Makine bilinci (MC) veya sentetik bilinç (Gamez 2008; Reggia 2013) olarak da bilinen yapay bilinç[1] (AC), yapay zeka ve bilişsel robotik ile ilgili bir alandır. Yapay bilinç teorisinin amacı, “Mühendislik ürünü bir eserde bulunacak bilinç olsaydı, sentezlenmesi gereken şeyi tanımlamaktır” (Aleksander 1995).
Nörobilim, bilincin, bilincin nöral bağıntıları veya NCC olarak adlandırılan beynin çeşitli bölümlerinin birlikte çalışmasıyla üretildiğini varsayar, ancak bu bakış açısına karşı zorluklar vardır. AC savunucuları, bu NCC birlikte çalışmasını taklit edebilecek sistemler (örn. bilgisayar sistemleri) oluşturmanın mümkün olduğuna inanırlar.[2]
Yapay bilinç kavramları, yapay zeka felsefesinde zihin, bilinç ve zihinsel durumlar ile ilgili sorular üzerinden de düşünülür.[3]
Felsefi görüşler
Pek çok varsayılan bilinç türü olduğu için, yapay bilincin birçok potansiyel uygulaması vardır. Felsefi literatürde, bilincin belki de en yaygın taksonomisi “erişim” ve “olağanüstü” çeşitlemelerdir. Erişim bilinci, deneyimin kavranabilen yönleriyle ilgilenirken, fenomenal bilinç, deneyimin görünüşte kavranamayan yönleriyle ilgilidir; bunun yerine niteliksel olarak “ham hisler”, “nasıl olduğu” veya kalite açısından karakterize edilir (Block 1997).
Olasılık tartışması
Tip-kimlik teorisyenleri ve diğer şüpheciler, bilincin yalnızca belirli fiziksel sistemlerde gerçekleştirilebileceği görüşüne sahiptir, çünkü bilinç zorunlu olarak fiziksel yapıya bağlı özelliklere sahiptir (Block 1978; Bickle 2003).[4][5]
Giorgio Buttazzo, “Artificial Consciousness: Utopia or Real Possibility” adlı makalesinde, yapay bilince yönelik yaygın bir itirazın şu olduğunu söylüyor: “Tam otomatik bir modda çalışarak [bilgisayarlar] yaratıcılık, yeniden programlanmama (yani artık yapılamazlar) sergileyemezler. yeniden düşünmekten, yeniden programlanmış), duygulardan veya özgür iradeden. Bir bilgisayar, çamaşır makinesi gibi, bileşenleri tarafından çalıştırılan bir köledir.”[6]
Zihinsel durumları nedensel roller açısından tanımlayan diğer teorisyenler (örneğin, işlevselciler) için, fiziksel yapı ne olursa olsun, aynı nedensel roller modelini başlatabilen herhangi bir sistem, bilinç de dahil olmak üzere aynı zihinsel durumları başlatacaktır (Putnam 1967).
Hesaplamalı Temel Argümanı
AC’nin akla yatkınlığı için en açık argümanlardan biri David Chalmers’tan geliyor. Chalmers 2011 makalesinde bulunan önerisi, kabaca, bilinçli bir zihne sahip olmak için doğru türde hesaplamaların yeterli olduğu yönündedir. Ana hatlarıyla iddiasını şöyle savunur: Hesaplamaları bilgisayarlar yapar. Hesaplamalar, diğer sistemlerin soyut nedensel organizasyonunu yakalayabilir.
Chalmers’ın önerisinin en tartışmalı kısmı, zihinsel özelliklerin “örgütsel olarak değişmez” olmasıdır. Zihinsel özellikler psikolojik ve fenomenolojik olmak üzere iki çeşittir. İnanç ve algı gibi psikolojik özellikler, “nedensel rolleriyle karakterize edilen” özelliklerdir. “Aynı nedensel topolojiye sahip sistemlerin … psikolojik özelliklerini paylaşacağını” iddia ederek Armstrong 1968 ve Lewis 1972’nin çalışmalarına atıfta bulunur.
Fenomenolojik özellikler, nedensel rolleri açısından ilk bakışta tanımlanabilir değildir. Bu nedenle, fenomenolojik özelliklerin nedensel rolle bireyselleşmeye uygun olduğunu belirlemek, tartışmayı gerektirir. Chalmers, Dancing Qualia Argümanını bu amaçla sunar.[7]
Chalmers, aynı nedensel organizasyonlara sahip ajanların farklı deneyimlere sahip olabileceğini varsayarak başlar. Daha sonra, nedensel organizasyonunu korurken, parçaların (örneğin silikonun yerini aldığı nöral parçaların) değiştirilmesiyle bir etkeni diğerine dönüştürmeyi tasarlamamızı ister. Eski hipotez, dönüşüm altındaki failin deneyimi değişecektir (parçalar değiştirildikçe), ancak nedensel topolojide hiçbir değişiklik olmayacaktır ve bu nedenle, failin deneyimdeki değişimi “fark etmesinin” hiçbir yolu olmayacaktır.
Chalmers’ın AC nesnesinin eleştirmenleri, tüm zihinsel özelliklerin ve dış bağlantıların soyut nedensel organizasyon tarafından yeterince yakalandığını varsayarak doğru farzederler.
Etik
Belirli bir makinenin bilinçli olduğundan şüphelenilirse, hakları değerlendirilmesi gereken etik bir sorun olacaktır (örneğin, yasa kapsamında hangi haklara sahip olacağı). Örneğin, sahip olunan ve bir araç olarak kullanılan bilinçli bir bilgisayar veya daha büyük bir makinenin merkezi bilgisayarı, belirli bir muğlaklıktır. Böyle bir durum için yasa çıkarılmalı mı? Bu özel durumda bilinç de yasal bir tanım gerektirecektir. Yapay bilinç hala büyük ölçüde teorik bir konu olduğu için, bu tür etik, kurguda sıklıkla bir tema olmasına rağmen (aşağıya bakınız), büyük ölçüde tartışılmadı veya geliştirilmedi.
2021’de Alman filozof Thomas Metzinger, sentetik fenomenoloji konusunda etik gerekçelerle 2050’ye kadar küresel bir moratoryum talep etti.[8]
2003 Loebner Ödülü yarışmasının kuralları açıkça robot hakları sorununu ele aldı:
61. Herhangi bir yılda, Surrey Üniversitesi veya Cambridge Merkezi tarafından girilen halka açık bir açık kaynak Girişi Gümüş Madalya veya Altın Madalya kazanırsa, Madalya ve Nakit Ödül, bundan sorumlu kuruma verilecektir. söz konusu Girişin geliştirilmesi. Böyle bir kuruluş tespit edilemiyorsa veya iki veya daha fazla talep sahibi arasında anlaşmazlık varsa, Madalya ve Nakit Ödül, Katılımın Amerika Birleşik Devletleri’nde veya yarışmanın yeri, Nakit Ödül ve Altın Madalya kendi başına.[9]
Araştırma ve uygulama önerileri
Bilincin yönleri
Bir makinenin yapay olarak bilinçli olması için genellikle gerekli görülen bilincin çeşitli yönleri vardır. Bilincin rol oynadığı çeşitli işlevler Bernard Baars (Baars 1988) ve diğerleri tarafından önerilmiştir. Bernard Baars tarafından önerilen bilinç işlevleri, Tanımlama ve Bağlam Belirleme, Uyum ve Öğrenme, Düzenleme, İşaretleme ve Hata Ayıklama, İşe Alma ve Kontrol, Önceliklendirme ve Erişim Kontrolü, Karar Verme veya Yürütme İşlevi, Analoji Oluşturma İşlevi, Metakognitif ve Kendi Kendini Tanımlama’dır. izleme İşlevi ve Otomatik Programlama ve Kendi Kendine Bakım İşlevi. Igor Aleksander, yapay bilinç için 12 ilke önerdi (Aleksander 1995) ve bunlar: Beyin Bir Durum Makinesidir, İç Nöron Bölünmesi, Bilinçli ve Bilinçsiz Durumlar, Algısal Öğrenme ve Bellek, Tahmin, Kendini Farkındalık, Anlamın Temsili, Öğrenme Sözleri , Dil Öğrenme, İrade, İçgüdü ve Duygu. AC’nin amacı, bilincin bu ve diğer yönlerinin dijital bilgisayar gibi tasarlanmış bir yapay yapı içinde sentezlenip sentezlenemeyeceğini ve nasıl sentezlenebileceğini tanımlamaktır. Bu liste ayrıntılı değil; kapsanmayan başkaları da var.
Farkındalık
Farkındalık gerekli yönlerden biri olabilir, ancak farkındalığın tam tanımıyla ilgili birçok sorun vardır. Maymunlar üzerinde yapılan nöro tarama deneylerinin sonuçları, yalnızca bir durumun veya nesnenin değil, bir sürecin nöronları harekete geçirdiğini öne sürüyor. Farkındalık, duyular yoluyla alınan veya hayal edilen bilgilere dayalı olarak her sürecin alternatif modellerini oluşturmayı ve test etmeyi içerir ve ayrıca tahminlerde bulunmak için yararlıdır. Bu tür modelleme çok fazla esnekliğe ihtiyaç duyar. Böyle bir model oluşturmak, fiziksel dünyanın modellenmesini, kişinin kendi iç durumlarının ve süreçlerinin modellenmesini ve diğer bilinçli varlıkların modellenmesini içerir.
En az üç tür farkındalık vardır:[10] bilinçli ya da bilinçsiz olabilen ajans farkındalığı, hedef farkındalığı ve duyu-motor farkındalığı. Örneğin, fail farkındalığında, dün belirli bir eylemi gerçekleştirdiğinizin farkında olabilirsiniz, ancak şimdi bunun bilincinde olmayabilirsiniz. Hedef farkındalığında, kayıp bir nesneyi aramanız gerektiğinin farkında olabilirsiniz, ancak artık bunun bilincinde değilsiniz. Duyu-motor farkındalığında, elinizin bir nesnenin üzerinde durduğunun farkında olabilirsiniz, ancak şu anda onun bilincinde değilsiniz.
Superhuman Creators’ın yazarı Al Byrd, hayvanlar, insanlar ve yapay ajanlar için bilinci, birçok farklı uygunluk farkındalığı türünü bütünleştirmenin ve filtrelemenin etkisi olarak tanımlar; yani, bir ortamdaki eylem olasılıklarının farkındalığı. Bu tanıma göre, imkânları algılayabilen ve bunlara göre hareket edebilen tüm aktörler bir dereceye kadar bilinçlidir.
