機(jī)器意識研究綜述

秦瑞琳 周昌樂 晁 飛

意識是什么? 人類意識是如何產(chǎn)生的? 動(dòng)物是否具有意識? 這些問題一直困擾著人們.哲學(xué)家Dennett 曾說:“人類意識是最后幸存下來的未解之謎”[1].2005 年,Science 雜志提出了125 個(gè)尚未解決的科學(xué)問題,其中第2 個(gè)問題就是“意識的生物學(xué)基礎(chǔ)是什么?”[2].2018 年,Nature 雜志提出了目前最重大的6 個(gè)科學(xué)問題,其中之一便是“什么是意識? ”[3].如今,隨著腦科學(xué)的迅速發(fā)展,尤其是各種腦成像設(shè)備(如EEG、fMRI 等)的廣泛應(yīng)用,出現(xiàn)了大量關(guān)于意識的腦科學(xué)研究成果[4?6],形成了一些初步的意識科學(xué)理論,人們對意識的神經(jīng)相關(guān)物(Neural correlates of consciousness,NCC)和意識的產(chǎn)生機(jī)制有了更加深刻的認(rèn)識.同時(shí),物理學(xué)家基于意識和量子現(xiàn)象的相似性,提出了一些意識的量子理論[7?9],希望利用量子力學(xué)來解決意識問題.

隨著人工智能和機(jī)器人學(xué)的發(fā)展,人們開始思考機(jī)器能否具有意識這一問題,這類研究逐漸被稱為機(jī)器意識(Machine consciousness,MC)或人工意識(Artificial consciousness,AC)[10?12].近年來,Nature 和Science 雜志中出現(xiàn)了越來越多關(guān)于機(jī)器意識的研究成果[13?16].經(jīng)過30 多年的發(fā)展,人們已提出了一些機(jī)器意識理論,如全局工作空間理論、整合信息理論等[17],根據(jù)這些理論開發(fā)的意識機(jī)器人能夠表現(xiàn)出一定的意識行為,并廣泛應(yīng)用于工業(yè)、教育、醫(yī)療、娛樂等領(lǐng)域[18?20].機(jī)器意識的研究已為當(dāng)前各類機(jī)器人的發(fā)展提供了新的契機(jī),例如發(fā)育型機(jī)器人、協(xié)作機(jī)器人、機(jī)器人導(dǎo)航、機(jī)器人軌跡規(guī)劃、機(jī)器人移動(dòng)行為預(yù)測等[21?25].同時(shí),研發(fā)意識機(jī)器人也能促進(jìn)人們對意識的理解,推動(dòng)構(gòu)建更加完善的意識理論.

但是,機(jī)器意識的研究目前還處于很初級的階段,例如針對自我意識、感受意識這些意識研究中的核心問題,還少有涉及.目前的機(jī)器人基于預(yù)先編程算法,雖然能表現(xiàn)出一些意識行為,但機(jī)器并不理解其所執(zhí)行的內(nèi)容,也不具有“自我”的概念,更沒有對于自身以及外部環(huán)境的感受.而這些都是人類意識中的核心部分,機(jī)器意識研究的最終目的也就是實(shí)現(xiàn)這樣的意識機(jī)器人.如此,機(jī)器人才能不受程序支配,具有內(nèi)省反思能力和情感體驗(yàn),從而能更好地生存與學(xué)習(xí),更好地與人交互.然而,由于意識具有超邏輯性,并不是算法所能把握的,因此在基于圖靈機(jī)的機(jī)器上采用傳統(tǒng)人工智能方法,如符號計(jì)算和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),是不能實(shí)現(xiàn)這一目的的.為此需要采用新的方法和技術(shù),如量子計(jì)算、腦機(jī)融合等.量子計(jì)算比經(jīng)典計(jì)算具有更強(qiáng)的計(jì)算能力與描述能力,且具有真正的不確定性,能突破預(yù)先編程的限制,因而更適合描述復(fù)雜的意識現(xiàn)象.而腦機(jī)融合技術(shù)則充分結(jié)合了生物智能與機(jī)器智能,通過構(gòu)建腦機(jī)混合機(jī)器實(shí)現(xiàn)大腦與機(jī)器的協(xié)同工作,進(jìn)而最終實(shí)現(xiàn)機(jī)器意識.

下文對意識與機(jī)器意識近期的研究進(jìn)展進(jìn)行綜述.圖1 展示了機(jī)器意識研究內(nèi)容與方法分類.我們首先對意識和感受性問題作一介紹.在此基礎(chǔ)上,詳細(xì)討論機(jī)器意識的概念與研究分類、具體實(shí)現(xiàn)方法與計(jì)算模型,重點(diǎn)論述其中的量子方法.最后,總結(jié)了機(jī)器意識面臨的困難與未來的發(fā)展,并給出了一種機(jī)器意識總體實(shí)現(xiàn)框架.

圖1 機(jī)器意識研究內(nèi)容與方法分類Fig.1 The taxonomy of contents and methods of machine consciousness

本文的貢獻(xiàn)主要體現(xiàn)在:

1)對機(jī)器意識的分類、理論、方法、模型等方面的最新研究進(jìn)行了詳細(xì)綜述,填補(bǔ)了國內(nèi)機(jī)器意識研究綜述的空白,為國內(nèi)意識機(jī)器人研發(fā)提供了有益指導(dǎo).

2)對機(jī)器意識面臨的困境和未來的發(fā)展給出了建設(shè)性的意見,提出了一種機(jī)器意識總體實(shí)現(xiàn)框架,為機(jī)器意識的進(jìn)一步發(fā)展指明了方向.

1 意識與感受性

1.1 意識的概念與理論

目前,意識還沒有一個(gè)清晰的定義,不同領(lǐng)域,如心理學(xué)、醫(yī)學(xué)、腦科學(xué)等,對意識的界定不盡相同.在心靈哲學(xué)領(lǐng)域,哲學(xué)家主要研究意識的容易問題與困難問題、統(tǒng)一性問題、意向性問題、心-身問題等,提出了很多關(guān)于意識起源和本質(zhì)的哲學(xué)理論[26?27],如表1 所示.科學(xué)家們則通過研究意識的腦機(jī)制,提出了眾多的意識科學(xué)理論,如表2 所示.

表1 意識的哲學(xué)理論Table 1 Philosophical theories of consciousness

1.2 意識研究中最困難的問題—感受性(Qualia)

對于意識問題,哲學(xué)家Chalmers 將其分為容易問題(Easy problem)與困難問題(Hard problem)[28].所謂容易問題,就是可以還原為物理過程,并用物理方法進(jìn)行解釋的意識問題,例如對于刺激的辨別、歸類和反應(yīng),認(rèn)知系統(tǒng)對于信息的整合,心理狀態(tài)的可報(bào)告性,注意的集中,行為的控制等.這些問題是可以通過腦科學(xué)研究解決的.而困難問題則是指感受性(Qualia)問題.Qualia 指人的內(nèi)在的、主觀的體驗(yàn)(Experience)或感受(Feeling),例如感官感受性(Sensory qualia),情感感受性(Emotional qualia)等.所謂困難問題,就是大腦中的物理過程為何會引發(fā)主觀體驗(yàn)? 又是如何引發(fā)的? 如圖2 所示.盡管意識的腦科學(xué)研究已取得很多成果,但卻無法解決感受性問題.與Chalmers 的觀點(diǎn)類似,哲學(xué)家Block 將意識分為可達(dá)意識(Access consciousness) 與現(xiàn)象意識(Phenomenal consciousness)[29],分別對應(yīng)意識的容易問題和困難問題.哲學(xué)家Levine 則將大腦與心靈之間的界限命名為解釋鴻溝(Explanatory gap)[30],如圖2 所示.

表2 意識的科學(xué)理論Table 2 Scientific theories of consciousness

圖2 意識的困難問題與解釋鴻溝Fig.2 The hard problem of consciousness and the explanatory gap

感受性是人類意識中最重要的部分,我們每個(gè)人都可以通過內(nèi)省直接得知自己的感受,不需要進(jìn)行計(jì)算、觀察和推理,也不需要使用任何設(shè)備.因此,感受性具有與物理現(xiàn)象不同的特性,無法依靠物理還原的方式來解釋.感受性也是心靈哲學(xué)上爭論不休的終極問題,有人認(rèn)為感受性根本不存在,有人提出思想實(shí)驗(yàn)來證明感受性存在,有人認(rèn)為永遠(yuǎn)也無法解決感受性問題,有人認(rèn)為解決了所有的意識的容易問題后,便可解決感受性問題[39].2018年,Chalmers 又提出了意識的元問題(Meta-problem)[40],指為什么我們會認(rèn)為存在意識問題.由于困難問題難以解決,Chalmers 建議先通過建立內(nèi)省模型來解決元問題,然后再考慮困難問題.

2 機(jī)器意識的概念與研究分類

和意識的分類類似,Holland 將人工意識分為弱人工意識和強(qiáng)人工意識[41],相當(dāng)于機(jī)器意識的容易問題與困難問題.諸如讓機(jī)器具有感知能力,進(jìn)行推理,用語言進(jìn)行交流,識別與表達(dá)一定的情感等,都屬于容易問題.而讓機(jī)器具有自我意識以及感受性則是困難問題.此外,還存在一個(gè)如何測試機(jī)器是否具有意識,意識能力程度如何的評價(jià)問題.

根據(jù)機(jī)器意識的研究內(nèi)容與目標(biāo),可將其分為6 類[42?43],如表3 所示.其中,前5 類具體研究意識的某個(gè)方面,最后一類研究如何評測機(jī)器的意識程度.在此分類體系中,不同類別之間并不互相獨(dú)立,研究上存在交叉融合的情況.例如在感知意識、認(rèn)知意識中都伴隨有感受意識與自我意識.機(jī)制意識研究人類意識的產(chǎn)生機(jī)制,則包括其他各類意識的腦機(jī)制.意識測試則涉及到其他所有機(jī)器意識類別.從研究內(nèi)容和目標(biāo)上來看,前三種類別是機(jī)器意識的容易問題和初級目標(biāo),而后三種類別是機(jī)器意識的困難問題和最終目標(biāo),在理論和實(shí)現(xiàn)方法上還存在很多爭論.因此,對前三種類別的研究有助于后三種類別的最終實(shí)現(xiàn).

2.1 感知意識

感知意識(MC-Perception)主要研究如何通過外部傳感器和內(nèi)部感知模型使機(jī)器具有感知外界各種刺激并產(chǎn)生行為的能力,如對圖像、聲音、溫度等的感知[44].

例如在視覺方面,Yousef 等基于人類視覺并行計(jì)算的特點(diǎn),提出了一種邊緣檢測方法,有助于構(gòu)建更好的意識機(jī)器[45].聽覺方面,Eliakim 等開發(fā)了一個(gè)自主蝙蝠機(jī)器人Robat,具有兩個(gè)耳朵和一個(gè)發(fā)射器,可以通過回聲定位來創(chuàng)建環(huán)境地圖[46].觸覺方面,Klimaszewski 等設(shè)計(jì)了一種雙層機(jī)器人皮膚,可以檢測外力的位置、大小和方向[47].嗅覺方面,Saeed 等開發(fā)了一個(gè)小型自主機(jī)器人,具備超聲波和紅外線傳感器,可用于在危險(xiǎn)環(huán)境下移動(dòng)并檢測可燃?xì)怏w泄漏[48].味覺方面,Ciui 等開發(fā)了一個(gè)味道檢測機(jī)器人,可通過其手指上的可穿戴化學(xué)傳感器,檢測固體或液體食物中葡萄糖、維生素、辣椒素等的含量,進(jìn)而確定食物的味道,如甜味、酸味、辣味等[49].

感知意識的研究目的是讓機(jī)器更加有效地進(jìn)行感知,距離真正意義上的機(jī)器意識還有很大差距.

2.2 認(rèn)知意識

認(rèn)知意識(MC-Cognition)主要研究如何通過構(gòu)建機(jī)器內(nèi)部模型,使機(jī)器具有意識的認(rèn)知特性及其行為表現(xiàn),如語言、記憶、想象、情感等意識過程中的認(rèn)知加工.

例如在語言方面,Davila-Chacon 等提出了一種涉身認(rèn)知方法,可以提高機(jī)器人在噪音環(huán)境下語音識別的水平[50].在想象方面,Pagel 等探討了意識、想象和夢境的關(guān)系,并研究了會做夢的機(jī)器人的相關(guān)問題[51].在記憶方面,Balkenius 提出了一種意識機(jī)器人的記憶模型,實(shí)現(xiàn)了機(jī)器人的情景記憶、想象等意識功能[52].在情感方面,Yang等開發(fā)了一個(gè)情感意識機(jī)器人,可識別和表達(dá)情感,作為家庭護(hù)理機(jī)器人以改善人的心理健康[53].

認(rèn)知意識的研究目的是讓機(jī)器能表現(xiàn)出意識的認(rèn)知功能,但意識與這些認(rèn)知功能之間的關(guān)系還需要深入研究.

2.3 機(jī)制意識

機(jī)制意識(MC-Mechanism)主要研究人類意識的產(chǎn)生機(jī)制,以及在此基礎(chǔ)上的機(jī)器模擬實(shí)現(xiàn),是目前機(jī)器意識研究最多的一個(gè)方面.

在意識產(chǎn)生機(jī)制方面,人們通過研究腦損傷人群、意識障礙患者以及正常人群的大腦,希望闡明意識的神經(jīng)相關(guān)物以及意識產(chǎn)生機(jī)制.例如,對于視覺意識,F?rster 等通過ERP 研究,確證了視覺意識負(fù)波是最早出現(xiàn)的ERP 成分[54].對于情感意識,Paul 等指出杏仁核和前額葉之間的通路是情感意識的重要神經(jīng)結(jié)構(gòu)[55].對于自我意識,Keromnes 討論了關(guān)于鏡像神經(jīng)元的各種觀點(diǎn)[56].對于感受意識,Nani 等指出感受意識與顳頂枕區(qū)的多個(gè)同步網(wǎng)絡(luò)的活動(dòng)有關(guān)[57].此外,Zhao 等歸納出了意識產(chǎn)生的3 個(gè)關(guān)鍵區(qū)域,即丘腦室旁核、屏狀核與后部皮層,并提出了一種意識的巨大神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)假說[58].盡管目前意識的腦科學(xué)研究成果豐富,但關(guān)于意識的產(chǎn)生機(jī)制還沒有一致的結(jié)論,也沒有一個(gè)能夠很好解釋所有意識現(xiàn)象的統(tǒng)一理論框架.

表3 機(jī)器意識研究分類Table 3 The taxonomy of machine consciousness

在機(jī)器模擬實(shí)現(xiàn)方面,研究者基于意識的產(chǎn)生機(jī)制,提出了很多可用于機(jī)器意識實(shí)現(xiàn)的理論和模型,如GWT[32]、IIT[36]、HOR[31]、AST[37]、QC[7]等(將在第3 節(jié)詳細(xì)討論),并采用仿腦計(jì)算的方法,來構(gòu)建意識機(jī)器.此外,Shi 提出了意識與記憶的心智模型CAM 以及一種機(jī)器意識架構(gòu),包含覺知、注意、動(dòng)機(jī)、元認(rèn)知、內(nèi)省學(xué)習(xí)以及全局工作空間模塊[59].Diaz-Alvarez 等用銀納米線構(gòu)建了一個(gè)類腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),具有類似人腦功能的記憶、學(xué)習(xí)、遺忘等相關(guān)電學(xué)特征,可作為構(gòu)建意識機(jī)器人的物理基礎(chǔ)[60].Wang 采用仿腦的方法,提出了一種大腦的分層參考模型,包括感覺、動(dòng)作、記憶、感知四層潛意識能力以及認(rèn)知、推理、智能三層意識能力[61].

機(jī)制意識的研究目的是模擬意識的腦機(jī)制來構(gòu)建意識機(jī)器,其研究前提是對意識的產(chǎn)生機(jī)制具有正確全面的認(rèn)識,但目前意識的腦機(jī)制研究只取得了一些初步的成果,因此很難提出一種通用的意識仿腦理論和計(jì)算模型.此外,現(xiàn)有的意識理論也有待于腦科學(xué)研究的進(jìn)一步驗(yàn)證.

2.4 自我意識

自我意識(MC-Self)主要研究如何使機(jī)器具有內(nèi)省反思能力,并能意識到“我”是區(qū)別于其他個(gè)體的存在.

例如,Lipson 認(rèn)為自我意識就是模擬未來自我狀態(tài)的一種能力,對未來的預(yù)測能力越強(qiáng),自我意識程度就越高,機(jī)器如果能夠自我模擬,也就具備了自我意識.基于這種理論,他開發(fā)了一個(gè)機(jī)器臂[15],能夠在自己“大腦”創(chuàng)建的模擬環(huán)境中學(xué)習(xí),產(chǎn)生自我意象,進(jìn)而完成未知的任務(wù).這個(gè)機(jī)械臂還可以檢測到自我的損傷,從而重新自我建模.他還研發(fā)了一種“粒子”機(jī)器人[16],此機(jī)器人不是由單片部件構(gòu)成,而是由很多細(xì)胞構(gòu)成,能夠自我建模和復(fù)制,自行恢復(fù)結(jié)構(gòu)并自我治愈.粒子可以相互協(xié)調(diào)移動(dòng),從而完成群體遷移,有一部分粒子損壞也不會影響整體運(yùn)作.Lipson 的工作實(shí)現(xiàn)了意識機(jī)器人的工程學(xué)突破,也為理解自我意識提供了新的視角.

由于鏡像神經(jīng)元是人類自我意識的重要生物基礎(chǔ),人們常用鏡像測試來檢驗(yàn)個(gè)體是否具有自我意識[81].例如,Zeng 等提出了一種類腦機(jī)器人鏡像神經(jīng)元系統(tǒng)模型Robot-MNS-Model,可用于仿人機(jī)器人的鏡像自我認(rèn)知.實(shí)驗(yàn)中,3 個(gè)外觀完全相同的機(jī)器人在鏡子前同時(shí)作出隨機(jī)運(yùn)動(dòng),結(jié)果每個(gè)機(jī)器人都能識別出自己[62].

此外,Subagdja 等提出了一種自我意識的仿腦模型ARTSELF,并應(yīng)用于NAO 機(jī)器人,機(jī)器人可以根據(jù)自己的身份、社會生活經(jīng)驗(yàn)等回答人們提出的問題[66].Rodriguez 使用本體感受傳感器,開發(fā)了一個(gè)姿勢識別系統(tǒng),使得NAO 機(jī)器人能夠覺知到自身的姿勢[67].Chella 等提出了一種內(nèi)部言語(Inner speech)的認(rèn)知架構(gòu),機(jī)器通過內(nèi)部言語和長期記憶可以產(chǎn)生自我意識[64].此外,高階表征理論多用于實(shí)現(xiàn)機(jī)器自我意識,將在第3.3 節(jié)詳細(xì)討論.

自我意識是機(jī)器意識研究中的困難問題,上述研究中雖有機(jī)器通過鏡像測試的實(shí)例,但這只是機(jī)器具有自我意識的必要條件.此外,對于“自我”這一概念的界定也因人而異,這也為自我意識機(jī)器的構(gòu)建帶來了很大挑戰(zhàn)[82].

教學(xué)名師培養(yǎng)要與教育教學(xué)改革相結(jié)合，注重教學(xué)內(nèi)容、教學(xué)方法與教學(xué)手段的改革，爭取高水平教學(xué)成果獎(jiǎng)。同時(shí)，注重將教改成果有效轉(zhuǎn)化。例如，自治區(qū)級重大教改項(xiàng)目《創(chuàng)新實(shí)踐型藝術(shù)人才培養(yǎng)體系的研究與實(shí)踐》，已納入學(xué)校人才培養(yǎng)的頂層設(shè)計(jì)，有組織有計(jì)劃地實(shí)施。

2.5 感受意識

感受意識(MC-Qualia)研究如何使機(jī)器具有感受性,如感官感受性、情感感受性等.感受性是意識的本質(zhì),而感受意識又是機(jī)器意識研究中最難的一類,因此對于機(jī)器感受意識能否實(shí)現(xiàn),如何實(shí)現(xiàn)等問題,眾多學(xué)者有著不同的看法.

英國帝國理工學(xué)院電子工程系的Aleksander教授認(rèn)為,當(dāng)人們描述他們的意識及感受時(shí),實(shí)際上是在描述神經(jīng)活動(dòng)本身所具有的某種性質(zhì),而采用神經(jīng)計(jì)算方法的機(jī)器同樣可以做到這一點(diǎn),因而機(jī)器是可以具有感受的.基于此觀點(diǎn),他提出了一個(gè)意識公理系統(tǒng),包括感知(Depiction)、想象(Imagination)、注意(Attention)、規(guī)劃(Planning)和情感(Emotion)能力,只要機(jī)器的內(nèi)部表征可以滿足這5 條公理,則機(jī)器就是具有感受的[72].美國伊利諾伊大學(xué)斯普林菲爾德分校哲學(xué)系的Haikonen 教授認(rèn)為,感受性是類人意識機(jī)器所必需滿足的先決條件,僅僅實(shí)現(xiàn)認(rèn)知功能不足以產(chǎn)生意識.真正的意識機(jī)器人會像人一樣直接感知外部環(huán)境和自己的物質(zhì)機(jī)體,不會受程序支配,任何時(shí)候都可能出現(xiàn)非預(yù)先編程的反應(yīng),動(dòng)機(jī)因素將在智能體行為的形成中扮演重要的角色,不過,機(jī)器的感受性未必需要和人類的感受性類似.Haikonen 建議使用無縫的感知和運(yùn)動(dòng)傳感器融合的方法來構(gòu)建意識機(jī)器,并開發(fā)了一個(gè)意識機(jī)器人系統(tǒng)XCR-1[73],以實(shí)現(xiàn)他提出的類模態(tài)感受性(Amodal qualia).García-Ba?os 從計(jì)算角度來解釋感受性,認(rèn)為主觀體驗(yàn)僅僅是大腦中以非線性、不可逆轉(zhuǎn)的形式編碼的數(shù)據(jù),與機(jī)器中的信息處理沒有本質(zhì)區(qū)別,因此完全可以通過某種類似的計(jì)算手段來實(shí)現(xiàn)[68].Reggia 等提出了計(jì)算解釋鴻溝(Computational explanatory gap)的概念,認(rèn)為之所以無法構(gòu)造出具有感受性的機(jī)器,是因?yàn)槿藗冞€不能理解和解釋大腦中高級認(rèn)知功能的神經(jīng)計(jì)算模型是如何實(shí)現(xiàn)的,因此,必須首先找到意識的計(jì)算相關(guān)物(Computational correlates of consciousness)[74].Longinotti 和Pandey 認(rèn)為,人的意識是由大腦神經(jīng)生物系統(tǒng)產(chǎn)生的,是人類獨(dú)有的,而機(jī)器僅僅是人類制造出的,不具有神經(jīng)系統(tǒng),因而不可能具有意識[70?71].而Koch 等認(rèn)為,意識是自然界的一部分,是只取決于數(shù)學(xué)、邏輯、物理定律、化學(xué)以及生物學(xué)的存在,因而最終是可以由人工實(shí)現(xiàn)的[69].Blackmore 認(rèn)為,人類意識,包括主觀體驗(yàn),其實(shí)是一種幻覺,這種幻覺產(chǎn)生于Memes (謎米,指文化基因) 互相競爭從而進(jìn)行自我復(fù)制的過程,通過競爭存活下來的Memes 就進(jìn)化為我們的各種意識能力,機(jī)器要具有意識就必須具有這種對意識和自我的幻覺[75].Gamez 認(rèn)為,機(jī)器的外部行為并不能表明機(jī)器具有感受,應(yīng)該在大腦中尋找與意識感受有關(guān)的更加清晰明確的時(shí)空結(jié)構(gòu),而不是NCC,從而構(gòu)建更加普遍的意識理論[43].Man 等認(rèn)為,有機(jī)體的生存依賴于內(nèi)穩(wěn)態(tài),而感受是內(nèi)穩(wěn)態(tài)過程中的心理表現(xiàn),如果機(jī)器能夠?qū)崿F(xiàn)類似于內(nèi)穩(wěn)態(tài)的過程,那么就具有某種類似于有機(jī)體感受的功能[76].Tojo 等將感受定義為基于主觀體驗(yàn)的知識內(nèi)容,開發(fā)了一個(gè)交互式教學(xué)機(jī)器人ITR,實(shí)現(xiàn)了類似于感受與覺知的功能[78].此外,對感受意識的研究形成了一個(gè)專門研究如何用人工手段合成感受的學(xué)科,即合成現(xiàn)象學(xué)(Synthetic phenomenology)[77].

感受意識是機(jī)器意識中最難實(shí)現(xiàn)的一種,由于感受性是主觀的,沒有意向?qū)ο罂梢宰鳛樾问交妮d體,因此難以對其進(jìn)行表征與計(jì)算.目前對于機(jī)器感受性的研究多為理論上的探討,少有相關(guān)意識系統(tǒng)的開發(fā).

2.6 意識測試

除了對機(jī)器意識某一具體類別進(jìn)行研究與實(shí)現(xiàn)外,還有一類研究是機(jī)器意識測試(MC-Test),旨在測試機(jī)器是否具有意識,意識能力程度如何[83?85].對于感知意識和認(rèn)知意識,可以用傳統(tǒng)人工智能的評價(jià)指標(biāo),如準(zhǔn)確率、召回率等.對于機(jī)制意識,主要可看提出的意識理論對意識產(chǎn)生機(jī)制的解釋能力如何,以及在指導(dǎo)構(gòu)建機(jī)器意識時(shí)能實(shí)現(xiàn)的意識能力的多少、強(qiáng)弱、復(fù)雜程度等.而對于自我意識和感受意識,由于涉及他心知問題,行為測試是目前唯一的方法.例如Schweizer 提出了一個(gè)用于檢驗(yàn)機(jī)器感受性的完全圖靈測試(Total turing test for qualia,Q3T)[79],相比傳統(tǒng)的圖靈測試,此完全版包括無間斷的定性問題,而機(jī)器需要回答這些主觀的涉及內(nèi)心體驗(yàn)的問題,例如太平洋的落日景象是不是很美? 給你的印象如何? 等.由于這類問題有多種表達(dá)方式且問題的數(shù)量是無限的,因而預(yù)先編程的機(jī)器一定是無法回答的.Arrabales 提出了一種評估智能體意識程度和層次的量表ConsScale[80],將意識分為11 個(gè)等級,從最低級的非涉身智能體到最高級的超意識智能體.

機(jī)器意識測試是未來重要的研究方向,目前還沒有公認(rèn)的機(jī)器意識測評標(biāo)準(zhǔn).

3 機(jī)器意識的實(shí)現(xiàn)方法與計(jì)算模型

機(jī)器意識的主要實(shí)現(xiàn)方法如表4 所示.其中,符號計(jì)算和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是傳統(tǒng)的人工智能方法.生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用生物技術(shù),將生物神經(jīng)元一個(gè)一個(gè)搭建起來,形成一個(gè)真正的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),這樣的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)無疑更可能具有意識能力.量子計(jì)算利用量子的疊加性、糾纏性等性質(zhì)來解釋意識并構(gòu)建量子計(jì)算模型(將在第3.5 節(jié)中詳細(xì)討論).腦機(jī)融合是腦機(jī)接口(Brain-machine interface,BMI)的一種類型,通過將人腦與機(jī)器在物理上進(jìn)行一定程度上的融合來研究意識并構(gòu)造腦機(jī)混合意識機(jī)器.

表4 機(jī)器意識的實(shí)現(xiàn)方法Table 4 Implementation methods of machine consciousness

BMI 旨在建立大腦和機(jī)器之間的直接信息通路,按照信息傳輸方向可分為腦到機(jī)、機(jī)到腦、腦到腦以及腦機(jī)融合[86].BMI 具有廣闊的應(yīng)用前景,是目前的熱門研究方向[87],尤其是腦機(jī)融合(混合智能),充分結(jié)合生物智能與機(jī)器智能,是實(shí)現(xiàn)機(jī)器意識的重要方法之一.在這方面,Wu 等詳細(xì)討論了混合智能(Cyborg intelligence)的概念框架和實(shí)現(xiàn)方法等,提出了一種腦機(jī)混合系統(tǒng)的認(rèn)知計(jì)算模型[88].Shi 等對上述模型進(jìn)行了改進(jìn),將意識引入到模型當(dāng)中,并討論了環(huán)境覺知的實(shí)現(xiàn)問題[123].Schweizer 通過思想實(shí)驗(yàn)表明在其他物理介質(zhì)上復(fù)制人類心智本質(zhì)上具有理論困難[124].Romano 等詳細(xì)討論了生物混合系統(tǒng)中動(dòng)物與動(dòng)物機(jī)器人的交互問題[125].Lorrimar 則對意識上傳(Mind uploading)進(jìn)行了理論探討[126].

表5 機(jī)器意識的主要理論與計(jì)算模型Table 5 Main theories and computational models of machine consciousness

不過,目前還少有以構(gòu)建意識機(jī)器為目的的腦機(jī)融合理論和技術(shù)研究,現(xiàn)有研究中機(jī)器一般只被視為一種工具,主要目的是增強(qiáng)人類,而并不涉及機(jī)器本身的意識問題[127].由于人類意識并不能簡單地還原為大腦的神經(jīng)活動(dòng),因此,僅僅將人腦神經(jīng)信號復(fù)制到機(jī)器上并不能真正實(shí)現(xiàn)機(jī)器意識.未來的腦機(jī)融合研究需要進(jìn)一步了解意識產(chǎn)生的神經(jīng)機(jī)制,結(jié)合類腦智能、人工大腦、神經(jīng)芯片等技術(shù),促進(jìn)意識機(jī)器人的開發(fā).

3.1 全局工作空間理論

全局工作空間理論(GWT)是美國加州大學(xué)圣地亞哥分校的Baars 教授于1988 年提出的一種意識理論[32],該理論認(rèn)為意識為大腦提供全局信息處理.Baars 指出,大腦是一個(gè)專門處理器網(wǎng)絡(luò),各個(gè)處理器實(shí)現(xiàn)不同的功能,如感知、運(yùn)動(dòng)控制、語言等.在大腦皮層中,廣泛分布著一個(gè)全局工作空間(GW),各專門處理器通過競爭以進(jìn)入GW,從而廣播全局性信息,意識就是在此過程中產(chǎn)生的.1998 年,Dehaene 對GW 進(jìn)行了神經(jīng)建模,提出了全局神經(jīng)工作空間理論(Global neuronal workspace theory,GNWT)[89].

GW 可理解為一個(gè)意識劇場,如圖3 所示.劇場內(nèi)包括后臺、演員、舞臺、觀眾等,其中后臺和觀眾作為背景,相當(dāng)于人的無意識信息加工,感官、思維、意象等“演員”相互競爭以進(jìn)入舞臺,選擇性記憶控制聚光燈照射在舞臺演員上,并全局性地廣播到各個(gè)無意識處理器進(jìn)行加工,聚光燈的焦點(diǎn)就形成了意識內(nèi)容和體驗(yàn),聚光燈的邊緣則是一些模糊的意識事件.

在理論研究方面,Whyte 將GNWT 和PPT結(jié)合,提出了預(yù)測全局神經(jīng)工作空間PGNW 理論[90].Shea 等將GWT 和元認(rèn)知理論結(jié)合起來,認(rèn)為GWT中的廣播過程需要元認(rèn)知的參與[91].Jeczminska 將GWT 和SMT 統(tǒng)一于PPT 框架下,構(gòu)建了一種新的意識理論[92].

在機(jī)器實(shí)現(xiàn)方面,美國孟菲斯大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)系的Franklin 教授等基于GWT,采用符號計(jì)算與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的方法開發(fā)了IDA (Intelligent distributed agent)以及 LIDA (Learning IDA)系統(tǒng)[94],實(shí)現(xiàn)了注意、情感、想象等意識能力,并給出了一種通用可自定義實(shí)現(xiàn)的LIDA 框架,是目前最有影響的意識系統(tǒng)之一.Santos 等基于LIDA 框架,在虛擬環(huán)境下構(gòu)建了一個(gè)意識機(jī)器人,實(shí)現(xiàn)了機(jī)器人的移動(dòng)導(dǎo)航以及情感表達(dá),可用于機(jī)器人導(dǎo)游[95].此外,Arrabales 基于GWT,構(gòu)建了CERA-CRANIUM認(rèn)知系統(tǒng),用以檢驗(yàn)機(jī)器意識,尤其是視覺感受[96].

GWT 直觀地解釋了意識的統(tǒng)一性,清晰說明了有意識和無意識腦活動(dòng)之間的區(qū)別,和當(dāng)前關(guān)于工作記憶的觀點(diǎn)很好吻合,對于意識的計(jì)算建模產(chǎn)生了較大影響.GWT 的主要問題有:1) GWT 并沒有說明為何全局信息處理在神經(jīng)層面是和意識相關(guān)的;2) GWT 對感受性沒有給出很好的解釋,LIDA框架則沒有考慮感受性的實(shí)現(xiàn)[93].

圖3 全局工作空間理論的基本思想Fig.3 The basic idea of global workspace theory

3.2 整合信息理論

整合信息理論(IIT)是美國威斯康星大學(xué)麥迪遜分校精神病學(xué)系的Tononi 教授于2004 年提出的一種意識理論,又稱為Φ理論[36].2014 年,Oizumi等提出了IIT 的改進(jìn)版本IIT 3.0[97].IIT 以5 個(gè)關(guān)于意識體驗(yàn)的現(xiàn)象學(xué)公理為基礎(chǔ),得出了5 個(gè)關(guān)于意識神經(jīng)基礎(chǔ)的推斷,其核心思想是,意識的本質(zhì)是信息,意識產(chǎn)生于物理系統(tǒng)(如大腦)對大量信息的整合.進(jìn)而,可以將意識分為“量”和“質(zhì)”兩個(gè)方面,意識的“量”就是物理系統(tǒng)產(chǎn)生的信息量,意識的“質(zhì)”就是這些信息之間的關(guān)聯(lián)程度和整合程度.因而,信息量的規(guī)模和信息的整合程度就決定了意識水平的高低.信息量和信息的整合程度可以通過公式計(jì)算得到,進(jìn)而可以計(jì)算出整個(gè)物理系統(tǒng)的意識水平,用Φ表示,Φ值越大,系統(tǒng)的意識就越強(qiáng)[130].如圖4 所示,3 個(gè)物理系統(tǒng)各由5 個(gè)復(fù)合體構(gòu)成,連接線表示復(fù)合體之間的連接強(qiáng)弱程度(實(shí)線比虛線強(qiáng)),每個(gè)復(fù)合體都可計(jì)算出Φ值,進(jìn)而可計(jì)算出整個(gè)物理系統(tǒng)的Φ值,可以看到圖4中從左到右的系統(tǒng)意識水平逐漸降低.

在理論研究方面,McQueen 將IIT 和意識的幻覺論結(jié)合,提出了幻覺整合信息理論[98].同時(shí),他也研究了IIT 和量子理論的結(jié)合問題[99].

圖4 整合信息理論的基本思想Fig.4 The basic idea of integrated information theory

在機(jī)器實(shí)現(xiàn)方面,IIT 目前已成為意識建模中最重要的方法之一.Mayner 等使用Python 語言為IIT 開發(fā)了一個(gè)工具箱PyPhi[101].受到IIT 的啟發(fā),Aleksander 利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建了若干意識系統(tǒng)[72],以實(shí)現(xiàn)他提出的機(jī)器意識公理系統(tǒng).Haikonen 則提出了一種認(rèn)知架構(gòu)HCA (Haikonen cognitive architecture)[73],HCA 是一個(gè)并行、分布式的架構(gòu),由大量感知和運(yùn)動(dòng)模塊組成,結(jié)合了亞符號和符號信息處理,采用了聯(lián)想信息處理和異常檢測等機(jī)制,同時(shí)也包含了諸如內(nèi)部言語,類模態(tài)感受性等模塊.基于HCA,Haikonen 構(gòu)建了一個(gè)非程序化,不基于微處理器,具備亞符號與符號神經(jīng)系統(tǒng)的意識機(jī)器人XCR-1,可以表現(xiàn)出一些非預(yù)先編程的行為.

IIT 提供了一種定量測量物理系統(tǒng)意識程度的方法,其主要問題有:1)大腦中加工的信息量過于龐大,在當(dāng)前計(jì)算機(jī)條件下根本無法完成計(jì)算;2)Φ值更大程度上是與系統(tǒng)的智能信息處理能力有關(guān),而不是與意識相關(guān),因此Φ值并不能成為判斷意識是否存在的指標(biāo);3) IIT 將意識完全還原為對信息的整合,是一種還原論和功能主義,因而無法解決感受性問題;4)按照IIT 的觀點(diǎn),任何具有整合信息的物理系統(tǒng)都是有意識的,因此目前的機(jī)器也是有意識的,只不過由于信息整合的水平較低,其意識程度較低,這種泛心論的觀點(diǎn)也難以讓人信服[100].

3.3 高階表征理論

高階表征理論(HOR)早期由哲學(xué)家Rosenthal 等進(jìn)行過深入研究[131],其基本思想如圖5 所示.一階表征理論認(rèn)為,意識是大腦對基本感覺信息的表征,而HOR 認(rèn)為,相比無意識的心智活動(dòng),有意識的心智活動(dòng)使用對信息的更高階表征,意識就是由對一階心理狀態(tài)的知覺或想法構(gòu)成[31,132],即對于某種心理狀態(tài)M,當(dāng)存在對M的高階表征時(shí),M就是有意識的.高階表征是一種元認(rèn)知狀態(tài),可理解為人的自我覺知,例如當(dāng)我們看到某事物時(shí),并不一定是有意識的,只有當(dāng)我們覺知到自己看到某事物,才是有意識的,如果沒有這種自我覺知,我們就是無意識的.

圖5 高階表征理論的基本思想Fig.5 The basic idea of higher-order representation theory

在理論研究方面,Cleeremans 等基于HOR,提出了意識的自組織元表征解釋SOMA,認(rèn)為大腦不斷無意識地學(xué)習(xí)描述自身的活動(dòng),從而發(fā)展出符合一階表征系統(tǒng)的元表征系統(tǒng),意識就是在這樣的學(xué)習(xí)過程中產(chǎn)生的[102].LeDoux 則基于HOR,提出了情感意識的高階理論[103].

在機(jī)器實(shí)現(xiàn)方面,人們多采用符號計(jì)算方法來開發(fā)自我意識機(jī)器人,這種機(jī)器人系統(tǒng)往往具有多層結(jié)構(gòu).例如,意大利巴勒莫大學(xué)機(jī)器人實(shí)驗(yàn)室的Chella 等構(gòu)建了一種基于高階感知回路的機(jī)器人感知信息處理系統(tǒng)[133],并開發(fā)了一個(gè)博物館導(dǎo)游機(jī)器人Cicerobot[63].Cicerobot 使用了3 層表征:亞概念層用于處理最底層的感知數(shù)據(jù),中間概念層將感知數(shù)據(jù)整合為結(jié)構(gòu)化的信息,高階語言層使用符號語義網(wǎng)絡(luò)決定機(jī)器人的行動(dòng).在這個(gè)機(jī)器人中,一階表征是機(jī)器人對外部世界的表征,高階表征是對機(jī)器人內(nèi)部的表征,因而實(shí)現(xiàn)了一種自我意識的認(rèn)知結(jié)構(gòu)機(jī)制.近年來,Chella 等在Cicerobot 的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)了更多的意識功能,如內(nèi)部言語[64]、基于內(nèi)省的知識獲取[134]等.此外,Sun 提出了一種混合認(rèn)知架構(gòu)CLARION[104],具有兩層表征結(jié)構(gòu),將連結(jié)主義和符號表征、內(nèi)隱和外顯的心理過程、認(rèn)知和其他心理過程混合在了一起.Samsonovich 等開發(fā)了一個(gè)自我意識仿生認(rèn)知系統(tǒng) GMU-BICA[65],包含高階的認(rèn)知表征和低階的圖式表征,以實(shí)現(xiàn)對外部世界、內(nèi)部工作記憶、以及“自我”的覺知.在此基礎(chǔ)上,Samsonovich 將情感和感受引入此系統(tǒng),開發(fā)了一個(gè)情感認(rèn)知架構(gòu)eBICA[105].

HOR 是實(shí)現(xiàn)機(jī)器自我意識的一種重要方法,其主要問題有:1) HOR 是通過高階表征來定義意識的,因此會面臨無窮倒退的問題;2) HOR 主要依據(jù)符號計(jì)算來實(shí)現(xiàn)機(jī)器意識,缺乏神經(jīng)層面的解釋;3) HOR 在感受性和意識的統(tǒng)一性方面欠缺考慮[31].

3.4 注意圖式理論

注意圖式理論(AST)是美國普林斯頓大學(xué)心理學(xué)系的Graziano 教授于2013 年提出的一種意識理論[37,108].類似于身體圖式是身體的一種模型,注意圖式是當(dāng)前注意狀態(tài)的一種內(nèi)部模型,決定了如何注意和注意什么,人們通過注意圖式修改自我內(nèi)部關(guān)于世界的模型.如圖6 所示,當(dāng)我們看到一個(gè)蘋果時(shí),我們大腦對于世界的表征會發(fā)生變化,但這種變化只是信息的變化,即我們有了更多關(guān)于蘋果的信息,而并沒有產(chǎn)生意識.大腦要產(chǎn)生意識則還需要另外兩個(gè)模型:自我模型和注意圖式,注意圖式將自我模型和對世界的表征聯(lián)結(jié)起來,因此產(chǎn)生了意識體驗(yàn).

圖6 注意圖式理論的基本思想Fig.6 The basic idea of attention schema theory

在理論研究方面,Dolega 分析了AST 存在的問題,提出了一種AST 和PPT 結(jié)合的新理論,用于解釋意識體驗(yàn)[107].Boogaard 為AST 設(shè)計(jì)了一種基于神經(jīng)邏輯的時(shí)序因果網(wǎng)絡(luò)模型,用于驗(yàn)證AST 提出的假設(shè)[106].

在機(jī)器實(shí)現(xiàn)方面,Graziano 認(rèn)為,如果AST 是正確的,那么使用當(dāng)前的技術(shù)手段是可以構(gòu)建意識機(jī)器的,不過由于此理論的發(fā)展時(shí)間較短,Graziano 認(rèn)為目前AST 還處于基礎(chǔ)概念構(gòu)建層面,尚不能在工程上給出很好的指導(dǎo)[108],因此目前基于AST構(gòu)建意識機(jī)器人的相關(guān)研究還較少.例如,Lanillos 等提出了一種人工注意系統(tǒng),集成了注意圖式,使社交機(jī)器人具有自動(dòng)注意機(jī)制[109].Sim?es基于注意圖式,提出了一種意識注意整合模型CONAIM,整合了長短期記憶、推理、規(guī)劃、學(xué)習(xí)等意識功能[110].

AST 是一種較新的意識理論,其主要觀點(diǎn)還有待于腦科學(xué)研究證實(shí),基于AST 的機(jī)器意識實(shí)現(xiàn)方法也需要進(jìn)一步深入研究.

3.5 量子意識理論

量子理論是描述微觀粒子運(yùn)動(dòng)規(guī)律的物理理論.由于分子和原子是構(gòu)成大腦的物質(zhì)基礎(chǔ),因此意識可能和量子理論具有某種關(guān)聯(lián).這種假設(shè)存在著很大的爭議,主要涉及以下3 個(gè)問題:量子和意識有哪些相關(guān)性? 大腦中是否存在量子計(jì)算? 如何構(gòu)建意識的量子計(jì)算模型?

3.5.1 量子與意識的相關(guān)性

量子力學(xué)所描述的微觀粒子具有很多和經(jīng)典力學(xué)不同的違反直觀的奇妙性質(zhì),這些性質(zhì)和神秘的意識現(xiàn)象具有一定的相似性,因而量子力學(xué)可能用來解釋意識現(xiàn)象.表6 列出了量子力學(xué)中粒子的主要性質(zhì)及其和意識的可能關(guān)聯(lián)[111?112].

表6 量子和意識的可能關(guān)聯(lián)Table 6 The possible relationship between quantum and consciousness

3.5.2 大腦中的量子計(jì)算

表7 列出了關(guān)于大腦中是否存在量子計(jì)算這一問題的主要觀點(diǎn)、理由和關(guān)于機(jī)器意識實(shí)現(xiàn)的看法.

這其中,影響最大的是Hameroff 等提出的協(xié)同客觀崩現(xiàn)(Orchestrated objective reduction,Orch-OR)理論[113,135].Orch-OR 理論認(rèn)為,大腦既是神經(jīng)計(jì)算機(jī)又是量子計(jì)算機(jī),意識產(chǎn)生于微管(是細(xì)胞骨架的主要部分)中的量子計(jì)算,微管中的π 電子可形成玻色-愛因斯坦凝聚(Bose-Einstein condensate,BEC),當(dāng)BEC 塌縮時(shí),意識就產(chǎn)生了.Orch-OR 理論對于構(gòu)建意識機(jī)器的意義在于,如果大腦確實(shí)是一臺量子計(jì)算機(jī),而意識確實(shí)是大腦中量子計(jì)算的產(chǎn)物的話,那么就有可能在量子計(jì)算機(jī)上實(shí)現(xiàn)機(jī)器意識.近些年,已有實(shí)驗(yàn)支持Orch-OR 理論[114].

Orch-OR 理論面臨的主要問題是,量子計(jì)算需要一個(gè)相對隔絕以及低溫的環(huán)境,以避免與環(huán)境交互而引起量子退相干,而在溫暖濕潤的大腦中如何能產(chǎn)生量子效應(yīng)? 對此,很多人都提出了質(zhì)疑,例如Tegmark 通過計(jì)算退相干率[115],證明大腦中的粒子在進(jìn)行量子計(jì)算之前就已經(jīng)因?yàn)楹铜h(huán)境的交互退化到經(jīng)典狀態(tài)了,因而大腦中的計(jì)算應(yīng)該是經(jīng)典計(jì)算而不是量子計(jì)算.Baars 等認(rèn)為[116],神經(jīng)現(xiàn)象原則上可還原為量子事件,但是量子力學(xué)并不是解釋意識現(xiàn)象的合理層次,因此應(yīng)該著重尋找NCC.

表7 關(guān)于大腦中是否存在量子計(jì)算的觀點(diǎn)Table 7 Views on the existence of quantum computing in the brain

3.5.3 意識的量子計(jì)算模型

量子計(jì)算具有比經(jīng)典計(jì)算更強(qiáng)的計(jì)算能力,且具有真隨機(jī)性,能突破預(yù)先編程的限制,因而未來的意識機(jī)器人很可能基于量子計(jì)算而非經(jīng)典計(jì)算.表8 列出了目前構(gòu)建意識量子計(jì)算模型的主要方法.

表8 意識量子計(jì)算模型的主要構(gòu)建方法Table 8 Main methods on constructing quantum computational model of consciousness

1)第一種方法是將意識的某些問題轉(zhuǎn)化為數(shù)學(xué)問題,利用量子力學(xué)的數(shù)學(xué)形式,通過量子方程、量子邏輯、量子算法等來構(gòu)建意識機(jī)器人.例如,Majumder 等提出了認(rèn)知量子數(shù)(Cognitive quantum number,CQN)的概念,并將其作為機(jī)器的邏輯,通過量子邏輯公式推導(dǎo),建立了機(jī)器內(nèi)部通用的量子邏輯體系[136].Mahanti 等對量子Braitenberg 小車[141]進(jìn)行了改進(jìn),利用量子算法控制小車飛翔,提出了一種新的量子線路,并在IBM 量子計(jì)算平臺(IBM quantum experience)中對其進(jìn)行了模擬實(shí)現(xiàn),使其能夠更好地表現(xiàn)出恐懼行為,從而在運(yùn)動(dòng)中成功避障[117].Toffano 等將量子本征邏輯應(yīng)用于量子Braitenberg 小車的行為分析,通過多值模糊量子邏輯門的控制以及不同邏輯門的變換和組合,擴(kuò)展了量子機(jī)器人的情感行為[118].Yan 等利用量子線路對機(jī)器人的情感空間進(jìn)行建模,提出了一種量子情感空間,對情感空間中的情感轉(zhuǎn)換進(jìn)行了數(shù)學(xué)推導(dǎo),使機(jī)器人能更好地表達(dá)情感[137].

2)第二種方法是通過量子計(jì)算與經(jīng)典計(jì)算的結(jié)合來進(jìn)行意識建模,例如量子機(jī)器學(xué)習(xí)(Quantum machine learning,QML)[138].以Kak 提出的量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Quantum neural network,QNN)[119,142]為例,圖7 比較了經(jīng)典神經(jīng)元和量子神經(jīng)元的結(jié)構(gòu).在量子神經(jīng)元中,輸入和權(quán)值都用量子比特表示,而求和運(yùn)算和傳遞函數(shù)則用量子邏輯門來實(shí)現(xiàn),這樣的量子神經(jīng)元具有疊加性和糾纏性,更適合作為描述意識現(xiàn)象的神經(jīng)基礎(chǔ).Peru?等認(rèn)為,規(guī)模足夠大并且足夠復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并不足以產(chǎn)生意識,因?yàn)樯窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)元、突觸的信息處理過程過于機(jī)械、離散和確定,而僅在量子層次考慮意識又會使得模型很復(fù)雜,因此在構(gòu)造意識機(jī)器時(shí),需要將神經(jīng)層次和量子層次結(jié)合起來[143].不過,目前大多數(shù)此類研究的目的并不是對意識進(jìn)行建模,而是在傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中引入量子機(jī)制,從而提高機(jī)器學(xué)習(xí)的性能.例如Zhang 提出了一種量子神經(jīng)模糊聯(lián)想記憶模型,加深了神經(jīng)活動(dòng)、量子理論以及認(rèn)知意識三者之間的關(guān)聯(lián),可進(jìn)一步用于心智的計(jì)算建模[120].Abdulridha 等利用量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)了一個(gè)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)并提出了一種解決機(jī)器人逆運(yùn)動(dòng)學(xué)的方法[139].

圖7 經(jīng)典神經(jīng)元和量子神經(jīng)元Fig.7 The classical neuron and quantum neuron

3)第三種方法是借鑒意識的腦科學(xué)和神經(jīng)生物學(xué)研究成果,采用某些具有量子效應(yīng)的生物組織,或使用仿生計(jì)算的方式,來構(gòu)建量子意識機(jī)器.這方面最早由Amoroso 開展了相關(guān)的研究[140],他設(shè)計(jì)的意識計(jì)算機(jī)由一個(gè)輸入輸出裝置和一個(gè)動(dòng)態(tài)計(jì)算核心組成,通過產(chǎn)生BEC 來模擬人腦中的量子效應(yīng).Adamski 分析了BEC 在人類意識中的作用,并指出可以通過電子信息系統(tǒng)和人類生物系統(tǒng)相融合的方式來構(gòu)建意識機(jī)器人[121].Qazi 等基于量子與仿生認(rèn)知架構(gòu),開發(fā)了一個(gè)自我意識智能體,實(shí)現(xiàn)了感知、學(xué)習(xí)、動(dòng)機(jī)、想象、情感等功能,具有一定程度的意識能力[122].

盡管目前已出現(xiàn)了一些意識的量子理論與計(jì)算模型,但由于人們對意識與量子力學(xué)的關(guān)系還遠(yuǎn)未達(dá)成共識,意識的量子理論還有待于神經(jīng)科學(xué)的證實(shí).雖然如此,在對意識的解釋以及機(jī)器意識的實(shí)現(xiàn)方面,量子理論和量子計(jì)算模型仍是很有潛力的一種方法.

3.6 意識機(jī)器人實(shí)例對比分析

我們對上文中提到的Santos 等開發(fā)的機(jī)器人、XCR-1 以及CiceRobot 進(jìn)行對比分析,如表9所示.這三種意識機(jī)器人主要都用于移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航,但是是基于不同意識理論開發(fā)的,因此適合進(jìn)行比較.

通過對比可以發(fā)現(xiàn),這三種機(jī)器人都實(shí)現(xiàn)了一定的意識功能,能夠用于簡單環(huán)境下的移動(dòng)導(dǎo)航.Santos 開發(fā)的機(jī)器人在虛擬環(huán)境下實(shí)現(xiàn)了LIDA框架,但LIDA 只考慮了機(jī)器的功能意識,并沒有考慮自我意識和感受意識.XCR-1 基于IIT,實(shí)現(xiàn)了眾多認(rèn)知意識和自我意識功能以及Haikonen 提出的類模態(tài)感受性,但是類模態(tài)感受并不等于真正的感受.CiceRobot 基于HOR 實(shí)現(xiàn)自我意識,但這種基于符號計(jì)算的自我意識和人類自我意識還相差很遠(yuǎn).由于目前對機(jī)器意識方法的評價(jià)沒有一個(gè)公認(rèn)的標(biāo)準(zhǔn),很難比較誰優(yōu)誰劣,每種方法都有其適用的場合.但從實(shí)現(xiàn)機(jī)器意識的最終目標(biāo)來看,應(yīng)將現(xiàn)有多種機(jī)器意識理論有機(jī)結(jié)合,以更好地構(gòu)建自我意識和感受意識機(jī)器人.

4 思考與展望

4.1 面臨的困境

根據(jù)以上對機(jī)器意識理論、實(shí)現(xiàn)方法和系統(tǒng)開發(fā)進(jìn)展的討論,可歸納出機(jī)器意識目前面臨的困境,主要有以下3 點(diǎn):

1)缺乏意識產(chǎn)生機(jī)制的統(tǒng)一科學(xué)理論.機(jī)器意識的實(shí)現(xiàn)需要有意識科學(xué)理論的支撐,然而目前人們關(guān)于意識還沒有一個(gè)清晰的定義,對于意識科學(xué)理論(見表2)也遠(yuǎn)未達(dá)成共識,尤其是對于意識中最難的感受性問題,現(xiàn)有理論都不能很好地解釋.在開發(fā)意識機(jī)器人時(shí),不同研究者往往根據(jù)自己的研究需求給意識下一個(gè)定義,進(jìn)而選擇一種最合適的意識理論,最后進(jìn)行系統(tǒng)開發(fā),因此開發(fā)的機(jī)器人很難從理論上給出讓人信服的意識解釋.

2)機(jī)器意識的困難問題難以解決.從研究內(nèi)容上來看,機(jī)器意識研究中最難的無疑是機(jī)器感受意識,由于感受是主觀的,涉及到無意向性心理活動(dòng),沒有意向?qū)ο罂梢宰鳛樾问交妮d體,因此難以對其進(jìn)行表征與計(jì)算.對于自我意識,由于其包含自我體驗(yàn),也涉及到感受性問題,因此也難以完全實(shí)現(xiàn).此外,對于機(jī)器意識測試,由于存在他心知問題,外部行為檢測是目前唯一的手段,例如圖靈測試,但如果我們在圖靈測試中重復(fù)問機(jī)器同一問題,很快就會發(fā)現(xiàn)機(jī)器和人的區(qū)別,由于機(jī)器形式系統(tǒng)的局限性,機(jī)器缺乏不可預(yù)見性的反應(yīng)能力.而對于自我意識,通過鏡像測試只是具有自我意識的必要條件,而不是充分條件.

表9 意識機(jī)器人實(shí)例對比分析Table 9 Comparative analysis of conscious robot examples

3)缺乏理想的機(jī)器意識實(shí)現(xiàn)方法.目前機(jī)器意識的計(jì)算實(shí)現(xiàn)主要依靠傳統(tǒng)人工智能方法,如符號計(jì)算和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),但是這種基于預(yù)先編程的方法本質(zhì)上是無法實(shí)現(xiàn)機(jī)器意識的.量子計(jì)算具有比傳統(tǒng)計(jì)算更強(qiáng)的計(jì)算能力與描述能力,且能突破預(yù)先編程的限制,在一定程度上能實(shí)現(xiàn)機(jī)器意識,但仍然無法解決所有的意識問題,如意向性問題.此外,量子計(jì)算還面臨成本高的問題.而采用生物技術(shù)或采用腦機(jī)融合技術(shù)構(gòu)建腦機(jī)混合機(jī)器,則存在實(shí)現(xiàn)的意識是否還屬于機(jī)器意識的問題,而且還涉及到倫理問題.

4.2 未來的發(fā)展

鑒于機(jī)器意識面臨的困境,未來可從意識理論、計(jì)算方法、認(rèn)知架構(gòu)、實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)、檢測平臺這5 個(gè)方面進(jìn)行深入研究.為此,我們給出一種機(jī)器意識總體實(shí)現(xiàn)框架,如圖8 所示.

1)構(gòu)建更加全面合理的機(jī)器意識理論.現(xiàn)有的意識科學(xué)理論(見表2)更多側(cè)重于對意識產(chǎn)生機(jī)制的解釋,而不是直接面向機(jī)器意識實(shí)現(xiàn)的,因此不能很好地指導(dǎo)機(jī)器意識的實(shí)現(xiàn).為此,需要直接面向機(jī)器意識實(shí)現(xiàn)本身,提出一種全新的意識解釋理論,此理論應(yīng)能清晰刻畫各種意識特性及其關(guān)系,給出機(jī)器意識限度與范圍,符合機(jī)器意識實(shí)現(xiàn)的要求,更好地用于指導(dǎo)意識機(jī)器人的研發(fā),并給出機(jī)器意識實(shí)現(xiàn)的理論標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范.例如,可開展現(xiàn)有多意識理論結(jié)合的研究[17],如GWT 和IIT 相結(jié)合,IIT 和量子信息論相結(jié)合,以及意識理論與現(xiàn)有人工通用智能理論相結(jié)合等.

圖8 機(jī)器意識總體實(shí)現(xiàn)框架Fig.8 The overall implementation framework of machine consciousness

2)探索有效的機(jī)器意識實(shí)現(xiàn)方法.首先,可以采用仿腦計(jì)算方法或者傳統(tǒng)方法之間相互融合的方法,例如符號計(jì)算與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相融合,深度學(xué)習(xí)與神經(jīng)科學(xué)相融合[144]等.尤其是深度學(xué)習(xí)的最新技術(shù),如深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、膠囊網(wǎng)絡(luò)、生成式對抗網(wǎng)絡(luò)、零樣本學(xué)習(xí)等[145?147],可更好地用于實(shí)現(xiàn)機(jī)器感知意識和認(rèn)知意識.而為實(shí)現(xiàn)機(jī)器自我意識和感受意識,可將深度學(xué)習(xí)與當(dāng)前意識的神經(jīng)科學(xué)相結(jié)合,開發(fā)功能更強(qiáng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并采用仿腦計(jì)算的方法來實(shí)現(xiàn)機(jī)器意識.其次,可以采用量子計(jì)算方法,但由于量子計(jì)算機(jī)的普及難度較大,量子計(jì)算的成本代價(jià)較高,因此還需要研究在非量子體系下模擬量子計(jì)算的類量子方法.此外,將目前的深度學(xué)習(xí)技術(shù)與量子計(jì)算相結(jié)合,也是未來機(jī)器意識實(shí)現(xiàn)的重要方法.最后,可以采用生物計(jì)算、腦機(jī)融合和類腦智能的方法,構(gòu)建生物機(jī)器人和類腦機(jī)器人.例如Diaz-Alvarez 等用銀納米線構(gòu)建的大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[60],Li 等用細(xì)胞開發(fā)的“粒子”機(jī)器人[16],以及Kriegman 等用青蛙細(xì)胞創(chuàng)造出的活體機(jī)器人[148]等,都為實(shí)現(xiàn)機(jī)器意識提供了新的方法與思路.

3)構(gòu)建機(jī)器意識綜合認(rèn)知架構(gòu).目前用于人工智能的認(rèn)知架構(gòu)已有數(shù)百種,但只有少數(shù)涉及到意識,例如LIDA[94]、HCA[73]、CLARION[104].應(yīng)該在機(jī)器意識理論的基礎(chǔ)上,構(gòu)建機(jī)器意識綜合認(rèn)知架構(gòu),包括感知意識、認(rèn)知意識、機(jī)制意識、自我意識以及感受意識,并給出他們之間的層次結(jié)構(gòu)與交互關(guān)系,以實(shí)現(xiàn)環(huán)境感知、語言交流、內(nèi)省反思、自我覺知、情感感受等能力.同時(shí),結(jié)合機(jī)器意識具體的計(jì)算策略與方法,參照已有機(jī)器意識和人工智能認(rèn)知體系的優(yōu)點(diǎn),給出機(jī)器意識綜合架構(gòu)的總體實(shí)現(xiàn)策略.

4)開發(fā)意識機(jī)器人實(shí)驗(yàn)系統(tǒng).在現(xiàn)有智能機(jī)器人開發(fā)平臺上實(shí)現(xiàn)構(gòu)建好的機(jī)器意識綜合認(rèn)知架構(gòu),形成具體的意識機(jī)器人系統(tǒng),并開展具體的系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)分析研究,例如真實(shí)或虛擬環(huán)境下的人機(jī)交互,陌生環(huán)境下機(jī)器人的情感表現(xiàn),多機(jī)器人協(xié)作等,以檢驗(yàn)機(jī)器意識綜合認(rèn)知架構(gòu)是否滿足提出的機(jī)器意識理論要求,最終給出一種機(jī)器意識系統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)范例.

5)搭建機(jī)器意識測試平臺.為檢測開發(fā)的意識機(jī)器人是否有意識,意識能力程度如何,需要建立機(jī)器意識評測標(biāo)準(zhǔn)體系,例如對不同的意識類別設(shè)定不同的評價(jià)指標(biāo).現(xiàn)有的人工智能系統(tǒng)評價(jià)指標(biāo)可用于感知意識和認(rèn)知意識中,但對于自我意識和感受意識,則沒有一個(gè)公認(rèn)的評價(jià)標(biāo)準(zhǔn),目前只能通過機(jī)器的外在行為表現(xiàn)來進(jìn)行分析.在此基礎(chǔ)上,構(gòu)建開展評測的環(huán)境平臺(如鏡像實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)、問卷系統(tǒng)、圖靈測試系統(tǒng)、機(jī)器人行為分析系統(tǒng)等),以實(shí)際評測意識機(jī)器人的意識能力水平.

總之,通過上述5 個(gè)方面的研究,希望能夠在機(jī)器意識理論構(gòu)建、方法實(shí)現(xiàn)、系統(tǒng)開發(fā)、測試平臺搭建等方面有所突破,從而促進(jìn)機(jī)器意識研究的進(jìn)一步發(fā)展.

5 結(jié)語

本文首先介紹了意識的概念、理論和感受性問題.然后將機(jī)器意識分為感知意識、認(rèn)知意識、機(jī)制意識、自我意識、感受意識和意識測試6 種類型,詳細(xì)討論了每種類型的最新研究進(jìn)展.之后,對指導(dǎo)機(jī)器意識計(jì)算實(shí)現(xiàn)的5 種意識理論,即GWT、IIT、HOR、AST 和QC 進(jìn)行了深入挖掘,分析了其理論研究進(jìn)展,建模實(shí)現(xiàn)方法以及意識系統(tǒng)開發(fā)情況.最后,總結(jié)了目前機(jī)器意識面臨的困境與未來的可能發(fā)展,給出了一套意識機(jī)器人系統(tǒng)的總體實(shí)現(xiàn)框架.

機(jī)器意識的研究還處于很初級的階段,缺乏統(tǒng)一的理論、方法、評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)等.目前機(jī)器意識在國內(nèi)也少有相關(guān)研究.為切實(shí)推進(jìn)機(jī)器意識的研究,可按照機(jī)器意識總體實(shí)現(xiàn)框架(見圖8)進(jìn)行深入研究.在研究內(nèi)容方面,可暫時(shí)擱置機(jī)器意識的困難問題,重點(diǎn)研究感知、認(rèn)知與機(jī)制意識,如視覺、語言、想象、記憶、情感等意識過程中的神經(jīng)機(jī)制和計(jì)算建模.在研究方法方面,可采用自然機(jī)制和算法相結(jié)合,深度學(xué)習(xí)與量子計(jì)算相結(jié)合以及腦機(jī)融合等策略.在研究目標(biāo)方面,開發(fā)具有一定意向能力的機(jī)器人,并應(yīng)用到工業(yè)、教育、娛樂等社會服務(wù)領(lǐng)域.