La conciencia artificial (AC), también conocida como conciencia de máquina (MC) o conciencia sintética (Gamez 2008; Reggia 2013), es un campo relacionado con la inteligencia artificial y la robótica cognitiva cuyo objetivo es “definir aquello que tendría que sintetizarse si la conciencia se encuentra en un artefacto de ingeniería “(Aleksander 1995).
La neurociencia plantea la hipótesis de que la conciencia es generada por la interoperación de varias partes del cerebro, llamadas correlatos neurales de la conciencia o NCC. Los defensores de AC creen que es posible construir máquinas (p. Ej., Sistemas informáticos) que puedan emular esta interoperación NCC.
La conciencia artificial se puede ver como una extensión de la inteligencia artificial, suponiendo que la noción de inteligencia en su sentido común es demasiado estrecha para incluir todos los aspectos de la conciencia.
NO PUEDE DECIR EXACTAMENTE CUANDO TENEMOS CONCIENCIA ARTIFICIAL PERO AQUÍ HAY ALGUNOS EXPERIMENTOS E INVESTIGACIONES REALIZADAS
Propuestas simbólicas o híbridas [editar] Agente de distribución inteligente de Franklin [editar]
Stan Franklin (1995, 2003) define a un agente autónomo como poseedor de conciencia funcional cuando es capaz de varias de las funciones de conciencia identificadas por la Teoría Global del Espacio de Trabajo de Bernard Baars (Baars 1988, 1997). Su niño cerebro IDA (agente de distribución inteligente) es una implementación de software de GWT, que lo hace funcionalmente consciente por definición. La tarea de IDA es negociar nuevas asignaciones para los marineros en la Marina de los EE. UU. Después de que finalicen un turno de servicio, combinando las habilidades y preferencias de cada individuo con las necesidades de la Marina. IDA interactúa con las bases de datos de la Marina y se comunica con los marineros a través de un diálogo de correo electrónico en lenguaje natural mientras obedece un amplio conjunto de políticas de la Marina. El modelo computacional IDA se desarrolló durante 1996–2001 en el Grupo de Investigación de Software “Consciente” de Stan Franklin en la Universidad de Memphis. “Consiste en aproximadamente un cuarto de millón de líneas de código Java, y consume casi por completo los recursos de una estación de trabajo de alta gama de 2001”. Se basa en gran medida en los codelets , que son “mini agentes [s] de propósito especial, relativamente independientes, típicamente implementados como un pequeño fragmento de código que se ejecuta como un hilo separado”. En la arquitectura de arriba hacia abajo de IDA, las funciones cognitivas de alto nivel se modelan explícitamente (ver Franklin 1995 y Franklin 2003 para más detalles). Si bien IDA es funcionalmente consciente por definición, Franklin “no atribuye una conciencia fenomenal a su propio agente de software ‘consciente’, IDA, a pesar de sus muchos comportamientos humanos. Esto a pesar de ver a varios detallistas de la Marina de los Estados Unidos asintiendo repetidamente con la cabeza diciendo” Sí, así es como lo hago mientras veo las acciones internas y externas de IDA mientras realiza su tarea “.
La arquitectura cognitiva de Ron Sun CLARION [editar]
CLARION postula una representación de dos niveles que explica la distinción entre procesos mentales conscientes e inconscientes.
CLARION ha tenido éxito en la contabilidad de una variedad de datos psicológicos. Se han simulado varias tareas de aprendizaje de habilidades bien conocidas utilizando CLARION que abarca el espectro que abarca desde habilidades reactivas simples hasta habilidades cognitivas complejas. Las tareas incluyen tareas de tiempo de reacción en serie (SRT), tareas de aprendizaje de gramática artificial (AGL), tareas de control de procesos (PC), la tarea de inferencia categórica (CI), la tarea de aritmética alfabética (AA) y la Torre de Hanoi (TOH) tarea (Sun 2002). Entre ellos, SRT, AGL y PC son tareas típicas de aprendizaje implícito, muy relevantes para el tema de la conciencia, ya que operacionalizaron la noción de conciencia en el contexto de los experimentos psicológicos.
OpenCog de Ben Goertzel [editar]
Ben Goertzel está buscando un AGI incorporado a través del proyecto OpenCog de código abierto. El código actual incluye mascotas virtuales incorporadas capaces de aprender comandos simples en inglés, así como la integración con la robótica del mundo real, que se realiza en la Universidad Politécnica de Hong Kong.
Propuestas de redes neuronales [editar] Arquitectura cognitiva de Haikonen [editar]
Pentti Haikonen (2003) considera que la informática clásica basada en reglas es inadecuada para lograr AC: “el cerebro definitivamente no es una computadora. Pensar no es una ejecución de cadenas programadas de comandos. El cerebro tampoco es una calculadora numérica. No pensamos por números.” En lugar de tratar de alcanzar la mente y la conciencia identificando e implementando sus reglas computacionales subyacentes, Haikonen propone “una arquitectura cognitiva especial para reproducir los procesos de percepción, imágenes internas, habla interna, dolor, placer, emociones y las funciones cognitivas detrás de esto”. la arquitectura de abajo hacia arriba produciría funciones de nivel superior por el poder de las unidades de procesamiento elementales, las neuronas artificiales, sin algoritmos ni programas “. Haikonen cree que, cuando se implemente con suficiente complejidad, esta arquitectura desarrollará la conciencia, que él considera “un estilo y una forma de operación, caracterizada por la representación distribuida de la señal, el proceso de percepción, los informes de modalidad cruzada y la disponibilidad para la retrospección”. Haikonen no está solo en este proceso de visión de la conciencia, o en la opinión de que AC emergerá espontáneamente en agentes autónomos que tienen una arquitectura de complejidad adecuada de inspiración neurológica; muchos los comparten, por ejemplo, Freeman (1999) y Cotterill (2003). Según los informes, una implementación de baja complejidad de la arquitectura propuesta por Haikonen (2003) no era capaz de AC, pero exhibió emociones como se esperaba. Ver Doan (2009) para una introducción completa a la arquitectura cognitiva de Haikonen. En Haikonen (2012) se presenta una descripción actualizada de la arquitectura de Haikonen, junto con un resumen de sus puntos de vista filosóficos.
La arquitectura cognitiva de Shanahan [editar]
Murray Shanahan describe una arquitectura cognitiva que combina la idea de Baars de un espacio de trabajo global con un mecanismo de simulación interna (“imaginación”) (Shanahan 2006). Para discusiones sobre la arquitectura de Shanahan, ver (Gamez 2008) y (Reggia 2013) y el Capítulo 20 de (Haikonen 2012).
La investigación de autoconciencia de Takeno [editar]
La autoconciencia en robots está siendo investigada por Junichi Takeno [2] en la Universidad de Meiji en Japón. Takeno afirma que ha desarrollado un robot capaz de discriminar entre una autoimagen en un espejo y cualquier otra que tenga una imagen idéntica [3] [4], y esta afirmación ya ha sido revisada (Takeno, Inaba y Suzuki 2005 ) Takeno afirma que primero ideó el módulo computacional llamado MoNAD, que tiene una función autoconsciente, y luego construyó el sistema de conciencia artificial formulando las relaciones entre emociones, sentimientos y razón conectando los módulos en una jerarquía (Igarashi, Takeno 2007). Takeno completó un experimento de cognición de imagen especular utilizando un robot equipado con el sistema MoNAD. Takeno propuso la teoría del cuerpo propio afirmando que “los humanos sienten que su propia imagen especular está más cerca de sí mismos que una parte real de sí mismos”. El punto más importante en el desarrollo de la conciencia artificial o la clarificación de la conciencia humana es el desarrollo de una función de autoconciencia, y afirma que ha demostrado evidencia física y matemática de esto en su tesis (Takeno 2008 [5]). También demostró que los robots pueden estudiar episodios en la memoria donde las emociones fueron estimuladas y usar esta experiencia para tomar acciones predictivas para prevenir la recurrencia de emociones desagradables (Torigoe, Takeno 2009).
La mente imposible de Aleksander [editar]
Igor Aleksander, profesor emérito de Ingeniería de Sistemas Neuronales en el Imperial College, ha investigado extensamente las redes neuronales artificiales y afirma en su libro Impossible Minds: My neurons, My Conscious que los principios para crear una máquina consciente ya existen pero que tomaría cuarenta años para entrenar tal máquina para comprender el idioma. [11] Queda por demostrar si esto es cierto y el principio básico establecido en mentes imposibles , que el cerebro es una máquina de estado neural, está abierto a dudas. [12]
El paradigma de la máquina de creatividad de Thaler [editar]
Stephen Thaler propuso una posible conexión entre la conciencia y la creatividad en su patente de 1994, llamada “Dispositivo para la generación autónoma de información útil” [2] en el que los críticos computacionales gobiernan la inyección de ruido sináptico y la degradación en las redes neuronales para inducir recuerdos falsos o confabulaciones que pueden calificar como ideas o estrategias potenciales. Recluta esta arquitectura y metodología neuronales para dar cuenta de la sensación subjetiva de conciencia, alegando que los conjuntos neuronales similares impulsados por el ruido dentro del cerebro inventan un significado dudoso para la actividad cortical general. [13] [14] La teoría de Thaler y las patentes resultantes en la conciencia de la máquina se inspiraron en experimentos en los que interrumpió internamente redes neuronales entrenadas para impulsar una sucesión de patrones de activación neural que comparó con la corriente de conciencia. [15] [3] [16]
PROS
La inteligencia artificial encuentra aplicaciones en la exploración espacial. Se pueden usar robots inteligentes para explorar el espacio. Son máquinas y, por lo tanto, tienen la capacidad de soportar el ambiente hostil del espacio interplanetario. Pueden adaptarse para que las atmósferas planetarias no afecten su estado físico y funcionamiento.
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Se pueden programar robots inteligentes para llegar a los nadires de la Tierra. Se pueden usar para cavar en busca de combustibles. Se pueden utilizar con fines mineros. La inteligencia de las máquinas se puede aprovechar para explorar las profundidades de los océanos. Estas máquinas sirven tan bien a los humanos, especialmente donde la inteligencia humana tiene serias limitaciones.
Las máquinas inteligentes pueden reemplazar a los seres humanos en muchas áreas de trabajo. Los robots pueden hacer ciertas tareas laboriosas. Los robots pueden hacerse cargo de las actividades de mantenimiento, que durante mucho tiempo han sido realizadas por humanos. Debido a la inteligencia programada en ellos, las máquinas pueden asumir la responsabilidad hasta cierto punto. Se puede hacer que se administren a sí mismos y su tiempo para completar las tareas asignadas.
Las emociones que a menudo interceptan el pensamiento racional de un ser humano no son un obstáculo para los pensadores artificiales. Al carecer del lado emocional, los robots pueden pensar lógicamente y tomar las decisiones correctas. Los sentimientos están asociados con estados de ánimo que afectan la eficiencia humana. Este no es el caso con máquinas con inteligencia artificial.
Por lo tanto, la inteligencia artificial se puede utilizar en la realización de tareas repetitivas y que consumen mucho tiempo de manera eficiente. Se pueden emplear máquinas inteligentes para realizar ciertas tareas peligrosas. Las máquinas equipadas con inteligencia artificial se pueden hacer para planificar cuidadosamente el cumplimiento de las tareas y, en consecuencia, ajustar sus parámetros, como su velocidad y tiempo. Se puede hacer que actúen rápidamente, sin verse afectados por nada como la emoción y llevar las tareas hacia la perfección.
CONTRAS
La primera preocupación con respecto a la aplicación de la inteligencia artificial es sobre la ética y los valores morales. ¿Es éticamente correcto crear réplicas de seres humanos? ¿Nuestros valores morales nos permiten recrear la inteligencia? La inteligencia es, después de todo, un regalo de la naturaleza. Puede que no sea correcto instalarlo en una máquina para que funcione para nuestro beneficio.
La idea de que las máquinas reemplacen a los seres humanos suena maravillosa. Parece salvarnos de todo el dolor. ¿Pero es realmente una idea tan emocionante? Conceptos como el de todo corazón y la dedicación en el trabajo no tienen existencia en el mundo de la inteligencia artificial.
Imagina robots trabajando en hospitales. ¿Los imagina mostrando cuidado y preocupación por los pacientes? Imagine máquinas inteligentes empleadas en campos creativos. ¿Crees que los robots se destacarán en tales campos? Las máquinas pensantes carecen de una mente creativa. Los seres humanos son intelectuales emocionales. Piensan y sienten. Sus sentimientos guían sus pensamientos.
Si los robots comienzan a reemplazar a los humanos en todos los campos, puede conducir al desempleo. La gente se quedará sin nada que hacer. El tiempo vacío puede resultar en su uso destructivo. Las máquinas de pensamiento gobernarán todos los campos y poblarán todas las posiciones ocupadas previamente por personas.
Además de todos estos problemas, ¡existe el temor de que los robots nos superen! Idealmente, los seres humanos deberían seguir siendo dueños de las máquinas. Si las cosas cambian al revés, el mundo se convertirá en un caos. Las máquinas inteligentes pueden demostrar ser más inteligentes que nosotros; podrían esclavizarnos y comenzar a gobernar el mundo. ¡La codiciosa creatividad del hombre puede poner en peligro a la humanidad!
Eventualmente, depende de usted si debe mantenerse al margen de la inteligencia artificial o comprender el posible desastre al que puede conducir. En mi opinión, no existe un reemplazo ideal para los seres humanos. La inteligencia artificial puede ayudar a aliviar las dificultades que enfrenta el hombre, pero las máquinas inteligentes nunca pueden ser “humanas”.
Por Roble Manali
Lea más en Buzzle: Pros y contras de la inteligencia artificial
