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title: "Indicadores de conciencia para la IA · Entidades · Hipótesis de la simulación"
url: https://simulation-hypothesis.com/es/entities/indicators
description: "Los catorce indicadores de Butlin, Long y colaboradores (2023), tomados de seis teorías científicas de la conciencia."
license: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
credit: "Ross Allan Dahl, Hipótesis de la simulación (simulation-hypothesis.com)"
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[Entidades](https://simulation-hypothesis.com/es/entities) › Indicadores de conciencia

# 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)