Новая гипотеза объединяет две противоборствующие теории сознания

Провокационная гипотеза международной группы ученых объединяет два главных противоборствующих научных подхода к сознанию: вычислительный функционализм и биологический натурализм. В статье перечислены три главных особенности «биологического вычислительного подхода», расширяющего современный смысл понятие «вычисление». И указано направление, ведущее, по мнению авторов, к созданию искусственного сознания.

Современная дискуссия о сознании тяготеет к двум полюсам. На одном находится вычислительный функционализм, который рассматривает познание как нечто, что можно полностью объяснить с точки зрения абстрактной обработки информации: если система работает правильно, то, вне зависимости от материала, получится сознание. На другом полюсе биологический натурализм, который настаивает на том, что сознание неотделимо от отличительных свойств живого мозга и тела: биология — это не просто средство для познания, это часть того, что представляет собой познание. У каждой теории есть серьезные аргументы, но тупиковая ситуация говорит о том, что в общей картине чего-то не хватает.

Авторы новой статьи предложили третий, биологический вычислительный подход, пишет EurekAlert. Идея заключается в том, что традиционная вычислительная парадигма не работает или, по крайней мере, плохо соответствует тому, как функционирует реальный мозг. На протяжении десятилетий исследователи предполагали, что наш мозг работает примерно так же, как и обычные компьютеры: как если бы познание было, по сути, программным обеспечением, работающим поверх нейронного оборудования. Но мозг не похож на машины фон Неймана.

Если мы хотим создать серьезную теорию того, как мозг вычисляет и что потребуется для создания разума на других субстратах, нам в первую очередь необходимо расширить смысл понятия «вычисление», утверждают авторы статьи.
Они выделяют три основных свойства биологических вычислений:

1. Это гибридная система, которая сочетает дискретные события с непрерывной динамикой. Нейроны генерируют импульсы, синапсы высвобождают нейромедиаторы, в сетях возникают переходы, и все это происходит в условиях меняющихся полей напряжения, химических градиентов, ионной диффузии и проводимости. Мозг не является чисто цифровым, и это не просто аналоговая машина. Это многоуровневая система, где непрерывные процессы формируют дискретные события, а дискретные события перестраивают непрерывные ландшафты в постоянной петле обратной связи.
2. Эта система неделима. В компьютерных вычислениях мы можем провести четкую границу между программным и аппаратным обеспечением, или между «функциональным уровнем» и «уровнем реализации». В мозге не такого четкого деления. Нет четкой границы, где можно сказать: вот алгоритм, а вот — физические компоненты, которые его реализуют. Причинно-следственная связь проходит через множество уровней одновременно, от ионных каналов до дендритов, от нейронных цепей до динамики всего мозга. Изменение «реализации» меняет «вычисления», потому что в биологических системах они глубоко взаимосвязаны.
3. Биологические вычисления имеют метаболическую основу. Мозг — это орган с ограниченными энергетическими ресурсами, и это ограничение проявляется в его архитектуре повсюду. Тесная взаимосвязь между уровнями — не случайная сложность. Это стратегия оптимизации энергии: способ создания устойчивого, адаптивного интеллекта в условиях жестких метаболических ограничений.
4. Эти три особенности говорят о том, что вычисления в мозге — это не абстрактное манипулирование символами, не просто перетасовка представлений в соответствии с формальными правилами. В биологических вычислениях алгоритм является субстратом. Физическая организация не просто поддерживает вычисления; она их составляет. Мозг не просто выполняет программу. Это особый вид физического процесса, который выполняет вычисления, разворачиваясь во времени.

Вывод, к которому приходят авторы: если сознание (или когнитивные способности, подобные разуму) зависит от биологических вычислений, то оно может потребовать вычислительной организации биологического типа, даже если она реализована в новых субстратах. Другими словами, ключевой вопрос заключается не в том, является ли субстрат буквально биологическим, а в том, реализует ли система правильный класс гибридных, масштабно-неразделимых, метаболически (или, в более общем смысле, энергетически) обоснованных вычислений.

Если мы хотим создать нечто вроде искусственного сознания, проблема заключается не в том, какой алгоритм нам следует использовать, а в том, какой должна быть физическая система, чтобы этот алгоритм был неотделим от собственной динамики? Каковы необходимые характеристики — гибридные взаимодействия событий и полей, многомасштабная связь без четких границ раздела, энергетические ограничения, формирующие вывод и обучение, — чтобы вычисления были не абстрактным описанием, наложенным сверху, а внутренним свойством самой системы?

У человечества нет ни теоретической базы, ни инструментов для подтверждения наличия сознания у ИИ, а следовательно — и для наделения его моральным статусом. К такому выводу пришел кембриджский философ Том Макклелланд.