인공 지능
AI 의식: 가능성의 탐구, 이론적 프레임워크 및 과제
AI 의식은 연구자, 과학자, 철학자 및 대중의 관심을 사로잡은 복잡하고 매혹적인 개념입니다. AI가 계속 발전함에 따라 필연적으로 다음과 같은 질문이 제기됩니다.
기계가 인간과 비슷한 수준의 의식을 얻을 수 있습니까?
의 출현으로 대형 언어 모델(LLM) 와 제너레이티브 AI, 인간 의식의 복제를 달성하는 길도 가능해지고 있습니다.
아니면 그렇지?
전 Google AI 엔지니어 블레이크 르모인 최근 Google의 언어 모델이 람다 즉, 대화 중에 인간과 같은 의식을 보여줍니다. 그 이후로 그는 해고되었고 구글은 그의 주장이 "완전히 근거가 없다"고 말했습니다.
기술이 얼마나 빠르게 발전하고 있는지를 감안할 때 AI 의식을 달성하는 데 몇 십 년 밖에 걸리지 않을 수 있습니다. IIT(Integrated Information Theory), GWT(Global Workspace Theory), AGI(Artificial General Intelligence)와 같은 이론적 프레임워크는 AI 의식을 달성할 수 있는 방법에 대한 참조 프레임을 제공합니다.
이러한 프레임워크를 더 자세히 살펴보기 전에 의식을 이해해 보겠습니다.
의식이란 무엇인가?
의식은 감각(시각, 청각, 미각, 촉각 및 후각) 및 심리적(생각, 감정, 욕구, 신념) 과정에 대한 인식을 의미합니다.
그러나 의식의 미묘함과 복잡함은 신경과학, 철학 및 심리학에 대한 철저한 연구에도 불구하고 수수께끼로 남아 있는 복잡하고 다면적인 개념으로 만듭니다.
철학자이자 인지과학자인 데이비드 차머스(David Chalmers)는 언급하다 의식의 복잡한 현상은 다음과 같습니다.
“의식보다 더 직접적으로 우리가 아는 것은 없지만 의식을 우리가 알고 있는 다른 모든 것과 조화시키는 방법은 분명하지 않습니다. 왜 존재합니까? 무엇을합니까? 어떻게 그것이 울퉁불퉁한 회백질에서 생길 수 있습니까?”
의식은 AI에서 집중적으로 연구되는 주제라는 점에 유의해야 합니다. 의식. Google Scholar에서 간단히 검색하면 다음 정보가 반환됩니다. 2 만 AI 의식에 관한 연구 논문, 기사, 논문, 컨퍼런스 논문 등
AI의 현재 상태: 무의식 개체
오늘날 AI는 특정 영역에서 놀라운 발전을 보여주었습니다. AI 모델은 이미지 분류, 자연어 처리, 음성 인식 등이 있지만 의식이 없습니다.
그들은 주관적 경험, 자의식 또는 그들이 처리하도록 훈련받은 것 이상의 맥락에 대한 이해가 부족합니다. 그들은 이러한 행동이 무엇을 의미하는지 전혀 알지 못하는 지능적인 행동을 나타낼 수 있으며 이는 인간의 의식과는 완전히 다릅니다.
그러나 연구원들은 기억 신경망에 대한 측면. 연구자들은 자신의 기억을 조사하고 학습함으로써 환경에 적응하는 모델을 개발할 수 있었습니다.
AI 의식을 위한 이론적 프레임워크
1. 통합정보이론(IIT)
통합 정보 이론 신경과학자이자 정신과 의사인 Giulio Tononi가 의식의 본질을 설명하기 위해 제안한 이론적 틀입니다.
IIT는 정보를 고도로 통합할 수 있는 모든 생물학적 또는 인공 시스템이 의식이 있는 것으로 간주될 수 있다고 제안합니다. AI 모델은 대량의 정보를 처리하고 통합할 수 있는 수십억 개의 매개 변수로 인해 더욱 복잡해지고 있습니다. IIT에 따르면 이러한 시스템은 의식을 발달시킬 수 있습니다.
그러나 IIT는 이론적인 틀이며 여전히 많은 부분이 있다는 점을 고려해야 합니다. 토론하다 AI 의식에 대한 타당성과 적용 가능성에 대해.
2. 전역 작업 공간 이론(GWT)
전역 작업 공간 이론 인지 심리학자 Bernard J. Baars가 개발한 인지 아키텍처 및 의식 이론입니다. GWT에 따르면 의식은 극장처럼 작동합니다..
의식의 "단계"는 주어진 시간에 제한된 양의 정보만 보유할 수 있으며, 이 정보는 뇌의 무의식적 프로세스 또는 모듈의 분산 네트워크인 "글로벌 작업 공간"으로 방송됩니다.
GWT를 AI에 적용하면 이론적으로 AI가 유사한 "전역 작업 공간"으로 설계되면 일종의 의식이 가능할 수 있음을 시사합니다.
AI가 반드시 인간처럼 의식을 경험한다는 의미는 아닙니다. 그럼에도 불구하고 그것은 인간 의식의 핵심 요소인 선택적 주의와 정보 통합을 위한 과정을 가질 것입니다.
3. 인공일반지능(AGI)
인공 지능 인간과 유사하게 광범위한 업무 전반에 걸쳐 지식을 이해하고, 학습하고, 적용할 수 있는 AI 유형입니다. AGI는 현재 대부분의 AI 애플리케이션을 구성하는 음성 인식이나 체스 게임과 같은 특정 작업을 수행하도록 설계된 Narrow AI 시스템과 대조됩니다.
의식 측면에서 AGI는 인공 시스템에서 의식을 발현하기 위한 전제 조건으로 여겨져 왔다. 그러나 AI는 아직 인간만큼 똑똑하다고 생각할 만큼 발전하지 못했다.
인공 의식 달성의 과제
1. 컴퓨팅 과제
XNUMXD덴탈의 마음의 계산 이론 (CTM)은 인간의 뇌를 물리적으로 구현된 계산 시스템으로 간주합니다. 이 이론의 지지자들은 의식이 있는 존재를 만들기 위해서는 뇌와 유사한 인지 구조를 가진 시스템을 개발해야 한다고 믿습니다.
그러나 인간의 뇌는 100 억 뉴런, 따라서 그러한 복잡한 시스템을 복제하려면 철저한 계산 리소스가 필요합니다. 더욱이 의식의 역동적인 본질을 이해하는 것은 현재 기술 생태계의 경계를 넘어선 것입니다.
마지막으로 컴퓨팅 문제를 해결하더라도 AI 의식을 달성하기 위한 로드맵은 불분명합니다. 있다 과제 CTM의 인식론에 대해 다음과 같은 질문을 제기합니다.
인간의 의식이 순전히 계산 과정으로 환원될 수 있다고 어떻게 확신합니까?
2. 의식의 어려운 문제
"의식의 어려운 문제”는 특히 AI 시스템에서의 복제를 고려할 때 의식 연구에서 중요한 문제입니다.
어려운 문제는 의식의 주관적 경험, 감각질(경이로운 경험) 또는 주관적 경험을 하는 것이 "어떤 것"인지를 의미합니다.
AI의 맥락에서 어려운 문제는 지능적인 행동을 나타낼 뿐만 아니라 주관적인 인식과 의식을 가진 기계를 만드는 것이 가능한지에 대한 근본적인 질문을 제기합니다.
철학자 Nicholas Boltuc과 Piotr Boltuc은 AI에서 의식의 어려운 문제에 대한 비유를 제공하면서 라고:
“AI는 원칙적으로 의식(H-의식)을 XNUMX인칭 형태로 복제할 수 있습니다(Chalmers가 의식의 어려운 문제에서 설명한 대로). XNUMX인칭 의식을 명확한 용어로 이해할 수 있다면 이를 위한 알고리즘을 제공할 수 있습니다. ; 그러한 알고리즘이 있으면 원칙적으로 구축할 수 있습니다.”
그러나 주된 문제는 우리가 의식을 명확하게 이해하지 못한다는 것입니다. 연구원 의식을 중심으로 구축된 우리의 이해와 문헌이 만족스럽지 못하다고 말합니다.
3. 윤리적 딜레마
AI 의식에 대한 윤리적 고려 사항은 이 야심 찬 탐구에 또 다른 복잡성과 모호성을 추가합니다. 인공 의식은 몇 가지 윤리적 질문을 제기합니다.
- AI가 인간 수준으로 이해하고 학습하고 적응할 수 있다면 권리를 주어야 할까요?
- 의식 있는 AI가 범죄를 저지르면 책임은 누구에게?
- 의식이 있는 AI가 파괴되면 재산 피해 또는 살인과 유사한 것으로 간주됩니까?
신경 과학의 발전과 기계 학습 알고리즘의 발전은 더 광범위한 인공 일반 지능의 가능성을 창출할 수 있습니다. 그러나 인공 의식은 한동안 연구자, 기술 리더, 철학자들 사이에서 수수께끼이자 논쟁의 주제로 남을 것입니다. 의식을 갖게 되는 AI 시스템에는 다양한 기능이 포함됩니다. 위험 철저히 연구해야 하는 것입니다.
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