左のテーブル 抽象と導入 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 Extents and ways in which AI has been inspired by understanding of the brain 1.1 Computational models 1.2 Artificial Neural Networks 
 
 Embodiment of conscious processing: hierarchy and parallelism of nested levels of organization 
 
 
 
 Evolution: from brain architecture to culture 3.1 Genetic basis and epigenetic development of the brain 3.2 AI and evolution: consequences for artificial consciousness 
 
 Spontaneous activity and creativity 
 
 Conscious vs non-conscious processing in the brain, or res cogitans vs res extensa 
 
 AI consciousness and social interaction challenge rational thinking and language 結論、承認、および参照 3.2 AIと進化:人工意識への影響 人間に類似した進化の欠如は、AIが人間のような意識的な処理を達成するための衝撃的なブロックなのでしょうか? AIが厳密にフィロゲネティックな進化(人間が作られたものである)を欠いているとしても、原則としてAIが開発者によって最初にプログラムされていない能力を達成することを可能にするオントゲネティックな開発(例えば、監督されていない学習を通じて)がある可能性があります。 この形式のAIは経験から学ぶことができ、したがって「習慣」、「気温」と「性格」の人工的な形を開発することができると言えるだろうか?実際には、深層学習システムには、加工データからさまざまな種類のフィードバックやエラー信号が含まれており、短期および長期の記憶能力と組み合わせて、経験の一種として解釈される可能性がある。 エピジェネティックおよび文化進化についてはどうでしょうか? 文化進化に関する最近のコンピュータ研究が、AIエージェントが互いに情報を共有し、タスクを実行することを学ぶ方法を示しているにもかかわらず(arXiv:2206.05060)(Colas, Karch, Moulin-Frier, & Oudeyer, 2022),この段階では、AIは主にヒトと同様のエピジェネティック開発を欠いている。 進化分析(Kanaev、2022年)と新生児の発達データの調査(Lagercrantz & Changeux、2009年、2010年)は、人間の「意識処理」が段階的に発展することを示唆している(Changeux、2006年、2017年)。 i) ネズミやネズミのような単純な生物にとって「最低限の意識」の最低限のレベルは、自発的な運動活動を示し、例えば、視覚的および聴覚的経験から表現を生み出し、それらを長期的な記憶に保存し、例えば、アプローチおよび回避行動、および探検的行動としてそれらを使用する能力によって特徴付けられる。 25～30週の早産の胎児(Lagercrantz、2016年)によると、新生児のネズミ/ネズミに類似した(同一ではない)脳成熟の段階に達し、感覚皮質(Bartocci、Bergqvist、Lagercrantz、 & Anand、2006年)、痛みを認識し、したがって最小限の意識の兆候を示す可能性がある。 (ii)「復帰意識」(Zelazo, Craik, & Booth, 2004)は、例えば、ヴェルベット猿(おそらくいくつかの鳥でも)に存在し、物体の機能的使用およびプロデクラティブな指示によって自らを表わす;このレベルの生物は、複雑な社会的相互作用、模、社会的参照および共通の注意を示すことができ、彼らは同時に記憶に複数の精神的表現を保持する能力を持っており、自己関係を評価することができる;彼らは、相互理解なしで、表現の取り扱いにおいて原始的な形態の復帰性を示す;これらのラインに沿って、新生児は感覚的意識を示し、感情や精神的プロセスを表現する能力を示す(すなわち、 (iii)明示的な「自己意識」は、2年目の終わりに赤ちゃんに発達し、作業記憶とエピソード記憶と言語のいくつかの基本的な側面とともに、鏡検査での自己認識と、自己差別を伴う単一の任意のルールの使用によって特徴づけられています(Lou, Changeux, & Rosenstand, 2017; Posner & Rothbart, 2007); ある程度、チンパンジーはこのレベルに達する可能性があります(Boakes, 1984)。 (iv)「反射的意識」は、心の理論と完全に意識的な経験であり、第一人称オントロジーとレポータビリティを持つもので、人間において完全な発達に達し、子供において3～5年後に発達する。 出生時には、すべての主要な長距離繊維管がすでに存在しています(Dubois、Kostovic、 & Judas, 2015), まだ未熟であるにもかかわらず. 意識処理の電気生理学的署名 - 成人ヒトのGNW燃焼に類似 - 5、12、および15ヶ月の赤ちゃんで記録されました (Dehaene-Lambertz & Spelke, 2015; Kouider et al., 2013)。 要するに、主観的な経験は、時間的に延長されたエピジェネティック発達プロセス(つまり、最終的に脳のニューロン数と脳のネットワークにおけるそれらの接続を変える脳の接続学の変化)から生じる可能性があります。 現在のAIは、この種のインタラクティブな開発の限られた形態を持っているため、社会的、感情的意義と情報の有効性がAIに欠けているか、あるいは限られていないということを意味します。事実、AIは世界を経験していないし、心の理論も持っていない(Pennartz、2024):デジタルAIは人間とは異なる形式で情報を処理し、AIがアクセスできる世界は、人間がアクセスできる世界とは大きく異なります。 さらに、これらの異なる可能な意識の発達段階を考慮して、人工意識処理を開発しようとする試みは、特定の段階を特定するべきである。これまで、神経形態のアプローチを含む多様なAIは、人間における完全意識体験のすべての特徴を示すことが期待されていません。それにもかかわらず、持続的な作業メモリの痕跡、グローバルな統合および意思決定などいくつかの特徴的な特徴を有する可能性があります。 代わりに、同じ仮説の意識的なAIは進歩的な開発の対象と見なされるかもしれないが、AIの主なトレンドではないが、アラン・チューリングはすでに1950年に開発を我々が子供に教えることができるようにAIを創造し教えるパラダイムと見なすことを提案した。 結論として、現在のAIシステム、特に特定の脳のコンピュータモデルをシミュレートするニューロミメティックロボットシステムは、選択と拡張を通じてダーウィンの生物学的進化とエピジェネティックな発達を生み出す計算モデルの同じ機能組織からの変異性を生み出すのに限られています。また、現在のAIシステムは、脳の長い産後の発達を欠いており、物理的、生物学的、社会文化的環境からの「印刷」として複数の巣立ったエピジェネティックシナプス選択を引き起こします。脳の特徴であるシナプス選択のダーウィンのメカニズムの結果として、異なる接続パターンは同じ機能をもたらし、プラスチリティ、個々の違い、創造性を引き起こ これは、これまでのところ、AIは人間の脳に類似する進化的およびエピジェネティックな発達のための限られた能力を持っていることを意味します。それだけでは、深い強化学習システムがいつか、環境とのエピジェネティックな関係として説明できる方法で学習と経験に反応する可能性があることを理論的に排除することはできません。 
 
 
 
 
 著者: (1) Michele Farisco, Centre for Research Ethics and Bioethics, Department of Public Health and Caring Sciences, Uppsala University, Uppsala, Sweden and Biogem, Biology and Molecular Genetics Institute, Ariano Irpino (AV), Italy; (2) Kathinka Evers, Centre for Research Ethics and Bioethics, Department of Public Health and Caring Sciences, Uppsala University, Uppsala, Sweden (3) Jean-Pierre Changeux, Neuroscience Department, Institut Pasteur and Collège de France Paris, フランス Authors: (1) Michele Farisco, Centre for Research Ethics and Bioethics, Department of Public Health and Caring Sciences, Uppsala University, Uppsala, Sweden and Biogem, Biology and Molecular Genetics Institute, Ariano Irpino (AV), Italy; (2) Kathinka Evers, Centre for Research Ethics and Bioethics, Department of Public Health and Caring Sciences, Uppsala University, Uppsala, Sweden (3) Jean-Pierre Changeux, Neuroscience Department, Institut Pasteur and Collège de France Paris, フランス 
 
 この論文は CC BY 4.0 DEED ライセンスの下で archiv で利用できます。 この論文は CC BY 4.0 DEED ライセンスの下で archiv で利用できます。 ARCHIV で利用可能

Part of HackerNoon's growing list of open-source research papers, promoting free access to academic material.

PHENOMENOLOGY.tech

Phenomenology explores the depths of consciousness, fostering a deeper understanding of the world.

phenomenology's blog

このオーディオは、ストーリーの元の言語で制作されています。

AIは成長できるのか? なぜロボットは子供を産まないのか(それでも)

About Author

コメント

ラベル

この記事は

Related Stories

Telegram: クリプト島と本土を結ぶ橋

海を航海する: データレイクを使用した本番環境レベルの RAG アプリケーションの開発

暗号通貨の成長: 効果的なユーザーペルソナの作成

ユーザー中心の暗号通貨製品の作成: 顧客からのフィードバックの重要性

Telegram: クリプト島と本土を結ぶ橋

海を航海する: データレイクを使用した本番環境レベルの RAG アプリケーションの開発

暗号通貨の成長: 効果的なユーザーペルソナの作成

ユーザー中心の暗号通貨製品の作成: 顧客からのフィードバックの重要性

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps