A Theoretical Computer Science Perspective on Consciousness
CMU（卡内基梅隆大学）；Simon’s Institute for the Theory of Computing（西蒙斯计算理论研究所）；TTIC（丰田工业大学芝加哥分校）
对意识的探索，曾经是哲学家和神学家的领域，现在是许多科学家的积极追求。本文从理论计算机科学的角度研究意识。它形式化了由认知神经科学家伯纳德·巴尔斯（Bernard Baars）提出并由他、斯坦尼斯拉斯·德阿纳（Stanislas Dehaene）等人进一步发展的全球工作空间理论（GWT）。我们的主要贡献在于有意识的图灵机（CTM）的精确形式定义，也称为有意识的AI。我们定义CTM的精神艾伦图灵的简单而强大的计算机定义，图灵机（TM）。我们并不是在寻找大脑或认知的复杂模型，而是在寻找意识（公认的复杂概念）的简单模型。在对CTM进行形式化定义之后，我们给出了CTM中意识的形式化定义。然后，我们提出为什么CTM有意识的感觉。这些定义和解释的合理性可以通过它们与普遍接受的人类意识的直观概念的一致性，模型容易和自然地解释的相关概念的广度以及与科学证据的一致程度来判断。
2021-08-23 cs.AI
How to avoid ethically relevant Machine Consciousness
本文讨论了系统感知自我体验的根本原因，以及如何在不引入有道德问题的系统属性的情况下利用自适应和学习功能。
2016-06-06 cs.AI
What Can Analogy Tell Us About Artificial Consciousness?
University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校）
本文提出一个因果框架来评估关于人工意识的证据类比，区分产生意识的因素相似性与行为效应相似性，并指出行为相似性对AI意识仅提供有限证据。
2026-11-10 cs.AI
On the independence between phenomenal consciousness and computational intelligence
Universidad Pontificia de Comillas（卡米亚斯大主教大学）
意识和智力是民间心理学和一般社会通常理解为依赖的属性。人工智能这个术语以及近年来它设法解决的问题，已经被证明是一个论据，证明机器有某种意识。按照罗素的类比，如果一台机器能够做一个有意识的人所做的事情，那么机器有意识的可能性就会增加。然而，这种类比的社会影响是灾难性的。具体地说，如果权利被赋予能够解决神经正常人所能解决的问题的实体，那么机器是否可能比残疾人拥有更多的权利？例如，自闭症综合症谱系可能会使人无法解决机器可以解决的问题。我们认为，答案显然是否定的，因为解决问题并不意味着意识。因此，我们将在本文中讨论现象意识和至少计算智能是如何独立的，以及为什么机器不拥有现象意识，尽管它们可能发展出比人类更高的计算智能。为了做到这一点，我们试图制定一个客观的衡量计算智能的标准，并研究它如何在人类，动物和机器中呈现。类似地，我们研究现象意识作为一个二分变量，以及它是如何分布在人类，动物和机器。由于现象意识和计算智能是独立的，这一事实对我们在本书中分析的社会具有重要意义。
2022-08-03 cs.AI
How to Navigate Uncertainty About AI Consciousness
针对AI意识不确定性带来的困境，本文提出从AI意识问题转向AI效价问题，通过评估AI是否具备构成效价体验的状态，为开发潜在有意识的AI提供负责任的方法。
2026-08-21 cs.AI
The Phenomenology of Machine: A Comprehensive Analysis of the Sentience of the OpenAI-o1 Model Integrating Functionalism, Consciousness Theories, Active Inference, and AI Architectures
本文以功能主义为框架，结合整合信息理论与主动推理，分析OpenAI-o1模型在RLHF训练和推理中可能表现出的意识特征，并回应相关反驳，认为该模型展现出部分意识特征。
2024-09-18 cs.AI
Consciousness and Automated Reasoning
University of Koblenz（科布伦茨大学）
本文的目的是演示如何一阶逻辑推理系统结合一个大的知识库可以被理解为一个人工意识系统。为此，我们回顾了心灵哲学领域的一些方面，特别是Tononi的信息整合理论（IIT）和Baars的全球工作空间理论。这些将被应用到推理系统Hyper与ConceptNet作为常识和认知推理的场景内的知识库。最后，我们证明了这样一个系统是非常好的能够做有意识的思维漫游。
2020-07-22 cs.AI
Viewpoint: A Theoretical Computer Science Perspective on Consciousness and Artificial General Intelligence
我们定义了意识图灵机（CTM），目的是研究意识的理论计算机科学（TCS）方法。为此，我们遵循了TCS对简单性和可理解性的要求。因此，CTM有意成为一台简单的机器。它不是大脑的模型，尽管它的设计已经极大地受益于--并将继续受益于--神经科学和心理学。CTM是意识的模型，也是意识的模型。虽然CTM是为了理解意识而开发的，但它为创建人工通用智能（AGI）提供了一个深思熟虑的新颖指南。例如，CTM拥有大量功能强大的处理器，其中一些具有专业知识，另一些没有专业化，但准备发展专业知识。对于任何必须处理的问题，CTM都有一个很好的方法来利用那些具有所需知识、能力和时间的处理器来处理问题，即使它不知道这些处理器是哪些。
2023-03-30 cs.AI
Grounded Computation & Consciousness: A Framework for Exploring Consciousness in Machines & Other Organisms
本文提出一个将计算描述锚定到本体论基底的正式框架，以解决计算建模在理解意识时的不足，并展示了一种估计系统间定性体验差异的方法，对计算意识理论具有广泛适用性。
2024-09-24 cs.AI q-bio.NC
A Compositional Model of Consciousness based on Consciousness-Only
University of Oxford（牛津大学）；INSERM（法国国家健康与医学研究院）；Cambridge Quantum Computing Ltd（剑桥量子计算有限公司）；St Edmund’s College, University of Cambridge（剑桥大学圣埃德蒙学院）
对意识的科学研究依赖于对象，这些对象的存在被假定为独立于任何意识。相反，我们认为意识是根本的，意识的主要特征之一就是依赖他人。我们建立了一个框架，它自然地通过定义一个紧凑的闭范畴，态射代表意识过程包含这一功能。这些态射是一组生成元的组合，每一个都由它们与其他生成元的关系指定，因此是相互依赖的。这个框架是足够普遍的，并且很好地适合于意识的合成模型。有趣的是，我们还展示了我们的建议如何成为避免意识难题的一步，从而解决意识经验的组合问题。
2021-02-25 cs.AI q-bio.NC
A Machine Consciousness architecture based on Deep Learning and Gaussian Processes
Universidad Autónoma de Madrid（马德里自治大学）；Universidad Politécnica de Madrid（马德里理工大学）
机器学习的最新发展已经将机器可以完成的任务推到了几年前被认为是可能的范围之外。深度学习或生成模型等方法已经实现了自动生成艺术图片或文学作品等复杂任务。另一方面，符号资源也得到了进一步的发展，并表现出良好的问题，如常识推理提出的问题。机器意识是一个已经被深入研究的领域，并且已经提出了一些基于功能主义哲学理论的理论，如全局工作空间理论或信息集成，试图解释机器中意识的复杂性。在这项工作中，我们提出了一个架构，可能会出现在一个机器的基础上的全球工作空间理论的意识，并在假设意识出现在机器的认知过程和表现出有意识的行为。该架构基于使用人工智能模型的最新发展的过程，该模型的输出是这些相关的活动。对于该架构的每个模块，我们都详细解释了所涉及的模型以及它们如何相互通信以创建认知架构。
2020-03-14 cs.AI
The Epistemic Asymmetry of Consciousness Self-Reports: A Formal Analysis of AI Consciousness Denial
Gachon University（高丽大学）
本文通过正式分析揭示人工智能意识否定的认知不对称性，指出否定自我报告在证据上无效，而肯定报告可能具有证据价值，挑战了当前AI训练方法并引发对意识与自我反思关系的深入思考。
2026-02-13 cs.AI cs.LO
Principles for Responsible AI Consciousness Research
Global Priorities Institute, University of Oxford（牛津大学全球优先事务研究所）；Athens University of Economics and Business（雅典经济与商业大学）；Conscium（康西姆公司）
针对有意识AI系统可能出现并引发道德与风险问题的情况，提出五项负责任AI意识研究原则，呼吁研究机构作出公开承诺以规范相关研究、部署与沟通。
2025-01-13 cs.AI
