---
title: "Indikator kesadaran untuk AI · Entitas · Hipotesis Simulasi"
url: https://simulation-hypothesis.com/id/entities/indicators
description: "Empat belas indikator dari Butlin, Long, dan rekan-rekan (2023), diambil dari enam teori ilmiah tentang kesadaran."
license: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
credit: "Ross Allan Dahl, Hipotesis Simulasi (simulation-hypothesis.com)"
---

[Entitas](https://simulation-hypothesis.com/id/entities) › Indikator kesadaran

# Indikator kesadaran untuk AI

Pada 2023 sembilan belas peneliti di bidang neurosains, filsafat, dan pembelajaran mesin mendaftar sifat-sifat yang menurut teori ilmiah terkemuka dimiliki sebuah sistem yang sadar. Lalu mereka memeriksa AI masa kini terhadap daftar itu.

## Teori pemrosesan rekuren

* **RPT-1** Modul masukan yang memakai rekurensi algoritmik
* **RPT-2** Modul masukan yang menghasilkan representasi persepsi yang terorganisasi dan terpadu

## Teori ruang kerja global

* **GWT-1** Beberapa sistem khusus yang mampu beroperasi secara paralel (modul)
* **GWT-2** Ruang kerja berkapasitas terbatas, yang menimbulkan hambatan dalam aliran informasi dan mekanisme perhatian selektif
* **GWT-3** Siaran global: ketersediaan informasi di ruang kerja bagi semua modul
* **GWT-4** Perhatian bergantung keadaan, yang memunculkan kapasitas memakai ruang kerja untuk menanyai modul secara berurutan guna melakukan tugas kompleks

## Teori komputasional orde lebih tinggi

* **HOT-1** Modul persepsi generatif, dari atas ke bawah, atau berderau
* **HOT-2** Pemantauan metakognitif yang membedakan representasi persepsi yang andal dari derau
* **HOT-3** Agensi yang dipandu sistem umum pembentukan keyakinan dan pemilihan tindakan, serta kecenderungan kuat untuk memperbarui keyakinan sesuai keluaran pemantauan metakognitif
* **HOT-4** Pengodean jarang dan mulus yang menghasilkan “ruang kualitas”

## Teori skema perhatian

* **AST-1** Model prediktif yang merepresentasikan dan memungkinkan kendali atas keadaan perhatian saat ini

## Pemrosesan prediktif

* **PP-1** Modul masukan yang memakai pengodean prediktif

## Agensi dan penjasadan

* **AE-1** Agensi: Belajar dari umpan balik dan memilih keluaran untuk mengejar tujuan, terutama bila ini melibatkan respons luwes terhadap tujuan-tujuan yang bersaing
* **AE-2** Penjasadan: Memodelkan kontingensi keluaran-masukan, termasuk beberapa efek sistematis, dan memakai model ini dalam persepsi atau kendali

## Kesimpulan mereka

Penilaian mereka: “tak ada sistem saat ini yang tampak sebagai kandidat kuat untuk kesadaran.” Mereka menambahkan bahwa, jika fungsionalisme komputasional benar, sistem AI yang sadar “secara realistis bisa dibangun dalam waktu dekat.”

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)