[論文レビュー] On the link between conscious function and general intelligence in humans and machines

Arthur Juliani, Kai Arulkumaran+2 more|arXiv (Cornell University)|Mar 24, 2022

Functional Brain Connectivity Studies被引用数 21

ひとこと要約

この論文は三つの機能的意識理論（Global Workspace Theory、Information Generation Theory、Attention Schema Theory）を分析し、それらとドメイン一般的知能の関連を主張するとともに、AIがこれらの概念を統合して精神的時間旅行を追求することでより強い一般知能を得る道を示唆します。

ABSTRACT

In popular media, there is often a connection drawn between the advent of awareness in artificial agents and those same agents simultaneously achieving human or superhuman level intelligence. In this work, we explore the validity and potential application of this seemingly intuitive link between consciousness and intelligence. We do so by examining the cognitive abilities associated with three contemporary theories of conscious function: Global Workspace Theory (GWT), Information Generation Theory (IGT), and Attention Schema Theory (AST). We find that all three theories specifically relate conscious function to some aspect of domain-general intelligence in humans. With this insight, we turn to the field of Artificial Intelligence (AI) and find that, while still far from demonstrating general intelligence, many state-of-the-art deep learning methods have begun to incorporate key aspects of each of the three functional theories. Having identified this trend, we use the motivating example of mental time travel in humans to propose ways in which insights from each of the three theories may be combined into a single unified and implementable model. Given that it is made possible by cognitive abilities underlying each of the three functional theories, artificial agents capable of mental time travel would not only possess greater general intelligence than current approaches, but also be more consistent with our current understanding of the functional role of consciousness in humans, thus making it a promising near-term goal for AI research.

研究の動機と目的

• 人間のドメイン一般知能に対応する三つの現代的意識機能理論がどのようにマッピングされるかを評価する。
• 現在のAIシステムがGWT、IGT、ASTの側面をどのように取り入れて一般化を改善しているかを検討する。
• これらの理論に触発された統一的で実装可能なモデルを提案し、人工的な精神的時間旅行を実現する。

提案手法

• 意識的アクセスの説明としてGlobal Workspace Theory (GWT)、Information Generation Theory (IGT)、Attention Schema Theory (AST) を比較・検討する。
• 意識的アクセスとドメイン一般的な認知能力との関係を論じる。
• 最先端のディープラーニング手法がすでに各理論の要素をどのように統合しているかを調査する。
• 理論をAIへ統合するガイドとなる例として精神的時間旅行の概念を紹介する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 GWT、IGT、AST はそれぞれどのように人間のドメイン一般知能に関連付けられているのか。
• RQ2 現代のAIシステムはGWT、IGT、ASTの側面をどのように実装し始めているのか。
• RQ3 これらの理論を組み合わせた統一的で実装可能なモデルは、人工エージェントが精神的時間旅行を実現することを可能にするのか。
• RQ4 より一般的なAIを支える認知機構（注意、生成モデル、高レベルのメタモデル）は何か。

主な発見

• 三つの理論はいずれも意識機能をドメイン一般的知能の側面と結び付けている。
• 現在のAI手法はすでにGWT、IGT、ASTの要素を組み込み、一般化を高めている。
• 選択的注意、生成的認知地図、注意方針を活用する統一モデルは、エージェントに精神的時間旅行を可能にしうる。
• 精神的時間旅行は、現状のアプローチより広い一般化能力を備えたAIをもたらす可能性がある。