Makineler Kendinin Farkında Olabilir mi? Yeni Araştırma Bunun Nasıl Olabileceğini Açıklıyor

Plato tarafından yeniden yayınlandı

İzleyiciler: 0

Bir makine yapmak için, onun parçalarının ne olduğunu ve nasıl bir araya geldiklerini bilmek gerekir. Makineyi anlamak için, her bir parçanın ne yaptığını ve işlevine nasıl katkıda bulunduğunu bilmek gerekir. Başka bir deyişle, nasıl çalıştığının “mekaniği” açıklanabilmelidir.

Bir göre felsefi yaklaşım mekanizma olarak adlandırılan, insanlar muhtemelen bir tür makinedir ve düşünme, konuşma ve dünyayı anlama yeteneğimiz, anlamadığımız mekanik bir sürecin sonucudur.

Kendimizi daha iyi anlamak için yeteneklerimizi taklit eden makineler yapmaya çalışabiliriz. Bunu yaparken, bu makineler hakkında mekanik bir anlayışa sahip olurduk. Ve makine ne kadar çok davranışımızı sergilerse, kendi zihinlerimizin mekanik bir açıklamasına o kadar yakın olabiliriz.

Yapay zekayı felsefi açıdan ilginç kılan da budur. gibi gelişmiş modeller GPT 4 ve Midjourney artık insan konuşmalarını taklit edebilir, profesyonel sınavları geçebilir ve yalnızca birkaç kelimeyle güzel resimler oluşturabilir.

Yine de, tüm ilerlemelere rağmen, sorular cevapsız kalıyor. Kendinin farkında olan veya başkalarının farkında olduğunun farkında olan bir şeyi nasıl yapabiliriz? kimlik nedir? anlamı nedir?

Bu şeylerin birbiriyle yarışan pek çok felsefi tanımı olsa da, bunların hepsi mekanik açıklamalara direnmiştir.

İçinde kağıt dizisi için kabul edildi 16. Yıllık Yapay Genel Zeka Konferansı Stockholm'de bu fenomenler için mekanik bir açıklama getiriyorum. Kendisinin, başkalarının, başkaları tarafından algılandığı biçiminin vb. farkında olan bir makineyi nasıl inşa edebileceğimizi açıklıyorlar.

Zeka ve Niyet

Zeka dediğimiz pek çok şey, eksik bilgilerle dünya hakkında tahminler yapmaktan ibarettir. Bir makine doğru tahminler yapmak için ne kadar az bilgiye ihtiyaç duyarsa, o kadar "akıllı" olur.

Herhangi bir görev için, zekanın gerçekten yararlı olmasının bir sınırı vardır. Örneğin, çoğu yetişkin araba kullanmayı öğrenecek kadar zekidir, ancak daha fazla zeka muhtemelen onları daha iyi sürücüler yapmayacaktır.

Kağıtlarım anlatıyor zekanın üst sınırı belirli bir görev için ve bu görevi yerine getiren bir makine yapmak için gerekenler.

Fikri Bennett'in Usturası olarak adlandırdım, bu teknik olmayan terimlerle "açıklamaların gereğinden fazla spesifik olmaması gerektiği" anlamına gelir. Bu, Ockham'ın Usturasının (ve bunların matematiksel açıklamaları), daha basit açıklamalar için bir tercihtir.

Fark ince, ama önemli. bir deneme Yapay zeka sistemlerinin basit matematik öğrenmek için ne kadar veriye ihtiyaç duyduğu karşılaştırıldığında, daha az spesifik açıklamaları tercih eden yapay zeka, daha basit açıklamaları tercih eden bir yapay zekayı yüzde 500'e kadar geride bıraktı.

Bu keşfin içerimlerini araştırmak beni anlamın mekanik bir açıklamasına götürdü;Gricean edimbilimi” Bu, dil felsefesinde anlamın niyetle nasıl ilişkili olduğuna bakan bir kavramdır.

