人工智慧的意識到底是個什麼？

人工智慧只是根據設定好的功能進行執行，但是這種怎麼能稱之為意識？意識究竟如何用人工智慧實現無論多麼聰明多麼功能多始終沒有意識只是電路和複雜的程序罷了人也差不多與機器人不同人有一個感覺系統你們覺得呢？剛剛看機器人電影突然覺得機器人的意識究竟是一種什麼樣的東西包括人類也是很好奇哪位高人能給予定義！

人工智慧（AI）^[1]是計算機科學的一個分支，致力於在機器中複製或模擬人類智能，從而機器可以執行通常需要人類智能的任務。AI系統的一些可編程功能包括計劃，學習，推理，問題解決和決策。人工智慧系統由演算法支持，並使用機器學習，深度學習和規則等技術。機器學習演算法使用統計技術將計算機數據饋送到AI系統，以使AI系統能夠學習，通過學習，AI系統在執行任務時會逐漸自我升級優化，而無需經過專門編程即可做到。

現階段實現的AI其實是屬於最低級的AI，也就是弱AI，AI一共被劃分為三類^[2]。

Artificial narrow intelligence (ANI), 弱AI，不具備意識
Artificial general intelligence (AGI), 強AI，具備初級意識
Artificial superintelligence (ASI), 超級AI，意識等同或超過人類

1 ANI^[3]

弱AI是迄今為止我們成功實現的唯一人工智慧類型。Narrow AI是面向目標的，旨在執行單個任務（例如，面部識別，語音識別/語音助手，駕駛汽車或互聯網搜索），並且在完成其編程要完成的特定任務時非常」聰明「。儘管這些機器看起來很智能，但它們在有限的約束和限制下運行，這就是為什麼這種類型通常被稱為弱AI。弱AI不會模仿或複製人類的智能，它只是基於參數和上下文來模擬人類的行為。

所以在這階段，人工智慧的意識也就無從談起。

2 AGI^[4]

強AI是一種具有通用智能的機器的概念，該機器模仿人類的智能或行為，並具有學習和應用其智能來解決任何問題的能力。在任何給定的情況下，AGI都可以以與人類的方式思考，理解和行動。

人工智慧研究人員和科學家尚未實現強AI。為了獲得成功，他們將需要找到一種使機器具有意識的方法，並對全套認知能力進行編程。機器必須將體驗式學習提高到一個新的水平，不僅要提高單項任務的效率，還要具備將體驗式知識應用於更廣泛的不同問題的能力。強AI使用AI心理框架理論（Theory of mind AI framework），該框架指的是辨別其他智能體的需求，情感，信念和思維過程的能力。AI心理框架理論與複製或模擬無關，而與使機器真正瞭解人類有關。

在這一階段，可以將人工智慧的意識理解為一種AI的心理框架理論，即該框架可以使得AI獲得辨別其他智能體的需求，情感，信念和思維過程的能力。AI心理框架理論與複製或模擬無關，而與機器能否真正瞭解人類有關。

我的理解是智能體不僅僅包括人類，甚至包括其他物種，強AI具有的數據獲取能力和處理能力要強於人類，那麼感知並真正瞭解其他物種的需求，情感等等也就充滿了可能性。

3 ASI^[5]

超級AI，是一種假想的AI，它不僅模仿或理解人類的智力和行為。ASI是機器變得擁有自我意識並超越人類智能和能力。

長期以來，超級智能一直是反烏託邦科幻小說的靈感來源，在這種小說中，機器人超越，推翻或奴役人類。超級智能的概念使AI演變成與人類的情感和體驗非常相似的東西，以至於它不僅理解它們，還喚起了自身的情感，需求，信念和慾望。

除了複製人類的多方面智慧之外，ASI在理論上將在我們所做的每一件事上都做得更好。數學，科學，體育，藝術，醫學，業餘愛好，情感關係，應有盡有。ASI具有更大的內存和更快的處理和分析數據能力。因此超級智能的決策和解決問題的能力將遠勝於人類。

總結：

人工智慧分為，ANI, AGI 和 ASI三類，我們目前所能達到的僅僅是弱AI水平，在這個階段AI是沒有意識的。而更高階段的AGI和ASI，我們尚未觸及，但是根據現在學界的研究，AGI，也就是強人工智慧，在這個層次人工智慧將會擁有初級的意識，具有對人類的需求、情感、信念和思維過程的感知和辨別能力。對於更高層級ASI，也就是超級人工智慧，現在還僅僅是一種假想的概念，但不可否認的是隨著人工智慧技術不斷的發展，再輔以基礎理論的不斷進步，ASI或許會在不遠的未來有著更加清晰的輪廓。

參考

^https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_intelligence
^https://codebots.com/artificial-intelligence/the-3-types-of-ai-is-the-third-even-possible
^https://en.wikipedia.org/wiki/Weak_AI
^https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_general_intelligence
^https://en.wikipedia.org/wiki/Superintelligence

以前寫過一篇短文，或許能解答了你的疑問：《機械的自我意識》

人工智慧是相對於人的智能而言的。正是由於意識是一種特殊的物質運動形式，所以根據控制論理論，運用功能模擬的方法，製造電腦模擬人腦的部分功能，把人的部分智能活動機械化，叫人工智慧。

人工智慧的本質是對人思維的信息過程的模擬，是人的智能的物化。儘管人工智慧可以模擬人腦的某些活動，甚至在某些方面超過人腦的功能，但人工智慧不會成為人類智能而取代人的意識。

人工智慧是思維模擬，並非人的思維本身，決不能把「機器思維」和人腦思維等同起來，認為它可以超過人腦思維是沒有根據的：首先，人工智慧是無意識的機械的、物理的過程。人的智能主要是生理的和心理的過程。再者，人工智慧沒有社會性。人類智慧具有社會性。況且，人工智慧沒有人類意識特有的能動性和創造能力。人類思維則主動提出新的問題，進行發明創造。所以說，我認為，人工智慧的「意識」只是一種「機器思維」。

由「科學有故事汪詰」回答

人工智慧，簡稱 AI，這個名詞現在幾乎已經到了隨處可見的地步。2016 年，一隻會下圍棋的「阿法狗」把人類對人工智慧的警惕推向了又一個高潮。如果你也是一個科幻愛好者，可能會跟我一樣追美劇《西部世界》。這部片子向我們細緻描繪了人工智慧是如何被製造出來，並且最終覺醒試圖取代人類（截止到本文寫作時，《西部世界》第二季正在上映）。而美國暢銷書之王丹·布朗今年推出的最新力作《本源》，也是以人工智慧為題材的小說。2017 年國內非虛構類圖書暢銷冠軍就是尤瓦爾·赫拉利的《未來簡史》。在這本書中，作者向我們曆數了現在人類的大部分職業都將被人工智慧取代，包括一向被認為是高知識含量的醫生、律師、記者等等。

大多數人能夠做的工作，未來人工智慧都能做，這一點幾乎沒有什麼爭議。然而，人工智慧是否能夠覺醒，也就是具備自主意識，像人一樣自主思考，這就有非常大的爭議了。本文將帶你深入瞭解科學界對此的研究歷史和各方觀點。

實際上，從科學的角度來說，覺醒的路徑有兩條，一條是由人類編製出來的電腦程序覺醒；另一條路徑是把人類的思維和記憶全部上傳到計算機中，讓人類在電腦中覺醒。到底哪一條路徑更有可能發生呢？讓我們帶著這個問題開始今天的探索之旅。首先，我們先來討論一下到底什麼是意識？

這是一個非常難以定義的詞，有點兒像「精神」或者「我」這樣的哲學味道很濃的詞。對意識的探究自古就有。古希臘時代，亞裏士多德撰寫了《靈魂論及其他》，闡述了他對生與死、睡與醒、以及其他心腦問題的深入思考。而另一位古希臘學者希波克拉底認為，人類應該知道，我們的喜怒哀樂都來自大腦，且只來自於大腦。這可能是最早的心物一元論。而笛卡爾在 17 世紀提出了心物二元論，他的名言是「我思故我在」，認為人由完全不同的兩種實體組成，一個是心靈，另一個是身體。心靈是非物質實體，永生不滅，不佔空間，具有意識。而身體是物質實體，可以被摧毀，佔據空間。心靈寄居在人的身體，或者說寄居在人的大腦內，大腦也屬於身體的一部分，心靈接受身體傳來的信息，並向身體發送指令。

科學的進步使我們對意識的研究不再僅限於哲學領域。到了 19 世紀末，西班牙神經解剖學家羅曼尼·卡哈爾運用並改進了銀染色法，對神經系統進行了大量研究，創立了神經系統的神經元理論。他認為神經系統並非是連續一片的，而是由一個個的神經元組成。卡哈爾的研究，為現代神經科學奠定了基礎。

現代科學認為，意識是一種「神經反應」，是一種自我感受、自我存在感與對外界感受的綜合體現。換句話說，現代科學已經否定了笛卡爾的心物二元論。科學家認為意識必須依賴於神經元這種實體，它是人自主或者不自主地產生的一系列神經反應的體現。通俗地說，意識就是一種大腦活動。這是一個重要的前提，正是因為意識是基於物質的，我們纔有了繼續研究覺醒的可能性。

好了，有了以上這些知識後，我們就可以這樣認為，所謂的覺醒問題，它等價於是否可以用我們現在的計算機系統來完全模擬神經元的活動，如果能模擬，那麼計算機系統就必然有覺醒的理論可能，反過來，如果神經元的活動是現在的計算機結構根本不可能模擬的，那麼，覺醒就是一個偽命題，至少可以說，人類的意識與電腦的意識是不同的。

於是，覺醒問題就暫時轉換成了計算機系統能否模擬神經元活動的問題。你看，我剛才的這一番論述就體現了科學思維中非常務實的一面，如果我們只有哲學思維，那麼，光光是研究到底什麼是「我」，什麼又是「精神」，就可能永遠爭論不休了。科學思維則把這個問題轉換成了可以通過邏輯和實證來研究的具體問題。

我們現在拿到了兩個研究對象，一個是計算機系統，另一個則是大腦的神經元系統。現在我們要研究的是這兩個系統之間到底存在哪些異同點，是否是等價的，或者說，計算機系統未來是否有可能可以和大腦神經元系統等價。

應該先思考，人的意識是怎麼產生的？個人認為：大腦 + 經歷 + 學習領悟 =&> 意識。那麼要讓機器獲得意識，理論上有兩個方向： 1、把以上三個要素都數字化地實現，像人一樣從零學習建立意識。2、直接從意識定型的人的大腦中讀取數據（通過腦機介面技術），複製給機器人。當然，說起簡單，但這兩個方向目前的AI技術都遇到極大的瓶頸，有待突破。

第一個方向，大腦需要用足夠複雜的神經網路模型來表示；經歷需要通過數字化地傳輸，但單單感測器（比如味覺）就有許多坑沒填完；學習領悟則需要足夠強大的學習和優化演算法，現在的技術完全不足夠的，即使已經有監督、無監督、強化學習、對抗學習各種在特定任務（Go, Dota）上超越人類性能的演算法模型。第二個方向，看起來會容易實現很多，但也要一個可以接受讀取得到人腦數據的計算機模型，有一個神奇的程序能去執行運行數字化「意識」，或者說把數字化「意識」轉換成程序，無論哪種，目前都做不到。況且，通過複製得到的人工意識還存在進化學習的問題，得和第一個方向做結合，最終還是無法繞開第一個方向將遇到的瓶頸。

關於建立大腦的模型，補充一下，從生理基礎的角度由上向下：大腦 -&> 不同的功能區 -&> 複雜的神經元連結 -&> 單個神經元。單個神經元已經可以模擬實現。神經元之間的連接和強弱，類比於神經網路中的連接權重（不瞭解神經網路的話，可以先簡單理解為由學習反饋而變化的數字電路），是可以學習的參數。看起來很有希望。但是人類的學習領悟過程遠遠不僅是一個Adam梯度下降優法演算法，就算已經有監督、無監督、半監督、強化學習、對抗學習等等AI演算法模型，就算這樣的模型已經在許多特定任務上超越人類性能，但仍然沒有表徵出人類的自省、主動思考、靈感創作等等更高維的學習方式。

回到問題，科幻動畫或電影提到的機器人意識，即是人的意識的數字化，理論上大概可從以上兩個方向獲得，實際上，還有很多技術瓶頸 - 建立可模擬人類大腦的核心模型、開發超強的腦機介面技術去複製人類意識、研究出可媲美人類學習領悟過程的演算法。