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有意识的人工智能
人工智能 (AI) 的最新进展已使分类任务的速度和准确性达到人类水平。反过来，这些能力使人工智能成为许多人类活动的可行替代品，这些活动的核心是分类，例如低级服务工作中的基本机械和分析任务。当前的系统不需要有意识就可以识别模式并对其进行分类。1 然而，要使人工智能发展到需要直觉和同理心的更复杂的任务，它必须发展出类似于人类自我意识或意识的元思维、创造力和同理心等能力。我们认为，这种范式转变只有通过人工智能向意识的根本转变才有可能实现，这种转变类似于人类通过自然选择和进化过程所发生的转变。因此，本文旨在从理论上探索人工智能出现意识的要求。它还提供了对如何检测有意识的人工智能的原则性理解，以及它如何与寻求最终创造与人类在语言上无法区分的机器的主导范式形成鲜明对比。
人工智能和有意识的脑电波
人类大脑会发出我们感觉不到的波。从大脑发出的波是有意识的和有知觉的。脑电波具有如此令人难以置信的力量，可以做任何事情。人类脑电波可以毫无偏差或问题地穿过所有物体，并以超高速传播到无限远的距离 [1]。如果人类脑电波足够强，它们可以让天空中的飞机停下来，甚至干扰人类的幸福和痛苦。人类大脑由许多称为神经元的神经细胞组成。神经元遍布全身。大脑不同部位之间以及大脑与身体其他部位之间的交流是通过这些神经细胞和神经信息进行的。事实上，大脑向身体的不同部位发送各种信息，并通过这些神经细胞从它们接收信息。这种神经信息的本质是细胞内的电流形式和两个细胞之间的化学转变形式。头骨表面神经元的电活动导致大脑电活动的形成，称为
有意识的访问假设
二十年前有争议的七个预测是有争议的，但是所有这些预测已经积累了所有预测，如下所述。（1）有意识的感知涉及的不仅仅是感觉分析；它可以访问广泛的大脑来源，而无意识的输入处理仅限于感官区域。对许多科学家来说，“有意识的感知”一词表明了多余的，而“无意识的感知”是自我矛盾。然而，在过去的二十年中，许多证据来源出现了无意识的感觉分析，提出了一个问题：“感知的有意识和无意识方面有什么区别？今天，我们可以将感知意识视为实验变量。Dehaene等。 最近表明，向后掩盖的视觉单词主要激活视觉皮层，而相同的有意识的单词引起了广泛的视觉，顶点和正面激活（图） 1）[8]。 Tononi等。 和Srinivasan等。 已在中演示Dehaene等。最近表明，向后掩盖的视觉单词主要激活视觉皮层，而相同的有意识的单词引起了广泛的视觉，顶点和正面激活（图1）[8]。Tononi等。 和Srinivasan等。 已在中演示Tononi等。和Srinivasan等。已在
从图灵到有意识的机器
摘要：在图灵（Turing）1950年的“计算机和智能”与当前对“人工智能（AI）”一词的大量公众接触之间的时期，图灵的问题“机器可以思考吗？”已经成为媒体，家庭乃至酒吧的日常辩论的话题。但是，“机器可以思考吗？”滑行到一个更具争议性的问题上：“机器可以意识到吗？”当然，这两个问题是链接的。在这里认为意识是思想的先决条件。在图灵的模仿游戏中，有意识的人类玩家被一台机器所取代，在第一个地方，它被认为不具有意识，并且可能欺骗了对话者，因为从个人的讲话或行动中看不到意识。在这里，对机器意识的发展范式进行了研究，并与现存的生命意识分析相结合，以指出有意识的机器是可行的，并且有能力思考。通往此的途径利用“神经状态机”中的学习，这使图灵对神经“无组织”机器的看法。的结论是，“无组织”类型的机器可能具有人为的意识形式，类似于自然形式，并为其性质带来了一些启示。
有意识的绿色衣柜
