Evaluando el Potencial de Conciencia en la IA Una Exploración Científica de las Propiedades Indicadoras Basadas en Teorías Neurocientíficas

Evaluating the Potential of AI Consciousness A Scientific Exploration of Indicator Properties Based on Neuroscientific Theories

La posibilidad de sistemas de IA conscientes es un tema candente en este momento. Los principales investigadores se están inspirando en los procesos cerebrales relacionados con la conciencia humana para avanzar en las capacidades de la IA. El progreso en la IA ha sido asombrosamente rápido. Mientras tanto, desarrollar sistemas de IA que puedan imitar con precisión el habla humana probablemente conduzca a una mayor percepción de sistemas de IA conscientes entre los usuarios. En este estudio, sostienen que la mejor manera de evaluar la conciencia en la IA es refiriéndose a las teorías neurocientíficas de la conciencia. Discuten ideas bien conocidas de este tipo y examinan cómo podrían afectar a la IA.

Consideran que las siguientes son sus principales contribuciones a este informe:

1. Demostrar que la evaluación de la conciencia en la IA es científicamente viable, ya que la conciencia se puede investigar científicamente y que los resultados de este estudio se aplican a la IA.

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2. Proporcionar evidencia preliminar de que muchas propiedades indicadoras se pueden implementar en sistemas de IA utilizando técnicas actuales, aunque ningún sistema parece ser un fuerte candidato para la conciencia.

3. Esbozar un criterio para evaluar la conciencia en la IA en forma de una lista de propiedades indicadoras derivadas de teorías científicas. Esperan que la lista de rasgos indicadores que incluirían cambie a medida que avance la investigación, lo que hace que el criterio que proporcionan sea tentativo.

Utilizan tres principios fundamentales para investigar la conciencia en la IA. Como hipótesis de trabajo, primero aceptan el funcionalismo computacional, que sostiene que los cálculos adecuados son tanto necesarios como suficientes para la comprensión. Aunque controvertida, esta afirmación es un pilar del pensamiento filosófico moderno. Aceptan esta teoría por razones pragmáticas, ya que, a diferencia de otros puntos de vista, implica que la conciencia de la IA es teóricamente posible y que investigar el funcionamiento interno de los sistemas de IA es importante para determinar si es probable que los sistemas de IA sean conscientes. Esto significa que es útil pensar en los efectos del funcionalismo computacional en la conciencia de la IA. En segundo lugar, sostienen que las teorías de la conciencia basadas en la neurociencia tienen una sólida validez empírica y se pueden utilizar para evaluar la conciencia en la inteligencia artificial.

El funcionalismo computacional sugiere que las funciones análogas serían adecuadas para la conciencia en la IA. Estas teorías buscan encontrar las funciones que son tanto esenciales como suficientes para la conciencia en los seres humanos. En tercer lugar, sostienen que la mejor estrategia para examinar la conciencia en la IA es una estrategia basada en teorías. Esto implica determinar si los sistemas de IA realizan tareas similares a las asociadas con la conciencia según las teorías científicas y luego juzgar la plausibilidad de estas teorías en función de:

1. La similitud de las funciones.
2. La solidez de las evidencias que las respaldan.
3. La creencia en el funcionalismo computacional.

La principal alternativa a esta estrategia es probar el comportamiento consciente. Sin embargo, esta estrategia podría ser menos confiable ya que los sistemas de IA pueden ser entrenados para imitar acciones humanas mientras operan de manera bastante diferente.

No apoyan ninguna teoría en particular en este contexto porque existen varias hipótesis como contendientes activos en la ciencia de la conciencia. En cambio, recopilan una lista de indicadores a partir de un estudio de teorías de la conciencia. Una o más teorías afirman que cada indicador de calidad es esencial para la conciencia y que algunos subconjuntos son adecuados. Sin embargo, sostienen que los sistemas de IA son más propensos a ser conscientes si tienen más rasgos indicadores. Se debe evaluar si un sistema de IA actual o planificado tiene o tendría estas características para determinar si es un competidor serio para la conciencia. Abordan varias ideas científicas, como las teorías computacionales de alto nivel, las teorías del espacio de trabajo global y las teorías de procesamiento recurrente. Como la teoría de información integrada es incompatible con el funcionalismo computacional, no la consideran.

Además, consideran la idea de que la agencia y la incorporación son indicadores. Sin embargo, es importante entenderlos en términos de los aspectos computacionales que sugieren. Discuten la arquitectura Perceiver y los modelos de lenguaje basados en Transformer, que evalúan a la luz de la idea del espacio de trabajo global. También se están examinando un sistema enseñado a completar tareas mediante la gestión de un cuerpo virtual de roedor; PaLM-E, denominado “modelo de lenguaje multimodal encarnado”, y el Agente Adaptativo de DeepMind, un agente de aprendizaje por refuerzo que trabaja en un entorno virtual 3D. Utilizan estos tres sistemas como estudios de caso para demostrar las cualidades indicadoras relacionadas con la agencia y la incorporación.

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— Eric Elmoznino (@EricElmoznino) 21 de agosto de 2023

La publicación Evaluando el Potencial de la Conciencia en la IA: Una Exploración Científica de las Propiedades Indicadoras Basadas en Teorías Neurocientíficas apareció primero en MarkTechPost.

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