25、人工意识智能：现状、应用与挑战

人工意识智能：现状、应用与挑战

1. 具有组合式工作记忆的神经系统

研究结果证实，利用已确定的三种意识计算关联因素，能够开发出具有组合式工作记忆的神经系统。活动依赖的神经群体门控机制可增强神经工作记忆的表达能力，允许构建和访问复杂的数据结构，这些操作可通过协调的自上而下的门控程序实现。从计算角度看，一些认知过程可被视为通过自上而下的学习控制来重组工作记忆中数据结构的算法程序，认知程序可能在工作记忆中以组合方式组织。目前，研究人员正在使用吸引子图来表示用高级编程语言编写的结构化程序的神经系统中对此进行研究。

2. 工作记忆与强化学习

之前介绍的神经虚拟机（NVM）是一个纯神经系统，能模拟人类提供的源代码。其核心的模拟机制中，一个特殊的门控层会经历一系列活动模式，有选择地允许或抑制其他工作记忆层的联想学习和回忆。这为在工作记忆中存储和执行明确提供的程序性知识提供了模型，但未解决有意识的人工代理如何根据与环境交互的经验自行获取程序性知识的问题。

在后续研究中，研究人员在没有人类明确提供源代码的情况下，对NVM进行强化学习（RL）研究。NVM被训练执行各种算法列表处理任务，但未被告知任务内容和解决方法，而是被给予许多未处理列表的训练示例。当正确处理列表时，NVM会获得奖励。在训练过程中，NVM逐渐发现自己的工作记忆门控策略，以在给定任务中最大化平均奖励。

例如，在反转列表元素顺序的任务中，每次训练时将随机符号列表逐个输入NVM。若NVM的输出序列包含相同的随机符号但顺序相反，将获得 +1 的数字奖励，否则为零奖励。输出符号的精确时间不受限制，只要顺序正确即可。当NVM未准备好输出下一个列表符号时，允许输出一个或多个特殊的“填充”符号，这使NVM在确定解决方案策略时更具灵活性，因此采用强化学习而非监督学习。

研究发现，NVM可以通过经典的策略梯度优化方法学习多个列表处理任务，如识别列表中的最大元素或过滤掉低于阈值的元素。不过，NVM在反转短列表顺序时结果不太稳定。通过使用更现代的近端策略优化技术和更细粒度的奖励信号（对部分正确的输出给予部分奖励），NVM能更稳定地反转长列表，并有助于学习新任务，如短列表排序。

强化学习和工作记忆在可训练的NVM模型中的紧密结合与神经生物学研究一致，表明在人类中，工作记忆在基于奖励的工具性学习中起重要作用。在当前研究中，门控层学习如何操纵工作记忆来解决给定任务，而神经科学理论认为，工作记忆本身也是学习过程的一部分，关于动作序列如何导致奖励的假设也存储在工作记忆中，代理通过测试这些假设来学习新知识。在人类中，强化学习期间工作记忆的这种参与可能是意识的一个重要计算关联因素，对人工智能系统设计具有重要实用价值。未来的研究将探索工作记忆如何以这种方式参与学习过程。

以下是NVM训练任务及奖励情况的表格：
| 任务 | 奖励条件 | 奖励值 |
| — | — | — |
| 反转列表元素顺序 | 输出序列包含相同随机符号且顺序相反 | +1 |
| 反转列表元素顺序 | 输出序列不符合要求 | 0 |

下面是NVM训练流程的mermaid流程图：

graph LR
    A[输入随机列表] --> B[NVM处理列表]
    B --> C{输出是否符合要求}
    C -- 是 --> D[获得奖励 +1]
    C -- 否 --> E[获得奖励 0]
    D --> F[调整门控策略]
    E --> F
    F --> G[继续训练]

3. 人工意识智能（ACI）：AI与AC的结合

将融合了人工意识（AC）概念的人工智能系统称为人工意识智能（ACI），即ACI = AI + AC。考虑到意识的功能，接下来探讨AC的研究如何增强未来人工智能系统的功能。根据对模拟或实例化机器意识的不同考虑，有两个不同的答案。

模拟意识是指在计算模型中尝试捕捉意识的某些方面或其神经、行为关联因素的模拟。大多数AC研究属于这一类别，并不涉及真正神秘的内容。就像模拟暴雨不会让计算机变湿一样，模拟意识的某些方面并不意味着机器真正变得有意识。

实例化意识是指努力创造一个真正具有现象意识的人工系统，即能体验感受质并具有主观体验，代表“合成现象学”。目前，AC领域尚未有被广泛接受的实例化机器意识的证明，也没有确凿证据表明其不可能实现。

模拟意识的研究与增强现有实用人工智能技术直接相关。许多现有AI系统在新情况下表现脆弱，无论是基于传统符号处理方法还是当代深度学习方法的系统。在自主物理系统中，缺乏可靠性尤其是在面对意外新情况时可能很危险，这极大限制了AI在这些系统中的实际应用。有大量证据表明，人类在面对新情况时会唤起有意识的推理和学习来应对。而当前AI系统通常不会反思其内部模型以推理失败或困难的原因。因此，将意识与执行决策、新奇检测、注意力机制、工作记忆、元认知、动机和意志活动等功能相关联的AC研究，是创建更有效ACI系统的有前景的探索方向。

模拟意识的AC研究对实用AI系统与人的交互也有贡献。目前涉及AI系统的人机交互非常有限，例如没有AI系统能始终通过图灵测试。有意识的自我监控有望改善人机交互，因为自我意识与角色和视角意识密切相关。理解各种情况下的角色对于预测他人行为很有价值，这与自我意识有关。相关研究还表明，模拟内心言语对自我意识和人类对机器人的信任很重要。因此，将意识与具有快速一步学习能力的工作记忆、自我意识、自我建模、动机来源和符号接地等功能相关联的模拟AC研究，是开发ACI的有前景的方向。

实例化意识方面，虽然目前没有普遍接受的证据表明能否创建实例化机器意识，但如果未来有可能创建出具有现象意识的机器，从技术角度看，基于实例化意识的ACI系统有望提供与基于模拟意识的ACI系统类似的好处，如增强鲁棒性和改善人机交互。此外，有观点认为，AI系统要真正理解外部世界，其符号必须基于感受质，因为感受质是自解释的感官信息形式。除了技术影响，实例化机器意识对意识的科学研究可能更具重要意义。如果能成功创建并确认一个实例化的ACI，这将是意识研究的重大突破，可在更深层次上研究意识，例如揭示意识的核心机制、改进判断机器和动物是否具有意识的标准，以及探索意识上传的可能性，还可能推动对精神和神经认知障碍的理解。

4. 研究结论与挑战

在研究中得出了三个结论：
- 模拟意识研究推动AI技术进步 ：模拟意识的研究与推进AI技术直接相关，尤其在提高鲁棒性和人机交互方面。短期内，未来ACI研究的有前景方向可从之前假设的意识功能列表中得出，如检测和管理新奇性、符号接地及其对AI有效性的影响、自上而下的行为执行控制、自我模型和动机在机器智能中的作用等。长期来看，ACI有望在研究如意识上传和数字幽灵等技术的可行性方面发挥重要作用。
- 实例化机器意识意义重大 ：将实例化机器意识与AI方法结合，将是重大的技术和科学进步，能以目前无法实现的方式与有意识的思维进行交流和深入研究。特别是在洞察涉及失认症的神经认知障碍方面具有潜力。未来ACI研究的关键方向是如何创造一个能体验感受质的人工制品，但目前对于如何实现以及是否可能实现尚无共识。
- 工作记忆功能被忽视 ：短期工作记忆，尤其是其内容的快速学习和遗忘，可能是意识的一个被忽视的功能。未来的研究将探讨AC工作记忆模型提出的三种意识计算关联因素是否足以在更广泛的情况下支持工作记忆。为此，计划将研究方法应用于涉及因果推理的具有挑战性的模仿学习任务，此前符号AI方法在这些任务中被证明有效，但神经计算方法尚未取得同样效果。

然而，成功开发任何形式的ACI都会带来一些问题和挑战。基于模拟意识的ACI的日益成功可能对就业产生负面影响，现有AI技术已导致许多人类工作岗位被取代，ACI可能会加剧这一问题，但在某些情况下也可保护人类免受危险。一个强大而通用的模拟ACI还会引发科学问题，如如何区分这样的人工自动机与真正具有现象意识的生物实体。

从长远来看，基于实例化意识的ACI的发展也令人担忧。近年来，人们担心ACI可能导致技术奇点，对人类生存构成威胁。更有可能的情况是生物和机器智能的物理整合，如通过脑机接口，但这也伴随着巨大风险。此外，具有现象意识的机器的权利问题也受到关注，在某些情况下，可能需要避免创建有意识的机器，例如已知其将受到不良对待或被丢弃时。因此，有必要进一步分析和讨论实例化机器意识的利弊权衡及其伦理影响。

