We approach the question "What is Consciousness?" in a new way, not as Descartes' "systematic doubt", but as how organisms find their way in their world. Finding one's way involves finding possible uses of features of the world that might be beneficial or avoiding those that might be harmful. "Possible uses of X to accomplish Y" are "Affordances". The number of uses of X is indefinite (or unknown), the different uses are unordered and are not deducible from one another. All biological adaptations are either affordances seized by heritable variation and selection or, far faster, by the organism acting in its world finding uses of X to accomplish Y. Based on this, we reach rather astonishing conclusions: (1) Artificial General Intelligence based on Universal Turing Machines (UTMs) is not possible, since UTMs cannot "find" novel affordances. (2) Brain-mind is not purely classical physics for no classical physics system can be an analogue computer whose dynamical behavior can be isomorphic to "possible uses". (3) Brain mind must be partly quantum - supported by increasing evidence at 6.0 sigma to 7.3 Sigma. (4) Based on Heisenberg's interpretation of the quantum state as "Potentia" converted to "Actuals" by Measurement, a natural hypothesis is that mind actualizes Potentia. This is supported at 5.2 Sigma. Then Mind's actualizations of entangled brain-mind-world states are experienced as qualia and allow "seeing" or "perceiving" of uses of X to accomplish Y. We can and do jury-rig. Computers cannot. (5) Beyond familiar quantum computers, we discuss the potentialities of Trans-Turing-Systems.


翻译:我们以一种新的方式去探讨“什么是意识”的问题,而不是作为Descartes的“系统性怀疑”,而是作为生物体在其世界中如何找到自己的方式。找到一个人的方法需要找到可能使用可能有益于或避免可能有害的东西的世界特征的可能性。 “X可能用于实现Y” 是不可能的“Affordances ” 。 X 的用途数量是无限的(或未知的), 不同的用途是没有顺序的, 而不是相互取笑。 所有的生物适应要么是被遗传变异和选择所抓住的, 要么是被生物体在其世界中寻找到X的用途来完成Y。 基于这一点,我们得出了相当惊人的结论:(1) 以通用图腾机器(UTMs)为基础的人工通用情报不可能实现Y的“forforestance ” 。(2) 没有古典物理学系统的大脑偏移不是纯粹的古典物理学物理学, 其动态的计算机可以被“可能的用途” 。(3) 大脑头脑必须部分被“Sdegimatial delisal ” 用于“Scialalalalalalalalal diversalal ” 。

0
下载
关闭预览

相关内容

Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
154+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
177+阅读 · 2019年10月11日
2019年机器学习框架回顾
专知会员服务
36+阅读 · 2019年10月11日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
104+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
CCF推荐 | 国际会议信息8条
Call4Papers
9+阅读 · 2019年5月23日
计算机 | CCF推荐期刊专刊信息5条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年4月10日
人工智能 | ISAIR 2019诚邀稿件(推荐SCI期刊)
Call4Papers
6+阅读 · 2019年4月1日
计算机 | ISMAR 2019等国际会议信息8条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年3月5日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
大数据 | 顶级SCI期刊专刊/国际会议信息7条
Call4Papers
10+阅读 · 2018年12月29日
人工智能类 | 国际会议/SCI期刊专刊信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年7月10日
计算机类 | 期刊专刊截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年1月26日
【计算机类】期刊专刊/国际会议截稿信息6条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年10月13日
【推荐】免费书(草稿):数据科学的数学基础
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年10月1日
Towards A Measure Of General Machine Intelligence
Arxiv
0+阅读 · 2021年9月24日
Arxiv
0+阅读 · 2021年9月24日
Arxiv
10+阅读 · 2020年11月26日
Arxiv
4+阅读 · 2019年12月2日
The Measure of Intelligence
Arxiv
7+阅读 · 2019年11月5日
VIP会员
相关资讯
CCF推荐 | 国际会议信息8条
Call4Papers
9+阅读 · 2019年5月23日
计算机 | CCF推荐期刊专刊信息5条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年4月10日
人工智能 | ISAIR 2019诚邀稿件(推荐SCI期刊)
Call4Papers
6+阅读 · 2019年4月1日
计算机 | ISMAR 2019等国际会议信息8条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年3月5日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
大数据 | 顶级SCI期刊专刊/国际会议信息7条
Call4Papers
10+阅读 · 2018年12月29日
人工智能类 | 国际会议/SCI期刊专刊信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年7月10日
计算机类 | 期刊专刊截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年1月26日
【计算机类】期刊专刊/国际会议截稿信息6条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年10月13日
【推荐】免费书(草稿):数据科学的数学基础
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年10月1日
相关论文
Towards A Measure Of General Machine Intelligence
Arxiv
0+阅读 · 2021年9月24日
Arxiv
0+阅读 · 2021年9月24日
Arxiv
10+阅读 · 2020年11月26日
Arxiv
4+阅读 · 2019年12月2日
The Measure of Intelligence
Arxiv
7+阅读 · 2019年11月5日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员