Autorius: Michael Timothy Bennett / Sukurta naudojant Midjourney, pateiktas autorius Norint sukurti mašiną, reikia žinoti, kokios yra jos dalys ir kaip jos dera tarpusavyje. Norint suprasti mašiną, reikia žinoti, ką kiekviena dalis daro ir kaip ji prisideda prie jos funkcijos. Kitaip tariant, reikėtų mokėti paaiškinti, kaip tai veikia.
Remiantis filosofiniu požiūriu, vadinamu mechanizmu, žmonės, be abejo, yra mašinų tipas, o mūsų gebėjimas mąstyti, kalbėti ir suprasti pasaulį yra mechaninio proceso, kurio mes nesuprantame, rezultatas.
Norėdami geriau suprasti save, galime pabandyti sukurti mašinas, kurios imituotų mūsų sugebėjimus. Tai darydami turėtume mechaninį šių mašinų supratimą. Ir kuo daugiau mūsų elgesio mašina demonstruoja, tuo arčiau mes galime turėti mechaninį savo proto paaiškinimą.
Tai daro AI įdomų filosofiniu požiūriu. Pažangūs modeliai, tokie kaip GPT4 ir Midjourney, dabar gali imituoti žmonių pokalbius, išlaikyti profesinius egzaminus ir sukurti gražias nuotraukas vos keliais žodžiais.
Vis dėlto, nepaisant visos pažangos, klausimai lieka neatsakyti. Kaip mes galime ką nors suvokti patys arba suvokti, kad kiti žino? Kas yra tapatybė? Kas yra prasmė?
Nors yra daug konkuruojančių filosofinių šių dalykų aprašymų, jie visi priešinosi mechanistiniam paaiškinimui.
Straipsnių sekoje, priimtoje 16-ojoje metinėje dirbtinio bendrojo intelekto konferencijoje Stokholme, pateikiu mechaninį šių reiškinių paaiškinimą. Jie paaiškina, kaip galime sukurti mašiną, kuri suvoktų save, kitus, save, kaip ją suvokia kiti, ir pan.
Protas ir ketinimas
Daug to, ką vadiname intelektu, susiveda į pasaulio prognozes, turinčias neišsamią informaciją. Kuo mažiau informacijos mašinai reikia tiksliai prognozuoti, tuo ji „protingesnė“.
Atliekant bet kurią užduotį, yra ribos, kiek intelekto iš tikrųjų naudinga. Pavyzdžiui, dauguma suaugusiųjų yra pakankamai protingi, kad išmoktų vairuoti automobilį, tačiau didesnis sumanumas tikriausiai nepadarys jų geresniu vairuotoju.
Mano dokumentuose aprašoma viršutinė tam tikros užduoties intelekto riba ir tai, ko reikia norint sukurti mašiną, kuri ją pasiekia.
Idėją pavadinau „Bennett’s Razor“, kuri netechniškai reiškia, kad „paaiškinimai turėtų būti ne konkretesni nei būtina“. Tai skiriasi nuo populiaraus Ockhamo skustuvo (ir matematinių jo aprašymų) aiškinimo, kuris teikia pirmenybę paprastesniems paaiškinimams.
Skirtumas yra subtilus, bet reikšmingas. Atliekant eksperimentą, kuriame lyginama, kiek duomenų AI sistemoms reikia, kad išmoktų paprastą matematiką, dirbtinis intelektas, kuris pirmenybę teikė ne tokiems konkretiems paaiškinimams, net 500 % pralenkė paprastesnius paaiškinimus.
Tyrinėdamas šio atradimo pasekmes, aš atvedė mane prie mechanistinio prasmės paaiškinimo – to, kas vadinama „Gricų pragmatika“. Tai kalbos filosofijos sąvoka, nagrinėjanti, kaip prasmė yra susijusi su ketinimu.
Kad išgyventų, gyvūnas turi numatyti, kaip elgsis ir reaguos jo aplinka, įskaitant kitus gyvūnus. Nedvejodami paliksite automobilį be priežiūros šalia šuns, tačiau to negalima pasakyti apie jūsų kepsnio pietus.
Būti protingam bendruomenėje reiškia gebėjimą daryti išvadą apie kitų ketinimus, kurie kyla iš jų jausmų ir pageidavimų. Jei mašina turėtų pasiekti viršutinę intelekto ribą užduočiai, kuri priklauso nuo sąveikos su žmogumi, tada ji taip pat turėtų teisingai nustatyti ketinimą.
Ir jei mašina gali priskirti intenciją ją ištinkantiems įvykiams ir išgyvenimams, kyla klausimas apie tapatybę ir tai, ką reiškia suvokti save ir kitus.
Priežastingumas ir tapatybė
Matau, kad Jonas lyjant dėvi lietpaltį. Jei aš priversiu Joną saulėtą dieną vilkėti lietpaltį, ar tai atneš lietaus?
Žinoma ne! Žmogui tai akivaizdu. Tačiau mašiną sunkiau išmokyti priežasties ir pasekmės subtilybių (susidomėję skaitytojai gali perskaityti Judea Pearl ir Dana Mackenzie „Knygą kodėl“).
Kad suprastų šiuos dalykus, mašina turi išmokti, kad „aš tai padariau“ skiriasi nuo „mačiau, kad tai atsitiko“. Paprastai mes programuojame šį supratimą.
Tačiau mano darbe paaiškinama, kaip galime sukurti mašiną, kuri užduočiai atlikti viršytų aukščiausią intelekto ribą. Tokia mašina pagal apibrėžimą turi teisingai nustatyti priežastį ir pasekmę, taigi ir daryti išvadą apie priežastinius ryšius. Mano dokumentai tiksliai tyrinėja, kaip.
To pasekmės yra gilios. Jei mašina sužino „aš tai padariau“, ji turi sukurti „aš“ (sau tapatybė) ir „tai“ sąvokas.
Gebėjimas daryti išvadą apie ketinimą, išmokti priežastį ir pasekmę bei sukurti abstrakčias tapatybes yra susiję. Mašina, kuri pasiekia aukščiausią intelekto ribą užduočiai atlikti, turi turėti visus šiuos gebėjimus.
Ši mašina ne tik sukuria tapatybę sau, bet ir kiekvienam kiekvieno objekto aspektui, kuris padeda arba trukdo atlikti užduotį. Tada ji gali naudoti savo nuostatas kaip pagrindą, kad nuspėtų, ką gali padaryti kiti. Tai panašu į tai, kaip žmonės linkę priskirti ketinimus ne žmonėms gyvūnams.
Taigi, ką tai reiškia AI?
Žinoma, žmogaus protas yra daug daugiau nei paprasta programa, naudojama eksperimentams atlikti mano tyrime. Mano darbe pateikiamas matematinis galimo priežastinio kelio, leidžiančio sukurti mašiną, kuri neabejotinai suvokia save, aprašymas. Tačiau tokio dalyko inžinerijos specifika toli gražu nėra išspręsta.
Pavyzdžiui, į žmogų panašus ketinimas reikalauja panašių išgyvenimų ir jausmų, kuriuos sunku sukurti. Be to, mes negalime lengvai patikrinti viso žmogaus sąmonės turtingumo. Sąmonė yra plati ir dviprasmiška sąvoka, kuri apima siauresnius aukščiau išvardintus teiginius, bet turi būti nuo jų atskirti.
Pateikiau mechanistinį sąmonės aspektų paaiškinimą, tačiau vien tai neatspindi viso sąmonės turtingumo, kurį patiria žmonės. Tai tik pradžia, o būsimi tyrimai turės išplėsti šiuos argumentus.
Šis straipsnis iš naujo paskelbtas iš The Conversation pagal Creative Commons licenciją. Skaitykite originalų straipsnį.
Citata: Ar mašinos gali suvokti save? Naujas tyrimas paaiškina, kaip tai gali atsitikti (2023 m. balandžio 27 d.), gautas 2023 m. balandžio 27 d. iš https://techxplore.com/news/2023-04-machines-self-aware.html
Šis dokumentas yra saugomas autorių teisių. Išskyrus bet kokius sąžiningus sandorius privačių studijų ar mokslinių tyrimų tikslais, jokia dalis negali būti atkuriama be raštiško leidimo. Turinys pateikiamas tik informaciniais tikslais.