印度恰蒂斯加尔邦。摘要，新兴趋势和当代风格的时尚饥饿渴望对生态碳足迹产生了重大贡献，从而导致了巨大的环境退化。过去几十年来的时尚正在经历向可持续实践和方法的变革性转变。这项研究通过对可持续时尚方法（例如可持续原材料，道德生产实践和循环经济）等可持续时尚方法进行全面评论，调查了绿色衣柜的多方面观点。这项研究探讨了可持续材料的采用程度，包括再生织物和可生物降解纤维，从而减少了该行业的碳足迹。它还涵盖了绿色实践，例如零废物模式制造和可持续的牛仔布。它还突出了技术在减少生产过程中能源和资源的使用中的作用。此外，它涉及设计师慢速，租赁服务，胶囊衣柜和升级等设计师实践的新时装模型的潜力，以促进负责任的消费并最大程度地减少废物的产生。关键词：可持续性，绿色衣柜，循环时装模型，缓慢的时尚，回收，升级。简介：时尚本质上是动态的。尖端的技术和信息的广泛传播共同减少了风格的保质期，从而促进了快速时尚。这反过来增加了全球碳足迹，从而导致温室气体排放。这种快速的时尚文化加剧了环境状况，导致最终在垃圾填埋场中产生的大量纺织品废物。为了通过更绿色的方法来解决这种情况，需要将可持续性注入时尚。可持续实践是指习惯和行为的适应性，这些习惯和行为满足了当代的要求，而无需谈判未来一代满足他们需求的可能性（Kustenkova，2017年）。从外行人的角度来看，可持续性意味着以有意识的方式满足自己的需求，而不会耗尽自然资源，从而保留它以供未来的一代。在纺织和时尚的背景下，它是指时尚和纺织行业内的倡议，以减少其环境影响，实施道德实践，保护工人权利和维护动物福利。根据日内瓦环境网络的说法，当今情况下，第二大消耗行业是时尚产业，占全球碳排放量的近2-8％（环境
我们能认为机器有意识吗？
在本文中，我将研究我们是否有理由将意识归因于人工智能系统。首先，我将简要介绍人工智能 (AI) 的概念历史，并明确我将使用的术语。其次，我将简要回顾当今提供的 AI 程序类型，确定我认为哪种研究程序为机器意识提供了最佳候选。最后，我将考虑三种最合理的方法来了解机器是否有意识：(1) AI 表现出与人类思想者组织相似性足够高，(2) 推断出最佳解释，以及 (3) 我所说的“泛心论”，即如果一切都是有意识的，那么我们可以免费在 AI 中获得机器意识。然而，我认为这三种归因于机器意识的方法都是不充分的，因为它们各自都面临着严重的哲学问题，我将对这些问题进行调查并针对每种方法进行专门定制。
有意识的多感官整合
意识在人类认知和适应行为中发挥着重要作用，尽管其在多感觉整合中的作用尚未完全了解，因此，仍存在一些问题：大脑如何整合来自不同外部环境的多感觉信号？如何定义这些多感觉信号的角色以遵循预期的环境行为约束？这项工作旨在阐明一种关于意识多感觉整合 (CMI) 的新理论，以解决上述研究挑战。具体而言，锥体细胞中已建立的情境场 (CF) 和相干信息最大理论（Kay 等人，1998；Kay 和 Phillips，2011）被分为两个功能不同的整合输入场：局部情境场 (LCF) 和通用情境场 (UCF)。 LCF 定义来自大脑其他部分（原则上来自时空的任何地方）的调节性感觉信号，而 UCF 定义外部环境和预期行为（基于过去的学习和推理）。LCF 和 UCF 都与受体场 (RF) 相结合，以开发一类新的情境自适应神经元 (CAN)，以适应不断变化的环境。使用人类情境视听 (AV) 语音建模来评估所提出的理论。模拟结果为情境调节和选择性多感觉信息放大/抑制提供了新的见解。这里回顾的中心假设表明，除了经典的兴奋和抑制信号外，锥体细胞还接收 LCF 和 UCF 输入。UCF（作为转向力或调谐器）在精确选择是否放大/抑制相关/不相关前馈信号的传输而不改变内容方面起着决定性的作用，例如，哪些信息值得更多关注？与现有深度神经网络 (DNN) 中的无条件兴奋和抑制活动相反，这被称为条件放大/抑制。
Simulacra为有意识的Exotica
基于LLM的对话剂在相关的意义上肯定是异国情调的，尽管它们的人类行为。他们的宪法与人类或任何动物的宪法根本不同。人类通过在共享世界中与其他语言用户的互动来学习语言，而大型语言模型是一个无形的计算实体，在基本层面上，它可以通过一系列单词（代币）（代理）预测下一个单词（从技术上讲是下一步的标记），曾在很大的文本数据中训练过大量的文本数据（BENDER和KERDAH 2020；因此，可以将基于LLM的对话代理人视为人类语言使用者的模拟，他们的语言行为可以理解为一种角色扮演（Andreas 2022; Janus 2022; Janus 2022; Shanahan，McDonell和Reynolds 2023）。
洞察有意识的认知信息处理
一个多世纪以来，意识的神经和病理生理、行为和认知相关性一直是现代众多学科理论研究和实证研究的活跃领域。有意识的认知信息处理无法直接观察到，但可以从学习表现中的阶梯式不连续性或基于突然顿悟的问题解决行为改进中推断出来。据推测，与顿悟相关的知识突然进步需要创造性地重组任务或问题相关信息的心理表征，并分别重组任务或问题以克服认知死胡同或僵局。顿悟事件后学习表现或问题解决的不连续性可用作时间标签，以捕捉有意识的认知信息处理必须发生的时间窗口。根据有意识的认知信息处理的平台理论，重组和重构过程需要在工作记忆中维护任务或问题相关信息，以便执行功能对这些心理表征进行操作。电生理学证据表明，在基于洞察力的问题解决方案之前的工作记忆中的重组和重构过程伴随着包括前额叶皮层在内的皮质区域伽马振荡功率的增加。经验证据和理论假设表明，缝隙连接通道和连接蛋白半通道参与了皮质伽马振荡和工作记忆过程。学习或问题解决表现中的不连续性可以用作时间标签，以研究缝隙连接通道和半通道在有意识的认知处理中的含义。
迈向有意识的服务机器人
深度学习在视觉感知，语音识别，自然语言处理和多模式模型等领域取得了巨大的成功，这激发了人们对自主机器人技术革命进步的希望。但是，现实世界中的机器人应用提出了独特的挑战，包括许多可变性来源，高维状态和动作空间，非线性依赖性以及部分遵守性。关键挑战是机器人及其环境的非平稳性，当训练的模型遇到分布外数据时，这会导致性能问题。不像当前的机器学习模型一样，人类有效地适应变化并迅速学习新任务，这是人类思想的认知建筑的能力。这包括利用组合性的系统概括，使人通过重新组合已知组件来理解和操纵新的对象和任务。人的大脑同时采用习惯和受控的处理，并通过系统1和更复杂的，更复杂的，有意识的方式以有意识的方式管理的快速，常规动作来处理系统2 [1] [1]，[2]（图1）。尽管能力有限，System 2仍可以灵活地解决问题和自我监控。要实现人类般的学习和推理，机器人必须整合因果模型，工作记忆，计划和元认知处理。我主张一种自下而上的方法，通过扩展高成功的系统1处理而无需更改工具，将意识启发的认知功能集成到服务机器人中。我的我设想开发学习感知和计划的方法，使机器人能够处理新颖的情况和自我监测。这可以通过三个特定的研究目标来实现：（i）通过快速，惯常的处理，从原始感觉数据中创建机器人工作空间的结构化表示，以及为这些表示形式学习预测模型以管理常规技能。（ii）通过为工作记忆选择几个元素，学习抽象的预测以及基于推出和搜索的计划操作来确定有意识的预测和计划。（iii）实施有意识的自我监控，以评估对在需要时收集信息并避免危险的预测和学习政策的信心。直观的沉浸式远程敏感系统可以实时运输到偏远地区。