Hayatta kalmak için bir hayvanın, diğer hayvanlar da dahil olmak üzere çevresinin nasıl davranacağını ve tepki vereceğini tahmin etmesi gerekir. Bir köpeğin yanında gözetimsiz bir araba bırakmakta tereddüt etmezsiniz, ancak aynı şey biftek yemeğiniz için söylenemez.

Bir toplulukta zeki olmak, başkalarının duygularından ve tercihlerinden kaynaklanan niyetlerini anlayabilmek anlamına gelir. Bir makine, bir insanla etkileşime bağlı bir görev için zekanın üst sınırına ulaşacaksa, o zaman niyeti de doğru bir şekilde çıkarması gerekir.

Ve eğer bir makine, başına gelen olaylara ve deneyimlere niyet atfedebiliyorsa, bu, kimlik sorusunu ve kişinin kendisinin ve başkalarının farkında olmanın ne anlama geldiğini gündeme getirir.

Nedensellik ve Kimlik

Yağmur yağdığında John'un yağmurluk giydiğini görüyorum. John'u güneşli bir günde yağmurluk giymeye zorlarsam, bu yağmur getirir mi?

Tabii ki değil! Bir insan için bu açıktır. Ancak neden ve sonucun inceliklerini bir makineye öğretmek daha zordur (ilgilenen okuyucular kontrol edebilir). Neden Kitabı Judea Pearl ve Dana Mackenzie tarafından).

Bu şeyler hakkında akıl yürütmek için, bir makinenin "olmasına ben sebep oldum"un "olduğunu gördüm"den farklı olduğunu öğrenmesi gerekir. Tipik olarak, biz program içine bu anlayış.

Ancak benim çalışmam, bir görev için zekanın üst sınırında performans gösteren bir makineyi nasıl yapabileceğimizi açıklıyor. Böyle bir makinenin tanımı gereği neden ve sonucu doğru bir şekilde tanımlaması ve dolayısıyla nedensel ilişkileri de çıkarması gerekir. kağıtlarım tam olarak nasıl olduğunu keşfedin.

Bunun etkileri derindir. Bir makine "olmasına ben sebep oldum"u öğrenirse, "ben" (kendisi için bir kimlik) ve "o" kavramlarını inşa etmelidir.

Niyet çıkarsama, sebep-sonuç öğrenme ve soyut kimlikler oluşturma yeteneklerinin hepsi birbiriyle bağlantılıdır. Bir görev için zekasının üst sınırına ulaşan bir makinenin tüm bu yetenekleri sergilemesi gerekir.

Bu makine sadece kendisi için değil, görevi tamamlamasına yardımcı olan veya engelleyen her nesnenin her yönü için bir kimlik oluşturuyor. o zaman olabilir kendi tercihlerini kullan bir şekilde tahmin etmek için temel başkalarının ne yapabileceği. Bu nasıl benzer insanlar atfetme eğilimindedir insan olmayan hayvanlara yöneliktir.

Peki Yapay Zeka için Ne Anlama Geliyor?

Elbette insan zihni, araştırmamda deney yapmak için kullanılan basit bir programdan çok daha fazlasıdır. Benim çalışmam, muhtemelen kendinin farkında olan bir makine yaratmanın olası nedensel yolunun matematiksel bir tanımını sağlıyor. Bununla birlikte, böyle bir şeyin mühendisliğinin özellikleri çözülmekten uzaktır.

Örneğin, insan benzeri niyet, mühendisliği zor bir şey olan insan benzeri deneyimler ve duygular gerektirir. Ayrıca, insan bilincinin tüm zenginliğini kolayca test edemeyiz. Bilinç yukarıdaki daha dar iddiaları kapsayan -ancak bunlardan ayırt edilmesi gereken- geniş ve muğlak bir kavramdır.

Mekanistik bir açıklama sağladım yönleri ancak bu, insanların deneyimlediği şekliyle bilincin tüm zenginliğini tek başına yakalamaz. Bu sadece başlangıç ve gelecekteki araştırmaların bu argümanları genişletmesi gerekecek.

Bu makale şu adresten yeniden yayınlandı: Konuşma Creative Commons lisansı altında. Okumak Orijinal makale.

Resim Kredi: DeepMind on Unsplash