論文の概要: Dissociating Artificial Intelligence from Artificial Consciousness

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.04571v1
• Date: Thu, 05 Dec 2024 19:28:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-09 15:57:44.510756
• Title: Dissociating Artificial Intelligence from Artificial Consciousness
• Title（参考訳）: 人工知能と人工意識の解離
• Authors: Graham Findlay, William Marshall, Larissa Albantakis, Isaac David, William GP Mayner, Christof Koch, Giulio Tononi,
• Abstract要約: 機械学習と計算能力の発展は、人工知能が手の届くところにあることを示唆している。 コンピューターが人間と機能的に同等なら、私たちが意識しているように、視覚、音、思考を体験するだろうか? 我々は統合情報理論(IIT)を用いて、システムが意識的かどうかを判断するための原則的ツールを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4537124110113416
• License:
• Abstract: Developments in machine learning and computing power suggest that artificial general intelligence is within reach. This raises the question of artificial consciousness: if a computer were to be functionally equivalent to a human, being able to do all we do, would it experience sights, sounds, and thoughts, as we do when we are conscious? Answering this question in a principled manner can only be done on the basis of a theory of consciousness that is grounded in phenomenology and that states the necessary and sufficient conditions for any system, evolved or engineered, to support subjective experience. Here we employ Integrated Information Theory (IIT), which provides principled tools to determine whether a system is conscious, to what degree, and the content of its experience. We consider pairs of systems constituted of simple Boolean units, one of which -- a basic stored-program computer -- simulates the other with full functional equivalence. By applying the principles of IIT, we demonstrate that (i) two systems can be functionally equivalent without being phenomenally equivalent, and (ii) that this conclusion is not dependent on the simulated system's function. We further demonstrate that, according to IIT, it is possible for a digital computer to simulate our behavior, possibly even by simulating the neurons in our brain, without replicating our experience. This contrasts sharply with computational functionalism, the thesis that performing computations of the right kind is necessary and sufficient for consciousness.
• Abstract（参考訳）: 機械学習と計算能力の発展は、人工知能が手の届くところにあることを示唆している。 コンピュータが人間と機能的に同等なら、私たちができることをすべてできるなら、私たちが意識しているように、視覚、音、思考を体験できるだろうか? この質問を原則的な方法で答えることは、現象学に根ざし、主観的な経験をサポートするために進化または工学されたあらゆるシステムに必要な十分な条件を述べる意識理論に基づいてのみできる。 ここでは統合情報理論 (IIT) を用いて, システムが意識的かどうか, 程度, 経験内容について判定する。 単純なブール単位で構成されたシステムのペアを考える。そのうちの1つは、基本記憶プログラムコンピュータであり、もう1つは完全な関数同値でシミュレートする。 IITの原則を適用することで、私たちはそれを実証します。 (i)2つのシステムは、驚くほど等価でなくても機能的に等価であることができ、 (ii)この結論はシミュレートされた系の関数に依存しない。 さらに、IITによれば、デジタルコンピュータが私たちの行動をシミュレートすることは可能であり、おそらく私たちの経験を複製することなく、脳内のニューロンをシミュレートすることで可能である。 これは計算機能主義とは対照的であり、正しい種類の計算を行うことは意識に十分である、という理論である。

関連論文リスト

• Analyzing Advanced AI Systems Against Definitions of Life and Consciousness [0.0]
  先進的なAIシステムが意識を得たかどうかを調べるための指標をいくつか提案する。 我々は、サボタージュ防御、ミラー自己認識アナログ、メタ認知更新のような免疫を発現する十分に高度なアーキテクチャが、ライフライクまたは意識ライクな特徴に似た重要なしきい値を超えた可能性があることを示唆している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-07T15:27:34Z)
• On a heuristic approach to the description of consciousness as a hypercomplex system state and the possibility of machine consciousness (German edition) [0.0]
  本稿は、すべての人間が経験する意識の内的状態が、物理的だが想像上の超複素基底を持つことを示す。 理論的な考察に基づいて、いわゆる複複素代数に関する数学的研究の結果、マシン上で超複素系状態の生成と利用が可能となった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-03T17:55:57Z)
• Artificial General Intelligence (AGI)-Native Wireless Systems: A Journey Beyond 6G [58.440115433585824]
  デジタルツイン(DT)のようなサービスをサポートする将来の無線システムの構築は、メタサーフェスのような従来の技術への進歩を通じて達成することが困難である。 人工知能(AI)ネイティブネットワークは、無線技術のいくつかの制限を克服することを約束する一方で、開発は依然としてニューラルネットワークのようなAIツールに依存している。 本稿では、AIネイティブ無線システムの概念を再考し、それらを人工知能(AGI)ネイティブシステムに変換するために必要な共通感覚を取り入れた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-29T04:51:05Z)
• AI Consciousness is Inevitable: A Theoretical Computer Science Perspective [0.0]
  我々は,資源制限下での計算を研究する数学の分野である理論計算機科学のレンズを通して,意識を考察する。 我々は、アラン・チューリングの単純だが強力な計算モデルとバーナード・バールズ(Bernard Baars)の意識モデルにインスパイアされた、意識のためのフォーマルなマシンモデルを開発する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-25T18:38:54Z)
• On the Emergence of Symmetrical Reality [51.21203247240322]
  物理仮想アマルガメーションの様々な形態を包含した統一表現を提供する対称現実感フレームワークを導入する。 我々は、対称現実の潜在的な応用を示すAI駆動型アクティブアシストサービスの例を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-26T16:09:39Z)
• A Survey on Brain-Inspired Deep Learning via Predictive Coding [85.93245078403875]
  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)
• How (and Why) to Think that the Brain is Literally a Computer [0.0]
  脳とコンピュータの関係は、単に比喩的だと見なされることが多い。 脳とコンピュータの関係は、単に比喩的だと見なされることが多い。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-24T15:38:10Z)
• Neurocompositional computing: From the Central Paradox of Cognition to a new generation of AI systems [120.297940190903]
  AIの最近の進歩は、限られた形態のニューロコンフォメーションコンピューティングの使用によってもたらされている。 ニューロコンポジションコンピューティングの新しい形式は、より堅牢で正確で理解しやすいAIシステムを生み出します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-02T18:00:10Z)
• 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)
• The Mode of Computing [0.0]
  自然の脳によって行われる精神過程は、しばしば非公式に計算過程とみなされ、脳は計算機械と似ている。 そのような効果の1つの提案は、生物学的実体によって解釈が最初になされたときに自然計算が現れたことである。 計算機械と類似することで、神経回路の上部にシステムレベルがあり、ここで命名された知識レベルより真下にある必要がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2019-03-25T19:25:16Z)

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。