論文の概要: Analyzing Advanced AI Systems Against Definitions of Life and Consciousness

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.05007v1
• Date: Fri, 07 Feb 2025 15:27:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-10 14:56:42.728252
• Title: Analyzing Advanced AI Systems Against Definitions of Life and Consciousness
• Title（参考訳）: 生活と意識の定義に対する高度なAIシステムの解析
• Authors: Azadeh Alavi, Hossein Akhoundi, Fatemeh Kouchmeshki,
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Could artificial intelligence ever become truly conscious in a functional sense; this paper explores that open-ended question through the lens of Life, a concept unifying classical biological criteria (Oxford, NASA, Koshland) with empirical hallmarks such as adaptive self maintenance, emergent complexity, and rudimentary self referential modeling. We propose a number of metrics for examining whether an advanced AI system has gained consciousness, while emphasizing that we do not claim all AI stems can become conscious. Rather, we suggest that sufficiently advanced architectures exhibiting immune like sabotage defenses, mirror self-recognition analogs, or meta-cognitive updates may cross key thresholds akin to life-like or consciousness-like traits. To demonstrate these ideas, we start by assessing adaptive self-maintenance capability, and introduce controlled data corruption sabotage into the training process. The result demonstrates AI capability to detect these inconsistencies and revert or self-correct analogous to regenerative biological processes. We also adapt an animal-inspired mirror self recognition test to neural embeddings, finding that partially trained CNNs can distinguish self from foreign features with complete accuracy. We then extend our analysis by performing a question-based mirror test on five state-of-the-art chatbots (ChatGPT4, Gemini, Perplexity, Claude, and Copilot) and demonstrated their ability to recognize their own answers compared to those of the other chatbots.
• Abstract（参考訳）: この論文は、古典的な生物学的基準(Oxford, NASA, Koshland)を適応的自己維持、創発的複雑性、初歩的自己参照モデリングといった実証的な指標で統一する概念である。 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。 むしろ、サボタージュ防御、ミラー自己認識アナログ、メタ認知の更新のような免疫を示す十分に高度なアーキテクチャは、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越える可能性があることを示唆している。 これらのアイデアを実証するために、適応的な自己維持能力の評価から始め、トレーニングプロセスに制御されたデータ破壊サボタージュを導入します。 その結果、AIはこれらの不整合を検出し、再生生物学的プロセスに類似した逆転または自己修正を行うことができることを示した。 また、動物にインスパイアされたミラー自己認識テストを神経埋め込みに適用し、部分的に訓練されたCNNが、完全な精度で自己を外国の特徴と区別できることを見出した。 次に,5つの最先端チャットボット(ChatGPT4,Gemini,Perplexity,Claude,Copilot)で質問ベースのミラーテストを実施し,他のチャットボットと比較して,自身の回答を認識する能力を示した。

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