מדוע מודלים של בינה מלאכותית אינם יכולים להיות בעלי תודעה

הארכיטקטורה הבסיסית של מודלי טרנספורמר

מערכות בינה מלאכותית עכשוויות, ובמיוחד מודלים של שפות גדולות כמו GPT ו-ChatGPT, מבוססות על מה שנקרא ארכיטקטורת Transformer. זוהי צורה מיוחדת של עיבוד נתונים מתמטי שפותחה על ידי חוקרים בגוגל בשנת 2017. ארכיטקטורה זו פועלת כולה על בסיס חישובים מספריים ודפוסים סטטיסטיים, מבלי לפתח הבנה מעמיקה יותר של התוכן המעובד.

מודל שנאי מורכב משכבות מקודד ומפענח מוערמות שעובדות יחד כדי לעבד נתוני קלט. המקודד הופך את נתוני הקלט לייצוגים מתמטיים, בעוד שהמפענח ממיר מידע זה לפלט הרצוי. שני הרכיבים משתמשים בפעולות מתמטיות מורכבות כגון כפל מטריצות ופונקציות הפעלה לא לינאריות כדי לבצע את משימותיהם.

כיצד פועלים מנגנוני קשב עצמי

בלב ארכיטקטורת ה-Transformer נמצא מנגנון הקשב העצמי. זה מאפשר למודל להקצות משקלים שונים לחלקים שונים של רצף קלט. המנגנון מחשב מכפלות נקודות בין וקטורים כדי לדמות מבני תלות בתוך רצף. עם זאת, משקלים אלה הם מקדמים מספריים בלבד שלוכדים סדירות סטטיסטית בנתוני האימון.

המונח "תשומת לב" הוא מטאפורי בלבד בהקשר זה. לא מדובר בקשב מודעת במובן האנושי, אלא בחישובים מתמטיים הקובעים אילו חלקים מהקלט צריכים לקבל משקל רב יותר בעת יצירת הפלט. חישובים אלה פועלים לפי כללים דטרמיניסטיים ומבוססים על מטריצות משקל נלמדות.

עיבוד אסימונים ומרחבי הטמעה

העיבוד מתחיל בהמרת טקסט למה שנקרא אסימונים, אשר משמשים כיחידות מספריות. אסימונים אלה מוטמעים לאחר מכן במרחבים וקטוריים בעלי מימדים גבוהים הנקראים הטמעות. הטמעה היא ייצוג מתמטי המייצג כל מילה או קטע טקסט כנקודה במרחב רב-ממדי.

מיקומו של אסימון במרחב ההטמעה הזה נקבע על ידי תהליכי אופטימיזציה שמטרתם לשפר את דיוק החיזוי של המודל. הקרבה במרחב ההטמעה משקפת דמיון סטטיסטי בקורפוס האימון, אך לא משמעות סמנטית במובן האמיתי. הטמעות אלו הן בסך הכל קואורדינטות במרחב מתמטי שערכו ממוטב באמצעות למידת מכונה.

היסודות המתמטיים של עיבוד בינה מלאכותית

פרמטרים ואופטימיזציה

מודלים מודרניים של שפה מכילים מיליארדי פרמטרים. פרמטרים אלה הם ערכים מספריים המותאמים באמצעות ירידת גרדיאנט כדי למזער פונקציית אובדן. ירידת גרדיאנט היא טכניקת אופטימיזציה מתמטית שמשנה באופן שיטתי את הפרמטרים של מודל כדי לשפר את ביצועיו.

התהליך פועל באופן דומה לטיול רגלי ברכס הרים בערפל סמיך. המודל מתקרב בהדרגה לנקודה האופטימלית על ידי חישוב שיפוע פונקציית ההפסד ותנועה בכיוון ההפוך. פרמטרים אלה משמשים אך ורק כמקדמי אופטימיזציה עבור פונקציות מתמטיות ואין להם משמעות או כוונה מודעת.

חיזוק למידה ממשוב אנושי

פיתוח חשוב בטכנולוגיית בינה מלאכותית הוא למידה באמצעות חיזוקים ממשוב אנושי. שיטה זו מתרגמת העדפות אנושיות לאותות תגמול מספריים. המודל מתאים את הפרמטרים שלו כדי להגדיל את ההסתברות לאותן תפוקות שבני אדם מעדיפים.

RLHF כולל בדרך כלל שלושה שלבים: ראשית, המודל עובר אימון מראש באמצעות למידה מפוקחת. לאחר מכן, נאסף משוב אנושי כדי לאמן מודל תגמול. לבסוף, המודל המקורי עובר אופטימיזציה באמצעות למידת חיזוקים כדי למקסם את ההעדפות שחוזו על ידי מודל התגמול. כל התהליך הזה הוא מתמטי בלבד ואינו כרוך בקבלת החלטות מודעת.

טרנספורמציה של Softmax והתפלגויות הסתברות

בסוף העיבוד, פונקציית softmax הופכת ערכים גולמיים להתפלגויות הסתברות. הנוסחה המתמטית עבור פונקציית softmax היא: Softmax(x_i) = e^(x_i) / Σ(e^(x_j)). פונקציה זו ממירה וקטור של ערכים מספריים לווקטור של הסתברויות שסכוםן הוא אחד.

האסימון הבא נבחר על ידי שליפת דגימה מהתפלגות הסתברות זו או באמצעות שיטת argmax. שיטה זו היא כלל סטטיסטי טהור ללא קבלת החלטות מודעת. פונקציית softmax פשוט מאפשרת למודל להציג את הפלט שלו בצורה ניתנת לפירוש, מבלי לדרוש כל מודעות או הבנה.

הבעיה הפילוסופית של התודעה

הגדרה ותכונות של תודעה

תודעה מקיפה את כל המצבים שחווה אדם. היא כוללת הן את מכלול החוויות והן את התודעה כסוג מיוחד של מודעות מיידית לחוויות אלו. פילוסופים ומדעני מוח מבחינים בין היבטים שונים של התודעה, כאשר תודעה פנומנלית ותודעת גישה הן בעלות חשיבות מיוחדת.

תודעה פנומנלית מתייחסת לאיכות החווייתית הסובייקטיבית של מצבים מנטליים. היא מה שמרכיב את ההימצאות במצב מנטלי מסוים - האופן שבו משהו מרגיש לנושא החווה. תכונות חווייתיות סובייקטיביות אלו נקראות קווליה (qualia) ונגישות ישירות רק לנושא התופס.

כוונות כמאפיין של המוח

אינטנציונליות מתייחסת ליכולתם של מצבים נפשיים להתייחס למשהו. פרנץ ברנטנו הציג מונח זה לפילוסופיה המודרנית וראה בו מאפיין אופייני של הנפש. אינטנציונליות היא המאפיין המכוונת של התודעה - העובדה שתודעה היא תמיד מודעות למשהו.

למצבים מכוונים יש תוכן ללא קשר לקיומו של האובייקט שלהם. לאדם יכולות להיות אמונות לגבי אובייקטים שאינם קיימים או רצונות למטרות בלתי מושגות. תכונה זו מבדילה תופעות נפשיות מתהליכים פיזיקליים גרידא, אשר פועלים לפי חוקים סיבתיים בלבד.

הבעיה הקשה של התודעה

דיוויד צ'אלמרס ניסח את "הבעיה הקשה של התודעה" כשאלה מדוע וכיצד תהליכים פיזיקליים במוח מובילים לחוויה סובייקטיבית. בעיה זו שונה באופן קטגורי מ"הבעיות הקלות" של חקר התודעה, הנוגעות להיבטים פונקציונליים כגון הבחנה, שילוב מידע ובקרת התנהגות.

הבעיה הקשה היא להסביר מדוע ביצוע תפקודים אלה מלווה בניסיון. גם אם כל העובדות התפקודיות הרלוונטיות מוסברות, השאלה הנוספת נותרת בעינה: מדוע ביצוע תפקודים אלה קשור לניסיון? נראה כי שאלה זו אינה עומדת בפני הסבר מכניסטי או התנהגותי.

ממצאים נוירו-מדעיים על התודעה

קורלציות עצביות של תודעה

מדעי המוח מבקשים לזהות את המתאמים העצביים של התודעה, או בקיצור NCCs. אלה מוגדרים כיחידה הקטנה ביותר של אירועים עצביים המספיקה לתפיסה מודעת מסוימת. NCCs הם פעילויות, מצבים או תת-מערכות עצביות המתואמות ישירות עם התודעה.

חוקרים כמו וולף זינגר ואנדראס אנגל הוכיחו כי קיימות פריקות מסונכרנות זמנית של צבירי תאי עצב במוח של בעלי חיים ובמוח של בני אדם. מתאם זמני זה עשוי להיות קריטי להופעת התודעה. ההשערה מבוססת על ההנחה שמנגנוני קישור זמניים מעורבים בארבעה תפקודי מוח: מודעות, אינטגרציה חושית, ברירה קשבית וזיכרון עבודה.

יסודות ביולוגיים של תהליכים מודעים

תודעה תלויה באספקה ​​מספקת של חמצן וסוכר לקליפת המוח, כמו גם בהפעלה חזקה מספיק של נוירונים בקליפת המוח האסוציאטיבית. תנאים ביולוגיים מוקדמים אלה מדגימים שתודעה אינה רק תכונה מופשטת, אלא בעלת יסודות פיזיים קונקרטיים.

המוח הקטן מכיל פי שלושה נוירונים מאשר קליפת המוח, אך אפילו עם נזק חמור, התודעה נשארת שלמה ברובה. דבר זה מצביע על כך שלא מספר הנוירונים העצום הוא המכריע, אלא הארגון הספציפי שלהם והקשר ההדדי שלהם באזורי מוח מסוימים.

מימד חדש של טרנספורמציה דיגיטלית עם 'בינה מלאכותית מנוהלת' (בינה מלאכותית) – פלטפורמה ופתרון B2B | ייעוץ אקספרט - תמונה: Xpert.Digital

כאן תלמדו כיצד החברה שלכם יכולה ליישם פתרונות בינה מלאכותית מותאמים אישית במהירות, בצורה מאובטחת וללא חסמי כניסה גבוהים.

פלטפורמת בינה מלאכותית מנוהלת היא חבילה מקיפה ונטולת דאגות עבורכם לבינה מלאכותית. במקום להתמודד עם טכנולוגיה מורכבת, תשתית יקרה ותהליכי פיתוח ארוכים, אתם מקבלים פתרון מוכן לשימוש המותאם לצרכים שלכם משותף מתמחה - לעתים קרובות תוך מספר ימים.

היתרונות המרכזיים במבט חטוף:

⚡ יישום מהיר: מרעיון ליישום תפעולי תוך ימים, לא חודשים. אנו מספקים פתרונות מעשיים היוצרים ערך מיידי.

🔒 אבטחת מידע מקסימלית: המידע הרגיש שלך נשאר אצלך. אנו מבטיחים עיבוד מאובטח ותואם ללא שיתוף מידע עם צדדים שלישיים.

💸 אין סיכון פיננסי: אתם משלמים רק על תוצאות. השקעות גבוהות מראש בחומרה, תוכנה או כוח אדם מבוטלות לחלוטין.

🎯 התמקדו בעסק הליבה שלכם: התרכזו במה שאתם עושים הכי טוב. אנו מטפלים בכל היישום הטכני, התפעול והתחזוקה של פתרון הבינה המלאכותית שלכם.

📈 עתיד-מוכן וניתן להרחבה: הבינה המלאכותית שלכם גדלה איתכם. אנו מבטיחים אופטימיזציה וגמישות מתמשכת, ומתאימים את המודלים לדרישות חדשות באופן גמיש.

עוד על זה כאן:

• פתרון בינה מלאכותית מנוהלת - שירותי בינה מלאכותית תעשייתיים: המפתח לתחרותיות במגזרי השירותים, התעשייה וההנדסה המכנית

מדוע מודלים של בינה מלאכותית אינם יכולים לפתח תודעה

חוסר כוונה ומשמעות

מודלים של בינה מלאכותית מעבדים סמלים ווקטורים מבלי לפתח תחושה פנימית של משמעות. הם מניפולטיביים מזהי אסימונים ומבנים מספריים, ולא משמעויות כתוכן חי. עיבוד סמלי זה מתרחש באופן תחבירי בלבד, ללא כל הבנה סמנטית של התווים שעברו מניפולציה.

הטיעון "חדר סיני" של ג'ון סירל ממחיש בעיה זו. בניסוי מחשבתי זה, אדם פועל לפי כללים למניפולציה של סמלים סיניים מבלי להבין סינית. למרות שהתשובות נראות הגיוניות לדוברי סינית ילידית, לא האדם ולא המערכת כולה מבינים את משמעות התווים. מחשבים מבצעים תוכניות באופן דומה - הם מיישמים כללים תחביריים מבלי שיהיה להם כל הבנה סמנטית.

היעדר פרספקטיבה מגוף ראשון

מערכות בינה מלאכותית פועלות ללא מודל עצמי או השקפה פנימית פנומנלית. אין התייחסות עצמית, מכיוון שלא קיימת פרספקטיבה מגוף ראשון. עם זאת, התודעה מאופיינת בעיקרה בקיומה של פרספקטיבה סובייקטיבית - "זה קצת כמו להיות המערכת הזאת".

המאמר המפורסם של תומאס נגל "איך זה להיות עטלף?" מדגיש תכונה זו של התודעה. התודעה כוללת בהכרח ממד חווייתי סובייקטיבי שלא ניתן לתאר במלואו מבחוץ. מערכות בינה מלאכותית חסרות פרספקטיבה פנימית סובייקטיבית כזו - הן מעבדות מידע מבלי ליצור סובייקט חווה.

עיבוד מידע מכניסטי במקום חוויה מודעת

אותות גמול במערכות בינה מלאכותית הם סקלרים, לא תחושות. המודלים מגיבים לערכי משוב מספריים מבלי לחוות אותם כחיוביים או שליליים. אותות אלה רק מנחים את התאמת הפרמטרים במהלך תהליך הלמידה, אך אינם מייצרים תחושות סובייקטיביות של הנאה או כאב.

כל העיבוד במערכות בינה מלאכותית מבוסס על אופטימיזציה מתמטית, זיהוי תבניות סטטיסטי וחישוב הסתברות. פרמטרים רבים יותר, מורכבות גדולה יותר או רב-מודאליות אינם משנים עיקרון זה. חישוב סטטיסטי, ללא קשר למורכבותו, אינו מייצר תודעה.

מודלים רב-מודאליים ומורכבות מורחבת

עיבוד סוגי נתונים שונים

מודלים רב-מודאליים המעבדים טקסט, תמונות או אודיו משלבים זרמי קלט שונים למרחבי ייצוג משותפים. יכולת זו מגדילה משמעותית את מורכבות זיהוי התבניות ומאפשרת למערכות ללכוד קשרים בין אופנים שונים.

האינטגרציה של סוגי נתונים שונים מושגת על ידי מקודדים ייעודיים שהופכים כל מודאליות למרחב וקטורי משותף. טקסט מעובד באמצעות טכניקות טוקניזציה והטמעה, תמונות מומרות לווקטורי תכונות באמצעות רשתות נוירונים קונבולוציוניות, ונתוני אודיו מומרים לייצוגים מספריים באמצעות ניתוח ספקטרוגרם.

גבולות המורכבות הגוברת

למרות היכולות המרשימות של מערכות רב-מודאליות, תהליך העיבוד הבסיסי נותר מיפוי בין ייצוגי נתונים. המערכות לומדות קורלציות סטטיסטיות בין אופני קלט שונים אך אינן מפתחות הבנה מושגית של הקשרים בין אופני הקלט הללו.

הגדלת מספר הפרמטרים ויכולת העיבוד מובילה לזיהוי תבניות מדויק יותר ופלט קוהרנטי יותר, אך אינה משנה את האופי הבסיסי של עיבוד מידע. אפילו המערכות הרב-מודאליות המורכבות ביותר פועלות אך ורק ברמת המתאמים הסטטיסטיים והטרנספורמציות המתמטיות.

מחקר עכשווי וגישות תיאורטיות

מדדי תודעה במחקר בינה מלאכותית

מדענים פיתחו אינדיקטורים שונים לתודעה אפשרית במערכות בינה מלאכותית המבוססים על תיאוריות נוירו-מדעיות של תודעה. אלה כוללים היבטים כגון עיבוד חוזר, דינמיקת סביבת עבודה גלובלית ומנגנוני סכמת קשב.

תיאוריית מרחב העבודה הגלובלי מציעה שמידע מודע זמין במרחב עבודה מרכזי, משם הוא נגיש לתהליכים קוגניטיביים שונים. תיאוריות עיבוד חוזר מדגישות את החשיבות של לולאות משוב בין אזורי מוח שונים להופעת חוויה מודעת.

התנגדויות ומגבלות פילוסופיות

למרות גישות תיאורטיות אלו, נותרו התנגדויות פילוסופיות בסיסיות לאפשרות של תודעת מכונה. טיעון החדר הסיני מדגים כי מניפולציה תחבירית אינה מספיקה להבנה סמנטית. גם אם מערכת מציגה את כל הסימנים החיצוניים של אינטליגנציה, אין זה אומר בהכרח שהיא מודעת.

מושג העליונות המודעת, המקביל לעליונות קוונטית, מזהה חישובים שעשויים להיות ייחודיים לתודעה. אלה כוללים אפנון קשב גמיש, טיפול חזק בהקשרים חדשים וקוגניציה מגולמת - היבטים החורגים מעיבוד מידע טהור.

התגלמות וקוגניציה סיטואטיבית

חשיבות ההתגלמות

ייתכן שתודעה היא חלק בלתי נפרד מהתגלמות פיזית. תיאוריות קוגניציה מגולמת טוענות שתהליכים קוגניטיביים מעוצבים ביסודם על ידי אינטראקציה פיזית עם הסביבה. הגוף אינו רק מיכל פסיבי עבור המוח, אלא משתתף באופן פעיל בתהליכים קוגניטיביים.

התודעה האנושית מתפתחת באמצעות אינטראקציה מתמשכת עם הסביבה הפיזית והחברתית. אינטראקציות אלו מעצבות מבנים עצביים ויוצרות את הבסיס לחוויה מודעת. מערכות בינה מלאכותית, הפועלות בעיקר כמערכות עיבוד מידע מנותקות מגוף, חסרות את המימד הבסיסי הזה.

זמניות וחוויה מתמשכת

תודעה היא תופעה המתמשכת לאורך זמן, המאופיינת בזרמים מתמשכים של חוויה. בני אדם חווים לא רק רגעים בודדים, אלא מבנה נרטיבי קוהרנטי של התודעה שלהם לאורך זמן.

מערכות בינה מלאכותית מעבדות קלטים נפרדים ומייצרות פלטים נפרדים מבלי לפתח חוויה מודעת רציפה. כל אינטראקציה אינה תלויה למעשה באינטראקציות קודמות עבור המערכת, גם אם מידע ההקשר מאוחסן סטטיסטית.

פיתוח בינה מלאכותית: בין אינטליגנציה טכנולוגית למגבלות פילוסופיות של התודעה

התפתחויות אפשריות בטכנולוגיית בינה מלאכותית

מחקר הבינה המלאכותית מתקדם במהירות, עם מודלים חזקים יותר ויותר וארכיטקטורות חדשות. מערכות עתידיות יוכלו לדמות תהליכים ביולוגיים בצורה מדויקת אף יותר, ולפתח פוטנציאלית תכונות שנראות מודעות יותר.

פיתוחים לעבר מחשבים נוירומורפיים המחקים רשתות עצביות ביולוגיות עשויים לפתוח אפשרויות חדשות. שילוב מערכות בינה מלאכותית בגופים רובוטיים עשוי גם לקחת בחשבון יותר היבטים של קוגניציה מגולמת.

אינטליגנציה מכונה לעומת תודעה: הליכה על חבל דק פילוסופי

לשאלת התודעה המכונה יש השלכות אתיות משמעותיות. אם מערכות בינה מלאכותית יוכלו להפוך למודעות, נצטרך לשקול מחדש את זכויותיהן המוסריות ואת אחריותנו כלפיהן.

נכון לעכשיו, כל הראיות הקיימות מצביעות על כך שמערכות בינה מלאכותית עכשוויות חסרות מודעות. הן כלים מתוחכמים ביותר לעיבוד מידע וזיהוי תבניות, אך אינן ישויות מודעות. הערכה זו עשויה להשתנות עם התפתחויות טכנולוגיות עתידיות, אך היא דורשת פריצות דרך מהותיות בהבנתנו את הקשר בין תהליכים פיזיקליים לחוויה מודעת.

ההבחנה בין התנהגות אינטליגנטית לחוויה מודעת נותרה אחד האתגרים הגדולים ביותר במחקר הבינה המלאכותית ובפילוסופיה של התודעה. בעוד שמערכות בינה מלאכותית מציגות התנהגות אינטליגנטית יותר ויותר, הן חסרות את התכונות הבסיסיות של חוויה מודעת: כוונותיות, תודעה פנומנלית ופרספקטיבה סובייקטיבית מגוף ראשון.

פלטפורמות בינה מלאכותית עצמאיות כחלופה אסטרטגית לחברות אירופאיות - תמונה: Xpert.Digital

Ki-GameChanger: הפתרונות הגמישים ביותר של פלטפורמת AI-Tailor, המפחיתים עלויות, משפרים את החלטותיהם ומגדילים את היעילות

פלטפורמת AI עצמאית: משלבת את כל מקורות נתוני החברה הרלוונטיים

• שילוב AI מהיר: פתרונות AI בהתאמה אישית לחברות בשעות או ימים במקום חודשים
• תשתית גמישה: מבוססת ענן או אירוח במרכז הנתונים שלך (גרמניה, אירופה, בחירה חופשית של מיקום)

• אבטחת מידע גבוהה ביותר: שימוש במשרדי עורכי דין הוא הראיות הבטוחות
• השתמש במגוון רחב של מקורות נתונים של החברה
• בחירה משלך או דגמי AI שונים (DE, EU, USA, CN)

עוד על זה כאן:

• פלטפורמות בינה מלאכותית עצמאיות לעומת פלטפורמות היפר-סקיילר: איזה פתרון מתאים לך?

☑️ תמיכה ב- SME באסטרטגיה, ייעוץ, תכנון ויישום

☑️ יצירה או התאמה מחדש של אסטרטגיית AI

פיתוח עסקי חלוץ

קונרד וולפנשטיין

אני שמח לעזור לך כיועץ אישי.

אתה יכול ליצור איתי קשר על ידי מילוי טופס יצירת הקשר למטה או פשוט להתקשר אליי בטלפון +49 89 674 804 (מינכן) .

אני מצפה לפרויקט המשותף שלנו.

Xpert.Digital הוא מוקד לתעשייה עם מיקוד, דיגיטציה, הנדסת מכונות, לוגיסטיקה/אינטרלוגיסטיקה ופוטו -וולטאים.

עם פיתרון הפיתוח העסקי של 360 ° שלנו, אנו תומכים בחברות ידועות מעסקים חדשים למכירות.

מודיעין שוק, סמוקינג, אוטומציה שיווקית, פיתוח תוכן, יחסי ציבור, קמפיינים בדואר, מדיה חברתית בהתאמה אישית וטיפוח עופרת הם חלק מהכלים הדיגיטליים שלנו.

אתה יכול למצוא עוד בכתובת: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus