कृत्रिम चेतना
कृत्रिम चेतना ( एसी ), जिसे मशीन चेतना ( MC ) या सिंथेटिक चेतना ( ; ) के रूप में भी जाना जाता है, कृत्रिम बुद्धिमत्ता और संज्ञानात्मक रोबोटिक्स से संबंधित क्षेत्र है। कृत्रिम चेतना के सिद्धांत का उद्देश्य "परिभाषित करना है कि जिसे संश्लेषित करना होगा वह चेतना एक इंजीनियर कलाकृति में पाया जाना था" ( एलेक्जेंडर 1995) ।
तंत्रिका विज्ञान परिकल्पना करता है कि चेतना मस्तिष्क के विभिन्न भागों के अंतर्संबंध द्वारा उत्पन्न होती है , जिसे चेतना के तंत्रिका सहसंबंध या एनसीसी कहा जाता है, हालांकि उस परिप्रेक्ष्य में चुनौतियां हैं। एसी के समर्थकों का मानना है कि सिस्टम का निर्माण करना संभव है (उदाहरण के लिए, कंप्यूटर सिस्टम) जो इस एनसीसी इंटरपिरेशन का अनुकरण कर सकते हैं।
कृत्रिम चेतना की अवधारणाएं भी कृत्रिम बुद्धि के दर्शन में मन, चेतना और मानसिक अवस्थाओं के बारे में प्रश्नों के माध्यम से प्रस्तुत की जाती हैं ।
चूँकि चेतना के कई परिकल्पित प्रकार हैं , कृत्रिम चेतना के कई संभावित कार्यान्वयन हैं। दार्शनिक साहित्य में, शायद चेतना का सबसे आम वर्गीकरण "पहुंच" और "अभूतपूर्व" प्रकार में है। एक्सेस चेतना अनुभव के उन पहलुओं की चिंता करती है, जिन्हें पकड़ा जा सकता है, जबकि अभूतपूर्व चेतना को अनुभव के उन पहलुओं की चिंता होती है, जिन्हें प्रतीत नहीं किया जा सकता है, बजाय इसके कि "कच्चा लगता है", "यह क्या है" या क्वालिया ( ) के मामले में गुणात्मक रूप से विशेषता है। ।
प्रकार-पहचान सिद्धांतकारों और अन्य संशयवादियों का मानना है कि चेतना को केवल विशेष भौतिक प्रणालियों में महसूस किया जा सकता है क्योंकि चेतना में ऐसे गुण हैं जो आवश्यक रूप से भौतिक संविधान ( ; ) पर निर्भर करते हैं।
"आर्टिफिशियल कॉन्शियसनेस: यूटोपिया या रियल पॉसिबिलिटी" के अपने लेख में जियोर्जियो बटाज़ो का कहना है कि हमारी वर्तमान तकनीक में स्वायत्तता का अनुकरण करने की क्षमता के बावजूद, "पूरी तरह से स्वचालित मोड में काम करना, वे [कंप्यूटर] रचनात्मकता, भावनाओं या स्वतंत्र इच्छा का प्रदर्शन नहीं कर सकते। वाशिंग मशीन की तरह एक कंप्यूटर, इसके घटकों द्वारा संचालित अधीन है। "
अन्य सिद्धांतकारों (जैसे, के लिए functionalists ), जो, कारण भूमिकाओं के मामले में मानसिक स्थिति को परिभाषित किसी भी प्रणाली है कि कारण भूमिकाओं में से एक ही पैटर्न का दृष्टांत सकता है, शारीरिक संविधान की परवाह किए बिना, एक ही मानसिक स्थिति का दृष्टांत होगा, चेतना (सहित )।
एसी की बुद्धिगम्यता के लिए सबसे स्पष्ट तर्कों में से एक डेविड चालर्स से आता है। उनका प्रस्ताव, उनके लेख भीतर पाया गया, मोटे तौर पर यह है कि सचेत दिमाग के अधिकार के लिए सही प्रकार की गणना पर्याप्त है। इस रूपरेखा में, वह अपने दावे का बचाव करता है: कंप्यूटर अभिकलन करते हैं। अभिकलन अन्य प्रणालियों के अमूर्त कारण संगठन पर कब्जा कर सकते हैं।
चेलमर्स के प्रस्ताव का सबसे विवादास्पद हिस्सा यह है कि मानसिक गुण "संगठनात्मक रूप से अपरिवर्तनीय" हैं। मानसिक गुण दो प्रकार के होते हैं, मनोवैज्ञानिक और घटनात्मक। मनोवैज्ञानिक गुण, जैसे कि विश्वास और धारणा, वे हैं जो "उनके कारण भूमिका की विशेषता है"। वह और के काम का दावा करते हैं कि "[एस] एक ही कारण टोपोलॉजी के साथ [स] िस्टम ... उनके मनोवैज्ञानिक गुणों को साझा करेंगे"
औषधीय गुण उनकी कारण भूमिकाओं के संदर्भ में निश्चित रूप से निर्धारित नहीं हैं। यह सुनिश्चित करने के लिए कि घटनात्मक गुणों को कारण भूमिका के द्वारा अभिप्रेरण के लिए उत्तरदायी है, इसलिए तर्क की आवश्यकता होती है। चालर्स इस उद्देश्य के लिए अपने नृत्य क्वालिया तर्क प्रदान करता है।
चालर्स यह मानकर शुरू होता है कि समान कार्यवाहक संगठनों वाले एजेंटों के अलग-अलग अनुभव हो सकते हैं। फिर वह हमें अपने कारक संगठन को संरक्षित करते हुए भागों के प्रतिस्थापन (सिलिकॉन द्वारा प्रतिस्थापित तंत्रिका भागों, कहकर) में एक एजेंट को दूसरे में बदलने की कल्पना करता है। पूर्व परिकल्पना, परिवर्तन के तहत एजेंट का अनुभव बदल जाएगा (जैसा कि भागों को बदल दिया गया था), लेकिन कारण टोपोलॉजी में कोई बदलाव नहीं होगा और इसलिए इसका कोई मतलब नहीं है कि जिससे एजेंट अनुभव में बदलाव को "नोटिस" कर सके।
एसी ऑब्जेक्ट्स के आलोचकों ने कहा कि चेलमर्स यह मानने में सवाल उठाते हैं कि सभी मानसिक गुण और बाहरी कनेक्शन अमूर्त कारण संगठन द्वारा पर्याप्त रूप से कब्जा कर लिया गया है।
यदि यह संदेह था कि एक विशेष मशीन सचेत थी, तो इसके अधिकार एक नैतिक मुद्दा होगा जिसका मूल्यांकन किया जाना चाहिए (जैसे कानून के तहत इसके क्या अधिकार होंगे)। उदाहरण के लिए, एक सचेत कंप्यूटर जिसका स्वामित्व और उपयोग बड़ी मशीन के निर्माण के उपकरण या केंद्रीय कंप्यूटर के रूप में किया जाता है, एक विशेष अस्पष्टता है। क्या ऐसे मामले के लिए कानून बनना चाहिए? चेतना को इस विशेष मामले में कानूनी परिभाषा की आवश्यकता होगी। क्योंकि कृत्रिम चेतना अभी भी काफी हद तक एक सैद्धांतिक विषय है, इस तरह की नैतिकता पर बहुत हद तक चर्चा या विकास नहीं किया गया है, हालांकि यह अक्सर कल्पना में एक विषय रहा है (नीचे देखें)।
आमतौर पर मशीन के लिए कृत्रिम रूप से सचेत रहने के लिए चेतना के विभिन्न पहलुओं को आवश्यक माना जाता है। विभिन्न प्रकार के कार्य जिनमें चेतना एक भूमिका निभाती है, बर्नार्ड बार्स ( ) और अन्य लोगों द्वारा सुझाए गए थे। बर्नार्ड बार्स द्वारा सुझाई गई चेतना के कार्य परिभाषा और संदर्भ सेटिंग, अनुकूलन और शिक्षण, संपादन, फ़्लैगिंग और डीबगिंग, भर्ती और नियंत्रण, प्राथमिकता और पहुँच-नियंत्रण, निर्णय-निर्माण या कार्यकारी कार्य, सादृश्य-निर्माण कार्य, मेटासेगनेटिव और सेल्फ हैं मॉनिटरिंग फंक्शन, और ऑटोप्रोग्रामिंग और सेल्फ-मेंटेनेंस फंक्शन। इगोर अलेक्जेंडर ने कृत्रिम चेतना के लिए 12 सिद्धांत सुझाए ( ) और ये हैं: द ब्रेन एक स्टेट मशीन, इनर न्यूरॉन पार्टिशनिंग, कॉन्शियस और अनकांशस स्टेट्स, परसेप्चुअल लर्निंग एंड मेमोरी, प्रेडिक्शन, द अवेयरनेस ऑफ सेल्फ, रिप्रेजेंटेशन ऑफ सेल्फ, लर्निंग यूटेरेंस , लर्निंग लैंग्वेज, विल, इंस्टिंक्ट और इमोशन। एसी का उद्देश्य यह परिभाषित करना है कि क्या और कैसे और कैसे चेतना के अन्य पहलुओं को डिजिटल कंप्यूटर जैसे इंजीनियर विरूपण साक्ष्य में संश्लेषित किया जा सकता है। यह सूची व्यापक नहीं है; कई अन्य शामिल नहीं हैं।
