Oricât de mult vrea regizorul să vă facă să credeți, protagonistul filmului din 2015 al lui Andrew Garland Out of the Machine nu este Caleb, un tânăr programator însărcinat cu evaluarea conștiinței mașinilor. Nu, personajul principal este Ava, un AI umanoid uimitor, naiv în aparență și misterios în interior. La fel ca majoritatea filmelor de acest fel, Out of the Machine îl lasă pe spectator să răspundă singur la întrebarea: Ava era într-adevăr conștientă? În același timp, filmul evită cu îndemânare întrebarea spinoasă la care au încercat să răspundă filmele de profil înalt pe tema AI: ce este conștiința și poate o are computerul?
Producătorii de la Hollywood nu sunt singurii care încearcă să răspundă la această întrebare. Pe măsură ce inteligența mașinilor evoluează la o viteză vertiginoasă - nu numai că depășește ceea ce pot face oamenii în jocuri precum DOTA 2 și Go, ci o fac fără ajutor uman - această întrebare este ridicată din nou în cercuri mai largi și mai înguste.
Va trece conștiința în mașini?
În această săptămână, prestigioasa revistă Science a publicat o recenzie a oamenilor de știință cognitivi doctorii Stanislas Dehane, Hokwan Lau și Sid Quider de la Colegiul francez de la UCLA și PSL Research University. În el, oamenii de știință au spus: încă nu, dar există o cale clară înainte.
Cauză? Conștiința este „absolut calculabilă”, spun autorii, deoarece aceasta provine din tipuri specifice de procesare a informațiilor care sunt posibile de hardware-ul creierului.
Nu există nici un bulion magic, nici o scânteie divină - nici măcar o componentă empirică („cum este să ai conștiință?”) Este necesară pentru a încorpora conștiința.
Dacă conștiința provine doar din calculele din organul nostru de un kilogram și jumătate, atunci echiparea mașinilor cu o proprietate similară este doar o chestiune de a traduce biologia în cod.
Video promotional:
Așa cum metodele puternice de învățare automată de astăzi sunt puternic împrumutate din neuroștiințe, putem realiza și conștiința artificială prin studierea structurilor din propriile noastre creiere care generează conștiința și implementarea acelor idei ca algoritmi computerizați.
De la creier la robot
Nu există nicio îndoială că domeniul AI a primit un impuls mare din studiul propriilor noastre creiere, atât ca formă, cât și ca funcție.
De exemplu, rețelele neuronale profunde, algoritmii arhitecturali care au stat la baza AlphaGo, sunt modelate pe rețelele neuronale biologice multistrat organizate în creierul nostru.
Învățarea prin întărire, un tip de „învățare” în care AI învață din milioane de exemple, este înrădăcinată în secole de tehnică de formare a câinilor: dacă un câine face ceva corect, primește o recompensă; altfel va trebui să repete.
În acest sens, traducerea arhitecturii conștiinței umane în mașini pare un simplu pas către conștiința artificială. Există o singură mare problemă.
„Nimeni din AI nu lucrează la construirea de mașini conștiente, pentru că nu avem nimic de abordat. Pur și simplu nu știm ce să facem”, spune dr. Stuart Russell.
Conștiință cu mai multe straturi
Cel mai greu de depășit înainte de a începe să construiți mașini de gândire este să înțelegeți ce este conștiința.
Pentru Dehene și colegii săi, conștiința este o construcție cu mai multe straturi, cu două „dimensiuni”: C1, informații stocate gata făcute în minte și C2, capacitatea de a primi și urmări informații despre sine. Ambele sunt importante pentru conștiință și nu pot exista unul fără celălalt.
Să presupunem că conduceți o mașină și un semnalizator vine să vă avertizeze asupra nivelului scăzut de benzină. Percepția indicatorului este C1, o reprezentare mentală cu care putem interacționa: o observăm, acționăm (alimentăm cu combustibil) și vorbim despre asta mai târziu („Benzina s-a epuizat la coborâre, norocos”).
„Primul sens pe care vrem să îl separăm de conștiință este conceptul de accesibilitate globală”, explică Dehene. Când devii conștient de un cuvânt, întregul tău creier îl înțelege, adică poți transmite aceste informații prin diferite modalități.
Dar C1 nu este doar un „album mental”. Această dimensiune este o întreagă arhitectură care permite creierului să atragă mai multe modalități de informații din simțurile noastre sau, de exemplu, din amintirile evenimentelor conexe.
Spre deosebire de procesarea subconștientă, care se bazează adesea pe anumite „module” care sunt competente să rezolve un anumit set de sarcini, C1 este un spațiu de lucru global care permite creierului să integreze informații, să ia decizii cu privire la acțiune și să urmeze.
Prin „conștiință”, înțelegem o anumită reprezentare, la un moment dat, care luptă pentru acces la spațiul de lucru mental și câștigă. Câștigătorii sunt împărțiți între diferitele circuite de calcul ale creierului și sunt păstrați în centrul atenției pe tot parcursul procesului decizional care determină comportamentul.
Conștiința C1 este stabilă și globală - sunt implicate toate circuitele cerebrale conectate, explică autorii.
