ФИЛОСОФИЯ СОЗНАНИЯ И НЕЙРОННЫЕ СЕТИ

PHILOSOPHY OF CONSCIOUSNESS AND NEURAL NETWORKS

Robert Tirskikh

student, K. G. Razumovsky Moscow State University of Technology and Management (First Cossack University),

Russia, Moscow

Guzyal Khisamutdinova

scientific supervisor, Senior Lecturer, K. G. Razumovsky Moscow State University of Technology and Management (First Cossack University),

Russia, Moscow

АННОТАЦИЯ

В статье рассмотрены понятие нейронных сетей, история их появление, суть устроения и принципа работы, классификация, архитектура нейросетей, обучаемость нейронных сетей. Приводится исторический обзор возникновения и становления нейросетей, их использование в качестве инструмента программиста. Отмечены преимущества философии сознание нейросетей. Обозначена первостепенная роль философии сознание, для которого нейросети – новый и удобный инструмент, экономящий время.

ABSTRACT

The article discusses the concept of neural networks, the history of their appearance, the essence of the structure and principle of operation, classification, architecture of neural networks, and the learnability of neural networks. The article provides a historical overview of the emergence and development of neural networks, their use as a programmer's tool. The advantages of the philosophy of consciousness of neural networks are noted. The primary role of philosophy is consciousness, for which neural networks are a new and convenient tool that saves time.

Ключевые слова: философия сознания, нейронные сети, природа мозга.

Keywords: philosophy of consciousness, neural networks, the nature of the brain.

Философия сознания давно интересуется тем, как наши ощущения и мышление связаны с физическими процессами в мозге. С появлением нейронных сетей, которые могут выполнять сложные вычисления и имитировать некоторые черты человеческого интеллекта, этот вопрос становится еще более актуальным. Может ли структура нейронных сетей помочь понять феномен сознания, или же между искусственным интеллектом и реальным разумом есть непреодолимый разрыв?

Одним из ключевых понятий здесь является квалиа – это то, как мы ощущаем. Например, красный цвет, вкус шоколада или боль. Как нейронная сеть, работающая только на основе компьютера, может создавать такие ощущения? Этот вопрос все еще не имеет ответа. Философы считают, что квалиа в первую очередь связаны с некоторой биологической природой мозга, и никакая сложная система не способна их воспроизвести. Еще одна важная проблема – как разные процессы в мозге, которые обрабатывают информацию о цвете, форме и движении, объединяются в единое целое. Получены вопросы переходов и во всех нейронных сетях: как работа сети нейронов укладывается в один образ?

Текущие нейронные сети, которые обрабатывают информацию параллельно, пока не дают ясного ответа на этот вопрос. Тем не менее, исследования нейросетей могут помочь философам лучше понять, какие вычислительные процессы необходимы для выявления когнитивных функций. Например, изучение нейросетей, которые умеют учиться и общаться, может пролить свет на то, как мы думаем. Анализ рекуррентных нейросетей, которые работают с непрерывными данными, может помочь понять, как работает память и предсказания.

Несмотря на достижения в области искусственного интеллекта, большинство наблюдателей считают, что нейроны современной сети не обладают сознанием. Они решают сложную задачу и распознают образы, но у них нет дополнительного опыта. Тем не менее, развитие нейросетей подстегивает дискуссию о природе сознания, в результате чего мы пересматриваем старые теории и формулируем новые идеи. В будущем возможно появление нейросетей с более сложной структурой, которые смогут достичь самосознания и истинного разума. Это требует не только технологических новшеств, но и глубокой философской работы по пониманию сознания и его связи с физическими процессами и вычислениями. Поиски искорки разума в нейронных сетях продолжаются, и это может стать одним из самых захватывающих интеллектуальных открытий XXI века.

1. Квалиа и проблема сознания: способность нейронной сети различать, например, красный и зеленый цвета, не означает, что она действительно видит эти цвета, как это делаем мы. Философ Дэвид Чалмерс назвал это трудной проблемой сознания. Как объяснить, что означает какой-то конфликт (квалиа), если наблюдать за процессами в мозге или в нейронной сети? - Материалистический подход: считают, что некоторые квалиа – это просто побочный продукт работы нейронов, без какой-то важной роли. Другие мысли, что из-за усложнения нейронных сетей качество может быть изменено в результате. Другие подходы: есть и другие, например, панпсихизм, который говорит, что сознание есть взгляд во всех физических состояниях, или дуализм, который видит разделение между сознанием и материей.

2. Проблема связи и нейронных сетей: Современные нейронные сети, особенно глубокие, имеют много слоев, которые обрабатывают информацию одновременно. Как эта распределенная деятельность связана с единообразным восприятием? Как нейросеть связывает информацию о цвете, форме и движении объекта, чтобы создать целостный образ?

- Механизмы внимания: Один из ориентиров связи – внимание. Нейросети могут сосредоточиться на самой важной информации, игнорируя больше. Это помогает им лучше обрабатывать сложные данные и создавать более точное представление.

- Глобальное игровое пространство: существует еще одна идея о глобальном мировом пространстве, где информация из разных частей нейросети объединяется и становится доступной для других.

3. Нейросети для изучения сознания. Хотя современные нейросети не обладают сознанием, они могут быть инструментами для изучения когнитивных функций и создания точных моделей мозга.

 - Исследование процессов: Нейросети помогают моделировать различные когнитивные процессы, такие как распознавание образов., принятие решений и память. Это позволяет исследователям проверять, как работают процессы в мозге.

- Изучение нейронных коррелятов сознания: Сравнение активности нейронов в мозге и искусственных нейронов в сети, можно найти образцы активности, связанные с субъективным опытом.

4. Философские последствия ИИ: Развитие нейросетей и технологий ИИ ставит философские новые вопросы:

- Что такое интеллект? Если машина выполняет задачу, которую передают руководство, стоит ли пересмотреть определение интеллекта?

- Что значит быть человеком? Если машина достигла уровня интеллекта, как это изменит наше понимание природы и нашего места в мире? Изучение нейронных сетей и философии сознания – это взаимосвязанные области, которые могут друг друга обогатить. Философия формирует важные вопросы для исследования сознания, нейронаука и искусственный интеллект предоставляют данные и инструменты для проверки этих вопросов. Этот диалог важен для понимания сознания и будущего ИИ.

В заключение можно сказать: изучение связи между философией сознания и нейронными сетями — это интересная тема, которая сейчас находится на пике науки и философии. Хотя современные нейронные сети действительно не могут достичь сознания, они помогают нам лучше понять, как работает познание, и тестировать различные идеи. Развитие этих технологий ставит под вопрос, что мы знаем об интеллекте и легкой природе. Вопросы о том, как мы воспринимаем мир и как связаны разные обстоятельства, все еще очевидны и вдохновляют на новые исследования в области нейронаук, информатики и философии. Попытка выяснить, может ли искусственный интеллект на современном уровне мысли и опыта не только расширить наши знания о прибыли, но и повлиять на то, как ИИ будет использоваться в будущем. Этот разговор между философией и поведением только начинается и обещает много интересного.

Список литературы:

1. Тирских Р.О., Митрофанова В.В. Некоторые элементы применения нейросетей в информационных // Студенческий: электрон. научн. журн. 2024. № 40(294). URL: https://sibac.info/journal/student/294/352861
2.  Шестаков А. К. Философия науки и техники в современном техническом образовании и философские проблемы развития современных технологий. – 2022. – С. 1298-1302
3. Николенко С. И., Кадурин А. А., Архангельская Е. О. Глубокое обучение. Погружение в мир нейронных сетей. – СПб.: Питер, 2023. – 480 с.
4. Лекун Я., Бенджио Й., Хинтон Дж. Как учится машина. Революция в области нейронных сетей и глубокого обучения. – М.: Альпина нон-фикшн, 2021. – 320 с.