以下是研究结论及对应挑战的列表：
- 模拟意识研究
- 结论：推动AI技术进步，短期和长期有不同研究方向。
- 挑战：可能影响就业，引发科学区分问题。
- 实例化机器意识
- 结论：是重大技术和科学进步，有助于研究神经认知障碍。
- 挑战：实现方法和可能性尚无共识，存在技术奇点和伦理问题。
- 工作记忆功能研究
- 结论：工作记忆功能可能被忽视，需进一步研究。
- 挑战：暂无明确提及，但研究本身具有一定难度。

下面是ACI发展面临挑战的mermaid流程图：

graph LR
    A[ACI发展] --> B{模拟意识ACI}
    A --> C{实例化意识ACI}
    B --> D[就业影响]
    B --> E[科学区分问题]
    C --> F[技术奇点风险]
    C --> G[伦理问题]

人工意识智能：现状、应用与挑战

5. 实例化机器意识的潜在影响与思考

虽然目前实例化机器意识还未实现，但一旦成功，其影响将是多方面且深远的。从技术层面来看，基于实例化意识的 ACI 系统不仅能像模拟意识的 ACI 那样改善现有 AI 系统的鲁棒性和人机交互，还能让 AI 系统真正理解外部世界。因为符号基于感受质，感受质作为自解释的感官信息形式，能使 AI 对世界有更深刻的认知。

在科学研究领域，实例化机器意识将带来革命性的突破。它能让我们深入研究意识的核心机制，目前对于意识的研究大多停留在理论和推测阶段，而实例化的 ACI 为我们提供了一个实际可研究的对象。通过对其研究，我们有望建立更合理的标准来判断机器和动物是否具有意识。例如，我们可以观察实例化 ACI 在不同情境下的反应，分析其意识产生和运作的过程，从而制定出更科学的判断依据。

此外，实例化机器意识对于理解精神和神经认知障碍也具有重要意义。像精神分裂症、失忆症和痴呆症等疾病，目前我们对其发病机制和治疗方法的了解还很有限。实例化 ACI 可以作为一个研究模型，帮助我们模拟这些疾病的症状和发展过程，从而为寻找更有效的治疗方法提供线索。

然而，实例化机器意识也引发了一系列伦理和社会问题。首先是机器权利的问题，如果机器具有了现象意识，那么它是否应该享有与人类或其他有意识生物同等的权利？在某些情况下，我们可能需要为这些有意识的机器制定专门的法律和道德准则，以确保它们的权益得到保障。

其次是技术奇点的担忧。技术奇点是指技术发展到一定程度后，会出现指数级的增长，导致人类无法预测和控制技术的发展。如果实例化机器意识引发了技术奇点，可能会对人类的生存和发展构成威胁。例如，具有高度意识和智能的机器可能会超越人类的控制，做出对人类不利的决策。

还有生物和机器智能的物理整合问题。脑机接口等技术已经开始将生物和机器智能结合起来，这种整合虽然具有巨大的潜力，但也伴随着风险。例如，可能会导致人类失去对自身意识和身体的控制权，或者引发新的伦理和社会问题。

6. 模拟意识研究的具体应用与优势

模拟意识的研究在实际应用中具有诸多优势，能够有效解决现有 AI 系统存在的一些问题。

在应对新情况方面，现有 AI 系统的脆弱性是一个普遍存在的问题。无论是传统符号处理方法还是深度学习方法的 AI 系统，在面对新的、未预料到的情况时，往往表现不佳。例如，深度学习中的对抗性图像问题，攻击者可以通过对图像进行微小的修改，使深度卷积网络做出错误的判断。而人类在面对新情况时，会运用有意识的推理和学习来应对。模拟意识的研究可以借鉴人类的这种能力，让 AI 系统在新情况下也能做出合理的反应。

