Por que os modelos de inteligência artificial não podem ter consciência

A arquitetura básica dos modelos Transformer

Os sistemas atuais de inteligência artificial, especialmente modelos de linguagem de grande porte como GPT e ChatGPT, baseiam-se na chamada arquitetura Transformer. Esta representa uma forma especializada de processamento de dados matemáticos desenvolvida por pesquisadores do Google em 2017. Essa arquitetura opera inteiramente com base em cálculos numéricos e padrões estatísticos, sem desenvolver uma compreensão mais aprofundada do conteúdo processado.

Um modelo de transformador consiste em camadas de codificador e decodificador empilhadas que trabalham juntas para processar os dados de entrada. O codificador transforma os dados de entrada em representações matemáticas, enquanto o decodificador converte essas informações na saída desejada. Ambos os componentes utilizam operações matemáticas complexas, como multiplicações de matrizes e funções de ativação não lineares, para realizar suas tarefas.

Como funcionam os mecanismos de autoatenção

No cerne da arquitetura do Transformer está o mecanismo de autoatenção. Ele permite que o modelo atribua pesos diferentes a diferentes partes de uma sequência de entrada. O mecanismo calcula produtos escalares entre vetores para modelar estruturas de dependência dentro de uma sequência. No entanto, esses pesos são coeficientes puramente numéricos que capturam regularidades estatísticas nos dados de treinamento.

O termo "atenção" é puramente metafórico neste contexto. Não se trata de atenção consciente no sentido humano, mas sim de cálculos matemáticos que determinam quais partes da entrada devem receber mais peso ao gerar a saída. Esses cálculos seguem regras determinísticas e se baseiam em matrizes de peso aprendidas.

Espaços de processamento e incorporação de tokens

O processamento começa com a conversão do texto nos chamados tokens, que atuam como unidades numéricas. Esses tokens são então incorporados em espaços vetoriais de alta dimensão chamados embeddings. Um embedding é uma representação matemática que representa cada palavra ou seção de texto como um ponto em um espaço multidimensional.

A posição de um token neste espaço de incorporação é determinada por processos de otimização que visam melhorar a precisão da previsão do modelo. A proximidade no espaço de incorporação reflete similaridades estatísticas no corpus de treinamento, mas não o significado semântico em seu verdadeiro sentido. Essas incorporações são meras coordenadas em um espaço matemático cujos valores são otimizados por meio de aprendizado de máquina.

Os fundamentos matemáticos do processamento de IA

Parâmetros e otimização

Os modelos de linguagem modernos contêm bilhões de parâmetros. Esses parâmetros são valores numéricos que são ajustados usando gradiente descendente para minimizar uma função de perda. Gradiente descendente é uma técnica de otimização matemática que altera sistematicamente os parâmetros de um modelo para melhorar seu desempenho.

O processo funciona de forma semelhante a uma caminhada em uma cadeia de montanhas sob neblina espessa. O modelo se aproxima gradualmente do ponto ótimo, calculando a inclinação da função de perda e movendo-se na direção oposta. Esses parâmetros servem apenas como coeficientes de otimização para funções matemáticas e não têm significado ou intenção consciente.

Aprendizagem por reforço a partir do feedback humano

Um avanço importante na tecnologia de IA é o aprendizado por reforço a partir do feedback humano. Esse método traduz as preferências humanas em sinais numéricos de recompensa. O modelo ajusta seus parâmetros para aumentar a probabilidade dos resultados preferidos pelos humanos.

O RLHF normalmente envolve três etapas: primeiro, o modelo é pré-treinado por meio de aprendizado supervisionado. Em seguida, o feedback humano é coletado para treinar um modelo de recompensa. Por fim, o modelo original é otimizado por meio de aprendizado por reforço para maximizar as preferências previstas pelo modelo de recompensa. Todo esse processo é puramente matemático e não envolve nenhuma tomada de decisão consciente.

