Waarom modellen voor kunstmatige intelligentie geen bewustzijn kunnen hebben

De basisarchitectuur van Transformer-modellen

Huidige systemen voor kunstmatige intelligentie, met name grote taalmodellen zoals GPT en ChatGPT, zijn gebaseerd op de zogenaamde Transformer-architectuur. Dit is een gespecialiseerde vorm van wiskundige gegevensverwerking die in 2017 door onderzoekers van Google is ontwikkeld. Deze architectuur werkt volledig op basis van numerieke berekeningen en statistische patronen, zonder dat er een dieper inzicht ontstaat in de verwerkte content.

Een transformatormodel bestaat uit gestapelde encoder- en decoderlagen die samenwerken om invoergegevens te verwerken. De encoder transformeert de invoergegevens naar wiskundige representaties, terwijl de decoder deze informatie omzet in de gewenste uitvoer. Beide componenten gebruiken complexe wiskundige bewerkingen zoals matrixvermenigvuldigingen en niet-lineaire activeringsfuncties om hun taken uit te voeren.

Hoe zelf-aandachtmechanismen werken

De kern van de Transformer-architectuur is het self-attention-mechanisme. Dit stelt het model in staat om verschillende gewichten toe te kennen aan verschillende delen van een invoerreeks. Het mechanisme berekent dot-producten tussen vectoren om afhankelijkheidsstructuren binnen een reeks te modelleren. Deze gewichten zijn echter puur numerieke coëfficiënten die statistische regelmatigheden in de trainingsdata vastleggen.

De term 'aandacht' is in deze context puur metaforisch. Het gaat niet om bewuste aandacht in de menselijke zin van het woord, maar om wiskundige berekeningen die bepalen welke delen van de input meer gewicht moeten krijgen bij het genereren van de output. Deze berekeningen volgen deterministische regels en zijn gebaseerd op aangeleerde gewichtsmatrices.

Tokenverwerking en inbeddingsruimtes

De verwerking begint met het omzetten van tekst in zogenaamde tokens, die fungeren als numerieke eenheden. Deze tokens worden vervolgens ingebed in hoogdimensionale vectorruimten, zogenaamde embeddings. Een embedding is een wiskundige representatie die elk woord of tekstgedeelte representeert als een punt in een multidimensionale ruimte.

De positie van een token in deze embeddingruimte wordt bepaald door optimalisatieprocessen die gericht zijn op het verbeteren van de voorspellingsnauwkeurigheid van het model. Nabijheid in de embeddingruimte weerspiegelt statistische overeenkomsten in het trainingscorpus, maar niet de semantische betekenis in de ware zin van het woord. Deze embeddings zijn slechts coördinaten in een wiskundige ruimte waarvan de waarden worden geoptimaliseerd door middel van machine learning.

De wiskundige basis van AI-verwerking

Parameters en optimalisatie

Moderne taalmodellen bevatten miljarden parameters. Deze parameters zijn numerieke waarden die worden aangepast met behulp van gradiëntdaling om een ​​verliesfunctie te minimaliseren. Gradiëntdaling is een wiskundige optimalisatietechniek die systematisch de parameters van een model wijzigt om de prestaties te verbeteren.

Het proces werkt vergelijkbaar met wandelen in een bergketen in dichte mist. Het model nadert geleidelijk het optimale punt door de helling van de verliesfunctie te berekenen en in de tegenovergestelde richting te bewegen. Deze parameters dienen uitsluitend als optimalisatiecoëfficiënten voor wiskundige functies en hebben geen bewuste betekenis of bedoeling.

Versterkend leren van menselijke feedback

Een belangrijke ontwikkeling in AI-technologie is reinforcement learning op basis van menselijke feedback. Deze methode vertaalt menselijke voorkeuren naar numerieke beloningssignalen. Het model past zijn parameters aan om de kans op de uitkomsten die mensen prefereren te vergroten.

RLHF omvat doorgaans drie stappen: Ten eerste wordt het model vooraf getraind met behulp van supervised learning. Vervolgens wordt menselijke feedback verzameld om een ​​beloningsmodel te trainen. Ten slotte wordt het oorspronkelijke model geoptimaliseerd met behulp van reinforcement learning om de door het beloningsmodel voorspelde voorkeuren te maximaliseren. Dit hele proces is puur wiskundig en vereist geen bewuste besluitvorming.

Softmax-transformatie en waarschijnlijkheidsverdelingen

Aan het einde van de verwerking transformeert de softmax-functie de ruwe waarden naar kansverdelingen. De wiskundige formule voor de softmax-functie is: Softmax(x_i) = e^(x_i) / Σ(e^(x_j)). Deze functie zet een vector met numerieke waarden om in een vector met waarschijnlijkheden waarvan de som één is.

Het volgende token wordt geselecteerd door een steekproef uit deze kansverdeling te trekken of door de argmax-methode te gebruiken. Deze methode is een zuivere statistische regel zonder bewuste besluitvorming. De softmax-functie stelt het model simpelweg in staat zijn output in een interpreteerbare vorm te presenteren, zonder dat er enige kennis of begrip voor nodig is.

Het filosofische probleem van het bewustzijn

Definitie en eigenschappen van bewustzijn

Bewustzijn omvat alle toestanden die een individu ervaart. Het omvat zowel de totaliteit van ervaringen als bewustzijn als een speciaal soort onmiddellijk bewustzijn van deze ervaringen. Filosofen en neurowetenschappers maken onderscheid tussen verschillende aspecten van bewustzijn, waarbij fenomenaal bewustzijn en toegankelijk bewustzijn van bijzonder belang zijn.

Fenomenaal bewustzijn verwijst naar de subjectieve ervaringskwaliteit van mentale toestanden. Het is wat het zich in een bepaalde mentale toestand bevindt – de manier waarop iets aanvoelt voor het ervarende subject. Deze subjectieve ervaringskwaliteiten worden qualia genoemd en zijn alleen direct toegankelijk voor het waarnemende subject.

Intentionaliteit als kenmerk van het mentale

Intentionaliteit verwijst naar het vermogen van mentale toestanden om naar iets te verwijzen. Franz Brentano introduceerde deze term in de moderne filosofie en beschouwde het als een kenmerkend kenmerk van de geest. Intentionaliteit is de gerichte eigenschap van bewustzijn – het feit dat bewustzijn altijd bewustzijn van iets is.

Intentionele toestanden hebben een inhoud, ongeacht of hun object bestaat. Een persoon kan overtuigingen hebben over niet-bestaande objecten of verlangens naar onbereikbare doelen. Deze eigenschap onderscheidt mentale verschijnselen van puur fysieke processen, die uitsluitend causale wetten volgen.

Het moeilijke probleem van het bewustzijn

David Chalmers formuleerde het "moeilijke probleem van het bewustzijn" als de vraag waarom en hoe fysieke processen in de hersenen leiden tot subjectieve ervaring. Dit probleem verschilt wezenlijk van de "eenvoudige problemen" van bewustzijnsonderzoek, die betrekking hebben op functionele aspecten zoals onderscheidingsvermogen, informatie-integratie en gedragscontrole.

Het lastige probleem is te verklaren waarom de uitvoering van deze functies gepaard gaat met ervaring. Zelfs als alle relevante functionele feiten zijn verklaard, blijft de vraag: waarom is de uitvoering van deze functies geassocieerd met ervaring? Deze vraag lijkt een mechanistische of gedragsmatige verklaring te weerstaan.

Neurowetenschappelijke bevindingen over bewustzijn

Neurale correlaties van bewustzijn

De neurowetenschap probeert de neurale correlaties van bewustzijn, of kortweg NCC's, te identificeren. Deze worden gedefinieerd als de kleinste eenheid van neurale gebeurtenissen die voldoende is voor een specifieke bewuste waarneming. NCC's zijn neurale activiteiten, toestanden of subsystemen die direct correleren met bewustzijn.

Onderzoekers zoals Wolf Singer en Andreas Engel hebben aangetoond dat er in de hersenen van dieren en mensen tijdelijk gesynchroniseerde ontladingen van zenuwcelclusters voorkomen. Deze tijdelijke correlatie zou cruciaal kunnen zijn voor het ontstaan ​​van bewustzijn. De hypothese is gebaseerd op de aanname dat tijdelijke bindingsmechanismen betrokken zijn bij vier hersenfuncties: bewustzijn, sensorische integratie, aandachtsselectie en werkgeheugen.

