Оценка потенциала осознания в искусственном интеллекте научное исследование свойств показателей на основе нейронаучных теорий

Оценка потенциала осознания в искусственном интеллекте - Assessing the potential for consciousness in artificial intelligence научное исследование свойств показателей на основе нейронаучных теорий - A scientific study on the properties of indicators based on neuroscientific theories Condensed text Assessing the potential for consciousness in artificial intelligence A scientific study on indicator properties based on neuroscientific theories.

Возможность осознанных ИИ-систем сейчас является горячей темой. Ведущие исследователи черпают вдохновение из мозговых процессов, связанных с сознанием человека, чтобы продвигать возможности ИИ. Прогресс в области ИИ был поразительно быстрым. В то же время разработка ИИ-систем, способных точно имитировать речь человека, вероятно, приведет к увеличению восприятия осознанных ИИ-систем среди пользователей. Авторы утверждают в этом исследовании, что лучший способ оценить сознание в ИИ – это обращение к нейронаучным теориям сознания. Они обсуждают хорошо известные идеи этого типа и исследуют, как они могут повлиять на ИИ.

Они считают, что их основными вкладами в этот отчет являются:

1. Демонстрация того, что оценка сознания в ИИ научно осуществима, так как сознание может быть научно исследовано и результаты этого исследования применимы к ИИ

2. Они предоставляют предварительные доказательства того, что множество индикаторных свойств можно реализовать в ИИ-системах с использованием существующих техник, хотя ни одна система не является сильным кандидатом на сознание

3. Определение методики оценки сознания в ИИ в виде списка индикаторных свойств, выведенных из научных теорий. Они ожидают, что список индикаторных свойств, включенных в него, изменится по мере продвижения исследований, что делает представленную ими методику временной.

Они используют три основных принципа для исследования осознания в ИИ. В качестве рабочей гипотезы они первоначально принимают вычислительный функционализм, согласно которому соответствующие вычисления являются необходимыми и достаточными для понимания. Хотя это утверждение является спорным, оно является основой современного философского мышления. Они принимают эту теорию по прагматическим соображениям, так как, в отличие от других точек зрения, она подразумевает, что осознание ИИ теоретически осуществимо и исследование внутренних механизмов работы ИИ-систем является важным для определения, вероятно, ли ИИ-системы обладают сознанием. Это означает, что полезно задуматься о последствиях вычислительного функционализма для осознания ИИ. Во-вторых, они утверждают, что теории сознания, основанные на нейронауке, имеют существенную эмпирическую обоснованность и могут использоваться для оценки сознания в искусственном интеллекте.

Вычислительный функционализм предполагает, что аналогичные функции могут быть достаточными для осознания в ИИ. Эти теории стремятся найти функции, которые являются одновременно необходимыми и достаточными для осознания у людей. В-третьих, они утверждают, что лучшая стратегия для изучения сознания в ИИ – это теоретическая стратегия. Это включает определение, выполняют ли ИИ-системы задачи, аналогичные тем, которые связаны с сознанием, согласно научным теориям, а затем оценку правдоподобия этих теорий на основе:

  1. Сходства функций.
  2. Степени поддержки доказательствами.
  3. Веры в вычислительный функционализм.

Основная альтернатива этой стратегии – это тестирование сознания поведенчески. Однако эта стратегия может быть менее надежной, поскольку ИИ-системы могут быть обучены имитировать человеческие действия, работая по-разному.

В данном контексте они не поддерживают никакую конкретную теорию, так как в науке о сознании существует несколько активных гипотез. Вместо этого они составляют список индикаторов на основе исследования теорий сознания. Одна или несколько теорий утверждают, что каждое качество индикатора необходимо для сознания, а некоторые подмножества являются достаточными. Однако они считают, что ИИ-системы более вероятно будут осознавать, если они обладают большим количеством индикаторных свойств. Чтобы определить, является ли текущая или планируемая ИИ-система серьезным кандидатом на сознание, следует оценить, имеет ли она или будет иметь эти характеристики. Они обсуждают несколько научных идей, таких как вычислительные теории высшего порядка, теории глобального рабочего пространства и теории рекуррентной обработки. Поскольку теория интегрированной информации несовместима с вычислительным функционализмом, они не рассматривают ее.

Кроме того, они рассматривают идею, что агентство и воплощение являются индикаторами. Однако важно понять их в терминах предполагаемых вычислительных аспектов. Они обсуждают архитектуру Воспринимающего и модели языка на основе трансформатора, которые они оценивают с точки зрения идеи глобального рабочего пространства. Также рассматриваются системы, обученные выполнять задачи, управляя виртуальным телом грызуна; PaLM-E, названный “воплощенная модальная языковая модель”, и агент адаптивного обучения DeepMind, работающий в 3D виртуальной среде. Они используют эти три системы как кейс-стади для демонстрации индикаторных свойств, относящихся к агентству и воплощению.

Ознакомьтесь с предварительной версией статьи. Вся заслуга за это исследование принадлежит исследователям данного проекта. Также не забудьте присоединиться к нашему сообществу ML на Reddit с более чем 29 тысячами участников, более чем 40 тысячам участников нашего сообщества в Facebook, каналу в Discord и электронной рассылке, где мы делимся последними новостями исследований в области ИИ, интересными проектами и многое другое.

 Hostinger AI Строитель Сайтов: Понятный Редактор с Перетаскиванием. Попробуйте Сейчас (Реклама)

1/8 Взволнованны объявить о нашем новом предварительном отчете, который рассматривает вопрос сознания в ИИ с позиции ведущих теорий в нейронауке. Большое междисциплинарное сотрудничество с участниками из философии, нейронауки и ИИ! https://t.co/rLm78YNfJk

— Эрик Эльмознино (@EricElmoznino) 21 августа 2023

Пост Оценка Потенциала Сознания в ИИ: Научное Исследование Индикаторных Свойств на Основе Нейронаучных Теорий был опубликован на MarkTechPost.