Waarom modellen voor kunstmatige intelligentie geen bewustzijn kunnen hebben

De basisarchitectuur van Transformer-modellen

De 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 een dieper inzicht in de verwerkte inhoud te ontwikkelen.

Een transformermodel bestaat uit gestapelde encoder- en decoderlagen die samenwerken om invoergegevens te verwerken. De encoder zet de invoergegevens om in 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 zelfaandachtsmechanismen werken

De kern van de Transformer-architectuur is het zelfaandachtsmechanisme. Dit mechanisme stelt het model in staat om verschillende delen van een invoerreeks verschillend te wegen. Het mechanisme berekent scalaire producten tussen vectoren om afhankelijkheidsstructuren binnen een reeks te modelleren. Deze gewichten zijn echter puur numerieke coëfficiënten die statistische regelmatigheden in de trainingsgegevens vastleggen.

De term 'aandacht' is in deze context puur metaforisch. Het verwijst niet naar bewuste aandacht in de menselijke zin, maar eerder naar 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 functioneren als numerieke eenheden. Deze tokens worden vervolgens ingebed in hoogdimensionale vectorruimten, embeddings genaamd. Een embedding is een wiskundige representatie die elk woord of tekstsegment afbeeldt als een punt in een multidimensionale ruimte.

De positie van een token in deze embedding-ruimte wordt bepaald door optimalisatieprocessen die gericht zijn op het verbeteren van de voorspellende nauwkeurigheid van het model. Nabijheid in de embedding-ruimte weerspiegelt statistische overeenkomsten in het trainingscorpus, maar niet semantische betekenissen in de strikte zin van het woord. Deze embeddings zijn simpelweg coördinaten in een wiskundige ruimte waarvan de waarden worden geoptimaliseerd door middel van machine learning.

De wiskundige grondslagen 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 de parameters van een model systematisch verandert om de prestaties ervan te verbeteren.

Het proces werkt vergelijkbaar met een bergwandeling 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 intentie.

Reinforcement learning op basis 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 uitgaven die door mensen als wenselijk worden beoordeeld, te vergroten.

RLHF bestaat doorgaans uit drie stappen: Ten eerste wordt het model 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 voorkeuren die door het beloningsmodel worden voorspeld te maximaliseren. Dit hele proces is puur wiskundig en omvat geen bewuste besluitvorming.

Softmax-transformatie en kansverdelingen

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

Het volgende token wordt geselecteerd door een steekproef te trekken uit deze kansverdeling of door gebruik te maken van een Argmax-methode. Deze Argmax-methode is een puur statistische regel zonder bewuste besluitvorming. De Softmax-functie zorgt er slechts voor dat het model zijn uitvoer in een interpreteerbare vorm presenteert, zonder dat er enige bewuste gedachte of begrip aan te pas komt.

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 het bewustzijn als een specifieke vorm van directe waarneming van deze ervaringen. Filosofen en neurowetenschappers onderscheiden verschillende aspecten van bewustzijn, waarbij fenomenologisch bewustzijn en toegangsbewustzijn van bijzonder belang zijn.

Fenomenaal bewustzijn verwijst naar de subjectieve, ervaringsgerichte kwaliteit van mentale toestanden. Het is datgene wat het zijn in een bepaalde mentale toestand constitueert – hoe iets aanvoelt voor het ervarende subject. Deze subjectieve, ervaringsgerichte kwaliteiten worden qualia genoemd en zijn alleen direct toegankelijk voor het waarnemende subject.

Intentionaliteit als kenmerk van de mentale

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

Intenties hebben inhoud, ongeacht of het object ervan bestaat. Iemand kan overtuigingen hebben over niet-bestaande objecten of verlangens koesteren 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 categorisch van de 'gemakkelijke problemen' in het bewustzijnsonderzoek, die betrekking hebben op functionele aspecten zoals discriminatie, 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 verklaard zijn, blijft de vraag: waarom is de uitvoering van deze functies gekoppeld aan ervaring? Deze vraag lijkt zich niet te lenen voor een mechanistische of gedragsmatige verklaring.

