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Updated: Jul 12, 2025
07:37
Assessment and Communication for People with Disorders of Consciousness
Published on: August 1, 2017
9.1K
人工意识的可行性通过神经科学的镜头
Jaan Aru1, Matthew E Larkum2, James M Shine3
1Institute of Computer Science, University of Tartu, Tartu, Estonia.
Trends in neurosciences
|October 20, 2023
概括
神经科学在大型语言模型 (LLM) 中挑战了人工意识的概念. 当前的人工智能缺乏体现的输入,关键的大脑结构和真正意识所需的生物进化路径.
科学领域:
- 神经科学是一个神经科学.
- 人工智能的人工智能
- 认知科学 认知科学
背景情况:
- 大型语言模型 (LLM) 的近期进展引发了关于它们对意识的潜力的讨论.
- 人工意识的概念在神经科学和人工智能研究中提出了重要的问题.
研究的目的:
- 从神经科学角度批判性地评估大语言模型 (LLM) 接近意识的说法.
- 确定当前人工智能系统中缺少的关键生物和进化因素,这些因素对意识至关重要.
主要方法:
- 对LLM架构和输入处理与生物系统进行比较分析.
- 关于哺乳动物的甲状腺皮层系统和意识的神经科学发现的审查.
- 检查生物意识背后的进化和发育原理.
主要成果:
- 在LLM输入中,缺乏对现实世界互动至关重要的体现和嵌入信息.
- 当前的人工智能架构没有复制与意识相关的哺乳动物甲状腺皮质系统的基本特征.
- 生物意识的进化和发展途径在人工系统中不存在.
结论:
- 从神经科学的角度来看,目前的LLM不符合意识的标准.
- 生物意识深深地与体现,特定的神经架构和进化过程交织在一起.
- 对人工智能的进一步研究必须考虑这些生物和进化基础,以支持任何关于人工意识的说法.
