Почему модели искусственного интеллекта не могут обладать сознанием

Базовая архитектура моделей Transformer

Современные системы искусственного интеллекта, особенно крупные языковые модели, такие как GPT и ChatGPT, основаны на так называемой архитектуре Transformer. Это специализированная форма математической обработки данных, разработанная исследователями Google в 2017 году. Эта архитектура работает исключительно на основе численных вычислений и статистических закономерностей, не обеспечивая более глубокого понимания обрабатываемого контента.

Модель преобразователя состоит из слоёв кодера и декодера, которые совместно обрабатывают входные данные. Кодер преобразует входные данные в математические представления, а декодер — в желаемые выходные данные. Оба компонента используют для выполнения своих задач сложные математические операции, такие как умножение матриц и нелинейные функции активации.

Как работают механизмы самовнимания

В основе архитектуры Transformer лежит механизм самовосприятия. Он позволяет модели присваивать разные веса разным частям входной последовательности. Механизм вычисляет скалярные произведения векторов для моделирования структур зависимостей внутри последовательности. Однако эти веса представляют собой чисто числовые коэффициенты, отражающие статистические закономерности в обучающих данных.

Термин «внимание» в данном контексте чисто метафоричен. Это не осознанное внимание в человеческом понимании, а математические расчёты, определяющие, каким частям входных данных следует придать больший вес при формировании выходных данных. Эти расчёты следуют детерминированным правилам и основаны на матрицах весов, полученных с помощью обучения.

Пространства обработки и встраивания токенов

Обработка начинается с преобразования текста в так называемые токены, которые служат числовыми единицами. Эти токены затем встраиваются в многомерные векторные пространства, называемые эмбеддингами. Эмбеддинг — это математическое представление, представляющее каждое слово или фрагмент текста как точку в многомерном пространстве.

Положение токена в этом пространстве эмбеддинга определяется процессами оптимизации, направленными на повышение точности прогнозов модели. Близость в пространстве эмбеддинга отражает статистическое сходство в обучающем корпусе, но не семантическое значение в прямом смысле. Эти эмбеддинги представляют собой лишь координаты в математическом пространстве, значения которых оптимизируются посредством машинного обучения.

Математические основы обработки ИИ

Параметры и оптимизация

Современные языковые модели содержат миллиарды параметров. Эти параметры представляют собой числовые значения, которые корректируются с помощью градиентного спуска для минимизации функции потерь. Градиентный спуск — это математический метод оптимизации, который систематически изменяет параметры модели для повышения её эффективности.

Этот процесс похож на поход по горному хребту в густом тумане. Модель постепенно приближается к оптимальной точке, вычисляя наклон функции потерь и двигаясь в противоположном направлении. Эти параметры служат исключительно коэффициентами оптимизации для математических функций и не имеют никакого сознательного смысла или цели.

Обучение с подкреплением на основе обратной связи от человека

Важным достижением в области технологий искусственного интеллекта является обучение с подкреплением на основе обратной связи с человеком. Этот метод преобразует человеческие предпочтения в числовые сигналы вознаграждения. Модель корректирует свои параметры, чтобы повысить вероятность получения результатов, предпочитаемых человеком.

RLHF обычно включает три этапа: сначала модель предварительно обучается с помощью контролируемого обучения. Затем собирается обратная связь от человека для обучения модели вознаграждения. Наконец, исходная модель оптимизируется с помощью обучения с подкреплением для максимизации предпочтений, предсказанных моделью вознаграждения. Весь этот процесс является чисто математическим и не требует осознанного принятия решений.

Softmax-преобразование и распределения вероятностей

В конце обработки функция softmax преобразует исходные значения в распределения вероятностей. Математическая формула для функции softmax: Softmax(x_i) = e^(x_i) / Σ(e^(x_j)). Эта функция преобразует вектор числовых значений в вектор вероятностей, сумма которых равна единице.

Следующий токен выбирается путём выборки из этого распределения вероятностей или с помощью метода argmax. Этот метод представляет собой чисто статистическое правило, не требующее осознанного принятия решений. Функция softmax просто позволяет модели представить свои результаты в интерпретируемой форме, не требуя какого-либо осознания или понимания.

Философская проблема сознания

Определение и свойства сознания

Сознание охватывает все состояния, переживаемые человеком. Оно включает в себя как совокупность переживаний, так и сознание как особый вид непосредственного осознания этих переживаний. Философы и нейробиологи различают различные аспекты сознания, среди которых особое значение имеют феноменальное сознание и сознание доступа.

