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關於二元論
我們在說創造意識之前得先了解下二元論，二元論認為意識存在於某個精神域內，與物質領域是互相隔離的。有這種信仰的人佔到全世界大部分人口，基督教、伊斯蘭教和佛教等都是這樣認為的。意識靈魂是神聖的，無法複製的。
但對於廣義人工智能來說，卻是與其截然相反，廣義人工智能是一種唯物主義。那麼意識其實是可以被創造出來的。
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全大腦仿真
既然認為頭腦擁有意識，那麼如果非常精細地複製一個大腦的結構，它應該也擁有意識。這種精細程度要達到每個神經元及其連接。
大腦可以說是全宇宙最複雜的事物，人類大腦有850億個神經元，每個神經元由於其他神經元之間有上千個連接。
要實現複製首先得先對大腦進行掃描，醫用掃描儀核磁共振儀器掃描的圖像分辨率只能達到毫米級別，這太過粗糙了。而要區分腦細胞得達到納米級別，只能使用電子顯微鏡。
其次是人腦計算能力，人腦計算速度能達到每秒百億億次浮點型運算，所以配備給人腦的計算能力也要達到百億億次級別。目前人類正在攻克的超算運算速度就是百億億次級別，前不久國內剛驗收的天河三號E級原型機就是這個級別的。
最後，需要根據掃描到的所有腦細胞神經來將模型創建出來。這部分比較麻煩，我們要怎麼將各種組件組合起來，各個模塊該如何協作等等，都還不知道。這個並不像組裝電腦或者手機那樣簡單。
之前有個叫“公開蠕蟲”的項目，成功的創造了蠕蟲大腦，這個蠕蟲大腦控制了一臺小機器人成功走出了樂高城堡。但線蟲的大腦非常簡單，只有302個神經元和7000個突觸。
全大腦仿真方式或許無法成功，因為大腦太複雜了。也許除了掃描所有腦細胞的結構外，還要知道每個細胞的配置，或許還要知道每個細胞的軸突樹突的佈局。最糟糕的情況下，可能要知道每個分子甚至是原子的位置信息。這就已經複雜到無法實現。如果還跟時間維度扯上關係，那整個模型幾乎毫無用處。
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基於狹義人工智能
狹義人工智能大致可以包含符號人工智能、機器學習、統計和深度學習等。目前階段的所謂的人工智能，也稱弱人工智能。
符號人工智能，人工智能剛起步時使用符號來表示人類的想法的方式，典型的代表是專家系統。
機器學習，它可以不通過人工編寫具體的某個功能而自己根據數據得到結果。但用機器學習算法的人都懂它的侷限性，幾乎沒人會使用它來創建有意識的東西。最多就是在人類的某個狹小領域來實現對人類的仿真，並且超越人類。
統計，主要就是貝葉斯網絡、隱馬爾科夫網絡、馬爾科夫網絡等，對不確定性事物進行建模。
深度學習，其實屬於機器學習的一種，因為網絡的層數大了，所以也叫深度。
所以狹義人工智能方式覺得一個系統只要能執行足夠多的機器學習操作就能產生意識。但是有個問題是，人腦與其他機器系統完全不同。某個機器可能由不同部件組合而成，各部件相互協作著。但人腦卻是很多系統共用一套大腦核心，有著很大的不同。
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意識原理理論
這種方式是要我們先研究人類思維意識的原理，徹底理解思維的工作方式，然後再根據它們來創造大腦。也就是要求人類先理解整個大腦的原理，再進行仿製，這明顯就增加了很大的難度。
有人認為沒有必要理解大腦的原理，因為人類以前模仿鳥類飛行，最也很多原理沒搞清楚，但人類已經能飛上太空了。所以沒必要搞清楚整個大腦的原理，也許能仿製出比大腦更強大的人工腦。
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總結
意識的創造得看能不能做到廣義人工智能，也許對整個大腦的分子級別的複製能夠產生意識，也許將幾千幾萬個機器學習系統整合到一起能夠產生意識，也許要破譯整個大腦的原理才能創造意識。
也許人類是通過緩慢而低效的進化而產生了意識，那麼如果通過科學的方式的來創造意識的話則將快速高效得多。
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