Proč modely umělé inteligence nemohou mít vědomí

Základní architektura modelů Transformer

Současné systémy umělé inteligence, zejména rozsáhlé jazykové modely jako GPT a ChatGPT, jsou založeny na tzv. architektuře Transformer. Ta představuje specializovanou formu matematického zpracování dat, kterou v roce 2017 vyvinuli výzkumníci z Googlu. Tato architektura funguje výhradně na základě numerických výpočtů a statistických vzorců, aniž by rozvíjela hlubší porozumění zpracovávanému obsahu.

Transformátorový model se skládá z vrstvených vrstev kodéru a dekodéru, které společně zpracovávají vstupní data. Kodér transformuje vstupní data do matematických reprezentací, zatímco dekodér převádí tyto informace do požadovaného výstupu. Obě komponenty používají k plnění svých úkolů složité matematické operace, jako je násobení matic a nelineární aktivační funkce.

Jak fungují mechanismy sebepozornosti

Srdcem architektury Transformeru je mechanismus vlastní pozornosti. Ten umožňuje modelu přiřadit různé váhy různým částem vstupní sekvence. Mechanismus vypočítává skalární součiny mezi vektory pro modelování závislostních struktur v rámci sekvence. Tyto váhy jsou však čistě numerické koeficienty, které zachycují statistické pravidelnosti v trénovacích datech.

Termín „pozornost“ je v tomto kontextu čistě metaforický. Nejedná se o vědomou pozornost v lidském smyslu, ale spíše o matematické výpočty, které určují, kterým částem vstupu by měla být při generování výstupu přiložena větší váha. Tyto výpočty se řídí deterministickými pravidly a jsou založeny na naučených váhových maticích.

Zpracování tokenů a vkládání prostorů

Zpracování začíná převodem textu na tzv. tokeny, které fungují jako číselné jednotky. Tyto tokeny jsou poté vloženy do vícerozměrných vektorových prostorů nazývaných embeddingy. Embedding je matematická reprezentace, která představuje každé slovo nebo část textu jako bod ve vícerozměrném prostoru.

Pozice tokenu v tomto vnořovacím prostoru je určena optimalizačními procesy zaměřenými na zlepšení přesnosti predikce modelu. Blízkost v vnořovacím prostoru odráží statistické podobnosti v trénovacím korpusu, ale nikoli sémantický význam v pravém slova smyslu. Tato vnoření jsou pouze souřadnice v matematickém prostoru, jejichž hodnoty jsou optimalizovány pomocí strojového učení.

Matematické základy zpracování umělou inteligencí

Parametry a optimalizace

Moderní jazykové modely obsahují miliardy parametrů. Tyto parametry jsou číselné hodnoty, které se upravují pomocí gradientního sestupu, aby se minimalizovala ztrátová funkce. Gradientní sestup je matematická optimalizační technika, která systematicky mění parametry modelu za účelem zlepšení jeho výkonu.

Proces funguje podobně jako turistika v horském pásmu v husté mlze. Model se postupně blíží k optimálnímu bodu výpočtem sklonu ztrátové funkce a pohybem v opačném směru. Tyto parametry slouží pouze jako optimalizační koeficienty pro matematické funkce a nemají žádný vědomý význam ani záměr.

Posilovací učení z lidské zpětné vazby

Důležitým vývojem v technologii umělé inteligence je posilovací učení z lidské zpětné vazby. Tato metoda převádí lidské preference do číselných signálů odměny. Model upravuje své parametry tak, aby zvýšil pravděpodobnost těch výstupů, které lidé preferují.

RLHF obvykle zahrnuje tři kroky: Zaprvé je model předtrénován pomocí řízeného učení. Dále je shromážděna lidská zpětná vazba pro trénování modelu odměny. Nakonec je původní model optimalizován pomocí posilovacího učení, aby se maximalizovaly preference předpovězené modelem odměny. Celý tento proces je čistě matematický a nezahrnuje žádné vědomé rozhodování.

Softmaxová transformace a rozdělení pravděpodobnosti

Na konci zpracování funkce softmax transformuje nezpracované hodnoty na rozdělení pravděpodobnosti. Matematický vzorec pro funkci softmax je: Softmax(x_i) = e^(x_i) / Σ(e^(x_j)). Tato funkce převádí vektor číselných hodnot na vektor pravděpodobností, jejichž součet je jedna.

Další token se vybere odebráním vzorku z tohoto rozdělení pravděpodobnosti nebo použitím metody argmax. Tato metoda je čistě statistické pravidlo bez vědomého rozhodování. Funkce softmax jednoduše umožňuje modelu prezentovat svůj výstup v interpretovatelné formě, aniž by vyžadovala jakékoli vědomí nebo porozumění.

Filozofický problém vědomí

Definice a vlastnosti vědomí

Vědomí zahrnuje všechny stavy, které jedinec prožívá. Zahrnuje jak souhrn prožitků, tak i vědomí jako zvláštní druh bezprostředního uvědomění si těchto prožitků. Filozofové a neurovědci rozlišují mezi různými aspekty vědomí, přičemž zvláštní význam má fenomenální vědomí a přístupové vědomí.

Fenomenální vědomí se vztahuje k subjektivní prožitkové kvalitě mentálních stavů. Je to to, co představuje bytí v určitém mentálním stavu – způsob, jakým něco cítí prožívající subjekt. Tyto subjektivní prožitkové kvality se nazývají kvalia a jsou přímo přístupné pouze vnímajícímu subjektu.

Intencionalita jako rys mentálního

Intencionalita označuje schopnost mentálních stavů odkazovat se na něco. Franz Brentano zavedl tento termín do moderní filozofie a považoval ho za charakteristický rys mysli. Intencionalita je řízená vlastnost vědomí – skutečnost, že vědomí je vždy vědomím něčeho.

Intencionální stavy mají obsah bez ohledu na to, zda jejich objekt existuje. Člověk může mít přesvědčení o neexistujících objektech nebo toužit po nedosažitelných cílech. Tato vlastnost odlišuje mentální jevy od čistě fyzikálních procesů, které se řídí výhradně kauzálními zákony.

Složitý problém vědomí

David Chalmers formuloval „těžký problém vědomí“ jako otázku, proč a jak fyzikální procesy v mozku vedou k subjektivní zkušenosti. Tento problém se kategoricky liší od „snadných problémů“ výzkumu vědomí, které se týkají funkčních aspektů, jako je rozlišování, integrace informací a kontrola chování.

Obtížným problémem je vysvětlit, proč je vykonávání těchto funkcí doprovázeno zkušeností. I když jsou vysvětlena všechna relevantní funkční fakta, zůstává další otázka: Proč je vykonávání těchto funkcí spojeno se zkušeností? Tato otázka se zdá být problematická a vzpírá se mechanistickému nebo behaviorálnímu vysvětlení.

Neurovědecké poznatky o vědomí

Neurální koreláty vědomí

Neurověda se snaží identifikovat nervové koreláty vědomí, zkráceně NCC. Ty jsou definovány jako nejmenší jednotka nervových událostí dostatečná pro konkrétní vědomé vnímání. NCC jsou nervové aktivity, stavy nebo subsystémy, které přímo korelují s vědomím.

Výzkumníci jako Wolf Singer a Andreas Engel prokázali, že v mozku zvířat i lidí existují časově synchronizované výboje shluků nervových buněk. Tato časová korelace by mohla být klíčová pro vznik vědomí. Hypotéza je založena na předpokladu, že mechanismy časové vazby jsou zapojeny do čtyř mozkových funkcí: uvědomění, senzorické integrace, pozornostní selekce a pracovní paměti.

Biologické základy vědomých procesů

Vědomí je závislé na dostatečném přísunu kyslíku a cukru do mozkové kůry a také na dostatečně silné aktivaci neuronů v asociativní kůře. Tyto biologické předpoklady ukazují, že vědomí není pouze abstraktní vlastností, ale má konkrétní fyzikální základy.

Mozeček obsahuje třikrát více neuronů než mozková kůra, ale i při těžkém poškození zůstává vědomí z velké části zachováno. To naznačuje, že klíčový není samotný počet neuronů, ale spíše jejich specifická organizace a propojení v určitých oblastech mozku.

Nový rozměr digitální transformace s „řízenou AI“ (umělou inteligencí) – platforma a řešení B2B | Xpert Consulting - Obrázek: Xpert.Digital

Zde se dozvíte, jak může vaše společnost rychle, bezpečně a bez vysokých vstupních bariér implementovat řešení umělé inteligence na míru.

Spravovaná platforma umělé inteligence (AI) je vaším komplexním a bezstarostným balíčkem pro umělou inteligenci. Místo řešení složitých technologií, drahé infrastruktury a zdlouhavých vývojových procesů získáte od specializovaného partnera řešení na klíč šité na míru vašim potřebám – často během několika dnů.

Klíčové výhody na první pohled:

⚡ Rychlá implementace: Od nápadu k provozní aplikaci během dnů, nikoli měsíců. Dodáváme praktická řešení, která vytvářejí okamžitou hodnotu.

🔒 Maximální zabezpečení dat: Vaše citlivá data zůstávají u vás. Garantujeme bezpečné a kompatibilní zpracování bez sdílení dat s třetími stranami.

💸 Žádné finanční riziko: Platíte pouze za výsledky. Vysoké počáteční investice do hardwaru, softwaru nebo personálu jsou zcela eliminovány.

🎯 Zaměřte se na své hlavní podnikání: Soustřeďte se na to, co děláte nejlépe. My se postaráme o kompletní technickou implementaci, provoz a údržbu vašeho řešení s umělou inteligencí.

📈 Připraveno na budoucnost a škálovatelné: Vaše umělá inteligence roste s vámi. Zajišťujeme průběžnou optimalizaci a škálovatelnost a flexibilně přizpůsobujeme modely novým požadavkům.

Více o tom zde:

• Řešení spravované umělé inteligence – Průmyslové služby umělé inteligence: Klíč ke konkurenceschopnosti v odvětví služeb, průmyslu a strojírenství

Proč modely umělé inteligence nemohou rozvíjet vědomí

Nedostatek úmyslnosti a smyslu

Modely umělé inteligence zpracovávají symboly a vektory, aniž by si vytvořily vnitřní smysl pro význam. Manipulují s ID tokenů a numerickými strukturami, nikoli s významy jakožto živým obsahem. Toto symbolické zpracování probíhá čistě syntakticky, bez jakéhokoli sémantického porozumění manipulovaným znakům.

Tento problém ilustruje Searleův myšlenkový experiment s názvem „Argument čínské místnosti“. V tomto myšlenkovém experimentu se člověk řídí pravidly pro manipulaci s čínskými symboly, aniž by čínštině rozuměl. Ačkoli se rodilým mluvčím čínštiny odpovědi zdají rozumné, ani daná osoba, ani systém jako celek významu znaků nerozumí. Počítače spouštějí programy podobně – používají syntaktická pravidla, aniž by měly jakékoli sémantické porozumění.

Absence pohledu z první osoby

Systémy umělé inteligence fungují bez vlastního modelu nebo fenomenálního vnitřního pohledu. Neexistuje žádná sebereference, protože neexistuje perspektiva první osoby. Vědomí je však v podstatě charakterizováno existencí subjektivní perspektivy – „je to něco jako být tímto systémem“.

Slavná esej Thomase Nagela „Jaké je to být netopýrem?“ zdůrazňuje tuto vlastnost vědomí. Vědomí nutně zahrnuje subjektivní prožitkový rozměr, který nelze plně popsat zvenčí. Systémy umělé inteligence takovou subjektivní vnitřní perspektivu postrádají – zpracovávají informace, aniž by vytvářely prožívající subjekt.

Mechanistické zpracování informací namísto vědomé zkušenosti

Signály odměny v systémech umělé inteligence jsou skaláry, nikoli pocity. Modely reagují na číselné hodnoty zpětné vazby, aniž by je vnímaly jako pozitivní nebo negativní. Tyto signály pouze vedou k úpravě parametrů během procesu učení, ale nevytvářejí subjektivní pocity potěšení nebo bolesti.

Veškeré zpracování v systémech umělé inteligence je založeno na matematické optimalizaci, statistickém rozpoznávání vzorů a výpočtu pravděpodobnosti. Více parametrů, větší složitost nebo multimodalita tento princip nemění. Statistický výpočet, bez ohledu na svou složitost, nevytváří vědomí.

Multimodální modely a rozšířená komplexita

Zpracování různých datových typů

Multimodální modely, které zpracovávají text, obrázky nebo zvuk, kombinují různé vstupní toky do společných reprezentačních prostorů. Tato schopnost výrazně zvyšuje složitost rozpoznávání vzorů a umožňuje systémům zachytit vztahy mezi různými modalitami.

Integrace různých datových typů je dosažena specializovanými kodéry, které transformují každou modalitu do společného vektorového prostoru. Text je zpracováván pomocí technik tokenizace a vkládání, obrázky jsou převedeny na vektory rysů pomocí konvolučních neuronových sítí a zvuková data jsou převedena na numerické reprezentace pomocí analýzy spektrogramů.

Meze rostoucí složitosti

Navzdory působivým schopnostem multimodálních systémů zůstává základním procesem zpracování mapování mezi datovými reprezentacemi. Systémy se učí statistické korelace mezi různými vstupními modalitami, ale nevytvářejí koncepční chápání vztahů mezi těmito modalitami.

Zvýšený počet parametrů a kapacita zpracování vede k přesnějšímu rozpoznávání vzorů a koherentnějším výstupům, ale nemění základní podstatu zpracování informací. I ty nejsložitější multimodální systémy fungují výhradně na úrovni statistických korelací a matematických transformací.

Současný výzkum a teoretické přístupy

Indikátory vědomí ve výzkumu umělé inteligence

Vědci vyvinuli různé indikátory možného vědomí v systémech umělé inteligence založené na neurovědeckých teoriích vědomí. Patří mezi ně aspekty, jako je rekurentní zpracování, dynamika globálního pracovního prostoru a mechanismy schémat pozornosti.

Teorie globálního pracovního prostoru předpokládá, že vědomé informace jsou zpřístupněny v centrálním pracovním prostoru, odkud jsou přístupné různým kognitivním procesům. Teorie rekurentního zpracování zdůrazňují důležitost zpětnovazebních smyček mezi různými oblastmi mozku pro vznik vědomé zkušenosti.

Filozofické námitky a omezení

Navzdory těmto teoretickým přístupům přetrvávají základní filozofické námitky proti možnosti strojového vědomí. Argument čínské místnosti ukazuje, že syntaktická manipulace není dostatečná pro sémantické porozumění. I když systém vykazuje všechny vnější známky inteligence, nemusí to nutně znamenat, že je vědomý.

Koncept vědomé nadřazenosti, analogický s kvantovou nadřazeností, identifikuje výpočty, které mohou být jedinečné pro vědomí. Patří mezi ně flexibilní modulace pozornosti, robustní zvládání nových kontextů a vtělené poznávání – aspekty, které jdou nad rámec čistého zpracování informací.

Ztělesnění a situační poznávání

Důležitost ztělesnění

Vědomí může být neoddělitelné od fyzického ztělesnění. Teorie ztělesněné kognice tvrdí, že kognitivní procesy jsou zásadně formovány fyzickou interakcí s prostředím. Tělo není pouze pasivním úložištěm mozku, ale aktivně se účastní kognitivních procesů.

Lidské vědomí se vyvíjí prostřednictvím neustálé interakce s fyzickým a sociálním prostředím. Tyto interakce formují nervové struktury a vytvářejí základ pro vědomou zkušenost. Systémy umělé inteligence, které primárně fungují jako odhmotněné systémy pro zpracování informací, tento základní rozměr postrádají.

Dočasnost a nepřetržitá zkušenost

Vědomí je časově rozsáhlý jev charakterizovaný nepřetržitými proudy zkušeností. Lidé nezažívají jen jednotlivé okamžiky, ale souvislou narativní strukturu svého vědomí v průběhu času.

Systémy umělé inteligence zpracovávají diskrétní vstupy a generují diskrétní výstupy, aniž by vytvářely nepřetržitou vědomou zkušenost. Každá interakce je v podstatě nezávislá na předchozích interakcích systému, i když jsou kontextové informace statisticky uloženy.

Vývoj umělé inteligence: Mezi technologickou inteligencí a filozofickými limity vědomí

Možný vývoj v oblasti technologií umělé inteligence

Výzkum umělé inteligence rychle postupuje a objevují se stále výkonnější modely a nové architektury. Budoucí systémy by mohly simulovat biologické procesy ještě přesněji a potenciálně by mohly vyvinout vlastnosti, které se zdají být vědomější.

Vývoj neuromorfních počítačů, které napodobují biologické neuronové sítě, by mohl otevřít nové možnosti. Integrace systémů umělé inteligence do robotických těl by také mohla více zohledňovat aspekty vtělené kognice.

Strojová inteligence vs. vědomí: Filozofická chůze po laně

Otázka strojového vědomí má významné etické důsledky. Pokud by se systémy umělé inteligence mohly stát vědomými, museli bychom přehodnotit jejich morální práva a naši odpovědnost vůči nim.

V současné době všechny dostupné důkazy naznačují, že současným systémům umělé inteligence chybí vědomí. Jsou to vysoce sofistikované nástroje pro zpracování informací a rozpoznávání vzorců, ale nikoli vědomé entity. Toto hodnocení se může s budoucím technologickým vývojem změnit, ale vyžaduje zásadní průlomy v našem chápání vztahu mezi fyzikálními procesy a vědomou zkušeností.

Rozlišování inteligentního chování od vědomé zkušenosti zůstává jednou z největších výzev ve výzkumu umělé inteligence a filozofii vědomí. Ačkoli systémy umělé inteligence stále více vykazují inteligentní chování, postrádají základní vlastnosti vědomé zkušenosti: intencionalitu, fenomenální vědomí a subjektivní perspektivu první osoby.

Nezávislé platformy umělé inteligence jako strategická alternativa pro evropské společnosti - Obrázek: Xpert.Digital

Ki-Gamechanger: Nejflexibilnější řešení platformy AI na platformě AI, která snižují náklady, zlepšují jejich rozhodnutí a zvyšují efektivitu

Nezávislá platforma AI: Integruje všechny relevantní zdroje dat společnosti

• Rychlá integrace AI: Řešení AI na míru na míru na míru nebo dny místo měsíců
• Flexibilní infrastruktura: cloudové nebo hostování ve vašem vlastním datovém centru (Německo, Evropa, svobodný výběr umístění)

• Nejvyšší zabezpečení dat: Používání v právnických firmách je bezpečný důkaz
• Používejte napříč širokou škálou zdrojů firemních dat
• Výběr vašich vlastních nebo různých modelů AI (DE, EU, USA, CN)

Více o tom zde:

• Nezávislé platformy umělé inteligence vs. hyperscalery: Které řešení je pro vás to pravé?

☑️ Podpora MSP ve strategii, poradenství, plánování a implementaci

☑ Vytváření nebo přepracování strategie AI

☑️ Pioneer Business Development

Konrad Wolfenstein

Rád posloužím jako váš osobní poradce.

Můžete mě kontaktovat vyplněním kontaktního formuláře níže nebo mi jednoduše zavolejte na číslo +49 89 89 674 804 (Mnichov) .

Těším se na náš společný projekt.

Xpert.Digital je centrum pro průmysl se zaměřením na digitalizaci, strojírenství, logistiku/intralogistiku a fotovoltaiku.

S naším 360° řešením pro rozvoj podnikání podporujeme známé společnosti od nových obchodů až po poprodejní služby.

Market intelligence, smarketing, automatizace marketingu, vývoj obsahu, PR, e-mailové kampaně, personalizovaná sociální média a péče o potenciální zákazníky jsou součástí našich digitálních nástrojů.

Více se dozvíte na: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus