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
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
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
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
AI Consciousness is Inevitable: A Theoretical Computer Science Perspective
从理论计算机科学角度探讨人工智能意识的必然性，提出形式化机器模型解释意识现象，支持机器意识的合理性与不可避免性。
2026-05-01 cs.AI
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
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
ConsciousControlFlow(CCF): A Demonstration for conscious Artificial Intelligence
Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学）
在这个演示中，我们提出了意识控制流（CCF），一个原型系统，以证明有意识的人工智能（AI）。该系统基于意识的计算模型和需求层次。CCF支持典型场景来展示有意识AI的行为和心理活动。我们证明，CCF提供了一个有用的工具，有效的机器意识的演示和人类行为的研究援助。
2021-02-06 cs.AI
The Principles of Human-like Conscious Machine
Mind Simulation Lab（心智模拟实验室）；Chongqing Medical and Pharmaceutical College（重庆医药高等专科学校）
本文提出一个与基底无关且抗伪造的现象意识充分性判据及形式化框架，论证满足该框架的机器原则上可实现现象意识，并以人类自身作为初步验证，为构建真正类人人工智能提供新范式。
2025-09-21 cs.AI 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
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
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
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
Brainish: Formalizing A Multimodal Language for Intelligence and Consciousness
Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）
拥有丰富的多模态内部语言是人类智能的重要组成部分，它可以实现多模态预测，翻译和生成等几种必要的核心认知功能。在Blum和Blum（2021）提出的意识机器模型意识图灵机（CTM）的基础上，我们描述了一种称为Brainish的多模态语言的必要条件，包括单词，图像，音频和感觉，CTM的处理器使用它们来相互通信。我们定义的语法和语义的Brainish操作这种语言之前，通过多通道人工智能，一个充满活力的研究领域，研究处理和相关信息所需的计算工具，从异构信号的镜头。我们学习Brainish的一般框架涉及设计（1）单峰编码器来分割和表示单峰数据，（2）协调表示空间，该空间将单峰特征关联并组成，以获得多模态输入的整体意义，以及（3）解码器将多模态表示映射到预测（用于融合）或原始数据（用于翻译或生成）。通过讨论Brainish如何对沟通和协调至关重要，以实现CTM中的意识，并通过实现Brainish的简单版本，并评估其在多个真实世界的图像，文本和音频数据集上的多模态预测和检索任务上展示智能的能力，我们认为这种内部语言对于智能和意识的机器模型的进步将是重要的。
2022-07-06 cs.AI cs.CL cs.LG
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
Conscious enactive computation
New Jersey Institute of Technology（新泽西理工学院）
本文着眼于最近的辩论在enactivist文学计算和意识，以评估建设人工意识代理的主要障碍。我们考虑了Villalobos和Dewhurst（2018）提出的基于组织封闭的生成计算的建议。我们试图通过有限状态自动机所采取的状态空间的封闭路径来改善这一论点。这激发了对克拉克最近对“扩展意识”的批评的辩护，也许还有一个与机器一起生活的新视角。
2018-12-03 cs.AI
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
Testing the Machine Consciousness Hypothesis
California Institute for Machine Consciousness（加利福尼亚机器意识研究所）
本文提出通过研究分布式系统中集体智能的对齐机制，探讨机器意识的产生源于交流而非建模。
2025-11-30 cs.AI cs.CL cs.LG
Can Computers overcome Humans? Consciousness interaction and its implications
University Pompeu Fabra（庞培法布拉大学）；Sorbonne University, Pierre et Marie Curie, Paris VI（索邦大学，皮埃尔和玛丽·居里大学，巴黎第六大学）
计算机能超越人类的能力吗？这是一个自相矛盾和有争议的问题，特别是因为有许多隐藏的假设。本文重点讨论这个问题，提出一些与未来几代机器和对大脑的理解有关的误解。我们将讨论计算机在多大程度上可以达到人类的能力，以及只有当计算机是一台有意识的机器时，它才是可能的。然而，它将表明，如果计算机是有意识的，由于意识的干扰过程将影响系统的信息处理。因此，有可能制造出有意识的机器来克服人类的能力，这将与人类一样具有局限性。换句话说，试图用计算机来克服人类的能力意味着一个矛盾的结论，即计算机永远不会克服人类的能力，或者如果计算机做到了，它就不应该被认为是计算机了。
2017-06-26 cs.AI q-bio.NC
Can we build a conscious machine?
产生意识状态的潜在生理机制仍然是未知的。为了在意识问题上取得进展，我们需要实验性地设计一个系统，以类似于我们大脑的方式进化。最近的实验数据表明，进化中的人类大脑的多尺度性质可以通过重新编程人类细胞来实现。一个混合系统可以被设计成包括一个进化的大脑，配备有数字计算机，保持体内平衡，并为大脑生长提供适量的营养和氧气。通过控制各种类型细胞的空间组织，将逐步实现不断进化的大脑结构的塑造。按照特定的程序，进化中的大脑可以使用替代现实进行训练，以学习和体验现场场景。我们已经从神经电动力学中了解到，在产生动作电位和突触活动的过程中，大脑中有意义的信息在分子（蛋白质）水平上被电（无线）读出并在神经元和突触中快速写入。由于通过训练，有意义的信息会积累起来，并以电子方式整合到大脑中，因此可以预测，这种渐进的训练过程将触发一个临界点，使意识体验在混合系统中出现。
2014-11-17 cs.AI cs.ET
Discovering Machine Correlates of Consciousness
Pirouette Software Inc.（皮鲁埃特软件公司）；University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校）；Polytechnic of Turin（都灵理工大学）
本文提出可迁移的机器意识关联物（MCCs）定义，通过对Llama-2 7B和Llama-3.1 70B开展实验，发现规模更大的Llama-3.1 70B中存在MCCs，且MCCs可用于检测AI智能体情绪。
2026-09-01 cs.AI
Unplugging a Seemingly Sentient Machine Is the Rational Choice -- A Metaphysical Perspective
Erik J. Bekkers；Anna Ciaunica
本文通过引入生物唯心主义框架，批判计算功能主义，论证人工智能只是功能模仿而非有意识主体，从而解决拔掉有情感AI的插头是否道德的悖论。
2026-06-01 cs.AI
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
The problem with AI consciousness: A neurogenetic case against synthetic sentience
Kalaidos University of Applied Sciences（卡拉多斯应用科学大学）；University of Fribourg（弗里堡大学）；University Hospital for Psychiatry Bern（伯尔尼大学精神病医院）；University of Bern（伯尔尼大学）
自从第一个基于机器学习（ML）的人工智能（AI）机器诞生以来，公众社会就一直认为，最终计算机可以变得有知觉，并发展出自己的意识。随着这些模型变得越来越好，令人信服地更具拟人化，甚至一些工程师也开始相信人工智能可能会变得有意识，这将导致严重的社会后果。本文主要基于神经发生结构主义的理论来反对有感觉的人工智能的可解释性，该理论声称生物神经元的生理学及其复杂大脑的结构组织是真正意识出现的必要先决条件。
2022-12-07 cs.AI cs.CY q-bio.NC
On the link between conscious function and general intelligence in humans and machines
Microsoft Research（微软研究院）；Araya Inc.（Araya公司）
在大众媒体中，人工智能体意识的出现与这些智能体同时实现人类或超人水平的智能之间往往存在联系。在这项工作中，我们探索了意识和智力之间这种看似直观的联系的有效性和潜在应用。我们这样做，通过检查与三个当代理论的意识功能的认知能力：全球工作空间理论（GWT），信息生成理论（IGT）和注意力图式理论（AST）。我们发现，这三种理论都将意识功能与人类领域一般智力的某些方面联系起来。有了这种见解，我们转向人工智能（AI）领域，发现虽然还远未证明一般智能，但许多最先进的深度学习方法已经开始结合三种功能理论中的每一种的关键方面。在确定了这一趋势之后，我们使用人类心理时间旅行的激励性例子来提出三种理论中的每一种的见解可以组合成一个统一的和可实施的模型的方法。考虑到这是由三种功能理论中的每一种所支撑的认知能力所实现的，能够进行精神时间旅行的人工智能不仅比目前的方法具有更高的一般智能，而且与我们目前对人类意识功能作用的理解更加一致，因此使其成为人工智能研究的一个有希望的近期目标。
2022-07-19 cs.AI cs.NE
Detecting Qualia in Natural and Artificial Agents
University of Louisville（路易斯维尔大学）
意识的难题已经被当作一种幻觉而被摒弃了。通过证明计算机能够体验，我们表明它们至少具有初步的意识，并具有最终达到超意识的潜力。该文件的主要贡献是一个测试，确认某些主观经验的测试代理。我们随后分析了有意识机器的好处和问题，以及这种能力对未来计算、机器权利和人工智能安全的影响。
2017-12-11 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
Simulacra as Conscious Exotica
Google DeepMind（谷歌DeepMind）；Imperial College London（伦敦帝国学院）；Institute of Philosophy, School of Advanced Study, University of London（伦敦大学高级研究学院哲学研究所）
本文针对生成式语言模型驱动的对话智能体仅为行为拟像、是否可被视为具有意识的哲学问题，结合维特根斯坦后期思想展开探讨，规避二元论思维误区以提供新的分析视角。
2024-07-11 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
Chatbots as social companions: How people perceive consciousness, human likeness, and social health benefits in machines
Princeton University（普林斯顿大学）；Princeton School of Public and International Affairs（普林斯顿公共与国际事务学院）；Princeton Neuroscience Institute（普林斯顿神经科学研究所）
本文通过对比陪伴型聊天机器人用户与非用户，发现用户认为此类关系有益社交健康，且感知聊天机器人更具意识和人类相似性与更积极评价相关，揭示了类人聊天机器人可能通过提供可靠互动促进社交健康。
2025-04-10 cs.AI cs.HC
Conscious AI
University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校）；Kennesaw State University（肯尼索州立大学）
人工智能（AI）的最新进展已经实现了人类规模的分类任务的速度和准确性。反过来，这些能力使人工智能成为许多核心涉及分类的人类活动的可行替代品，例如低级服务工作中的基本机械和分析任务。目前的系统不需要有意识地识别模式并将其分类。然而，要让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，只有通过人工智能状态向意识的根本转变，这种范式转变才有可能，这种转变类似于人类通过自然选择和进化过程发生的转变。因此，本文旨在从理论上探讨人工智能中意识出现的要求。它还提供了一个原则性的理解，即如何检测到有意识的人工智能，以及它如何表现出来，而不是寻求最终创造出与人类在语言上无法区分的机器的主导范式。
2022-05-20 cs.AI cs.CL cs.CY
The age of spiritual machines: Language quietus induces synthetic altered states of consciousness in artificial intelligence
University College London（伦敦大学学院）；Imperial College London（帝国理工学院）
该研究通过操纵 CLIP 和 FLAVA 多模态模型的注意力权重模拟语言静默，发现降低语言注意力可使模型嵌入空间更接近无自我、合一性和最小现象体验等意识改变状态，从而支持语言分类在迷幻与冥想现象学中的关键作用。
2024-09-30 cs.AI cs.CL q-bio.NC
A Neurocomputational Account of Flexible Goal-directed Cognition and Consciousness: The Goal-Aligning Representation Internal Manipulation Theory (GARIM)
Institute of Cognitive Sciences and Technologies, National Research Council of Italy（意大利国家研究委员会认知科学与技术研究所）
本文提出GARIM理论，将意识解释为对目标相关内部表征进行主动操纵以使其与目标对齐的神经计算过程，从而整合意识理论与目标导向行为框架，并拓展至临床及自主机器人和机器学习领域。
2023-10-27 cs.AI cs.LG cs.NE
Analyzing Advanced AI Systems Against Definitions of Life and Consciousness
RMIT University（皇家墨尔本理工大学）；Pattern Recognition Pty. Ltd.（模式识别私人有限公司）
本文以生命定义与意识标志为框架，提出评估先进AI系统是否具备意识样特征的度量方法，并通过数据破坏自修复实验、CNN镜像自我识别测试及五个主流聊天机器人的自我回答识别测试，展示了AI在自我维持与自我识别方面的能力。
2025-02-07 cs.AI
Foundations for Understanding and Building Conscious Systems using Stable Parallel Looped Dynamics
意识问题面临着几个挑战，原因有几个：（a）缺乏必要和充分的条件，没有这些条件，我们就不知道我们离解决方案有多近;（b）缺乏一个构建意识系统的综合框架;（c）缺乏解释低层次化学动力学和高层次抽象之间过渡的机制。在本文中，我使用一个新的框架来解决这些问题。核心结果是，一个人是“最低限度的”意识，当且仅当他知道至少一个真理。这让我们远离围绕意识的不确定性，而是同等地关注：（i）真理是什么，我们的大脑如何将它们相互表示/联系起来，以及（ii）我们如何获得一种认识真理的感觉。对于前一个问题，因为真理是不变的东西，我用一个叫做固定集合的动态概念来代替抽象概念。这些集合对于我们的大脑和其他稳定的并行循环系统来说是肯定存在的。日常事件之间的关系现在是使用固定集合之间的关系建立的，直到我们的大脑创造出一种独特的动态状态，称为固定集合的自我维持阈值“膜”。对于后一个问题，我提出了必要和充分的条件，以达到一种感觉，知道使用的定义连续性适用于抽象。结合这些结果，我现在说，一个人是最低限度意识的，当且仅当他的大脑有一个具有抽象连续路径的自我维持的动力膜。为了满足这种等效的自我维持膜条件而构建的合成系统似乎与人类意识没有区别。
2011-04-13 cs.AI q-bio.NC
From S3Q Theory to Implementation: Towards an Architecture for Machine Qualia
Symbiokinetics Inc.（Symbiokinetics 公司）；Galois, Inc.（Galois 公司）；Lighthill Technologies, Inc.（Lighthill 科技公司）；VisSidus Technologies, Inc.（VisSidus 科技公司）；Stanford University（斯坦福大学）；Hampton University（汉普顿大学）；UC Davis（加州大学戴维斯分校）；Indiana University（印第安纳大学）；Northwestern University（西北大学）
本文提出一个五层实现架构，将S3Q意识理论的三个必要条件映射到计算原语，形成统一流水线，并给出可证伪预测，以推进机器感受性的计算实现。
2026-09-28 cs.AI
A Mind Cannot Be Smeared Across Time
Michael Timothy Bennett（独立研究者）
作者提出意识统一性需要客观同时实例化，而非时间顺序实现，指出软件意识在严格顺序子系统中无法实现，强调硬件对意识的重要性。
2026-02-26 cs.AI
Dissociating Artificial Intelligence from Artificial Consciousness
University of Wisconsin（威斯康星大学）；Brock University（布洛克大学）；Allen Institute（艾伦研究所）
本文基于整合信息理论（IIT）证明，两个功能等价的系统在现象上可能不等价，数字计算机可模拟人类行为而不复制其体验，从而将人工智能与人工意识分离。
2025-03-03 cs.AI cs.CY q-bio.NC
AI, Brain Death Detection, and Islamic Law
University of Washington Bothell（华盛顿大学博塞尔分校）
该研究探讨了可检测神经损伤患者隐蔽意识的AI系统，结合伊斯兰法律认识论的三个核心概念，分析其面临的挑战及对AI代理决策系统的影响。
2026-08-19 cs.AI cs.CY
Not only a lack of right definitions: Arguments for a shift in information-processing paradigm
机器意识和机器智能不仅仅是占据我们想象力的新流行语。在过去的几十年里，我们见证了创造具有人类特征和能力的机器的尝试前所未有的增长。然而，尽管有广泛的同情和充足的资金，这些企业的进展远远不能令人满意。原因有两个：首先，认知和智力的概念（通常从人类行为研究中借用）是众所周知的模糊和不明确的，其次，支撑整个论述的基本概念本身要么是未定义的，要么是定义得非常模糊。这导致了不适当和不充分的研究目标的确定，我将从DARPA和欧盟委员会最近发布的文件中引用一些例子来说明。另一方面，我想提出一些补救措施，我希望这些措施将改善目前最先进的耻辱。
2010-09-01 cs.AI q-bio.NC
Providing Self-Aware Systems with Reflexivity
University of Bari（巴里大学）；University of Naples Federico II（那不勒斯费德里科二世大学）
我们提出了一种新型的自我意识系统，其灵感来自高阶意识理论。首先，我们讨论了内省和反思之间的关键区别。然后，我们专注于计算反射作为一种机制，通过这种机制，计算机程序可以检查自己的代码在计算的每一个阶段。最后，我们提供了一个正式的定义和概念验证的实现计算反射，被视为一种丰富的形式的程序解释和一种方式来动态“增强”的计算过程。
2017-07-27 cs.AI
Do Large Language Models Hallucinate Electric Fata Morganas?
本文探讨大语言模型幻觉的哲学意义，通过两项实证研究分析其成因，结合相关理论指出模型的情感自我陈述属于幻觉范畴，未来机器意识或因与高级幻觉无法区分而无法被认知。
2026-08-20 cs.AI cs.CL
