AI အသိစိတ်- ဖြစ်နိုင်ခြေကို စူးစမ်းလေ့လာခြင်း၊ သီအိုရီဘောင်များနှင့် စိန်ခေါ်မှုများ

AI အသိစိတ်သည် သုတေသီများ၊ သိပ္ပံပညာရှင်များ၊ ဒဿနပညာရှင်များနှင့် လူအများ၏ စိတ်ဝင်စားမှုကို ဖမ်းစားနိုင်သော ရှုပ်ထွေးပြီး စွဲမက်ဖွယ်ကောင်းသော အယူအဆတစ်ခုဖြစ်သည်။ AI သည် ဆက်လက်တိုးတက်ပြောင်းလဲလာသည်နှင့်အမျှ မေးခွန်းက မလွဲမသွေပေါ်လာသည်-

စက်ယန္တရားများသည် လူသားများနှင့် ယှဉ်နိုင်သော အသိဉာဏ်အဆင့်ကို ရရှိနိုင်ပါသလား။

၏ပေါ်ပေါက်ရေးနှင့်အတူ ကြီးမားသော ဘာသာစကား မော်ဒယ်များ (LLMs) နှင့် Generative AI ဖြစ်သည်လူ့အသိစိတ်၏ ပွားများခြင်းသို့ ရောက်ရန် လမ်းစသည် လည်း ဖြစ်နိုင်သည်။

သို့မဟုတ်ထိုသို့ပြုသလော

Google AI အင်ဂျင်နီယာဟောင်း Blake Lemoine Google ၏ ဘာသာစကားပုံစံ သီအိုရီကို မကြာသေးမီက ထုတ်လွှင့်ခဲ့သည်။ TheMDA စကားစမြည်ပြောဆိုစဉ်တွင် လူသားနှင့်တူသော အသိဥာဏ်ကို ပြသသည်။ ထိုအချိန်မှစ၍ သူသည် အလုပ်ထုတ်ခံခဲ့ရပြီး Google မှ ၎င်း၏တောင်းဆိုချက်များကို “လုံးဝအခြေအမြစ်မရှိ” ဟုခေါ်ဆိုခဲ့သည်။

နည်းပညာများ မည်မျှ လျင်မြန်စွာ တိုးတက်ပြောင်းလဲလာသည်နှင့်အမျှ ကျွန်ုပ်တို့သည် AI အသိဉာဏ်ကို ရရှိရန် ဆယ်စုနှစ်အနည်းငယ်သာ ဝေးကွာပေမည်။ Integrated Information Theory (IIT)၊ Global Workspace Theory (GWT) နှင့် Artificial General Intelligence (AGI) ကဲ့သို့သော သီအိုရီဘောင်များသည် AI အသိစိတ် မည်သို့အောင်မြင်နိုင်သည်ကို ကိုးကားချက်ဘောင်တစ်ခု ပေးပါသည်။

ဒီမူဘောင်တွေကို နောက်ထပ်မစူးစမ်းခင် အသိဥာဏ်ကို နားလည်အောင် ကြိုးစားကြည့်ရအောင်။

ဝိညာဏ်ဟူသည်အဘယ်နည်း

ဝိညာဏ်သည် အာရုံ (ရူပါရုံ၊ ကြား၊ အရသာ၊ အထိအတွေ့၊ အနံ့) နှင့် စိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာ (အတွေး၊ စိတ်ခံစားမှု၊ ဆန္ဒ၊ ယုံကြည်ချက်) ဖြစ်စဉ်များကို ရည်ညွှန်းသည်။ 

သို့သော်၊ အာရုံကြောသိပ္ပံ၊ ဒဿနိကဗေဒနှင့် စိတ်ပညာတို့ကို စေ့စေ့စပ်စပ်လေ့လာနေသော်လည်း၊ အသိစိတ်၏ ပရိယာယ်များနှင့် ရှုပ်ထွေးမှုများသည် ရှုပ်ထွေးပြီး ဘက်ပေါင်းစုံမှ စိတ်ကူးယဉ်ဆန်သော သဘောတရားတစ်ခု ဖြစ်စေသည်။

David Chalmers ၊ ဒဿနပညာရှင် နှင့် သိမြင်မှုဆိုင်ရာ သိပ္ပံပညာရှင်၊ ဖျောပွထားသ ဝိညာဏ်၏ရှုပ်ထွေးသောဖြစ်စဉ်မှာ အောက်ပါအတိုင်းဖြစ်သည်။

“အသိစိတ်ထက် ကျွန်ုပ်တို့ တိုက်ရိုက်သိတာ ဘာတစ်ခုမှ မရှိပါဘူး၊ ဒါပေမယ့် ကျွန်တော်တို့ သိထားတဲ့ တခြားအရာတွေနဲ့ ဘယ်လို ညှိနှိုင်းရမလဲဆိုတာ ရှင်းရှင်းလင်းလင်း မသိရသေးပါဘူး။ အဘယ်ကြောင့်တည်ရှိသနည်း။ အဲဒါဘာလုပ်တာလဲ။ ဖောင်းပွနေသော မီးခိုးရောင်အမှုန်အမွှားများမှ မည်သို့ဖြစ်ပေါ်လာနိုင်သနည်း။

AI သည် စူးစမ်းလေ့လာခြင်းနှင့် နားလည်မှုတွင် အရေးပါသော အခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်နေသောကြောင့် အသိစိတ်သည် AI တွင် ပြင်းထန်သောလေ့လာမှုဘာသာရပ်တစ်ခုဖြစ်ကြောင်း သတိပြုရန်အရေးကြီးပါသည်။ သတိ. Google Scholar တွင် ရိုးရှင်းသောရှာဖွေမှုတစ်ခုအကြောင်း ပြန်ပေါ်လာသည်။ 2 သန်း AI အသိဉာဏ်ဆိုင်ရာ သုတေသနစာတမ်းများ၊ ဆောင်းပါးများ၊ စာတမ်းများ၊ ညီလာခံစာတမ်းများ စသည်ဖြင့်၊

AI ၏ လက်ရှိအခြေအနေ- မသိစိတ်မရှိသော အရာများ

ယနေ့ AI သည် သီးခြားနယ်ပယ်များတွင် ထူးထူးခြားခြား တိုးတက်မှုများကို ပြသခဲ့သည်။ AI မော်ဒယ်များသည် ရုပ်ပုံအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းကဲ့သို့သော ကျဉ်းမြောင်းသောပြဿနာများကို ဖြေရှင်းရာတွင် အလွန်ကောင်းမွန်ပါသည်။ သဘာဝဘာသာစကားအပြောင်းအလဲနဲ့အပြောအဆို မှတ်သားမှု စသည်ဖြင့် သိသော်လည်း အသိစိတ် မရှိပါ။

၎င်းတို့သည် ပုဂ္ဂလဓိဋ္ဌာန်ဆိုင်ရာ အတွေ့အကြုံ၊ ကိုယ်ပိုင်အသိဉာဏ် သို့မဟုတ် ၎င်းတို့လုပ်ဆောင်ရန် လေ့ကျင့်ထားသည့်အရာထက် ကျော်လွန်သည့် အကြောင်းအရာကို နားလည်မှု မရှိကြပါ။ လူ့အသိစိတ်နှင့် လုံးဝကွဲပြားသည့် ဤလုပ်ရပ်များ၏ ဆိုလိုရင်းကို အာရုံမခံစားဘဲ ၎င်းတို့သည် အသိဉာဏ်ရှိသော အပြုအမူကို ထုတ်ဖော်နိုင်သည်။

သို့သော်၊ သုတေသီများသည် ပေါင်းထည့်ခြင်းဖြင့် လူသားနှင့်တူသော စိတ်ဆီသို့ ခြေတစ်လှမ်းလှမ်းရန် ကြိုးစားနေကြသည်။ မှတ်ဉာဏ် အာရုံကြောကွန်ရက်များဆိုင်ရာ ကဏ္ဍ။ သုတေသီများသည် ၎င်း၏ကိုယ်ပိုင်အမှတ်တရများကို ဆန်းစစ်ကာ ၎င်းတို့ထံမှ သင်ယူခြင်းဖြင့် ၎င်း၏ပတ်ဝန်းကျင်နှင့် လိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေမည့် မော်ဒယ်ကို တီထွင်နိုင်ခဲ့သည်။

AI အသိစိတ်အတွက် သီအိုရီဘောင်များ

1. Integrated Information Theory (IIT)

ပေါင်းစပ်သတင်းအချက်အလက်သီအိုရီ အသိစိတ်၏သဘောသဘာဝကိုရှင်းပြရန် အာရုံကြောသိပ္ပံပညာရှင်နှင့် စိတ်ရောဂါပညာရှင် Giulio Tononi မှ အဆိုပြုထားသော သီအိုရီဘောင်တစ်ခုဖြစ်သည်။

သတင်းအချက်အလက်များကို မြင့်မားသောအဆင့်အထိ ပေါင်းစပ်နိုင်သည့် မည်သည့်စနစ်၊ ဇီဝဗေဒ သို့မဟုတ် အတု၊ အတုအယောင်တို့ကို သတိရှိရှိဖြင့် ထည့်သွင်းစဉ်းစားနိုင်ကြောင်း IIT မှ အကြံပြုထားသည်။ AI မော်ဒယ်များသည် အချက်အလက်အများအပြားကို လုပ်ဆောင်နိုင်ပြီး များပြားသော အချက်အလက်များကို ပေါင်းစပ်လုပ်ဆောင်နိုင်သည့် ကန့်သတ်ဘောင်ဘောင်များနှင့်အတူ AI မော်ဒယ်များသည် ပိုမိုရှုပ်ထွေးလာသည်။ IIT အရ၊ ဤစနစ်များသည် အသိဉာဏ်ကို ဖွံ့ဖြိုးစေနိုင်သည်။

သို့သော် IIT သည် သီအိုရီဘောင်တစ်ခုဖြစ်ကြောင်း ထည့်သွင်းစဉ်းစားရန် အရေးကြီးပြီး များစွာရှိပါသေးသည်။ ဆွေးနွေးငြင်းခုံ AI အသိစိတ်တွင် ၎င်း၏တရားဝင်မှုနှင့် အသုံးချနိုင်မှုအကြောင်း။

2. Global Workspace Theory (GWT)

Global Workspace သီအိုရီ စိတ်ပညာရှင် Bernard J. Baars မှ တီထွင်ဖန်တီးထားသော သိမှုဗိသုကာနှင့် အသိစိတ်သီအိုရီတစ်ခုဖြစ်သည်။ GWT အရ အသိဥာဏ်သည် ပြဇာတ်တစ်ခုကဲ့သို့ အလုပ်လုပ်သည်။.

အသိစိတ်၏ "အဆင့်" သည် သတ်မှတ်အချိန်တစ်ခုတွင် အကန့်အသတ်ရှိသော အချက်အလက်ပမာဏကိုသာ သိမ်းဆည်းနိုင်ပြီး ဤအချက်အလက်များကို "ဂလိုဘယ်အလုပ်ခွင်" - ဦးနှောက်အတွင်းရှိ သတိလစ်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်များ သို့မဟုတ် မော်ဂျူးများဖြန့်ဝေသည့်ကွန်ရက်တစ်ခုဖြစ်သည့် "ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာအလုပ်ခွင်" သို့ ထုတ်လွှင့်သည်။

GWT ကို AI တွင်အသုံးပြုခြင်းသည် သီအိုရီအရ AI တစ်ခုအား အလားတူ “ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာအလုပ်ခွင်” ဖြင့် ဒီဇိုင်းထုတ်ပါက၊ ၎င်းသည် အသိစိတ်ပုံစံတစ်ခုဖြစ်လာနိုင်သည်ဟု အကြံပြုထားသည်။

AI သည် လူသားများကဲ့သို့ အသိဥာဏ်ကို ခံစားရမည်ကို မဆိုလိုပါ။ သို့တိုင်၊ ၎င်းတွင် ရွေးချယ်ထားသော အာရုံစူးစိုက်မှုနှင့် သတင်းအချက်အလက် ပေါင်းစပ်မှုအတွက် လုပ်ငန်းစဉ်၊ လူ့အသိစိတ်၏ အဓိကအချက်များဖြစ်သည်။

3. Artificial General Intelligence (AGI)

အထွေထွေဥာဏ်ရည်တု AI အမျိုးအစားသည် လူသားတစ်ဦးနှင့် ဆင်တူသော အလုပ်များစွာတွင် နားလည်၊ သင်ယူနိုင်ပြီး အသုံးချနိုင်သော အသိပညာကို အသုံးချနိုင်သော AI အမျိုးအစားတစ်ခုဖြစ်သည်။ AGI သည် လက်ရှိ AI အပလီကေးရှင်းအများစုဖြင့် ဖွဲ့စည်းထားသည့် အသံမှတ်မိခြင်း သို့မဟုတ် စစ်တုရင်ကစားခြင်းကဲ့သို့ သီးခြားလုပ်ဆောင်စရာများကို လုပ်ဆောင်ရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည့် Narrow AI စနစ်များနှင့် ဆန့်ကျင်ဘက်ဖြစ်သည်။

အသိစိတ်၏စည်းကမ်းချက်များအရ၊ AGI သည်အတုစနစ်တစ်ခုတွင်အသိဉာဏ်ကိုပြသရန်အတွက်ကြိုတင်လိုအပ်ချက်ဖြစ်သည်ဟုယူဆသည်။ သို့သော် AI သည် လူသားများကဲ့သို့ ဉာဏ်ရည်ထက်မြက်သည်ဟု ယူဆနိုင်လောက်အောင် အဆင့်မမြင့်သေးပါ။

Artificial Consciousness ရရှိရေးတွင် စိန်ခေါ်မှုများ

1. ကွန်ပျူတာဆိုင်ရာစိန်ခေါ်မှုများ

အဆိုပါ စိတ်၏တွက်ချက်မှုသီအိုရီ (CTM) သည် လူ့ဦးနှောက်ကို ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာ အကောင်အထည်ဖော်သည့် တွက်ချက်မှုစနစ်ဟု မှတ်ယူသည်။ ဒီသီအိုရီကို ထောက်ခံသူတွေက အသိဉာဏ်ရှိတဲ့ အရာတစ်ခုကို ဖန်တီးဖို့အတွက်၊ ကျွန်ုပ်တို့ရဲ့ ဦးနှောက်နဲ့ ဆင်တူတဲ့ သိမြင်မှုဆိုင်ရာ ဗိသုကာစနစ်တစ်ခု ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ဖို့ လိုအပ်တယ်လို့ ယုံကြည်ကြပါတယ်။

သို့သော် လူ့ဦးနှောက်တွင် ပါဝင်ပါသည်။ အာရုံကြော ၈၆ ဘီလီယံထို့ကြောင့် ရှုပ်ထွေးသော စနစ်တစ်ခုကို ပုံတူကူးခြင်းသည် ပြည့်စုံသော တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ အရင်းအမြစ်များ လိုအပ်မည်ဖြစ်သည်။ ထို့အပြင်၊ အသိစိတ်၏ တက်ကြွသောသဘောသဘာဝကို နားလည်ခြင်းသည် လက်ရှိနည်းပညာဂေဟစနစ်၏ နယ်နိမိတ်များကို ကျော်လွန်နေပါသည်။

နောက်ဆုံးအနေဖြင့်၊ AI အသိဉာဏ်ရရှိရန် လမ်းပြမြေပုံသည် တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာစိန်ခေါ်မှုကို ကျွန်ုပ်တို့ဖြေရှင်းမည်ဆိုပါက မရှင်းလင်းပါ။ ရှိပါတယ် စိန်ခေါ်မှုများ CTM ၏ epistemology နှင့်၎င်းသည်မေးခွန်းထုတ်သည်-

လူသား၏ အသိဉာဏ်ကို တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ လုပ်ငန်းစဉ်များဆီသို့ သက်သက် လျှော့ချနိုင်စေရန် ကျွန်ုပ်တို့ မည်သို့ စိတ်ချနိုင်မည်နည်း။

၂။ ခဲယဉ်းသောသတိပြဿနာ

အဆိုပါ "အသိစိတ်၏ခက်ခဲသောပြဿနာ"အထူးသဖြင့် AI စနစ်များတွင်၎င်း၏ပုံတူပွားခြင်းကိုထည့်သွင်းစဉ်းစားသောအခါအသိဉာဏ်ကိုလေ့လာရာတွင်အရေးကြီးသောပြဿနာဖြစ်သည်။

ခက်ခဲသောပြဿနာသည် ဝိညာဏ်၏ပုဂ္ဂလဓိဋ္ဌာန်အတွေ့အကြုံ၊ အရည်အသွေး (ထူးခြားဆန်းပြားသောအတွေ့အကြုံ) သို့မဟုတ် ပုဂ္ဂလဒိဋ္ဌိအတွေ့အကြံုများရရှိရန် "အဘယ်အရာ" ကို ဆိုလိုသည်။

AI ၏အခြေအနေတွင်၊ ခက်ခဲသောပြဿနာသည် ဉာဏ်ရည်ထက်မြက်သောအပြုအမူကိုပြသရုံသာမက ပုဂ္ဂလဒိဋ္ဌိအသိဥာဏ်နှင့် အသိဉာဏ်ပါရှိသည့် စက်များကို ဖန်တီးနိုင်သည်ဆိုသည်နှင့်ပတ်သက်၍ အခြေခံကျသောမေးခွန်းများကို ပေါ်ပေါက်စေသည်။

ဒဿနပညာရှင် Nicholas Boltuc နှင့် Piotr Boltuc တို့က AI တွင် ခက်ခဲသောအသိစိတ်ပြဿနာအတွက် နှိုင်းယှဉ်ချက်တစ်ခု ပံ့ပိုးပေးနေစဉ်၊ ပွောဆို:

"AI သည် အခြေခံအားဖြင့် ဝိညာဏ် (H-consciousness) ကို ၎င်း၏ ပထမလူပုံစံ (အသိစိတ်၏ခက်ခဲသောပြဿနာတွင် Chalmers မှဖော်ပြထားသည့်အတိုင်း) ရှင်းရှင်းလင်းလင်းနားလည်နိုင်လျှင် ပထမလူအသိဉာဏ်ကို ရှင်းရှင်းလင်းလင်းနားလည်နိုင်လျှင် ၎င်းအတွက် algorithm တစ်ခုကို ပံ့ပိုးပေးနိုင်ပါသည်။ ; အကယ်၍ ကျွန်ုပ်တို့တွင် ထိုသို့သော algorithm ရှိပါက မူအားဖြင့် ကျွန်ုပ်တို့ ၎င်းကို တည်ဆောက်နိုင်သည်”

ဒါပေမယ့် အဓိက ပြဿနာကတော့ အသိဥာဏ်ကို ရှင်းရှင်းလင်းလင်း နားမလည်လို့ပါပဲ။ သုတေသီများ ကျွန်ုပ်တို့၏နားလည်မှုနှင့် အသိဥာဏ်ဝန်းရံထားသော စာပေများသည် ကျေနပ်ဖွယ်မရှိဟု ပြောပါ။

3. Ethical Dilemma

AI အသိစိတ်တစ်ဝိုက်တွင် ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာ ထည့်သွင်းစဉ်းစားမှုများသည် ဤရည်မှန်းချက်ကြီးသောရှာဖွေမှုတွင် ရှုပ်ထွေးမှုနှင့် မရေရာမှုနောက်ထပ်အလွှာကို ပေါင်းထည့်သည်။ အတုဝိညာဏ်သည် ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာမေးခွန်းအချို့ကို ပေါ်ပေါက်စေသည်-

1. AI သည် လူသားများ၏ အတိုင်းအတာအထိ နားလည်၊ သင်ယူနိုင်ပြီး လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် လုပ်နိုင်ပါက၊ ၎င်းကို အခွင့်အရေးပေးသင့်ပါသလား။
2. အသိဉာဏ်ရှိသော AI သည် ရာဇ၀တ်မှုတစ်ခုကို ကျူးလွန်ပါက မည်သူတာဝန်ခံမည်နည်း။
3. အသိဉာဏ်ရှိသော AI တစ်လုံးကို ဖျက်ဆီးပါက၊ ၎င်းသည် ပစ္စည်းဥစ္စာပျက်စီးခြင်း သို့မဟုတ် လူသတ်မှုနှင့် ဆင်တူသည့်အရာဟု ယူဆပါသလား။

အာရုံကြောသိပ္ပံတွင် တိုးတက်မှုနှင့် machine learning algorithms များတွင် တိုးတက်မှုများသည် ပိုမိုကျယ်ပြန့်သော Artificial General Intelligence ၏ ဖြစ်နိုင်ခြေကို ဖန်တီးပေးနိုင်သည်။ သို့သော် အသိဉာဏ်တုသည် စကားဝှက်တစ်ခုဖြစ်ပြီး သုတေသီများ၊ နည်းပညာခေါင်းဆောင်များနှင့် ဒဿနပညာရှင်များကြားတွင် အချိန်အတော်ကြာ အခြေအတင်ငြင်းခုံနေသည့် အကြောင်းအရာတစ်ခုအဖြစ် ရှိနေမည်ဖြစ်သည်။ AI စနစ်များသည် အမျိုးမျိုးသော အသိစိတ်ဝင်လာသည်။ အန္တရာယ်များ အဲဒါကို သေချာလေ့လာရမယ်။

နောက်ထပ် AI နှင့်ပတ်သက်သည့် အကြောင်းအရာများအတွက်၊ သွားရောက်ကြည့်ရှုပါ။ unite.ai.