Феноменальное сознание относится к субъективному опытному качеству ментальных состояний. Оно определяет пребывание в определённом ментальном состоянии — то, как нечто ощущается субъектом. Эти субъективные опытные качества называются квалиа и напрямую доступны только воспринимающему субъекту.

Интенциональность как свойство психического

Интенциональность относится к способности ментальных состояний отсылать к чему-либо. Франц Брентано ввёл этот термин в современную философию и считал его характерной чертой разума. Интенциональность — это направленное свойство сознания, то есть тот факт, что сознание всегда является сознанием чего-либо.

Интенциональные состояния имеют содержание независимо от того, существует ли их объект. Человек может иметь убеждения о несуществующих объектах или желать недостижимых целей. Это свойство отличает психические явления от чисто физических процессов, подчиняющихся исключительно причинно-следственным законам.

Трудная проблема сознания

Дэвид Чалмерс сформулировал «трудную проблему сознания» как вопрос о том, почему и как физические процессы в мозге приводят к субъективному опыту. Эта проблема кардинально отличается от «лёгких проблем» исследований сознания, которые касаются таких функциональных аспектов, как различение, интеграция информации и контроль поведения.

Сложная проблема заключается в том, чтобы объяснить, почему выполнение этих функций сопровождается опытом. Даже если все соответствующие функциональные факты будут объяснены, остаётся вопрос: почему выполнение этих функций связано с опытом? Этот вопрос, по-видимому, не поддаётся механистическому или поведенческому объяснению.

Нейробиологические открытия в области сознания

Нейронные корреляты сознания

Нейробиология стремится выявить нейронные корреляты сознания (НКС). Они определяются как наименьшая единица нейронных событий, достаточная для конкретного осознанного восприятия. НКС — это нейронные активности, состояния или подсистемы, которые напрямую коррелируют с сознанием.

Такие исследователи, как Вольф Зингер и Андреас Энгель, продемонстрировали существование синхронизированных во времени разрядов кластеров нервных клеток в мозге животных и человека. Эта временная корреляция может иметь решающее значение для возникновения сознания. Гипотеза основана на предположении, что механизмы временной связи участвуют в четырёх функциях мозга: осознании, сенсорной интеграции, селекции внимания и рабочей памяти.

Биологические основы сознательных процессов

Сознание зависит от достаточного поступления кислорода и сахара в кору головного мозга, а также от достаточной активации нейронов ассоциативной коры. Эти биологические предпосылки показывают, что сознание — не просто абстрактное свойство, а имеет конкретные физические основания.

Мозжечок содержит в три раза больше нейронов, чем кора головного мозга, однако даже при тяжёлых повреждениях сознание в основном сохраняется. Это говорит о том, что решающее значение имеет не само количество нейронов, а их специфическая организация и взаимосвязь в определённых областях мозга.

Новое измерение цифровой трансформации с «Управляемым ИИ» (искусственным интеллектом) – платформа и решение B2B | Xpert Consulting - Изображение: Xpert.Digital

Здесь вы узнаете, как ваша компания может быстро, безопасно и без высоких барьеров для входа внедрять индивидуальные решения на основе ИИ.

Управляемая платформа ИИ — это ваш комплексный и простой в использовании пакет решений для искусственного интеллекта. Вместо того, чтобы разбираться со сложными технологиями, дорогостоящей инфраструктурой и длительными процессами разработки, вы получаете готовое решение, адаптированное под ваши потребности, от специализированного партнера — часто в течение нескольких дней.

Краткий обзор основных преимуществ:

⚡ Быстрое внедрение: от идеи до внедрения в эксплуатацию — всего за несколько дней, а не месяцев. Мы предлагаем практичные решения, которые приносят мгновенную пользу.

🔒 Максимальная безопасность данных: Ваши конфиденциальные данные остаются у вас. Мы гарантируем безопасную и соответствующую требованиям обработку данных без передачи третьим лицам.

💸 Отсутствие финансового риска: вы платите только за результат. Высокие первоначальные вложения в оборудование, программное обеспечение или персонал полностью исключены.

🎯 Сосредоточьтесь на своей основной деятельности: сосредоточьтесь на том, что у вас получается лучше всего. Мы возьмём на себя всю техническую реализацию, эксплуатацию и обслуживание вашего ИИ-решения.

📈 Перспективность и масштабируемость: ваш ИИ растёт вместе с вами. Мы обеспечиваем постоянную оптимизацию и масштабируемость, а также гибко адаптируем модели к новым требованиям.

Подробнее об этом здесь:

• Управляемое решение на основе ИИ — промышленные услуги ИИ: ключ к конкурентоспособности в секторах услуг, промышленности и машиностроения

Почему модели ИИ не могут развить сознание

Отсутствие преднамеренности и смысла

Модели ИИ обрабатывают символы и векторы, не развивая внутреннего смысла. Они оперируют идентификаторами токенов и числовыми структурами, а не смыслами как живым содержанием. Эта символьная обработка происходит исключительно синтаксически, без какого-либо семантического понимания обрабатываемых символов.

«Рассуждение о китайской комнате» Джона Сёрла иллюстрирует эту проблему. В этом мысленном эксперименте человек следует правилам манипулирования китайскими иероглифами, не понимая китайского языка. Хотя ответы кажутся носителям китайского языка разумными, ни человек, ни система в целом не понимают значения иероглифов. Компьютеры выполняют программы аналогичным образом — они применяют синтаксические правила, не обладая никаким семантическим пониманием.

Отсутствие вида от первого лица

Системы искусственного интеллекта работают без самомодели или феноменального внутреннего представления. Самореференции не существует, поскольку не существует точки зрения от первого лица. Однако сознание по сути характеризуется наличием субъективной точки зрения — «это как быть этой системой».

Знаменитое эссе Томаса Нагеля «Каково быть летучей мышью?» подчёркивает это свойство сознания. Сознание неизбежно включает в себя субъективное эмпирическое измерение, которое невозможно полностью описать извне. Системы искусственного интеллекта лишены такой субъективной внутренней перспективы — они обрабатывают информацию, не создавая субъекта восприятия.

Механистическая обработка информации вместо сознательного опыта

Сигналы вознаграждения в системах искусственного интеллекта являются скалярными величинами, а не ощущениями. Модели реагируют на числовые значения обратной связи, не воспринимая их как положительные или отрицательные. Эти сигналы лишь направляют корректировку параметров в процессе обучения, но не генерируют субъективных ощущений удовольствия или боли.

Вся обработка данных в системах искусственного интеллекта основана на математической оптимизации, статистическом распознавании образов и вероятностном расчёте. Большее количество параметров, большая сложность или мультимодальность не меняют этот принцип. Статистические расчёты, независимо от их сложности, не порождают сознание.

Мультимодальные модели и повышенная сложность

Обработка различных типов данных

Мультимодальные модели, обрабатывающие текст, изображения или аудио, объединяют различные входные потоки в общие репрезентативные пространства. Эта возможность значительно повышает сложность распознавания образов и позволяет системам фиксировать взаимосвязи между различными модальностями.

Интеграция различных типов данных достигается с помощью специализированных кодеров, преобразующих каждую модальность в единое векторное пространство. Текст обрабатывается с помощью методов токенизации и встраивания, изображения преобразуются в векторы признаков с помощью сверточных нейронных сетей, а аудиоданные преобразуются в числовые представления с помощью анализа спектрограмм.

Пределы возрастающей сложности

Несмотря на впечатляющие возможности мультимодальных систем, фундаментальным процессом обработки остаётся сопоставление представлений данных. Системы изучают статистические корреляции между различными модальностями входных данных, но не развивают концептуального понимания взаимосвязей между ними.

Увеличение числа параметров и вычислительной мощности приводит к более точному распознаванию образов и более когерентным результатам, но не меняет фундаментальной природы обработки информации. Даже самые сложные многомодальные системы работают исключительно на уровне статистических корреляций и математических преобразований.

Современные исследования и теоретические подходы

Индикаторы сознания в исследованиях ИИ

Учёные разработали различные индикаторы возможного наличия сознания в системах искусственного интеллекта, основанные на нейробиологических теориях сознания. К ним относятся такие аспекты, как рекуррентная обработка информации, динамика глобального рабочего пространства и механизмы схем внимания.

Теория глобального рабочего пространства предполагает, что сознательная информация хранится в центральном рабочем пространстве, откуда она доступна различным когнитивным процессам. Теории рекуррентной обработки подчёркивают важность обратных связей между различными областями мозга для возникновения сознательного опыта.

Философские возражения и ограничения

Несмотря на эти теоретические подходы, сохраняются фундаментальные философские возражения против возможности машинного сознания. Аргумент «китайской комнаты» показывает, что синтаксических манипуляций недостаточно для семантического понимания. Даже если система демонстрирует все внешние признаки интеллекта, это не обязательно означает, что она обладает сознанием.

Концепция превосходства сознания, аналогичная квантовому превосходству, определяет вычисления, которые могут быть присущи только сознанию. К ним относятся гибкая модуляция внимания, устойчивая обработка новых контекстов и воплощенное познание — аспекты, выходящие за рамки чистой обработки информации.