Farkındalık nesneleri genellikle bilinçli olduğundan, farkındalık ve bilinç arasındaki ayrım sıklıkla bulanıklaşır veya eşanlamlı olarak kullanılırlar.[11]
Hafıza
Bilinçli olaylar, öğrenme, prova ve hatırlamada hafıza sistemleriyle etkileşime girer.[12] IDA modeli[13], algısal belleğin,[14] geçici epizodik belleğin ve işlemsel belleğin güncellenmesinde bilincin rolünü aydınlatır. Geçici epizodik ve bildirimsel anılar, IDA’da dağıtılmış temsillere sahiptir, bunun sinir sisteminde de böyle olduğuna dair kanıtlar vardır.[15] IDA’da bu iki bellek, Kanerva’nın Sparse dağıtılmış bellek mimarisinin değiştirilmiş bir sürümü kullanılarak hesaplamalı olarak uygulanır.[16]
Öğrenme
Öğrenme ayrıca AC için gerekli kabul edilir. Bernard Baars’a göre, yeni ve önemli olayları temsil etmek ve bunlara uyum sağlamak için bilinçli deneyime ihtiyaç vardır (Baars 1988). Axel Cleeremans ve Luis Jiménez tarafından öğrenme, “etmenlerin karmaşık, öngörülemeyen ortamlarda eylemleri üzerinde esnek kontrol sağlamalarını sağlamak için öznel deneyime karşı gelişmiş bir duyarlılığa eleştirel olarak bağlı olan, filogenetik olarak [sic] gelişmiş adaptasyon süreçleri kümesi” olarak tanımlanır. (Cleeremans 2001).
Beklenti
Öngörülebilir olayları tahmin etme (veya tahmin etme) yeteneği, Igor Aleksander tarafından AC için önemli kabul edilir.[17] Daniel Dennett tarafından Consciousness Açıklaması’nda önerilen acil çoklu taslak ilkesi tahmin için yararlı olabilir: mevcut ortama uyacak en uygun “taslak”ın değerlendirilmesini ve seçilmesini içerir. Beklenti, kişinin kendi önerdiği eylemlerin sonuçlarının tahminini ve diğer varlıklar tarafından olası eylemlerin sonuçlarının tahminini içerir.
Gerçek dünya durumları arasındaki ilişkiler, organizmanın olayları tahmin etmesini sağlayan bilinçli bir organizmanın durum yapısında yansıtılır.[17] Yapay olarak bilinçli bir makine, meydana geldiklerinde bunlara yanıt vermeye hazır olmak veya beklenen olayları önlemek için önleyici eylemde bulunmak için olayları doğru bir şekilde önceden tahmin edebilmelidir. Buradaki çıkarım, makinenin, gerçek dünyanın ve tahmin edilen dünyaların uzamsal, dinamik, istatistiksel, işlevsel ve neden-sonuç modellerini oluşturan esnek, gerçek zamanlı bileşenlere ihtiyaç duymasıdır. Sadece geçmişte değil, şimdi ve gelecekte de yapay bilince sahiptir. Bunu yapabilmek için bilinçli bir makine, yalnızca satranç tahtası gibi sabit kuralları olan dünyalarda değil, aynı zamanda değişebilecek yeni ortamlar için de tutarlı tahminler ve acil durum planları yapmalı, yalnızca uygun olduğunda gerçek durumu simüle etmek ve kontrol etmek için yürütülmelidir.
Öznel deneyim
Öznel deneyimler veya nitelikler, yaygın olarak bilincin zor sorunu olarak kabul edilir. Gerçekten de, bırakın hesaplamacılığı, fizikalizme bile meydan okuduğu düşünülüyor. Öte yandan, fizikteki belirsizlik ilkesi gibi bilimin diğer alanlarında gözlemleyebildiğimizi sınırlayan ve bu bilim alanlarında araştırmayı imkansız kılmayan sorunlar vardır.
Bilişsel mimarilerin rolü
“Bilişsel mimari” terimi, insan zihninin yapısı veya bilinç dahil herhangi bir kısmı veya işlevi hakkında bir teoriye atıfta bulunabilir. Başka bir bağlamda, bir bilişsel mimari teoriyi bilgisayarlarda uygular. Bir örnek, QuBIC: Makine Bilinci için Kuantum ve Biyo-ilhamlı Bilişsel Mimari. Bilişsel mimarinin ana hedeflerinden biri, bilişsel psikolojinin çeşitli sonuçlarını kapsamlı bir bilgisayar modelinde özetlemektir. Ancak, sonuçların bir bilgisayar programının temeli olabilmesi için resmi bir biçimde olması gerekir. Ayrıca, bilişsel mimarinin rolü yapay zeka içindir. düşünce sürecini net bir şekilde yapılandırmak, inşa etmek ve uygulamak.
