10รับ100 ทํา 300 ถอนได้ 100 在我看来，自我感知是自然智能和真正意义的人工智能的基石。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。它为机器人提供了理解和感知自身状态和行为的能力，从而提升机器人的自我认知能力，使机器人能够更好地适应不同的环境和任务。还可以帮助机器人更好地理解自身的经验和知识，为机器人的认知和决策能力提供更多的支持和帮助，同时也将为人类的认知科学和技术领域带来更多的创新和发展。对揭示自我意识的计算和神经机制，以及构建脑与心智启发的人工智能模型、实现人与人工智能的和谐共生至关重要。

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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。

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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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实验结果表明，机器人获得了同猕猴类似的实验结果。当视觉偏转角度较小时，机器人的行为决策主要依赖视觉信息，本体感觉偏移随视觉偏转角度的增大而增大；当视觉偏转角度较大时，机器人的行为决策主要依赖本体感觉信息，随视觉偏转角度的增加，本体感觉偏移增加缓慢并趋于平缓；当视觉偏转角度极大时，机器人的行为决策完全依赖本体感觉信息，本体感觉偏移为零，机器人不再认为视野中的手是自己的手。

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