涌现因果性与意识基础
人工智能
2024-04-12 v4
摘要
为在交互环境中做出准确推断,智能体不可将事件的被动观测与其为引发事件而进行的干预相混淆。 算子形式化了干预,以便我们能够推理其效应。然而,存在在交互环境中通用智能的帕累托最优数学形式体系,其预设无显式干预表示,却做出最大准确度的推断。我们考察了这样一种形式体系。我们表明在缺乏 算子时,干预可由一个变量表示。我们进而主张变量是抽象,而预先显式表示干预的需求之所以产生,仅因我们预设了此类抽象。前述形式体系避免了这一点,因此,在初始条件许可下,相关因果干预的表示将通过归纳涌现。这些涌现抽象充当自身及任一其他对象的表示,只要那些对象的干预影响目标的满足。我们主张这解释了人们如何能推理自身身份与意图、他人身份与意图、以及被他人所感知的自身等等。在狭义上,这描述了何为觉知,并是对意识诸方面的机理性解释。
引用
@article{arxiv.2302.03189,
title = {Emergent Causality and the Foundation of Consciousness},
author = {Michael Timothy Bennett},
journal= {arXiv preprint arXiv:2302.03189},
year = {2024}
}
备注
Published (and won "Best Student Paper") at the 16th Conference on Artificial General Intelligence, Stockholm, 2023