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Indicadores de conciencia para la IA
En 2023 diecinueve investigadores de neurociencia, filosofía y aprendizaje automático enumeraron las propiedades que, según las principales teorías científicas, tendría un sistema consciente. Luego comprobaron la IA actual con esa lista.
Teoría del procesamiento recurrente
- RPT-1 Módulos de entrada que usan recurrencia algorítmica
- RPT-2 Módulos de entrada que generan representaciones perceptivas organizadas e integradas
Teoría del espacio de trabajo global
- GWT-1 Varios sistemas especializados capaces de operar en paralelo (módulos)
- GWT-2 Espacio de trabajo de capacidad limitada, que implica un cuello de botella en el flujo de información y un mecanismo de atención selectiva
- GWT-3 Difusión global: disponibilidad de la información del espacio de trabajo para todos los módulos
- GWT-4 Atención dependiente del estado, que da lugar a la capacidad de usar el espacio de trabajo para consultar módulos en sucesión y realizar tareas complejas
Teorías computacionales de orden superior
- HOT-1 Módulos de percepción generativos, descendentes o ruidosos
- HOT-2 Monitorización metacognitiva que distingue las representaciones perceptivas fiables del ruido
- HOT-3 Agencia guiada por un sistema general de formación de creencias y selección de acciones, y una fuerte disposición a actualizar las creencias según los resultados de la monitorización metacognitiva
- HOT-4 Codificación dispersa y suave que genera un “espacio de cualidades”
Teoría del esquema de atención
- AST-1 Un modelo predictivo que representa el estado actual de la atención y permite controlarlo
Procesamiento predictivo
- PP-1 Módulos de entrada que usan codificación predictiva
Agencia y corporeidad
- AE-1 Agencia: aprender de la retroalimentación y seleccionar salidas para perseguir metas, sobre todo cuando eso implica una respuesta flexible a metas en competencia
- AE-2 Corporeidad: modelar las contingencias entre salidas y entradas, incluidos algunos efectos sistemáticos, y usar este modelo en la percepción o el control
Su conclusión
Su valoración: “ningún sistema actual parece un candidato sólido a la conciencia”. Añaden que, si el funcionalismo computacional es cierto, los sistemas de IA conscientes “podrían construirse de forma realista a corto plazo”.
Butlin P, Long R, Elmoznino E, Bengio Y, Birch J, et al. (2023). Consciousness in Artificial Intelligence: Insights from the Science of Consciousness. arXiv:2308.08708. https://arxiv.org/abs/2308.08708 (Table 1 text read directly from the PDF)