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随着人工智能技术的快速发展，关于机器是否具备意识的讨论日益受到关注。本次整合信息论读书会将围绕"大模型有意识吗？"这一主题，探讨机器意识的定义、评估和实现可能性。从大模型时代之前关于机器意识的理论研究，到如今大语言模型在自我认知和主观体验方面的表现，结合多篇关键论文，深入分析意识涌现的条件和机制。此外，还将探讨人工智能与意识科学的未来交汇之路，并期待与大家共同探讨这一充满挑战和机遇的话题，引发对人工智能未来发展的思考。
🤔 **机器意识的定义与研究：**从前大模型时代对机器意识的理论探索，到如今大语言模型在自我认知和主观体验方面的表现，本次分享将探讨机器意识的定义、评估和实现可能性，并结合多篇关键论文进行深入解读。
📖 **三篇代表性论文解读：**分享将重点解读三篇关于机器意识的代表性论文，包括基于人的意识理论对机器意识特征和层次的定义与计算，以及对大语言模型自我认知能力的评估和GPT-4的图灵测试实验。
🧠 **意识涌现的核心概念：**探讨意识涌现的条件和机制，包括自我建模、自我认知、主观体验、相变与涌现等核心概念，帮助理解机器意识的潜在可能性。
🤖 **人工智能与意识科学的未来：**展望人工智能与意识科学的未来交汇之路，思考人工智能技术发展对人类意识理解和认知科学研究带来的影响和挑战。
随着大模型能力的快速迭代，关于人工智能是否可能具备意识的探讨，正从哲学假设走向科学研究的前沿。机器意识的概念是否仅是科学幻想？还是已经逐步成为人工智能领域值得深究的核心议题？本周六（12月7日）上午9:00的整合信息论读书会将由香港科技大学（广州）人工智能学域和智能交通学域副教授岳玉涛分享，岳老师将围绕“大模型有意识吗？”这一主题，探索机器意识的定义、评估与实现可能性。欢迎感兴趣的朋友加入读书会，共同讨论这一充满挑战且激动人心的话题。本次分享围绕“大模型有意识吗？”这一主题，探索机器意识的定义、评估与实现可能性。从前大模型时代的理论探索，到当下大语言模型在自我认知和主观体验方面的表现，我们将结合多篇关键性论文解读，探讨意识涌现的条件与机制，以及未来人工智能与意识科学的交汇之路。通过分析最新研究成果，期待与大家共同讨论这一充满挑战且激动人心的话题。关于机器意识的讨论
前大模型时代的机器意识研究
大模型时代的机器意识研究
三篇代表性论文解读 [1, 3, 4]
机器意识 Machine Consciousness
基座模型 Foundation Model
大语言模型 Large Language Models
自我建模 Self-Modeling
自我认知 Self-Awareness
图灵测试 Turing Test
主观体验 Subjective Experience
相变与涌现 Phase Transition and Emergence
[1] Dehaene S, Lau H,Kouider S. What is consciousness, and could machines have it? Science, 2017, 358(6362): 486−492基于人的意识理论对机器意识的特征和层次做定义和计算，并认为“现有的深度学习系统”不具备意识。[2] Carter O, Hohwy J, Van BoxtelJ, Lamme V, Block N, Koch C, et al. Conscious machines: defining questions. Science, 2018, 359(6374): 400−40015反对 Dehaene 2017年论文中的观点，认为其问错了问题，且分析若按其定义，现有深度学习系统其实具有意识。[3] Chen, D. et al, Self-Cognition in Large Language Models: An Exploratory Study, ICML2024建立评估AI系统自我认知的体系，并对各个大模型进行评估。[4] Jones, Cameron R, Benjamin K Bergen, Kyle Donell, Laria Richardson, Leo Reynolds, Li Gao, Liam Zhang, et al. n.d. “Does GPT-4 Pass the Turing Test?”[5] Kwiatkowski R, Lipson H. Task-agnostic self-modeling machines. Science Robotics, 2019, 4(26):eaau935416用一个四自由度机械臂的自我建模（作为意识的一个特性）来展示其给任务性能带来的优势。[6] Li S G, Batra R, Brown D, Chang H D, Ranganathan N, Hoberman C, et al. Particle robotics based on statistical mechanics of loosely coupled components. Nature, 2019, 567(7748): 361−366只能进行简单响应的单个粒子组成的群体，可以展现出类似意识特性的运动、物体运输和趋光性等确定性行为。
岳玉涛，香港科技大学（广州）副教授，江苏省产业技术研究院深度感知技术研究所创始人，广东省引进创新科研团队带头人。研究兴趣包括多模态感知融合、大模型机理与可解释AI、通用人工智能与机器意识、大模型应用等。获已授权中国发明专利300余项，发表论文60余篇。直播信息：
时间：2024年12月7日（本周六）上午9:00-11:00
报名参与读书会：
斑图链接：https://pattern.swarma.org/study_group_issue/808?from=wechat扫码参与「整合信息论」读书会，加入群聊，获取系列读书会回看权限，加入「意识的量化与建模」社区，与社区的一线科研工作者沟通交流，共同推动这一前沿领域的发展。
为什么我们在清醒时有意识，而在无梦的睡眠中意识水平大大降低？为什么我们的意识由大脑的某些部分产生，而非其他部分？为什么大脑的特定部分与视觉和听觉等意识体验密切相关？这些具体的问题本质上涉及到，理解决定一个系统产生意识体验的条件，以及理解决定一个系统具有何种意识的条件。整合信息论（IIT）试图用几何学一般的公理体系来解释意识是什么，意识如何测量。根据该理论，意识对应于一个系统整合信息的能力。
为了深入探索意识奥秘，系统梳理整合信息论的理论体系，北京师范大学系统科学学院教授、集智俱乐部创始人张江领衔发起「整合信息论」读书会，组织对本话题感兴趣的朋友，深入研读相关文献，激发科研灵感。读书会分为以下几个部分：整合信息论综述，基础理论框架，近似计算方法，在神经科学中的应用，在复杂系统中的拓展应用，Φ与系统临界态，以及机器意识。2024年9月28日开始，每周六上午9:00-11:00进行，持续时间预计 10 周，欢迎感兴趣的朋友报名参与！
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