Durante mucho tiempo nos hemos preocupado de si es posible o no crear robots inteligentes.
Inmediatamente, debemos pensar si es posible o no crear algo que sea “como nosotros” sin ser “de nosotros” (para crear el mismo sistema, que culmina en tipos de pensamiento idénticos, con diferentes materiales):
https://sites.google.com/site/minddict/multiple-realizability
… y luego, nos damos cuenta de que necesitamos definir rigurosamente el pensamiento para poder modelarlo.
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El debate sobre si es posible crear inteligencia artificial comenzó con la filosofía, específicamente, un campo llamado filosofía de la mente (lo abreviaré como PoM aquí). Los filósofos han estado tratando de definir la conciencia durante mucho tiempo, y los intentos de los científicos informáticos para aplicarla han dependido de las definiciones prevalecientes de la era.
Alan Turing creía que si las máquinas podían o no “pensar realmente” era tan vago que no sería factible ni siquiera intentarlo. Por lo tanto, propuso el uso de una pregunta muy relacionada: ¿Se puede hacer que las máquinas actúen indistintamente de los humanos? Fue entonces cuando creó su famoso “Juego de imitación” (conocido hoy como la Prueba de Turing), en el que un humano y una máquina de computación interactúan con un juez humano, que tiene que adivinar cuál es el humano. Cada uno está en una habitación separada, y la interacción se realiza a través de terminales. Si no puede distinguir los dos, dijo Turing, hemos logrado generar artificialmente la capacidad cognitiva humana. Si esto es lo mismo que crear un ser artificial igual a uno humano, entonces esto confirma la escuela de PoM llamada conductismo (que tiene subescuelas distintivas en su interior). El conductismo sostiene que cada estado mental o cualidad individual corresponde a un comportamiento observable, y que no hay nada más en el pensamiento / conciencia. En realidad no está del todo claro lo que el propio Turing creía. La prueba de Turing hoy en día es muy criticada por su falta de rigor, y la mayoría de los filósofos modernos no creen en el conductismo.
El filósofo John Searle hizo una distinción entre lo que llamó “IA débil” y “AI fuerte”, donde el primero es la capacidad de simular estados mentales humanos sin conciencia, para aprender y tomar decisiones, como lo haría una persona, sin experimentar subjetivamente. cualquier cosa. La inteligencia artificial incluye la capacidad de pensar y sentir.
Searle cree que no podemos crear una inteligencia artificial fuerte, porque la mente sensible no puede representarse simplemente con entradas y salidas:
Cuarto chino
Hemos logrado algo así como una IA débil con redes neuronales artificiales, que modelan el sistema nervioso central. Por lo general, utilizan algoritmos de optimización de la propagación hacia atrás y el gradiente para decidir cómo pasar las señales entre los nodos (que se comportan como análogos a las neuronas reales), ajustando los pesos con cada iteración. Son un tipo de método de aprendizaje de máquina / reconocimiento de patrones, y son capaces de “aprender” (de manera iterativa) a imitar voces, reconocer la escritura a mano y reconocer voces y voces.
La “sensación” es siempre la parte que ha sido difícil. Siempre que podamos representar información de manera simbólica y sistemática, parece que con el tiempo encontraremos la manera de modelar matemáticamente las cosas con ella. Pero los filósofos han argumentado con fuerza que algo en la experiencia subjetiva no puede representarse simbólicamente, de modo que una máquina podría manipular la representación. Lo llaman qualia y ofrecen algunos experimentos mentales convincentes para ilustrar su existencia:
¿Cómo es ser un murciélago?
Cerebro de china
Espectro invertido
Argumento del conocimiento
“Mary es una científica que sabe todo lo que hay que saber sobre la ciencia del color [la física y los medios biológicos de la percepción del color, la óptica, las ondas de Broglie o incluso una completa Teoría del Todo que abarca la percepción del color], pero nunca ha experimentado el color. La pregunta que plantea Jackson es: una vez que experimenta el color, ¿aprende algo nuevo?
Ontológicamente, el siguiente argumento está contenido en el experimento mental:
(P1) Todo el conocimiento físico sobre la visión del color humano se ha obtenido (por parte del sujeto de prueba, Mary) antes de salir de la sala en blanco y negro. Ella tiene todos los conocimientos físicos sobre el tema.
(P2) Al salir de la habitación y presenciar el color de primera mano, obtiene nuevos conocimientos.
(C) Hubo algún conocimiento sobre la visión del color humano que no tenía antes de su lanzamiento. Por lo tanto, no todo conocimiento es conocimiento físico “.
Argumentos como este parecen muy convincentes cuando los vemos lógicamente. Pero, el concepto de qualia parece ser infalsificable (no se puede probar científicamente), al menos con nuestra tecnología actual.
Qualia – RationalWiki
Para eventualmente representar a los qualia en un modelo artificial de la mente humana, primero deberíamos entender completamente su presencia y generación sistemática en todos los cerebros humanos (sin excepción). O alternativamente, establezca que no es sistemático (como se sugiere en el argumento del espectro invertido) y al mismo tiempo encuentre un método para generarlo para la IA. Lo que nos regresaría al problema de cómo podríamos saber que estábamos creando algo equivalente a la conciencia.
Si realmente creemos que todo lo que hay en la conciencia puede encontrarse en el cerebro humano, debemos decidir cómo se representan los pensamientos (estados mentales) en el cerebro (como estados físicos).
Tipos y Tokens
Hay problemas evidentes con todas las teorías prevalecientes, lo que lleva a algunos filósofos a argumentar que PoM necesita retroceder varios cientos de años desde la dirección que tomó el pensamiento científico (todo lo que es materialismo) y reconsiderar las viejas teorías que dejan espacio para lo que solía ser. llamarse alma, a la luz de la mecánica cuántica:
Tomismo vs dualismo de sustancia cartesiana
Hilomorfismo
Composición hylomorphic
La filosofía toma las ambiciones de la ciencia de la computación y los lleva a una caza de ganso salvaje, terminando diciendo que no podemos hacer nada con ellos porque es la filosofía.