---
title: "Индикаторы сознания для ИИ · Сущности · Гипотеза симуляции"
url: https://simulation-hypothesis.com/ru/entities/indicators
description: "Четырнадцать индикаторов из работы Батлина, Лонга и коллег (2023), взятых из шести научных теорий сознания."
license: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
credit: "Ross Allan Dahl, Гипотеза симуляции (simulation-hypothesis.com)"
---

[Сущности](https://simulation-hypothesis.com/ru/entities) › Индикаторы сознания

# Индикаторы сознания для ИИ

В 2023 году девятнадцать исследователей нейронауки, философии и машинного обучения перечислили свойства, которые, по ведущим научным теориям, были бы у сознательной системы. Затем они проверили сегодняшний ИИ по этому списку.

## Теория рекуррентной обработки

* **RPT-1** Входные модули, использующие алгоритмическую рекуррентность
* **RPT-2** Входные модули, порождающие организованные, интегрированные перцептивные представления

## Теория глобального рабочего пространства

* **GWT-1** Множество специализированных систем, способных работать параллельно (модули)
* **GWT-2** Рабочее пространство ограниченной ёмкости, подразумевающее узкое место в потоке информации и механизм избирательного внимания
* **GWT-3** Глобальная трансляция: доступность информации в рабочем пространстве для всех модулей
* **GWT-4** Зависящее от состояния внимание, дающее возможность использовать рабочее пространство, чтобы последовательно опрашивать модули для выполнения сложных задач

## Вычислительные теории высшего порядка

* **HOT-1** Генеративные, нисходящие или шумные модули восприятия
* **HOT-2** Метакогнитивный мониторинг, отличающий надёжные перцептивные представления от шума
* **HOT-3** Агентность, направляемая общей системой формирования убеждений и выбора действий, и сильная склонность обновлять убеждения в соответствии с результатами метакогнитивного мониторинга
* **HOT-4** Разреженное и гладкое кодирование, порождающее «пространство качеств»

## Теория схемы внимания

* **AST-1** Предсказательная модель, представляющая текущее состояние внимания и позволяющая управлять им

## Предиктивная обработка

* **PP-1** Входные модули, использующие предиктивное кодирование

## Агентность и воплощённость

* **AE-1** Агентность: обучение на обратной связи и выбор выходов ради достижения целей, особенно когда это требует гибкой реакции на конкурирующие цели
* **AE-2** Воплощённость: моделирование зависимостей между выходами и входами, включая некоторые систематические эффекты, и использование этой модели в восприятии или управлении

## Их вывод

Их оценка: «ни одна из нынешних систем, по-видимому, не является сильным кандидатом на сознание». Они добавляют, что если вычислительный функционализм верен, то сознательные системы ИИ «реально могут быть построены в ближайшем будущем».

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)