Transformação Softmax e distribuições de probabilidade

Ao final do processamento, a função softmax transforma os valores brutos em distribuições de probabilidade. A fórmula matemática para a função softmax é: Softmax(x_i) = e^(x_i) / Σ(e^(x_j)). Esta função converte um vetor de valores numéricos em um vetor de probabilidades cuja soma é igual a um.

O próximo token é selecionado extraindo uma amostra dessa distribuição de probabilidade ou usando o método argmax. Este método é uma regra estatística pura, sem tomada de decisão consciente. A função softmax simplesmente permite que o modelo apresente sua saída de forma interpretável, sem exigir qualquer consciência ou compreensão.

O problema filosófico da consciência

Definição e propriedades da consciência

A consciência abrange todos os estados vivenciados por um indivíduo. Inclui tanto a totalidade das experiências quanto a consciência como um tipo especial de percepção imediata dessas experiências. Filósofos e neurocientistas distinguem entre vários aspectos da consciência, sendo a consciência fenomenal e a consciência de acesso de particular importância.

Consciência fenomenal refere-se à qualidade experiencial subjetiva dos estados mentais. É o que constitui estar em um estado mental específico — a maneira como algo é sentido pelo sujeito que o vivencia. Essas qualidades experienciais subjetivas são chamadas qualia e são diretamente acessíveis apenas ao sujeito que percebe.

A intencionalidade como característica do mental

Intencionalidade refere-se à capacidade dos estados mentais de se referirem a algo. Franz Brentano introduziu esse termo na filosofia moderna e o considerou um traço característico da mente. Intencionalidade é a propriedade direcionada da consciência — o fato de que a consciência é sempre consciência de algo.

Estados intencionais têm um conteúdo independentemente da existência de seu objeto. Uma pessoa pode ter crenças sobre objetos inexistentes ou desejos por objetivos inatingíveis. Essa propriedade distingue fenômenos mentais de processos puramente físicos, que seguem leis exclusivamente causais.

O Difícil Problema da Consciência

David Chalmers formulou o "problema difícil da consciência" como a questão de por que e como os processos físicos no cérebro levam à experiência subjetiva. Este problema é categoricamente diferente dos "problemas fáceis" da pesquisa da consciência, que envolvem aspectos funcionais como discriminação, integração de informações e controle do comportamento.

O problema difícil é explicar por que o desempenho dessas funções é acompanhado pela experiência. Mesmo que todos os fatos funcionais relevantes sejam explicados, a questão adicional permanece: por que o desempenho dessas funções está associado à experiência? Essa questão parece desafiar uma explicação mecanicista ou comportamental.

Descobertas neurocientíficas sobre a consciência

Correlatos neurais da consciência

A neurociência busca identificar os correlatos neurais da consciência, ou NCCs, abreviadamente. Estes são definidos como a menor unidade de eventos neurais suficiente para uma percepção consciente específica. NCCs são atividades, estados ou subsistemas neurais que se correlacionam diretamente com a consciência.

Pesquisadores como Wolf Singer e Andreas Engel demonstraram que descargas sincronizadas temporalmente de grupos de células nervosas existem no cérebro de animais e humanos. Essa correlação temporal pode ser crucial para o surgimento da consciência. A hipótese se baseia na suposição de que mecanismos de ligação temporal estão envolvidos em quatro funções cerebrais: consciência, integração sensorial, seleção atencional e memória de trabalho.

Fundamentos biológicos dos processos conscientes

A consciência depende de um suprimento suficiente de oxigênio e açúcar para o córtex cerebral, bem como de uma ativação suficientemente forte dos neurônios no córtex associativo. Esses pré-requisitos biológicos demonstram que a consciência não é meramente uma propriedade abstrata, mas possui fundamentos físicos concretos.

O cerebelo contém três vezes mais neurônios que o córtex cerebral, mas mesmo com danos graves, a consciência permanece praticamente intacta. Isso sugere que não é o número de neurônios que é crucial, mas sim sua organização específica e interconexão em certas regiões cerebrais.

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Por que os modelos de IA não podem desenvolver consciência

Falta de intencionalidade e significado

Modelos de IA processam símbolos e vetores sem desenvolver um senso interno de significado. Eles manipulam IDs de tokens e estruturas numéricas, não significados como conteúdo vivido. Esse processamento simbólico ocorre puramente sintaticamente, sem qualquer compreensão semântica dos caracteres manipulados.

O Argumento da Sala Chinesa de John Searle ilustra esse problema. Neste experimento mental, uma pessoa segue regras para manipular símbolos chineses sem entender chinês. Embora as respostas pareçam razoáveis ​​para falantes nativos de chinês, nem a pessoa nem o sistema como um todo entendem o significado dos caracteres. Computadores executam programas de forma semelhante — eles aplicam regras sintáticas sem possuir qualquer compreensão semântica.

Ausência de uma perspectiva em primeira pessoa

Os sistemas de IA operam sem um automodelo ou uma visão interna fenomenal. Não há autorreferência, visto que não existe uma perspectiva em primeira pessoa. No entanto, a consciência é essencialmente caracterizada pela existência de uma perspectiva subjetiva — um "é como ser este sistema".

O famoso ensaio de Thomas Nagel, "Como é ser um morcego?", enfatiza essa propriedade da consciência. A consciência inclui necessariamente uma dimensão experiencial subjetiva que não pode ser totalmente descrita de fora. Os sistemas de IA carecem dessa perspectiva interna subjetiva — eles processam informações sem criar um sujeito experiencial.

Processamento mecanicista de informações em vez de experiência consciente

Sinais de recompensa em sistemas de IA são escalares, não sensações. Os modelos respondem a valores numéricos de feedback sem os experimentar como positivos ou negativos. Esses sinais apenas orientam o ajuste dos parâmetros durante o processo de aprendizagem, mas não geram sensações subjetivas de prazer ou dor.

Todo o processamento em sistemas de IA é baseado em otimização matemática, reconhecimento estatístico de padrões e cálculo de probabilidade. Mais parâmetros, maior complexidade ou multimodalidade não alteram esse princípio. O cálculo estatístico, independentemente de sua complexidade, não produz consciência.

Modelos multimodais e complexidade estendida

Processando diferentes tipos de dados

Modelos multimodais que processam texto, imagens ou áudio combinam diferentes fluxos de entrada em espaços representacionais comuns. Essa capacidade aumenta significativamente a complexidade do reconhecimento de padrões e permite que os sistemas capturem relações entre diferentes modalidades.

A integração de diferentes tipos de dados é realizada por codificadores especializados que transformam cada modalidade em um espaço vetorial comum. O texto é processado usando técnicas de tokenização e incorporação, as imagens são convertidas em vetores de características usando redes neurais convolucionais e os dados de áudio são convertidos em representações numéricas usando análise de espectrograma.

Limites da complexidade crescente

Apesar das impressionantes capacidades dos sistemas multimodais, o processo fundamental de processamento continua sendo um mapeamento entre representações de dados. Os sistemas aprendem correlações estatísticas entre diferentes modalidades de entrada, mas não desenvolvem uma compreensão conceitual das relações entre essas modalidades.

O aumento do número de parâmetros e da capacidade de processamento leva a um reconhecimento de padrões mais preciso e a saídas mais coerentes, mas não altera a natureza fundamental do processamento de informações. Mesmo os sistemas multimodais mais complexos operam exclusivamente no nível de correlações estatísticas e transformações matemáticas.

Pesquisas atuais e abordagens teóricas

Indicadores de consciência na pesquisa de IA

Cientistas desenvolveram diversos indicadores de possível consciência em sistemas de IA com base em teorias neurocientíficas da consciência. Esses indicadores incluem aspectos como processamento recorrente, dinâmica global do espaço de trabalho e mecanismos de esquemas atencionais.