Sembolik veya hibrit teklifler
Franklin’in Akıllı Dağıtım Temsilcisi
Stan Franklin (1995, 2003), otonom bir aracıyı, Bernard Baars’ın Küresel Çalışma Alanı Teorisi (Baars 1988, 1997) tarafından tanımlandığı gibi, bilincin çeşitli işlevlerini yerine getirebildiği zaman işlevsel bilince sahip olarak tanımlar. Beyin çocuğu IDA (Akıllı Dağıtım Aracısı), GWT’nin tanım gereği işlevsel olarak bilinçli olmasını sağlayan bir yazılım uygulamasıdır. IDA’nın görevi, her bireyin becerilerini ve tercihlerini Donanmanın ihtiyaçları ile eşleştirerek ABD Donanması’ndaki denizciler için bir görev turunu bitirdikten sonra yeni görevler için müzakere etmektir. IDA, Donanma veritabanlarıyla etkileşime girer ve çok sayıda Donanma politikasına uyarken denizcilerle doğal dil e-posta iletişim kutusu aracılığıyla iletişim kurar. IDA hesaplama modeli, 1996–2001 yılları arasında Stan Franklin’in Memphis Üniversitesi’ndeki “Bilinçli” Yazılım Araştırma Grubunda geliştirildi. “Yaklaşık çeyrek milyon satırlık Java kodundan oluşuyor ve 2001’deki üst düzey bir iş istasyonunun kaynaklarını neredeyse tamamen tüketiyor.” “Özel amaçlı, nispeten bağımsız, tipik olarak ayrı bir iş parçacığı olarak çalışan küçük bir kod parçası olarak uygulanan mini aracılar” olan kodlayıcılara büyük ölçüde dayanır. IDA’nın yukarıdan aşağıya mimarisinde, üst düzey bilişsel işlevler açıkça modellenmiştir (ayrıntılar için bkz. Franklin 1995 ve Franklin 2003). IDA, tanımı gereği işlevsel olarak bilinçli olsa da, Franklin “birçok insan benzeri davranışına rağmen, olağanüstü bilinci kendi ‘bilinçli’ yazılım ajanı IDA’ya atfetmez. İDA’nın görevini yerine getirirken iç ve dış eylemlerini izlerken ‘Evet, ben böyle yapıyorum’. IDA, LIDA’ya (Learning Intelligent Distribution Agent) genişletildi.
Ron Sun’ın bilişsel mimarisi CLARION
CLARION, bilinçli ve bilinçsiz zihinsel süreçler arasındaki farkı açıklayan iki düzeyli bir temsil öne sürer.
CLARION, çeşitli psikolojik verileri açıklamakta başarılı olmuştur. CLARION kullanılarak, basit tepkisel becerilerden karmaşık bilişsel becerilere kadar uzanan bir dizi iyi bilinen beceri öğrenme görevi simüle edilmiştir. Görevler arasında seri tepki süresi (SRT) görevleri, yapay dil bilgisi öğrenme (AGL) görevleri, süreç kontrolü (PC) görevleri, kategorik çıkarım (CI) görevi, alfabetik aritmetik (AA) görevi ve Hanoi Kulesi (TOH) yer alır. görev.[18] Bunların arasında, SRT, AGL ve PC, bilinç kavramını psikolojik deneyler bağlamında işler hale getirdikleri için bilinç sorunuyla çok ilgili olan tipik örtük öğrenme görevleridir.
Ben Goertzel’in OpenCog’u
Ben Goertzel, açık kaynaklı OpenCog projesi aracılığıyla somutlaştırılmış bir AGI peşinde. Mevcut kod, Hong Kong Politeknik Üniversitesi’nde yapılan, basit İngilizce komutlarını öğrenebilen somutlaştırılmış sanal evcil hayvanları ve gerçek dünya robotlarıyla entegrasyonu içerir.
Bağlantıcı öneriler
Haikonen’in bilişsel mimarisi
Pentti Haikonen (2003), AC’ye ulaşmak için klasik kural tabanlı hesaplamanın yetersiz olduğunu düşünür: “beyin kesinlikle bir bilgisayar değildir. Düşünme, programlanmış komut dizilerinin yürütülmesi değildir. Beyin de sayısal bir hesap makinesi değildir. sayılar.” Haikonen, temel hesaplama kurallarını tanımlayıp uygulayarak zihin ve bilince ulaşmaya çalışmak yerine, “algı, iç imgelem, iç konuşma, acı, zevk, duygular ve bunların arkasındaki bilişsel işlevleri yeniden üretmek için özel bir bilişsel mimari” önerir. aşağıdan yukarıya mimari, temel işlem birimlerinin, yapay nöronların gücüyle, algoritmalar veya programlar olmaksızın daha yüksek düzeyli işlevler üretecektir”. Haikonen, yeterli karmaşıklıkla uygulandığında, bu mimarinin “dağıtılmış sinyal gösterimi, algılama süreci, çapraz modalite raporlaması ve geriye dönük inceleme için kullanılabilirlik ile karakterize edilen bir çalışma tarzı ve yolu” olduğunu düşündüğü bilinci geliştireceğine inanıyor. Haikonen, bilincin bu süreç görüşünde veya AC’nin uygun bir nöro-ilhamlı karmaşıklık mimarisine sahip özerk ajanlarda kendiliğinden ortaya çıkacağı görüşünde yalnız değildir; bunlar birçok kişi tarafından paylaşılır, ör. Freeman (1999) ve Cotterill (2003). Haikonen (2003) tarafından önerilen mimarinin düşük karmaşıklıktaki bir uygulamasının AC yeteneğine sahip olmadığı, ancak beklendiği gibi duygular sergilediği bildirildi. Haikonen’in bilişsel mimarisine kapsamlı bir giriş için bkz. Doan (2009). Haikonen (2012), Haikonen (2019)’da Haikonen’in mimarisinin güncellenmiş bir açıklaması ve felsefi görüşlerinin bir özeti verilmektedir.
