A Consciência da IA é Inevitável: Uma Perspectiva Teórica da Ciência da Computação

Tabela de Links

Resumo e 1 Introdução

2 Breve Visão Geral do CtmR, um Robô com Cérebro CTM

2.1 Definição formal de CtmR

2.2 Atenção Consciente em CtmR

2.3 Consciência consciente e sentimento de consciência em CtmR

2.4 CtmR como uma estrutura para inteligência artificial geral (AGI)

3 Alinhamento do CtmR com outras teorias da consciência

4 Respondendo às perguntas de Kevin Mitchell da perspectiva do CtmR

5 Resumo e Conclusões

6 Agradecimentos

7 Apêndice

7.1 Uma breve história da abordagem teórica da ciência da computação para a computação

7.2 A competição probabilística pela atenção consciente e a influência da disposição sobre ela

Referências

RESUMO

Olhamos para a consciência através das lentes da Ciência da Computação Teórica, um ramo da matemática que estuda a computação sob limitações de recursos. Dessa perspectiva, desenvolvemos um modelo formal de máquina para a consciência. O modelo é inspirado no modelo simples, porém poderoso, de computação de Alan Turing e no modelo teatral de consciência de Bernard Baars. Embora extremamente simples, o modelo se alinha em alto nível com muitas das principais teorias científicas da consciência humana e animal, apoiando nossa afirmação de que a consciência da máquina é inevitável.

1 Introdução

Estudamos a consciência a partir da perspectiva da Ciência da Computação Teórica (TCS), um ramo da matemática preocupado em entender os princípios subjacentes da computação e da complexidade, incluindo as implicações e consequências surpreendentes das limitações de recursos.

Ao levar em conta as limitações de recursos, a perspectiva TCS se distingue da anterior Teoria de Computação de Turing (TOC), onde as limitações de tempo e espaço não figuravam. A TOC distingue o computável do não computável. Ela não distingue entre computável e não eficientemente computável. [1] Destacamos a importância dessa separação para lidar com a consciência e tópicos relacionados, como o paradoxo do livre-arbítrio.

Em outro lugar (Blum & Blum, 2021), descrevemos a Máquina de Turing Consciente (CTM), um modelo de máquina formal simples de consciência inspirado em parte pelo modelo de máquina formal simples de computação de Alan Turing (Turing, 1937) e pelo modelo de teatro de consciência de Bernard Baars (Baars, Bernard J., 1997). Em (Blum & Blum, 2022), consideramos como uma CTM poderia exibir vários fenômenos associados à consciência (por exemplo, visão cega, cegueira desatenta, cegueira à mudança) e apresentamos explicações de CTM que concordam, em alto nível, com a literatura da neurociência cognitiva.

Em contraste com Turing, levamos em conta as limitações de recursos, tanto no design do modelo CTM quanto em como as limitações de recursos afetam (e ajudam a explicar) sentimentos de consciência. Nossa perspectiva difere ainda mais. O que dá ao CTM seu sentimento de consciência não é seu mapa de entrada e saída, nem seu poder de computação, mas o que está sob o capô.[2]

Neste capítulo, daremos uma breve olhada nos bastidores.

Além disso, mostramos como a CTM naturalmente se alinha e integra características consideradas essenciais para a consciência humana e animal por muitas das principais teorias científicas da consciência.[3] Essas teorias consideram diferentes aspectos da consciência e frequentemente competem entre si (Lenharo, 2024). No entanto, seu alinhamento com a CTM em um alto nível ajuda a demonstrar sua compatibilidade e/ou complementaridade.

Mas, ainda mais, seu alinhamento com o CTM, um modelo de máquina simples que exibe fenômenos associados à consciência, apoia nossa afirmação de que uma IA consciente é inevitável.

A introdução de David Chalmers do Problema Difícil (Chalmers, 1995) ajudou a classificar a maioria das noções de consciência em um de dois tipos. O primeiro tipo, chamado de consciência de acesso (Block, 1995) ou consciência funcional (computacional) ou cognitiva, chamamos de atenção consciente. O segundo tipo (associado ao Problema Difícil) é chamado de consciência subjetiva ou fenomenológica e geralmente é associado a sentimentos ou qualia. Nós o chamamos de percepção consciente. O Problema Difícil de Chalmers pode ser visto como um desafio para mostrar que a consciência subjetiva é "funcional".

Afirmamos que a consciência escrita em grande escala requer tanto atenção consciente quanto percepção consciente, cada uma informando a outra em vários graus. Afirmamos que uma máquina que interage com seus mundos (interno e externo) por meio de sensores de entrada e atuadores de saída, que constrói modelos desses mundos permitindo planejamento, previsão, teste e aprendizado a partir de feedback, e que desenvolve uma rica linguagem interna multimodal, pode ter ambos os tipos de consciência. Em particular, afirmamos que a consciência subjetiva é computacional e funcional.

Enfatizamos que o CTM é um modelo formal de máquina projetado para explorar e entender a consciência de uma perspectiva TCS. Não se destina a modelar o cérebro nem os correlatos neurais da consciência. No entanto, o CTM é inspirado por teorias cognitivas e neurocientíficas da consciência.

Especificamente, como mencionamos, o CTM é inspirado pelo modelo de teatro de consciência do neurocientista cognitivo Bernard Baars (Baars, Bernard J., 1997), a teoria da consciência do espaço de trabalho global (GW). No entanto, aqui novamente, o CTM não é um modelo GW padrão. O CTM difere do GW em várias maneiras importantes: sua competição por transmissão global é formalmente definida e substitui completamente o Executivo Central mal definido de outros modelos GW; seus processadores especiais, incluindo especialmente seu processador Model-of-the-World, constroem e empregam modelos de seus mundos (internos e externos); sua rica linguagem interna multimodal, Brainish, para criar esboços rotulados em seus modelos de mundo e para comunicação entre processadores; e sua dinâmica preditiva (ciclos de previsão, teste, feedback e aprendizado, local e globalmente).

O CTM também interage com seu mundo externo por meio de sensores de entrada e atuadores de saída. Para enfatizar a mente incorporada, incorporada, promulgada e estendida do CTM, nós o chamamos aqui de Robô CTM ( CtmR ).

Enquanto trabalhávamos neste capítulo, tomamos conhecimento da postagem do blog de Kevin Mitchell em Wiring the Brain (Mitchell, 2023), na qual ele faz uma observação semelhante à que fazemos, a saber, que muitas das principais teorias da consciência são compatíveis e/ou complementares. Para uma conclusão semelhante, veja (Storm & et.al., 2024). Ainda mais, Mitchell apresenta “uma lista não exaustiva de questões … que uma teoria da consciência deve ser capaz de abranger”. Ele declara que “mesmo que tal teoria não possa atualmente responder a todas essas questões, ela deve pelo menos fornecer uma estrutura abrangente[4] (ou seja, o que uma teoria realmente deve ser), na qual elas podem ser feitas de forma coerente, sem que uma questão desestabilize o que pensamos que sabemos sobre a resposta para outra.”

As perguntas de Mitchell são ponderadas, interessantes e importantes. No final deste capítulo, oferecemos respostas preliminares da perspectiva do Conscious Turing Machine Robot (CtmR). Nossas respostas tanto suplementam quanto destacam o material na breve Visão Geral do CtmR que agora apresentamos.[5]

[1] Para um breve histórico do TOC e do TCS, veja o Apêndice 7.1.

[2] Isto é importante. Afirmamos que simulações que modificam as principais estruturas e processos internos do CTM não necessariamente experimentarão o que o CTM faz. Não estamos afirmando que o CTM é o único modelo de máquina possível para experimentar sentimentos de consciência.

[3] Essas teorias incluem: Espaço de Trabalho Global/Espaço de Trabalho Neuronal Global (GW/GNW), Teoria do Esquema de Atenção (AST), Processamento Preditivo (PP), Teoria da Informação Integrada (IIT), teorias Incorporadas, Incorporadas, Promulgadas e Estendidas (EEEE), teorias evolucionárias e a Teoria do Sistema de Ativação Reticulotalâmico Estendido + Princípio da Energia Livre (ERTAS + FEP).

[4] O itálico é nosso.

[5] Na Visão Geral, anotamos parágrafos que se referem às consultas de Kevin Mitchell. Como exemplo, se um parágrafo tem um rótulo [KM1], então ele se refere à primeira consulta de Mitchell, KM1. Por outro lado, se a consulta de Mitchell é rotulada com um asterisco como KM1*, então ela se refere a [KM1] na Visão Geral.