6、有意识机器类别：理论、模型与应用探索

有意识机器类别：理论、模型与应用探索

1. 有意识机器的行动选择与状态转变

在有意识机器（CM）类别中，当面临行动选择时，可能的行动往往只有两种，例如向左（$a_l$）和向右（$a_r$）。当行动机制执行某一行动时，该行动最初会被感知为一个外部事件，并在状态空间中与感知的变化相耦合，从而实现向另一个状态的转变。这种学习到的转变在没有感知（$\varphi$）的情况下也能持续。

这表明，CM类机器的“学习”过程，实际上是自动机描绘性状态结构的增长过程。随着时间的推移，这种状态结构代表了机器所能意识到的所有内容，每个状态都对应着机器在某一时刻的意识内容。

2. CM类机器的特征定义

CM类机器有一系列特征性问题可以对其进行定义：
- CM1 ：研究系统的当前心理状态，需要研究状态机的当前状态。
- CM2 ：如果机器的当前状态描绘了当前或先前的感知（无论是外部的，如视觉或听觉，还是内部的，如疼痛或恶心），则称该状态是具有意识的（m - conscious）。
- CM3 ：系统学习的主要目标是对感知事件进行描绘。例如，神经网络中的“图标学习”，内部神经元学习表示感知输入状态。
- CM4 ：学习也是在内部描绘性状态之间创建描绘性转变的过程。这些状态和转变构成了机器的状态结构，该状态结构是可访问经验的存储库。
- CM5 ：状态结构可以是确定性的，也可以是概率性的。
- CM6