कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल में चेतना क्यों नहीं हो सकती?

ट्रांसफार्मर मॉडल की मूल वास्तुकला

वर्तमान कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियाँ, विशेष रूप से GPT और ChatGPT जैसे बड़े भाषा मॉडल, तथाकथित ट्रांसफ़ॉर्मर आर्किटेक्चर पर आधारित हैं। यह गणितीय डेटा प्रोसेसिंग का एक विशिष्ट रूप है जिसे 2017 में Google के शोधकर्ताओं द्वारा विकसित किया गया था। यह आर्किटेक्चर पूरी तरह से संख्यात्मक गणनाओं और सांख्यिकीय पैटर्न के आधार पर संचालित होता है, बिना संसाधित की जा रही सामग्री की गहरी समझ विकसित किए।

एक ट्रांसफ़ॉर्मर मॉडल में स्टैक्ड एनकोडर और डिकोडर परतें होती हैं जो इनपुट डेटा को प्रोसेस करने के लिए एक साथ काम करती हैं। एनकोडर इनपुट डेटा को गणितीय निरूपणों में परिवर्तित करता है, जबकि डिकोडर इस जानकारी को वांछित आउटपुट में परिवर्तित करता है। दोनों घटक अपने कार्यों को करने के लिए मैट्रिक्स गुणन और अरैखिक सक्रियण फलनों जैसे जटिल गणितीय संक्रियाओं का उपयोग करते हैं।

आत्म-ध्यान तंत्र कैसे काम करता है

ट्रांसफ़ॉर्मर आर्किटेक्चर का मूल स्व-ध्यान तंत्र है। यह मॉडल को इनपुट अनुक्रम के विभिन्न भागों को अलग-अलग भार प्रदान करने की अनुमति देता है। यह तंत्र अनुक्रम के भीतर निर्भरता संरचनाओं को मॉडल करने के लिए सदिशों के बीच डॉट गुणनफल की गणना करता है। हालाँकि, ये भार विशुद्ध रूप से संख्यात्मक गुणांक होते हैं जो प्रशिक्षण डेटा में सांख्यिकीय नियमितताओं को दर्शाते हैं।

इस संदर्भ में "ध्यान" शब्द विशुद्ध रूप से रूपकात्मक है। यह मानवीय अर्थ में सचेतन ध्यान नहीं है, बल्कि गणितीय गणनाएँ हैं जो यह निर्धारित करती हैं कि आउटपुट उत्पन्न करते समय इनपुट के किन भागों को अधिक भार दिया जाना चाहिए। ये गणनाएँ नियतात्मक नियमों का पालन करती हैं और सीखे गए भार मैट्रिक्स पर आधारित होती हैं।

टोकन प्रसंस्करण और एम्बेडिंग स्थान

प्रसंस्करण की शुरुआत पाठ को तथाकथित टोकनों में बदलने से होती है, जो संख्यात्मक इकाइयों के रूप में कार्य करते हैं। फिर इन टोकनों को उच्च-आयामी सदिश स्थानों में एम्बेड किया जाता है, जिन्हें एम्बेडिंग कहा जाता है। एम्बेडिंग एक गणितीय निरूपण है जो पाठ के प्रत्येक शब्द या भाग को एक बहुआयामी स्थान में एक बिंदु के रूप में दर्शाता है।

इस एम्बेडिंग स्पेस में टोकन की स्थिति मॉडल की भविष्यवाणी सटीकता में सुधार लाने के उद्देश्य से अनुकूलन प्रक्रियाओं द्वारा निर्धारित की जाती है। एम्बेडिंग स्पेस में निकटता प्रशिक्षण कोष में सांख्यिकीय समानताओं को दर्शाती है, लेकिन वास्तविक अर्थों में अर्थगत अर्थ को नहीं। ये एम्बेडिंग गणितीय स्पेस में केवल निर्देशांक हैं जिनके मान मशीन लर्निंग के माध्यम से अनुकूलित किए जाते हैं।

एआई प्रसंस्करण के गणितीय आधार

पैरामीटर और अनुकूलन

आधुनिक भाषा मॉडल में अरबों पैरामीटर होते हैं। ये पैरामीटर संख्यात्मक मान होते हैं जिन्हें ग्रेडिएंट डिसेंट का उपयोग करके लॉस फंक्शन को न्यूनतम करने के लिए समायोजित किया जाता है। ग्रेडिएंट डिसेंट एक गणितीय अनुकूलन तकनीक है जो किसी मॉडल के प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए उसके पैरामीटर्स को व्यवस्थित रूप से बदलती है।

यह प्रक्रिया घने कोहरे में पर्वत श्रृंखला में पैदल यात्रा करने के समान है। मॉडल हानि फलन के ढलान की गणना करके और विपरीत दिशा में चलते हुए धीरे-धीरे इष्टतम बिंदु तक पहुँचता है। ये पैरामीटर केवल गणितीय फलनों के लिए अनुकूलन गुणांक के रूप में कार्य करते हैं और इनका कोई सचेत अर्थ या उद्देश्य नहीं होता है।

मानवीय प्रतिक्रिया से सुदृढीकरण सीखना

एआई तकनीक में एक महत्वपूर्ण विकास मानव प्रतिक्रिया से सुदृढीकरण सीखना है। यह विधि मानव वरीयताओं को संख्यात्मक पुरस्कार संकेतों में परिवर्तित करती है। मॉडल अपने मापदंडों को उन आउटपुट की संभावना बढ़ाने के लिए समायोजित करता है जिन्हें मनुष्य पसंद करते हैं।

आरएलएचएफ में आमतौर पर तीन चरण शामिल होते हैं: पहला, मॉडल को पर्यवेक्षित शिक्षण का उपयोग करके पूर्व-प्रशिक्षित किया जाता है। इसके बाद, एक पुरस्कार मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए मानवीय प्रतिक्रिया एकत्र की जाती है। अंत में, पुरस्कार मॉडल द्वारा अनुमानित प्राथमिकताओं को अधिकतम करने के लिए मूल मॉडल को सुदृढीकरण शिक्षण का उपयोग करके अनुकूलित किया जाता है। यह पूरी प्रक्रिया पूरी तरह से गणितीय है और इसमें कोई सचेत निर्णय लेने की आवश्यकता नहीं होती है।

सॉफ्टमैक्स रूपांतरण और संभाव्यता वितरण

प्रसंस्करण के अंत में, सॉफ्टमैक्स फ़ंक्शन कच्चे मानों को प्रायिकता वितरणों में बदल देता है। सॉफ्टमैक्स फ़ंक्शन का गणितीय सूत्र है: सॉफ्टमैक्स(x_i) = e^(x_i) / Σ(e^(x_j))। यह फ़ंक्शन संख्यात्मक मानों के एक सदिश को प्रायिकता सदिश में परिवर्तित करता है जिसका योग एक होता है।

अगला टोकन इस प्रायिकता वितरण से एक नमूना लेकर या आर्गमैक्स विधि का उपयोग करके चुना जाता है। यह विधि सचेतन निर्णय लेने के बिना एक शुद्ध सांख्यिकीय नियम है। सॉफ्टमैक्स फ़ंक्शन मॉडल को बिना किसी जागरूकता या समझ के, अपने आउटपुट को एक व्याख्यात्मक रूप में प्रस्तुत करने की अनुमति देता है।

चेतना की दार्शनिक समस्या

चेतना की परिभाषा और गुण

चेतना व्यक्ति द्वारा अनुभव की जाने वाली सभी अवस्थाओं को समाहित करती है। इसमें अनुभवों की समग्रता और इन अनुभवों के प्रति एक विशेष प्रकार की तात्कालिक जागरूकता के रूप में चेतना, दोनों शामिल हैं। दार्शनिक और तंत्रिका वैज्ञानिक चेतना के विभिन्न पहलुओं में अंतर करते हैं, जिनमें प्रत्यक्ष चेतना और अभिगम चेतना विशेष रूप से महत्वपूर्ण हैं।

घटनात्मक चेतना मानसिक अवस्थाओं के व्यक्तिपरक अनुभवात्मक गुण को संदर्भित करती है। यही वह चीज़ है जो किसी विशिष्ट मानसिक अवस्था में होने का निर्माण करती है—जिस तरह से अनुभव करने वाले व्यक्ति को कुछ महसूस होता है। इन व्यक्तिपरक अनुभवात्मक गुणों को क्वालिया कहा जाता है और ये केवल प्रत्यक्ष रूप से केवल अनुभव करने वाले व्यक्ति के लिए ही सुलभ होते हैं।

मानसिक गतिविधि की एक विशेषता के रूप में जानबूझकर

अभिप्रायिकता मानसिक अवस्थाओं की किसी चीज़ का उल्लेख करने की क्षमता को दर्शाती है। फ्रांज ब्रेंटानो ने इस शब्द को आधुनिक दर्शन में पेश किया और इसे मन की एक विशिष्ट विशेषता माना। अभिप्रायिकता चेतना का निर्देशित गुण है—यह तथ्य कि चेतना हमेशा किसी चीज़ की चेतना होती है।

चाहे उनकी वस्तु का अस्तित्व हो या न हो, जानबूझकर की गई अवस्थाओं का एक सार होता है। एक व्यक्ति अस्तित्वहीन वस्तुओं के बारे में विश्वास रख सकता है या अप्राप्य लक्ष्यों की इच्छा रख सकता है। यह गुण मानसिक घटनाओं को विशुद्ध रूप से भौतिक प्रक्रियाओं से अलग करता है, जो विशेष रूप से कारणात्मक नियमों का पालन करती हैं।

चेतना की कठिन समस्या

डेविड चाल्मर्स ने "चेतना की कठिन समस्या" को इस प्रश्न के रूप में प्रतिपादित किया कि मस्तिष्क में भौतिक प्रक्रियाएँ व्यक्तिपरक अनुभव की ओर क्यों और कैसे ले जाती हैं। यह समस्या चेतना अनुसंधान की "सरल समस्याओं" से बिल्कुल अलग है, जो भेदभाव, सूचना एकीकरण और व्यवहार नियंत्रण जैसे कार्यात्मक पहलुओं से संबंधित हैं।

कठिन समस्या यह समझाना है कि इन कार्यों का निष्पादन अनुभव के साथ क्यों जुड़ा है। यदि सभी प्रासंगिक कार्यात्मक तथ्यों की व्याख्या भी कर दी जाए, तो भी अगला प्रश्न बना रहता है: इन कार्यों का निष्पादन अनुभव से क्यों जुड़ा है? यह प्रश्न किसी यांत्रिक या व्यवहारिक व्याख्या को चुनौती देता प्रतीत होता है।

चेतना पर तंत्रिकावैज्ञानिक निष्कर्ष

चेतना के तंत्रिका सहसंबंध

तंत्रिका विज्ञान चेतना के तंत्रिका सहसंबंधों, या संक्षेप में एनसीसी, की पहचान करने का प्रयास करता है। इन्हें किसी विशेष चेतन बोध के लिए पर्याप्त तंत्रिका घटनाओं की सबसे छोटी इकाई के रूप में परिभाषित किया जाता है। एनसीसी तंत्रिका गतिविधियाँ, अवस्थाएँ या उप-प्रणालियाँ हैं जो सीधे चेतना से संबंधित होती हैं।

वुल्फ सिंगर और एंड्रियास एंगेल जैसे शोधकर्ताओं ने प्रदर्शित किया है कि पशु और मानव मस्तिष्क में तंत्रिका कोशिका समूहों का समयानुकूल निर्वहन मौजूद होता है। यह समयानुकूल सहसंबंध चेतना के उद्भव के लिए महत्वपूर्ण हो सकता है। यह परिकल्पना इस धारणा पर आधारित है कि समयानुकूल बंधन तंत्र मस्तिष्क के चार कार्यों में शामिल होते हैं: जागरूकता, संवेदी एकीकरण, ध्यान चयन और कार्यशील स्मृति।

चेतन प्रक्रियाओं की जैविक नींव

चेतना मस्तिष्क प्रांतस्था में ऑक्सीजन और शर्करा की पर्याप्त आपूर्ति पर निर्भर करती है, साथ ही सहयोगी प्रांतस्था में न्यूरॉन्स की पर्याप्त रूप से प्रबल सक्रियता पर भी। ये जैविक पूर्वापेक्षाएँ दर्शाती हैं कि चेतना केवल एक अमूर्त गुण नहीं है, बल्कि इसके ठोस भौतिक आधार हैं।

सेरिबैलम में सेरेब्रल कॉर्टेक्स की तुलना में तीन गुना ज़्यादा न्यूरॉन होते हैं, फिर भी गंभीर क्षति के बावजूद, चेतना काफी हद तक बरकरार रहती है। इससे पता चलता है कि न्यूरॉन की मात्र संख्या ही महत्वपूर्ण नहीं है, बल्कि मस्तिष्क के कुछ क्षेत्रों में उनका विशिष्ट संगठन और परस्पर जुड़ाव महत्वपूर्ण है।

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एआई मॉडल चेतना क्यों विकसित नहीं कर सकते?

