Quais são as teorias atuais sobre o desenvolvimento de uma IA consciente? Alguém está tentando desenvolver uma IA consciente?
É possível que a consciência seja um fenômeno emergente, ou seja, assim que colocarmos complexidade suficiente em nosso sistema, ela se tornará autoconsciente?
Respostas:
Para responder a essa pergunta, primeiro precisamos saber por que é difícil desenvolver IA consciente. A principal razão é que não há definição matematicamente ou rigorosa de consciência. Claro que você tem uma idéia da consciência enquanto a experimenta e podemos falar sobre zumbis filosóficos, mas não é um conceito tangível que possa ser decomposto e trabalhado. Além disso, a maioria das pesquisas atuais em IA é basicamente uma abordagem pragmática, na qual se tenta construir um modelo que possa ter um bom desempenho de acordo com alguma função de custo desejada. Este é um campo muito grande e empolgante e abrange muitos problemas de pesquisa e cada nova descoberta é baseada em teoria matemática ou em evidências empíricas de um novo algoritmo / construção de modelo / etc. Por causa disso,
Portanto, para responder à sua pergunta, ninguém está tentando criar uma IA "consciente" porque ainda não sabemos o que essa palavra significa, no entanto, isso não impede as pessoas de falar sobre ela.
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O que é consciência? Existem alguns desafios reais em estabelecer a consciência como uma meta, porque ainda não temos muita compreensão científica de como o cérebro o faz ou que equilíbrio precisa haver entre memória de longo prazo, memória de curto prazo, implícita trabalho de interpretação, os modos conscientes contrastantes de processamento automático e processamento deliberado (S1 e S2 de Khanemann). John Kihlstrom (psicólogo emérito de Berkeley) tem uma palestra sobre Consciência disponível no iTunesU que você pode conferir. Carnegie-Mellon Uni tem um modelo chamado ACT-R, que modela diretamente comportamentos conscientes, como prestar atenção.
O que pode limitar nossa compreensão disso? A filosofia estuda a questão da consciência há muito tempo. Pessoalmente, gosto de Hegel e Heidegger (filósofos). Ambos são muito difíceis de ler, mas Heidegger (interpretado por Hubert Dreyfus) utilmente criticou o 'Good Old-Fashioned AI' projectos dos anos setenta e apontou como muitotrabalho lá é apenas interpretar uma entrada visual. Hegel é frequentemente criticado, mas, para vê-lo bem interpretado, confira as palestras de Robert Brandom com a LMU sobre a lógica da consciência e Hegel como um dos primeiros pragmatistas de Sellers. Se a consciência quer se apossar da verdade e da certeza, ela empreende "um caminho de dúvida, ou mais propriamente uma estrada de desespero", ao longo da qual nunca se coloca acima da correção. Há algo no tratamento da consciência por Hegel em termos recursivos, sem sucumbir a uma regressão cruel, que acho que será confirmada antes do final.
Desenvolvimentos recentes. As abordagens de Aprendizado Profundo e os sucessos pragmáticos do presente são empolgantes, mas será interessante ver até onde eles podem ir na integração e generalização necessariamente dos pequenos conjuntos de informações às quais as mentes humanas reais estão expostas. Embora o Deep Learning e a mineração de dados sejam extremamente visíveis, abordagens simbólicas também estão por aí, ainda melhorando e variando. Mas há uma falta de interpretação teórica abrangente que permita generalizações.
Duas grandes teorias. Se eu tivesse que escolher um projeto que eu pensei que vale a pena assistir para, Giulio Tononi (et al) criaram uma muito agradável modernização do problema em ' Teoria da Informação Integrada ' Mas você pode querer estender isso com algo como Rolf Pfeifer 's' Como o corpo molda a maneira como pensamos ', porque algumas das' informações integradas 'estão implícitas em ter braços e pernas, olhos e nariz (colocados ali pelas informações que acumulam trabalho de evolução). Mas há muito trabalho bom que tem sido pronto - os profissionais estão escrevendo papéis mais rápido do que eu consigo lê-los.
Mais específico à sua pergunta, existem tentativas de simular cérebros humanos na esperança de que o objetivo geral ajude a financiar pesquisas e a produzir respostas para cada parágrafo acima.
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O CERA-CRANIUM é um exemplo para uma arquitetura cognitiva para gerar Consciência da Máquina (MC). Em relação ao comportamento consciente em personagens de jogos de computador, 2009 Foi realizado como um sistema de quadro-negro capaz de executar tarefas encadeadas. A implementação em si trabalha com linguagem natural. Isso significa que um agente CERA-CRANIUM possui uma variável chamada "Estou com medo" e, se essa variável estiver configurada como True, a emoção será ativada. Portanto, não é uma consciência real, mas tem mais em comum com os estados internos dos personagens de "The Sims".
O aspecto interessante é que a "consciência da máquina" não é tão esotérica quanto parece. O estudioso do Google encontra cerca de 3 mil artigos sobre o assunto. Na maioria dos casos, o desenvolvimento começa com o objetivo de implementar emoções para os personagens do jogo que mais tarde foram estendidas a pensamentos gerais em um ser humano virtual.
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Além da excelente resposta de Jaden, "ninguém está tentando criar uma IA" consciente "porque ainda não sabemos o que essa palavra significa" Eu gostaria de acrescentar que a palavra "ainda" é altamente otimista.
É altamente problemático e provavelmente impossível distinguir entre um ser consciente e um ser que se comporta exatamente como se fosse consciente. Os filósofos têm lutado com isso há séculos; alguns até adotaram o solipsismo, que é uma filosofia "eu vivo na matriz". Em particular, como você pode dizer se seu amigo de infância, seu cônjuge ou qualquer outra pessoa é um ser consciente, e não uma personificação da IA que age exatamente como um ser consciente faria?
É possível, é claro, seguir o caminho "se andar como um pato e grasnar como um pato, então é um pato". Nesse caso, um teste de Turing aprovado na IA seria automaticamente considerado consciente. No entanto, a maioria das pessoas não aceitaria os critérios básicos de consciência; caso contrário, eles logo teriam que chamar seus aparelhos domésticos com Alexa de consciência.
Meus dois centavos são basicamente os mesmos que os de Jaden, exceto que eu sou mais pessimista em entender o que é a consciência.
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Consciência é a capacidade de estar ciente de seus próprios pensamentos, seus arredores imediatos, sentimentos e nada mais. É o mecanismo do nosso cérebro controlar nosso tipo inferior de pensamentos, aquele baseado em associações e emoções. Consciência é observar nossos pensamentos e sentimentos, assim como observamos o mundo real com nossos olhos. Não é complicado. A verdadeira questão não é se as máquinas são capazes de consciência, mas se são capazes de emoções.
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Introdução : Atualmente, observamos que os sistemas atuais se tornam melhores em quase todas as tarefas especializadas que os humanos. Além disso, vemos que os cientistas trabalham para tornar os sistemas atuais também melhores em tarefas menos especializadas (a partir de: reconhecimento de letras, indo para: reconhecimento de animais, reconhecimento de espécies, reconhecimento de atividades, reconhecimento de imagens em movimento, etc.).
Conclusão : Não há razão para não acreditar que os sistemas auxiliados por redes neurais não se tornarão melhores em nenhuma tarefa no futuro.
Questão :
Eu acho que o problema atual sobre autoconsciência é um problema de definição. Não encontrei muita literatura sobre esse tópico, apesar de filosófica (que, infelizmente, é totalmente inútil nesse contexto).
Por falta de literatura, gostaria de fazer minha própria definição. Felizmente, sabemos pela observação que todos os animais classificados como "inteligentes" têm algum grau de "autoconsciência" e são curiosos. Da biologia, sabemos que a curiosidade é um mecanismo de motivação para um comportamento de observação / raciocínio / teste. Agora concluímos que a autoconsciência é obviamente o mesmo mecanismo aplicado aos seus próprios processos de comportamento / pensamento. Simplesmente imaginamos o possível resultado de uma determinada ação que podemos executar e a avaliamos.
Meu palpite é que esse sistema de motivação é muito fácil de implementar. O problema atual é que simplesmente não existe um sistema suficientemente versátil para "resolver" uma tarefa. As redes atuais ainda são especializadas demais.
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