Pentru o mașină sofisticată precum mașina inteligentă C1, acesta este primul pas către rezolvarea unei probleme iminente precum consumul redus de combustibil. În acest exemplu, indicatorul în sine este un semnal subconștient: atunci când se aprinde, toate celelalte procese ale mașinii rămân neinformate, iar mașina - chiar și atunci când este echipată cu cele mai noi instrumente de procesare vizuală -, fără ezitare, trece pe lângă benzinărie.
Cu C1, rezervorul de combustibil va notifica computerul mașinii (permițând indicatorului să intre în „mintea conștientă” a mașinii), astfel încât acesta, la rândul său, să activeze GPS pentru a găsi cea mai apropiată stație.
„Credem că aparatul va traduce acest lucru într-un sistem care va extrage informații din toate modulele disponibile și le va pune la dispoziția oricărui alt modul de procesare care poate utiliza aceste informații”, spune Dehane. „Acesta este primul simț al conștiinței”.
Meta-cogniție
Într-un anumit sens, C1 reflectă capacitatea minții de a extrage informații din exterior. C2 intră introspectiv.
Autorii definesc a doua rețea a conștiinței, C2, ca „meta-cunoaștere”: se reflectă atunci când înveți sau percepi ceva, sau doar faci o greșeală. („Cred că ar fi trebuit să realimentez la ultima stație, dar am uitat”). Această dimensiune reflectă legătura dintre conștiință și simțul sinelui.
C2 este nivelul de conștiință care vă permite să vă simțiți mai mult sau mai puțin încrezători în luarea unei decizii. Computațional vorbind, este un algoritm care deduce probabilitatea ca o decizie (sau calcul) să fie corectă, chiar dacă este adesea percepută ca un „al șaselea simț”.
C2 lansează, de asemenea, rădăcini în memorie și curiozitate. Acești algoritmi de auto-verificare ne anunță ce știm și ce nu știm - aceasta este „meta-memorie” care vă ajută să găsiți cuvântul potrivit „pe vârful limbii”. Observarea a ceea ce știm (sau nu știm) este deosebit de important pentru copii, spune Dehané.
„Este absolut esențial ca copiii mici să țină evidența a ceea ce știu pentru a învăța și a fi curioși”, spune el.
Aceste două aspecte ale conștiinței funcționează împreună: C1 atrage informații relevante în spațiul nostru mental de lucru (eliminând alte idei sau soluții „posibile”), iar C2 ajută la reflecția pe termen lung a faptului dacă gândirea conștientă a dus la un rezultat util sau la un răspuns.
Revenind la exemplul indicatorului de consum redus de combustibil, C1 permite mașinii să rezolve problema instantaneu - acești algoritmi globalizează informațiile, iar mașina află despre această problemă.
Dar pentru a rezolva problema, mașina va avea nevoie de un catalog de „abilități cognitive” - conștientizarea de sine a resurselor care sunt disponibile, precum o hartă GPS a benzinăriilor.
„Acest tip de mașină de auto-descoperire este ceea ce noi numim lucrul cu C2”, spune Dehane. Deoarece semnalul este disponibil la nivel global și este monitorizat ca și cum mașina se uită la sine din lateral, mașina va respecta indicatorul de consum redus de combustibil și se va comporta în același mod ca o persoană - va reduce consumul de combustibil și va găsi o benzinărie.
„Majoritatea sistemelor moderne de învățare automată nu au autocontrol”, notează autorii.
Dar teoria lor pare să fie pe drumul cel bun. În acele exemple în care sistemul de auto-observare a fost implementat - sub forma unei structuri de algoritmi sau a unei rețele separate - AI a dezvoltat „modele interne de natură meta-cognitivă, care permiteau agentului să dezvolte o înțelegere (limitată, implicită, practică) despre sine”.
La mașinile conștiente
O mașină cu modelele C1 și C2 se va comporta de parcă ar avea conștiință? Este foarte probabil ca o mașină inteligentă să „știe” că vede ceva, să-și exprime încrederea în ea, să o comunice altora și să găsească cea mai bună soluție la problemă. Dacă mecanismele sale de introspecție se descompun, el poate experimenta și „halucinații” sau iluzii vizuale pe care le au oamenii.
Datorită lui C1, el poate folosi informațiile pe care le are și le poate folosi flexibil, iar datorită lui C2, va cunoaște limitele a ceea ce știe, spune Dehane. „Cred că această mașinărie va avea conștiință” și nu numai că pare așa pentru oameni.
Dacă rămâi cu senzația că conștiința este mult mai mult decât un schimb global de informații și auto-observare, nu ești singur.
„Această definiție pur funcțională a conștiinței poate lăsa unii cititori nemulțumiți”, recunosc autorii. „Dar încercăm să facem un pas radical, simplificând poate problema. Conștiința este o proprietate funcțională și, pe măsură ce continuăm să adăugăm funcții mașinilor, la un moment dat aceste proprietăți vor caracteriza ceea ce înțelegem prin conștiință”, conchide Dehane.
Ilya Khel
