論文の概要: AI and Consciousness

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.09858v1
• Date: Fri, 10 Oct 2025 20:49:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-14 18:06:29.654238
• Title: AI and Consciousness
• Title（参考訳）: AIと意識
• Authors: Eric Schwitzgebel,
• Abstract要約: これは、AI意識に関する文献の懐疑的な概要である。 我々はすぐに、いくつかの影響力のある、主流の意識理論に従って意識を持つAIシステムを作成するが、他の影響力のある、主流の意識理論では意識を持たない。 AIの意識に関する、あるいはそれに反対する標準的な議論は、どれも私たちを遠ざけません。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.03691941137525625
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: This is a skeptical overview of the literature on AI consciousness. We will soon create AI systems that are conscious according to some influential, mainstream theories of consciousness but are not conscious according to other influential, mainstream theories of consciousness. We will not be in a position to know which theories are correct and whether we are surrounded by AI systems as richly and meaningfully conscious as human beings or instead only by systems as experientially blank as toasters. None of the standard arguments either for or against AI consciousness takes us far. Table of Contents Chapter One: Hills and Fog Chapter Two: What Is Consciousness? What Is AI? Chapter Three: Ten Possibly Essential Features of Consciousness Chapter Four: Against Introspective and Conceptual Arguments for Essential Features Chapter Five: Materialism and Functionalism Chapter Six: The Turing Test and the Chinese Room Chapter Seven: The Mimicry Argument Against AI Consciousness Chapter Eight: Global Workspace Theories and Higher Order Theories Chapter Nine: Integrated Information, Local Recurrence, Associative Learning, and Iterative Natural Kinds Chapter Ten: Does Biological Substrate Matter? Chapter Eleven: The Problem of Strange Intelligence Chapter Twelve: The Leapfrog Hypothesis and the Social Semi-Solution
• Abstract（参考訳）: これは、AI意識に関する文献の懐疑的な概要である。 我々はすぐに、いくつかの影響力のある、主流の意識理論に従って意識を持つAIシステムを作成するが、他の影響力のある、主流の意識理論では意識を持たない。 どの理論が正しいのか、AIシステムが人間と同じくらい豊かで有意義に意識されているのか、それともトースターのように経験的に空白なシステムだけに囲まれているのかを知る立場にはいないでしょう。 AIの意識に関する、あるいはそれに反対する標準的な議論は、どれも私たちを遠ざけません。 コンテンツ表 第1章:ヒルズとフォッグ 第2章:意識とは何か AIとは何か? 第3章 意識の10つの本質的特徴 第4章 内省的・概念的問題 第5章 物質主義と機能主義 第6章 チューリングテストと中国室 第7章 AI意識に対するミミリー論 第8章 グローバルワークスペース理論と高次理論 第9章 統合情報、局所再帰、連想学習、反復的自然種族 第10章 生物基質物質は? 第十一章 奇抜な知性の問題 第十二章:ラグフロッグ仮説と社会的半解決

関連論文リスト

• Bridging Minds and Machines: Toward an Integration of AI and Cognitive Science [48.38628297686686]
  認知科学は人工知能(AI)、哲学、心理学、神経科学、言語学、文化などの分野を深く形成している。 AIの多くのブレークスルーは、そのルーツを認知理論にさかのぼる一方で、AI自体が認知研究を進めるのに欠かせないツールになっている。 我々は、認知科学におけるAIの未来は、性能の向上だけでなく、人間の心の理解を深めるシステムの構築にも関係していると主張している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-28T11:26:17Z)
• Exploring Consciousness in LLMs: A Systematic Survey of Theories, Implementations, and Frontier Risks [46.93509559847712]
  意識は人間の心の最も深い特徴の1つである。 大規模言語モデル(LLM)が前例のないペースで発展するにつれ、知性と意識に関する疑問がますます重要になっている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-26T10:40:52Z)
• Agnosticism About Artificial Consciousness [0.0]
  人工意識の展望について唯一正当化できるスタンスは、無知主義である、と私は主張する。 主な違いは、人工的な意識を知覚する生物学的視点と、それに共感する機能的視点の間にある。 どちらのキャンプも、証拠が教えてくれるものを過大評価するのと同じ過ちを犯していると私は主張する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-17T18:11:12Z)
• Imagining and building wise machines: The centrality of AI metacognition [78.76893632793497]
  我々は人間の知恵について知られているものを調べ、そのAIのビジョンをスケッチする。 AIシステムは特にメタ認知に苦しむ。 スマートAIのベンチマーク、トレーニング、実装について論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-04T18:10:10Z)
• Why Is Anything Conscious? [0.0]
  生物系が階層的に階層的に知覚情報を解釈するためにどのように自己組織化するかを記述するフォーマリズムを提供する。 我々の提案は、ゾンビフィクションよりも人間の事実に近い、意識の正式な科学の基礎を築いた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-22T18:01:30Z)
• On the consistent reasoning paradox of intelligence and optimal trust in AI: The power of 'I don't know' [79.69412622010249]
  一貫性推論(Consistent reasoning)は、人間の知性の中心にある、同等のタスクを扱う能力である。 CRPは、一貫性のある推論は誤認を意味する、と論じている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-05T10:06:53Z)
• 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)
• Dark, Beyond Deep: A Paradigm Shift to Cognitive AI with Humanlike Common Sense [142.53911271465344]
  我々は、次世代のAIは、新しいタスクを解決するために、人間のような「暗黒」の常識を取り入れなければならないと論じている。 我々は、人間のような常識を持つ認知AIの5つの中核領域として、機能、物理学、意図、因果性、実用性(FPICU)を識別する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-20T04:07:28Z)

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。