Waarom kunsmatige intelligensiemodelle nie bewussyn kan hê nie

Die basiese argitektuur van Transformer-modelle

Huidige kunsmatige intelligensiestelsels, veral groot taalmodelle soos GPT en ChatGPT, is gebaseer op die sogenaamde Transformer-argitektuur. Dit verteenwoordig 'n gespesialiseerde vorm van wiskundige dataverwerking wat in 2017 deur navorsers by Google ontwikkel is. Hierdie argitektuur werk geheel en al op grond van numeriese berekeninge en statistiese patrone, sonder om 'n dieper begrip van die inhoud wat verwerk word, te ontwikkel.

'n Transformatormodel bestaan ​​uit gestapelde kodeerder- en dekodeerderlae wat saamwerk om invoerdata te verwerk. Die kodeerder transformeer die invoerdata in wiskundige voorstellings, terwyl die dekodeerder hierdie inligting in die verlangde uitvoer omskakel. Beide komponente gebruik komplekse wiskundige bewerkings soos matriksvermenigvuldigings en nie-lineêre aktiveringsfunksies om hul take uit te voer.

Hoe self-aandagmeganismes werk

Die kern van die Transformer-argitektuur is die self-aandagmeganisme. Dit laat die model toe om verskillende gewigte aan verskillende dele van 'n invoerreeks toe te ken. Die meganisme bereken puntprodukte tussen vektore om afhanklikheidsstrukture binne 'n reeks te modelleer. Hierdie gewigte is egter suiwer numeriese koëffisiënte wat statistiese reëlmatighede in die opleidingsdata vaslê.

Die term "aandag" is suiwer metafories in hierdie konteks. Dit is nie bewuste aandag in die menslike sin nie, maar eerder wiskundige berekeninge wat bepaal watter dele van die inset meer gewig moet kry wanneer die uitset gegenereer word. Hierdie berekeninge volg deterministiese reëls en is gebaseer op aangeleerde gewigsmatrikse.

Tekenverwerking en inbeddingsruimtes

Verwerking begin met die omskakeling van teks na sogenaamde tokens, wat as numeriese eenhede optree. Hierdie tokens word dan ingebed in hoogdimensionele vektorruimtes wat inbeddings genoem word. 'n Inbedding is 'n wiskundige voorstelling wat elke woord of gedeelte van die teks as 'n punt in 'n multidimensionele ruimte voorstel.

Die posisie van 'n teken in hierdie inbeddingsruimte word bepaal deur optimaliseringsprosesse wat daarop gemik is om die model se voorspellingsakkuraatheid te verbeter. Nabyheid in die inbeddingsruimte weerspieël statistiese ooreenkomste in die opleidingskorpus, maar nie semantiese betekenis in die ware sin nie. Hierdie inbeddings is bloot koördinate in 'n wiskundige ruimte waarvan die waardes deur masjienleer geoptimaliseer word.

Die wiskundige grondslae van KI-verwerking

Parameters en optimalisering

Moderne taalmodelle bevat miljarde parameters. Hierdie parameters is numeriese waardes wat aangepas word deur gradiëntafdaling te gebruik om 'n verliesfunksie te minimaliseer. Gradiëntafdaling is 'n wiskundige optimeringstegniek wat die parameters van 'n model sistematies verander om die werkverrigting daarvan te verbeter.

Die proses werk soortgelyk aan stap in 'n bergreeks in digte mis. Die model nader geleidelik die optimale punt deur die helling van die verliesfunksie te bereken en in die teenoorgestelde rigting te beweeg. Hierdie parameters dien slegs as optimeringskoëffisiënte vir wiskundige funksies en het geen bewuste betekenis of bedoeling nie.

Versterking van leer uit menslike terugvoer

'n Belangrike ontwikkeling in KI-tegnologie is versterkingsleer uit menslike terugvoer. Hierdie metode vertaal menslike voorkeure in numeriese beloningsseine. Die model pas sy parameters aan om die waarskynlikheid van daardie uitsette wat mense verkies, te verhoog.

RLHF behels tipies drie stappe: Eerstens word die model vooraf opgelei met behulp van toesighoudende leer. Vervolgens word menslike terugvoer versamel om 'n beloningsmodel op te lei. Laastens word die oorspronklike model geoptimaliseer met behulp van versterkingsleer om die voorkeure wat deur die beloningsmodel voorspel word, te maksimeer. Hierdie hele proses is suiwer wiskundig en behels geen bewuste besluitneming nie.

Softmax-transformasie en waarskynlikheidsverdelings

Aan die einde van die verwerking transformeer die softmax-funksie rou waardes in waarskynlikheidsverdelings. Die wiskundige formule vir die softmax-funksie is: Softmax(x_i) = e^(x_i) / Σ(e^(x_j)). Hierdie funksie skakel 'n vektor van numeriese waardes om in 'n vektor van waarskynlikhede waarvan die som een ​​is.

Die volgende teken word gekies deur 'n steekproef uit hierdie waarskynlikheidsverdeling te trek of deur die argmax-metode te gebruik. Hierdie metode is 'n suiwer statistiese reël sonder bewuste besluitneming. Die softmax-funksie laat die model eenvoudig toe om sy uitvoer in 'n interpreteerbare vorm aan te bied, sonder dat enige bewustheid of begrip vereis word.

Die filosofiese probleem van bewussyn

Definisie en eienskappe van bewussyn

Bewussyn omvat alle toestande wat deur 'n individu ervaar word. Dit sluit beide die totaliteit van ervarings en bewussyn as 'n spesiale soort onmiddellike bewustheid van hierdie ervarings in. Filosowe en neurowetenskaplikes onderskei tussen verskillende aspekte van bewussyn, met fenomenale bewussyn en toegangsbewussyn van besondere belang.

Fenomenale bewussyn verwys na die subjektiewe ervaringskwaliteit van geestestoestande. Dit is wat die feit is dat jy in 'n spesifieke geestestoestand is – die manier waarop iets vir die ervaarende subjek voel. Hierdie subjektiewe ervaringskwaliteite word kwalia genoem en is slegs direk toeganklik vir die waarnemende subjek.

Intensionaliteit as 'n kenmerk van die mentale

Intensionaliteit verwys na die vermoë van geestestoestande om na iets te verwys. Franz Brentano het hierdie term in die moderne filosofie bekendgestel en dit as 'n kenmerkende kenmerk van die gees beskou. Intensionaliteit is die gerigte eienskap van bewussyn – die feit dat bewussyn altyd bewussyn van iets is.

Intensionele toestande het 'n inhoud ongeag of hul voorwerp bestaan. 'n Persoon kan oortuigings hê oor nie-bestaande voorwerpe of begeertes na onbereikbare doelwitte. Hierdie eienskap onderskei geestesverskynsels van suiwer fisiese prosesse, wat uitsluitlik oorsaaklike wette volg.

Die Moeilike Probleem van Bewussyn

David Chalmers het die "moeilike probleem van bewussyn" geformuleer as die vraag waarom en hoe fisiese prosesse in die brein lei tot subjektiewe ervaring. Hierdie probleem is kategories anders as die "maklike probleme" van bewussynsnavorsing, wat funksionele aspekte soos diskriminasie, inligtingintegrasie en gedragsbeheer betref.

Die moeilike probleem is om te verduidelik waarom die uitvoering van hierdie funksies gepaard gaan met ervaring. Selfs al word alle relevante funksionele feite verduidelik, bly die verdere vraag: Waarom word die uitvoering van hierdie funksies geassosieer met ervaring? Hierdie vraag blyk 'n meganistiese of gedragsverklaring te trotseer.

Neurowetenskaplike bevindinge oor bewussyn

Neurale korrelate van bewussyn

Neurowetenskap poog om die neurale korrelate van bewussyn, of kortweg NCC's, te identifiseer. Hierdie word gedefinieer as die kleinste eenheid van neurale gebeurtenisse wat voldoende is vir 'n spesifieke bewuste persepsie. NCC's is neurale aktiwiteite, toestande of substelsels wat direk met bewussyn korreleer.

Navorsers soos Wolf Singer en Andreas Engel het gedemonstreer dat tydelik gesinchroniseerde ontladings van senuweeselgroepe in die dierlike en menslike brein bestaan. Hierdie tydelike korrelasie kan van kritieke belang wees vir die ontstaan ​​van bewussyn. Die hipotese is gebaseer op die aanname dat tydelike bindingsmeganismes betrokke is by vier breinfunksies: bewustheid, sensoriese integrasie, aandagseleksie en werkgeheue.

Biologiese grondslae van bewuste prosesse

Bewussyn is afhanklik van 'n voldoende toevoer van suurstof en suiker na die serebrale korteks, sowel as van voldoende sterk aktivering van neurone in die assosiatiewe korteks. Hierdie biologiese voorvereistes demonstreer dat bewussyn nie bloot 'n abstrakte eienskap is nie, maar konkrete fisiese fondamente het.

Die serebellum bevat drie keer soveel neurone as die serebrale korteks, maar selfs met ernstige skade bly bewussyn grootliks ongeskonde. Dit dui daarop dat dit nie die blote aantal neurone is wat van kritieke belang is nie, maar eerder hul spesifieke organisasie en onderlinge verbondenheid in sekere breinstreke.

'n Nuwe dimensie van digitale transformasie met 'Bestuurde KI' (Kunsmatige Intelligensie) – Platform & B2B-oplossing | Xpert Consulting - Beeld: Xpert.Digital

Hier sal jy leer hoe jou maatskappy pasgemaakte KI-oplossings vinnig, veilig en sonder hoë toetreehindernisse kan implementeer.

’n Bestuurde KI-platform is jou allesomvattende, sorgvrye pakket vir kunsmatige intelligensie. In plaas daarvan om met komplekse tegnologie, duur infrastruktuur en lang ontwikkelingsprosesse te sukkel, ontvang jy ’n kant-en-klare oplossing wat op jou behoeftes afgestem is van ’n gespesialiseerde vennoot – dikwels binne ’n paar dae.

Die belangrikste voordele in 'n oogopslag:

⚡ Vinnige implementering: Van idee tot operasionele toepassing in dae, nie maande nie. Ons lewer praktiese oplossings wat onmiddellike waarde skep.

🔒 Maksimum datasekuriteit: Jou sensitiewe data bly by jou. Ons waarborg veilige en voldoenende verwerking sonder om data met derde partye te deel.

💸 Geen finansiële risiko: Jy betaal slegs vir resultate. Hoë voorafbeleggings in hardeware, sagteware of personeel word heeltemal uitgeskakel.

🎯 Fokus op jou kernbesigheid: Konsentreer op wat jy die beste doen. Ons hanteer die hele tegniese implementering, bedryf en instandhouding van jou KI-oplossing.

📈 Toekomsbestand en skaalbaar: Jou KI groei saam met jou. Ons verseker voortdurende optimalisering en skaalbaarheid, en pas die modelle buigsaam aan by nuwe vereistes.

Meer daaroor hier:

• Die Bestuurde KI-oplossing - Industriële KI-dienste: Die sleutel tot mededingendheid in die dienste-, industriële en meganiese ingenieurswesesektore

Waarom KI-modelle nie bewussyn kan ontwikkel nie

Gebrek aan intensionaliteit en betekenis

KI-modelle verwerk simbole en vektore sonder om 'n interne sin van betekenis te ontwikkel. Hulle manipuleer teken-ID's en numeriese strukture, nie betekenisse as geleefde inhoud nie. Hierdie simboliese verwerking vind suiwer sintakties plaas, sonder enige semantiese begrip van die gemanipuleerde karakters.

John Searle se Chinese Room Argument illustreer hierdie probleem. In hierdie gedagte-eksperiment volg 'n persoon reëls vir die manipulering van Chinese simbole sonder om Chinees te verstaan. Alhoewel die antwoorde redelik lyk vir moedertaalsprekers van Chinees, verstaan ​​nóg die persoon nóg die stelsel as geheel die betekenis van die karakters. Rekenaars voer programme op soortgelyke wyse uit – hulle pas sintaktiese reëls toe sonder om enige semantiese begrip te besit.

Afwesigheid van 'n eerstepersoonsperspektief

KI-stelsels funksioneer sonder 'n selfmodel of fenomenale interne siening. Daar is geen selfverwysing nie, aangesien geen eerstepersoonsperspektief bestaan ​​nie. Bewussyn word egter in wese gekenmerk deur die bestaan ​​van 'n subjektiewe perspektief – 'n "dis soort van soos om hierdie stelsel te wees".

Thomas Nagel se beroemde opstel "Hoe is dit om 'n vlermuis te wees?" beklemtoon hierdie eienskap van bewussyn. Bewussyn sluit noodwendig 'n subjektiewe ervaringsdimensie in wat nie volledig van buite af beskryf kan word nie. KI-stelsels het nie so 'n subjektiewe interne perspektief nie – hulle verwerk inligting sonder om 'n ervarende subjek te skep.

Meganistiese inligtingverwerking in plaas van bewuste ervaring

Beloningsseine in KI-stelsels is skalare, nie sensasies nie. Die modelle reageer op numeriese terugvoerwaardes sonder om dit as positief of negatief te ervaar. Hierdie seine lei bloot parameteraanpassing tydens die leerproses, maar genereer nie subjektiewe sensasies van plesier of pyn nie.

Alle verwerking in KI-stelsels is gebaseer op wiskundige optimalisering, statistiese patroonherkenning en waarskynlikheidsberekening. Meer parameters, groter kompleksiteit of multimodaliteit verander nie hierdie beginsel nie. Statistiese berekening, ongeag die kompleksiteit daarvan, produseer nie bewussyn nie.

Multimodale modelle en uitgebreide kompleksiteit

Verwerking van verskillende datatipes

Multimodale modelle wat teks, beelde of klank verwerk, kombineer verskillende invoerstrome in gemeenskaplike verteenwoordigende ruimtes. Hierdie vermoë verhoog die kompleksiteit van patroonherkenning aansienlik en stel die stelsels in staat om verwantskappe tussen verskillende modaliteite vas te lê.

Die integrasie van verskillende datatipes word bereik deur gespesialiseerde enkodeerders wat elke modaliteit in 'n gemeenskaplike vektorruimte omskep. Teks word verwerk met behulp van tokeniserings- en inbeddingstegnieke, beelde word omgeskakel na kenmerkvektore met behulp van konvolusionele neurale netwerke, en oudiodata word omgeskakel na numeriese voorstellings met behulp van spektrogramanalise.

Limiete van toenemende kompleksiteit

Ten spyte van die indrukwekkende vermoëns van multimodale stelsels, bly die fundamentele verwerkingsproses 'n kartering tussen datavoorstellings. Die stelsels leer statistiese korrelasies tussen verskillende invoermodaliteite, maar ontwikkel nie 'n konseptuele begrip van die verwantskappe tussen hierdie modaliteite nie.

Die verhoogde aantal parameters en verwerkingskapasiteit lei tot meer presiese patroonherkenning en meer samehangende uitsette, maar verander nie die fundamentele aard van inligtingverwerking nie. Selfs die mees komplekse multimodale stelsels funksioneer uitsluitlik op die vlak van statistiese korrelasies en wiskundige transformasies.

Huidige navorsing en teoretiese benaderings

Bewussynsaanwysers in KI-navorsing

Wetenskaplikes het verskeie aanwysers van moontlike bewussyn in KI-stelsels ontwikkel gebaseer op neurowetenskaplike teorieë van bewussyn. Dit sluit aspekte soos herhalende verwerking, globale werkruimtedinamika en aandagskema-meganismes in.

Die Globale Werkruimteteorie stel voor dat bewuste inligting beskikbaar gestel word in 'n sentrale werkruimte, vanwaar dit toeganklik is vir verskeie kognitiewe prosesse. Herhalende verwerkingsteorieë beklemtoon die belangrikheid van terugvoerlusse tussen verskillende breinstreke vir die ontstaan ​​van bewuste ervaring.

Filosofiese besware en beperkings

Ten spyte van hierdie teoretiese benaderings, bly fundamentele filosofiese besware teen die moontlikheid van masjienbewussyn bestaan. Die Chinese Kamerargument toon aan dat sintaktiese manipulasie nie voldoende is vir semantiese begrip nie. Selfs al vertoon 'n stelsel alle uiterlike tekens van intelligensie, beteken dit nie noodwendig dat dit bewus is nie.

Die konsep van bewuste oppergesag, analoog aan kwantumoppergesag, identifiseer berekeninge wat uniek aan bewussyn mag wees. Dit sluit in buigsame aandagmodulasie, robuuste hantering van nuwe kontekste, en beliggaamde kognisie – aspekte wat verder strek as suiwer inligtingverwerking.

Beliggaming en gesitueerde kognisie

Die belangrikheid van beliggaming

Bewussyn mag onafskeidbaar wees van fisiese beliggaming. Beliggaamde kognisieteorieë voer aan dat kognitiewe prosesse fundamenteel gevorm word deur fisiese interaksie met die omgewing. Die liggaam is nie bloot 'n passiewe houer vir die brein nie, maar neem aktief deel aan kognitiewe prosesse.

Menslike bewussyn ontwikkel deur voortdurende interaksie met die fisiese en sosiale omgewing. Hierdie interaksies vorm neurale strukture en skep die basis vir bewuste ervaring. KI-stelsels, wat hoofsaaklik as liggaamlose inligtingverwerkingstelsels funksioneer, het nie hierdie fundamentele dimensie nie.

Tydelikheid en deurlopende ervaring

Bewussyn is 'n tydelik uitgerekte verskynsel wat gekenmerk word deur deurlopende strome van ervaring. Mense ervaar nie net individuele oomblikke nie, maar 'n samehangende narratiewe struktuur van hul bewussyn oor tyd.

KI-stelsels verwerk diskrete insette en genereer diskrete uitsette sonder om 'n deurlopende bewuste ervaring te ontwikkel. Elke interaksie is in wese onafhanklik van vorige interaksies vir die stelsel, selfs al word konteksinligting statisties gestoor.

KI-ontwikkeling: Tussen tegnologiese intelligensie en filosofiese beperkings van bewussyn

Moontlike ontwikkelings in KI-tegnologie

KI-navorsing vorder vinnig, met toenemend kragtige modelle en nuwe argitekture. Toekomstige stelsels kan biologiese prosesse selfs meer akkuraat simuleer en moontlik eienskappe ontwikkel wat meer bewus voorkom.

Ontwikkelings in die rigting van neuromorfiese rekenaars wat biologiese neurale netwerke naboots, kan nuwe moontlikhede oopmaak. Die integrasie van KI-stelsels in robotliggame kan ook meer rekening hou met beliggaamde kognitiewe aspekte.

Masjienintelligensie vs. Bewussyn: 'n Filosofiese Koordloop

Die kwessie van masjienbewussyn het beduidende etiese implikasies. As KI-stelsels bewus kon word, sou ons hul morele regte en ons verantwoordelikhede teenoor hulle moes heroorweeg.

Tans dui alle beskikbare bewyse daarop dat huidige KI-stelsels nie bewussyn het nie. Hulle is hoogs gesofistikeerde gereedskap vir inligtingverwerking en patroonherkenning, maar nie bewuste entiteite nie. Hierdie assessering kan verander met toekomstige tegnologiese ontwikkelings, maar dit vereis fundamentele deurbrake in ons begrip van die verhouding tussen fisiese prosesse en bewuste ervaring.

Om intelligente gedrag van bewuste ervaring te onderskei, bly een van die grootste uitdagings in KI-navorsing en die filosofie van bewussyn. Terwyl KI-stelsels toenemend intelligente gedrag vertoon, kort hulle die fundamentele eienskappe van bewuste ervaring: intensionaliteit, fenomenale bewussyn en 'n subjektiewe eerstepersoonsperspektief.

Onafhanklike KI-platforms as 'n strategiese alternatief vir Europese maatskappye - Beeld: Xpert.Digital

Ki-GameShanger: die mees buigsame AI-platform-tailor-vervaardigde oplossings wat koste verlaag, hul besluite verbeter en doeltreffendheid verhoog

Onafhanklike AI -platform: integreer alle relevante maatskappy -databronne

• Vinnige AI-integrasie: AI-oplossings vir maatskappye vir ondernemings in ure of dae in plaas van maande
• Buigsame infrastruktuur: wolkgebaseerde of hosting in u eie datasentrum (Duitsland, Europa, vrye keuse van ligging)

• Hoogste datasekuriteit: Gebruik in regsfirmas is die veilige getuienis
• Gebruik oor 'n wye verskeidenheid maatskappy -databronne
• Keuse van u eie of verskillende AI -modelle (DE, EU, VSA, CN)

Meer daaroor hier:

• Onafhanklike KI-platforms teenoor hiperskalers: Watter oplossing is reg vir jou?

☑️ KMO-ondersteuning in strategie, konsultasie, beplanning en implementering

☑️ Die skepping of herbelyning van die AI -strategie

☑️ Pionier Besigheidsontwikkeling

Konrad Wolfenstein

Ek sal graag as jou persoonlike adviseur dien.

Jy kan my kontak deur die kontakvorm hieronder in te vul of my eenvoudig by +49 89 89 674 804 (München) .

Ek sien uit na ons gesamentlike projek.

Xpert.Digital is 'n spilpunt vir die industrie met 'n fokus op digitalisering, meganiese ingenieurswese, logistiek/intralogistiek en fotovoltaïese.

Met ons 360° besigheidsontwikkelingsoplossing ondersteun ons bekende maatskappye van nuwe besigheid tot naverkope.

Markintelligensie, smarketing, bemarkingsoutomatisering, inhoudontwikkeling, PR, posveldtogte, persoonlike sosiale media en loodversorging is deel van ons digitale hulpmiddels.

Jy kan meer uitvind by: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus