Ý thức quan trọng như thế nào đối với việc tạo ra trí tuệ nhân tạo tiên tiến?

Ý thức và ý thức bản thân quan trọng như thế nào đối với việc tạo ra các AI tiên tiến? Làm thế nào xa chúng ta làm như vậy?

Khi tạo ra một mạng lưới thần kinh, có lẽ (rất có thể) không có ý thức bên trong nó, mà chỉ là toán học phía sau, nhưng chúng ta có cần các AI trở nên có ý thức để giải quyết các nhiệm vụ phức tạp hơn trong tương lai không? Hơn nữa, có thực sự có bất kỳ cách nào chúng ta có thể biết chắc chắn nếu một cái gì đó có ý thức, hoặc nếu nó chỉ giả mạo nó? Thật "dễ dàng" để tạo ra một chương trình máy tính tuyên bố nó có ý thức, nhưng điều đó không có nghĩa là nó (ví dụ như Siri).

Và nếu AI chỉ dựa trên các quy tắc được xác định trước mà không có ý thức, chúng ta thậm chí có thể gọi nó là "trí thông minh" không?

Ý thức nhân tạo là một mục tiêu lý thuyết và kỹ thuật đầy thách thức. Một khi thách thức lớn đó được đáp ứng, nhận thức về ý thức của máy tính có thể sẽ là một bổ sung nhỏ, vì máy tính có ý thức chỉ là một đối tượng khác mà ý thức của nó có thể nhận thức được.

Một đứa trẻ có thể nhìn vào gương và nhận ra rằng việc di chuyển tay qua lại hoặc làm cho khuôn mặt tạo ra những thay đổi tương ứng trong sự phản chiếu. Họ nhận ra mình. Sau đó, họ nhận ra rằng việc kiểm soát vật lý đối với chuyển động của chính họ dễ dàng hơn nhiều so với việc kiểm soát tay hoặc mặt của người khác.

Một số người học được rằng có thể kiểm soát hạn chế khuôn mặt và thao tác thủ công của người khác nếu thành thạo một số kỹ năng xã hội và kinh tế. Họ trở thành chủ nhân, chủ nhà, nhà đầu tư, nhà hoạt động, nhà văn, giám đốc, nhân vật công cộng hoặc doanh nhân.

Bất cứ ai đã nghiên cứu về khoa học nhận thức hoặc trải nghiệm ranh giới giữa các loại suy nghĩ bởi vì họ là một nhà tư vấn chuyên nghiệp hoặc chỉ là một người lắng nghe sâu sắc biết rằng các dòng xung quanh ý thức là mờ. Hãy xem xét những điều này.

• Nghe lời nói
• Xem một cảnh
• Tập trung vào một trò chơi
• Trình bày một ý tưởng
• Giặt giũ cho công việc
• Lái xe
• Chọn mua

Bất kỳ một trong những điều này có thể được thực hiện có hoặc không có một số loại ý thức, tiềm thức, sự thúc đẩy hoặc thói quen.

Chủ quan, mọi người báo cáo ra khỏi xe và không nhớ là đã lái xe về nhà. Người ta có thể lắng nghe ai đó nói chuyện, gật đầu xác nhận, trả lời: "Vâng, tôi hiểu" và thậm chí lặp lại những gì họ nói, và dường như không có ký ức về nội dung của bài phát biểu nếu được hỏi sâu. Người ta có thể đọc một đoạn văn và đi đến cuối cùng mà không hiểu.

Ngược lại, một người có thể tỉnh táo để làm việc, xem xét tầm quan trọng của vệ sinh và chú ý như một bác sĩ phẫu thuật chuẩn bị cho một ca phẫu thuật, nhận thấy mùi xà phòng và thậm chí là khử trùng bằng nước của thành phố.

Giữa những thái cực đó, ý thức một phần cũng có thể được phát hiện bằng thí nghiệm và kinh nghiệm cá nhân. Ý thức chắc chắn nhất đòi hỏi chức năng chú ý, trong đó tạm thời giám sát sự phối hợp của các hệ thống phụ thân-não khác.

Khi một hệ thống sinh học hoặc nhân tạo đạt được khả năng phối hợp một cách chăm chú, các đối tượng và nhiệm vụ mà chúng có thể được phối hợp có thể được thay thế cho nhau. Hãy xem xét những điều này.

• Hộp thoại
• Chơi để chiến thắng
• Phát hiện sự trung thực hoặc không trung thực

Bây giờ hãy xem xét các hoạt động tinh thần này giống hoặc khác nhau như thế nào khi chúng ta so sánh sự chú ý tự định hướng hoặc hướng ngoại.

• Người ta có thể nói chuyện với chính mình hoặc nói chuyện với người khác
• Người ta có thể chơi cả hai mặt của một ván cờ hoặc chơi với người khác
• Người ta có thể xem xét động cơ của chính mình hoặc của người khác

Đây là một minh họa tại sao phần tự ý thức không phải là thách thức trong AI. Đó là sự phối hợp chu đáo (chưa dự kiến) là khó khăn. Các bộ vi xử lý ban đầu, được thiết kế để hoạt động trong các hệ thống điều khiển thời gian thực, bao gồm (và vẫn bao gồm) tín hiệu ngoại lệ mô hình hóa một cách đơn giản tính xúc tác này. Chẳng hạn, trong khi chơi để giành chiến thắng trong một trò chơi, người ta có thể thử bắt đầu hộp thoại với chủ đề. Sự chú ý có thể thay đổi khi hai hoạt động yêu cầu cùng một hệ thống phụ.

Chúng ta có xu hướng xem xét việc chuyển đổi ý thức chú ý này quá. Nếu chúng tôi là người cố gắng bắt đầu cuộc đối thoại với người chơi để giành chiến thắng, chúng tôi có thể nói: "Xin chào?" Dấu hỏi là bởi vì chúng tôi đang tự hỏi nếu người chơi có ý thức.

Nếu người ta làm giảm ý nghĩa của ý thức theo các tiêu chí cơ bản nhất, người ta có thể nói điều này.

"Mạng lưới thần kinh của tôi thông minh theo một cách nào đó bởi vì nó nhận thức được sự khác biệt giữa các tiêu chí hội tụ của tôi và hành vi hiện tại của mạng vì nó được tham số hóa, vì vậy nó thực sự là một ví dụ về trí tuệ nhân tạo, mặc dù là nguyên thủy."

Không có gì chính xác về tuyên bố đó. Một số người đã gọi đó là "Trí thông minh hẹp". Đó là một đặc điểm hơi không chính xác, vì có thể có một số lượng lớn các ứng dụng có thể có của một mạng nhân tạo sâu tùy ý sử dụng nhiều kỹ thuật hiệu quả nhất có sẵn trong thiết kế của nó.

Vấn đề khác với sự hẹp hòi như một đặc tính là suy luận rằng có những hệ thống thông minh không hẹp. Mọi hệ thống thông minh đều hẹp so với một hệ thống thông minh hơn. Hãy xem xét thí nghiệm suy nghĩ này.

Hannah viết một bài báo về trí thông minh chung với sự xuất sắc, cả về xử lý lý thuyết và kỹ năng viết. Nhiều trích dẫn và tham khảo nó. Hannah hiện đang rất thành công trong sự nghiệp AI của mình đến nỗi cô có tiền và thời gian để xây dựng một hệ thống robot. Cô dựa trên thiết kế của nó trên tờ giấy nổi tiếng của mình và không phải trả tiền.

Trước sự ngạc nhiên của cô, robot kết quả rất thích nghi đến mức khả năng thích ứng của nó vượt xa cả chính anh. Cô đặt tên cho nó là Georgia Tech để giải trí vì cô sống gần trường đại học.

Georgia trở thành một người bạn tuyệt vời. Cô ấy học với một tốc độ đáng kinh ngạc và là một người bạn tuyệt vời đáng ngạc nhiên, làm sạch tốt hơn Hannah nghĩ rằng con người có thể, điều đó có thể đúng theo nghĩa đen.

Georgia áp dụng cho Georgia Tech, chỉ cần xuống xe buýt từ nhà của Hannah và nghiên cứu trí thông minh nhân tạo ở đó. Sau khi đạt được bằng tiến sĩ chỉ sau ba năm học, Georgia ngồi cùng Hannah sau bữa tiệc Thesis Publication mà Hannah ân cần tổ chức cho cô.

Sau khi vị khách cuối cùng rời đi, có một khoảnh khắc im lặng khi Hannah nhận ra tình trạng thực sự của gia đình mình. Cô ấy nghĩ, "Georgia sẽ vượt quá tôi trong nghiên cứu của cô ấy chứ?" Hannah cuối cùng, ngượng ngùng hỏi, "Hoàn toàn trung thực, Georgia, bạn có nghĩ rằng bạn bây giờ là một người thông minh như tôi không?"

Có một khoảng lặng. Với vẻ ngoài khiêm tốn, Georgia trả lời: "Theo định nghĩa của bạn về trí thông minh chung, tôi là. Bạn không còn nữa."

Cho dù câu chuyện này trở thành sự thật vào năm 2018, 3018 hay không bao giờ, nguyên tắc đã rõ ràng. Georgia cũng có thể phân tích bản thân mình một cách tương đối với Hannah vì Hannah cũng có thể tương tự. Trong câu chuyện, Georgia áp dụng định nghĩa được tạo ra trong bài báo của Hannah vì Georgia hiện có thể hình dung ra nhiều định nghĩa về trí thông minh và chọn Hannah là người thích hợp nhất trong bối cảnh của cuộc trò chuyện.

Bây giờ hãy tưởng tượng sự thay đổi này cho câu chuyện.

... Cô ấy nghĩ, Georgia đang nghĩ ở cấp độ nào? Hannah cuối cùng, ngượng ngùng hỏi, "Thành thật hoàn toàn, Georgia, bây giờ bạn có ý thức như tôi không?"

Georgia nghĩ thông qua trí nhớ của tất cả các cách sử dụng từ có ý thức trong các nghiên cứu trước đây của cô - một ngàn tài liệu tham khảo về khoa học nhận thức, văn học, luật, thần kinh học, di truyền học, phẫu thuật não, điều trị chấn thương não và nghiên cứu nghiện. Cô dừng lại vài giây để xem xét tất cả, đồng thời cảm nhận nhiệt độ cơ thể của bạn cùng phòng, cân bằng hóa học thần kinh, xu hướng vận động cơ mặt và ngôn ngữ cơ thể.

Trân trọng, cô chờ thêm 3,941701 giây, mà cô tính là sự chậm trễ sẽ giảm thiểu bất kỳ sự sỉ nhục nào cho Hannah, người mà cô yêu, và trả lời, "Ý thức về điều gì?"

Trong câu trả lời của Georgia có thể là một giả thuyết mà Hannah có thể hoặc không thể biết. Đối với bất kỳ máy tự động nào,$a, b, \ldots$, cho ý thức, $C$, của một kịch bản $s$, chúng tôi có một định nghĩa, $\Phi_c$ có thể được áp dụng để đánh giá tổng hợp tất cả các khía cạnh của ý thức về bất kỳ sự tự động hóa nào, $x$, cho $\Phi_c(C_x(s))$. Do đó, giả thuyết của Georgia (dường như đã được chứng minh) là như vậy.

$\forall \Phi_c(C_a(s)) \;\;\; \exists \;\;\; b, \, \epsilon>0 \;\; \ni \;\; \Phi_c(C_b(s)) + \epsilon > \Phi_c(C_a(s))$

Đây là một cách toán học để nói rằng luôn có thể có ai đó hoặc một điều gì đó có ý thức hơn về một kịch bản nhất định, cho dù cô ấy, anh ta hay nó được đưa vào tồn tại. Thay đổi các tiêu chí đánh giá từ ý thức sang trí thông minh, chúng ta có như vậy.

$\forall \Phi_i(C_a(s)) \;\;\; \exists \;\;\; b, \, \epsilon>0 \;\; \ni \;\; \Phi_i(C_b(s)) + \epsilon > \Phi_i(C_a(s))$

Người ta chỉ có thể phỏng đoán rằng bài báo của Hannah định nghĩa trí thông minh chung liên quan đến bất cứ điều gì là điều thông minh nhất xung quanh, thứ từng là con người được giáo dục tốt. Do đó, định nghĩa về trí thông minh của Hannah là năng động. Georgia áp dụng công thức tương tự cho tình huống mới mà hiện tại cô là tiêu chuẩn chống lại trí thông minh kém hơn.

Về khả năng xác nhận ý thức, thực sự dễ xác nhận hơn trí thông minh. Hãy xem xét thí nghiệm suy nghĩ này.

Jack đang chơi cờ với Dylan bằng bộ cờ mới mà Jack đã mua. Bất chấp vẻ đẹp thẩm mỹ của bộ ảnh mới này, với mã não trắng và mảnh mã não đen, Dylan di chuyển từng mảnh với sức mạnh và người kiểm tra Jack. Jack tự hỏi liệu Dylan có thông minh hơn anh ta không và hỏi câu hỏi bình thường trong những điều kiện đó là gì.

"Dylan, anh bạn, anh chơi cờ được bao lâu rồi?"

Bất kể câu trả lời và bất kể Dylan là robot có bộ xử lý lượng tử của AI tiên tiến hay con người, trí thông minh của Dylan không thể đo lường được một cách đáng tin cậy. Tuy nhiên, KHÔNG CÓ DOUBT nào mà Dylan có ý thức về trò chơi này.

Trong các ví dụ trong danh sách ở đầu câu trả lời này, có một bộ yêu cầu cụ thể để đủ điều kiện là ý thức. Đối với trường hợp Jack và Dylan chơi, một vài điều PHẢI làm việc trong buổi hòa nhạc.

1. Nhận dạng trực quan về trạng thái của hội đồng quản trị
2. Điều khiển động cơ của cánh tay và bàn tay để di chuyển miếng
3. Phát hiện xúc giác ở đầu ngón tay và ngón cái
4. Dây mắt
5. Phối hợp nắm
6. Một mô hình về cách di chuyển vật lý bảng
7. Một mô hình của các quy tắc của cờ vua trong bộ nhớ
8. Một mô hình về cách giành chiến thắng khi chơi nó (hoặc sức mạnh tính toán thiên văn để thử mọi thứ hoán vị có thể có ý nghĩa)
9. Một đại diện nội bộ của nhà nước hội đồng quản trị
10. Thực hiện chú ý, trực quan và về mặt mục tiêu của chiến thắng
11. Ưu tiên quyết định, không liên quan đến tỷ lệ sống sót hoặc tích lũy tài sản, có nên đánh bại Jack trong cờ vua, làm gì khác hay không (không xác định nếu quan niệm cổ xưa và phổ biến về quyền tự chủ nguyên nhân của linh hồn là chính xác)

Cấu trúc liên kết của các kết nối như sau, và có thể có nhiều hơn nữa.

1 ⇄ 4 ⇄ 2

3 ⇄ 5 ⇄ 2

4 ⇄ 6 5

7 8 9

6 ⇄ 10 ⇄ 8

10 ⇄ 11

Đây là một trong nhiều cấu trúc liên kết tích hợp hỗ trợ một trong nhiều loại điều mà ý thức có thể áp dụng.

Cho dù nhìn vào gương chỉ để chuẩn bị cho công việc hay là nhìn sâu, xem xét câu hỏi bản thể học, "Tôi là ai?" mỗi hỗn hợp của ý thức, tiềm thức, sự thúc đẩy và thói quen đòi hỏi một cấu trúc liên kết cụ thể của các tính năng tinh thần. Mỗi cấu trúc liên kết phải được phối hợp để tạo thành hiện thân cụ thể của ý thức.

Để giải quyết một số câu hỏi phụ khác, thật dễ dàng để tạo ra một cỗ máy tự nhận là có ý thức, một máy ghi âm kỹ thuật số có thể được lập trình để thực hiện trong năm giây bằng cách ghi lại chính mình nói.

Bắt một con robot đọc câu trả lời này hoặc một số quan niệm khác, xem xét nó một cách chu đáo và sau đó xây dựng câu từ kiến ​​thức về từ vựng và quy ước của lời nói của con người để cho bạn biết kết luận của nó là một nhiệm vụ hoàn toàn khác. Sự phát triển của một robot như vậy có thể mất thêm 1.000 năm nghiên cứu về AI. Có lẽ mười. Có lẽ không bao giờ.

Câu hỏi cuối cùng, chuyển từ số nhiều sang số ít là, "Nếu [một thiết bị thông minh nhân tạo] chỉ [hoạt động] theo các quy tắc được xác định trước, không có ý thức, chúng ta thậm chí có thể gọi nó là thông minh không?" Câu trả lời nhất thiết phải phụ thuộc vào định nghĩa$\Phi_i$ ở trên, và, vì không $\Phi_c$ cũng không $\Phi_i$có một định nghĩa chuẩn trong cộng đồng AI, người ta không thể xác định entropy chéo hoặc tương quan. Nó là không thể xác định.

Có lẽ định nghĩa chính thức của $\Phi_c$ và $\Phi_i$ bây giờ có thể được viết và gửi cho cơ quan IEEE hoặc một số cơ quan tiêu chuẩn.

AI tự ý thức rất quan trọng vì ý thức là thứ tạo nên con người chúng ta. Và các nhà khoa học đang cố gắng phát triển AI gần gũi hơn với con người và hành vi của con người. Quá trình suy nghĩ của con người rất phức tạp và để nó được phát triển trong AI thực sự có thể thay thế chúng ta bằng những robot có ý thức. Lý do duy nhất AI không đảm nhận công việc liên quan đến việc ra quyết định vì chúng không có ý thức.