针对涉身行为的自我意识机器人构建方法及其实现

Machine consciousness is expected to create new opportunities in robotics and information technology. Recently, more and more people focus on research work of machine consciousness for academic goals. One of the essential and difficult topics is how to realize self-consciousness by machine. Unfortunately, as far as current researches on computational models of self-consciousness are concerned, researchers often regard self-consciousness as meta-cognitive ability or consciousness of the "self", rather than introspective and reflective capabilities of the machine, which are real connotations of self-consciousness..In order to develop the computational method of self-consciousness as introspective and reflective capabilities, we present a proposal as to how to create a self-conscious robot system by focusing on embodied behaviors, such as perception, speech, and action. The project will utilize neural-symbolic integration computation to build introspective and reflective function modules including introspect saccade, behavior awareness, behavior learning and behavior simulation based on the representation of embodied behaviors. Then we will provide a computational architecture for a self-conscious robot with all introspective and reflective function modules, and set in the brain-like robot system which we have developed before. Thus we will present a self-conscious robot system..We know that existing Artificial Intelligence is based on preprogrammed algorithms that operate in a mechanistic way in a robot. The robot does not understand what is being processed. If it is self-conscious of its own behavior operators, which means that it has introspective and reflective capabilities, the robot can cope with complex situation more perfectly. Our project fills the gap in providing new approach to build a self-conscious robot system and providing method to solve the problem which realizes introspective and reflective capabilities by machine.

机器意识可以为机器人及信息技术的进步提供新的契机，因此近年来，机器意识的研究工作，引起了国际学术界的广泛关注。在这其中，一个关键又困难的课题，就是自我意识的机器实现。在这方面，以往的研究，不是将自我意识看作是一种元认知能力，就是将自我意识误解为一种"自我"的意识，很少涉及真正体现其内涵的内省反思能力。因此，本课题旨在针对诸如感知、言语、行动等涉身行为，着眼实现内省反思能力，来构建一种自我意识计算方法，并应用到智能机器人系统的实现之中。具体的研究是通过给出涉身行为的内部表征，利用神经-符号集成计算方法，建立体现内省反思机制的扫视、觉知、学习与模拟等功能模块，搭建一种自我意识的计算体系结构。然后将其植入我们原有的仿脑机器人系统之中，最终形成具有一定自我意识能力的机器人系统。显然，这样的研究，对于破解内省反思机制的机器实现难题，丰富自我意识机器人系统新的构建途径，无疑是有着重要的建设性意义。

机器意识可以为机器人及信息技术的进步提供新的契机，因此近年来，机器意识的研究工作，引起了国际学术界的广泛关注。在这其中，一个关键又困难的课题，就是自我意识的机器实现。现在经过四年的研究工作，项目在机器自我意识的理论基础、具有自我意识的机器认知系统、机器人涉身行为的实现方法、机器镜像实验的计算实现等四个方面均取得了重要进展，对于推动机器意识研究的发展，做出了重要贡献。. 首先，在自我意识的认识方面，学术界一直存在着广泛争论。为此，我们提出一种现象意识的异步自省理论，并且对该理论开展了实证分析。结果表明，自我意识并非是关于“自我”的意识，而是一种内省反思意识。这样就为机器自我意识的计算实现，奠定了理论依据。我们给出的这一理论，在意识科学理论研究中，是有着十分重要的学术意义。直接推动了意识理论研究的进程。. 其次，我们构建了一种意识内省反思计算模型，主要是从人类的内省活动入手，构建一个内省功能模型，描述了人类内省活动中的基本成分。并在此基础上，构建了一种具体自我意识能力的智能机器人系统，丰富和发展了机器自我意识计算建模系统研究的方法。. 接着，我们对机器人涉身认知行为表演的实现，也开展具有创造性的研究，从仿脑计算角度出发，提出了若干具体的计算策略和方法，如模仿婴儿行为的策略、双向神经网络的仿脑控制模型、拥有手眼协调能力的控制方法、采用限制释放机制的发展型算法等，不但开拓了涉身认知行为的机器人实现范围，而且也大大丰富了机器人行为控制的方法和途径。. 最后，我们首次开展了机器人镜像认知测试平台了研究，除了有关机器人行为识别方法与技术的贡献外，主要是给出了一套镜像认知测试的系统方案，尽管研究成果有待于发表，但研究工作填补了机器意识研究领域的空白。. 总之，研究项目所取得的主要进展和成果，无论在意识理论的发展、机器自我意识计算建模，还是在涉身镜像测试平台的搭建方面，均给出了具有鲜明创新价值的研究结果。显然，项目形成的研究成果，对于破解内省反思机制的机器实现难题，丰富自我意识机器人系统构建的新途径，无疑是有着重要的建设性意义。