自从2012年左右在许多领域使用“ 深度学习 ”和“ 神经网络 ”以来,人工智能(AI)领域取得了显着进步。有时人们会说“ 人工智能在100年之内超越了人类 ” ,但是未来人工智能是否具有与人类相同的“意识”呢?
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意识的“综合信息理论”是基于这样的思想,即“必须整合信息才能创建“意识”。”在人类中,神经细胞通过突触密集地传达信息。可以说,信息是通过交换信息来整合的。Koch及其同事在意识的“综合信息理论中”指出,“网络内部集成的信息量与意识量相对应”。他们认为可以通过测量来自大脑活动的综合信息量来测量意识水平。实际上,基于该理论,已经构造了用于测量重症患者的意识水平的“意识计”,并且正在美国和欧洲进行测试。
Koch说:“理论上,任何本身具有因果关系的物理系统都是“有意识的”。作为具有因果力的一个例子,有一个“神经元可以在大脑中接收火,并在稍后再引起另一个火”,但与此同时,“对前一个状态的影响。以计算机芯片的晶体管网络为例,该网络对不久的将来会产生影响。对于计算机芯片,系统的当前状态有更多的输入和输出,并且影响越大,系统的“因果力”就越大。
近年来,诸如IBM的人工智能系统“ Watson”和Google子公司“ DeepMind”开发的Go AI“ AlphaGo”等技术公司已经开发了高级AI。Koch先生指出,以上两个AI是专门的AI(弱AI),但是机器迟早会获得与人类相同的“智能”水平。另一方面,他还谈到“意识”和“智能”之间的区别,他说:“许多生物既具有智力,又具有意识,但是两者在概念上是完全不同的。,“您如何在新环境中生存?”与“行动”有关,意识与行动无关,而与“存在”本身有关。” ..
换句话说,从意识的综合信息论的角度来看,机器是否具有意识需要关注具有因果关系的“电路板”,而不是机器的运行。许多现代的AI都是冯诺依曼型的,其中一个晶体管从多个晶体管接收输入并将其反射到另一个晶体管中,但是人脑更为复杂,并且具有根本不同的因果关系。即使观察到智能行为,由诺伊曼型芯片执行的AI也不可能像人的大脑一样“有意识”。近年来,超级计算机也取得了显着进步,但科赫说,即使使用超级计算机,集成信息也很少。“冯诺依曼计算机在扑克或人脑模拟中的作用无关紧要。”“意识不是计算。这是系统物理学中的因果力。”。
Koch认为,“意识”可能是由具有非Neumann类型的不同体系结构的机器创建的。可实现高度信息集成的量子计算机和脑计算机被列为潜在候选对象。
当机器变得有意识时,它们就会在道德,法律和政治上产生影响。”如果我用锤子敲打我的特斯拉汽车,我的邻居可能会觉得'疯狂',但这本身就是我的权利。但是如果对狗也这样做,警察会来逮捕我,区别在于狗是有意识的生物。”Koch 说。