7、意识机器与意识的建构性解释

意识机器与意识的建构性解释

1. 意识机器类别概述

意识机器构成了一个特定类别（CM），在这个类别中，“有意识”与机器的设计本质之间的关系，类似于生物有意识的生物体（CL类别）中“有意识”与生物本质的关系。不过，CL类别与CM类别有明显区别，仅在两个方面存在联系：一是CM可作为类比解释媒介，助力关于CL的理论构建；二是CL可能通过意识带来的优势，启发CM机器（如机器人等）的设计。这两个类别都与AI类别不同，AI通常由系统设计者的智慧驱动，而非通过状态空间结构的增长来实现意识。

聚焦于CM类别，未来的研究方向逐渐明晰。鉴于深度学习在当前AI的大型神经结构中表现出色（在有足够大的训练数据的情况下），在CM系统中也可应用类似方法。给定一个大型神经自动机和一个足够复杂的模拟世界（可能是虚拟的），神经自动机可通过上述状态结构增长过程，自主地意识到这个世界。模拟世界可包含外部和内部对象，如意图、痛苦、喜好与厌恶等。

未来在CM类别中，可利用具有意识的机器开展新研究，包括：
- 理解语言（探索的世界包含语言）
- 驱动植入式医疗纳米机器人
- 使自动驾驶车辆具有意识，而非仅仅是模式识别器
- 意识到抽象概念
- 意识到世界中生物对象的特征并与之交流等

最重要的是，探索论文中定义的这三个类别之间清晰且协作的区别，有望创造一种全新的多类别计算范式。

2. 神经状态机：意识机器类别的主力军

学习型神经状态机由x个“简化”神经元组成，这些神经元通过输出连接形成维度为x的内部状态s’。简化神经元通过存储输入作为学习阶段遇到的期望输出的索引，实现逻辑形式的学习。当处于“使用”状态且不进行学习时