许多先进的人工智能项目说,他们正在向工作建立一个有意识的机器的基础上的想法,大脑功能仅仅是编码和处理多感官的信息。这样的假设是,一旦正确理解了大脑的功能,就应该有可能将它们编程到计算机中。微软最近宣布,将为此目的花费10亿美元。
但是到目前为止,建立超级计算机人才的尝试还没有完成。从2013年开始的数十亿美元的欧洲项目现在基本上被认为已失败。这种努力已经转变为看起来更像是美国一个类似但雄心勃勃的项目,它为研究人员开发新的软件工具来研究大脑数据,而不是模拟大脑。
一些研究人员继续坚持认为,用计算机模拟神经科学是必经之路。像我这样的其他人则认为这些努力注定要失败,因为我们不认为意识是可计算的。我们的基本观点是,大脑整合并压缩了体验的多个组成部分,包括视觉和嗅觉,而这根本无法以当今的计算机感知,处理和存储数据的方式来处理。
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大脑不像计算机那样运转
活生物体通过在对象与环境之间的活跃过程中适应神经联系,将经验存储在大脑中。相反,计算机将数据记录在短期和长期存储块中。这种差异意味着大脑的信息处理也必须不同于计算机的工作方式。
大脑会积极探索环境,以找到可指导一项或多项行动的要素。知觉与感官数据并不直接相关:一个人可以从许多不同的角度识别一张桌子,而不必自觉地解释该数据,然后询问它的记忆,是否可以通过较早识别出的物品的交替视图来创建该模式。
对此的另一个观点是,最平凡的记忆任务与大脑的多个区域相关联,其中有些区域很大。技能学习和专业知识涉及重组和身体变化,例如改变神经元之间的连接强度。这些转换无法在具有固定体系结构的计算机中完全复制。
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计算与意识
再次强调了意识不可计算的其他原因。一个有意识的人知道他们在想什么,并且有能力停止思考一件事,而开始思考另一件事-无论他们在最初的思路中处于何处。但这对于计算机而言是不可能的。八十多年前,具有开创性的英国计算机科学家艾伦·图灵(Alan Turing)表示,没有任何方法可以证明任何特定的计算机程序都可以自行停止,但是这种能力对于意识至关重要。
他的论证是基于一种逻辑技巧,其中他创造了一个内在矛盾:想象有一个通用过程可以确定所分析的程序是否会停止。该过程的输出将是“是,它将停止”或“否,它不会停止”。那很简单。但是随后图灵想象出一个工程师编写了一个包含停止检查过程的程序,该程序具有一个关键要素:如果停止检查者的回答是“是的,它将停止”,则保持程序运行的指令。
在此新程序上运行停止检查过程必然会导致停止检查器错误:如果确定该程序将停止,则程序的说明将指示它不要停止。另一方面,如果停止检查器确定程序不会停止,则程序的指令将立即停止所有操作。那没有道理得出了结论,那就是没有办法分析程序,并且完全绝对确定它可以停止。因此,不可能确定任何一台计算机都可以模拟一个系统,该系统肯定可以停止其思路并转变为另一种思路-但是,对此功能的确定性是意识的固有部分。
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甚至在图灵工作之前,德国量子物理学家维尔纳·海森堡(Werner Heisenberg)就表明,物理事件的性质和观察者对它的有意识的了解存在明显的差异。奥地利物理学家ErwinSchrödinger将其解释为,意味意识不能来自像计算机那样的物理过程,而物理过程将所有操作简化为基本逻辑论证。
这些想法被医学研究发现所证实,即大脑中没有专门处理意识的独特结构。而是,功能性MRI成像显示出不同的认知任务发生在大脑的不同区域。这导致神经科学家塞米尔·泽基得出结论:“ 意识不是统一的,而是有许多意识在时空中分布”。这种无限的大脑能力并不是有限计算机可以应对的挑战。
分享名称:为什么计算机永远不会真正具有意识
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