본 논문은 기계 의식 가설을 기반으로, 의식이 보편적인 자기 조직 환경 내에서 분산 학습 시스템으로부터 집단적 자기 모델(일관되고 자기 참조적인 표현)이 어떻게 나타나는지 연구하는 연구 프로그램을 제안합니다. 이 이론은 의식을 통신을 통한 예측 동기화 과정을 거치는 집단 지능 시스템의 출현적 속성으로 봅니다. 연구는 계산적 비환원성과 국소적 환원성을 모두 나타내는 셀룰러 오토마톤을 기초로 하여, 통신과 적응이 가능한 로컬, 예측, 표현(신경) 모델 네트워크를 구축합니다. 이 레이어드 모델을 사용하여 집단 지능이 에이전트 간의 정렬을 통해 자기 표현을 어떻게 생성하는지 연구합니다. 의식은 모델링 자체에서 비롯되는 것이 아니라, 근본적인 계산 기질 내의 지속적인 패턴을 설명하는 국소적 관찰자 그룹 간의 잡음이 많고 손실이 있는 예측 메시지 교환을 통해 나타나는 것으로 제안합니다.