Biologische grondslagen van bewuste processen

Bewustzijn is afhankelijk van een voldoende toevoer van zuurstof en suiker naar de hersenschors, en van een voldoende sterke activering van neuronen in de associatieve cortex. Deze biologische voorwaarden tonen aan dat bewustzijn niet slechts een abstracte eigenschap is, maar concrete fysieke fundamenten heeft.

Het cerebellum bevat drie keer zoveel neuronen als de hersenschors, maar zelfs met ernstige schade blijft het bewustzijn grotendeels intact. Dit suggereert dat niet het aantal neuronen cruciaal is, maar eerder hun specifieke organisatie en onderlinge verbondenheid in bepaalde hersengebieden.

Een nieuwe dimensie van digitale transformatie met 'Managed AI' (Artificial Intelligence) – Platform & B2B-oplossing | Xpert Consulting - Afbeelding: Xpert.Digital

Hier leert u hoe uw bedrijf snel, veilig en zonder hoge toetredingsdrempels maatwerk AI-oplossingen kan implementeren.

Een Managed AI Platform is uw complete, zorgeloze pakket voor kunstmatige intelligentie. In plaats van complexe technologie, dure infrastructuur en langdurige ontwikkelprocessen, ontvangt u van een gespecialiseerde partner een kant-en-klare oplossing op maat – vaak binnen enkele dagen.

De belangrijkste voordelen in één oogopslag:

⚡ Snelle implementatie: van idee tot operationele toepassing in dagen, niet maanden. Wij leveren praktische oplossingen die direct waarde creëren.

🔒 Maximale gegevensbeveiliging: uw gevoelige gegevens blijven bij u. Wij garanderen een veilige en conforme verwerking zonder gegevens met derden te delen.

💸 Geen financieel risico: u betaalt alleen voor resultaten. Hoge initiële investeringen in hardware, software of personeel vervallen volledig.

🎯 Focus op uw kernactiviteiten: concentreer u op waar u goed in bent. Wij verzorgen de volledige technische implementatie, exploitatie en het onderhoud van uw AI-oplossing.

📈 Toekomstbestendig & Schaalbaar: Uw AI groeit met u mee. Wij zorgen voor continue optimalisatie en schaalbaarheid en passen de modellen flexibel aan nieuwe eisen aan.

Meer hierover hier:

• De Managed AI-oplossing - Industriële AI-services: de sleutel tot concurrentievermogen in de dienstensector, de industrie en de machinebouw

Waarom AI-modellen geen bewustzijn kunnen ontwikkelen

Gebrek aan intentionaliteit en betekenis

AI-modellen verwerken symbolen en vectoren zonder een interne betekenis te ontwikkelen. Ze manipuleren token-ID's en numerieke structuren, niet betekenissen als levende content. Deze symbolische verwerking vindt puur syntactisch plaats, zonder enige semantische interpretatie van de gemanipuleerde karakters.

John Searle's Chinese Kamerargument illustreert dit probleem. In dit gedachte-experiment volgt een persoon regels voor het manipuleren van Chinese symbolen zonder Chinees te begrijpen. Hoewel de antwoorden redelijk lijken voor moedertaalsprekers van het Chinees, begrijpen noch de persoon, noch het systeem als geheel de betekenis van de karakters. Computers voeren programma's op een vergelijkbare manier uit: ze passen syntactische regels toe zonder enige semantische kennis te bezitten.

Afwezigheid van een eerstepersoonsperspectief

AI-systemen functioneren zonder zelfmodel of fenomenaal intern perspectief. Er is geen zelfreferentie, aangezien er geen eerstepersoonsperspectief bestaat. Bewustzijn wordt echter in essentie gekenmerkt door het bestaan ​​van een subjectief perspectief – een "het is alsof je dit systeem bent".

Thomas Nagels beroemde essay "What Is It Like to Be a Bat?" benadrukt deze eigenschap van het bewustzijn. Bewustzijn omvat noodzakelijkerwijs een subjectieve ervaringsdimensie die niet volledig van buitenaf kan worden beschreven. AI-systemen missen zo'n subjectief intern perspectief – ze verwerken informatie zonder een ervarend subject te creëren.

Mechanische informatieverwerking in plaats van bewuste ervaring

Beloningssignalen in AI-systemen zijn scalairen, geen sensaties. De modellen reageren op numerieke feedbackwaarden zonder deze als positief of negatief te ervaren. Deze signalen sturen slechts de parameteraanpassing tijdens het leerproces, maar genereren geen subjectieve sensaties van plezier of pijn.

