人工意識

人工意識，（英語：Artificial Consciousness, AC），是一個涉及人工智慧和感知機器人學的領域，其目的是研究合成一個具有意識的人造物需要哪些必要條件。
神經科學的研究推測意識是由互相連結的腦區交互作用所產生的，這些腦區被稱為意識相關神經區（NCC）。然而也有人反對這樣的觀點。人工意識的支持者則認為電腦可以模擬這種尚未完全明瞭的意識交互行為。在最近的研究裡，Steven Ericsson-Zenith認為目前還缺少新方法和新機制去解釋神經元的行為如何產生意識。在人工智慧哲學中關於心靈、意識和精神狀態的討論中，人工意識也是一個經常出現的話題。

哲學觀點

關於意識的理論假設有很多種，所以關於人工意識的操作方案也有很多種。在哲學的語境下，關於意識最常見的分類方法可能是分為取用意識（Access consciousness）與現象意識（Phenomenal consciousness）。取用意識包括那些可以被知覺到的經驗概念，而現象意識指的是那些不能被知覺到的，包括「純感覺」、「它是怎樣的」或者是感質。 (Block 1997).

關於可能性的爭論

類型物理主義者和其他懷疑論者堅持認為，意識只能夠在特別的物理系統中產生，因為意識的某些特性依賴於物理構成 (Block 1978; Bickle 2003).
Giorgio Buttazzo在他的文章《人工意識：幻想還是真實的可能》（"Artificial Consciousness: Utopia or Real Possibility"）中寫道：我們現有的技術水平所能達到的自主水平「計算機在完全自主的運行模式下，不能表現出創造性、情感或者自由意志。一台計算機就像洗衣機一樣，是由各部件構成的奴隸。」 
對於其他理論家（例如功能主義者），他們將精神狀態定義為因果關係序列。任何系統，不管其物理構成如何，只要能夠形成同樣的因果關係模式，就可以被認為擁有精神狀態，包括意識。 (Putnam 1967)

基於計算的觀點

關於人工意識的可能性，最明確的一個觀點來自於戴維·查默斯。他在文章 Chalmers   2011中提出，對於構建一個有意識的心靈來說，恰當類型的計算就足夠了。在摘要中，他這樣定義他的目標：計算機能夠執行計算。計算可以把握其他系統的抽象因果結構。
查默斯的觀點中最具爭議的部分是，他認為精神特性是「結構不變的」。精神的屬性分為兩方面，心理學的和現象學的。心理學屬性，例如信仰和知覺，是「由其因果關係定義的」。他根據Armstrong 1968 和 Lewis 1972 這兩篇文章提出「具有同樣因果拓撲結構的系統...會具有同樣的心理學屬性。」
現象學屬性初看起來並不能夠通過它們的因果關係結構來定義。要建立用因果關係結構來說明現象學屬性的理論，需要經過證明。查默斯為此提出了 「跳舞的感質證明」 ：查默斯首先假設，擁有不同的因果結構的智能主體可以擁有不同的體驗。然後他讓讀者想像將其中一個主題逐個更換零件（比如矽製成的神經元件），使它漸漸變成另一個主體，在過程中保留它的因果結構不變。根據原假設，在這個變換的過程中，主題的體驗會發生變化，然而由於因果拓撲結構沒有變化，主體無法從中「意識」到自己的經驗哪一點發生了變化。
而人工意識的反對者們認為，查默斯的證明依賴於，默認所有的精神屬性和外部連結都可以經過因果結構的抽象過程。

倫理學

如果我們確定一個機器具有意識，那麼它就需要成為倫理學的主題（例如，它在法律上的地位是什麼）。例如，一個有意識的計算機如果被當做工具、當做建築的中央電腦或者是巨型機器，會造成特殊的混亂。需要為這樣的情況制定特別的法律，也需要為意識提供一個法律上的定義（例如，感受快樂和痛苦等情感的能力）。由於人工意識仍然很大程度上屬於理論課題，這些倫理問題也並未被廣泛討論或研究，雖然它們常常成為科幻的主題（見下文）。
2003年的洛伯納獎的規則明確地指出了機器人權益的問題：
61. 如果，在任何一年裡，一個經由薩里大學或者劍橋中心參賽的，可公開獲得的開源參賽者獲得了銀獎或者金獎，那麼獎牌和獎金將授予對此參賽者負責的實體。如果這樣的實體無法識別，或者兩個或更多的申領人之間有爭議，那麼獎牌和獎金將被保留在基金中直到該參賽者可以合法地在美國或者參賽地擁有對獎牌和獎金的權利。

意識的各方面

意識有很多方面被認為是為機器建造一個人工意識所必需的。伯納德·巴爾斯(Baars 1988) 等人提出了一系列需要意識參與的功能，包括定義與語境設定、適應與學習、整合、標記與糾錯、召集與控制、排序與存取訪問、決策或執行功能、模仿能力、元認知與自我觀察功能、自編程與自我維持功能。Igor Aleksander為人工意識提供了12條標準(Aleksander 1995)，包括：腦是一台狀態機器、內部神經元分區、有意識與無意識狀態、知覺學習與記憶、預測、自我意識、 意義代表、話語學習、語言學習、意願、直覺以及情緒。人工意識的目標是定義意識的這些方面，是否以及如何能夠在一台人工的機器，例如數字計算機內工程合成。這個名單並未窮盡，還有許多其他並未包含在內。

感知

感知是人工意識中必需的一部分，但是關於「感知」的確切定義還有許多問題。關於猴的鏡像神經元的實驗結果顯示，激活神經元的是某個過程，而非僅僅一個狀態或者物體。感知包括根據來自感覺或者想像的信息構建和測試不同的模型，在做預測的時候也會有效。這樣的建模需要很大的可塑性。建造這樣的模型，包括物理世界的模型、個人的內部狀態與過程的模型，以及其他有意識個體的模型。
至少存在三種類型的感知： 主體感知（agency awareness）、目標感知（goal awareness）以及感覺動作感知（sensorimotor awareness），後者可能是有意識的也可能不是。例如，你可能通過主體感知知道你昨天進行了某項行為，但是現在不能意識到它；目標感知是你可能感知到你必須尋找一個丟失的物體，但是現在不能意識到它；感覺動作感知，你可能感知你的手放在一個物體上，但是現在不能意識到它。
因為被感知的物體通常會被意識到，意識和感知之間的差別常常混淆，有時它們被當做同義詞使用。

記憶

有意識的事件與記憶之間，以學習、復現與檢索的方式相互作用。
IDA模型 將意識的作用描述為知覺記憶、暫時情節記憶與程序記憶的更新，  暫時的情節記憶與陳述性記憶在IDA模型中存在分布式表示，有證據表明它們在神經系統中也是如此。 在IDA模型中，這兩種記憶的計算採用了彭蒂·卡內爾瓦的稀疏分布式存儲器結構。

學習

伯納德·巴爾斯認為學習對於人工意識來說也同樣重要，意識的經驗需要得到表示，並且轉化為新的和有意義的事件 (Baars 1988) 。阿克塞爾·克里爾曼斯與Luis Jiménez認為，學習可以定義為「一組系統發生學上的高級改變行為，它高度依賴於主體經驗的感覺演化，以便讓他們擁有在高度複雜、無法預測的環境中靈活控制行為的能力。」 (Cleeremans 2001).

預測

伊戈爾·亞歷山大認為對於可預知的事件進行預測的能力是人工意識的重要部分。 在湧現主義者丹尼爾·丹尼特的《意識的解釋》中提出的多重草稿模型可能用於預測：該模型提出了選擇最適合的「草稿」來適合當前環境的評價機制。預測包括了預言自我的有意識行為的後果和他人的可能行為的後果。 
真實世界中的各種關係在生物的意識中構造出鏡像，從而使得生物能夠預測事件。 而人工意識機器也應該能夠預測事件，以便當它們發生的時候進行回應，或者採取必要行為來防止相應事件發生。這暗示著該機器需要可塑性、即時反應的組成部分以便建立真實世界和預測世界的空間、動力學、統計、功能與因果關係模型，使得它足以證明不僅對於過去有意識，對於現在和未來也有意識。為了達到這一點，一個意識機器需要作出一致的預言與偶發事件應對方案，不僅僅針對類似象棋盤這樣的固定規則遊戲，也要針對會發生變化的新環境，可以在運行中對於真實環境進行恰當的模擬與控制。