文提出了一个计算意识的模型，该模型通过区分环境与主观认知过程来描述注意力、意识和情感等各种过程。通过测试其在通过视觉刺激诱发的各种情绪中的表现，我们发现该模型与关于隐蔽注意力的科学证据一致，并表现出计算道德的特征。

Aug, 2022

通过理论计算机科学的角度分析意识，我们将发展一种形式的机器意识，该模型受到 Alan Turing 的简单而强大的计算模型和 Bernard Baars 的意识剧场模型的启发，并与人类和动物意识的许多主要科学理论高度契合，从而支持我们机器意识的不可避免性的主张。

Mar, 2024

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

本文探讨了意识和智能之间的联系，发现意识与人类领域普适智能有密切关系。对比三种当代意识功能理论与人类的认知能力，作者将结论应用到人工智能领域，提出了一种将三种理论相结合的可实现的模型，并以人类的心理时间旅行为例，提出进行人工智能研究的前景和目标。

Mar, 2022

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

通过论证，如果意识对状态的时间演变是有影响的，即它是动态相关的，则 AI 系统无法具有意识，因为它们运行的处理器被设计和验证为遵循计算动力学，该动力学系统地排除或抑制偏差，尤其是潜在与意识相关的动力学效应。

Apr, 2023

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

该研究提出了将智能视为计算的特定概念化，旨在为所有智能研究学科提供统一的视角，并解决了现有观点之间的差异。该概念化将智能视为不同范式计算的组合，提出了多学科研究议程，旨在实现智能科学的统一。

May, 2024