जागरूकता एक आवश्यक पहलू हो सकता है, लेकिन "जागरूकता" की सटीक परिभाषा के साथ कई समस्याएं हैं। बंदरों पर न्यूरोस्कैनिंग के प्रयोगों के परिणाम बताते हैं कि एक प्रक्रिया, न केवल एक राज्य या वस्तु, न्यूरॉन्स को सक्रिय करती है। जागरूकता में इंद्रियों या कल्पना के माध्यम से प्राप्त जानकारी के आधार पर प्रत्येक प्रक्रिया के वैकल्पिक मॉडल बनाना और परीक्षण करना शामिल है, और पूर्वानुमान बनाने के लिए भी उपयोगी है। इस तरह के मॉडलिंग में काफी लचीलेपन की जरूरत होती है। इस तरह के मॉडल को बनाने में भौतिक दुनिया का मॉडलिंग, अपने स्वयं के आंतरिक राज्यों और प्रक्रियाओं का मॉडलिंग, और अन्य जागरूक संस्थाओं का मॉडलिंग शामिल है।
जागरूकता के कम से कम तीन प्रकार हैं: एजेंसी जागरूकता, लक्ष्य जागरूकता और सेंसरिमोटर जागरूकता, जो जागरूक भी हो सकती है या नहीं भी। उदाहरण के लिए, एजेंसी जागरूकता में आप इस बात से अवगत हो सकते हैं कि आपने कल एक निश्चित कार्रवाई की थी, लेकिन अब इसके प्रति सचेत नहीं हैं। लक्ष्य जागरूकता में आप जागरूक हो सकते हैं कि आपको किसी खोई हुई वस्तु की खोज करनी चाहिए, लेकिन अब इसके प्रति सचेत नहीं हैं। सेंसिमोटर जागरूकता में, आप इस बात से अवगत हो सकते हैं कि आपका हाथ किसी वस्तु पर टिका हुआ है, लेकिन अब इसके प्रति सचेत नहीं हैं।
क्योंकि जागरूकता की वस्तुएं अक्सर जागरूक होती हैं, जागरूकता और चेतना के बीच का अंतर अक्सर धुंधला होता है या उन्हें समानार्थक शब्द के रूप में उपयोग किया जाता है।
सीखने, पूर्वाभ्यास और पुनर्प्राप्ति में मेमोरी सिस्टम के साथ अंतःक्रियात्मक घटनाएँ बातचीत करती हैं। आईडीए मॉडल अवधारणात्मक स्मृति, क्षणिक प्रासंगिक स्मृति और प्रक्रियात्मक स्मृति के अद्यतन में चेतना की भूमिका को स्पष्ट करता है। क्षणिक एपिसोडिक और घोषणात्मक यादों ने आईडीए में अभ्यावेदन वितरित किए हैं, इस बात का सबूत है कि तंत्रिका तंत्र में भी यही स्थिति है। आईडीए में, इन दो यादों को कम्प्यूटेशनल रूप से कंवरवा के विरल वितरित मेमोरी आर्किटेक्चर के संशोधित संस्करण का उपयोग करके कार्यान्वित किया जाता है ।
एसी के लिए सीखना भी आवश्यक माना जाता है। बर्नार्ड बार्स द्वारा, उपन्यास और महत्वपूर्ण घटनाओं का प्रतिनिधित्व और अनुकूलन करने के लिए सचेत अनुभव की आवश्यकता है ( )। एक्सल क्लेरेमन्स और लुइस जिमनेज़ द्वारा, सीखने को "दार्शनिक रूप से सेट" के रूप में परिभाषित किया गया है उन्नत अनुकूलन प्रक्रियाएं जो गंभीर रूप से व्यक्तिपरक अनुभव के लिए एक विकसित संवेदनशीलता पर निर्भर करती हैं ताकि एजेंटों को जटिल, अप्रत्याशित वातावरण में अपने कार्यों पर लचीला नियंत्रण हासिल करने में सक्षम बनाया जा सके "( )।
इगोर अलेक्जेंडर द्वारा एसी के लिए पूर्वानुमानित घटनाओं की भविष्यवाणी (या पूर्वानुमान ) करने की क्षमता को महत्वपूर्ण माना जाता है। डैनियल डेनेट द्वारा "चेतना" में प्रस्तावित उद्भववादी एकाधिक ड्राफ्ट सिद्धांत भविष्यवाणी के लिए उपयोगी हो सकता है: इसमें वर्तमान वातावरण को फिट करने के लिए सबसे उपयुक्त "मसौदा" का मूल्यांकन और चयन शामिल है। प्रत्याशा में स्वयं के प्रस्तावित कार्यों के परिणामों की भविष्यवाणी और अन्य संस्थाओं द्वारा संभावित कार्यों के परिणामों की भविष्यवाणी शामिल है।
घटनाओं की भविष्यवाणी करने के लिए जीव को सक्षम करने वाले एक सचेत जीव की राज्य संरचना में वास्तविक दुनिया के राज्यों के बीच संबंधों को प्रतिबिंबित किया जाता है। कृत्रिम रूप से सचेत मशीन को घटनाओं का सही अनुमान लगाने में सक्षम होना चाहिए ताकि वे होने वाली घटनाओं का जवाब देने के लिए तैयार रहें या प्रत्याशित घटनाओं को रोकने के लिए प्रारंभिक कार्रवाई करें। यहां निहितार्थ यह है कि मशीन को लचीली, वास्तविक समय के घटकों की आवश्यकता होती है जो वास्तविक दुनिया और अनुमानित दुनिया के स्थानिक, गतिशील, सांख्यिकीय, कार्यात्मक और कारण-प्रभाव मॉडल का निर्माण करती हैं, जिससे यह प्रदर्शित करना संभव हो जाता है कि यह वर्तमान में कृत्रिम चेतना रखता है। और भविष्य और न केवल अतीत में। ऐसा करने के लिए, एक जागरूक मशीन को सुसंगत भविष्यवाणियां और आकस्मिक योजनाएं बनानी चाहिए, न केवल शतरंज बोर्ड जैसे तय नियमों वाले दुनिया में, बल्कि ऐसे उपन्यास वातावरण के लिए भी, जो बदल सकते हैं, केवल तभी निष्पादित किए जा सकते हैं जब वास्तविक अनुकरण और नियंत्रण करना उचित हो विश्व।
विषयगत अनुभव या योग्यता को व्यापक रूप से चेतना "की" कठिन समस्या माना जाता है। वास्तव में, यह भौतिकवाद को चुनौती देने के लिए आयोजित किया जाता है, अकेले कम्प्यूटेशनलवाद दें । दूसरी ओर, विज्ञान के अन्य क्षेत्रों में समस्याएं हैं, जो हमें सीमित कर सकती हैं, जैसे कि भौतिकी में अनिश्चितता सिद्धांत , जिसने विज्ञान के इन क्षेत्रों में अनुसंधान को असंभव नहीं बनाया है।
शब्द "संज्ञानात्मक वास्तुकला" मानव मस्तिष्क की संरचना, या चेतना सहित किसी भी भाग या कार्य के बारे में एक सिद्धांत का उल्लेख कर सकता है। एक अन्य संदर्भ में, एक संज्ञानात्मक वास्तुकला कंप्यूटर पर सिद्धांत को लागू करता है। एक उदाहरण है "QuBIC: क्वांटम एंड बायो-इंस्पायर्ड कॉग्निटिव आर्किटेक्चर फॉर मशीन कॉन्शियसनेस" । एक संज्ञानात्मक वास्तुकला का मुख्य लक्ष्य एक व्यापक कंप्यूटर मॉडल में संज्ञानात्मक मनोविज्ञान के विभिन्न परिणामों को संक्षेप में प्रस्तुत करना है। हालांकि, परिणाम औपचारिक रूप में होने की आवश्यकता है ताकि वे एक कंप्यूटर प्रोग्राम का आधार बन सकें। इसके अलावा, संज्ञानात्मक वास्तुकला की भूमिका एआई के लिए स्पष्ट रूप से संरचना, निर्माण और इसे लागू करने की प्रक्रिया के लिए है।
स्टैन फ्रेंकलिन (1995, 2003) एक स्वायत्त एजेंट को कार्यात्मक चेतना रखने के रूप में परिभाषित करता है, जब यह चेतना के कई कार्यों में सक्षम होता है, जैसा कि बर्नार्ड बार्स के ग्लोबल वर्कस्पेस थ्योरी (बार्स ) द्वारा पहचाना गया था । उनका ब्रेन चाइल्ड आईडीए (इंटेलिजेंट डिस्ट्रीब्यूशन एजेंट) जीडब्ल्यूटी का एक सॉफ्टवेयर कार्यान्वयन है, जो इसे परिभाषा के अनुसार कार्यात्मक रूप से जागरूक बनाता है। आईडीए का कार्य अमेरिकी नौसेना में नाविकों के लिए नए असाइनमेंट पर बातचीत करना है, क्योंकि वे नौसेना की जरूरतों के साथ प्रत्येक व्यक्ति के कौशल और वरीयताओं को मेल करके, ड्यूटी का दौरा समाप्त करते हैं। आईडीए नौसेना के डेटाबेस के साथ बातचीत करता है और नाविकों के साथ प्राकृतिक भाषा के ई-मेल संवाद के माध्यम से संवाद करता है, जबकि नौसेना नीतियों के एक बड़े समूह का पालन करता है। आईडीए कम्प्यूटेशनल मॉडल को 1996-2001 के दौरान स्टैन फ्रैंकलिन के मेमोरिस विश्वविद्यालय में "कॉन्शियस" सॉफ्टवेयर रिसर्च ग्रुप में विकसित किया गया था। इसमें " जावा कोड की लगभग एक चौथाई मिलियन लाइनें शामिल हैं, और 2001 के उच्च-स्तरीय वर्कस्टेशन के संसाधनों का लगभग पूरी तरह से उपभोग करता है।" यह "कोडलेट" पर बहुत अधिक निर्भर करता है, जो "विशेष उद्देश्य, अपेक्षाकृत स्वतंत्र, मिनी-एजेंट [s] है जिसे आमतौर पर एक अलग धागे के रूप में चलने वाले कोड के एक छोटे टुकड़े के रूप में लागू किया जाता है।" आईडीए के टॉप-डाउन आर्किटेक्चर में, उच्च-स्तरीय संज्ञानात्मक कार्यों को स्पष्ट रूप से चित्रित किया गया है (विवरण के लिए और देखें)। जबकि आईडीए कार्यात्मक रूप से परिभाषा के प्रति सचेत है, फ्रैंकलिन अपने कई मानव-समान व्यवहारों के बावजूद, अपने स्वयं के 'सचेत' सॉफ़्टवेयर एजेंट, आईडीए के लिए अभूतपूर्व चेतना को विशेषता नहीं देता है । यह देखने के बावजूद कई अमेरिकी नौसेना के विस्तारकों ने बार-बार अपने सिर हिलाते हुए कहा कि आईडीए की आंतरिक और बाहरी कार्रवाइयों को देखते हुए वह यह कहती है कि वह अपना काम करती है।
CLARION दो स्तर के प्रतिनिधित्व कि सचेत और बेहोश मानसिक प्रक्रियाओं के बीच भेद बताते मानती।
CLARION कई मनोवैज्ञानिक डेटा के लिए लेखांकन में सफल रहा है। क्लैरियन का उपयोग करके कई प्रसिद्ध कौशल सीखने के कार्यों का अनुकरण किया गया है जो स्पेक्ट्रम को सरल प्रतिक्रियाशील कौशल से लेकर जटिल संज्ञानात्मक कौशल तक फैलाते हैं। कार्यों में धारावाहिक प्रतिक्रिया समय (SRT) कार्य, कृत्रिम व्याकरण सीखने (AGL) कार्य, प्रक्रिया नियंत्रण (PC) कार्य, श्रेणीबद्ध अनुमान (CI) कार्य, वर्णमाला अंकगणितीय (AA) कार्य और हनोई (TOH) का टॉवर टास्क ( । उनमें से, SRT, AGL, और PC विशिष्ट अंतर्निहित शिक्षण कार्य हैं, चेतना के मुद्दे के लिए बहुत प्रासंगिक हैं क्योंकि उन्होंने मनोवैज्ञानिक प्रयोगों के संदर्भ में चेतना की धारणा को संचालित किया था।
बेन गोएर्टज़ेल ओपन-सोर्स ओपनकॉग प्रोजेक्ट के माध्यम से एक मूर्त एजीआई का अनुसरण कर रहा है। वर्तमान कोड में सरल अंग्रेजी भाषा की कमांड सीखने में सक्षम आभासी पालतू जानवर शामिल हैं, साथ ही वास्तविक दुनिया के रोबोटिक्स के साथ एकीकरण, हांगकांग पॉलिटेक्निक यूनिवर्सिटी में किया जा रहा है।
पेंटी एसी प्राप्त करने के लिए शास्त्रीय नियम-आधारित कंप्यूटिंग को अपर्याप्त मानता है: "मस्तिष्क निश्चित रूप से कंप्यूटर नहीं है। विचार करना आदेशों के क्रमबद्ध स्ट्रिंग्स का निष्पादन नहीं है। मस्तिष्क एक संख्यात्मक कैलकुलेटर भी नहीं है। हम संख्या के हिसाब से नहीं सोचते हैं। " अपने अंतर्निहित कम्प्यूटेशनल नियमों को पहचानने और लागू करने के द्वारा मन और चेतना को प्राप्त करने की कोशिश करने के बजाय, हाइकोनन ने "एक विशेष संज्ञानात्मक वास्तुकला का प्रस्ताव रखा है जो धारणा , आंतरिक कल्पना , आंतरिक भाषण , दर्द , आनंद , भावनाओं और इन के पीछे संज्ञानात्मक कार्यों की प्रक्रियाओं को पुन: पेश करता है। यह नीचे-ऊपर वास्तुकला प्राथमिक प्रसंस्करण इकाइयों, कृत्रिम न्यूरॉन्स की शक्ति द्वारा एल्गोरिदम या कार्यक्रमों के बिना उच्च-स्तरीय कार्यों का उत्पादन करेगा। " हाइकोन का मानना है कि, जब पर्याप्त जटिलता के साथ लागू किया जाता है, तो यह वास्तुकला चेतना विकसित करेगी, जिसे वह "एक शैली और संचालन का तरीका मानते हैं, जो वितरित सिग्नल प्रतिनिधित्व, धारणा प्रक्रिया, क्रॉस-मॉडेलिटी रिपोर्टिंग और पूर्वव्यापीता के लिए उपलब्धता की विशेषता है।" हाइकोन चेतना की इस प्रक्रिया के दृष्टिकोण में अकेला नहीं है, या यह दृष्टिकोण कि एसी स्वतः स्फूर्त रूप से स्वायत्त एजेंटों में उभरेगा जिनके पास जटिलता की उपयुक्त न्यूरो-प्रेरित वास्तुकला है; ये कई द्वारा साझा किए जाते हैं, जैसे और । द्वारा प्रस्तावित वास्तुकला का एक कम-जटिलता कार्यान्वयन कथित तौर पर एसी के लिए सक्षम नहीं था, लेकिन उम्मीद के मुताबिक भावनाओं का प्रदर्शन किया। हाइकन की संज्ञानात्मक वास्तुकला के व्यापक परिचय के लिए दून देखें। हाइकोन की वास्तुकला का एक अद्यतन खाता, उनके दार्शनिक विचारों के सारांश के साथ, में दिया गया है।
मरे शहनहान एक संज्ञानात्मक वास्तुकला का वर्णन करते हैं जो आंतरिक सिमुलेशन ("कल्पना") ( लिए एक तंत्र के साथ एक वैश्विक कार्यक्षेत्र के विचार को जोड़ती है। शहनहान की वास्तुकला की चर्चा के लिए, ( और ( और अध्याय 20 ( ।
जापान में मीजी विश्वविद्यालय में जूनी ताकेनो द्वारा रोबोट में आत्म-जागरूकता की जांच की जा रही है। टैकेनो यह दावा कर रहा है कि उसने एक दर्पण में स्व-छवि के बीच भेदभाव करने में सक्षम एक रोबोट विकसित किया है और किसी अन्य के पास इसकी समान छवि है, और इस दावे की पहले ही समीक्षा की जा चुकी है ( । टैकेनो का दावा है कि उन्होंने पहली बार एक MoNAD नामक कम्प्यूटेशनल मॉड्यूल से वंचित किया, जिसमें एक स्व-जागरूक कार्य है, और फिर उन्होंने एक पदानुक्रम (Igarashi, Takeno) में मॉड्यूल को जोड़कर भावनाओं, भावनाओं और कारण के बीच संबंधों को तैयार करके कृत्रिम चेतना प्रणाली का निर्माण किया। 2007)। Takeno ने MoNAD सिस्टम से लैस रोबोट का उपयोग करके एक मिरर इमेज अनुभूति प्रयोग पूरा किया। टैकेनो ने सेल्फ-बॉडी थ्योरी का प्रस्ताव करते हुए कहा कि "इंसानों को लगता है कि उनकी खुद की दर्पण छवि खुद के वास्तविक हिस्से की तुलना में खुद के करीब है।" कृत्रिम चेतना विकसित करने या मानव चेतना को स्पष्ट करने में सबसे महत्वपूर्ण बिंदु आत्म जागरूकता के एक कार्य का विकास है, और वह दावा करता है कि उसने अपनी थीसिस में इसके लिए भौतिक और गणितीय प्रमाणों का प्रदर्शन किया है। उन्होंने यह भी प्रदर्शित किया कि रोबोट स्मृति में एपिसोड का अध्ययन कर सकते हैं जहां भावनाओं को उत्तेजित किया गया था और इस अनुभव का उपयोग अप्रिय भावनाओं की पुनरावृत्ति को रोकने के लिए भविष्यवाणियां करने के लिए किया गया था (टोरिगो, टैकेनो 2009)।
इगोर अलेक्जेंडर , इंपीरियल कॉलेज में न्यूरल सिस्टम इंजीनियरिंग के एमेरिटस प्रोफेसर, ने बड़े पैमाने पर कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क और उनकी पुस्तक "इम्पॉसिबल माइंड्स: माय न्यूरॉन्स, माय कॉन्शसनेस" में बड़े पैमाने पर शोध किया है कि एक जागरूक मशीन बनाने के लिए सिद्धांत पहले से मौजूद हैं लेकिन इसमें चालीस साल लगेंगे भाषा को समझने के लिए ऐसी मशीन को प्रशिक्षित करें। क्या यह सच है कि प्रदर्शन किया जाना बाकी है और "असंभव दिमाग" में कहा गया मूल सिद्धांत - मस्तिष्क एक तंत्रिका अवस्था मशीन है - संदेह के लिए खुला है।
स्टीफन थेलर ने 1994 के अपने पेटेंट में चेतना और रचनात्मकता के बीच एक संभावित संबंध का प्रस्ताव रखा, जिसे "डिवाइस फॉर द ऑटोनॉमस जनरेशन ऑफ उपयोगी जानकारी" (DAGUI), या तथाकथित "क्रिएटिविटी मशीन" कहा जाता है। कम्प्यूटेशनल आलोचकों ने तंत्रिका जाल में अन्तर्ग्रथनी शोर और गिरावट के इंजेक्शन को नियंत्रित किया ताकि झूठी यादों या भ्रमों को प्रेरित किया जा सके जो संभावित विचारों या रणनीतियों के रूप में योग्य हो सकते हैं। वह इस तंत्रिका वास्तुकला और कार्यप्रणाली को चेतना के व्यक्तिपरक अनुभव के लिए खाता है, यह दावा करते हुए कि मस्तिष्क के भीतर इसी तरह के शोर-चालित तंत्रिका संयोजन समग्र कॉर्टिकल गतिविधि के लिए संदिग्ध महत्व का आविष्कार करते हैं। थेलर के सिद्धांत और मशीन चेतना में परिणामी पेटेंट प्रयोगों से प्रेरित थे जिसमें उन्होंने आंतरिक रूप से प्रशिक्षित तंत्रिका जाल को बाधित किया ताकि तंत्रिका सक्रियण पैटर्न के उत्तराधिकार को चलाने के लिए कि वह चेतना की धारा की तुलना में हो सके।
2011 में, माइकल ग्राज़ियानो और सबाइन कस्तलर ने "मानव चेतना और सामाजिक तंत्रिका विज्ञान के लिए अपने संबंध: एक उपन्यास परिकल्पना" नामक एक पत्र प्रकाशित किया, जो ध्यान के स्कीमा के रूप में चेतना के सिद्धांत का प्रस्ताव है। ग्राज़ियानो ने अपनी पुस्तक "चेतना और सामाजिक मस्तिष्क" में इस सिद्धांत की एक विस्तारित चर्चा प्रकाशित की। यह ध्यान स्कीमा थ्योरी ऑफ़ कॉन्शियसनेस, जैसा कि उन्होंने इसका नाम दिया, प्रस्ताव है कि मस्तिष्क एक ध्यान स्कीमा के माध्यम से विभिन्न संवेदी आदानों पर ध्यान केंद्रित करता है, अच्छी तरह से अध्ययन शरीर स्कीमा के अनुरूप है जो किसी व्यक्ति के शरीर के स्थानिक स्थान को ट्रैक करता है। यह सूचना से निपटने के एक विशिष्ट तंत्र का प्रस्ताव करके कृत्रिम चेतना से संबंधित है, जो कि हम कथित रूप से अनुभव करते हैं और चेतना के रूप में वर्णन करते हैं, और जिसे वर्तमान तकनीक का उपयोग करके मशीन द्वारा डुप्लिकेट किया जाना चाहिए। जब मस्तिष्क को पता चलता है कि व्यक्ति X को Y की जानकारी है, तो यह उस स्थिति में मॉडलिंग करता है जिसमें व्यक्ति X, Y के लिए एक अभिवृद्धि संवर्द्धन लागू कर रहा है। ध्यान स्कीमा सिद्धांत में, उसी प्रक्रिया को स्वयं पर लागू किया जा सकता है। मस्तिष्क विभिन्न संवेदी आदानों पर ध्यान केंद्रित करता है, और स्वयं की जागरूकता किसी के ध्यान का एक योजनाबद्ध मॉडल है। ग्राज़ियानो इस प्रक्रिया के लिए मस्तिष्क में विशिष्ट स्थानों का प्रस्ताव करता है, और सुझाव देता है कि इस तरह की जागरूकता मस्तिष्क में एक विशेषज्ञ प्रणाली द्वारा निर्मित एक गणना की गई विशेषता है।
मशीन इंटेलिजेंस परीक्षण के लिए सबसे प्रसिद्ध तरीका ट्यूरिंग टेस्ट है । लेकिन जब केवल अवलोकन के रूप में व्याख्या की जाती है, तो यह परीक्षण विज्ञान के सिद्धांतों के दर्शन के सिद्धांतों पर निर्भर करता है । यह भी सुझाव दिया गया है कि एलन ट्यूरिंग ने मानव वयस्क चेतना की नकल करने की सिफारिश नहीं की है, लेकिन एक मानव बाल चेतना को गंभीरता से लिया जाना चाहिए।
अन्य परीक्षण, जैसे कि कॉन्सकेल , जैविक प्रणालियों से प्रेरित सुविधाओं की उपस्थिति का परीक्षण करते हैं या कृत्रिम प्रणालियों के संज्ञानात्मक विकास को मापते हैं।
क्वालिया, या घटनात्मक चेतना, एक स्वाभाविक रूप से पहली व्यक्ति घटना है। हालांकि विभिन्न प्रणालियां कार्यात्मक चेतना के साथ सह-व्यवहार किए गए व्यवहार के विभिन्न संकेतों को प्रदर्शित कर सकती हैं, लेकिन ऐसा कोई अनुमान नहीं है जिसमें तीसरे व्यक्ति के परीक्षण में प्रथम-व्यक्ति घटना संबंधी सुविधाओं तक पहुंच हो सकती है। उसके कारण, और क्योंकि चेतना की कोई अनुभवजन्य परिभाषा नहीं है, एसी में चेतना की उपस्थिति का परीक्षण असंभव हो सकता है।
2014 में, विक्टर आर्गनोव ने मशीन चेतना के लिए एक गैर-ट्यूरिंग परीक्षण का सुझाव दिया जो दार्शनिक निर्णय का उत्पादन करने की मशीन की क्षमता पर आधारित था। उनका तर्क है कि एक नियतात्मक मशीन को चेतना के रूप में माना जाना चाहिए यदि यह चेतना के सभी समस्याग्रस्त गुणों (जैसे कि क्वालिया या बंधन) पर निर्णय लेने में सक्षम है, जिसमें इन मुद्दों पर कोई सहज (प्रीलोडेड) दार्शनिक ज्ञान नहीं है, सीखने के दौरान कोई दार्शनिक चर्चा नहीं, और इसकी स्मृति में अन्य प्राणियों का कोई सूचनात्मक मॉडल नहीं है (इस तरह के मॉडल स्पष्ट रूप से या स्पष्ट रूप से इन प्राणियों की चेतना के बारे में ज्ञान शामिल कर सकते हैं)। हालांकि, इस परीक्षण का उपयोग केवल पता लगाने के लिए किया जा सकता है, लेकिन चेतना के अस्तित्व का खंडन नहीं। एक सकारात्मक परिणाम यह साबित करता है कि मशीन सचेत है लेकिन एक नकारात्मक परिणाम कुछ भी नहीं साबित करता है। उदाहरण के लिए, दार्शनिक निर्णयों का अभाव मशीन की बुद्धि की कमी के कारण हो सकता है, चेतना की अनुपस्थिति के कारण नहीं।
कृत्रिम चेतना के साथ वर्ण (या कम से कम उन व्यक्तित्वों के साथ, जिनके पास चेतना है), कल्पना के कार्यों से: