世界人工意识大会：人工意识芯片国际会议

段玉聪（Yucong Duan）

DIKWP-AC人工意识实验室

AGI-AIGC-GPT评测DIKWP（全球）实验室

DIKWP research group, 海南大学

分会议背景

随着人工智能（AI）和人工意识（AC）技术的迅速发展，人工意识芯片作为这一领域的重要分支，正日益成为全球科技界关注的焦点。人工意识芯片技术代表着科技前沿在模拟和增强人类认知能力方面的新尝试。这种技术的研究与开发不仅代表了硬件技术的重大突破，还对整个社会的运行方式和人类自身的理解提出了新的挑战和问题。

分会议目的

本分会议的主要目的是促进和推动有关人工意识芯片技术如何与AI和AC相互关联的讨论和研究。具体目标包括：

1. 展示人工意识芯片最新进展： 会议旨在汇集全球领先的研究者和开发者，展示人工意识芯片领域的最新科研成果和技术进展。这包括在芯片设计、数据处理能力、能效比以及模拟复杂认知功能方面的创新。

2. 促进国际合作与交流： 鼓励国际间的合作与知识交流，通过会议提供一个共享经验、探索合作机会的平台。这种交流将有助于加快人工意识芯片技术的发展，推动全球科技界在这一领域的共同进步。

3. 探讨技术应用与社会影响： 探讨人工意识芯片在不同领域的应用潜力和可能带来的社会影响，包括在医疗、教育、工业、娱乐等行业的应用前景，以及对社会结构、伦理道德和法律规范的潜在影响。

4. 推动伦理和法规的发展： 会议将讨论在人工意识芯片研究和应用中必须面对的伦理和法规问题。这包括数据隐私、用户安全、责任归属以及技术应用的伦理限制。

分会议意义

本分会议在以下几个方面具有深远的意义：

1. 科技创新的驱动力： 作为人工意识研究的重要组成部分，人工意识芯片的研究不仅推动了硬件技术的创新，也为AI和AC的软件发展提供了新的动力。这一技术的进步预示着更加智能化的未来，为多个领域带来变革。

2. 提升全球技术水平： 通过国际合作和知识分享，会议将促进全球范围内的技术水平提升，有助于缩小不同国家和地区在人工意识技术领域的差距。

3. 社会发展与变革的催化剂： 人工意识芯片技术的发展将深刻影响社会的各个层面，从工业生产到日常生活，从健康护理到教育体系，预示着社会运行和人类活动方式的根本变革。

4. 促进伦理和法规的发展： 随着人工意识芯片技术的发展，对相关的伦理和法规的探讨变得越发重要。会议将促进全球对这些问题的认识和讨论，推动相应的法律和规范的形成。

总体而言，第二届世界人工意识芯片国际会议将在推动技术创新、促进国际合作、探索社会影响以及伦理和法规发展方面发挥重要作用，为全球人工意识技术的发展和应用奠定坚实的基础。这个分会议将为人工意识芯片技术的革命性进展提供一个有益的平台，促进跨界合作和思想交流，推动人工意识芯片技术的前沿研究和应用。

段玉聪，海南大学计算机科学与技术学院教授，博士生导师， 第一批入选海南省南海名家计划、海南省领军人才，2006年毕业于中国科学院软件研究所，先后在清华大学、首都医科大学、韩国浦项工科大学、法国国家科学院、捷克布拉格查理大学、意大利米兰比克卡大学、美国密苏里州立大学等工作与访学。现任海南大学计算机科学与技术学院学术委员会委员、海南大学数据、信息、知识、智慧、意图DIKWP创新团队负责人、兼北京信用学会高级顾问、重庆警察学院特聘研究员、海南省委双百人才团队负责人、海南省发明协会副会长、海南省知识产权协会副会长、海南省低碳经济发展促进会副会长、海南省农产品加工企业协会副会长、海南省人工智能学会高级顾问、美国中密西根大学客座研究员及意大利摩德纳大学的博士指导委员会委员等职务。自2012年作为D类人才引进海南大学以来，累计发表论文260余篇，SCI收录120余次，ESI高被引11篇,引用统计超过4300次。面向多行业、多领域设计了241件（含15件PCT发明专利）系列化中国国家及国际发明专利，已获授权第1发明人中国国家发明专利及国际发明专利共85件。2020年获吴文俊人工智能技术发明三等奖；2021年作为程序委员会主席独立发起首届国际数据、信息、知识与智慧大会-IEEE DIKW 2021；2022年担任IEEE DIKW 2022大会指导委员会主席；2023年担任IEEE DIKW 2023大会主席；2022年获评海南省最美科技工作者（并被推全国）；2022年与2023年连续入选美国斯坦福大学发布的全球前2%顶尖科学家的“终身科学影响力排行榜”榜单。参与研制IEEE金融知识图谱国际标准2项、行业知识图谱标准4项。2023年发起并共同举办首届世界人工意识大会（Artificial Consciousness 2023, AC2023)。

数据（Data）可视为我们认知中相同语义的具体表现形式。通常，数据代表着具体的事实或观察结果的存在语义确认，并通过与认知主体已有认知对象的存在性包含的某些相同语义对应而确认为相同的对象或概念。在处理数据时，我们常常寻求并提取标定该数据的特定相同语义，进而依据对应的相同语义将它们统一视为一个相同概念。例如，当我们看到一群羊时，虽然每只羊可能在体型、颜色、性别等方面略有不同，但我们会将它们归入“羊”的概念，因为它们共享了我们对“羊”这个概念的语义理解。相同语义可以是具体的如识别手臂时可以根据一个硅胶手臂与人的手臂的手指数量的相同、颜色的相同、手臂外形的相同等相同语义进行确认硅胶手臂为手臂，也可以通过硅胶手臂不具有真实手臂的可以旋转对应的由“可以旋转”定义的相同语义，而判定其不是手臂。

 信息（Information）则对应认知中不同语义的表达。通常情况下，信息指的是通过特定意图将认知DIKWP对象与认知主体已经认知的数据、信息、知识、智慧或意图联系起来，产生新的语义关联。在处理信息时，我们会根据输入的数据、信息、知识、智慧或意图，找出它们被认知的DIKWP对象的不同之处，对应不同的语义，并进行信息分类。例如，在停车场中，尽管所有的汽车都可以归入“汽车”这一概念，但每辆车的停车位置、停车时间、磨损程度、所有者、功能、缴费记录和经历都代表着信息中不同的语义。信息对应的不同语义经常存在于认知主体的认知中，常常未被显式表达出来，例如抑郁症患者可能用自己情绪“低落”来表达自己当前的情绪相对自己以往的情绪的下降，但这个“低落”对应的信息因为其对比状态不被听众了解而不能被听众客观感受到，从而成为该患者自己主观的认知信息。

 知识（Knowledge）对应于认知中的完整语义。知识是通过观察和学习获得的对世界的理解和解释。在处理知识时，我们通过观察和学习抽象出至少一个完整语义对应的概念或模式。例如，通过观察我们得知所有的天鹅都是白色，这是我们通过收集大量信息后对“天鹅都是白色”这一概念的完整认知。

 智慧（Wisdom）对应伦理、社会道德、人性等方面的信息，是一种来自文化、人类社会群体的相对于当前时代固定的极端价值观或者个体的认知价值观。在处理智慧时，我们会整合这些数据、信息、知识、智慧，并运用它们来指导决策。例如，在面临决策问题时，我们会综合考虑伦理、道德、可行性等各个方面的因素，而不仅仅是技术或效率。

 意图（Purpose）可以看作是一个二元组（输入，输出），其中输入和输出都是数据、信息、知识、智慧或意图的内容。意图代表了我们对某一现象或问题的理解（输入），以及我们希望通过处理和解决该现象或问题来实现的目标（输出）。在处理意图时，人工智能系统会根据其预设的目标（输出），处理输入的内容，通过学习和适应，使输出逐渐接近预设的目标。