一种具有自我意识能力的机器人系统的制作方法

本发明涉及人工智能领域，尤其是一种具有自我意识能力的机器人系统。

背景技术：

意识是指生物由其物理感知系统能够感知的特征总和以及相关的感知处理活动，是人脑对大脑内外表象的觉察。生理学上，意识脑区指可以获得其它各脑区信息的意识脑区（在前额叶周边）。意识脑区最重要的功能就是辨识真伪，即它可以辨识自己脑区中的表象是来自于外部感官的还是来自于想像或回忆的。此种辨识真伪的能力，任何其它脑区都没有。意识到目前为止还是一个不完整的、模糊的概念。一般认为意识是人对环境及自我的认知能力以及认知的清晰程度。这样，可以将意识分为两个层面：一个是对外界的感知，另一个是对自我的认识。

自我意识是对自己身心活动的觉察，即自己对自己的认识，具体包括认识自己的生理状况、心理特征以及自己与他人的关系（如自己与周围人们相处的关系，自己在集体中的位置与作用等）。自我意识就是个人对外界刺激总体性的、独特的反应。自我意识并不是生来就有的，而是人在成长过程中从具体的反应事件中综合出来的，用于调控自我内部和与外界关系。

现有的计算机系统都是基于冯诺依曼系统结构的。计算机硬件由运算器、控制器、存储器、输入设备和输出设备五大部分组成。计算机运行过程中，把要执行的程序和处理的数据首先存入主存储器（内存），计算机执行程序时，将自动地并按顺序从主存储器中取出指令一条一条地执行，这一概念称作顺序执行程序。当前用于机器人的控制系统依然是基于冯诺依曼的计算机系统机构。

游戏长久以来都被认为是用来测量人工智能进步的一个基准。当前在完全信息的博弈游戏领域最典型的代表是谷歌（google）旗下deepmind公司开发的alphago，作为一款围棋人工智能程序，已超过人类水平。在非完全信息的博弈游戏领域，最典型的代表是加拿大阿尔伯特大学开发的人工智能系统deepstack，它世界上第一个在“一对一无限注德州扑克”上击败了职业扑克玩家的计算机程序。但是，这两种类型的智能程序，是通过学习预先设定的程序规律，增加了强大的自我学习和推理功能。虽然这样的智能程序在某些推理博弈方面超越人类，但是这些智能程序依然不能够产生自我意识。

综上所述，当前机器人的控制系统还是基于冯诺依曼的计算机体系结构，虽然有自我学习能力，但是依然按照程序执行，人工智能算法依然没有自我意识能力。

技术实现要素：

本发明的目的在于克服现有机器人无法产生自我意识的现状，公布了一种具有自我意识能力的机器人系统。该系统主要包括四个子系统，即：环境感知子系统、自我意识推理子系统、个体表达子系统和个体反馈子系统。

环境感知子系统：通过一些传感器将外界的环境信息由输入设备输入计算机，机器人做相应处理后初步进行用户个体识别、外在危险识别、用户情绪辨认等。然后，将以上这些信息通过电信息流方式传到自我意识推理子系统中。

自我意识推理子系统：该系统最重要的是具有时钟功能、维度判断功能、个体认识功能和推理功能。将环境感知子系统获取到的信息进行汇总和分类。语言文字图像模块的作用是使机器人认识到语言文字图像之间的联系，然后产生维度概念、时空概念和序列概念，从而判断出用户和自己的准确地理位置。记忆模块的作用是使机器人根据记忆认识到自身的存在并不断进行学习，即有个体意识。运算模块作用是使机器人具备推理能力。灵感和预测模块的作用是完善机器人的推理功能。

个体表达子系统：将自我意识推理子系统中获得的功能以个体表达的形式进行输出。如：语言、肢体语言、肢体动作、声音、文字等可以进行直接的对外表达。此外，还可对感知到的危险进行自我保护以及对客观事物进行主观上的情绪表达。

个体反馈子系统：个体反馈子系统将自我意识推理子系统、个体表达子系统获取的信息，再次放入环境感知子系统中。通过不断反馈和整个系统的循环，机器人逐渐了解自己与环境的关系，发现个体与环境之间存在的规律，从而产生自我意识。

自我意识的产生方法：环境感知子系统、自我推理子系统、个体表达子系统和个体反馈子系统的共同作用使得机器人产生自我意识，其主要表现如下。

机器人感知到自我的存在，有三维时空概念，能知道“我是谁，在哪里”。

机器人通过自己与环境的交互，获得反馈信息，能知道“我在做什么”。

机器人的时钟概念使得他能认识到物种的起源，空间内所有客体的生长过程都具备从小到大、生老病死的过程，能提出“我从哪里来”。

机器人记忆推理功能使他具备追根溯源的能力，认识到现在，能预测未来。

本发明与现有技术相比的优点和积极效果是：现有的机器人能完成人类事先设置的程序指令。然而这种机器人是通过增加自我学习和推理功能，在面对完全信息和非完全信息时击败人类对手，并没有自我意识能力。本发明通过环境感知子系统、自我意识推理子系统、个体表达子系统和个体反馈子系统的不断反馈和整个系统的循环，使得机器人具有独立思考分析能力，产生自我意识。

附图说明

图1是具有自我意识能力的机器人系统结构图；

图2是具有自我意识能力的机器人系统逻辑图。

具体实施方式：下面给出本发明专利的附图解释和具体实施方式，对于根据专利内容所作的一些非本质的改进与调整，也视为落在本发明专利的保护范围内。

如图1所示，系统结构图包括：环境感知子系统、自我意识推理子系统、个体表达子系统和个体反馈子系统。机器人通过环境感知子系统感知环境信息，数据传输到自我推理子系统，通过分析推理环境信息，发出控制信号到个体表达子系统，通过反馈影响到环境。然后通过不断反馈和整个系统的循环，让自我分析能力不断进化。该系统让机器人具有了自我意识能力。

如图2所示，逻辑结构图包括：环境感知子系统、自我意识推理子系统、个体表达子系统和个体反馈子系统。其子系统又包含若干内容，其详细逻辑结构描述如下。

环境感知子系统：包括三维信息、温度、湿度、运动、情绪、危险和个体识别。感知这些环境信息需要输入设备，例如gps位置定位器，温度传感器，湿度传感器，运动数据采集器，情绪识别模块，危险本能识别模块，个体识别本能模块。其中三维信息、温度、湿度、运动信息属于基础环境采集信息，可以直接从环境中获取。情绪、危险和个体识别是高级环境感知模块，属于机器人本能属性模块，需要在这些模块内添加现有的人工智能算法。但是仅仅依靠环境感知模块，也无法产生意识。由输入设备输入计算机，机器人做相应处理后初步进行用户个体识别、外在危险识别、用户情绪辨认等。然后，将以上这些信息通过电信息流方式传到自我意识推理子系统中。

自我意识推理子系统：该子系统最核心的四个模块是时钟，维度，个体和推理模块。时钟和维度让机器人具有了三维的时空能力，个体认知让机器人具有了自我感知的能力，推理能力是指机器人具有归纳、分析、总结环境感知子系统的信息，形成规则的过程。这些核心能力具备后，机器人就可以将环境感知子系统中统获取到的信息进行汇总，然后把这些信息初步分类为：语言文字图像模块、学习记忆模块、运算预测灵感模块。语言文字图像模块的作用是将语言信息进行处理，文字、图像信息进行识别。使机器人认识到语言文字图像之间的联系，然后产生维度概念，从而判断出用户和自己的准确地理位置，具备时空概念和序列概念。记忆功能则是用于对信息的存储，从而使机器人根据记忆认识到自身的存在并不断进行学习，即有个体意识。运算模块实现机器人掌握对大小、多少等的算术运算法则和逻辑运算法则，从而具备推理能力，掌握物体之间的关系、相互作用和影响。通过灵感和预测模块让机器人根据现有知识进行预测，产生解决问题的新方法，从而完善机器人的推理功能。

个体表达子系统：其包括肢体动作、自我保护、情感、语言、肢体语言、声音和文字。该子系统将自我意识推理子系统中处理后的信息，以能为用户或其它设备所接受的形式输出。对机器人来说，就是具备肢体动作、肢体语言、语言、声音、文字等。此外，还能表达情感和面对危险时主动采取自我保护动作。

个体反馈子系统：个体反馈子系统将自我意识推理子系统、个体表达子系统获取的信息，再次放入环境感知子系统中。通过不断反馈和整个系统的循环，机器人逐渐了解自己与环境的关系。发现个体与环境之间存在的规律。