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選自arxiv.org 機器之心編譯 參與：Terrence,、沈澤江,、李澤南
摘要 在過去，有幾種意識模型已經(jīng)變得流行,，并且已被用于機器意識的模型的開發(fā),，在模擬和實現(xiàn)中，一些研究成果已經(jīng)出現(xiàn),。涉及情緒,，行為和個性的情感計算屬性并不是這些意識模型的重點，因為它們?nèi)狈υ谲浖贸绦蚝蜋C器人中部署的動機,。但情感屬性是機器意識在未來的重要組成部分,，情感屬性或許可以幫助人工智能助理技術(shù)興起。 人格和感情可以給予機器人除計算模型以外的額外意識成分,。機器學習領(lǐng)域的最近的發(fā)展集中于深度學習,，它可以幫助我們在能夠更好地復制人類感覺知覺（例如語音識別和視覺）的方面進一步開發(fā)機器意識。隨著這些技術(shù)的進步,，在開發(fā)同步情感計算的不同方面的模型中,，我們必將遇到更多的挑戰(zhàn),。在本文中，我們回顧了一些現(xiàn)有的意識模型,，并展示了一個情感計算模型,，可以在機器人系統(tǒng)上實現(xiàn)人類的觸摸和感受。 導語 如何定義意識一直是對人類意識模擬或建模的主要挑戰(zhàn),。 無論如何,，意識的廣義定義是意識的狀態(tài)或質(zhì)量，其特征在于感知,，主體性,，通過感覺知覺體驗的能力，覺醒狀態(tài),，自我意識,，以及心理的控制，同時意識到思維過程,。 意識的定義和模型中的挑戰(zhàn)會影響意識的實現(xiàn)或模擬研究,。在過去，人們已經(jīng)針對某些意識模型進行了模擬研究,，例如來自全局工作空間理論的信息流模型,。 Shanahan 進行了一項研究，通過與環(huán)境的相互作用的內(nèi)部模擬來實現(xiàn)預期和規(guī)劃的認知功能,。一種基于失重神經(jīng)元的實現(xiàn)也被用于控制模擬機器人,。人們也進一步嘗試通過暴力搜索啟發(fā)式來模擬特定形式的智力，以再現(xiàn)人類感知和認知的特征,，包括情感,。 此外，小規(guī)模的實現(xiàn)可以考慮基于動物的意識的模型,，意識是動物生存所需,。雖然在任務解決的過程中表現(xiàn)的智力不同，但限制人類的意識的定義并不嚴謹,，因為所有生物都傾向于具有與人類意識重疊的某些屬性,。一些未被馴化的動物，如嚙齒動物,，可以生存在具有挑戰(zhàn)性和廣泛變化的氣候和環(huán)境中。有一些研究表明,，如老鼠這類的動物似乎會表達意識的某些方面,，這不僅僅是為了生存。它們具有社會屬性,，例如與人類相似的認同感,。高度的好奇心和創(chuàng)造力是意識的主要屬性,，這可能是區(qū)分人類和其余動物的因素。雖然智力也是意識的一個基礎(chǔ)方面,，但一些研究已經(jīng)表明,，智力是必要的，但不是創(chuàng)造力的充分條件,。然而,，除了人類，其他動物也顯示出了一定的創(chuàng)造力水平,。人們已經(jīng)在嘗試通過研究近死亡經(jīng)驗,，通過吸納意識的非物質(zhì)主義方面，以非常規(guī)方式增強現(xiàn)有模型,。此外,，心理學和量子力學的思路也被納入一項物質(zhì)意識的研究。 為了通過實證研究意識,，Tononi 提出了意識信息整合理論,，它可以量化實體擁有的決定其意識水平的綜合信息量。 該理論完全取決于系統(tǒng)集成信息的能力,，無論被觀測者是否具有強烈的自我意識,，語言、情感,、身體或身處環(huán)境如何,。 此外，它試圖解釋為什么意識在例如睡眠狀態(tài)的情況下既不需要感覺輸入也不需要行為輸出,。在此基礎(chǔ)上,，進一步的研究是令其作為動力學和因果結(jié)構(gòu)的函數(shù)，將集成信息應用于離散網(wǎng)絡,。 信息綜合理論 3.0（Information integrated theory 3.0）通過現(xiàn)象學公理和假設進一步細化了意識的性質(zhì),，以便設計出滿足這些公理的機制系統(tǒng)，從而產(chǎn)生意識,。有人建議,，具有純前饋結(jié)構(gòu)的系統(tǒng)不能產(chǎn)生意識，而某些性質(zhì)的反饋或遞歸可能是意識的一個重要組成部分,。這是基于以前的研究的結(jié)論,，其中確定反饋的存在與否可以直接等價于存在或不存在意識。 David Chalmers 強調(diào)了在定義意識方面的「解釋鴻溝」,，并指出問題難處來自于嘗試以純物理術(shù)語解釋「意識」,。綜合信息理論是基于現(xiàn)象學公理。它從意識開始,，表明具有一些反饋狀態(tài)的復雜系統(tǒng)可能具有不同的意識水平,。然而,，這并不完全支持 Chalmers 所定義的意識經(jīng)驗的動機。Chalmers 從第一和第三人的視角和他們之間的關(guān)系來看待「意識經(jīng)驗」和「感覺」,。 情感計算領(lǐng)域,，致力于發(fā)展處可以模擬、識別和處理人類情感的系統(tǒng)——這本質(zhì)上就是創(chuàng)造感覺或情感的體驗,。情感計算可以讓人和人工系統(tǒng)更好的交流,，能夠促進人與人工系統(tǒng)的情感信任，增強兩者聯(lián)系,。讓人工意識擁有情感模型,，是在未來的人類日常活動中引入移動技術(shù)和機器人的一大目標,。例如,，家庭廚房機器人利用情感計算的特性，能進一步從建立連接和通信,。在不久的將來,，性機器人、治療和護理機器人的需求量也將越來越大,，這類機器人都需要情感計算功能,。此外，智能玩具和機器人寵物的出現(xiàn)可能有助于養(yǎng)育孩子和贍養(yǎng)老人,。盡管基于移動應用的支持和學習系統(tǒng)已成功被部署,，但是他們常常因缺乏實體交互性而被批評。在如壓力管理和咨詢等些領(lǐng)域,，機器人的情感可以進一步地幫助人類,。 個性是潛意識的一個獨立部分。但是過去提出的關(guān)于潛意識的模型,，并沒有很好的處理」個性「的特性,。先前的一項研究提出了不同個性在工作績效的選擇、培訓和發(fā)展,、以及工作表現(xiàn)方面的影響,。Nazir 等人進一步提出了基于文化個性的情感模型，包括人格的五個維度,。Carver 和 Scheier 使用控制理論作為個性的概念框架,，從社會、臨床和健康心理學三方面進行解讀,。雖然這些研究在心理學領(lǐng)域非常受歡迎,，但是在機器意識模型中，關(guān)于如何整融合對個性的理解，卻并沒有被廣泛地研究,。 我們注意到，饑餓與疼痛,，作為最重要的生存方面的生物元素,，幫助人們形成了性格及情感。Starzyk 等人提出了動機學習模型,，以研發(fā)某種自動系統(tǒng),，使之能夠在動態(tài)改變的疼痛信號之間做出響應。這些信號,，能夠反映出外在的驅(qū)動力及內(nèi)在的控制信號的相互作用,。將疼痛作為一種對某種目標（如食物）的抽象符號，也許會成為機器意識情感模型中的某種特性,。盡管已經(jīng)有不少著名的機器意識的模型被提出,，但他們在處理人類情感的特性方面仍面臨著局限性，而這些特性很有可能在機器人系統(tǒng)及其他相關(guān)的即將出現(xiàn)的科技中（為它們）帶來情感與意識,。這些擁有人類情感的系統(tǒng)將會帶來廣泛的社會影響力,，包括社會認同、信任及可靠性方面的內(nèi)容,。同時,，人類本身的局限也將會成為威脅。我們將自己的發(fā)展目標局限于發(fā)展「機器情感」,，這也許會導致人造意識所產(chǎn)生的個性,，并不會注重邏輯或是社會認同等積極因素。 本文將回顧一些現(xiàn)有的潛意識模型,，并提出了一個高效的機器意識計算模型,，它意圖融合人的個性及情感。隨后,，本文將進一步討論如何使用最新的科技及機器學習中的進展來研發(fā)這個高效的計算模型,。 本文的余下部分按照如下內(nèi)容組織：第二節(jié)給出了關(guān)于潛意識的背景知識及現(xiàn)有的模型；第三節(jié)展示了新提出的模型,；第四節(jié)對新提出模型的進一步研究方向進行了討論,；第五節(jié)總結(jié)了全文。 物理層面（硬件層面）及超物理層面（軟件層面）的差異對比圖 圖 2 機器意識與動物之間在處理如「疼痛」、「饑餓」,、「疲倦」等情感元素的示意 圖 7 在機器意識領(lǐng)域使用的機器學習及人工智能概念 |
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