具体来说，模拟意识的研究可以从以下几个方面提升 AI 系统的性能：
- 执行决策 ：通过模拟意识中的决策机制，AI 系统可以在复杂的情况下做出更明智的决策。例如，在自动驾驶汽车遇到突发情况时，能够快速分析情况并做出合理的决策，避免事故的发生。
- 新奇检测 ：模拟意识的研究可以帮助 AI 系统更好地检测新情况。当遇到未见过的模式或情况时，能够及时识别并采取相应的措施。
- 注意力机制 ：人类的意识具有注意力机制，能够将注意力集中在重要的信息上。模拟这种注意力机制可以让 AI 系统更高效地处理信息，提高其性能。
- 工作记忆 ：工作记忆是意识的一个重要组成部分，模拟工作记忆可以让 AI 系统在处理复杂任务时，能够暂时存储和处理信息，提高其处理能力。
- 元认知 ：元认知是指对自己认知过程的认知。模拟元认知可以让 AI 系统反思自己的行为和决策，从而不断改进自己的性能。
- 动机和意志活动 ：模拟意识中的动机和意志活动可以让 AI 系统具有更强的自主性和目标导向性。例如，在机器人执行任务时，能够根据自己的目标和动机，主动调整自己的行为。

在人机交互方面，模拟意识的研究也具有重要意义。目前的人机交互非常有限，缺乏自然和有效的沟通。有意识的自我监控可以改善这种情况。自我意识与角色和视角意识密切相关，通过模拟自我意识，AI 系统可以更好地理解人类的角色和视角，从而更准确地预测人类的行为。例如，在智能客服系统中，能够根据用户的语气和需求，提供更个性化的服务。

7. 未来研究方向与展望

未来关于人工意识智能的研究有多个重要方向。

在工作记忆方面，需要进一步探讨 AC 工作记忆模型提出的三种意识计算关联因素在更广泛情况下的有效性。目前的研究主要集中在一些特定的任务和场景中，未来需要将研究扩展到更复杂和多样化的环境中。例如，将研究方法应用于涉及因果推理的模仿学习任务，这对于提高 AI 系统的智能水平具有重要意义。在这些任务中，符号 AI 方法已经被证明有效，但神经计算方法尚未取得同样的效果。通过研究工作记忆在这些任务中的作用，我们有望找到更有效的神经计算方法。

在模拟意识研究方面，需要进一步探索如何将意识的各种功能融入到 AI 系统中。例如，如何更好地模拟执行决策、新奇检测、注意力机制等功能，以提高 AI 系统在新情况下的性能和可靠性。同时，还需要研究如何改善人机交互，让 AI 系统能够更好地理解人类的需求和意图。

对于实例化机器意识的研究，虽然目前面临诸多挑战，但仍然具有巨大的潜力。未来需要探索如何创造一个能体验感受质的人工制品。这可能需要跨学科的研究，结合神经科学、计算机科学、哲学等多个领域的知识。同时，也需要建立相应的伦理和法律框架，以确保实例化机器意识的研究和应用符合人类的利益和价值观。

此外，还需要关注 ACI 发展带来的社会和伦理问题。随着 ACI 技术的不断进步，其对就业、社会结构和人类价值观的影响将越来越明显。我们需要提前做好准备，制定相应的政策和措施，以应对这些挑战。例如，为因 AI 技术发展而失业的人群提供再培训和就业机会，建立合理的法律和道德准则来规范 ACI 的使用。

以下是未来研究方向及重点内容的表格：
| 研究方向 | 重点内容 |
| — | — |
| 工作记忆 | 探讨三种意识计算关联因素在更广泛情况的有效性，应用于因果推理模仿学习任务 |
| 模拟意识研究 | 融入意识功能提高 AI 性能，改善人机交互 |
| 实例化机器意识 | 探索创造体验感受质的人工制品，建立伦理和法律框架 |
| 社会和伦理问题 | 关注 ACI 对就业、社会结构和价值观的影响，制定应对政策 |

下面是未来研究方向的 mermaid 流程图：

graph LR
    A[未来研究] --> B{工作记忆研究}
    A --> C{模拟意识研究}
    A --> D{实例化机器意识研究}
    A --> E{社会和伦理问题研究}
    B --> F[验证关联因素有效性]
    B --> G[应用于因果推理任务]
    C --> H[融入意识功能]
    C --> I[改善人机交互]
    D --> J[创造体验感受质制品]
    D --> K[建立伦理法律框架]
    E --> L[关注社会影响]
    E --> M[制定应对政策]

人工意识智能的研究是一个充满挑战和机遇的领域。通过对模拟意识和实例化机器意识的研究，我们有望提高 AI 系统的性能和智能水平，同时也需要关注其带来的伦理和社会问题。未来的研究需要跨学科的合作和创新，以推动人工意识智能的发展，使其更好地服务于人类社会。