学習も人工意識が備えるべき能力である。サセックス大学の Ron Chrisley のまとめた "Engineering consciousness"[8] によれば、意識とは、自己、透過性、学習、計画、ヘテロ現象学、信号の区別、行動選択、注意、タイミング管理から構成される。ダニエル・デネットは "Consciousness in Human and Robot Minds"[9] の中で「未成熟なロボットが意識を持つように育てる方が、事前に全ての用意を整えるより簡単だろう」と述べている。彼はロボットの意識について「サイズは大人であっても、最初から成熟してはいないだろう。それは人工的な幼少期を経るよう設計され、その間、現実世界の入り乱れた環境で得るであろう経験から学ぶ必要があるだろう」としている。そして、「人間と自然言語で対話できるエージェントは、世界中の知識のうち数百億の項目は多すぎるにしても数百万の独立な項目にアクセスできなければならないことは間違いない。ダラスのダグラス・レナート率いる Cycプロジェクトが行っているような人間のプログラマによるコード化がその手段かもしれないし、人工エージェントが実世界と実際にやり取りして知識を獲得する新たな方法が見つかるかもしれない」と述べている。学習に関する興味深い論文として、Axel Cleeremans（University of Brussels）と Luis Jiménez（University of Santiago）の "Implicit learning and consciousness" [10] がある。そこでは、学習を「系統発生的に発展した適応プロセスの集合であり、経験への感度に強く依存していて、複雑で予測不能な環境でエージェントが行動を柔軟に制御することを可能にするもの」と定義している。
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「期待; Anticipation」はマシンに意識があるように見せるのに使われる特徴である。人工意識を持つマシンは期待される事象に対して対応する準備ができていなければならない。これが示しているのは、マシンがリアルタイム性を備えていなければならないということであり、それによってマシンが現在意識を持っているということを証明できる。そのためには、マシンを検証するには現実世界をシミュレーションするために予測不能な環境の中で動作させなければならない。
ジョン・マッカーシーは「人工知能プログラムが汎用性に欠けているために苦しんでいることは、1971年時点はおろか、1958年時点でも明らかであった」と述べた。「汎用性; Generality」は人工知能だけでなくむしろ人工意識にとって重要な特徴と言える。