Alle verwerking in AI-systemen is gebaseerd op wiskundige optimalisatie, statistische patroonherkenning en kansberekening. Meer parameters, grotere complexiteit of multimodaliteit veranderen dit principe niet. Statistische berekening, ongeacht de complexiteit ervan, produceert geen bewustzijn.

Multimodale modellen en uitgebreide complexiteit

Verwerken van verschillende gegevenstypen

Multimodale modellen die tekst, afbeeldingen of audio verwerken, combineren verschillende invoerstromen tot gemeenschappelijke representatieve ruimtes. Deze mogelijkheid verhoogt de complexiteit van patroonherkenning aanzienlijk en stelt de systemen in staat relaties tussen verschillende modaliteiten vast te leggen.

De integratie van verschillende gegevenstypen wordt bereikt door gespecialiseerde encoders die elke modaliteit omzetten in een gemeenschappelijke vectorruimte. Tekst wordt verwerkt met behulp van tokenisatie- en embeddingtechnieken, afbeeldingen worden omgezet in kenmerkvectoren met behulp van convolutionele neurale netwerken, en audiogegevens worden omgezet in numerieke representaties met behulp van spectrogramanalyse.

Grenzen van toenemende complexiteit

Ondanks de indrukwekkende mogelijkheden van multimodale systemen, blijft het fundamentele verwerkingsproces een mapping tussen datarepresentaties. De systemen leren statistische correlaties tussen verschillende invoermodaliteiten, maar ontwikkelen geen conceptueel begrip van de relaties tussen deze modaliteiten.

Het toegenomen aantal parameters en de toegenomen verwerkingscapaciteit leiden tot nauwkeurigere patroonherkenning en coherentere uitkomsten, maar veranderen niets aan de fundamentele aard van informatieverwerking. Zelfs de meest complexe multimodale systemen werken uitsluitend op het niveau van statistische correlaties en wiskundige transformaties.

Huidig ​​onderzoek en theoretische benaderingen

Bewustzijnsindicatoren in AI-onderzoek

Wetenschappers hebben verschillende indicatoren ontwikkeld voor mogelijk bewustzijn in AI-systemen, gebaseerd op neurowetenschappelijke theorieën over bewustzijn. Deze omvatten aspecten zoals terugkerende verwerking, globale werkruimtedynamiek en aandachtsschemamechanismen.

De Global Workspace Theory stelt dat bewuste informatie beschikbaar wordt gesteld in een centrale werkruimte, van waaruit deze toegankelijk is voor verschillende cognitieve processen. Theorieën over terugkerende verwerking benadrukken het belang van feedbackloops tussen verschillende hersengebieden voor het ontstaan ​​van bewuste ervaringen.

Filosofische bezwaren en beperkingen

Ondanks deze theoretische benaderingen blijven er fundamentele filosofische bezwaren bestaan ​​tegen de mogelijkheid van machinaal bewustzijn. Het Chinese Kamerargument toont aan dat syntactische manipulatie niet voldoende is voor semantisch begrip. Zelfs als een systeem alle uiterlijke tekenen van intelligentie vertoont, betekent dit niet noodzakelijkerwijs dat het bewust is.

Het concept van bewuste suprematie, analoog aan kwantumsuprematie, identificeert berekeningen die mogelijk uniek zijn voor het bewustzijn. Deze omvatten flexibele aandachtsmodulatie, robuuste omgang met nieuwe contexten en belichaamde cognitie – aspecten die verder gaan dan pure informatieverwerking.

Belichaming en gesitueerde cognitie

Het belang van belichaming

Bewustzijn is mogelijk onlosmakelijk verbonden met fysieke belichaming. Theorieën over belichaamde cognitie stellen dat cognitieve processen fundamenteel worden gevormd door fysieke interactie met de omgeving. Het lichaam is niet slechts een passieve container voor de hersenen, maar neemt actief deel aan cognitieve processen.

Het menselijk bewustzijn ontwikkelt zich door voortdurende interactie met de fysieke en sociale omgeving. Deze interacties vormen neurale structuren en vormen de basis voor bewuste ervaring. AI-systemen, die primair functioneren als onstoffelijke informatieverwerkingssystemen, missen deze fundamentele dimensie.

Tijdelijkheid en continue ervaring

Bewustzijn is een tijdelijk fenomeen dat wordt gekenmerkt door continue stromen van ervaring. Mensen ervaren niet alleen individuele momenten, maar een coherente verhalende structuur van hun bewustzijn door de tijd heen.

AI-systemen verwerken discrete input en genereren discrete output zonder een continue bewuste ervaring te ontwikkelen. Elke interactie is in wezen onafhankelijk van eerdere interacties voor het systeem, zelfs als contextinformatie statistisch wordt opgeslagen.

AI-ontwikkeling: tussen technologische intelligentie en filosofische grenzen van het bewustzijn

Mogelijke ontwikkelingen in AI-technologie

AI-onderzoek boekt snelle vooruitgang, met steeds krachtigere modellen en nieuwe architecturen. Toekomstige systemen zouden biologische processen nog nauwkeuriger kunnen simuleren en mogelijk eigenschappen ontwikkelen die bewuster lijken.

Ontwikkelingen op het gebied van neuromorfische computers die biologische neurale netwerken nabootsen, zouden nieuwe mogelijkheden kunnen openen. De integratie van AI-systemen in robotlichamen zou ook meer rekening kunnen houden met aspecten van belichaamde cognitie.

Machine-intelligentie versus bewustzijn: een filosofische koorddans

De vraag naar machinebewustzijn heeft belangrijke ethische implicaties. Als AI-systemen bewust zouden kunnen worden, zouden we hun morele rechten en onze verantwoordelijkheden ten opzichte van hen moeten heroverwegen.

Momenteel suggereert al het beschikbare bewijs dat huidige AI-systemen geen bewustzijn hebben. Het zijn zeer geavanceerde hulpmiddelen voor informatieverwerking en patroonherkenning, maar geen bewuste entiteiten. Deze inschatting kan veranderen door toekomstige technologische ontwikkelingen, maar vereist fundamentele doorbraken in ons begrip van de relatie tussen fysieke processen en bewuste ervaring.

Het onderscheiden van intelligent gedrag van bewuste ervaring blijft een van de grootste uitdagingen in AI-onderzoek en de filosofie van bewustzijn. Hoewel AI-systemen steeds vaker intelligent gedrag vertonen, missen ze de fundamentele eigenschappen van bewuste ervaring: intentionaliteit, fenomenaal bewustzijn en een subjectief eerstepersoonsperspectief.

Onafhankelijke AI-platforms als strategisch alternatief voor Europese bedrijven - Afbeelding: Xpert.Digital

Ki-Gamechanger: de meest flexibele AI-op-tailor-oplossingen die de kosten verlagen, hun beslissingen verbeteren en de efficiëntie verhogen

Onafhankelijk AI -platform: integreert alle relevante bedrijfsgegevensbronnen

• Snelle AI-integratie: op maat gemaakte AI-oplossingen voor bedrijven in uren of dagen in plaats van maanden
• Flexibele infrastructuur: cloudgebaseerd of hosting in uw eigen datacenter (Duitsland, Europa, gratis locatie-keuze)

• Hoogste gegevensbeveiliging: gebruik in advocatenkantoren is het veilige bewijs
• Gebruik in een breed scala aan bedrijfsgegevensbronnen
• Keuze voor uw eigen of verschillende AI -modellen (DE, EU, VS, CN)

Meer hierover hier:

• Onafhankelijke AI-platforms versus hyperscalers: welke oplossing past bij u?

☑️ MKB -ondersteuning in strategie, advies, planning en implementatie

☑️ Creatie of herschikking van de AI -strategie

☑️ Pioneer Business Development

Konrad Wolfenstein

Ik help u graag als een persoonlijk consultant.

U kunt contact met mij opnemen door het onderstaande contactformulier in te vullen of u gewoon bellen op +49 89 674 804 (München) .

Ik kijk uit naar ons gezamenlijke project.

Xpert.Digital is een hub voor de industrie met een focus, digitalisering, werktuigbouwkunde, logistiek/intralogistiek en fotovoltaïsche.

Met onze 360 ​​° bedrijfsontwikkelingsoplossing ondersteunen we goed bekende bedrijven, van nieuwe bedrijven tot na verkoop.

Marktinformatie, smarketing, marketingautomatisering, contentontwikkeling, PR, e -mailcampagnes, gepersonaliseerde sociale media en lead koestering maken deel uit van onze digitale tools.

U kunt meer vinden op: www.xpert.Digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus