論文の概要: On the independence between phenomenal consciousness and computational
intelligence
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.02187v1
- Date: Wed, 3 Aug 2022 16:17:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-08-04 13:37:15.643123
- Title: On the independence between phenomenal consciousness and computational
intelligence
- Title(参考訳): 現象意識と計算知能の独立性について
- Authors: Eduardo C. Garrido Merch\'an, Sara Lumbreras
- Abstract要約: 我々は、この論文において、現象的意識と、少なくとも計算知性がいかに独立であるかを論じる。
現象意識と計算知能は独立しているため、この事実は社会に重要な意味を持つ。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Consciousness and intelligence are properties commonly understood as
dependent by folk psychology and society in general. The term artificial
intelligence and the kind of problems that it managed to solve in the recent
years has been shown as an argument to establish that machines experience some
sort of consciousness. Following the analogy of Russell, if a machine is able
to do what a conscious human being does, the likelihood that the machine is
conscious increases. However, the social implications of this analogy are
catastrophic. Concretely, if rights are given to entities that can solve the
kind of problems that a neurotypical person can, does the machine have
potentially more rights that a person that has a disability? For example, the
autistic syndrome disorder spectrum can make a person unable to solve the kind
of problems that a machine solves. We believe that the obvious answer is no, as
problem solving does not imply consciousness. Consequently, we will argue in
this paper how phenomenal consciousness and, at least, computational
intelligence are independent and why machines do not possess phenomenal
consciousness, although they can potentially develop a higher computational
intelligence that human beings. In order to do so, we try to formulate an
objective measure of computational intelligence and study how it presents in
human beings, animals and machines. Analogously, we study phenomenal
consciousness as a dichotomous variable and how it is distributed in humans,
animals and machines. As phenomenal consciousness and computational
intelligence are independent, this fact has critical implications for society
that we also analyze in this work.
- Abstract(参考訳): 意識と知性は、一般に民間心理学や社会全般に依存するものとして理解される性質である。
近年、人工知能という用語と、それが解決した問題の種類は、機械が何らかの意識を経験することを証明するための議論として示されてきた。
ラッセルの類似性に従うと、機械が意識のある人間が行うことができると、その機械が意識的になる可能性が高くなる。
しかし、この類推の社会的意味は破滅的である。
具体的には、もしニューロタイプな人ができるような問題を解決することができるエンティティに権利が与えられれば、マシンは障害を持つ人よりも、より多くの権利を持つだろうか?
例えば、自閉症症候群のスペクトラムは、マシンが解決する問題の種類を解決できないようにすることができる。
我々は、問題解決は意識を暗示しないので、明らかな答えはノーであると信じている。
したがって、この論文では、現象意識と少なくとも計算知能が独立しているのか、なぜ機械が現象意識を持っていないのかを論じる。
そのために、計算知能の客観的尺度を定式化し、それが人間、動物、機械にどのように存在するかを研究する。
同様に、現象意識をディコトナス変数として研究し、それが人間、動物、機械にどのように分布するかを研究する。
現象意識と計算知能は独立しているため、この事実は我々が本研究で分析した社会に重要な意味を持つ。
関連論文リスト
- Machine Consciousness as Pseudoscience: The Myth of Conscious Machines [2.3931689873603603]
我々は、機械意識文学が科学的厳密さを欠いていることを論じ、反対の仮説を偽造することは不可能である。
また、アルゴリズムやモデルの複雑さとは独立して、現象的意識が計算不可能であることを示す。
これらすべての議論を踏まえると、なぜ意識的な機械という概念が現在トランスヒューマニズムとサイエンスフィクション文化の神話であるかについて論じる作業は終了する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-12T17:30:48Z) - Can a Machine be Conscious? Towards Universal Criteria for Machine Consciousness [0.0]
多くの懸念が、人工的な意識を持つ実体を作るという影響についての声が上がっている。
これは、意識を構成するものに関する明確な合意の欠如によって構成される。
機械が意識的かどうかを決定するための5つの基準を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-19T18:38:22Z) - Is artificial consciousness achievable? Lessons from the human brain [0.0]
進化の観点から,人工意識の発達に関する問題を分析する。
我々は、人間の脳の進化と、その意識との関係を参照モデルとして捉えている。
我々は,AIの認知処理における共通点と,人間の意識経験との違いを明確にすることを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-18T12:59:44Z) - The Generative AI Paradox: "What It Can Create, It May Not Understand" [81.89252713236746]
生成AIの最近の波は、潜在的に超人的な人工知能レベルに対する興奮と懸念を引き起こしている。
同時に、モデルは、専門家でない人でも期待できないような理解の基本的な誤りを示している。
一見超人的な能力と、ごく少数の人間が起こすエラーの持続性を、どうやって再現すればよいのか?
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-31T18:07:07Z) - AI for Mathematics: A Cognitive Science Perspective [86.02346372284292]
数学は人間によって開発された最も強力な概念体系の1つである。
AIの急速な進歩、特に大規模言語モデル(LLM)の進歩による推進により、そのようなシステム構築に対する新たな、広範な関心が生まれている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-19T02:00:31Z) - Brain-Inspired Computational Intelligence via Predictive Coding [89.6335791546526]
予測符号化(PC)は、マシンインテリジェンスタスクにおいて有望なパフォーマンスを示している。
PCは様々な脳領域で情報処理をモデル化することができ、認知制御やロボティクスで使用することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-15T16:37:16Z) - Reliable AI: Does the Next Generation Require Quantum Computing? [71.84486326350338]
デジタルハードウェアは、最適化、ディープラーニング、微分方程式に関する問題の解決に本質的に制約されていることを示す。
対照的に、Blum-Shub-Smale マシンのようなアナログコンピューティングモデルは、これらの制限を克服する可能性を示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-03T19:10:45Z) - Do Artificial Intelligence Systems Understand? [0.0]
提示された「知的な」振る舞いを説明するために、機械に対する理解を説明する必要はない。
タスク解決ツールとしてのインテリジェンスに対する単なる構文的・機械的アプローチは、表示可能な操作範囲を正当化するのに十分である。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-22T13:57:02Z) - Inductive Biases for Deep Learning of Higher-Level Cognition [108.89281493851358]
興味深い仮説は、人間と動物の知性はいくつかの原則によって説明できるということである。
この研究は、主に高いレベルとシーケンシャルな意識的処理に関心のある人を中心に、より大きなリストを考察する。
これらの特定の原則を明確にする目的は、人間の能力から恩恵を受けるAIシステムを構築するのに役立つ可能性があることである。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-30T18:29:25Z) - Machine Common Sense [77.34726150561087]
機械の常識は、人工知能(AI)において広範で潜在的に無拘束な問題のままである
本稿では、対人インタラクションのようなドメインに焦点を当てたコモンセンス推論のモデル化の側面について論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-15T13:59:47Z) - Will we ever have Conscious Machines? [10.502211724623171]
我々は、機械学習アプローチが自己認識できる可能性に関して、現在の最先端技術についてレビューする。
しかし、人間レベルの知能については、さらに多くの技術が発見される必要がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-31T12:09:50Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。