論文の概要: The Principles of Human-like Conscious Machine

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.16859v1
• Date: Sun, 21 Sep 2025 01:11:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-23 18:58:16.007135
• Title: The Principles of Human-like Conscious Machine
• Title（参考訳）: ヒューマンライクな意識機械の原理
• Authors: Fangfang Li, Xiaojie Zhang,
• Abstract要約: 本稿では, 異常意識に対する基質非依存, 論理的厳密, 偽装抵抗性満足度基準を提案する。 我々は、この基準を満たす機械は、意識を他の人間に当てはめる少なくとも同じレベルの信頼をもって意識とみなすべきであると論じている。 この枠組みとその原理を満たす機械として、人間自身を捉えることができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.159611238789419
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Determining whether another system, biological or artificial, possesses phenomenal consciousness has long been a central challenge in consciousness studies. This attribution problem has become especially pressing with the rise of large language models and other advanced AI systems, where debates about "AI consciousness" implicitly rely on some criterion for deciding whether a given system is conscious. In this paper, we propose a substrate-independent, logically rigorous, and counterfeit-resistant sufficiency criterion for phenomenal consciousness. We argue that any machine satisfying this criterion should be regarded as conscious with at least the same level of confidence with which we attribute consciousness to other humans. Building on this criterion, we develop a formal framework and specify a set of operational principles that guide the design of systems capable of meeting the sufficiency condition. We further argue that machines engineered according to this framework can, in principle, realize phenomenal consciousness. As an initial validation, we show that humans themselves can be viewed as machines that satisfy this framework and its principles. If correct, this proposal carries significant implications for philosophy, cognitive science, and artificial intelligence. It offers an explanation for why certain qualia, such as the experience of red, are in principle irreducible to physical description, while simultaneously providing a general reinterpretation of human information processing. Moreover, it suggests a path toward a new paradigm of AI beyond current statistics-based approaches, potentially guiding the construction of genuinely human-like AI.
• Abstract（参考訳）: 生物学的または人工的な他のシステムが現象的な意識を持っているかどうかを決定することは、長い間、意識研究において中心的な課題であった。 この帰属問題は、大規模言語モデルやその他の先進的なAIシステムの台頭によって特に圧迫され、そこでは「AI意識」に関する議論は、あるシステムが意識的であるかどうかを決定するためのいくつかの基準に暗黙的に依存している。 本稿では, 基板に依存しない, 論理的に厳格で, 偽装抵抗性による現象意識評価基準を提案する。 我々は、この基準を満たす機械は、意識を他の人間に当てはめる少なくとも同じレベルの信頼をもって意識とみなすべきであると論じている。 この基準に基づいて、我々は形式的な枠組みを開発し、十分条件を満たすシステムの設計を導く一連の運用原則を規定する。 さらに、この枠組みに基づいて構築された機械は、原則として現象的意識を実現することができると主張している。 最初の検証として、このフレームワークとその原則を満たすマシンとして、人間自身を見ることができることを示す。 正しければ、この提案は哲学、認知科学、人工知能に重要な意味を持つ。 これは、赤の経験のような特定のクエーリアが、原則として物理的記述とは無関係である理由を説明し、同時に人間の情報処理の一般的な再解釈を提供する。 さらに、現在の統計に基づくアプローチを超えて、AIの新しいパラダイムへの道が提案されており、真に人間らしいAIの構築を導く可能性がある。

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