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2017.03.20 Monday
https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_consciousness の 日本語訳 翻訳

人工意識

https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_consciousness の 日本語訳 翻訳

 

 

 

 

 

 

 

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人工意識 ( Artificial consciousness  AC )

ウィキペディアから、無料の百科事典

他の用途については、人工意識(曖昧さ回避)を参照してください

機械意識MC)または合成意識Gamez 2008 ; Reggia 2013としても知られる人工意識[1]AC)は、人工知能および認知ロボットに関する分野です。人工意識の理論目的は、「合成されなければならないだろうが、設計された人工物に見られる意識」を定義することである(Aleksander 1995)。

神経科学は、ことを仮定する意識がの様々な部分の相互運用によって生成されたと呼ばれる、意識の神経相関その観点に課題があるものの、またはNCCを。ACの支持者は、構築することが可能であると考えているシステム(例えば、コンピュータのこのNCCの相互動作をエミュレートすることができるシステムを)。[2]

人工意識の概念もの哲学に熟考されている人工知能を通じて心、意識、そして精神状態についての質問[3]

 

内容

  [ 隠す ] 

 

哲学的な見解編集]

多くの仮定されたタイプの意識があるので、人工意識の潜在的な実装が多く存在する。哲学文献では、おそらく最も一般的な意識の分類法は「アクセス」と「驚異的な」変種である。アクセス意識は、これらの側面に関する経験驚異的な意識ではなく、一見逮捕することはできない経験のこれらの側面に関する「生の感触」の観点から、定性的に特徴付けされながら「それはどのようなものであるか」や、逮捕することができクオリア1997ブロック) 。

妥当性の議論編集]

タイプアイデンティティ理論家や他の懐疑主義者は、意識は必然的に身体的憲法に依存する性質を持っているので、意識は特定の物理的システムにおいてのみ実現できるという見解を保持している(Block 1978 ; Bickle 2003)。[4] [5]

ジョルジオButtazzoは、完全に自動化されたモードでの作業」、自律性をシミュレートするために私たちの現在の技術者の能力にもかかわらずと言う、彼ら[コンピュータ]が創造性、感情、または発揮することができない:「ユートピアまたは現実的な可能性は人工意識"彼の記事では自由意志をコンピュータ。洗濯機のように、コンポーネントによって操作されるスレーブです。 " [6]

因果的役割の観点から精神状態を定義する他の理論家(例えば、機能主義者)については、身体的憲法にかかわらず、因果的役割の同じパターンを具体化することができるシステムは、意識を含む同じ精神状態をインスタンス化する(Putnam 1967)。

計算基盤の議論編集]

ACの妥当性の最も明白な議論の1つは、David Chalmersによるものです。彼の記事Chalmers 2011で見つけた彼の提案は、おおよその種類の計算が意識的な心の所有に十分であるということです。アウトラインでは、彼はこうして彼の主張を守っている。コンピュータは計算を行う。計算は、他のシステムの抽象的因果関係を捕捉することができる。

Chalmersの提案の中で最も議論の余地がある部分は、精神的な特性が「組織的に不変」であるということです。精神的性質は、心理学的および現象論的の2種類である。信念や知覚のような心理的性質は、「その因果的役割によって特徴付けられる」ものである。彼はArmstrong 1968Lewis 1972の研究に、「同じ因果関係のトポロジーを持つイスラムが心理学的特性を共有する」と主張している。

現象学的性質は、それらの因果的役割の観点からは決定的ではない。現象学的性質は因果的役割による個体化に従うことを立証するために議論が必要である。Chalmersはこの目的のために彼のDancing Qualia議論を提供します。[7]

Chalmersは、同一の因果組織を持つエージェントが異なる経験を持つことができると仮定することから始まります。その後、彼は、因果関係を維持しながら、部品の交換(シリコンで置き換えられた神経部品、たとえば)によって、あるエージェントを他のエージェントに変更することを考えさせるようにと頼んでいます。Ex hypothesisでは、変容中のエージェントの経験は変化する(部品が交換された)が、因果トポロジーに変化はなく、したがってエージェントが経験の変化を「気付かせる」手段がない。

Chalmersがすべての精神的特性と外部接続が抽象的因果関係によって十分に捕捉されていると仮定して、問題を提起するAC物体の批評家。

倫理編集]

主な記事:人工知能機械倫理ロボット工学の倫理

特定の機械が意識していることが確かであれば、その権利は査定する必要がある倫理的な問題(例えば、法律上どのような権利があるか)であろう。例えば、建物または大型機械のツールまたは中央コンピュータとして所有および使用されている意識のあるコンピュータは、特定のあいまいさである。べき法律は、このような場合のために作られたことが、意識はまた、(例えば経験するマシンの能力の法的な定義を必要とする喜び痛みとして知られている、知覚力を)。人工意識は依然として理論上の主題であるため、そのような倫理は、しばしば小説の主題ではあるが(以下を参照)、議論も発展もされていない。

2003年のロープナー賞( Loebner Prize)競技規則のルールは、ロボットの権利の問題に明白に対処しました。

61.任意の年に、サリー大学またはケンブリッジセンターが入学した公的に入手可能なオープンソースのエントリーが銀メダルまたは金メダルを獲得した場合、メダルと現金賞は、そのエントリーの開発。そのような身体が特定できない場合、または2人以上の請求者の間に意見の不一致がある場合、メダルと現金賞は合衆国で合法的に所有することができるコンテスト開催地、現金授与式、金メダルなどの権利があります。[8]

研究と実装の提案編集]

意識の側面編集]

機械が人工的に意識されるためには、一般的に必要と思われる意識の様々な側面がある。意識が役割を果たしている様々な機能は、以下によって提案されたバーナードBaarsBaars 1988)など。Bernard Baarsによって提案された意識の機能は、定義と文脈設定、適応と学習、編集、フラッグとデバッグ、採用と制御、優先順位付けとアクセス制御、意思決定またはエグゼクティブ機能、類推機能、メタ認知と自己学習、監視機能、自動プログラミング機能、セルフメンテナンス機能を備えています。イゴール・アレクサンダーは、人工意識のための12の原則を提案した(Aleksander 1995)。これは次のようなものである:脳は状態機械であり、内側ニューロン区画化、意識学習と記憶、予測、自己意識、意味表現、学習発話、学習言語、意志、本能、感情の3つに分類される。ACの目的は、意識のこれらの側面および他の側面が、デジタルコンピュータなどの設計された人工物において合成され得るか否かを定義することである。このリストは網羅的なものではありません。カバーされていない他の多くがあります。

意識編集]

意識は、一側面を必要とすることができるが、の正確な定義には多くの問題がある意識がサルでのニューロスキャンの実験の結果は、状態または物体だけでなく、プロセスがニューロンを活性化することを示唆している。認識には、感覚や想像を通じて受け取った情報に基づいて各プロセスの代替モデルを作成してテストすること、予測を行うのにも役立ちます。このようなモデリングには多くの柔軟性が必要です。そのようなモデルを作成するには、物理​​世界のモデリング、自身の内部状態とプロセスのモデリング、および他の意識的エンティティのモデリングが含まれます。

認知には少なくとも3つのタイプがある:[9]意識があるかもしれないし、そうでないかもしれないエージェンシーの意識、目標意識、感覚運動意識。たとえば、代理店の意識では、昨日特定の行動を実行したことに気付いているかもしれませんが、今はそれを意識していません。目標の認識では、失われたオブジェクトを検索しなければならないことを意識しているかもしれませんが、今はそれを意識していません。感覚運動知覚では、あなたの手が物体に座っているが、今はそれを意識していないことに気づいているかもしれません。

認識の対象はしばしば意識しているので、意識と意識の区別はしばしばぼやけているか、同義語として使用されています。[10]

メモリ編集]

意識的な出来事は、学習、リハーサル、および検索において記憶システムと相互作用する[11] IDAモデル[12]は、知覚メモリの更新、中に意識の役割解明[13]過渡エピソード記憶、および手続き記憶を一過性のエピソード的および宣言的記憶はIDAに分布しているが、神経系においてもそうであるという証拠がある。[14] IDAでは、これらの2つのメモリは修正版の使用して計算実装されていKanerva疎分散メモリアーキテクチャを。[15]

学習編集]

学習はACのためにも必要であると考えられている。Bernard Baarsによって、意義深い経験が、新規で重要な出来事を表現し適応させる必要がある(Baars 1988)。アクセルCleeremansとルイス・ヒメネス、学習は「philogenetically [のセットとして定義されている原文のまま複雑な、予測不可能な環境での彼らの行動の上に柔軟な制御を得た薬剤を可能にするように批判的に主観的な経験に進化した感度に依存]高度な適応プロセス」 (Cleeremans 2001)。

予期編集]

予測可能な事象を予測する(または予測する)能力は、Igor AleksanderによってAC にとって重要と考えられる。[16] emergentist 複数のドラフト原理によって提案されたダニエル・デネット意識の説明、予測するのに有用である可能性があります。それは、現在の環境に合わせて、最も適切な「ドラフト」の評価と選択を含みます。予想には、自身の提案された行動の結果の予測と、他の主体による可能性のある行動の結果の予測が含まれる。

実世界の状態の関係は、生物が事象を予測することを可能にする意識的な生物の状態構造に反映される。[16]人工的に意識したマシンは、彼らが発生したときに、それらに対応することや、予想される事象を回避するためにpremptive行動を取る準備ができているために、イベントを正しく予測することができるはずです。ここでの意味は、現実世界と予測された世界の空間的、力学的、統計的、機能的、因果的なモデルを構築する柔軟でリアルタイムなコンポーネントが必要なことであり、現在では人工的意識を持っていることを実証することができます過去だけでなく将来も これを行うには、意識的なマシンは、チェスボードのような固定されたルールを持つ世界だけでなく、

主観的な経験編集]

主観的な経験やクオリアは、意識 難しい問題であると広く考えられている確かに、それは計算主義だけでなく、物理主義への挑戦を提起するために開催されています。他方では、これらの科学分野での研究を不可能にしてきた物理学における不確定性原理など、私たちが見ることができるものを制限する他の科学分野には問題がある

認知アーキテクチャの役割編集]

主な記事:認知アーキテクチャ

「認知的構造」という用語は、意識を含む人間の心の構造、またはその部分または機能に関する理論を指すことがある。別の文脈では、認知アーキテクチャはコンピュータ上で理論を実装する。その一例が、機械意識のための量子と生物に由来する認知アーキテクチャであるQuBICです。認知アーキテクチャの主な目標の1つは、包括的なコンピュータモデルにおける認知心理学のさまざまな結果を要約することです。しかし、結果は形式化された形式である必要があり、コンピュータプログラムの基礎となり得る。

シンボリックまたはハイブリッド提案編集]

フランクリンのインテリジェントディストリビューションエージェント編集]

スタン・フランクリン(1995年、2003年)を定義自律エージェントを有すると機能の意識をすることによって識別されるように、それは意識の機能のいくつかが可能であるときバーナードBaarsグローバルワークスペース理論(Baars  1988年1997年)。彼の脳の子供IDA(インテリジェントディストリビューションエージェント)は、GWTのソフトウェア実装であり、定義によって機能的に意識しています。IDAの任務は、米国海軍の船員のために、任務の終了後、各人の技能と嗜好を海軍のニーズに合わせて交渉することです。IDAはネイビーのデータベースと相互作用し、海軍の政策の大きなセットに従いながら、自然言語の電子メールの対話を介して船員と通信します。IDA計算モデルがでスタン・フランクリンの「配慮」ソフトウェア研究グループでは1996年から2001年の間に開発されたメンフィス大学Javaコードはおよそ4千万行で構成され、2001年のハイエンドワークステーションのリソースをほぼ完全に消費しています。これは、「特殊目的の、比較的独立した、ミニエージェントは通常、別のスレッドとして動作する小さなコードとして実装されている」というコードレットに大きく依存しています。IDAのトップダウンアーキテクチャでは、高レベルの認知機能が明示的にモデル化されている(詳細については、 Franklin 1995およびFranklin 2003を参照)。IDAは定義上機能的に意識されていますが、フランクリンは「多くの人間のような行動にもかかわらず、意識的な意識を彼自身の意識的なソフトウェアエージェントIDAには与えません。 IDAの内部と外部の行動を見ている間、私はそれをどうやって行うのですか?彼女の多くの人間のような行動にもかかわらず。これは、米国の海軍のいくつかのディテーターが、IDAの内外の行動を見ながら「はい、そうしている」と言って頭を何度も頷いているのを見ているのにもかかわらず、彼女の多くの人間のような行動にもかかわらず。これは、米国の海軍のいくつかのディテーターが、IDAの内外の行動を見ながら「はい、そうしている」と言って頭を何度も頷いているのを見ているのにもかかわらず、

ロン・サンの認知アーキテクチャCLARION 編集]

CLARIONは、意識と無意識の精神プロセスの区別を説明する2つのレベルの表現を提示します。

CLARIONは、さまざまな心理データの会計処理に成功しています。単純な反応スキルから複雑な認知スキルに至るまで、CLARIONを使用してよく知られている多くのスキル学習タスクがシミュレートされています。(SRT)タスク、人工文法学習(AGL)タスク、プロセス制御(PC)タスク、カテゴリ推論(CI)タスク、アルファベット演算(AA)タスク、およびハノイ塔(TOH)タスクが含まれます。タスク(Sun 2002)。その中でも、SRT、AGL、PCは典型的な暗黙の学習課題であり、心理学的実験の文脈で意識の概念を操作したので、意識の問題に非常に関連している。

Ben GoertzelさんのOpenCog 編集]

Ben Goertzelは、オープンソースのOpenCogプロジェクトを通じて、実装されたAGIを追求しています。現在のコードには、簡単な英語のコマンドを学習することができ、実世界のロボットとの統合が可能な仮想ペットが組み込まれています。香港ポリテクニック大学で実施されています。

つながり主義の提案編集]

ハイコネンの認知的アーキテクチャ編集]

Pentti Haikonen(2003)は、古典的なルールベースのコンピューティングは、ACを達成するには不十分だと考えている:「脳は確かにコンピュータではなく、思考はプログラミングされたコマンド列の実行ではありません。数字。Haikonenは、基礎的な計算ルールを特定して実装することによって意識を達成しようとするのではなく、認識内的イメージ内的スピーチ痛み喜びなどのプロセスを再現する特別な認知アーキテクチャ」を提案します感情これらの背後にある認知機能。このボトムアップ・アーキテクチャは、基本的なプロセッシング・ユニット、人工ニューロンアルゴリズムプログラムなしで、より高いレベルの機能を生み出すでしょう」ハイコーネンは、十分な複雑さを払って実装すると意識を高め、知覚プロセス、クロスモダリティ報告、再検査の可能性などを特徴とするスタイルと操作方法である」ハイコーネンはこのプロセスの意識の観点だけではなく、あるいはACが自発的に発生し、適切な神経に影響を受けた複雑さのアーキテクチャを持つ自律エージェントに出現するという見解である。これらは、Freeman(1999)Cotterill(2003)など多くの人が共有しています。Haikonen(2003)提案したアーキテクチャーの複雑さの低い実装では、ACを使用することはできないと言われていましたが、期待どおりの感情を示しました。ハイコネンの認知アーキテクチャの包括的な紹介については、Doan(2009)参照してください彼の哲学的見解の要約と共に、ハイコーネンの建築の更新された説明は、ハイコネン(2012年)に与えられています。Haikonen(2003)が提案したアーキテクチャーの複雑さの低い実装では、 ACを使用することはできないと言われていましたが、期待どおりの感情を示しました。ハイコネンの認知アーキテクチャの包括的な紹介については、Doan(2009)参照してください彼の哲学的見解の要約とともに、ハイコーネンの建築の更新された記述は、ハイコネン(2012年)に与えられています。Haikonen(2003)が提案したアーキテクチャーの複雑さの低い実装では、 ACを使用することはできないと言われていましたが、期待どおりの感情を示しました。ハイコネンの認知アーキテクチャの包括的な紹介については、Doan(2009)参照してください彼の哲学的見解の要約とともに、ハイコーネンの建築の更新された記述は、ハイコネン(2012年)に与えられています。

シャナハンの認知的アーキテクチャ編集]

Murray Shanahanは、グローバルな作業空間に関するBaarsのアイデアと内部シミュレーションのメカニズム(「想像力」)を組み合わせた認知的アーキテクチャを記述している(Shanahan 2006)。シャナハンの建築についての議論については、(Gamez 2008)and(Reggia 2013)および(Haikonen 2012)のChapter 20を参照してください

竹野の自己認識研究編集]

ロボットの自己認識は明治大学の竹野淳一[17]によって検討されている。竹野氏は、ミラー内の自己像と同一の像を持つ他のものを区別できるロボットを開発していると主張している[18] [19]。この主張は既にレビューされている(竹野、稲葉&鈴木2005)。竹野氏は、自己認識機能を持つMoNADと呼ばれる計算モジュールを最初に考案し、モジュールを階層的に接続することで感情、感情、理由の関係を定式化することで人工的意識システムを構築したと主張している(五十嵐、竹野2007)。武生はMoNADシステムを搭載したロボットを用いて鏡像認知実験を終了した。竹野氏は、「人間は自分の鏡像が自分自身の実際の部分よりも自分自身に近いと感じている」という自己身体理論を提案した。人工的意識を発達させるか人間の意識を明確にする上で最も重要な点は、自己認識の機能の発達であり、彼は彼の論文で物理的および数学的証拠を示していると主張する。[20]彼はまた、ロボットが感情を刺激したところ、メモリ内のエピソードを研究し、不快な感情(鳥越、竹野2009)の再発を防止するために、予測行動を取るために、この経験を使用することができることを実証しました。人工的意識を発達させるか人間の意識を明確にする上で最も重要な点は、自己認識の機能の発達であり、彼は彼の論文で物理的および数学的証拠を示していると主張する。[20]彼はまた、ロボットが感情を刺激したところ、メモリ内のエピソードを研究し、不快な感情(鳥越、竹野2009)の再発を防止するために、予測行動を取るために、この経験を使用することができることを実証しました。人工的意識を発達させるか人間の意識を明確にする上で最も重要な点は、自己認識の機能の発達であり、彼は彼の論文で物理的および数学的証拠を示していると主張する。[20]彼はまた、ロボットが感情を刺激したところ、メモリ内のエピソードを研究し、不快な感情(鳥越、竹野2009)の再発を防止するために、予測行動を取るために、この経験を使用することができることを実証しました。

アレクサンダーの不可能な心編集]

イゴールアレクサンダー、で神経システム工学の名誉教授インペリアルカレッジは、広く研究した人工ニューラルネットワーク彼の本の中および特許請求の範囲インポッシブルマインズ:私のニューロン、私の意識意識のマシンを作成するための原則はすでに存在していることを、それはに40年かかるだろうと言語を理解するためにそのような機械を訓練する[21]これが真実であるかどうかはまだ実証されておらず、脳が神経状態機械である「不可能な心」に述べられている基本原則は疑いの余地がない。[22]

Thaler's Creativity Machineパラダイム編集]

Stephen Thalerは1994年の特許で「意識と創造性の間の可能なつながり」を提案した。これは「自律的な有用情報のための装置」(DAGUI)、[23] [24] [25]、いわゆる「創造性機械」計算上の批評家はシナプスノイズの注入とニューラルネットへの分解を支配して、潜在的なアイデアや戦略と見なされる誤った記憶や混乱を誘発する。[26]彼は、この神経アーキテクチャと方法論を採用して、意識の主観的感覚を説明し、脳内の同様の騒音駆動神経アセンブリが全体的な皮質活動に対する疑わしい意義を発明すると主張する。[27] [28] [29] Thaler ' 機械理論の結果として得られた特許は、訓練されたニューラルネットを内部的に混乱させ、一連の神経活性化パターンを駆動して意識の流れを引き起こすような実験に触発されました。[28] [30] [31] [32] [33 ]

Michael Grazianoのアテンションスキーマ編集]

主な記事:Michael Graziano§意識の脳の基礎

2011年、Michael GrazianoとSabine Kastlerは、「人間の意識と社会神経科学との関係:意識の理論を注意スキーマとして提案する新しい仮説」という論文を発表した。[35] Grazianoは彼の本「意識と社会の脳」でこの理論の広範な議論を発表し続けた。[2]意識のこの注意スキーマ理論を、彼はそれを名前のように、脳は人の体の空間的な場所を追跡するだけでなく研究身体図式に類似注目スキーマを経由して様々な感覚入力、に注意を追跡することを提案しています。[2]これは、情報操作の特定のメカニズムを提案することによって人工的な意識に関係しており、私たちが意識して経験し記述したものを作り出し、それは現在の技術を使って機械で複製できるはずです。脳が人Xが物Yを知っていることが分かったとき、人Xが注意の強化をYに適用している状態をモデリングすることが効果的である。注意スキーマ理論では、同じプロセスを自分自身に適用することができる。脳は様々な感覚入力への注意を辿り、自分の意識は模範化されたモデルです。Grazianoはこのプロセスのために脳の特定の場所を提案し、そのような認識は脳内の専門家システムによって構築された計算された特徴であることを示唆している。人XがYに対して注意力強化を適用している状態をモデル化することは事実上有効である。注意スキーマ理論では、同じプロセスを自分自身に適用することができる。脳は様々な感覚入力への注意を辿り、自分の意識は模範化されたモデルです。Grazianoはこのプロセスのために脳の特定の場所を提案し、そのような認識は脳内の専門家システムによって構築された計算された特徴であることを示唆している。人XがYに注意力強化を適用している状態をモデル化することは事実上有効である。注意スキーマ理論では、同じプロセスを自分自身に適用することができる。脳は様々な感覚入力への注意を辿り、自分の意識は模範化されたモデルです。Grazianoはこのプロセスのために脳の特定の場所を提案し、そのような認識は脳内の専門家システムによって構築された計算された特徴であることを示唆している。

テスト編集]

試験機のための最もよく知られている方法で知能があるチューリングテストしかし、観察のみとして解釈される場合、この試験は観察の理論依存の科学原理の哲学に反するまた、人間の大人意識ではなく、人間の児童意識を模倣するアラン・チューリングの勧告は、真剣に取り組まなければならないことも示唆されている。[36]

ConsScaleなどの他のテストでは、生物システムに触発された機能の存在をテストしたり、人工システムの認知発達を測定したりします。

クオリア、または現象学的意識は、本質的に一人称現象です。様々なシステムが機能意識と相関する行動の様々な兆候を示しているかもしれないが、第三者の試験が一人称の現象学的特徴にアクセスできる考えられる方法はない。そのため、意識の経験的定義がないため、[37] ACにおける意識の存在のテストは不可能かもしれない。

2014年、Victor Argonovは、マシンが哲学的判断を生み出す能力に基づいて機械意識の非チューリングテストを提案しました。[38]彼は先天的(プリロード)これらの問題に関する哲学的知識のない哲学的議論の一方を有していない(そのようなクオリアや結合など)の意識のすべての問題の性質上判断を生成することができるならば決定論マシンは意識的と見なされなければならないと主張しています(そのようなモデルは、暗黙的または明示的に、これらの生き物の意識に関する知識を含んでいるかもしれない)。しかし、このテストは、意識の有無を検出するためにのみ使用できますが、意識の存在を否定することはできません。肯定的な結果は機械が意識していることを証明するが、否定的な結果は何も証明しない。例えば、

フィクション編集]

主な記事:シミュレートされた意識(サイエンスフィクション)

参照:フィクションの人工知能§センチメントAI

フィクションの作品から、人工的な意識を持つ人物(または少なくとも人が意識を持つことを暗示する人物):

  • AC -中2のAIをマージして作成したスプロール三部作によってウィリアム・ギブソン
  • エージェント -&nbs
| whaison | AI , Artificial intelligence 人工知能 , AC  Artificial consciousness 人工意識 | 19:25 | comments(0) | - | pookmark |