首先什麼是意識?意識必須是存在於一個自我主體之中的獨立思維方式。伴隨人工智慧的出現，意識這個名詞的主語開始脫離了生物界進入了概念層面。然而，不管意識的主體如何變化，首先它要有“我”的觀念，及自我意識。如果一種意識脫離了本體，那應該只能粗略的認為這是一種思想。

其次，認知偏差是否是一種意識？認知偏差首先肯定是一種思想，更確切的說是一種區別於大眾認知的思想，比如這次問題所提到了人工智慧與人類認知的分歧。人工智慧的判斷出現與人類的共識出現偏差的時候，可能我們首先應該要觀察這個人工智慧是否有“固執”的性格。因為人工智慧的認知是基於大資料來的，如果資料模型發生改變，或者資料分析方法發生改變，人工智慧是否會堅持自己的思想。如果有，則可以說人工智慧具有了一定的意識。目前來看，好像人工智慧還沒有這種特性。相信上面的案例僅僅是因為影象識別方法的不完善而造成的。

答案很簡單啊，是谷歌的人工智慧出現bug，所以“認為”貓有多雙眼睛，腳上有溼鼻子。谷歌的人工智慧出現bug不是第一次了，三年前還鬧出大新聞，將黑人女性識別成大猩猩。

紐約布魯克林的黑人程式設計師Jacky Alcine驚訝地發現，他和一位女性朋友(也是黑人)的自拍照，竟然被Google打上了“Gorilla”(大猩猩)的標籤，具體見下排中圖。

以谷歌在人工智慧領域的強勢地位，仍然鬧出這一系列笑話，說明目前人工智慧還處在低階階段，簡單說就是弱人工智慧，只能幹一些找規律的活，至於高階一點的影象識別，比如鑑黃工作，目前人工智慧難以駕馭，仍然需要人類鑑黃師上馬。

鑑黃工作都搞不定，AI擁有更高階的“意識”更不可能。

意識涉及到自我認知，即知道“我是誰”，“我要幹什麼”，“我要往哪裡去”。在動物界，擁有自我意識的除了人類，就是黑猩猩，其它動物都不被認為擁有意識。

但即使這些被認為不擁有意識的動物，分辨黑人妹子和大猩猩也是毫無壓力，至於“貓有多雙眼睛，腳上有溼鼻子”之類的低階bug，估計腦子只有拇指大的老鼠也不會鬧這種笑話。

真的，千萬別笑話老鼠，研究表明，老鼠能區別畫面中有其同類和沒有其同類的電影，能識別大小變化和方向顛倒的三維物體。

現在的人工智慧和老鼠比拼識圖，還不一定能輕鬆將其幹翻。

總之，現有的人工智慧還在初級階段，我覺得有一句話說的好：現在的人工智慧基本等於人工智障。

首先從“意識”的定義出發。意識指：生物由其物理感知系統能夠感知的特徵總和以及相關的感知處理活動。首先，輸入系統的是貓的照片，從輸出結果來看，貓的主體已經被成功識別出來，同時，背景，包括樹等內容被移除，這個過程同時體現了感知與處理兩個層面。所以說，這個系統可以被認為是有意識的。但是出現的莫名其妙的研究，爪子上莫名其妙的鼻子，在系統來看是正常的，在我們看來是錯誤的，這說明系統的引數和我們的預期還有一些差距，需要更多的訓練或者對系統的結構進行調整。個人對這個問題的成因有一些猜測：神經網路從接受層到隱藏層的高層是一個逐漸對樣品進行抽象的過程，抽樣越來越著眼區域性細節，這可能導致系統對於細節過於敏感，從而 出現過度解讀現象，把一些小點，小線認定為眼睛，鼻子之類的器官。也許，需要適當地減少網路的深度？

回答這個問題，要先從人工智慧的基本原理說起。

目前人工智慧影象識別的基本方法，包含以下步驟：

1. 待解決問題的分析和定義；

2. 收集資料，並進行預處理；

3. 建立模型W（影象領域最為常用的是卷積神經網路CNN）；

4. 利用標註資料Xtrain, Ytrain對模型W進行訓練，視應用需要儲存模型；

5. 利用訓練好的模型W，判別新資料Xtest

原問題中，谷歌的人工智慧不是具備了意識，而是透過大量標註資料“掌握”（這裡所謂的掌握，實際上體現在模型W的引數中）了貓的特徵。

這些海量的標註為貓的圖片，從統計上來看，基本都具備兩雙眼睛、四條腿、長尾巴、鬍鬚等特徵，新資料如果匹配到這些特徵，便可以被人工智慧判別為貓。

值得一提的是，這樣的方法，其實和人類學習陌生概念的方法是相似的。我們小時候透過看圖識字、生活觀察等方法學習和掌握貓這個抽象概念，並能識別出身邊出現的貓，也是從特徵進行輔助判斷的。

至於誤判的情況，一定是有的（這裡涉及到模型準確率accuracy的概念）

人類在對海量圖片進行分類等任務時，也無法達到100%的準確率。

需要指出的是，基於近年在影象領域的研究成果，在影象分類等問題上，人工智慧的準確率已經超過了人類。

也正因為超過了人類，更準確的資料標識方法變得困難，進一步提高準確率也變得更難了。

Facebook AI研究中心等機構正在嘗試將機器標識資料用於模型訓練等方法。