De ce modelele de inteligență artificială nu pot avea conștiință

Arhitectura de bază a modelelor Transformer

Sistemele actuale de inteligență artificială, în special modelele lingvistice mari precum GPT și ChatGPT, se bazează pe așa-numita arhitectură Transformer. Aceasta este o formă specializată de procesare matematică a datelor, dezvoltată de cercetătorii de la Google în 2017. Această arhitectură funcționează în întregime pe baza unor calcule numerice și a unor modele statistice, fără a dezvolta o înțelegere mai profundă a conținutului procesat.

Un model de transformator este alcătuit din straturi suprapuse de codificator și decodificator care lucrează împreună pentru a procesa datele de intrare. Codificatorul transformă datele de intrare în reprezentări matematice, în timp ce decodificatorul convertește aceste informații în rezultatul dorit. Ambele componente utilizează operații matematice complexe, cum ar fi înmulțirile matriceale și funcțiile de activare neliniară, pentru a-și îndeplini sarcinile.

Cum funcționează mecanismele de autoatenție

Nucleul arhitecturii Transformer este Mecanismul de Autoatenție. Acesta permite modelului să pondereze diferit diferite părți ale unei secvențe de intrare. Mecanismul calculează produse scalare între vectori pentru a modela structurile de dependență dintr-o secvență. Cu toate acestea, aceste ponderi sunt coeficienți pur numerici care surprind regularități statistice în datele de antrenament.

Termenul „atenție” în acest context este pur metaforic. Nu se referă la atenția conștientă în sensul uman, ci mai degrabă la calcule matematice care determină căror părți ale datelor de intrare ar trebui să li se acorde o pondere mai mare atunci când se generează rezultatul. Aceste calcule urmează reguli deterministe și se bazează pe matrici de ponderi învățate.

Spații de procesare și încorporare a jetoanelor

Prelucrarea începe cu conversia textului în așa-numitele jetoane, care funcționează ca unități numerice. Aceste jetoane sunt apoi încorporate în spații vectoriale de dimensiuni mari numite embedding-uri. Un embedding este o reprezentare matematică care descrie fiecare cuvânt sau segment de text ca un punct într-un spațiu multidimensional.

Poziția unui token în acest spațiu de încorporare este determinată de procese de optimizare care vizează îmbunătățirea preciziei predictive a modelului. Proximitatea în spațiul de încorporare reflectă similarități statistice în corpusul de antrenament, dar nu semnificații semantice în sens strict. Aceste încorporari sunt pur și simplu coordonate într-un spațiu matematic ale cărui valori sunt optimizate prin învățare automată.

Fundamentele matematice ale procesării inteligenței artificiale

Parametri și optimizare

Modelele de limbaj modern conțin miliarde de parametri. Acești parametri sunt valori numerice care sunt ajustate folosind coborârea gradienților pentru a minimiza o funcție de pierdere. Coborârea gradienților este o tehnică de optimizare matematică care modifică sistematic parametrii unui model pentru a-i îmbunătăți performanța.

Procesul funcționează similar cu o drumeție pe un munte în ceață densă. Modelul se apropie treptat de punctul optim prin calcularea pantei funcției de pierdere și deplasarea în direcția opusă. Acești parametri servesc exclusiv drept coeficienți de optimizare pentru funcțiile matematice și nu au nicio semnificație sau intenție conștientă.

Învățarea prin consolidare din feedback-ul uman

O dezvoltare cheie în tehnologia inteligenței artificiale este învățarea prin consolidare din feedback-ul uman. Această metodă traduce preferințele umane în semnale numerice de recompensă. Modelul își ajustează parametrii pentru a crește probabilitatea cheltuielilor evaluate ca fiind preferențiale de către oameni.

RLHF cuprinde de obicei trei etape: Mai întâi, modelul este pre-antrenat folosind învățarea supravegheată. Apoi, se colectează feedback uman pentru a antrena un model de recompensă. În cele din urmă, modelul original este optimizat folosind învățarea prin consolidare pentru a maximiza preferințele prezise de modelul de recompensă. Întregul proces este pur matematic și nu implică luarea unor decizii conștiente.

Transformarea Softmax și distribuțiile de probabilitate

La sfârșitul procesării, funcția softmax transformă valorile brute în distribuții de probabilitate. Formula matematică pentru funcția softmax este: Softmax(x_i) = e^(x_i) / Σ(e^(x_j)). Această funcție convertește un vector de valori numerice într-un vector de probabilități a căror sumă este egală cu unu.

Următorul token este selectat prin extragerea unui eșantion din această distribuție de probabilitate sau prin utilizarea unei metode Argmax. Această metodă Argmax este o regulă pur statistică, fără luarea unor decizii conștiente. Funcția Softmax permite doar modelului să își prezinte rezultatele într-o formă interpretabilă, fără ca vreun gând sau o înțelegere conștientă să joace vreun rol.

Problema filosofică a conștiinței

Definiția și proprietățile conștiinței

Conștiința cuprinde toate stările trăite de un individ. Include atât totalitatea experiențelor, cât și conștientizarea ca un anumit tip de percepție imediată a acestor experiențe. Filosofii și neurocercetătorii disting diverse aspecte ale conștiinței, conștiința fenomenală și conștiința de acces fiind de o importanță deosebită.

Conștiința fenomenală se referă la calitatea experiențială subiectivă a stărilor mentale. Este ceea ce constituie a fi într-o anumită stare mentală - modul în care ceva este simțit de subiectul care experimentează. Aceste calități experiențiale subiective se numesc qualia și sunt direct accesibile doar subiectului care percepe.

Intenționalitatea ca o caracteristică a minții

Intenționalitatea se referă la capacitatea stărilor mentale de a se referi la ceva. Franz Brentano a introdus acest concept în filosofia modernă și l-a considerat o trăsătură caracteristică a mentalului. Intenționalitatea este proprietatea dirijată a conștiinței - faptul că conștiința este întotdeauna conștiință a ceva.

Stările intenționale au conținut, indiferent dacă obiectul lor există sau nu. O persoană poate avea credințe despre obiecte inexistente sau poate nutri dorințe pentru scopuri imposibil de atins. Această proprietate distinge fenomenele mentale de procesele pur fizice, care urmează exclusiv legi cauzale.

Problema dificilă a conștiinței

David Chalmers a formulat „problema dificilă a conștiinței” ca fiind întrebarea de ce și cum procesele fizice din creier duc la experiență subiectivă. Această problemă diferă categoric de „problemele ușoare” ale cercetării conștiinței, care se referă la aspecte funcționale precum discriminarea, integrarea informațiilor și controlul comportamental.

Problema dificilă constă în explicarea motivului pentru care executarea acestor funcții este însoțită de experiență. Chiar dacă toate faptele funcționale relevante sunt explicate, rămâne o altă întrebare: De ce este executarea acestor funcții legată de experiență? Această întrebare pare să sfideze o explicație mecanicistă sau bazată pe comportament.

Descoperiri neuroștiințifice despre conștiință

Corelații neuronale ale conștiinței

Neuroștiința caută corelațiile neuronale ale conștiinței, sau NCC-urile. Acestea sunt definite ca fiind cea mai mică unitate de evenimente neuronale suficientă pentru o anumită percepție conștientă. NCC-urile sunt activități, stări sau subsisteme neuronale care sunt direct asociate cu conștiința.

Cercetători precum Wolf Singer și Andreas Engel au demonstrat că există descărcări sincronizate temporal ale rețelelor neuronale în creierul animal și uman. Această corelație temporală ar putea fi crucială pentru apariția conștiinței. Ipoteza se bazează pe presupunerea că mecanismele de sincronizare temporală sunt implicate în patru funcții ale creierului: conștientizarea, integrarea percepției senzoriale, selecția atenției și memoria de lucru.

Bazele biologice ale proceselor conștiente

Conștiința depinde de un aport adecvat de oxigen și glucoză la nivelul cortexului cerebral, precum și de o activare suficient de puternică a neuronilor din cortexul asociativ. Aceste premise biologice demonstrează că conștiința nu este doar o proprietate abstractă, ci are fundamente fizice concrete.

Cerebelul conține de trei ori mai mulți neuroni decât cortexul cerebral, însă chiar și în cazurile de leziuni severe, conștiința este în mare parte păstrată. Acest lucru sugerează că nu numărul mare de neuroni este crucial, ci mai degrabă organizarea și conectivitatea lor specifică în anumite regiuni ale creierului.

O nouă dimensiune a transformării digitale cu „IA gestionată” (Inteligență Artificială) – Platformă și soluție B2B | Xpert Consulting - Imagine: Xpert.Digital

Aici veți afla cum poate compania dumneavoastră să implementeze soluții personalizate de inteligență artificială rapid, în siguranță și fără bariere mari de intrare.

O platformă de inteligență artificială gestionată este soluția completă și fără griji pentru inteligența artificială. În loc să vă confruntați cu tehnologii complexe, infrastructură costisitoare și procese de dezvoltare îndelungate, primiți o soluție gata pregătită, adaptată nevoilor dumneavoastră, de la un partener specializat – adesea în doar câteva zile.

Principalele avantaje, pe scurt:

⚡ Implementare rapidă: De la idee la aplicație gata de utilizare în zile, nu luni. Oferim soluții practice care creează valoare adăugată imediată.

🔒 Securitate maximă a datelor: Datele dumneavoastră sensibile rămân la dumneavoastră. Garantăm procesare sigură și conformă, fără a partaja date cu terțe părți.

💸 Fără risc financiar: Plătești doar pentru rezultate. Investițiile inițiale mari în hardware, software sau personal sunt complet eliminate.

🎯 Concentrează-te pe afacerea ta principală: Concentrează-te pe ceea ce faci cel mai bine. Noi ne ocupăm de întreaga implementare tehnică, operare și mentenanță a soluției tale de inteligență artificială.

📈 Pregătit pentru viitor și scalabil: Inteligența artificială crește odată cu tine. Asigurăm optimizare și scalabilitate continuă și adaptăm flexibil modelele la noile cerințe.

Mai multe informații aici:

• Soluția de inteligență artificială gestionată - Servicii industriale de inteligență artificială: cheia competitivității în sectoarele serviciilor, industriei și ingineriei mecanice

De ce modelele de inteligență artificială nu pot dezvolta conștiința

Lipsa intenționalității și a sensului

Modelele de inteligență artificială procesează simboluri și vectori fără a dezvolta nicio semnificație internă. Ele manipulează ID-uri de token-uri și structuri numerice, nu semnificații ca și conținut trăit. Această procesare simbolică este pur sintactică, fără nicio înțelegere semantică a simbolurilor manipulate.

Argumentul camerei chinezești al lui John Searle ilustrează această problemă. În acest experiment mental, o persoană urmează reguli pentru manipularea simbolurilor chinezești fără a înțelege limba chineză. Deși răspunsurile par logice vorbitorilor nativi de chineză, nici persoana, nici sistemul în ansamblu nu înțeleg semnificația caracterelor. Calculatoarele execută programe în mod similar - aplică reguli sintactice fără a poseda o înțelegere semantică.

Absența unei perspective la persoana întâi

Sistemele de inteligență artificială funcționează fără un auto-model sau o perspectivă internă fenomenală. Nu există autoreferință, deoarece nu există o perspectivă la persoana întâi. Conștiința, însă, este caracterizată în esență de existența unei perspective subiective - un „Așa este, acest sistem”.

Celebrul eseu al lui Thomas Nagel, „Cum e să fii liliac?”, subliniază această caracteristică a conștiinței. Conștiința include în mod necesar o dimensiune subiectivă a experienței, care nu poate fi descrisă pe deplin din exterior. Sistemelor de inteligență artificială le lipsește o astfel de perspectivă internă subiectivă - ele procesează informații fără a crea un subiect experimental.

Prelucrarea mecanică a informațiilor în locul experienței conștiente

Semnalele de recompensă din sistemele de inteligență artificială sunt scalare, nu senzații. Modelele reacționează la valorile numerice de feedback fără a le percepe ca fiind pozitive sau negative. Aceste semnale controlează doar ajustările parametrilor în timpul procesului de învățare, dar nu generează senzații subiective de plăcere sau durere.

Toate procesele din sistemele de inteligență artificială se bazează pe optimizarea matematică, recunoașterea statistică a tiparelor și calculul probabilităților. Mai mulți parametri, o complexitate mai mare sau multimodalitatea nu schimbă acest principiu. Calculul statistic, indiferent de complexitatea sa, nu creează conștiință.

Modele multimodale și complexitate extinsă

Prelucrarea diferitelor tipuri de date

Modelele multimodale care procesează text, imagini sau sunet combină diferite fluxuri de intrare în spații reprezentaționale comune. Această capacitate crește semnificativ complexitatea recunoașterii tiparelor și permite sistemelor să înțeleagă relațiile dintre diferite modalități.

Integrarea diferitelor tipuri de date se realizează prin intermediul unor codificatoare specializate care transformă fiecare modalitate într-un spațiu vectorial comun. Textul este procesat prin tehnici de tokenizare și încorporare, imaginile sunt convertite în vectori de caracteristici folosind rețele neuronale convoluționale, iar datele audio sunt transformate în reprezentări numerice prin analiza spectrogramei.

Limitele creșterii complexității

În ciuda capacităților impresionante ale sistemelor multimodale, procesarea fundamentală rămâne o mapare între reprezentările datelor. Sistemele învață corelații statistice între diferite modalități de intrare, dar nu dezvoltă o înțelegere conceptuală a relațiilor dintre aceste modalități.

Numărul crescut de parametri și capacitatea de procesare duce la o recunoaștere mai precisă a tiparelor și la rezultate mai coerente, dar nu schimbă natura fundamentală a procesării informațiilor. Chiar și cele mai complexe sisteme multimodale operează exclusiv la nivelul corelațiilor statistice și al transformărilor matematice.

Cercetări actuale și abordări teoretice

Indicatori ai conștiinței în cercetarea IA

Oamenii de știință au dezvoltat diverși indicatori pentru o posibilă conștiință în sistemele de inteligență artificială, bazați pe teorii neuroștiințifice ale conștiinței. Aceștia includ aspecte precum procesarea recurentă, dinamica spațiului de lucru global și mecanismele schemei atenționale.

Teoria spațiului global de lucru postulează că informațiile conștiente sunt puse la dispoziție într-un spațiu de lucru central, de unde sunt accesibile diverselor procese cognitive. Teoriile procesării recurente subliniază importanța buclelor de feedback dintre diferite regiuni ale creierului pentru apariția experienței conștiente.

Obiecții și limitări filozofice

În ciuda acestor abordări teoretice, obiecțiile filosofice fundamentale la adresa posibilității conștiinței mașinii persistă. Argumentul Camerei Chineze demonstrează că manipularea sintactică este insuficientă pentru înțelegerea semantică. Chiar dacă un sistem prezintă toate semnele exterioare ale inteligenței, acest lucru nu înseamnă neapărat că este conștient.

Conceptul de supremație conștientă, analog supremației cuantice, identifică calcule care pot fi specifice conștiinței. Acestea includ modulația atențională flexibilă, gestionarea robustă a contextelor noi și cogniția întrupată - aspecte care depășesc simpla procesare a informațiilor.

Întruparea și cunoașterea situată

Importanța întrupării

Conștiința poate fi inseparabilă de întruparea fizică. Teoriile cunoașterii întrupate susțin că procesele cognitive sunt fundamental modelate de interacțiunea fizică cu mediul. Corpul nu este doar un recipient pasiv pentru creier, ci participă activ la procesele cognitive.

Conștiința umană se dezvoltă prin interacțiunea continuă cu mediul fizic și social. Aceste interacțiuni modelează structurile neuronale și creează fundamentul experienței conștiente. Sistemele de inteligență artificială, care funcționează în principal ca sisteme de procesare a informațiilor, fără trup, duc lipsă de această dimensiune fundamentală.

Temporalitate și experiență continuă

Conștiința este un fenomen extins temporal, caracterizat prin fluxuri continue de experiență. Oamenii nu experimentează doar momente individuale, ci o structură narativă coerentă a conștiinței lor de-a lungul timpului.

Sistemele de inteligență artificială procesează intrări discrete și generează ieșiri discrete fără a dezvolta o experiență continuă de conștientizare. Fiecare interacțiune este în esență independentă de interacțiunile anterioare ale sistemului, chiar dacă sunt stocate informații contextuale statistice.

Dezvoltarea IA: Între inteligența tehnologică și limitele filozofice ale conștiinței

Posibile evoluții în tehnologia IA

Cercetarea în domeniul inteligenței artificiale se dezvoltă rapid, cu modele din ce în ce mai puternice și arhitecturi noi. Sistemele viitoare ar putea simula procesele biologice cu o precizie și ar putea dezvolta proprietăți care seamănă mai mult cu conștiința.

Dezvoltările în domeniul computerelor neuromorfice, care imită rețelele neuronale biologice, ar putea deschide noi posibilități. Integrarea sistemelor de inteligență artificială în corpuri robotice ar putea, de asemenea, să acorde o atenție sporită aspectelor legate de cunoașterea întrupată.

Inteligența artificială vs. conștiință: O plimbare filosofică pe funambule

Chestiunea conștiinței mașinilor are implicații etice semnificative. Dacă sistemele de inteligență artificială ar putea deveni conștiente, ar trebui să reconsiderăm drepturile lor morale și responsabilitățile noastre față de ele.

În prezent, toate dovezile disponibile sugerează că sistemele de inteligență artificială actuale nu posedă conștiință. Acestea sunt instrumente extrem de sofisticate pentru procesarea informațiilor și recunoașterea tiparelor, dar nu entități conștiente. Această evaluare s-ar putea schimba odată cu evoluțiile tehnologice viitoare, dar necesită progrese fundamentale în înțelegerea relației dintre procesele fizice și experiența conștientă.

Distincția dintre comportamentul inteligent și experiența conștientă rămâne una dintre cele mai mari provocări în cercetarea inteligenței artificiale și în filosofia conștiinței. Deși sistemele de inteligență artificială prezintă din ce în ce mai mult comportamente inteligente, acestora le lipsesc proprietățile fundamentale ale experienței conștiente: intenționalitatea, conștientizarea fenomenală și o perspectivă subiectivă la persoana întâi.

Platforme independente de inteligență artificială ca alternativă strategică pentru companiile europene - Imagine: Xpert.Digital

AI Game Changer: Cea mai flexibilă platformă AI - Soluții personalizate care reduc costurile, îmbunătățesc deciziile și cresc eficiența

Platformă independentă de inteligență artificială: Integrează toate sursele de date relevante ale companiei

• Integrare rapidă cu inteligență artificială: Soluții de inteligență artificială personalizate pentru companii în câteva ore sau zile, în loc de luni
• Infrastructură flexibilă: Bazată pe cloud sau găzduire în propriul centru de date (Germania, Europa, alegere liberă a locației)

• Securitate maximă a datelor: utilizarea sa în firmele de avocatură este o dovadă incontestabilă
• Implementare într-o gamă largă de surse de date ale întreprinderii
• Alegerea propriilor modele de IA sau a unor modele diferite (DE, UE, SUA, CN)

Mai multe informații aici:

• Platforme independente de inteligență artificială vs. hiperscalere: Care soluție este potrivită?

☑️ Suport pentru IMM-uri în strategie, consultanță, planificare și implementare

☑️ Crearea sau realinierea strategiei de inteligență artificială

☑️ Dezvoltare de afaceri pionieră

Konrad Wolfenstein

Aș fi bucuros să vă servesc drept consilier personal.

Mă puteți contacta completând formularul de contact de mai jos sau pur și simplu sunându-mă la +49 89 89 674 804 (München) .

Aștept cu nerăbdare proiectul nostru comun.

Xpert.Digital este un hub pentru industrie, axat pe digitalizare, inginerie mecanică, logistică/intralogistică și fotovoltaică.

Cu soluția noastră de Dezvoltare Afaceri 360°, sprijinim companii renumite, de la achiziții noi până la post-vânzare.

Inteligența de piață, smarketing-ul, automatizarea marketingului, dezvoltarea de conținut, PR-ul, campaniile de e-mail, social media personalizate și cultivarea lead-urilor fac parte din instrumentele noastre digitale.

Puteți găsi mai multe informații la: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus