Искусственный интеллект и архитектура сознания. Переход от Narrow AI к General AI

Согласно представлениям адептов данного подхода, если получится более детально изучить строение мозга, то возможно обнаружить в нем «сознание» (Nick Bostrom) и «паттерны распознания» (Ray Kurzweil). Реконструировав и перенеся их на искусственные носители, итоге, как предполагается, сможем получить желаемый ИИ, уровня человека.

Небиологические принципы работы сознания

Помимо двух указанных подходов, возможно также третий, который рассматривает архитектуру сознания как систему структурирования информационного поля для распознания значимых элементов и их значений для формирования соответствующего поведенческого решения с целью обеспечения средового благополучия – выживания и репродукции.

Всем живым организмам, от бактерий и простейших до приматов и человека, постоянно требуется распознавать значение происходящего в окружающей среде для того, чтобы иметь возможность своевременно и адекватно отреагировать.

Организмы в каждый момент времени способны отделить «значимое» от «остального» таким образом, чтобы поведенческое решение позволяло обеспечивать средовое благополучие (поддерживать, восстанавливать, соответствовать требованиям).

Каким же образом организмам удается структурировать информационное поле и конструировать свою картину мира так, чтобы выделять значимое и получать необходимые значения для принятия поведенческого решения в каждый момент времени? Для ответа на этот вопрос необходимо определить базовые структуры сознания, реконструировать небиологические принципы и когнитивно-коммуникативный функционал сознания.

Объединение и синтез данных структур, принципов и функционала в единую систему, позволит получить модель архитектуры сознания и, в дальнейшем, перенести его на искусственные носители для создания ИИ, уровня человека.

Три подхода – какой верный?

Какой из этих трех подходов верный – покажет время; каждый имеет в своей основе здравые идеи, так же, как и фундаментальные ограничения и барьеры, преодолеть которые пока не удается.

Первый подход, основанный на увеличении числа задач, скорости и производительности, ограничен тем, что простое объединение элементов в сложных явлениях и процессах далеко не всегда приводит к образованию качественно нового феномена. В первую очередь это касается живой природы. Например, соединение химических элементов или даже готовых клеток не приводит к созданию единого живого организма в лабораторных условиях.