Consciousness, a central element of human cognition, has been studied with multiple scientific approaches spanning neuroscience, psychology, artificial intelligence and robotics. Unfortunately, poor integration between these fields limits a full and clear understanding of consciousness. Here we contribute to improving this integration by proposing, within a neurocomputational framework, the `Goal-Aligning Representations Internal Manipulation' (GARIM) theory of consciousness. The central idea of the GARIM theory is that consciousness supports the active manipulation of goal-relevant internal representations (e.g., world states, objects, and action sequences), making them more aligned with the goals pursued. These manipulations allow the conscious agent to internally produce the knowledge it lacks to cope with novel conditions and goals, increasing the flexibility of goal-directed behaviour. The manipulation of representations is supported by four neuro-functional macro-systems (hierarchical perceptual working memories, abstract working memory, internal manipulator, motivational systems) that operate through a set of computational manipulation operations (abstraction, specification, decomposition, composition). The theory also presents the concept of `GARIM agency', proposing that subjective conscious experience derives from the ability of agents to generate and control a vivid internally simulated reality. Furthermore, the theory highlights the criticalities of the experimental investigation of consciousness, suggesting a new approach to testing consciousness in biological and artificial agents. Finally, the GARIM theory can benefit technological fields such as machine learning and autonomous robotics (e.g., the manipulation processes proposed by the theory could be linked to the operations performed by systems based on transformers).


翻译:意识作为人类认知的核心要素,已通过神经科学、心理学、人工智能和机器人学等多个科学方法展开研究。然而,学科间整合不足限制了我们对意识的完整清晰认知。本文通过提出神经计算框架下的“目标对齐表征内部操控”(GARIM)意识理论,致力于改善这种整合。GARIM理论的核心观点在于:意识支持对目标相关内部表征(如世界状态、物体及行动序列)的主动操控,使其更契合所追求的目标。这些操控使意识主体能够内部生成应对新情境和新目标所需的知识,从而提升目标导向行为的灵活性。表征的操控由四个神经功能宏观系统(层级感知工作记忆、抽象工作记忆、内部操控器、动机系统)支撑,通过一组计算操控操作(抽象化、特化、分解、组合)实现。该理论还提出了“GARIM主体性”概念,指出主观意识体验源于主体生成并控制生动内部模拟现实的能力。此外,理论揭示了意识实验研究的关键难点,提出了在生物与人工主体中测试意识的新方法。最终,GARIM理论可为机器学习与自主机器人等科技领域(例如,该理论提出的操控过程可与基于Transformer的系统所执行的操作建立关联)提供启示。

0
下载
关闭预览

相关内容

Integration:Integration, the VLSI Journal。 Explanation:集成,VLSI杂志。 Publisher:Elsevier。 SIT:http://dblp.uni-trier.de/db/journals/integration/
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
学习数据的几何:形状空间分析数学综述
专知会员服务
7+阅读 · 6月17日
定向能反无人机系统最新发展动态
专知会员服务
7+阅读 · 6月17日
从燃煤战舰到算法战争:水面指挥的永恒要求
专知会员服务
6+阅读 · 6月17日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员