Каковы современные теории развития сознательного ИИ?

Каковы современные теории развития сознательного ИИ? Кто-нибудь пытается развить сознательный ИИ?

Возможно ли, что сознание является возникающим явлением, то есть, как только мы добавим достаточно сложности в нашу систему, оно станет самоосознающим?

Чтобы ответить на этот вопрос, сначала нам нужно знать, почему сложно развивать сознательный ИИ. Основная причина в том, что нет математически или иначе строгого определения сознания. Конечно, у вас есть представление о сознании, когда вы его испытываете, и мы можем говорить о философских зомби, но это не осязаемая концепция, которую можно сломать и обработать. Более того, большинство современных исследований в области ИИ - это, прежде всего, прагматический подход, который заключается в том, чтобы попытаться построить модель, которая может хорошо работать в соответствии с некоторой желаемой функцией стоимости. Это очень большая и интересная область, охватывающая множество исследовательских задач, и каждое новое открытие основывается либо на математической теории, либо на эмпирических данных о создании нового алгоритма / модели / и т. Д. Из-за этого,

Поэтому, чтобы ответить на ваш вопрос, никто не пытается создать «сознательный» ИИ, потому что мы еще не знаем, что означает это слово, однако это не мешает людям говорить об этом.

Что такое сознание? Существуют некоторые реальные проблемы в установлении сознания как цели, потому что у нас пока нет большого научного понимания того, как мозг это делает или какой баланс должен быть между долговременной памятью, краткосрочной памятью, неявной работа интерпретации, контрастные сознательные режимы автоматической обработки и преднамеренной обработки (S1 и S2 Ханемана). У Джона Кихлстрома (почетная психология в Беркли) в iTunesU есть набор лекций по Сознанию, который вы можете проверить. У Carnegie-Mellon Uni есть модель ACT-R, которая напрямую моделирует сознательное поведение, например, внимание.

Что может ограничить наше понимание этого? Философия давно рассматривает вопрос о сознании. Лично мне нравятся Гегель и Хайдеггер (философы). И очень трудно читать, но Хайдеггер (интерпретируется Hubert Дрейфус) полезно критикуется «хорошая старомодные AI» проекты семидесятых и отметил, как многоработа там просто интерпретация визуального ввода. Гегеля часто злословят, но, чтобы увидеть его хорошо истолкованным, ознакомьтесь с беседами Роберта Брандома с LMU о логике сознания и Гегелем как ранним прагматиком-продавщиком. Если сознание хочет овладеть истиной и уверенностью, оно встает на «путь сомнений или, вернее, путь отчаяния», по которому оно никогда не ставит себя выше исправления. Есть что-то в том, как Гегель рассматривал сознание рекурсивно, не поддаваясь порочному регрессу, и я думаю, что это подтвердится до конца.

Недавние улучшения. Подходы глубокого обучения и прагматические успехи современности впечатляют, но будет интересно увидеть, как далеко они могут пойти в интеграции и обобщении из неизбежно небольших информационных наборов, которым подвергается действительный человеческий разум. В то время как глубокое обучение и интеллектуальный анализ данных чрезвычайно заметны, символические подходы также все еще совершенствуются и разнообразны. Но отсутствует всеобъемлющая теоретическая интерпретация, которая позволила бы сделать обобщения.

Два пальца большой теории. Если бы я должен был выбрать проект , я думал , что стоит посетить , чтобы, Джулио Тонони ( и др) создали очень хорошую модернизацию проблемы в « Комплексной теории информации » Но вы можете расширить , что с чем - то вроде Рольф Пфайфер «s» Как тело формирует то, как мы думаем », потому что некоторая часть« интегрированной информации »подразумевает наличие рук, ног, глаз и носа (помещенных туда информацией, накапливающей работу эволюции.) Но так много хорошей работы было сделано сделано - профессионалы пишут документы быстрее, чем я могу их прочитать.

Если говорить более конкретно о вашем вопросе, то есть попытки смоделировать человеческий мозг в надежде, что общая цель поможет финансировать исследования и даст ответы на каждый пункт выше.