Воплощение и ситуативное познание

Важность воплощения

Сознание может быть неотделимо от физического воплощения. Теории воплощенного познания утверждают, что когнитивные процессы в основе своей формируются физическим взаимодействием с окружающей средой. Тело — не просто пассивное вместилище мозга, но активно участвует в когнитивных процессах.

Человеческое сознание развивается посредством постоянного взаимодействия с физической и социальной средой. Это взаимодействие формирует нейронные структуры и создаёт основу для сознательного опыта. Системы искусственного интеллекта, которые в основном функционируют как бестелесные системы обработки информации, лишены этого фундаментального измерения.

Временность и непрерывный опыт

Сознание — это растянутое во времени явление, характеризующееся непрерывными потоками опыта. Люди переживают не отдельные моменты, а целостную повествовательную структуру своего сознания во времени.

Системы искусственного интеллекта обрабатывают дискретные входные данные и генерируют дискретные выходные данные, не формируя непрерывного сознательного опыта. Каждое взаимодействие системы по сути независимо от предыдущих взаимодействий, даже если контекстная информация сохраняется статистически.

Развитие ИИ: между технологическим интеллектом и философскими пределами сознания

Возможные разработки в области технологий искусственного интеллекта

Исследования в области искусственного интеллекта стремительно развиваются, появляются всё более мощные модели и новые архитектуры. Будущие системы смогут ещё точнее моделировать биологические процессы и потенциально развивать свойства, которые будут казаться более сознательными.

Разработка нейроморфных компьютеров, имитирующих биологические нейронные сети, может открыть новые возможности. Интеграция систем искусственного интеллекта в роботизированные тела также может в большей степени учитывать аспекты воплощённого познания.

Машинный интеллект против сознания: философская прогулка по канату

Вопрос о машинном сознании имеет важные этические последствия. Если бы системы искусственного интеллекта могли обрести сознание, нам пришлось бы пересмотреть их моральные права и нашу ответственность по отношению к ним.

В настоящее время все имеющиеся данные свидетельствуют о том, что существующие системы искусственного интеллекта лишены сознания. Они представляют собой высокотехнологичные инструменты для обработки информации и распознавания образов, но не являются сознательными сущностями. Эта оценка может измениться с развитием технологий, но для её реализации необходимы фундаментальные прорывы в нашем понимании взаимосвязи между физическими процессами и сознательным опытом.

Различение разумного поведения и осознанного опыта остаётся одной из важнейших задач в исследованиях ИИ и философии сознания. Хотя системы ИИ всё чаще демонстрируют разумное поведение, им недостаёт фундаментальных свойств осознанного опыта: преднамеренности, феноменального сознания и субъективной точки зрения от первого лица.

Независимые платформы ИИ как стратегическая альтернатива для европейских компаний — Изображение: Xpert.Digital

Ki-GameChanger: наиболее гибкие решения AI-Tailor, которые снижают затраты, улучшают свои решения и повышают эффективность

Независимая платформа искусственного интеллекта: интегрирует все соответствующие источники данных компании

• Быстрая интеграция AI: специально разработанные решения для ИИ для компаний в течение нескольких часов или дней вместо месяцев
• Гибкая инфраструктура: облачный или хостинг в вашем собственном центре обработки данных (Германия, Европа, свободный выбор местоположения)

• Самая высокая безопасность данных: использование в юридических фирмах является безопасным доказательством
• Используйте в широком спектре источников данных компании
• Выбор ваших собственных или различных моделей искусственного интеллекта (DE, EU, USA, CN)

Подробнее об этом здесь:

• Независимые ИИ-платформы против гиперскейлеров: какое решение подойдет именно вам?

☑️ Поддержка МСП в разработке стратегии, консультировании, планировании и реализации.

☑ Создание или перестройка стратегии ИИ

☑️ Пионерское развитие бизнеса

Конрад Вольфенштейн

Буду рад стать вашим личным консультантом.

Вы можете связаться со мной, заполнив контактную форму ниже, или просто позвонить мне по телефону +49 89 89 674 804 (Мюнхен) .

Я с нетерпением жду нашего совместного проекта.

Xpert.Digital — это промышленный центр с упором на цифровизацию, машиностроение, логистику/внутреннюю логистику и фотоэлектрическую энергетику.

С помощью нашего решения для развития бизнеса на 360° мы поддерживаем известные компании, начиная с нового бизнеса и заканчивая послепродажным обслуживанием.

Аналитика рынка, маркетинг, автоматизация маркетинга, разработка контента, PR, почтовые кампании, персонализированные социальные сети и привлечение потенциальных клиентов являются частью наших цифровых инструментов.

Дополнительную информацию можно узнать на сайте: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus