Aug, 2023

智能作为意识的衡量标准

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TL;DR评估人工系统是否存在意识的问题日益成为关注焦点，而严格的心理测量框架对于评估大型语言模型在此方面的重要性至关重要。本文通过将人类和动物大脑的信息耦合、人类认知发展、新兴能力和心理表征发展与大型语言模型的类似现象进行比较，以心理测量智力的方式，间接估计意识体验的程度。相较于广泛的科学与形而上学意识理论，本文认为所有系统在心理测量上拥有一定程度的意识，智力的心理测量可能用于衡量异类系统（无论是人工还是人类）之间意识体验的相对相似性。
发现论文，激发创造
  • 关于人类和机器的意识功能和普通智能之间联系的研究

    本文探讨了意识和智能之间的联系，发现意识与人类领域普适智能有密切关系。对比三种当代意识功能理论与人类的认知能力，作者将结论应用到人工智能领域，提出了一种将三种理论相结合的可实现的模型，并以人类的心理时间旅行为例，提出进行人工智能研究的前景和目标。

    Mar, 2022

  • 智能的度量

    该研究介绍了智能系统自识别反馈信号的必要性，提出了基于算法信息理论的智能定义，阐明了人工智能基准测试的重要性，介绍了一个使用人类内在先验近似设计的基准测试集 ——ARC，用于度量具有高通用流体智能的人工智能系统与人类的综合智能的比较。

    Nov, 2019

  • 通过神经科学视角探讨人工意识的可行性

    该论文研究了大型语言模型是否具有自我意识，从神经科学的角度出发，作者认为这一观点难以被证实，因为这种模型缺少与哺乳动物意识密切相关的丘脑皮质系统的关键特征，且这些模型的输入缺乏与我们周围世界的感官接触特征的具体信息。作者认为，意识存在于 “皮肤在游戏中” 的情境中，而目前的人工智能系统尚未具备这一特征。

    Jun, 2023

  • 人工智能中的意识：来自意识科学的洞见

    当前和近期 AI 系统是否会具备意识是一个受到科学界关注和公众担忧的话题。本报告提出并举例了一种严格的和以实证为基础的 AI 意识研究方法，即在我们最有支持的神经科学意识理论的指导下，对现有 AI 系统进行详细评估。我们调查了几个著名的科学意识理论，包括循环处理理论、全局工作空间理论、高阶理论、预测处理和注意图式理论。根据这些理论，我们以计算术语阐明了意识的 “指示性属性”，从而可以评估 AI 系统是否具备这些属性。我们利用这些指示性属性评估了几个最近的 AI 系统，并讨论了未来系统如何实现它们。我们的分析表明目前没有任何 AI 系统具备意识，但也表明建立意识的 AI 系统并没有明显的障碍。

    Aug, 2023

  • 受苦的烤面包机

    本研究提供了更清晰的人工智能、自我意识和代理问题之定义，并发展了一种启发式方法测试人工自我意识，同时勾留了哲学或实施上的问题。

    Jun, 2023

  • 感知意识与计算智能的独立性

    本文讨论了意识和智能的关系，提出了计算智能与感知意识是独立的，并将其在人类、动物和机器中的表现作了比较，进而探讨了这一结论对社会的重要影响。

    Aug, 2022

  • 智能的本质

    通过仿真人脑，人工智能建立了具有学习能力和接近人类水平的智能任务执行能力的计算模型，同时证明了智能的本质是一系列数学功能过程，通过建立数据集之间的功能关系来最小化系统熵，并通过能量消耗的增强方式在人类和人工智能中实现。

    Jul, 2023

  • 揭示语言模型中的普遍智能因子：一种心理测量学方法

    该研究通过对两个庞大的数据集进行因子分析，揭示了语言模型中的综合智能因素，提供了一种用于模型评估的统一度量，为未来的人工智能研究和模型评估奠定了基础。

    Oct, 2023

  • 计算视角下的意识理论调查

    这篇论文调查了来自信息理论、量子物理学、认知心理学、生理学和计算机科学等不同学科的主要意识理论分支，旨在用计算的角度来桥接这些理论，同时探讨了意识的现有评估指标和当前计算模型具备意识的可能性。突破意识之谜可能是构建具有计算机智能的通用人工智能的重要一步。

    Sep, 2023

  • 关于智能的功能性定义

    通过提供关于智能的纯功能性黑盒定义以及对相关概念的区分，本研究在人工智能领域提供了一个可观察的、概念上可测试的连续性定义，并指出了在可量化测量方面所面临的挑战。

    Dec, 2023