Neurowetenschappelijke bevindingen over bewustzijn

Neurale correlaten van bewustzijn

De neurowetenschap onderzoekt de neurale correlaten van bewustzijn, ofwel NCC's. Deze worden gedefinieerd als de kleinste eenheid van neurale gebeurtenissen die voldoende zijn voor een bepaalde bewuste waarneming. NCC's zijn neurale activiteiten, toestanden of subsystemen die direct verband houden met bewustzijn.

Onderzoekers zoals Wolf Singer en Andreas Engel hebben aangetoond dat er in de hersenen van dieren en mensen sprake is van temporeel gesynchroniseerde ontladingen van neurale netwerken. Deze temporele correlatie zou cruciaal kunnen zijn voor het ontstaan ​​van bewustzijn. De hypothese is gebaseerd op de veronderstelling dat mechanismen van temporele synchronisatie betrokken zijn bij vier hersenfuncties: bewustzijn, integratie van zintuiglijke waarneming, selectie van aandacht en werkgeheugen.

Biologische basis van bewuste processen

Bewustzijn is afhankelijk van een adequate toevoer van zuurstof en glucose naar de hersenschors, evenals 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 bij ernstige schade blijft het bewustzijn grotendeels behouden. Dit suggereert dat niet het absolute aantal neuronen doorslaggevend is, maar eerder hun specifieke organisatie en onderlinge verbindingen in bepaalde hersengebieden.

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 opzet en betekenis

AI-modellen verwerken symbolen en vectoren zonder zelf een interne betekenis te ontwikkelen. Ze manipuleren token-ID's en numerieke structuren, niet betekenissen als geleefde inhoud. Deze symbolische verwerking is puur syntactisch, zonder enig semantisch begrip van de gemanipuleerde symbolen.

Het Chinese kamerargument van John Searle illustreert dit probleem. In dit gedachte-experiment volgt een persoon regels voor het manipuleren van Chinese symbolen zonder Chinees te begrijpen. Hoewel de reacties logisch 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 semantisch begrip te bezitten.

Afwezigheid van een perspectief vanuit de eerste persoon

AI-systemen werken zonder zelfmodel of fenomenologisch intern perspectief. Er is geen zelfreferentie, omdat er geen perspectief vanuit de eerste persoon bestaat. Bewustzijn daarentegen wordt in essentie gekenmerkt door het bestaan ​​van een subjectief perspectief – een "Zo is het nu eenmaal, dit systeem."

Thomas Nagels beroemde essay "Hoe is het om een ​​vleermuis te zijn?" benadrukt dit kenmerk van bewustzijn. Bewustzijn omvat noodzakelijkerwijs een subjectieve dimensie van ervaring 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.

Mechanistische informatieverwerking in plaats van bewuste ervaring.

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

Alle verwerking in AI-systemen is gebaseerd op wiskundige optimalisatie, statistische patroonherkenning en waarschijnlijkheidsberekening. Meer parameters, hogere complexiteit of multimodaliteit veranderen dit principe niet. Statistische berekeningen, ongeacht hun complexiteit, creëren geen bewustzijn.

Multimodale modellen en uitgebreide complexiteit

Verwerking van verschillende gegevenstypen

Multimodale modellen die tekst, afbeeldingen of audio verwerken, combineren verschillende invoerstromen tot gemeenschappelijke representatieruimtes. Deze mogelijkheid vergroot de complexiteit van patroonherkenning aanzienlijk en stelt de systemen in staat om verbanden tussen verschillende modaliteiten te begrijpen.

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

Grenzen van toenemende complexiteit

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

Het toegenomen aantal parameters en de grotere verwerkingscapaciteit leiden tot nauwkeurigere patroonherkenning en coherentere resultaten, 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.

Huidige onderzoeks- en theoretische benaderingen

Indicatoren van bewustzijn in AI-onderzoek

Wetenschappers hebben, gebaseerd op neurowetenschappelijke theorieën over bewustzijn, verschillende indicatoren ontwikkeld voor mogelijk bewustzijn in AI-systemen. Deze omvatten aspecten zoals terugkerende processen, dynamiek van de globale werkruimte en aandachtsmechanismen.

De theorie van de globale werkruimte stelt dat bewuste informatie beschikbaar wordt gesteld in een centrale werkruimte, van waaruit deze toegankelijk is voor verschillende cognitieve processen. Theorieën over terugkerende processen benadrukken het belang van feedbacklussen 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 machinebewustzijn. Het Chinese Kamer-argument toont aan dat syntactische manipulatie onvoldoende is voor semantisch begrip. Zelfs als een systeem alle uiterlijke kenmerken van intelligentie vertoont, betekent dit niet noodzakelijkerwijs dat het bewustzijn bezit.

Het concept van bewustzijnssuperioriteit, analoog aan kwantumsuperioriteit, identificeert berekeningen die mogelijk uniek zijn voor het bewustzijn. Deze omvatten flexibele aandachtssturing, robuuste verwerking van nieuwe contexten en belichaamde cognitie – aspecten die verder gaan dan louter informatieverwerking.

Belichaming en gesitueerde cognitie

Het belang van belichaming

Bewustzijn is mogelijk niet los te koppelen van 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 omhulling 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 leggen de basis voor bewuste ervaringen. AI-systemen, die voornamelijk functioneren als ontlichaamde informatieverwerkingssystemen, missen deze fundamentele dimensie.

Tijdelijkheid en continue ervaring

Bewustzijn is een fenomeen dat zich over een langere periode uitstrekt en gekenmerkt wordt door een continue stroom van ervaringen. Mensen ervaren niet alleen individuele momenten, maar een samenhangende narratieve structuur van hun bewustzijn in de loop van de tijd.

AI-systemen verwerken discrete inputs en genereren discrete outputs zonder een continue ervaring van bewustzijn te ontwikkelen. Elke interactie is in wezen onafhankelijk van eerdere interacties voor het systeem, ook al wordt statistische contextuele informatie opgeslagen.

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

Mogelijke ontwikkelingen in AI-technologie

AI-onderzoek ontwikkelt zich snel, met steeds krachtigere modellen en nieuwe architecturen. Toekomstige systemen zouden biologische processen nog nauwkeuriger kunnen simuleren en mogelijk eigenschappen ontwikkelen die meer op bewustzijn lijken.

Ontwikkelingen in neuromorfe computers, die biologische neurale netwerken nabootsen, zouden nieuwe mogelijkheden kunnen openen. De integratie van AI-systemen in robotlichamen zou ook meer aandacht kunnen besteden aan aspecten van belichaamde cognitie.

Machine-intelligentie versus bewustzijn: een filosofische evenwichtsoefening

De vraag naar machinebewustzijn heeft belangrijke ethische implicaties. Als AI-systemen bewustzijn zouden kunnen ontwikkelen, zouden we hun morele rechten en onze verantwoordelijkheden jegens hen opnieuw moeten bekijken.

Momenteel wijst al het beschikbare bewijs erop dat hedendaagse AI-systemen geen bewustzijn bezitten. Het zijn zeer geavanceerde instrumenten voor informatieverwerking en patroonherkenning, maar geen bewuste entiteiten. Deze beoordeling zou kunnen veranderen met toekomstige technologische ontwikkelingen, maar vereist fundamentele doorbraken in ons begrip van de relatie tussen fysieke processen en bewuste ervaring.

Het onderscheid tussen intelligent gedrag en bewuste ervaring blijft een van de grootste uitdagingen in AI-onderzoek en de filosofie van het bewustzijn. Hoewel AI-systemen steeds vaker intelligent gedrag vertonen, missen ze de fundamentele eigenschappen van bewuste ervaring: intentionaliteit, fenomenologisch bewustzijn en een subjectief perspectief vanuit de eerste persoon.

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

 

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