उद्देश्य और अर्थ का अभाव

एआई मॉडल आंतरिक अर्थ-बोध विकसित किए बिना प्रतीकों और सदिशों का प्रसंस्करण करते हैं। वे टोकन आईडी और संख्यात्मक संरचनाओं में हेरफेर करते हैं, न कि जीवित सामग्री के रूप में अर्थों में। यह प्रतीकात्मक प्रसंस्करण विशुद्ध रूप से वाक्य-रचनात्मक रूप से होता है, हेरफेर किए गए वर्णों की किसी भी अर्थगत समझ के बिना।

जॉन सियरल का "चीनी कक्ष तर्क" इस समस्या को स्पष्ट करता है। इस विचार प्रयोग में, एक व्यक्ति चीनी भाषा समझे बिना ही चीनी प्रतीकों के साथ छेड़छाड़ करने के नियमों का पालन करता है। हालाँकि मूल चीनी भाषियों को उत्तर उचित लगते हैं, लेकिन न तो व्यक्ति और न ही समग्र रूप से पूरा सिस्टम वर्णों का अर्थ समझ पाता है। कंप्यूटर भी प्रोग्रामों को इसी तरह क्रियान्वित करते हैं—वे बिना किसी अर्थगत समझ के वाक्यविन्यास संबंधी नियमों को लागू करते हैं।

प्रथम-व्यक्ति परिप्रेक्ष्य का अभाव

एआई प्रणालियाँ बिना किसी स्व-मॉडल या अभूतपूर्व आंतरिक दृष्टिकोण के काम करती हैं। कोई आत्म-संदर्भ नहीं है, क्योंकि कोई प्रथम-व्यक्ति परिप्रेक्ष्य मौजूद नहीं है। हालाँकि, चेतना अनिवार्य रूप से एक व्यक्तिपरक दृष्टिकोण के अस्तित्व से परिभाषित होती है - "यह एक तरह से इस प्रणाली के होने जैसा है।"

थॉमस नेगल का प्रसिद्ध निबंध "बैट होना कैसा होता है?" चेतना के इसी गुण पर ज़ोर देता है। चेतना में अनिवार्य रूप से एक व्यक्तिपरक अनुभवात्मक आयाम शामिल होता है जिसका बाहरी रूप से पूरी तरह से वर्णन नहीं किया जा सकता। कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियों में ऐसे व्यक्तिपरक आंतरिक परिप्रेक्ष्य का अभाव होता है—वे किसी अनुभवशील विषय का निर्माण किए बिना ही सूचना का प्रसंस्करण करते हैं।

चेतन अनुभव के बजाय यांत्रिक सूचना प्रसंस्करण

एआई प्रणालियों में पुरस्कार संकेत स्केलर होते हैं, संवेदनाएँ नहीं। मॉडल संख्यात्मक प्रतिक्रिया मानों पर प्रतिक्रिया देते हैं, उन्हें सकारात्मक या नकारात्मक अनुभव किए बिना। ये संकेत सीखने की प्रक्रिया के दौरान केवल पैरामीटर समायोजन का मार्गदर्शन करते हैं, लेकिन आनंद या दर्द की व्यक्तिपरक संवेदनाएँ उत्पन्न नहीं करते हैं।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियों में सभी प्रक्रियाएँ गणितीय अनुकूलन, सांख्यिकीय पैटर्न पहचान और संभाव्यता गणना पर आधारित होती हैं। अधिक पैरामीटर, अधिक जटिलता या बहुविधता इस सिद्धांत को नहीं बदलती। सांख्यिकीय गणना, चाहे कितनी भी जटिल क्यों न हो, चेतना उत्पन्न नहीं करती।

मल्टीमॉडल मॉडल और विस्तारित जटिलता

विभिन्न डेटा प्रकारों का प्रसंस्करण

पाठ, छवियों या ऑडियो को संसाधित करने वाले बहुविध मॉडल विभिन्न इनपुट धाराओं को एक समान प्रतिनिधित्वात्मक स्थानों में संयोजित करते हैं। यह क्षमता पैटर्न पहचान की जटिलता को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ा देती है और प्रणालियों को विभिन्न तौर-तरीकों के बीच संबंधों को समझने में सक्षम बनाती है।

विभिन्न डेटा प्रकारों का एकीकरण विशिष्ट एनकोडर्स द्वारा प्राप्त किया जाता है जो प्रत्येक मोडैलिटी को एक सामान्य वेक्टर स्पेस में परिवर्तित करते हैं। टेक्स्ट को टोकनाइज़ेशन और एम्बेडिंग तकनीकों का उपयोग करके संसाधित किया जाता है, छवियों को कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करके फ़ीचर वेक्टर में परिवर्तित किया जाता है, और ऑडियो डेटा को स्पेक्ट्रोग्राम विश्लेषण का उपयोग करके संख्यात्मक निरूपणों में परिवर्तित किया जाता है।

बढ़ती जटिलता की सीमाएँ

मल्टीमॉडल प्रणालियों की प्रभावशाली क्षमताओं के बावजूद, मूलभूत प्रसंस्करण प्रक्रिया डेटा अभ्यावेदन के बीच मानचित्रण ही रहती है। ये प्रणालियाँ विभिन्न इनपुट मोडैलिटीज़ के बीच सांख्यिकीय सहसंबंधों को सीखती हैं, लेकिन इन मोडैलिटीज़ के बीच संबंधों की वैचारिक समझ विकसित नहीं कर पाती हैं।

मापदंडों और प्रसंस्करण क्षमता की बढ़ी हुई संख्या अधिक सटीक पैटर्न पहचान और अधिक सुसंगत आउटपुट की ओर ले जाती है, लेकिन इससे सूचना प्रसंस्करण की मूल प्रकृति में कोई बदलाव नहीं आता। यहाँ तक कि सबसे जटिल बहुविध प्रणालियाँ भी केवल सांख्यिकीय सहसंबंधों और गणितीय रूपांतरणों के स्तर पर ही कार्य करती हैं।

वर्तमान शोध और सैद्धांतिक दृष्टिकोण

एआई अनुसंधान में चेतना संकेतक

वैज्ञानिकों ने चेतना के तंत्रिका-वैज्ञानिक सिद्धांतों के आधार पर कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियों में संभावित चेतना के विभिन्न संकेतक विकसित किए हैं। इनमें आवर्तक प्रसंस्करण, वैश्विक कार्यक्षेत्र गतिशीलता और ध्यानात्मक स्कीमा तंत्र जैसे पहलू शामिल हैं।

वैश्विक कार्यक्षेत्र सिद्धांत यह प्रस्तावित करता है कि चेतन सूचना एक केंद्रीय कार्यक्षेत्र में उपलब्ध कराई जाती है, जहाँ से यह विभिन्न संज्ञानात्मक प्रक्रियाओं के लिए सुलभ होती है। आवर्तक प्रसंस्करण सिद्धांत चेतन अनुभव के उद्भव के लिए विभिन्न मस्तिष्क क्षेत्रों के बीच फीडबैक लूप के महत्व पर बल देते हैं।

दार्शनिक आपत्तियाँ और सीमाएँ

इन सैद्धांतिक दृष्टिकोणों के बावजूद, मशीनी चेतना की संभावना पर मूलभूत दार्शनिक आपत्तियाँ बनी हुई हैं। चीनी कक्ष तर्क यह दर्शाता है कि वाक्य-रचना में हेरफेर, अर्थगत समझ के लिए पर्याप्त नहीं है। भले ही कोई प्रणाली बुद्धिमत्ता के सभी बाहरी लक्षण प्रदर्शित करती हो, इसका यह अर्थ नहीं है कि वह सचेतन है।

क्वांटम सर्वोच्चता के अनुरूप, चेतन सर्वोच्चता की अवधारणा उन गणनाओं की पहचान करती है जो चेतना के लिए अद्वितीय हो सकती हैं। इनमें लचीला ध्यान मॉड्यूलेशन, नए संदर्भों का मज़बूत संचालन, और मूर्त संज्ञान शामिल हैं—ऐसे पहलू जो विशुद्ध सूचना प्रसंस्करण से परे जाते हैं।

अवतार और स्थित अनुभूति

अवतार का महत्व

चेतना भौतिक शरीर से अविभाज्य हो सकती है। देहधारी संज्ञान सिद्धांत तर्क देते हैं कि संज्ञानात्मक प्रक्रियाएँ मूलतः पर्यावरण के साथ भौतिक अंतःक्रिया द्वारा आकार लेती हैं। शरीर केवल मस्तिष्क का एक निष्क्रिय पात्र नहीं है, बल्कि संज्ञानात्मक प्रक्रियाओं में सक्रिय रूप से भाग लेता है।

मानव चेतना भौतिक और सामाजिक वातावरण के साथ निरंतर अंतःक्रिया के माध्यम से विकसित होती है। ये अंतःक्रियाएँ तंत्रिका संरचनाओं को आकार देती हैं और चेतन अनुभव का आधार तैयार करती हैं। कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियाँ, जो मुख्यतः असंबद्ध सूचना प्रसंस्करण प्रणालियों के रूप में कार्य करती हैं, इस मूलभूत आयाम का अभाव रखती हैं।

अस्थायीता और निरंतर अनुभव

चेतना एक समय-विस्तारित परिघटना है जिसकी विशेषता अनुभवों की सतत धाराएँ हैं। मनुष्य केवल व्यक्तिगत क्षणों का ही नहीं, बल्कि समय के साथ अपनी चेतना की एक सुसंगत कथात्मक संरचना का भी अनुभव करता है।

एआई प्रणालियाँ निरंतर सचेतन अनुभव विकसित किए बिना, पृथक इनपुट को संसाधित करती हैं और पृथक आउटपुट उत्पन्न करती हैं। प्रत्येक अंतःक्रिया, सिस्टम के लिए पिछली अंतःक्रियाओं से अनिवार्य रूप से स्वतंत्र होती है, भले ही संदर्भ जानकारी सांख्यिकीय रूप से संग्रहीत हो।

एआई विकास: तकनीकी बुद्धिमत्ता और चेतना की दार्शनिक सीमाओं के बीच

एआई प्रौद्योगिकी में संभावित विकास

एआई अनुसंधान तेज़ी से आगे बढ़ रहा है, और इसमें शक्तिशाली मॉडल और नए आर्किटेक्चर शामिल हैं। भविष्य की प्रणालियाँ जैविक प्रक्रियाओं का और भी सटीक अनुकरण कर सकेंगी और संभावित रूप से ऐसे गुण विकसित कर सकेंगी जो अधिक सचेतन प्रतीत हों।

जैविक तंत्रिका नेटवर्क की नकल करने वाले न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटरों की दिशा में विकास नई संभावनाओं के द्वार खोल सकता है। रोबोटिक निकायों में एआई प्रणालियों का एकीकरण, मूर्त अनुभूति के पहलुओं को भी अधिक ध्यान में रख सकता है।

मशीनी बुद्धि बनाम चेतना: एक दार्शनिक तार पर चलना

मशीनी चेतना के प्रश्न के महत्वपूर्ण नैतिक निहितार्थ हैं। अगर एआई प्रणालियाँ सचेत हो सकती हैं, तो हमें उनके नैतिक अधिकारों और उनके प्रति अपनी ज़िम्मेदारियों पर पुनर्विचार करना होगा।

वर्तमान में, सभी उपलब्ध प्रमाण बताते हैं कि वर्तमान कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियों में चेतना का अभाव है। ये सूचना प्रसंस्करण और पैटर्न पहचान के लिए अत्यधिक परिष्कृत उपकरण हैं, लेकिन चेतन सत्ताएँ नहीं हैं। भविष्य के तकनीकी विकास के साथ यह आकलन बदल सकता है, लेकिन इसके लिए भौतिक प्रक्रियाओं और चेतन अनुभव के बीच के संबंध को समझने में मूलभूत प्रगति की आवश्यकता है।

बुद्धिमान व्यवहार को चेतन अनुभव से अलग करना, कृत्रिम बुद्धिमत्ता अनुसंधान और चेतना के दर्शन में सबसे बड़ी चुनौतियों में से एक बना हुआ है। हालाँकि कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियाँ तेज़ी से बुद्धिमान व्यवहार प्रदर्शित कर रही हैं, लेकिन उनमें चेतन अनुभव के मूलभूत गुणों का अभाव है: उद्देश्यपूर्णता, अभूतपूर्व चेतना, और एक व्यक्तिपरक प्रथम-व्यक्ति दृष्टिकोण।

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