Dlaczego modele sztucznej inteligencji nie mogą mieć świadomości

Podstawowa architektura modeli transformatorów

Obecne systemy sztucznej inteligencji, a zwłaszcza duże modele językowe, takie jak GPT i ChatGPT, opierają się na tzw. architekturze Transformer. Jest to wyspecjalizowana forma matematycznego przetwarzania danych opracowana przez naukowców Google w 2017 roku. Architektura ta działa wyłącznie w oparciu o obliczenia numeryczne i wzorce statystyczne, bez pogłębiania zrozumienia przetwarzanych treści.

Model transformatora składa się z warstw kodera i dekodera, które współpracują ze sobą, przetwarzając dane wejściowe. Koder przekształca dane wejściowe w reprezentacje matematyczne, a dekoder przekształca te informacje w pożądany wynik. Oba komponenty wykorzystują złożone operacje matematyczne, takie jak mnożenie macierzy i nieliniowe funkcje aktywacji, do realizacji swoich zadań.

Jak działają mechanizmy samouważności

Sercem architektury Transformer jest mechanizm samouwagi. Pozwala on modelowi na przypisywanie różnych wag różnym częściom sekwencji wejściowej. Mechanizm ten oblicza iloczyny skalarne między wektorami, aby modelować struktury zależności w obrębie sekwencji. Jednakże wagi te są czysto numerycznymi współczynnikami, które odzwierciedlają prawidłowości statystyczne w danych treningowych.

Termin „uwaga” ma w tym kontekście znaczenie czysto metaforyczne. Nie chodzi o świadomą uwagę w ludzkim rozumieniu, lecz o obliczenia matematyczne, które określają, którym częściom danych wejściowych należy nadać większą wagę podczas generowania danych wyjściowych. Obliczenia te są zgodne z regułami deterministycznymi i opierają się na wyuczonych macierzach wag.

Przetwarzanie tokenów i osadzanie przestrzeni

Przetwarzanie rozpoczyna się od przekształcenia tekstu w tzw. tokeny, które działają jak jednostki liczbowe. Tokeny te są następnie osadzane w wielowymiarowych przestrzeniach wektorowych, zwanych osadzeniami. Osadzanie to reprezentacja matematyczna, która reprezentuje każde słowo lub fragment tekstu jako punkt w przestrzeni wielowymiarowej.

Pozycja tokena w tej przestrzeni osadzenia jest określana przez procesy optymalizacyjne mające na celu poprawę dokładności predykcji modelu. Bliskość w przestrzeni osadzenia odzwierciedla podobieństwa statystyczne w korpusie szkoleniowym, ale nie znaczenie semantyczne w prawdziwym tego słowa znaczeniu. Te osadzenia to jedynie współrzędne w przestrzeni matematycznej, których wartości są optymalizowane za pomocą uczenia maszynowego.

Matematyczne podstawy przetwarzania AI

Parametry i optymalizacja

Współczesne modele językowe zawierają miliardy parametrów. Parametry te to wartości liczbowe, które są korygowane metodą gradientu prostego w celu minimalizacji funkcji straty. Metoda gradientu prostego to matematyczna technika optymalizacji, która systematycznie zmienia parametry modelu w celu poprawy jego wydajności.

Proces ten działa podobnie do wędrówki po górach w gęstej mgle. Model stopniowo zbliża się do punktu optymalnego, obliczając nachylenie funkcji straty i poruszając się w przeciwnym kierunku. Parametry te służą wyłącznie jako współczynniki optymalizacji funkcji matematycznych i nie mają żadnego świadomego znaczenia ani intencji.

Uczenie się przez wzmacnianie na podstawie informacji zwrotnych od człowieka

Ważnym osiągnięciem w technologii sztucznej inteligencji jest uczenie przez wzmacnianie (reinforcement learning) na podstawie ludzkiej informacji zwrotnej. Metoda ta przekłada ludzkie preferencje na liczbowe sygnały nagrody. Model dostosowuje swoje parametry, aby zwiększyć prawdopodobieństwo uzyskania wyników preferowanych przez ludzi.

