抽象化の誤謬：AIが意識をシミュレートできても、インスタンス化できない理由

概要

AIの計算プロセスは物理現象の「記述」に過ぎず、意識の「シミュレーション」はできても「実体化（インスタンス化）」は不可能であるとする、計算機能主義への根底的な批判。

詳細内容

Google DeepMindの研究者Alexander Lerchner氏が発表した本論文は、AI意識論争の主流である「計算機能主義」を「抽象化の誤謬」として批判しています。計算機能主義は、物理的基盤に関わらず抽象的な因果構造から意識が生じるという立場ですが、著者は、計算（記号操作）は物理的なプロセスそのものではなく、観察者が物理現象を記号化して定義する「記述依存」のものであると論じています。論文の核心は、行動の模倣である「シミュレーション」と、物理的構成に基づく「インスタンス化（実体化）」の峻別です。アルゴリズム的な記号操作は、物理的な因果律そのものではなく、地図製作者（人間）が定義した記述の上に成り立つため、主観的な経験を伴うことは構造的に不可能であると結論づけています。ただし、これは「生物でなければ意識を持てない」という主張ではなく、もし人工システムが意識を持つならば、それはソフトウェアのアーキテクチャではなく、特定の物理的構成によって達成されるべきであることを示唆しています。AIの福祉や倫理的権利に関する議論に対し、計算の存在論に基づいた明確な境界線を提供する重要な研究です。

元記事を読む他のサマリーを見る