「AI哲学」让人类“为自身立命”与“为AI立心”。

认知学家杰罗姆·布鲁纳说：“知道是一个过程，不是一个结果”。本书作者赞同这个观点，并考虑到意识是与外界环境感知、交互、反馈的产物，在此基础上提出了意识的分层神经网络动力反馈模型，以模拟意识的产生、加工和深化过程。简单来说，首先，在大脑内部有一个固有的元意识，产生意识的种子。接着，从外界环境所获取的刺激信号引导我们的意识往不同的方向进行思考，并要依次经过：原型“隐我”→感性“本我”→众性“超我”→知性“自我”→理性“道我”等层次环节进行加工和深化。

最后，意识取得“认知结果”，并将这个结果返回到“外界环境”感知单元，两者之间进行比较测试。如果发现与外界现实有差异，则获得“反馈认知差”，并将这个差值作为需要纠偏的项，重新输入到“隐我→本我→超我→自我→道我”分层网络模型，进行反复的迭代优化，直到“认知结果”在“外界环境”的验证中没有偏差，那么意识就会认为这个“认知结果”是合理的。这种“反馈”过程，既反映了控制论的思想，也体现了知行合一，即认知与行动的结果一致。

更多细节，请参见章节“5.7.4 WHY意识神经网络动力模型：分层与反馈”。

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“AI哲学一吴怀宇”（中国科学院博士、北大博士后）作者主页：www.OpenDAI.org；邮件：huaiyuwu@sina.com

视频号/公众号：AI哲学一吴怀宇中国科学院（人工智能哲学）

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