CERA-CRANIUM является примером когнитивной архитектуры для генерации машинного сознания (MC). На пути к сознательному поведению персонажей компьютерных игр, 2009 г. Она была реализована в виде системы доски, способной выполнять многопоточные задачи. Сама реализация работает на естественном языке. Это означает, что агент CERA-CRANIUM имеет переменную под названием «Я в страхе», и если эта переменная установлена ​​в True, то эмоция активируется. Так что это не настоящее сознание, но имеет больше общего с внутренними состояниями персонажей из «The Sims».

Интересный аспект заключается в том, что «машинное сознание» не так эзотерично, как кажется. Ученый Google находит около 3 тыс. Статей об этом. В большинстве случаев разработка начинается с того, чтобы реализовать эмоции для игровых персонажей, которые впоследствии были распространены на общие мысли виртуального человека.

В дополнение к превосходному ответу Джейдена «никто не пытается на самом деле создать« сознательный »ИИ, потому что мы еще не знаем, что означает это слово». Я хотел бы добавить, что слово «пока» очень оптимистично.

Это очень проблематично и, вероятно, невозможно отличить сознательное существо от существа, которое ведет себя точно так же, как если бы оно было сознательным. Философы боролись с этим веками; некоторые даже поддерживали солипсизм, который является философией «Я живу в Матрице». В частности, как вы можете определить, является ли ваш друг детства, ваш супруг или кто-либо еще сознательным существом, а не воплощением ИИ, которое действует точно так же, как и сознательное существо?

Конечно, можно пойти «если он ходит как утка и крякает как утка, то это утка». В этом случае прохождение теста Тьюринга при прохождении ИИ автоматически считается сознательным. Тем не менее, большинство людей не приняли бы уток критерии сознания; в противном случае они очень скоро должны будут назвать свою управляемую Alexa бытовую технику сознательной.

Мои два цента в основном такие же, как у Джейдена, за исключением того, что я более пессимистичен в отношении понимания того, что такое сознание.

Сознание - это способность осознавать ваши собственные мысли, ваши непосредственные окрестности, чувства и ничего более. Это механизм нашего мозга, который контролирует наши низшие мысли, основанный на ассоциациях и эмоциях. Сознание наблюдает за нашими мыслями и чувствами так же, как мы наблюдаем реальный мир нашими глазами. Это не сложно. Реальный вопрос не в том, способны ли машины к сознанию, а в том, способны ли они на эмоции.

вступление : В настоящее время мы наблюдаем, что современные системы становятся лучше в почти каждой специализированной задаче, чем люди. Кроме того, мы видим, что ученые работают над улучшением существующих систем и в менее специализированных задачах (начиная с: распознавания букв, до: распознавания животных, распознавания видов, распознавания активности, распознавания движущихся изображений и т. Д.).

Вывод : нет никаких оснований не верить в то, что нейронные сети не станут лучше в решении какой-либо задачи в будущем.

Вопрос :

Что такое сознание?

Я думаю, что текущая проблема самосознания является проблемой определения. Я не нашел много литературы по этой теме, несмотря на философские (что, к сожалению, совершенно бесполезно в этом контексте).

Из-за нехватки литературы я хотел бы сделать свое собственное определение. К счастью, из наблюдений мы знаем, что все «умные» животные имеют некоторую степень «самосознания» и являются любопытными. Из биологии мы знаем, что любопытство - это мотивирующий механизм для наблюдения / рассуждения / тестирования поведения. Теперь мы заключаем, что самоосознание - это, очевидно, тот же механизм, который применяется к вашему собственному поведению / мыслительным процессам. Мы просто представляем себе возможный результат определенного действия, которое мы можем выполнить, и оцениваем его.

Следовательно, сознание должно быть результатом данной системы мотивации, которая способствует любопытству, и достаточно сложной неуказанной системы оценки.

Я предполагаю, что такую ​​систему мотивации очень легко внедрить. Текущая проблема заключается в том, что просто не существует системы, которая была бы достаточно универсальной, чтобы «решить» любую заданную задачу. Текущие сети все еще слишком специализированы.