सोच मशीनें: क्या तंत्रिका विज्ञान और कृत्रिम बुद्धि हमें चेतना के बारे में सिखा सकती है

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की सबसे अच्छी समझ के लिए आधुनिक चिकित्सा विज्ञान 10 तरीके आपके CPU समय विज्ञान के लिए दान करने के लिए अधिक पढ़ें , आप दबाव में वाष्पशील रसायनों की एक सावधानी से संरचित बोरी हैं। यह मानने का कोई कारण नहीं है कि आपके शरीर के बारे में कुछ भी विशेष है, किसी शव की तुलना में, या उस बात के लिए ब्यूक का। एक चीज को छोड़कर - आपके शरीर में एक जीवित मानव मस्तिष्क होता है।

इस बात का कोई सबूत नहीं है कि भौतिकी या अलौकिक घटनाओं के कोई भी नए कानून मानव संज्ञान में शामिल हैं। पशुता और द्वैतवाद अच्छी तरह से और वास्तव में मर चुके हैं। यह, कम से कम पहली बार, परेशान करने वाला - क्योंकि, मानव अनुभव के अंदर से, यह निश्चित रूप से नहीं है मानना जैसे हम रसायनों के संग्रह से ज्यादा कुछ नहीं हैं। एक व्यक्ति होने के नाते, बहुत गहरे और सहज स्तर पर, कुछ ऐसा महसूस होता है, जो अंततः एक जटिल आणविक मशीन के लिए संभव नहीं होना चाहिए।

प्रोग्रामिंग चेतना

यह सवाल भी पैदा करता है - अगर हम सीखते हैं कि चेतना कैसे काम करती है, तो क्या हम मशीनों का निर्माण कर सकते हैं, या सॉफ्टवेयर लिखें आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस प्रोग्रामिंग में नवीनतम देखने के लिए 7 अद्भुत वेबसाइटें

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस 2001 से अभी तक एचएएल नहीं है: द स्पेस ओडिसी... लेकिन हम भयानक रूप से करीब आ रहे हैं। निश्चित रूप से पर्याप्त है, एक दिन यह हॉलीवुड द्वारा चर्चित किए जा रहे विज्ञान फाई पोटाबोलर्स के समान हो सकता है ... अधिक पढ़ें , कि यह भी है? क्या बुद्धिमान सॉफ्टवेयर बनाने का प्रयास हमें मानव मन की प्रकृति के बारे में सबक सिखा सकता है? क्या हम अंत में व्यक्तिपरक अनुभव को अच्छी तरह से समझ सकते हैं, एक बार और सभी के लिए, कितना नैतिक वजन तय करें हमें कम परिष्कृत दिमागों के अनुभवों को आवंटित करना चाहिए, जो पशुधन, डॉल्फ़िन या भ्रूण?

ये ऐसे कठिन सवाल हैं जिनसे दार्शनिक सदियों से जूझ रहे हैं। हालाँकि, दर्शन एक अनुशासन के रूप में है वास्तव में समस्याओं को सुलझाने में अच्छा नहीं है - बहुत थोड़ा हेडवे 8 शानदार कंप्यूटर और इंटरनेट के बारे में गलत भविष्यवाणी अधिक पढ़ें तैयार किया गया है। यहाँ एक पारंपरिक दार्शनिक एक TED मंच पर चेतना के बारे में बात कर रहा है।

यह विषय के लिए एक अच्छा परिचय है, हालांकि, चामर का दर्शन एक अलौकिक है, जिसका प्रस्ताव है शारीरिक घटना जो उन तरीकों से चेतना प्रदान करती है जो भौतिक दुनिया के साथ बातचीत नहीं करती हैं सब। यही वह तरीका है जिसे मैं आसान तरीका कहता हूं।

यदि, किसी चीज़ को समझाने के प्रयास में, आप जादू का सहारा लेते हैं, तो आपने वास्तव में इसे समझाया नहीं है - आपने बस शैली के साथ छोड़ दिया है। यकीनन, स्टार ट्रेक उसी मुद्दे को बेहतर तरीके से संबोधित किया.

हाल ही में, विज्ञान है इस समस्या पर सार्थक प्रगति करना शुरू कर दिया, क्योंकि कृत्रिम बुद्धि और तंत्रिका विज्ञान ने मुद्दे के किनारों पर दूर चिपटना शुरू कर दिया है। इसने साक्ष्य-आधारित दार्शनिक सोच के नए क्षेत्रों को प्रेरित किया है। इस तरह से प्राप्त अंतर्दृष्टि बहुत दिलचस्प हैं, और चेतना के सुसंगत सिद्धांत को बेहतर ढंग से रेखांकित करने में मदद करती हैं, और हमें उन मशीनों की ओर मार्गदर्शन करती हैं जो कारण के साथ-साथ अनुभव कर सकती हैं।

तंत्रिका विज्ञान और चेतना

तंत्रिका विज्ञान में, यह काफी हद तक मस्तिष्क के दोष हैं जो हमें इसके कार्य के बारे में बातें सिखाते हैं। जब दिमाग टूटता है, तो हमें दिमाग के पर्दे के पीछे एक झलक मिलती है। एक साथ लिया, इन अंतर्दृष्टि चेतना की संरचना क्या दिखना चाहिए की व्यापक रूपरेखा स्केच करना शुरू करते हैं, और परिणाम आकर्षक है।

उदाहरण के लिए: कॉटर्ड का भ्रम (अधिक रंगीन रूप में "वॉकिंग कॉर्प सिंड्रोम" के रूप में जाना जाता है), एक भ्रम है जो अक्सर गंभीर सिज़ोफ्रेनिया या शारीरिक क्षति के कारण होता है मस्तिष्क के पार्श्विका लोब, जो विभिन्न प्रकार के लक्षणों का कारण बनता है, जिनमें से सबसे दिलचस्प भ्रम है जो पीड़ित नहीं करता है मौजूद।

कोटर्ड के भ्रम के पीड़ित आत्म-जागरूक नहीं हैं। वे वास्तव में विश्वास नहीं करते हैं कि वे अस्तित्व में हैं, जो अक्सर इस निष्कर्ष की ओर जाता है कि वे मर चुके हैं। डेकार्ट्स ने एक बार दावा किया था कि मूलभूत सत्य, जिसके आधार पर अन्य सभी हो सकते हैं, "मुझे लगता है, इसलिए, मैं हूं।" कॉटर्ड के भ्रम वाले लोग असहमत. दूसरे शब्दों में, चेतना का घटक जिसमें आत्म-जागरूकता शामिल है, को चुनिंदा रूप से बंद किया जा सकता है मस्तिष्क के एक विशिष्ट क्षेत्र को नुकसान पहुंचाकर, जबकि शेष मानव बुद्धि को अपेक्षाकृत कम करता है बरकरार।

एक संबंधित शर्त है “blindsight, "जो कुछ लोगों को प्रभावित करता है जो मस्तिष्क के दृश्य केंद्र को नुकसान के कारण अंधे होते हैं। नेत्रहीन रोगी सहज रूप से उन पर फेंकी गई वस्तुओं को पकड़ने में सक्षम होते हैं, और, यदि आप जगह देते हैं उनके सामने वस्तुएं और उन्हें यह अनुमान लगाने के लिए कहें कि वे क्या हैं, वे यादृच्छिक रूप से बेहतर प्रदर्शन करते हैं मोका। हालांकि, वे विश्वास नहीं करते हैं कि वे देख सकते हैं: विषयगत रूप से, वे अंधे हैं।

दृष्टिहीन रोगी अद्वितीय होते हैं, इसमें उनके पास एक कामकाजी भावना (दृष्टि) होती है, लेकिन इसके प्रति सचेत नहीं होते हैं। मस्तिष्क क्षति ने जो नष्ट किया है, वह उनका नहीं है योग्यता दृश्य जानकारी को संसाधित करने के लिए, लेकिन सचेत रूप से उनकी क्षमता अवगत उस प्रसंस्करण की।

दृष्टिहीनता तब होती है जब दृश्य कॉर्टेक्स से दूर जाने वाली एक विशिष्ट सर्किट क्षतिग्रस्त हो जाती है (V1 सर्किट), लेकिन अन्य दो नहीं, जो निकल जाती है यह जानने की अनूठी स्थिति में न्यूरोसाइंटिस्ट जो तंत्रिका सर्किट को दृश्य जानकारी के लिए जागरूक अनुभव में प्रवेश करने के लिए आवश्यक है, लेकिन नहीं क्यों।

दिलचस्प बात यह है कि ब्लाइंडसाइट का उल्टा भी संभव है - के शिकार एंटोन-बैबिन्स्की सिंड्रोम अपनी दृष्टि खो देते हैं लेकिन दृष्टि रखने की अपनी सचेत धारणा को बनाए रखते हैं, इस बात पर जोर देते हैं कि वे सामान्य रूप से देख सकते हैं और बुनियादी कार्यों को करने में असमर्थता के लिए हास्यास्पद व्याख्याओं को भ्रमित कर सकते हैं।

चेतना को चुनिंदा रूप से अक्षम करने पर भी प्रयोग हुए हैं। उदाहरण के लिए: मस्तिष्क के केंद्र के पास मस्तिष्क का एक छोटा क्षेत्र होता है जिसे क्लस्ट्रम कहा जाता है, जब कम से कम कुछ रोगियों में इलेक्ट्रोड द्वारा उत्तेजित किया जाता है, पूरी तरह से चेतना और उच्च अनुभूति को निष्क्रिय कर देता है, जो कुछ सेकंड बाद लौटता है जब विद्युत प्रवाह बंद हो जाता है।

मजे की बात यह है कि जब उत्तेजना हो रही होती है, तो रोगी जागता रहता है, आंखें खुली रहती है, बैठती है। यदि मरीज को चालू चालू करते समय एक कार्य को दोहराने के लिए कहा जाता है, तो वे बस उसी से बहाव करते हैं जो वे कर रहे हैं और रोकते हैं। यह माना जाता है कि क्लस्ट्रम की भूमिका कई की संख्या के बीच संचार को समन्वित करना है मस्तिष्क के विभिन्न क्षेत्र, हिप्पोकैम्पस, एमिग्डाला, दुम नाभिक और संभवतः अन्य।

कुछ न्यूरोसाइंटिस्ट मानते हैं कि चूंकि क्लस्ट्रम मस्तिष्क के विभिन्न मॉड्यूल के बीच संचार समन्वय करने का काम करता है; इस क्षेत्र को उत्तेजित करने से उस समन्वय को निष्क्रिय कर दिया जाएगा, और मस्तिष्क के टूटने का कारण होगा अलग घटक - प्रत्येक बड़े पैमाने पर अलगाव में बेकार, और एक व्यक्तिपरक निर्माण में असमर्थ अनुभव।

इस धारणा के साथ हम एनेस्थेटिक्स के कार्य के बारे में जानते हैं - जिसका उपयोग हम सदियों से करते थे, इससे पहले कि हम समझें कि वे कैसे काम करते हैं।

वर्तमान में यह माना जाता है कि सामान्य संवेदनाहारी नेटवर्किंग में हस्तक्षेप करें मस्तिष्क के विभिन्न उच्च-स्तरीय घटकों के बीच, एक सुसंगत सचेत अनुभव का उत्पादन करने के लिए जो भी न्यूरोलॉजिकल सिस्टम आवश्यक है, उन्हें बनाने से रोकना। विचार करने पर, यह एक निश्चित मात्रा में सहज ज्ञान युक्त बनाता है: यदि यह दृश्य कॉर्टेक्स को भेजने के लिए संभव नहीं है आपकी कार्यशील मेमोरी की जानकारी, आपके पास एक सचेत दृश्य अनुभव होने का कोई रास्ता नहीं है जिसके बारे में आप बात कर सकते हैं बाद में।

वही श्रवण, स्मृति, भावना, आंतरिक एकालाप, नियोजन आदि के लिए जाता है। वे सभी प्रणालियाँ मॉड्यूल हैं जो एक बार काम करने वाली मेमोरी से डिस्कनेक्ट हो जाती हैं, जो सचेत अनुभव का एक महत्वपूर्ण हिस्सा हटा देंगी।

यह वास्तव में, चेतना के बारे में बात करने के लिए अधिक सटीक हो सकता है - एक अलग, एकीकृत इकाई के रूप में - के रूप में के विभिन्न प्रकार के जागरूकता का एक सहयोग, कथा प्रवाह में शामिल होने से एक साथ बंधे याद। दूसरे शब्दों में, "चेतना" के बजाय, आपके पास एक दृश्य चेतना, एक श्रव्य चेतना, यादों की चेतना, और इसी तरह हो सकती है। यह इस बात का एक खुला प्रश्न है कि जब आप इन सभी टुकड़ों को हटाते हैं, तो क्या कुछ रहता है, या क्या यह पूरी तरह से चेतना के मामले की व्याख्या करता है।

चेतना के सिद्धांत

डैनियल डेनेट, जिसे अन्यथा चेतना अनुसंधान के "सनकी बूढ़े आदमी" के रूप में जाना जाता है, का मानना ​​है कि यह वास्तव में मामला है - यह चेतना बस के रूप में विशेष नहीं है जैसा कि ज्यादातर लोग कल्पना करते हैं। उनकी चेतना का मॉडल, जो कुछ हद तक कमी लाने का आरोप लगाता है, को 'एकाधिक ड्राफ्ट' सिद्धांत कहा जाता है, और इस तरह है:

मस्तिष्क अर्ध-स्वतंत्र, परस्पर जुड़े मॉड्यूल की आबादी के रूप में कार्य करता है, लगातार संचारित जानकारी Geeks वजनी: क्या एक मानव एक कंप्यूटर की तुलना में तेजी से सोचता है? अधिक पढ़ें नेटवर्क में अर्ध-भेदभाव, अक्सर संकेतों के जवाब में जो वे अन्य मॉड्यूल से प्राप्त कर रहे हैं। सिग्नल जो अन्य मॉड्यूल से प्रतिक्रियाओं को ट्रिगर करते हैं, जैसे कि एक गंध जो एक दृश्य मेमोरी को भड़काता है, मॉड्यूल और एस्केलेट के बीच कैस्केड करता है। स्मृति एक भावना को भड़क सकती है, और एक कार्यकारी प्रक्रिया में उस भावना की प्रतिक्रिया हो सकती है, जिसे भाषा केंद्र द्वारा एक आंतरिक एकालाप के हिस्से में संरचित किया जा सकता है।

यह प्रक्रिया उन बाधाओं को बढ़ाती है जो संबंधित संकेतों के पूरे कैस्केड को मस्तिष्क के मेमोरी एन्कोडिंग तंत्र द्वारा पता लगाया जाएगा, और भाग बन जाएगा अल्पकालिक स्मृति का रिकॉर्ड: चेतना की "कहानी", जिनमें से कुछ इसे दीर्घकालिक स्मृति में बना देंगे, और स्थायी का हिस्सा बन जाएंगे रिकॉर्ड है।

डेनेट के अनुसार, चेतना कुछ भी नहीं है, लेकिन इस प्रकार के धारावाहिक कथा में शामिल हैं कैस्केड, जो दुनिया के पूरे सिस्टम के रिकॉर्ड को बनाते हैं, जो इसमें मौजूद है, और इसके रास्ते से यह। क्योंकि मॉड्यूल के पास अपने स्वयं के कार्यों के लिए आत्मनिरीक्षण नहीं है, जब हमें एक मॉड्यूल के व्यवहार की प्रकृति का वर्णन करने के लिए कहा जाता है, तो हम बिना किसी उपयोगी जानकारी के आते हैं। नतीजतन, हम महसूस करते हैं, सहज रूप से, कि हमारा व्यक्तिपरक अनुभव अपरिहार्य और अप्रभावी है।

एक उदाहरण किसी को यह बताने के लिए कह रहा होगा कि रंग लाल कैसा दिखता है। सवाल बेतुका लगता है, ब्रह्मांड के बारे में किसी अंतर्निहित तथ्य के कारण नहीं, बल्कि अंतर्निहित के कारण मस्तिष्क की संरचना वास्तव में हमें यह जानने की अनुमति नहीं देती है कि रंग लाल को हमारे अपने में कैसे लागू किया जाता है हार्डवेयर। जहां तक ​​हमारे सचेत अनुभव का सवाल है, यह ठीक है... लाल।

दार्शनिक इस प्रकार के अनुभवों को 'क्वालिया' कहते हैं और अक्सर उन्हें रहस्यमय महत्व देते हैं। डैनियल डेनेट का सुझाव है कि वे एक न्यूरोलॉजिकल 404 पृष्ठ की तरह अधिक हैं जब मस्तिष्क को कहा जाता है एक विशेष मस्तिष्क क्षेत्र के पर्दे के पीछे क्या जाता है जो कि चेतन के लिए सुलभ नहीं है कथा। खुद को समर्पित करें इसे इस तरह डालता है:

सेंट्रल मीनार के बहाने कोई एक, निश्चित "चेतना की धारा" नहीं है, क्योंकि कोई केंद्रीय मुख्यालय नहीं है, कोई कार्टेशियन थियेटर नहीं है जहां "यह सब एक साथ आता है"। इस तरह की एकल धारा (हालांकि व्यापक) के बजाय, कई चैनल हैं जिनमें विशेषज्ञ सर्किट समानांतर पैन्डेमोनियम में, अपनी विभिन्न चीजों को करने के लिए, मल्टीपल ड्राफ्ट बनाते हुए, जैसा कि वे जाते हैं, प्रयास करते हैं। "कथा" के इन खंडित मसौदों में से अधिकांश वर्तमान गतिविधि के मॉडुलन में अल्पकालिक भूमिका निभाते हैं लेकिन कुछ को और अधिक कार्यात्मक भूमिकाओं के लिए बढ़ावा दिया जाता है, तेजी से उत्तराधिकार में, एक वर्चुअल मशीन की गतिविधि द्वारा दिमाग। इस मशीन की धारावाहिकता (इसका "वॉन न्यूमैनस्केक") एक "हार्ड-वायर्ड" डिज़ाइन सुविधा नहीं है, बल्कि इन विशेषज्ञों के गठबंधन के उत्तराधिकार का एक आदर्श है।

बेशक, विचार के अन्य स्कूल हैं। एक मॉडल जो वर्तमान में कुछ दार्शनिकों के बीच लोकप्रिय है, को एकीकृत सूचना सिद्धांत कहा जाता है, जो कि चेतना रखता है एक प्रणाली आंतरिक नेटवर्किंग के घनत्व से संबंधित है - इसकी संरचना के सापेक्ष इसकी समग्र संरचना की जटिलता अवयव।

हालांकि, इस मॉडल की सहज ज्ञान युक्त गैर-सचेत (बस संरचित) सूचना प्रणालियों के सुझाव के माध्यम से आलोचना की गई है जो इसे मनुष्यों की तुलना में बड़े पैमाने पर अधिक जागरूक के रूप में रैंक करती है। स्कॉट आरोनसन, एक गणितीय शोधकर्ता और एकीकृत सूचना सिद्धांत के मुखर आलोचक, इस मुद्दे के बारे में कुछ महीने पहले कहा था:

"मेरी राय में, तथ्य यह है कि एकीकृत सूचना सिद्धांत गलत है-जो किसी कारण से चलते हैं, उनके लिए गलत है इसके मूल में - इसे चेतना के सभी गणितीय सिद्धांतों के शीर्ष 2% की तरह रखता है। चेतना के लगभग सभी प्रतिस्पर्धी सिद्धांतों, यह मुझे लगता है, इतना अस्पष्ट, शराबी और निंदनीय था कि वे केवल गलत होने की आकांक्षा कर सकते हैं। ”

एक अन्य प्रस्तावित मॉडल यह मानता है कि चेतना स्वयं मॉडलिंग करने वाले मनुष्यों का परिणाम है, एक ऐसा विचार जो डेनेट के साथ संगत हो सकता है मॉडल है, लेकिन यह सुझाव देने के घातक परिणाम से ग्रस्त है कि एक विंडोज़ कंप्यूटर खुद की एक आभासी मशीन चलाने वाला कुछ अर्थों में है होश में। चेतना के मॉडल की सूची जब तक हर किसी की सूची के बारे में है जो कभी भी इस तरह की एक कठिन समस्या से निपटने के लिए इच्छुक है।

वहाँ बहुत सारे विकल्प हैं, एकमुश्त रहस्यवादी से, डेनेट के समेकन, निंदक व्यावहारिकता से। मेरे पैसे के लिए, Dennett के कई ड्राफ्ट सिद्धांत मुझ पर प्रहार करते हैं, यदि मनुष्य के चेतना के बारे में बात करने का पूरा लेखा-जोखा नहीं है, तो कम से कम उस रास्ते पर एक ठोस शुरुआत करें।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता और चेतना

बता दें कि, अब से कुछ साल बाद, तंत्रिका विज्ञान में प्रगति ने एक महान एकीकृत सिद्धांत का नेतृत्व किया है - हम यह कैसे जान सकते हैं कि यह सही है? क्या होगा यदि सिद्धांत कुछ महत्वपूर्ण छोड़ देता है - हमें कैसे पता चलेगा? विज्ञान के इतिहास ने हमें अच्छे-अच्छे विचारों से सावधान रहने की शिक्षा दी है जिनका हम परीक्षण नहीं कर सकते। तो हम अपनी चेतना के मॉडल का परीक्षण कैसे कर सकते हैं?

खैर, हम एक बनाने की कोशिश कर सकते हैं।

बुद्धिमान मशीनों के निर्माण की हमारी क्षमता हाल ही में पुनर्जागरण के कुछ से गुजर रही है। वॉटसन, आईबीएम द्वारा विकसित बुद्धिमान सॉफ्टवेयर का एक टुकड़ा, जो गेम शो जॉग्फी पर प्रसिद्ध है, वह भी है बौद्धिक कार्यों में आश्चर्यजनक रूप से व्यापक सूट के लिए सक्षम, दोनों प्रतिभाशाली शेफ के रूप में सेवा करने के लिए अनुकूलित किया गया है और एक अलौकिक निदानकर्ता.

हालांकि आईबीएम वाटसन को एक संज्ञानात्मक कंप्यूटर कहता है, लेकिन सच्चाई यह है कि वाटसन बहुत अधिक एक जीत है गैर-न्यूरोमॉर्फिक कृत्रिम बुद्धि ओपनवॉर्म की जियोवन्नी इडली: दिमाग, कीड़े और कृत्रिम बुद्धिमत्तामानव मस्तिष्क का अनुकरण करना एक तरीका है, लेकिन विज्ञान के लिए ज्ञात सबसे सरल जानवरों में से एक न्यूरोलॉजी और शरीर क्रिया विज्ञान का अनुकरण करके एक ओपन-सोर्स प्रोजेक्ट महत्वपूर्ण पहला कदम उठा रहा है। अधिक पढ़ें - यही है, यह सॉफ्टवेयर का एक बुद्धिमान टुकड़ा है जो तंत्रिका विज्ञान और मस्तिष्क अनुसंधान की विशिष्ट अंतर्दृष्टि को लागू करने का प्रयास नहीं करता है। आईबीएम बड़ी संख्या में बहुत अलग मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करके काम करता है, जिनमें से कुछ का उपयोग आउटपुट का मूल्यांकन करने के लिए किया जाता है अन्य एल्गोरिदम को उनकी उपयोगिता का पता लगाने के लिए, और कई एल्गोरिदम जो उत्पादक में एक साथ जुड़ने के लिए हाथ से घुमाए जाते हैं तरीके।

जैसे ही वॉटसन में सुधार हुआ है और इसका तर्क गहरा और अधिक उपयोगी हो गया है, वॉटसन तकनीक का उपयोग करने की कल्पना करना आसान है, साथ ही अन्य तकनीक अभी तक विकसित नहीं हुई है विकसित प्रणालियों का निर्माण करने के लिए जो विशिष्ट ज्ञात मस्तिष्क प्रणालियों के कार्य का अनुकरण करते हैं, और उन प्रणालियों को इस तरह से एकीकृत करते हैं जो एक सचेत उत्पादन करेंगे अनुभव।

हम उस बुद्धिमान मशीन के साथ प्रयोग कर सकते हैं, यह देखने के लिए कि क्या यह एक व्यक्तिपरक अनुभव का वर्णन करता है - और, यदि हां, तो यह निर्धारित करें कि क्या व्यक्तिपरक अनुभव मानव अनुभव के समान है। यदि हम एक जागरूक कंप्यूटर का निर्माण कर सकते हैं, जो कि इसके निम्नतम स्तर पर है नहीं हमारे अपने न्यूरोलॉजी के समान, जो निश्चित रूप से मॉडल को मान्य करेगा!

मस्तिष्क के बारे में सिद्धांतों को मान्य करने के लिए एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता के निर्माण का यह विचार कोई नया नहीं है। Spaun, अल्बर्टा विश्वविद्यालय में एक शोध परियोजना, एक विशाल (लगभग माउस-स्केल) जैविक तंत्रिका नेटवर्क सिमुलेशन है जो विभिन्न मस्तिष्क क्षेत्रों के मॉडल को लागू करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिसमें कार्यकारी फ़ंक्शन, दृष्टि, कार्यशील मेमोरी और मोटर फ़ंक्शन शामिल हैं।

कार्यान्वयन कई बुनियादी संज्ञानात्मक कार्यों को करने में सक्षम है, जैसे प्रतीकों को पहचानना और चित्रित करना, संख्याओं के बैक स्ट्रिंग्स को दोहराते हुए, और सरल प्रश्नों के उत्तर लिखकर, और अगले अंक की भविष्यवाणी करते हैं अनुक्रम। क्योंकि स्पाकुन इन चीजों को कर सकता है, इसका मतलब है कि वर्तमान कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल सही हैं, कम से कम व्यापक स्ट्रोक में।

सिद्धांत रूप में, उसी को चेतना पर लागू किया जा सकता है, बशर्ते हम सिस्टम के घटक भागों को उच्च पर्याप्त मानक तक बना सकते हैं। बेशक, जागरूक मशीनों को बनाने की क्षमता के साथ जिम्मेदारी की एक डिग्री आती है। एक मशीन को चालू करना जो सचेत हो सकता है कम से कम एक नैतिक जिम्मेदारी जितनी बड़ी निर्णय लेने की है बच्चा, और, यदि हम सफल होते हैं, तो हम उसके अस्तित्व के बाकी हिस्सों के लिए उस मशीन की भलाई के लिए जिम्मेदार हैं।

यह बिल्कुल बुद्धिमान सॉफ्टवेयर बनाने से जुड़े जोखिमों में सबसे ऊपर है - अर्थात् हमारे स्वयं के विभिन्न मूल्यों के साथ मशीन का जोखिम तेजी से अपनी खुद की वास्तुकला में सुधार जब तक यह दुनिया को बदलने के लिए पर्याप्त स्मार्ट नहीं है उन तरीकों से, जिन्हें हम पसंद नहीं कर सकते. सहित कई टीकाकार स्टीफन हॉकिंग और एलोन मस्क, ने उल्लेख किया है कि यह मानव जाति के लिए सबसे महत्वपूर्ण खतरों में से एक है जो आगे जा रहा है।

दूसरा तरीका रखो: एक नई तरह की "मानव" बनाने की क्षमता एक बड़ी जिम्मेदारी है। यह सबसे महत्वपूर्ण बात हो सकती है जिसे मानवता ने कभी भी एक प्रजाति के रूप में किया है, और हमें इसे बहुत गंभीरता से लेना चाहिए। कोई भी कम नहीं है, वहां की क्षमता भी, हमारे अपने दिमाग के बारे में उन बुनियादी सवालों को समझने की क्षमता है। अभी भी हमारे पास इन विचारों को व्यवहार में लाने के लिए आवश्यक तकनीक है, लेकिन अभी तक ऐसा नहीं है कि हम उन्हें पूरी तरह से अनदेखा कर सकें। भविष्य अपने रास्ते पर है, भ्रामक जल्दी से, और हम आज इसके लिए तैयार होने के लिए बुद्धिमान हैं।

छवि क्रेडिट: “वाटसन और अन्य तीन पोडियम", द्वारा परमाणु टैको, “दिमाग नही हैं"पियरे-ओलिवियर कार्ल्स द्वारा,"दिमाग", GreenFlames09 द्वारा"विचारों की रोशनी"साद फ़ारुक द्वारा, सार नेत्र शटरस्टॉक के माध्यम से ARTEMENKO VALENTYN द्वारा