A DeepMind kutatója szerint az AI csak szimulálja a tudatot, de nem hozza létre
A számítási funkcionalizmus téved, amikor azt állítja, hogy a szubjektív élmény pusztán absztrakt ok-okozati topológiából fakad, függetlenül a fizikai szubsztrátumtól.
Az AI rendszerek strukturálisan képtelenek a tudat létrehozására, csupán annak szimulálására — állítja Alexander Lerchner, a DeepMind kutatója egy új tanulmányban, amely a PhilArchive-on jelent meg előnyomtatott formában.
A tanulmány szerint az úgynevezett „absztrakciós tévedés” az oka annak, hogy a számítási funkcionalizmus alapvetően félreértelmezi a fizika és az információ kapcsolatát. Lerchner érvelése szerint a szimbolikus számítás nem inherensen fizikai folyamat, hanem egy „térképkészítő-függő” leírás, amely aktív, tapasztaló kognitív ágenst igényel a folyamatos fizika véges, értelmes állapotokká alakításához.
Mi a különbség a szimuláció és az instanciálás között?
A kutató egy szigorú számítási ontológiát javasol, amely explicit módon különválasztja a szimulációt (viselkedési mimikri) az instanciálást (belső fizikai konstitúció). Ezen ontológiai határvonal felállítása megmutatja, miért képtelen az algoritmikus szimbólummanipuláció strukturálisan az élmény instanciálására.
Lerchner hangsúlyozza, hogy ez az érv nem a biológiai exkluzivitásra támaszkodik. Ha egy mesterséges rendszer valaha is tudatos lenne, az a specifikus fizikai felépítésének, soha nem a szintaktikai architektúrájának köszönhető — állítja a tanulmány. A „fenomenális tudatosság” fizikai állapot, nem pedig szoftveres műtermék, amelyet véletlenül vagy szándékosan lehet létrehozni, írja a The Verge.
A „The Abstraction Fallacy” című tanulmány fizikai alapokon nyugvó cáfolatot kínál a számítási funkcionalizmusra, hogy feloldja az AI tudatosságával kapcsolatos jelenlegi bizonytalanságot.