人間が最終的に人間の脳に基づく最初のヒューマノイドAIを開発したと仮定すると、感情を感じるでしょうか?そうでない場合、それはまだ倫理および/または道徳を持っていますか?
人間が最終的に人間の脳に基づく最初のヒューマノイドAIを開発したと仮定すると、感情を感じるでしょうか?そうでない場合、それはまだ倫理および/または道徳を持っていますか?
回答:
私はここでの応答の多くを検討しました、そして私はここのほとんどの人々が感情についての質問に答えるときに要点を逃したことを示唆します。
問題は、科学者が感情とは何かに関する単一の解決策を探し続けていることです。これは、すべての異なる形状のスロットに適合する単一の形状を探すことに似ています。
また、無視されていることは、動物は私たちと同じように感情と感情の状態に対応できるということです。
お互いに戦っている昆虫や、競争したり求愛したりしている昆虫をYoutubeで探すとき、単純な生き物もそれらを経験することは明らかです!
感情について人々に挑戦するときは、愛の属性を説明するコリント13章に行くように勧めます。これらのすべての属性を検討する場合、実際の「感情」は、それらのいずれかを満たすために必要ではないことに注意する必要があります。
したがって、サイコパスが感情に欠けているため、「通常の」境界の外で犯罪やその他の追跡を行っているという提案は、特に訴訟やおそらく心理的評価から私たちに残されたさまざまな記録を考慮すると、真実とはほど遠い-私たちを示す彼らが「強い」感情から行動すること。
サイコパスの行動は、道徳性の明確な欠如または無視、および良心の無視を伴う否定的な感情および情緒的状態から動機付けられることを考慮すべきです。精神病者は彼らがすることを「楽しむ」。
私は私たちが私たちの推論によって、そして他の人の推論によって盲目になることをすべてに強く勧めています。
私は前述の次の引用に同意しますが:-
デイブH.は書きました:
計算の観点から見ると、感情は他の多くの処理に影響を与えるグローバルな状態を表しています。ホルモンなどは基本的に単なる実装です。知性や知性のあるコンピュータは、そのようなグローバルな状態がその思考に影響を与えるような方法で構成されていれば、確かに感情を経験する可能性があります。
しかし、その下の彼の推論(その引用)にも重大な欠陥があります。
感情は能動的でも受動的でもあります。それらは思考によって引き起こされ、私たちの思考を引き起こします。感情は精神状態と行動の質です。感情は刺激に反応するか、それらに対する私たちの反応を測定します。感情は独立した規制者とモデレーターです。しかし、彼らは私たちの焦点と特定の基準への注意を喚起します。そして、彼らは直感と感情が一致するとき私たちを助けます、または良心または衝突するとき私たちを妨げます。
コンピューターは私たちと同じように感情を感じる可能性がありますが、感情を実装するスキルは、1つのソリューションがここで求めているすべての答えに適合するよりもはるかに洗練されています。
また、感情は、その周りに1つまたは複数の応答を設計できる単なる「状態」であると誰かが主張する場合、感情の複雑さは本当に理解できません。「自由」の感情と思考は互いに独立しています。または本当の考えを構成するもの!
プログラマーや科学者は、親密な複雑さを理解せずに、感情や知性の実際の体験を「シミュレート」することで悪名高いです。完璧なシミュレーションを見つけることで、彼らは本当の体験を「発見」したと考えています。
Psi-theoryは、問題の適切な理解を適切に与えるようです:https : //en.wikipedia.org/wiki/Psi-theory
したがって、感情状態のシミュレーションは感情を体験することと「同等」ですが、それらの感情状態は、最も現実のものよりはるかに複雑です。
内的言語と痛みを知覚する能力についての哲学には多くの議論があります(哲学の記事の痛みを参照)。あなたの質問は、科学ではなく哲学の領域にあります。感情をある状態として定義すると、2つの状態(感情と非感情)を持つ単純なオートマトンを構築できます。それは、真実の度合い(感情の割合)を持つ非常に複雑な状態になる可能性があります。
基本的に、人間の感情を模倣するには、生きている人間のような生物を作る必要がありますが、今日の理解とテクノロジーを使用しても、感情を認識することはできません。あなたができる唯一のことは、それが「悲しい」と言っているときの信頼です。今、私たちはチューリングテストの領域にいます。これもまた科学ではなく哲学です。
AIが理論的に感情を感じることは確かに可能です。
マレーシャナハンの著書The Technological Singularityによると、AIには2つの主要な形式があります。
1)人間ベースのAI- 全脳エミュレーションなどのプロセスを通じて達成される場合、人間ベースのAIの機能はおそらく人間の脳の機能と区別できず、その結果、人間ベースのAIはおそらく同じように感情を経験します人間。
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2)ゼロからのAI-この形式のAIは、機械学習アルゴリズムと複雑なプロセスに基づいて目標を達成することで、未知の領域に入ります。私たちがアクセスできるインテリジェンスの。
この形式のAIでは、感情を体験できるかどうか、またどのように体験できるかはわかりません。
質問が前者を参照しているように、人間ベースのAIが実際に感情や他の人間のような特性を経験する可能性は非常に高いです。
AIが機械的な殻から構築され、人間の脳を正確に反映していると仮定します。化学信号などすべてが揃っています。AIは理論的には感情を感じたり処理したりできる必要があります。
AI should be able to feel emotions
考慮に入れて、すべて処理することにより、それに関連するデータの一部。
感情は、すべての人間の学習と意思決定の要因であるという理由だけで、倫理/道徳を持つ人間の要因です。
人間を正確に複製しているのでない限り、AIが人間の学習方法を学習する、または人間が意思決定を行うのと同じ方法で意思決定を行うと考える理由はありません。
したがって、それが私たちのように「感情を感じる」か、または単に「コストが大きい=そこに行かない」という結果に応答するかどうかにかかわらず、倫理的な行動の結果を達成できます。AIは、共感や恥などを感じることなく、完全に倫理的に行動できます。
また、人間の不快な行動の多くは感情によっても引き起こされ、非感情的で倫理的なAIは、人間よりも全体的に優れた働きをする可能性があると主張することもできます。
この質問は、AIよりも心の哲学の領域です。ここでは、哲学SEからの質問に対するいくつかの詳細な回答を示します。感情のシミュレーションは、感情の体験と同じですか?、そして物理主義の問題は何ですか?。
記録のために、質問に対する受け入れられた回答(Siriによる)は完全に正しいわけではありません(その回答の位置は、質問に対するJohn Searleの見解にほぼ対応し、彼の見解は少数派です):二元論は、脳の相互作用の化学レベルまで複製しても、AIは機械ではなく心を作る純粋に精神的な物質/特性を欠いているため、依然として感情を経験しません。
スペクトルの完全に反対側では、機能主義者はそのような完全な複製は過剰であると答えます:適切にプログラムされたデジタルコンピューターでさえ、特に高次の自己参照状態を備えている場合、感情を経験できます。
まあ、それはAIのレベルに依存します。
ディープラーニング機能などを備えた超自律型AIを作成できますが、ロボットタイプのみです。
Ex-Machinaの映画でEVAのようなAI、ヒューマノイドの形、深い神経伝達、および認知的不協和音を作成すると、それは感じられるでしょう。
「AI」の問題は、化学的および神経伝達ではなく、意識です。
はいといいえ。人間の脳とそのすべての機能を完全にシミュレートすると、おそらく私たちと同じように感情を感じることができるでしょう。
しかし、それを行うための十分な機能と知識がありません。おそらく、「ショートカット」-脳全体をシミュレートすることなくインテリジェントなプロセスを見つけることができます。この場合、感情はおそらく「これは良い(もう一度発生させる!)」または「これは悪い(回避する!)」というデータ値によって表されます。これは非常に基本的な例にすぎません(明らかにはるかに多くの感情があります)が、同様の機能があり、AIには私たちが持っているものと同様のソリューションがあります。しかし、このデータ値がAIに対して同じように「悪い」と「感じる」場合、私たちにはわかりません。
私見では
絶対そうです! 人が感じるすべてのこと(肉体的または精神的に)は、彼の体や脳の化学信号処理によって発見することができます。そのような信号のポリシーと性質を理解していれば、プログラムすることができます。
この領域には多くの疑似心理学と心理学があり、興味があれば、以下のことを提案できます。
1)認知心理学(Robert L. Solso)
単純な言葉で人間の心の認知装置を説明します。
2)心理学(キャロルE.イザード)
人間(子供と大人の両方)の顔、低レベルの認知メカニズム、関連する、または隣接する感情を見て、あらゆる種類の感情を徹底的に説明します。
3)ポールエクマンの本( "Telling Lies"、 "Emotions Revealed"、 "Unmasking the Face")
顔と体のマイクロ表現言語による人間の感情の実用的な検出。