Yakın zamanda ChatGPT ile terapi seansına eşdeğer bir şey yaşadım. Arkadaşlarımı takıntılı bir şekilde boğduğum tekrar eden bir konu hakkında konuştuk, bu yüzden onları deja vu'dan korumayı düşündüm. Beklendiği gibi yapay zekanın tepkileri yerinde, sempatik ve son derece insaniydi.

Bir teknoloji yazarı olarak, arka planda neler olup bittiğini biliyorum: Olumlu tepkiler vermek için bir dizi dijital sinaps, internetteki insan yapımı metinler üzerinde eğitiliyor. Yine de etkileşim o kadar gerçekti ki, karşı taraftaki bilinçli, empatik bir varlıkla değil, kodla sohbet ettiğimi kendime sürekli hatırlatmak zorunda kaldım.

Yoksa öyle miydim? Üretken yapay zekanın giderek daha fazla insan benzeri tepkiler vermesiyle, algoritmaya duygusal olarak bir tür "duyarlılık" atamak kolaydır (ve hayır, ChatGPT bilinçli değildir). 2021'de Google'da Blake Lemoine Medyada yangın fırtınası yarattı Üzerinde çalıştığı sohbet robotlarından biri olan LaMDA'nın duyarlı olduğunu ilan ederek, daha sonra kovuldu.

Ancak çoğu derin öğrenme modeli genel olarak beynin iç işleyişine dayanmaktadır. Yapay zeka ajanları giderek daha fazla insan benzeri karar verme algoritmalarıyla donatılıyor. Makine zekasının bir gün duyarlı hale gelebileceği fikri artık bilim kurgu gibi görünmüyor.

Makine beyinlerinin bir gün duyarlılık kazanıp kazanmadığını nasıl anlayabiliriz? Cevap kendi beynimize dayanıyor olabilir.

A ön baskı Aralarında Yapay Zeka Güvenliği Merkezi'nden Dr. Robert Long ve Montreal Üniversitesi'nden Dr. Yoshua Bengio'nun da bulunduğu 19 sinir bilimci, filozof ve bilgisayar bilimci tarafından yazılan makale, bilincin nörobiyolojisinin elimizdeki en iyi seçenek olabileceğini savunuyor. Bir yapay zeka ajanının davranışını veya tepkilerini (örneğin sohbet sırasında) basitçe incelemek yerine, tepkilerini insan bilinci teorileriyle eşleştirmek daha objektif bir cetvel sağlayabilir.

Bu alışılmışın dışında bir teklif ama mantıklı. Kelimenin hala belirsiz olan tanımına bakılmaksızın bilinçli olduğumuzu biliyoruz. Bilincin beyinde nasıl ortaya çıktığına dair çok sayıda teori var ve birçok önde gelen aday hala test ediliyor. küresel birebir denemeler.

Yazarlar herhangi bir nörobiyolojik bilinç teorisine katılmadılar. Bunun yerine, birçok önde gelen fikre dayanarak bilincin "gösterge özelliklerinin" bir kontrol listesini çıkardılar. Kesin bir sınır yoktur; örneğin X sayıda kriterin karşılanması, bir yapay zeka aracısının bilinçli olduğu anlamına gelir. Aksine, göstergeler hareketli bir ölçek oluşturuyor: ne kadar çok kriter karşılanırsa, duyarlı bir makine zihninin olma olasılığı o kadar artar.

Ekip, ChatGPT ve diğer sohbet robotları da dahil olmak üzere birçok yeni yapay zeka sistemini test etmek için yönergeleri kullanarak şu an için "hiçbir mevcut yapay zeka sisteminin bilinçli olmadığı" sonucuna vardı.

Ancak "bu göstergeleri karşılayan yapay zeka sistemleri oluşturmanın önünde belirgin bir teknik engel yok" dediler. "Bilinçli yapay zeka sistemlerinin yakın vadede gerçekçi bir şekilde inşa edilmesi" mümkündür.

Yapay Beyni Dinlemek

Alan Turing'in 1950'lerdeki ünlü taklit oyunundan bu yana bilim insanları, bir makinenin insan gibi zeka sergileyip sergilemediğini nasıl kanıtlayacaklarını araştırdılar.