Metoda RLHF zazwyczaj obejmuje trzy etapy: najpierw model jest wstępnie trenowany z wykorzystaniem uczenia nadzorowanego. Następnie zbierana jest informacja zwrotna od człowieka w celu wytrenowania modelu nagrody. Na koniec model oryginalny jest optymalizowany z wykorzystaniem uczenia przez wzmacnianie, aby zmaksymalizować preferencje przewidywane przez model nagrody. Cały ten proces jest czysto matematyczny i nie wymaga świadomego podejmowania decyzji.

Transformacja Softmax i rozkłady prawdopodobieństwa

Na końcu przetwarzania funkcja softmax przekształca surowe wartości w rozkłady prawdopodobieństwa. Wzór matematyczny funkcji softmax to: Softmax(x_i) = e^(x_i) / Σ(e^(x_j)). Funkcja ta przekształca wektor wartości liczbowych w wektor prawdopodobieństw, którego suma wynosi jeden.

Kolejny token jest wybierany poprzez losowanie próby z tego rozkładu prawdopodobieństwa lub za pomocą metody argmax. Metoda ta jest czystą regułą statystyczną, niewymagającą świadomego podejmowania decyzji. Funkcja softmax po prostu pozwala modelowi przedstawić wynik w formie interpretowalnej, bez konieczności jakiejkolwiek świadomości czy zrozumienia.

Filozoficzny problem świadomości

Definicja i właściwości świadomości

Świadomość obejmuje wszystkie stany doświadczane przez jednostkę. Obejmuje zarówno całokształt doświadczeń, jak i świadomość jako szczególny rodzaj bezpośredniej świadomości tych doświadczeń. Filozofowie i neurobiolodzy rozróżniają różne aspekty świadomości, przy czym szczególnie ważne są świadomość fenomenalna i świadomość dostępu.

Świadomość fenomenalna odnosi się do subiektywnej jakości doświadczalnej stanów mentalnych. To ona konstytuuje bycie w danym stanie mentalnym – sposób, w jaki coś odczuwa podmiot doświadczający. Te subiektywne jakości doświadczalne nazywane są qualiami i są bezpośrednio dostępne tylko podmiotowi postrzegającemu.

Intencjonalność jako cecha umysłu

Intencjonalność odnosi się do zdolności stanów mentalnych do odwoływania się do czegoś. Franz Brentano wprowadził ten termin do filozofii nowożytnej i uznał go za cechę charakterystyczną umysłu. Intencjonalność to ukierunkowana właściwość świadomości – fakt, że świadomość jest zawsze świadomością czegoś.

Stany intencjonalne mają treść niezależnie od tego, czy ich obiekt istnieje. Człowiek może mieć przekonania o nieistniejących obiektach lub pragnienia nieosiągalnych celów. Ta właściwość odróżnia zjawiska psychiczne od procesów czysto fizycznych, które podlegają wyłącznie prawom przyczynowym.

Trudny problem świadomości

David Chalmers sformułował „trudny problem świadomości” jako pytanie o to, dlaczego i w jaki sposób procesy fizyczne w mózgu prowadzą do subiektywnego doświadczenia. Problem ten kategorycznie różni się od „łatwych problemów” badań nad świadomością, które dotyczą aspektów funkcjonalnych, takich jak rozróżnianie, integracja informacji i kontrola zachowania.

Trudnym problemem jest wyjaśnienie, dlaczego wykonywaniu tych funkcji towarzyszy doświadczenie. Nawet jeśli wszystkie istotne fakty funkcjonalne zostaną wyjaśnione, pozostaje pytanie: dlaczego wykonywanie tych funkcji jest powiązane z doświadczeniem? Wydaje się, że pytanie to nie daje się wyjaśnić mechanistycznie ani behawioralnie.

Odkrycia neurologiczne dotyczące świadomości

Neuronalne korelaty świadomości

Neuronauka dąży do identyfikacji neuronalnych korelatów świadomości, w skrócie NCC. Definiuje się je jako najmniejszą jednostkę zdarzeń neuronalnych wystarczającą do uzyskania określonej świadomej percepcji. NCC to neuronalne aktywności, stany lub podsystemy, które bezpośrednio korelują ze świadomością.

Naukowcy tacy jak Wolf Singer i Andreas Engel wykazali, że w mózgu zwierząt i ludzi występują czasowo zsynchronizowane wyładowania skupisk komórek nerwowych. Ta korelacja czasowa może mieć kluczowe znaczenie dla pojawienia się świadomości. Hipoteza opiera się na założeniu, że mechanizmy wiązania czasowego są zaangażowane w cztery funkcje mózgu: świadomość, integrację sensoryczną, selekcję uwagi i pamięć roboczą.

Biologiczne podstawy procesów świadomych

Świadomość jest zależna od dostatecznego dopływu tlenu i cukru do kory mózgowej, a także od dostatecznie silnej aktywacji neuronów w korze asocjacyjnej. Te biologiczne przesłanki dowodzą, że świadomość nie jest jedynie abstrakcyjną właściwością, lecz ma konkretne, fizyczne podstawy.

Móżdżek zawiera trzy razy więcej neuronów niż kora mózgowa, jednak nawet przy poważnych uszkodzeniach świadomość pozostaje w dużej mierze nienaruszona. Sugeruje to, że kluczowa jest nie sama liczba neuronów, ale ich specyficzna organizacja i wzajemne powiązania w określonych obszarach mózgu.

Nowy wymiar transformacji cyfrowej z „zarządzaną sztuczną inteligencją” (Managed AI) – platforma i rozwiązanie B2B | Xpert Consulting – Zdjęcie: Xpert.Digital

Tutaj dowiesz się, jak Twoja firma może szybko, bezpiecznie i bez wysokich barier wejścia wdrażać dostosowane rozwiązania z zakresu sztucznej inteligencji.

Zarządzana platforma AI to kompleksowy, bezproblemowy pakiet rozwiązań dla sztucznej inteligencji. Zamiast zmagać się ze skomplikowaną technologią, kosztowną infrastrukturą i długotrwałymi procesami rozwoju, otrzymujesz gotowe rozwiązanie dopasowane do Twoich potrzeb od wyspecjalizowanego partnera – często w ciągu kilku dni.

Najważniejsze korzyści w skrócie:

⚡ Szybka implementacja: Od pomysłu do wdrożenia w ciągu kilku dni, a nie miesięcy. Dostarczamy praktyczne rozwiązania, które generują natychmiastową wartość.

🔒 Maksymalne bezpieczeństwo danych: Twoje wrażliwe dane pozostają u Ciebie. Gwarantujemy bezpieczne i zgodne z przepisami przetwarzanie bez udostępniania danych osobom trzecim.

💸 Brak ryzyka finansowego: Płacisz tylko za rezultaty. Wysokie początkowe inwestycje w sprzęt, oprogramowanie lub personel są całkowicie wyeliminowane.

🎯 Skoncentruj się na swojej podstawowej działalności: Skoncentruj się na tym, co robisz najlepiej. Zajmujemy się całościową implementacją techniczną, obsługą i utrzymaniem Twojego rozwiązania AI.

📈 Przyszłościowa i skalowalna: Twoja sztuczna inteligencja rośnie razem z Tobą. Dbamy o ciągłą optymalizację i skalowalność oraz elastycznie dostosowujemy modele do nowych wymagań.

Więcej na ten temat tutaj:

• Rozwiązanie Managed AI – Usługi w zakresie przemysłowej AI: Klucz do konkurencyjności w sektorze usług, przemysłu i inżynierii mechanicznej

Dlaczego modele sztucznej inteligencji nie mogą rozwinąć świadomości

Brak intencjonalności i sensu

Modele sztucznej inteligencji przetwarzają symbole i wektory bez rozwijania wewnętrznego poczucia znaczenia. Manipulują identyfikatorami tokenów i strukturami numerycznymi, a nie znaczeniami jako żywą treścią. To przetwarzanie symboli odbywa się wyłącznie syntaktycznie, bez jakiegokolwiek semantycznego zrozumienia manipulowanych znaków.

Argument „Chińskiego Pokoju” Johna Searle’a ilustruje ten problem. W tym eksperymencie myślowym osoba postępuje zgodnie z zasadami manipulowania chińskimi symbolami, nie znając chińskiego. Chociaż odpowiedzi wydają się rozsądne dla rodzimych użytkowników języka chińskiego, ani osoba, ani system jako całość nie rozumieją znaczenia znaków. Komputery wykonują programy w podobny sposób – stosują reguły składniowe, nie posiadając żadnej wiedzy semantycznej.

Brak perspektywy pierwszoosobowej

Systemy sztucznej inteligencji działają bez automodelu ani fenomenalnego wewnętrznego obrazu. Nie ma odniesienia do siebie, ponieważ nie istnieje perspektywa pierwszoosobowa. Jednak świadomość charakteryzuje się zasadniczo istnieniem subiektywnej perspektywy – „to trochę jak bycie tym systemem”.

Słynny esej Thomasa Nagela „Jak to jest być nietoperzem?” podkreśla tę właściwość świadomości. Świadomość z konieczności zawiera subiektywny wymiar doświadczalny, którego nie da się w pełni opisać z zewnątrz. Systemom sztucznej inteligencji brakuje takiej subiektywnej perspektywy wewnętrznej – przetwarzają informacje bez tworzenia podmiotu doświadczającego.

Mechanistyczne przetwarzanie informacji zamiast świadomego doświadczenia

Sygnały nagrody w systemach AI to skalary, a nie doznania. Modele reagują na liczbowe wartości sprzężenia zwrotnego, nie postrzegając ich jako dodatnich ani ujemnych. Sygnały te jedynie kierują regulacją parametrów w procesie uczenia się, ale nie generują subiektywnych odczuć przyjemności ani bólu.

Całe przetwarzanie w systemach AI opiera się na optymalizacji matematycznej, statystycznym rozpoznawaniu wzorców i obliczaniu prawdopodobieństwa. Więcej parametrów, większa złożoność czy multimodalność nie zmieniają tej zasady. Obliczenia statystyczne, niezależnie od swojej złożoności, nie generują świadomości.

Modele multimodalne i rozszerzona złożoność

Przetwarzanie różnych typów danych

Modele multimodalne przetwarzające tekst, obrazy lub dźwięk łączą różne strumienie wejściowe we wspólne przestrzenie reprezentacyjne. Ta możliwość znacznie zwiększa złożoność rozpoznawania wzorców i umożliwia systemom wychwytywanie relacji między różnymi modalnościami.

Integrację różnych typów danych osiąga się za pomocą specjalistycznych koderów, które przekształcają każdą modalność we wspólną przestrzeń wektorową. Tekst jest przetwarzany za pomocą technik tokenizacji i osadzania, obrazy są konwertowane na wektory cech za pomocą splotowych sieci neuronowych, a dane audio są konwertowane na reprezentacje numeryczne za pomocą analizy spektrogramowej.

Granice rosnącej złożoności

Pomimo imponujących możliwości systemów multimodalnych, podstawowym procesem przetwarzania pozostaje mapowanie między reprezentacjami danych. Systemy uczą się korelacji statystycznych między różnymi modalnościami wejściowymi, ale nie rozwijają koncepcyjnego zrozumienia relacji między tymi modalnościami.

Zwiększona liczba parametrów i możliwości przetwarzania prowadzą do precyzyjniejszego rozpoznawania wzorców i bardziej spójnych wyników, ale nie zmieniają fundamentalnej natury przetwarzania informacji. Nawet najbardziej złożone systemy multimodalne działają wyłącznie na poziomie korelacji statystycznych i transformacji matematycznych.

Aktualne badania i podejścia teoretyczne

Wskaźniki świadomości w badaniach nad sztuczną inteligencją

Naukowcy opracowali różne wskaźniki potencjalnej świadomości w systemach sztucznej inteligencji, oparte na neuronaukowych teoriach świadomości. Obejmują one takie aspekty, jak przetwarzanie rekurencyjne, dynamika globalnej przestrzeni roboczej oraz mechanizmy schematów uwagi.

Teoria Globalnej Przestrzeni Roboczej zakłada, że ​​świadome informacje są udostępniane w centralnej przestrzeni roboczej, skąd są dostępne dla różnych procesów poznawczych. Teorie przetwarzania rekurencyjnego podkreślają znaczenie pętli sprzężenia zwrotnego między różnymi obszarami mózgu dla powstawania świadomego doświadczenia.

Zastrzeżenia i ograniczenia filozoficzne

Pomimo tych podejść teoretycznych, fundamentalne obiekcje filozoficzne co do możliwości istnienia świadomości maszynowej pozostają aktualne. Argument z chińskiego pokoju dowodzi, że manipulacja składniowa nie wystarcza do zrozumienia semantyki. Nawet jeśli system wykazuje wszelkie zewnętrzne oznaki inteligencji, nie oznacza to koniecznie, że jest świadomy.

Koncepcja supremacji świadomości, analogiczna do supremacji kwantowej, identyfikuje obliczenia, które mogą być unikalne dla świadomości. Należą do nich elastyczna modulacja uwagi, sprawne radzenie sobie z nowymi kontekstami i ucieleśnione poznanie – aspekty wykraczające poza samo przetwarzanie informacji.

Ucieleśnienie i poznanie sytuacyjne

Znaczenie ucieleśnienia

Świadomość może być nierozerwalnie związana z ucieleśnieniem fizycznym. Teorie poznania ucieleśnionego zakładają, że procesy poznawcze są zasadniczo kształtowane przez fizyczną interakcję z otoczeniem. Ciało nie jest jedynie biernym pojemnikiem dla mózgu, lecz aktywnie uczestniczy w procesach poznawczych.

Ludzka świadomość rozwija się poprzez ciągłą interakcję ze środowiskiem fizycznym i społecznym. Interakcje te kształtują struktury neuronowe i tworzą podstawę świadomego doświadczenia. Systemy sztucznej inteligencji, działające głównie jako odcieleśnione systemy przetwarzania informacji, nie posiadają tego fundamentalnego wymiaru.

Czasowość i ciągłe doświadczenie

Świadomość to zjawisko rozciągnięte w czasie, charakteryzujące się ciągłymi strumieniami doświadczeń. Ludzie doświadczają nie tylko pojedynczych chwil, ale spójnej, narracyjnej struktury swojej świadomości w czasie.

Systemy AI przetwarzają dyskretne dane wejściowe i generują dyskretne dane wyjściowe bez rozwijania ciągłego, świadomego doświadczenia. Każda interakcja jest zasadniczo niezależna od poprzednich interakcji systemu, nawet jeśli informacje kontekstowe są statystycznie przechowywane.

Rozwój sztucznej inteligencji: między inteligencją technologiczną a filozoficznymi ograniczeniami świadomości

Możliwe kierunki rozwoju technologii AI

Badania nad sztuczną inteligencją rozwijają się dynamicznie, dzięki coraz bardziej zaawansowanym modelom i nowym architekturom. Przyszłe systemy mogłyby symulować procesy biologiczne jeszcze dokładniej i potencjalnie rozwijać właściwości, które będą sprawiać wrażenie bardziej świadomych.

Rozwój komputerów neuromorficznych, naśladujących biologiczne sieci neuronowe, może otworzyć nowe możliwości. Integracja systemów sztucznej inteligencji z ciałami robotów mogłaby również w większym stopniu uwzględniać aspekty ucieleśnionego poznania.

Inteligencja maszyn kontra świadomość: filozoficzny spacer po linie

Kwestia świadomości maszyn ma istotne implikacje etyczne. Gdyby systemy sztucznej inteligencji mogły stać się świadome, musielibyśmy na nowo rozważyć ich prawa moralne i naszą odpowiedzialność wobec nich.

Obecnie wszystkie dostępne dowody sugerują, że obecne systemy sztucznej inteligencji nie posiadają świadomości. Są one wysoce zaawansowanymi narzędziami do przetwarzania informacji i rozpoznawania wzorców, ale nie są świadomymi bytami. Ta ocena może ulec zmianie wraz z przyszłym rozwojem technologicznym, ale wymaga fundamentalnych przełomów w naszym rozumieniu relacji między procesami fizycznymi a świadomym doświadczeniem.

Odróżnienie inteligentnego zachowania od świadomego doświadczenia pozostaje jednym z największych wyzwań w badaniach nad sztuczną inteligencją i filozofii świadomości. Chociaż systemy sztucznej inteligencji coraz częściej wykazują inteligentne zachowanie, brakuje im fundamentalnych cech świadomego doświadczenia: intencjonalności, świadomości fenomenalnej i subiektywnej perspektywy pierwszoosobowej.

Niezależne platformy AI jako strategiczna alternatywa dla europejskich firm – Zdjęcie: Xpert.Digital

Ki-Gamechanger: najbardziej elastyczne rozwiązania platformy AI, które obniżają koszty, poprawiają ich decyzje i zwiększają wydajność

Niezależna platforma AI: integruje wszystkie odpowiednie źródła danych firmy

• Szybka integracja AI: rozwiązania AI dostosowane do firm w ciągu kilku godzin lub dni zamiast miesięcy
• Elastyczna infrastruktura: oparta na chmurze lub hosting we własnym centrum danych (Niemcy, Europa, bezpłatny wybór lokalizacji)

• Najwyższe bezpieczeństwo danych: Wykorzystanie w kancelariach jest bezpiecznym dowodem
• Korzystaj z szerokiej gamy źródeł danych firmy
• Wybór własnych lub różnych modeli AI (DE, UE, USA, CN)

Więcej na ten temat tutaj:

• Niezależne platformy AI kontra hiperskalery: które rozwiązanie jest dla Ciebie odpowiednie?

☑️ Wsparcie MŚP w zakresie strategii, doradztwa, planowania i wdrażania

☑️ Tworzenie lub wyrównanie strategii AI

☑️ Pionierski rozwój biznesu

Konrada Wolfensteina

Chętnie będę Twoim osobistym doradcą.

Możesz się ze mną skontaktować wypełniając poniższy formularz kontaktowy lub po prostu dzwoniąc pod numer +49 89 89 674 804 (Monachium) .

Nie mogę się doczekać naszego wspólnego projektu.

Xpert.Digital to centrum przemysłu skupiające się na cyfryzacji, inżynierii mechanicznej, logistyce/intralogistyce i fotowoltaice.

Dzięki naszemu rozwiązaniu do rozwoju biznesu 360° wspieramy znane firmy od rozpoczęcia nowej działalności po sprzedaż posprzedażną.

Wywiad rynkowy, smarketing, automatyzacja marketingu, tworzenie treści, PR, kampanie pocztowe, spersonalizowane media społecznościowe i pielęgnacja leadów to część naszych narzędzi cyfrowych.

Więcej informacji znajdziesz na: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus