就目前的技術而言，尚不能制造出有意識的機器，但神經(jīng)科學的研究給我們提供了一些線索，告訴我們在不太遙遠的未來，將如何實現(xiàn)機器的意識問題。

在發(fā)表于科學雜志上的一篇論文中，由法國科學院院士Stanislas Dehaene帶領的三位神經(jīng)科學家，試圖精確解釋我們所提到的“意識”問題，以弄清楚機器是否能擁有意識。正如他們所說的，意識分為三種，但是迄今為止計算機只掌握了其中的一種。

第一種是潛意識，即人類大腦中占絕大多數(shù)的巨大的處理過程。這就是我們的能力，比如說，在不知道我們該怎么做的情況下，決定象棋的下一步動作或識別人臉的能力。研究人員稱，這與現(xiàn)代人工智能的處理方式大體相當，比如DeepMind的AlphaGo或Face++的人臉識別算法就是模仿大腦的這種意識進行的。

當涉及到真正的意識時，研究人員將其分為兩種不同的類型。一種是我們保持大量想法的同時，可以讓所有這些想法都可以被大腦的其他部分所接受，從而使長期計劃等能力變得可行。另一種是獲取和處理信息的能力，例如，這使我們能夠?qū)λ傅腻e誤進行反思等。研究人員稱，后面所提到的這兩種意識形式尚未出現(xiàn)在機器學習中。

但在一些研究領域，關于后兩種的意識的研究已經(jīng)嶄露頭角。例如，去年DeepMind開發(fā)了一個深度學習系統(tǒng)，可以在它的思考過程中保存一些數(shù)據(jù)，這是實現(xiàn)全球信息通用性的關鍵一步。而“GANs（生成對抗網(wǎng)絡）之父”Ian Goodfellow所構(gòu)想的敵對神經(jīng)網(wǎng)絡，可以評估人工生成的數(shù)據(jù)是否真實，并正朝著自我意識的方向發(fā)展。

盡管這僅僅是該研究過程中的微小進展，但研究人員稱，這些過程可能會讓機器和人類一樣具有意識。另外，研究人員總結(jié)稱，如果一臺機器能夠被賦予更多的功能，那么它會表現(xiàn)得好像是“有意識”的：它會知道自己看到了什么東西，會表達出對它的信心，會把它報告給其他人......甚至可能會和人類一樣產(chǎn)生感知與錯覺。

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