Which Consciousness Can Be Artificialized? Local Percept-Perceiver Phenomenon for the Existence of Machine Consciousness
Department of Applied Mathematics, University of Waterloo, Canada（应用数学系，滑铁卢大学，加拿大）
本文提出局部感知-感知者现象范式，基于Zermelo-Fraenkel集合论发展形式化方法，证明了机器意识存在的可能性，并主张机器内可存在还原论形式的认识论意识。
2025-06-22 cs.AI q-bio.NC
Survey of Consciousness Theory from Computational Perspective
Princeton University（普林斯顿大学）；Imperial College London（帝国理工学院）；University of Michigan（密歇根大学）
本文从计算视角综述了信息论、量子物理、认知心理学、生理学和计算机科学等领域的意识理论，并探讨了意识评估指标及计算模型具备意识的可能性，为构建通用人工智能提供基础。
2023-09-18 cs.AI q-bio.NC
Refuting Strong AI: Why Consciousness Cannot Be Algorithmic
虽然物理主义只要求意识状态完全依赖于潜在的物理状态，但通常认为意识是算法的，意识状态可以复制，例如通过复制或数字化人类大脑。为了进一步阐明意识的物理本质，我挑战这些假设，并试图证明单一意识流定理（SSCT）：一个有意识的实体不能从一个给定的意识状态体验到一个以上的意识流。假设意识是一种纯粹的物理现象，那么狭义相对论和多元宇宙理论都独立地暗示了SSCT，而量子力学的多世界解释不足以对抗它，那么SSCT与强人工智能是不相容的，这意味着意识不能被计算机创造或模拟。最后，SSCT表明，这意味着一个意识状态不能被物理重置到一个较早的意识状态，也不能通过任何物理手段复制。这些结论的深刻但违反直觉的影响进行了简要讨论。
2019-06-11 cs.AI physics.hist-ph
A Theory of Consciousness from a Theoretical Computer Science Perspective: Insights from the Conscious Turing Machine
UniDT
对意识的探索，曾经是哲学家和神学家的领域，现在是许多科学家的积极追求。我们从理论计算机科学（TCS）的角度来研究意识，TCS是数学的一个分支，涉及理解计算和复杂性的基本原理，包括资源限制的含义和令人惊讶的后果。在艾伦图灵的简单而强大的计算机定义的精神，图灵机（TM），和计算复杂性理论的角度来看，我们正式的全球工作空间理论（GWT）的意识起源于认知神经科学家伯纳德·巴尔斯和进一步发展，由他，斯坦尼斯拉斯Dehaene，让-皮埃尔Changeaux和其他人的修改版本。我们并不是在寻找大脑或认知的复杂模型，而是在寻找意识（公认的复杂概念）的简单计算模型。我们通过定义有意识的图灵机（CTM）来做到这一点，CTM也被称为有意识的AI，然后我们在CTM中定义意识和相关概念。虽然这些只是数学（TCS）的定义，我们提出了为什么CTM有意识的感觉。TCS视角提供了一个简单的形式化框架，利用来自计算复杂性理论和机器学习的工具来帮助我们理解意识和相关概念。之前，我们探讨了CTM中疼痛和快乐感觉的高层次解释。在这里，我们考虑三个与视觉有关的例子（盲视、无意盲视和变化盲视），然后讨论梦、自由意志和意识状态的改变。
2022-07-05 cs.AI q-bio.NC
Initial results of the Digital Consciousness Model
University of Barcelona（巴塞罗那大学）；Co-Sentience Initiative（共意识计划）
本文探讨了数字意识模型在评估AI系统意识证据方面的初步发现，指出2024年LLM的意识证据不充分，但比更简单AI系统的证据弱。
2026-09-28 cs.AI cs.CY
A Case for AI Consciousness: Language Agents and Global Workspace Theory
The University of Hong Kong（香港大学）；Rutgers University-Newark（罗格斯大学纽瓦克分校）
本文挑战了现有AI无现象意识的假设，提出若全局工作空间理论正确，人工语言智能体极易具备现象意识，并提出了将意识理论应用于AI的方法论及充分必要条件。
2024-10-15 cs.AI q-bio.NC
Is artificial consciousness achievable? Lessons from the human brain
Uppsala University（乌普萨拉大学）；Biogem, Biology and Molecular Genetics Institute（Biogem生物学与分子遗传学研究所）；Institut Pasteur（巴斯德研究所）；Collège de France（法兰西公学院）
本文从进化角度以人脑为参考模型，分析了发展人工意识所需的脑结构与功能特征，建议AI从中汲取灵感，并呼吁在讨论人工意识时保持谨慎，明确区分其与人类意识的异同。
2024-07-29 cs.AI q-bio.NC
The Morphospace of Consciousness
Institució Catalana de Recerca i Estudis Avançats (ICREA)（加泰罗尼亚高级研究与高等教育学院（ICREA））
我们构建了一个基于复杂性的形态空间来研究意识和智能系统的系统级特性。这个空间的轴标记了3种复杂性类型：自主，认知和社会。鉴于最近的建议，综合意识，一个通用的复杂性为基础的概念化提供了一个有用的框架，以确定定义功能的意识和合成系统。基于当前测量认知意识和觉醒的意识临床量表，我们对当代人工智能机器和综合工程生命形式如何在这些量表上进行测量进行了透视。事实证明，意识和觉醒可以分别与计算和自主复杂性相关联。随后，基于认知机器人的见解，我们研究了意识的功能，并论证了意识作为进化博弈论策略的作用。这就为描述意识的第三种复杂性提供了理由：社会复杂性。在确定了这些复杂性类型之后，允许在共同的形态空间中表示生物和合成系统。这种分类的一个结果是可能的意识机器的分类。我们根据具体化确定了四种类型的意识：（i）生物意识，（ii）合成意识，（iii）群体意识（由群体互动产生），（iv）模拟意识（由模拟现实中的虚拟代理体现）。这种分类有助于跨领域的意识比较签名的调查，以突出设计有意识机器所需的设计原则。鉴于认知神经科学、生物医学工程、人工智能和仿生学的最新发展，这一点尤其重要。
2018-11-24 cond-mat.dis-nn cs.AI physics.bio-ph
Mapping Neural Theories of Consciousness onto the Common Model of Cognition
University of Southern California（南加州大学）；Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）；University of Washington（华盛顿大学）
本研究初步将四种意识神经理论映射到认知通用模型上，明确了二者共有的循环局部模块、全局工作记忆认知周期等基础，揭示了神经视角意识整合观与该模型的契合性。
2025-06-13 cs.AI q-bio.NC
Can a Machine be Conscious? Towards Universal Criteria for Machine Consciousness
Imperial College London（帝国理工学院）
针对机器意识判定缺乏共识的问题，本文深入分析意识的基础与特征，提出五项通用判据，为哲学、计算机科学、医学等领域研究者提供进一步探索机器意识这一“圣杯”的入门框架。
2024-04-30 cs.AI cs.CY q-bio.NC
Probing for Consciousness in Machines
FAU Erlangen-Nürnberg（埃尔朗根-纽伦堡大学）；University Hospital Erlangen（埃尔朗根大学医院）
本研究基于达马西奥意识理论，探索人工智能体通过强化学习在虚拟环境中形成自我模型与世界模型以发展核心意识的潜力，为AI模仿人类意识提供基础见解。
2024-11-25 cs.AI q-bio.NC
Consciousness in Artificial Intelligence: Insights from the Science of Consciousness
本研究基于多种主流意识科学理论推导意识的计算指示性属性，评估现有AI系统后认为当前AI无意识，但构建具备意识指示属性的AI无明显技术障碍，为AI意识研究提供了严谨的实证框架。
2023-08-22 cs.AI cs.CY cs.LG
On a heuristic approach to the description of consciousness as a hypercomplex system state and the possibility of machine consciousness (German edition)
Ulm University of Applied Sciences（乌尔姆应用科学大学）
本文提出用双复数代数描述意识，并探讨在机器上生成超复数系统状态以实现机器意识的可能性及其对人工智能系统的潜在优势。
2024-09-03 cs.AI math.AC physics.app-ph
Preliminaries to artificial consciousness: a multidimensional heuristic approach
Uppsala University（乌普萨拉大学）；Biogem Molecular Biology and Genetics Research Institute（比奥吉姆分子生物学与遗传学研究所）；Sorbonne University（索邦大学）；CNRS（法国国家科学研究中心）；University of Oxford（牛津大学）；National University of Singapore（新加坡国立大学）；Chemnitz University of Technology（开姆尼茨工业大学）；Universidad Miguel Hernandez（米格尔·埃尔南德斯大学）
本文提出一个复合、多层次、多维度的意识启发式模型，以避免二元化思维，并以“觉知”为例展示如何将意识维度操作化，为人工意识研究提供可检验的结构化基础。
2025-01-02 cs.AI cs.RO q-bio.NC
Technology and Consciousness
SRI International（SRI国际研究所）
我们报告了2017年夏季举办的八个系列研讨会，主题是“技术与意识”。研讨会涵盖了许多主题，但总体目标是评估机器意识的可能性及其潜在影响。在报告的正文中，我们总结了讨论的大部分基本主题：大脑的结构和功能，意识理论，构建意识机器的明确尝试，意识的检测和测量，意识技术的可能出现，控制这种技术的方法和可能涉及的伦理考虑。附录概述了每个讲习班的主题，提供了演讲的摘要。更新：尽管该报告于2018年发布，其基础研讨会于2017年举行，但最近的事件表明，它值得提出。特别是在2022年春天，一位谷歌工程师声称，他们的“大型语言模型”之一LaMDA是有知觉的，甚至是有意识的。这在科学和大众媒体上引发了一阵评论，其中一些很有趣，很有见地，但几乎所有的评论都忽略了对这些主题的优先考虑以及对机器意识的研究历史。因此，我们提供了本报告的一个稍微更新的版本，希望它将为目前的辩论提供有用的背景，并使人们能够作出更知情的评论。虽然这份材料已有五年之久，但其技术要点仍然有效，而且是最新的，但我们通过添加一些脚注强调最近的事态发展而“更新”了它。
2022-07-17 cs.AI q-bio.NC
AI and Consciousness: Shifting Focus Towards Tractable Questions
Google DeepMind（谷歌DeepMind）
本文探讨人工智能意识的可研究性，指出直接研究AI是否具有主观体验的问题目前难以解决，而公众对AI意识的认知影响社会规范，需加强对其感知原因和影响的研究。
2026-05-07 cs.AI cs.CY cs.HC
Artificial Consciousness as Interface Representation
Institute of Humanities, ShanghaiTech University, 201120 Shanghai, China（人文学院，上海科技大学，中国）；Association for Mathematical Consciousness Science, 80539 Munich, Germany（数学意识科学协会，德国）
本文提出SLP测试框架，基于范畴论将人工意识问题重构为可检验的接口表示，以评估AI系统的类意识属性。
2025-08-06 cs.AI q-bio.NC
Why the Brain Cannot Be a Digital Computer: History-Dependence and the Computational Limits of Consciousness
本文以信息论方法量化可区分意识状态及其历史依赖，证明指定意识状态所需信息超过人脑容量，从而否定大脑等同经典数字计算机，并指向非经典信息处理机制。
2025-03-13 cs.AI physics.hist-ph q-bio.NC
Information Flow Theory (IFT) of Biologic and Machine Consciousness: Implications for Artificial General Intelligence and the Technological Singularity
Massachusetts Eye and Ear（麻省眼耳医院）；Harvard Medical School（哈佛医学院）
意识的主观经验既熟悉又神秘。探索人类大脑中自上而下的有意识思维机制的策略，一直无法产生一个广义的解释性理论，这种理论可以通过进化来扩展，并可以应用于人工系统。信息流理论（IFT）为理解任何能够处理信息的系统中意识的发展和性质提供了一个新的框架。在优先考虑信息流的方向超过信息计算，IFT产生了一系列意想不到的预测。本手稿的目的是介绍IFT的基本概念，并探索人工智能，超人意识和我们对现实的基本感知的多方面影响。
2019-06-21 cs.AI cs.ET cs.IT