Shanahan’ın bilişsel mimarisi
Murray Shanahan, Baars’ın küresel çalışma alanı fikrini içsel simülasyon (“hayal gücü”) için bir mekanizma ile birleştiren bir bilişsel mimariyi tanımlar (Shanahan 2006). Shanahan’ın mimarisiyle ilgili tartışmalar için bkz. (Gamez 2008) ve (Reggia 2013) ve Bölüm 20, (Haikonen 2012).
Takeno’nun kişisel farkındalık araştırması
Robotlarda kişisel farkındalık, Japonya’daki Meiji Üniversitesi’nde Junichi Takeno[19] tarafından araştırılıyor. Takeno, aynadaki kendi görüntüsü ile aynı görüntüye sahip herhangi bir başkası arasında ayrım yapabilen bir robot geliştirdiğini iddia ediyor[20][21] ve bu iddia daha önce gözden geçirilmişti (Takeno, Inaba & Suzuki 2005) ). Takeno, önce MoNAD adı verilen ve kendini tanıma işlevine sahip hesaplama modülünü bulduğunu ve ardından modülleri bir hiyerarşide birbirine bağlayarak duygular, hisler ve akıl arasındaki ilişkileri formüle ederek yapay bilinç sistemini kurduğunu iddia eder (Igarashi, Takeno). 2007). Takeno, MoNAD sistemi ile donatılmış bir robot kullanarak ayna görüntüsü biliş deneyini tamamladı. Takeno, “insanlar kendi ayna görüntüsünün kendilerine, kendilerinin gerçek bir parçasından daha yakın olduğunu hissettiklerini” belirterek Öz-Beden Teorisini önerdi. Yapay bilincin geliştirilmesinde veya insan bilincinin açıklığa kavuşturulmasında en önemli nokta, bir öz farkındalık işlevinin geliştirilmesidir ve tezinde bunun fiziksel ve matematiksel kanıtlarını ortaya koyduğunu iddia etmektedir.[22] Ayrıca robotların, duyguların uyarıldığı bellekteki bölümleri inceleyebileceğini ve bu deneyimi, hoş olmayan duyguların tekrarını önlemek için tahmine dayalı eylemlerde bulunmak için kullanabileceğini de gösterdi (Torigoe, Takeno 2009).
Aleksander’ın imkansız zihni
Imperial College’da Sinir Sistemleri Mühendisliği fahri profesörü olan Igor Aleksander, yapay sinir ağlarını kapsamlı bir şekilde araştırdı ve Impossible Minds: My Neurons, My Consciousness adlı kitabında bilinçli bir makine yaratma ilkelerinin zaten var olduğunu ancak bunun kırk yıl alacağını iddia ediyor. dili anlamak için böyle bir makineyi eğitin.[23] Bunun doğru olup olmadığı kanıtlanmayı bekliyor ve Impossible Minds’da belirtilen temel ilke -beynin bir nöral durum makinesi olduğu- şüpheye açık.[24]
Thaler’ın Yaratıcılık Makinesi Paradigması
Stephen Thaler, 1994 yılında “Aygıt için Yararlı Bilgi Üretimi” (DAGUI)[25][26][27] veya sözde “Yaratıcılık Makinesi” adlı 1994 tarihli patentinde bilinç ve yaratıcılık arasında olası bir bağlantı önerdi. potansiyel fikirler veya stratejiler olarak nitelendirilebilecek yanlış anıları veya konfabulasyonları tetiklemek için sinaptik gürültünün enjeksiyonunu ve sinir ağlarına bozulmayı yöneten hesaplama eleştirmenleri.[28] Subjektif bilinç hissini açıklamak için bu nöral mimariyi ve metodolojiyi kullanır ve beyindeki benzer gürültüye dayalı nöral düzeneklerin genel kortikal aktivite için şüpheli bir önem icat ettiğini iddia eder.[29][30][31] Thaler’in teorisi ve bunun sonucunda makine bilincindeki patentler, bilinç akışına benzettiği bir dizi nöral aktivasyon modelini yönlendirmek için eğitilmiş sinir ağlarını dahili olarak bozduğu deneylerden esinlenmiştir.[30][32][33][34] ][35]
Michael Graziano’nun dikkat şeması
2011’de Michael Graziano ve Sabine Kastler, bir dikkat şeması olarak bir bilinç teorisi öneren “İnsan bilinci ve sosyal sinirbilimle ilişkisi: Yeni bir hipotez” adlı bir makale yayınladılar.[36] Graziano, “Bilinç ve Sosyal Beyin” adlı kitabında bu teorinin genişletilmiş bir tartışmasını yayınlamaya devam etti.[2] Bu Dikkat Şeması Bilinç Teorisi, onun adlandırdığı şekliyle, beynin, bir kişinin vücudunun uzamsal yerini izleyen iyi çalışılmış vücut şemasına benzer şekilde, bir dikkat şeması yoluyla çeşitli duyusal girdilere dikkati izlediğini ileri sürer.[2] Bu, sözde deneyimlediğimiz ve bilinç olarak tanımladığımız şeyi üreten ve mevcut teknolojiyi kullanan bir makine tarafından kopyalanabilmesi gereken belirli bir bilgi işleme mekanizması önererek yapay bilinçle ilgilidir. Beyin, X kişisinin Y’nin farkında olduğunu bulduğunda, aslında X kişisinin Y’ye dikkat geliştirme uyguladığı durumu modelliyor demektir. Dikkat şeması teorisinde, aynı süreç kendine de uygulanabilir. Beyin, çeşitli duyusal girdilere dikkati izler ve kişinin kendi farkındalığı, kişinin dikkatinin şematik bir modelidir. Graziano, bu süreç için beyinde belirli yerler önerir ve bu tür farkındalığın, beyindeki uzman bir sistem tarafından oluşturulan hesaplanmış bir özellik olduğunu öne sürer.
“Kendi kendini modelleme”
Hod Lipson, “kendi kendini modellemeyi” robotlarda öz farkındalığın veya bilincin gerekli bir bileşeni olarak tanımlar. “Kendi kendini modelleme”, dahili bir modeli veya kendi simülasyonunu çalıştıran bir robottan oluşur.[37][38]
Test yapmak
Makine zekasını test etmenin en iyi bilinen yöntemi Turing testidir. Ancak sadece gözlemsel olarak yorumlandığında, bu test bilim felsefesinin gözlemlerin teori bağımlılığı ilkeleriyle çelişir. Ayrıca Alan Turing’in yetişkin bir insan bilincini değil, bir insan çocuk bilincini taklit etme tavsiyesinin ciddiye alınması gerektiği öne sürülmüştür.[39]
ConsScale gibi diğer testler, biyolojik sistemlerden ilham alan özelliklerin varlığını test eder veya yapay sistemlerin bilişsel gelişimini ölçer.
Qualia veya fenomenolojik bilinç, doğası gereği birinci şahıs bir fenomendir. Çeşitli sistemler, işlevsel bilinçle ilişkili çeşitli davranış belirtileri gösterebilse de, üçüncü şahıs testlerinin birinci şahıs fenomenolojik özelliklerine erişmesinin makul bir yolu yoktur. Bu nedenle ve bilincin ampirik bir tanımı olmadığı için,[40] AC’de bilincin varlığının bir testi imkansız olabilir.
2014’te Victor Argonov, makinenin felsefi yargılar üretme yeteneğine dayanan, makine bilinci için Turing olmayan bir test önerdi.[41] Bu konularda doğuştan (önceden yüklenmiş) felsefi bilgiye sahip olmayan, öğrenirken felsefi tartışmalara sahip olmayan ve bilincin tüm sorunlu özellikleri (qualia veya bağlama gibi) hakkında yargılar üretebiliyorsa, deterministik bir makinenin bilinçli olarak kabul edilmesi gerektiğini savunuyor. hafızasında başka canlıların bilgilendirici modelleri yoktur (bu tür modeller üstü kapalı veya açık bir şekilde bu canlıların bilinci hakkında bilgi içerebilir). Ancak bu test sadece bilincin varlığını tespit etmek için kullanılabilir, ancak bilincin varlığını çürütemez. Olumlu bir sonuç, makinenin bilinçli olduğunu kanıtlar, ancak olumsuz bir sonuç hiçbir şeyi kanıtlamaz. Örneğin, felsefi yargıların yokluğu, bilinç eksikliğinden değil, makinenin zeka eksikliğinden kaynaklanabilir.
Kaynak: https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_consciousness
Wiki References
Citations
Thaler, S. L. (1998). “The emerging intelligence and its critical look at us”. Journal of Near-Death Studies. 17 (1): 21–29. doi:10.1023/A:1022990118714. S2CID 49573301.
Graziano, Michael (2013). Consciousness and the Social Brain. Oxford University Press. ISBN 978-0199928644.
Artificial Intelligence: A Modern Approach includes the philosophical foundations of AI including the questions of consciousness http://aima.cs.berkeley.edu/contents.html, Russell, Stuart J., Norvig, Peter, 2003, Upper Saddle River, New Jersey: Prentice Hall, ISBN 0-13-790395-2
Schlagel, R. H. (1999). “Why not artificial consciousness or thought?”. Minds and Machines. 9 (1): 3–28. doi:10.1023/a:1008374714117. S2CID 28845966.
Searle, J. R. (1980). “Minds, brains, and programs” (PDF). Behavioral and Brain Sciences. 3 (3): 417–457. doi:10.1017/s0140525x00005756. S2CID 55303721.
Artificial consciousness: Utopia or real possibility? Buttazzo, Giorgio, July 2001, Computer, ISSN 0018-9162
Chalmers, David (1995). “Absent Qualia, Fading Qualia, Dancing Qualia”. Retrieved 12 April 2016.
Metzinger, Thomas (2021). “Artificial Suffering: An Argument for a Global Moratorium on Synthetic Phenomenology”. Journal of Artificial Intelligence and Consciousness. 08: 43–66. doi:10.1142/S270507852150003X. S2CID 233176465.
Loebner Prize Contest Official Rules — Version 2.0 The competition was directed by David Hamill and the rules were developed by members of the Robitron Yahoo group.
Joëlle Proust in Neural Correlates of Consciousness, Thomas Metzinger, 2000, MIT, pages 307-324
Christof Koch, The Quest for Consciousness, 2004, page 2 footnote 2
Tulving, E. 1985. Memory and consciousness. Canadian Psychology 26:1-12
Franklin, Stan, et al. “The role of consciousness in memory.” Brains, Minds and Media 1.1 (2005): 38.