Daha iyi olarak bilinen Turing testiTeorik düzende bir insan yargıç bir makineyle ve başka bir insanla konuşuyor; yargıç hangi katılımcının yapay zekaya sahip olduğuna karar vermek zorunda. Testin merkezinde şu kışkırtıcı soru yer alıyor: "Makineler düşünebilir mi?" Makine ile insan arasındaki farkı söylemek ne kadar zorsa, makineler de o kadar insan benzeri zekaya doğru ilerlemiştir.

ChatGPT Turing testini kırdı. Büyük bir dil modeli (LLM) tarafından desteklenen bir sohbet robotu örneği olan ChatGPT, internet yorumlarını, memleri ve diğer içerikleri emer. Makale yazmak, sınavları geçmek, yemek tarifleri dağıtmak ve hatta hayat tavsiyeleri dağıtmak gibi insan tepkilerini taklit etme konusunda son derece beceriklidir.

Şok edici bir hızla gerçekleşen bu ilerlemeler, düşünen makinelerin ölçülmesine yönelik diğer kriterlerin nasıl oluşturulacağı konusundaki tartışmayı alevlendirdi. En son girişimler insanlar için standartlaştırılmış testlere odaklandı: örneğin, lise öğrencileri için tasarlanmış olanlar, avukatlar için Baro sınavı veya yüksek lisansa giriş için GRE. ChatGPT'nin arkasındaki yapay zeka modeli olan OpenAI'nin GPT-4'ü, ilk yüzde 10'da yer aldı katılımcıların. Ancak kuralları bulmakta zorlandım nispeten basit bir görsel bulmaca oyunu için.

Yeni kriterler bir tür “zekayı” ölçerken, mutlaka bilinç sorununu ele almıyor. İşte sinir biliminin devreye girdiği yer burası.

Bilinç Kontrol Listesi

Bilincin nörobiyolojik teorileri çok sayıda ve karmaşıktır. Ancak bunların merkezinde sinirsel hesaplama vardır: yani nöronlarımızın bilinçli zihne ulaşmak için bilgiyi nasıl bağladığı ve işlediği. Başka bir deyişle bilinç, her ne kadar ayrıntılarını henüz tam olarak anlamamış olsak da, beynin hesaplamasının sonucudur.

Bilince bu pratik bakış, teorilerin insan bilincinden yapay zekaya çevrilmesini mümkün kılıyor. İsminde hesaplamalı işlevselcilikhipotezi, doğru türde hesaplamaların, kafamızın içindeki yumuşak, yağlı hücre damlaları ya da makine zihinlerini çalıştıran sert, soğuk parçacıklar gibi ortamdan bağımsız olarak bilinç ürettiği fikrine dayanıyor. Ekip, "Yapay zekada bilincin prensipte mümkün olduğunu" öne sürüyor.

Sonra işin zor kısmı geliyor: Algoritmik bir kara kutuda bilinci nasıl araştırırsınız? İnsanlarda standart bir yöntem, beyindeki elektrik darbelerini ölçmek veya aktiviteyi yüksek çözünürlükte yakalayan fonksiyonel MRI ile ölçmektir; ancak her iki yöntem de kodu değerlendirmek için uygun değildir.

Bunun yerine ekip, ilk kez araştırma yapmak için kullanılan "teori ağırlıklı bir yaklaşım" benimsedi. insan olmayan hayvanlarda bilinç.

Başlangıç ​​olarak, popüler teoriler de dahil olmak üzere insan bilincine ilişkin en önemli teorileri incelediler. Küresel Çalışma Alanı Teorisi (GWT) bilinç göstergeleri için. Örneğin GWT, bilinçli bir zihnin paralel çalışan birden fazla özel sisteme sahip olduğunu şart koşar; bu bilgi akışlarını aynı anda duyabilir, görebilir ve işleyebiliriz. Ancak işlemede bir dikkat mekanizması gerektiren bir darboğaz vardır.

The Tekrarlayan İşleme Teorisi bilince giden bir yol olarak bilginin birden fazla döngüde kendi kendine geri beslenmesi gerektiğini öne sürüyor. Diğer teoriler, çevreden geri bildirim alan ve bu öğrenmeleri dinamik bir dış dünyaya verilen tepkileri daha iyi algılamak ve kontrol etmek için kullanan bir tür "beden"e olan ihtiyacı vurgular; buna "cisimlenme" adı verilir.

Ekip, aralarından seçim yapılabilecek sayısız bilinç teorisiyle bazı temel kurallar ortaya koydu. Bir teorinin dahil edilebilmesi için, farklı bilinç durumlarındaki insanların beyin aktivitelerini yakalayan çalışmalar gibi laboratuvar testlerinden elde edilen önemli kanıtlara ihtiyaç vardır. Genel olarak altı teori hedefi karşıladı. Ekip buradan yola çıkarak 14 gösterge geliştirdi.

Bu bir kerelik bir şey değil. Göstergelerin hiçbiri tek başına duyarlı bir yapay zekayı işaret etmiyor. Ekip, aslında standart makine öğrenimi yöntemlerinin listeden ayrı özelliklere sahip sistemler oluşturabileceğini açıkladı. Aksine, liste bir ölçektir; ne kadar çok kriter karşılanırsa, bir yapay zeka sisteminin bir tür bilince sahip olma olasılığı da o kadar yüksek olur.

Her gösterge nasıl değerlendirilir? "Sistemin mimarisine ve bilginin onun içinden nasıl aktığına" bakmamız gerekecek. şuraya Uzun.

Kavramın kanıtlanması amacıyla ekip, kontrol listesini, ChatGPT'nin temelini oluşturan transformatör tabanlı büyük dil modelleri ve DALL-E 2 gibi görüntü üreten algoritmalar da dahil olmak üzere birçok farklı yapay zeka sisteminde kullandı. Sonuçlar neredeyse kesilip kurutuldu. Bazı yapay zeka sistemleri kriterlerin bir kısmını karşılarken diğerlerinde eksik kalıyor.

Ancak ekip, küresel bir çalışma alanı göz önünde bulundurularak tasarlanmasa da her sistemin dikkat gibi "bazı GWT gösterge özelliklerine sahip" olduğunu söyledi. Bu arada Google'ın PaLM-E sistemiRobotik sensörlerden gözlemleri enjekte eden uygulama kriterlerini karşıladı.

En son teknolojiye sahip yapay zeka sistemlerinin hiçbiri birkaç kutudan fazlasını işaretlemedi, bu da yazarların henüz duyarlı yapay zeka çağına girmediğimiz sonucuna varmasına yol açtı. Ayrıca, yapay zekaya bilincin gereğinden az atfedilmesinin tehlikeleri konusunda da uyarıda bulundular; bu, "ahlaki açıdan önemli zararlara" izin verme ve yapay zeka sistemlerini soğuk, katı kod olduklarında antropomorfize etme riski doğurabilir.

Bununla birlikte, makale zihnin en esrarengiz yönlerinden birini araştırmak için yönergeler belirliyor. Sussex Üniversitesi'nden Dr. Anil Seth, "[Teklif] çok düşünceli, abartılı değil ve varsayımlarını gerçekten netleştiriyor" dedi. söyledi Tabiat.

Rapor konuyla ilgili son söz olmaktan çok uzak. Sinirbilim beyindeki bilinçle ilgili bağlantıları daha da daralttıkça, kontrol listesinin bazı kriterleri bir kenara atıp başkalarını eklemesi muhtemeldir. Şimdilik bu, yapım aşamasında olan bir proje ve yazarlar, listeyi daha da geliştirmek için birçok disiplinden (sinir bilimi, felsefe, bilgisayar bilimi, bilişsel bilim) başka bakış açılarını davet ediyorlar.

Resim Kredi: Greyson Joralemon Unsplash'ta

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
• PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• PlatoESG. Otomotiv / EV'ler, karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
• PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
• ChartPrime. Ticaret Oyununuzu ChartPrime ile yükseltin. Buradan Erişin.
• Blok Ofsetleri. Çevre Dengeleme Sahipliğini Modernleştirme. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://singularityhub.com/2023/09/03/how-will-we-know-if-ai-is-conscious-neuroscientists-now-have-a-checklist/