這些例子的共同點是，它們都涉及“反事實信息的產(chǎn)生”,，即在沒有直接感官信息輸入的情況下產(chǎn)生對應的感覺,。我們稱其為“反事實”，因為它涉及對過去的記憶,、或對未來行為的預測,，而不是正在發(fā)生的實際事件。我們還用了“產(chǎn)生”一詞,，因為它不僅僅是信息處理,，還是一個創(chuàng)造和測試假想情景的積極過程。在感官輸入從低級別腦區(qū)向高級別腦區(qū)流動的單向“前饋”過程中,，感官輸入會被壓縮成更抽象的感官表征,。但神經(jīng)心理學研究顯示,，無論這種前饋流動過程多么復雜，都與意識體驗無關,。要有意識的參與,，還需要從高級別腦區(qū)向低級別腦區(qū)發(fā)送反饋,。

具備了產(chǎn)生反事實信息的能力,，意識體便可從當前環(huán)境中脫離出來，做出非反射性的行為,，如等上三秒再行動,。要想產(chǎn)生反事實信息，我們需要建立一個掌握了外部世界統(tǒng)計學規(guī)律的“內(nèi)部模型”,，依靠該模型完成推理,、運動控制和精神模擬等活動。

目前的人工智能已經(jīng)有了復雜的訓練模型,，但還要依賴人類提供的數(shù)據(jù)才能學習,。若有了產(chǎn)生反事實信息的能力，人工智能便可自己生成數(shù)據(jù),，自己想象未來可能遇到的情況,，從而更靈活地適應之前未遇見過的新情境。此外,，這還能使人工智能擁有好奇心,。如果人工智能不確定未來會發(fā)生什么，就會親自去試一試,。

目前已經(jīng)有研究團隊在嘗試為人工智能配備這種能力了,，并且已經(jīng)有那么幾次，人工智能似乎做出了意料之外的行為,。在一項實驗中,，研究人員模擬了一套能夠駕駛卡車的人工智能系統(tǒng)。若想讓其爬上山坡,，通常需要人類將這一動作設為任務目標,，由人工智能找出完成該任務的最佳路徑。但具備了好奇心的人工智能系統(tǒng)卻將山坡看成一個問題,，即使沒有人類的指令,，也會主動尋找爬上山坡的方法。不過該發(fā)現(xiàn)還需要進一步研究來驗證,。

若將“回顧”和“想象”看作意識的兩大要素,，我們遲早會開發(fā)出有意識的人工智能，因為這兩項功能對任何機器都十分有用,。我們希望機器能解釋自己做事的方式和原因,。而要打造出這樣的機器,，也能鍛煉我們自己的想象力。這將是對意識“產(chǎn)生反事實信息”能力的終極考驗,。（葉子）

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