Franklin, Stan. “Perceptual memory and learning: Recognizing, categorizing, and relating.” Proc. Developmental Robotics AAAI Spring Symp. 2005.
Shastri, L. 2002. Episodic memory and cortico-hippocampal interactions. Trends in Cognitive Sciences
Kanerva, Pentti. Sparse distributed memory. MIT press, 1988.
Aleksander 1995
(Sun 2002)
“Robot”. Archived from the original on 2007-07-03. Retrieved 2007-07-03.
“Takeno – Archive No…” Archived from the original on 2018-11-07. Retrieved 2010-01-07.
The world first self-aware robot and The success of mirror image cognition, Takeno
A Robot Succeeds in 100% Mirror Image Cognition Archived 2017-08-09 at the Wayback Machine, Takeno, 2008
Aleksander I (1996) Impossible Minds: My Neurons, My Consciousness, Imperial College Press ISBN 1-86094-036-6
Wilson, RJ (1998). “review of Impossible Minds”. Journal of Consciousness Studies. 5 (1): 115–6.
Thaler, S.L., “Device for the autonomous generation of useful information”
Marupaka, N.; Lyer, L.; Minai, A. (2012). “Connectivity and thought: The influence of semantic network structure in a neurodynamical model of thinking” (PDF). Neural Networks. 32: 147–158. doi:10.1016/j.neunet.2012.02.004. PMID 22397950. Archived from the original (PDF) on 2016-12-19. Retrieved 2015-05-22.
Roque, R. and Barreira, A. (2011). “O Paradigma da “Máquina de Criatividade” e a Geração de Novidades em um Espaço Conceitual,” 3º Seminário Interno de Cognição Artificial – SICA 2011 – FEEC – UNICAMP.
Minati, Gianfranco; Vitiello, Giuseppe (2006). “Mistake Making Machines”. Systemics of Emergence: Research and Development. pp. 67–78. doi:10.1007/0-387-28898-8_4. ISBN 978-0-387-28899-4.
Thaler, S. L. (2013) The Creativity Machine Paradigm, Encyclopedia of Creativity, Invention, Innovation, and Entrepreneurship, (ed.) E.G. Carayannis, Springer Science+Business Media
Thaler, S. L. (2011). “The Creativity Machine: Withstanding the Argument from Consciousness,” APA Newsletter on Philosophy and Computers
Thaler, S. L. (2014). “Synaptic Perturbation and Consciousness”. Int. J. Mach. Conscious. 6 (2): 75–107. doi:10.1142/S1793843014400137.
Thaler, S. L. (1995). “”Virtual Input Phenomena” Within the Death of a Simple Pattern Associator”. Neural Networks. 8 (1): 55–65. doi:10.1016/0893-6080(94)00065-t.
Thaler, S. L. (1995). Death of a gedanken creature, Journal of Near-Death Studies, 13(3), Spring 1995
Thaler, S. L. (1996). Is Neuronal Chaos the Source of Stream of Consciousness? In Proceedings of the World Congress on Neural Networks, (WCNN’96), Lawrence Erlbaum, Mawah, NJ.
Mayer, H. A. (2004). A modular neurocontroller for creative mobile autonomous robots learning by temporal difference, Systems, Man and Cybernetics, 2004 IEEE International Conference(Volume:6 )
Graziano, Michael (1 January 2011). “Human consciousness and its relationship to social neuroscience: A novel hypothesis”. Cognitive Neuroscience. 2 (2): 98–113. doi:10.1080/17588928.2011.565121. PMC 3223025. PMID 22121395.
Pavlus, John (11 July 2019). “Curious About Consciousness? Ask the Self-Aware Machines”. Quanta Magazine. Retrieved 2021-01-06.
Bongard, Josh, Victor Zykov, and Hod Lipson. “Resilient machines through continuous self-modeling.” Science 314.5802 (2006): 1118-1121.
“Mapping the Landscape of Human-Level Artificial General Intelligence” (PDF). Archived from the original (PDF) on 2017-07-06. Retrieved 2012-07-05.
“Consciousness”. In Honderich T. The Oxford companion to philosophy. Oxford University Press. ISBN 978-0-19-926479-7
Victor Argonov (2014). “Experimental Methods for Unraveling the Mind-body Problem: The Phenomenal Judgment Approach”. Journal of Mind and Behavior. 35: 51–70.
“Futurama”, Wikipedia, 2020-04-23, retrieved 2020-04-27
“Bender (Futurama)”, Wikipedia, 2020-04-27, retrieved 2020-04-27
Bibliography
Aleksander, Igor (1995), Artificial Neuroconsciousness: An Update, IWANN, archived from the original on 1997-03-02
Armstrong, David (1968), A Materialist Theory of Mind, Routledge
Arrabales, Raul (2009), “Establishing a Roadmap and Metrics for Conscious Machines Development” (PDF), Proceedings of the 8th IEEE International Conference on Cognitive Informatics, Hong Kong: 94–101, archived from the original (PDF) on 2011-07-21
Baars, Bernard (1988), A Cognitive Theory of Consciousness, Cambridge, MA: Cambridge University Press, ISBN 978-0-521-30133-6
Baars, Bernard (1997), In the Theater of Consciousness, New York, NY: Oxford University Press, ISBN 978-0-19-510265-9
Bickle, John (2003), Philosophy and Neuroscience: A Ruthless Reductive Account, New York, NY: Springer-Verlag
Block, Ned (1978), “Troubles for Functionalism”, Minnesota Studies in the Philosophy of Science 9: 261-325
Block, Ned (1997), On a confusion about a function of consciousness in Block, Flanagan and Guzeldere (eds.) The Nature of Consciousness: Philosophical Debates, MIT Press
Boyles, Robert James M. (2012), Artificial Qualia, Intentional Systems and Machine Consciousness (PDF), Proceedings of the Research@DLSU Congress 2012: Science and Technology Conference, ISSN 2012-3477
Chalmers, David (1996), The Conscious Mind, Oxford University Press, ISBN 978-0-19-510553-7
Chalmers, David (2011), “A Computational Foundation for the Study of Cognition”, Journal of Cognitive Science, Seoul Republic of Korea: 323–357, archived from the original on 2015-12-23
Cleeremans, Axel (2001), Implicit learning and consciousness (PDF)
Cotterill, Rodney (2003), “Cyberchild: a Simulation Test-Bed for Consciousness Studies”, in Holland, Owen (ed.), Machine Consciousness, vol. 10, Exeter, UK: Imprint Academic, pp. 31–45
Doan, Trung (2009), Pentti Haikonen’s architecture for conscious machines, archived from the original on 2009-12-15
Ericsson-Zenith, Steven (2010), Explaining Experience In Nature, Sunnyvale, CA: Institute for Advanced Science & Engineering, archived from the original on 2019-04-01, retrieved 2019-10-04
Franklin, Stan (1995), Artificial Minds, Boston, MA: MIT Press, ISBN 978-0-262-06178-0
Franklin, Stan (2003), “IDA: A Conscious Artefact”, in Holland, Owen (ed.), Machine Consciousness, Exeter, UK: Imprint Academic
Freeman, Walter (1999), How Brains make up their Minds, London, UK: Phoenix, ISBN 978-0-231-12008-1
Gamez, David (2008), “Progress in machine consciousness”, Consciousness and Cognition, 17 (3): 887–910, doi:10.1016/j.concog.2007.04.005, PMID 17572107, S2CID 3569852
Haikonen, Pentti (2003), The Cognitive Approach to Conscious Machines, Exeter, UK: Imprint Academic, ISBN 978-0-907845-42-3
Haikonen, Pentti (2012), Consciousness and Robot Sentience, Singapore: World Scientific, ISBN 978-981-4407-15-1
Haikonen, Pentti (2019), Consciousness and Robot Sentience: 2nd Edition, Singapore: World Scientific, ISBN 978-981-120-504-0
Koch, Christof (2004), The Quest for Consciousness: A Neurobiological Approach, Pasadena, CA: Roberts & Company Publishers, ISBN 978-0-9747077-0-9
Lewis, David (1972), “Psychophysical and theoretical identifications”, Australasian Journal of Philosophy, 50 (3): 249–258, doi:10.1080/00048407212341301
Putnam, Hilary (1967), The nature of mental states in Capitan and Merrill (eds.) Art, Mind and Religion, University of Pittsburgh Press
Reggia, James (2013), “The rise of machine consciousness: Studying consciousness with computational models”, Neural Networks, 44: 112–131, doi:10.1016/j.neunet.2013.03.011, PMID 23597599
Rushby, John; Sanchez, Daniel (2017), Technology and Consciousness Workshops Report (PDF), Menlo Park, CA: SRI International
Sanz, Ricardo; López, I; Rodríguez, M; Hernández, C (2007), “Principles for consciousness in integrated cognitive control” (PDF), Neural Networks, 20 (9): 938–946, doi:10.1016/j.neunet.2007.09.012, PMID 17936581
Searle, John (2004), Mind: A Brief Introduction, Oxford University Press
Shanahan, Murray (2006), “A cognitive architecture that combines internal simulation with a global workspace”, Consciousness and Cognition, 15 (2): 443–449, doi:10.1016/j.concog.2005.11.005, PMID 16384715, S2CID 5437155
Sun, Ron (December 1999), “Accounting for the computational basis of consciousness: A connectionist approach”, Consciousness and Cognition, 8 (4): 529–565, CiteSeerX 10.1.1.42.2681, doi:10.1006/ccog.1999.0405, PMID 10600249, S2CID 15784914
Sun, Ron (2001), “Computation, reduction, and teleology of consciousness”, Cognitive Systems Research, 1 (4): 241–249, CiteSeerX 10.1.1.20.8764, doi:10.1016/S1389-0417(00)00013-9, S2CID 36892947
Sun, Ron (2002). Duality of the Mind: A Bottom-up Approach Toward Cognition. Psychology Press. ISBN 978-1-135-64695-0.
Takeno, Junichi; Inaba, K; Suzuki, T (June 27–30, 2005), “Experiments and examination of mirror image cognition using a small robot”, The 6th IEEE International Symposium on Computational Intelligence in Robotics and Automation, Espoo Finland: CIRA 2005: 493–498, doi:10.1109/CIRA.2005.1554325, ISBN 978-0-7803-9355-4, S2CID 15400848
