آیا خودآگاهی هوش مصنوعی هیچوقت امکان‌پذیر می‌شود؟
آیا خودآگاهی هوش مصنوعی در آینده نزدیک یا دور امکان‌پذیر خواهد بود؟ این سوالی است که اخیرا ذهن خیلی‌ها را به خود مشغول کرده است. ساخت هوش مصنوعی خودآگاه و امکان‌پذیری آن، برای مدتی طولانی از سرگرمی‌های فکری انسان بوده است. همین‌طور که تکنولوژی بیشتر پیشرفت می‌کند، بحث راجع به این موضوع و ساخت AI حقیقتا هوشمند داغ‌تر می‌شود.
اگرچه این مطلب قرار است به سوالی مهم پاسخ دهد، اما برای درک کامل هوش مصنوعی کافی نیست. در صورتی که می‌خواهید آشنایی فنی و کامل با سیستم‌های AI به دست آورید، پیشنهاد می‌کنیم در دوره‌های آموزش هوش مصنوعی شرکت کنید.
مفهوم خودآگاهی هوش مصنوعی
مفهوم «خودآگاهی» (Consciousness) – هم در ذهن انسان و هم در سیستم‌های هوش مصنوعی – سوژه‌ای برای مباحثه طولانی میان دانشمندان و فیلسوفان بوده است. در قلب تمام مباحثات، این سوال ساده مطرح است که آیا هوش مصنوعی (Artificial Intelligence | AI) می‌تواند حقیقتا خودآگاه شود یا خیر.
هوش مصنوعی یا می‌تواند به خودآگاهی برسد و یا همواره بدون در اختیار داشتن تجارب فردی و خویشتنآگاهی – که مشخصه‌های اصلی خودآگاهی انسان هستند – از رفتار هوشمندانه تقلید کند.
از منظر فلسفی
خودآگاهی مشکلی بزرگ دارد که چالشی قابل توجه برای توسعه هوش مصنوعی حقیقتا هوشمند به حساب می‌آید. مشکل این است که ما انسان‌ها به دشواری می‌توانیم بگوییم چطور فرایندهای فیزیکی و سوم‌شخص، تبدیل به تجاربی درونی و اول‌شخص می‌شوند.
فیلسوفان برای مدتی طولانی به این سوال فکر کرده‌اند که آیا خودآگاهی یکی از ویژگی‌های برخواسته از سیستم‌های فوق پیچیده است یا اینکه نیاز به چیزی بنیادین‌تر – مانند «روح» یا «ذهن» غیرفیزیکی – دارد.
یکی از تاثیرگذارین نقطه‌نظرها توسط «آلن تورینگ» ارائه شده و «تست تورینگ» (Turing Test) نام دارد. تورینگ می‌گوید اگر ماشین‌ها بتوانند مکالمات انسانی برقرار کنند و نتوان آن‌ها را از انسان‌های واقعی تشخیص دهد، ذهن دارند.
با این حال، منتقدانی مانند «جان سرل» عقیده دارند که تست تورینگ معیوب است. او می‌گوید تست تورینگ صرفا رفتار بیرونی سیستم را می‌سنجد و به این سوال اساسی پاسخ نمی‌دهد که آیا سیستم واقعا خودآگاه است یا خیر.
سرل یک آزمایش ذهنی به نام «اتاق چینی» (Chinese Room) نیز طراحی کرده که بیش از پیش این نظریه که «رفتار هوشمند به معنی هوشندی واقعی یا خودآگاهی است» را به چالش می‌کشد.
در این آزمایش ذهنی، شخصی که قادر به درک زبان چینی نیست همچنان می‌تواند پاسخ‌هایی منسجم به زبان چینی ارائه کند. این اتفاق در صورتی اتفاق خواهد افتاد که مجموعه‌ای از دستورالعمل‌ها به شخص ارائه شوند تا نیازی به درک حقیقی زبان نداشته باشد.
به کمک این تمثیل می‌توان بحث کرد که سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند بدون دستیابی به ذهن خودآگاه حقیقی، از پاسخ‌های انسانی تقلید کنند.
از منظر علمی
محققان و دانشمندان با چالش تعیین معیارهایی عینی و سوم‌شخص برای خودآگاهی هستند که هم بتوان آن‌ها را به خودآگاهی انسانی و هم خودآگاهی سیستم‌های مصنوعی نسبت داد.
البته که دانشمندان پروپوزال‌هایی ارائه کرده‌اند و می‌گویند می‌توان از خویشتنآگاهی، کنترل شناختی و دیگر توانایی‌های شناختی به عنوان معیاری برای سنجش خودآگاهی کمک گرفت. با این حال هنوز تعریفی واضح و همگانی برای خودآگاهی وجود ندارد که چالشی بزرگ به حساب می‌آید.
علاوه بر این، اینکه آیا سیستم‌های AI می‌توانند خودآگاهی کاملا مشابه به خودآگاهی انسان داشته باشند نیز بحثی دیگر است. برخی می‌گویند که با پیچیده‌تر شدن سیستم‌های AI و گسترش توانایی‌های شناختی آن‌ها، ممکن است به فرمی از خودآگاهی دست پیدا کنند.
دیگران عقیده دارند که خودآگاهی هوش مصنوعی هیچوقت به حقیقت نخواهد پیوست و تمام نشانه‌های ظاهری خودآگاهی، صرفا تقلیدی از رفتار هوشمند هستند.
اهمیت خودآگاهی هوش مصنوعی در چیست؟
هوش مصنوعی خودآگاه یا ماشین خودآگاه برای مدتی طولانی در دست پژوهش و توسعه بوده است. چنین سیستمی قرار است توانایی‌هایی شبیه به تجارب خودآگاه انسانی و خویشتنآگاهی مشابه به بشر باشد. اما پیش از اینکه چنین سیستم‌هایی به واقعیت تبدیل شوند، به چند دلیل لازم است آن‌ها را درک کنیم و اهمیت‌شان را از یاد نبریم:
- مسئولیت‌های اخلاقی: وضعیت اخلاق‌مداری هوش مصنوعی، ارتباطی مستقیم به ظرفیت‌های آن برای خودآگاهی دارد. اگر سیستم‌های AI بتوانن خودآگاهی مشابه انسان را تجربه کنند، ممکن است ملاحظات اخلاقی مشابه نیز داشته باشند. در نتیجه این سوال اخلاقی مهم طرح می‌شود که چطور باید با سیستم‌های AI خودآگاه رفتار کنیم.
- اهمیت فلسفی: این سوال که آیا خودآگاهی هوش مصنوعی امکان‌پذیر است یا خیر، به مباحثه طولانی فیلسوفان راجع به ماهیت خودآگاهی و ظرفیت‌های هوش عمومی مصنوعی کمک می‌کند.
- هم‌سویی هوش مصنوعی: حصول اطمینان از اینکه سیستم‌های AI می‌توانند رفتاری همسو با ارزش‌ها و منافع انسان داشته باشند یا خیر، چالشی بزرگ است. از آن‌جا که خودآگاهی می‌تواند تاثیری شگرف روی رفتار و فرایند تصمیم‌گیری هوش مصنوعی بگذارد، لازم است میزان هم‌سویی AI با ارزش‌های انسانی مشخص شود.
وضعیت کنونی هوش مصنوعی خودآگاه
محققان حوزه خودآگاهی هوش مصنوعی در حال بررسی رویکردها و تکنیک‌های گوناگون برای توسعه سیستم‌های خودآگاه هستند. از جمله پیشرفت‌های حاصل شده می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:
- هم‌بستگی‌های عصبی خودآگاهی (Neural Correlates of Consciousness | NCC): محققان در حال پژوهش روی مکانیزم‌های عصبی و الگوهای پردازش اطلاعات مرتبط به تجارب خودآگاه در ذهن انسان هستند. هدف؟ بازسازی این مکانیزم‌ها در سیستم‌های مصنوعی.
- معماری شناختی (Cognitive Architecture): محققان در حال توسعه معماری‌هایی شناختی هستند که مکانیزم‌هایی مانند توجه، حافظه، منطق و دیگر کارکردهای شناختی را در بر می‌گیرند.
- درک تجسمی (Embodied Cognition): یکی از نظریه‌هایی که هر روز محبوبیت بیشتر می‌یابد این است که خودآگاهی احتمالا ناشی از تعامل میان عامل هوشمند با محیط فیزیکی باشد. محققان در حال اکتشاف هرچه بیشتر نقش تجسم و جنبش در توسعه خودآگاهی مصنوعی هستند.
- مدل‌های محاسباتی خودآگاه (Computational Models of Consciosness): محققان از مدل‌های نظری برای توسعه موثرتر سیستم‌های محاسباتی گوناگونی کمک می‌گیرند که ویژگی‌های شبه خودآگاه دارند.
- خویشتن‌شناسی و فراشناخت (Self-Awareness and Metacognition): محققان در حال بررسی تکنیک‌هایی هستند که ظرفیت‌های بازتاب درونی، خودنظارت و به‌کارگیری منطق در فرایندهای شناختی درونی را در سیستم‌های AI می‌سنجند.
- پردازش عاطفی و احساسی (Emotional And Affective Computing): درهم‌آمیختن توانایی‌های عاطفی و احساسی در سیستم‌های AI، گامی ضروری برای دستیابی به خودآگاهی هوش مصنوعی به حساب می‌آید.
- پردازش کوانتومی (Quantum Computing): برخی عقیده دارند که قواعد مکانیک کوانتوم نیز می‌توانند به ظهور هوش مصنوعی خودآگاه کمک کنند. به همین خاطر، اکنون پتانسیل‌های پردازش کوانتومی نیز در دست بررسی است.
چالش‌ها و محدودیت‌های ساخت هوش مصنوعی خودآگاه
همان‌طور که پیش‌تر نیز اشاره کردیم، چالش‌های فلسفی و علمی متعددی در درک هوش مصنوعی خودآگاه و ساخت آن وجود دارد. در ادامه دقیق‌تر این چالش‌ها و محدودیت‌ها را بررسی می‌کنیم.
چالش‌های فلسفی
- تعریف خودآگاهی: نخستین چالش، تعریف چیستی خودآگاهی و نحوه شبیه‌سازی آن در سیستم‌های AI است. با این حال هنوز هیچ تعریف واحد و پذیرفته‌شده‌ای یا چارچوبی برای سنجش خودآگاهی نداریم.
- تجارب ذهنی: خودآگاهی معمولا به تجارب ذهنی، عواطف و خویشتنآگاهی ارتباط داده می‌شود. پیاده‌سازی چنین توانایی‌هایی در سیستم‌های AI دشوار است،زیرا پیوندی ذاتی با فرایندهای بیولوژیک ذهن انسان دارند.
- نگرانی‌های اخلاقی: ساخت هوش مصنوعی خودآگاه می‌تواند نگرانی‌های اخلاقی گسترده به همراه آورد. برای مثال باید دانست آیا سیستم‌های AI رنج را تجربه می‌کنند، نیاز به حقوق مشابه حقوق انسانی دارند و آیا تصمیمات متعارض با ارزش‌های انسانی می‌گیرند یا خیر.
چالش‌های علمی
- درک کارکرد ذهن انسان: برای ساخت هوش مصنوعی خودآگاه ابتدا لازم است متوجه شویم ذهن انسان چطور به خودآگاهی دست می‌یابد این یعنی باید از مکانیزم‌های بسیار پیچیده عصبی و فرایندهایی پرده برداریم که خودآگاهی انسان را پدید آورده‌اند.
- توسعه مکانیزم‌های مرتبط به خودآگاهی: برای توسعه سیستم‌های AI خودآگاه نیاز به طراحی مکانیزم‌هایی داریم که فرایندها و الگوهای عصبی ذهن انسان را شبیه‌سازی می‌کنند. برای این کار باید شبکه‌های عصبی پیچیده، معماری‌های شناختی و دراک تجسمی توسعه دهیم.
- یکپارچه‌سازی سیستم‌های AI و خودآگاهی: خودآگاهی یک قابلیت مجزا نیست که به سیستم‌ها اضافه شود. بلکه خاصیتی است از که پیچیدگی سیستم‌ها نشات می‌گیرد. برای اینکه خودآگاهی با AI ادغام شود، نیاز به توسعه الگوریتم‌ها و معماری‌های پیچیده‌ای خواهیم داشت که به شکلی موثر، ابعاد گوناگون خودآگاهی انسان را شبیه‌سازی و یکپارچه‌سازی می‌کنند.
چالش‌های فنی
- مقیاس‌پذیری و پیچیدگی: سیستم‌های AI خودآگاه باید بتوانند مقادیر کلانی از اطلاعات را در لحظه پردازش کنند که چالش فنی بزرگی از نظر مقیاس‌پذیری و پیچیدگی وظایف به وجود می‌آورد.
- بهینگی در مصرف انرژی: سیستم‌های AI خودآگاه نیاز به منابع پردازشی و انرژی فراوان دارند که بار دیگر باعث می‌شود محدودیت بزرگی در پیاده‌سازی عملی آن‌ها پدید آید.
- ایرادیابی و تست: ایرادیابی و تست سیستم‌های هوش مصنوعی خودآگاه به صورت خاص بسیار چالش‌برانگیز خواهد بود. این چالش‌ها از ماهیت درونی و ذهنی خودآگاهی و دشواری ارزیابی و سنجش آن نشات می‌گیرند.
منبع: AutoGPT