A Teoria do Espaço de Trabalho Global propõe que a informação consciente é disponibilizada em um espaço de trabalho central, de onde é acessível a diversos processos cognitivos. As teorias do processamento recorrente enfatizam a importância dos ciclos de feedback entre diferentes regiões do cérebro para o surgimento da experiência consciente.

Objeções e limitações filosóficas

Apesar dessas abordagens teóricas, objeções filosóficas fundamentais à possibilidade da consciência da máquina permanecem. O Argumento da Sala Chinesa demonstra que a manipulação sintática não é suficiente para a compreensão semântica. Mesmo que um sistema exiba todos os sinais externos de inteligência, isso não significa necessariamente que seja consciente.

O conceito de supremacia consciente, análogo à supremacia quântica, identifica computações que podem ser exclusivas da consciência. Estas incluem modulação flexível da atenção, gerenciamento robusto de novos contextos e cognição incorporada — aspectos que vão além do simples processamento de informações.

Incorporação e cognição situada

A importância da incorporação

A consciência pode ser inseparável da corporeidade física. As teorias da cognição corporificada defendem que os processos cognitivos são fundamentalmente moldados pela interação física com o ambiente. O corpo não é meramente um recipiente passivo para o cérebro, mas participa ativamente dos processos cognitivos.

A consciência humana se desenvolve por meio da interação contínua com o ambiente físico e social. Essas interações moldam estruturas neurais e criam a base para a experiência consciente. Os sistemas de IA, que operam principalmente como sistemas de processamento de informações desencarnados, carecem dessa dimensão fundamental.

Temporalidade e experiência contínua

A consciência é um fenômeno temporalmente prolongado, caracterizado por fluxos contínuos de experiência. Os humanos vivenciam não apenas momentos individuais, mas uma estrutura narrativa coerente de sua consciência ao longo do tempo.

Os sistemas de IA processam entradas discretas e geram saídas discretas sem desenvolver uma experiência consciente contínua. Cada interação é essencialmente independente das interações anteriores do sistema, mesmo que as informações de contexto sejam armazenadas estatisticamente.

Desenvolvimento da IA: entre a inteligência tecnológica e os limites filosóficos da consciência

Possíveis desenvolvimentos na tecnologia de IA

A pesquisa em IA avança rapidamente, com modelos cada vez mais poderosos e novas arquiteturas. Sistemas futuros poderão simular processos biológicos com ainda mais precisão e, potencialmente, desenvolver propriedades que pareçam mais conscientes.

Desenvolvimentos em direção a computadores neuromórficos que imitam redes neurais biológicas podem abrir novas possibilidades. A integração de sistemas de IA em corpos robóticos também pode levar mais em conta os aspectos da cognição incorporada.

Inteligência de Máquina vs. Consciência: Uma Caminhada Filosófica na Corda Bamba

A questão da consciência das máquinas tem implicações éticas significativas. Se os sistemas de IA pudessem se tornar conscientes, teríamos que reconsiderar seus direitos morais e nossas responsabilidades para com eles.

Atualmente, todas as evidências disponíveis sugerem que os sistemas de IA atuais carecem de consciência. São ferramentas altamente sofisticadas para processamento de informações e reconhecimento de padrões, mas não são entidades conscientes. Essa avaliação pode mudar com futuros desenvolvimentos tecnológicos, mas requer avanços fundamentais em nossa compreensão da relação entre processos físicos e experiência consciente.

Distinguir comportamento inteligente de experiência consciente continua sendo um dos maiores desafios na pesquisa em IA e na filosofia da consciência. Embora os sistemas de IA apresentem cada vez mais comportamento inteligente, eles carecem das propriedades fundamentais da experiência consciente: intencionalidade, consciência fenomenal e uma perspectiva subjetiva em primeira pessoa.

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