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在我们类脑认知智能实验室，我们有一个共识，即自我感知是自然智能和人工智能的基石。它是自我意识的基础，对自我觉知、自我识别、直至基于自我经验的学习和决策等更高层次的认知都是至关重要的。因此，自我意识的计算模型及其对大脑和意识的启发是我们的最终目标之一。在几位同事的共同努力下，我们从结合理论和数据驱动的方法入手，构建自我感知的计算模型。类脑机器人镜像自我识别模型是我们的第一次尝试，这一次，我们将重点放在了机器人橡胶手错觉的类脑身体自我感知模型上，这比我们七年前对类脑机器人镜像自我识别模型的研究更加深入。
虽然现有的理论模型主要从预测编码和贝叶斯因果推理的角度为橡胶手错觉的计算机制提供了解释，但从连接主义的角度来看，仍然缺乏一个令人满意的解释。特别是，这些模型尚未完全阐明大脑如何通过神经网络中神经元的相互作用编码身体自我意识，并产生橡胶手错觉的主观体验。由于方法上的限制，许多现有的理论模型复现多种橡胶手错觉实验的能力有限。此外，这些模型很少考虑神经连接损伤如何影响模型效果的。关于这一点，作者认为通过失能实验评估计算模型的性能具有重要的前景。失能实验可以揭示模型中不同模块的具体贡献，有助于揭示橡胶手错觉的计算和神经机制。
我对如何将数据科学和人工智能模型结合起来，开发受脑与心智启发的具备道德的人工智能非常感兴趣。人工智能的许多进展，如生成式人工智能，已经带来了很多社会无法及时解决的难题。由于当前人工智能仍然是一个信息处理工具，具有许多安全风险，不良设计、滥用和误用可能对人类造成灾难性的风险。为了实现道德和安全的人工智能，需要实施有效的技术和社会机制。我致力于带领我的团队，研究如何在人类发展、进化和行为数据的支持下，建立受脑和心智启发的道德人工智能模型。
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