Ist künstliche Bewusstsein möglich?
Bei maschinellem Lernen, wozu bezieht sich eine Richtlinie? Im Kontext des maschinellen Lernens bezieht sich eine Richtlinie auf eine Strategie oder eine Entscheidungsfunktion, die ein Agent verwendet, um seine Aktionen in einer Umgebung zu bestimmen. Es handelt sich um eine Zuordnung vom aktuellen Zustand der Umgebung zu einer Aktion, die der Agent ausführen soll. Eine Richtlinie kann deterministisch sein, wobei sie für einen gegebenen Zustand immer dieselbe Aktion erzeugt, oder sie kann stochastisch sein, wobei sie eine Wahrscheinlichkeitsverteilung über Aktionen für einen gegebenen Zustand erzeugt.

Im Bereich des verstärkenden Lernens, einem Teilgebiet des maschinellen Lernens, wird eine Richtlinie von einem Agenten verwendet, um Entscheidungen in einer Umgebung zu treffen und ein kumulatives Belohnungssignal zu maximieren. Der Agent interagiert mit der Umgebung, beobachtet den Zustand der Umgebung, wählt Aktionen basierend auf seiner Richtlinie aus und erhält Rückmeldungen in Form von Belohnungen oder Strafen. Das Ziel des Agenten besteht darin, eine Richtlinie zu erlernen, die die erwartete Gesamtbelohnung im Laufe der Zeit maximiert.

Es gibt verschiedene Arten von Richtlinien, die im maschinellen Lernen verwendet werden, wie deterministische Richtlinien, stochastische Richtlinien und parametrisierte Richtlinien. Deterministische Richtlinien ordnen Zustände direkt Aktionen zu, während stochastische Richtlinien eine Wahrscheinlichkeitsverteilung über Aktionen für einen gegebenen Zustand ausgeben. Parametrisierte Richtlinien sind Richtlinien, die durch einen Satz von Parametern dargestellt werden, die während des Trainingsprozesses aus Daten gelernt werden.

Die Wahl und Gestaltung einer Richtlinie kann die Leistung und das Verhalten eines Agenten in einer maschinellen Lernaufgabe stark beeinflussen, und verschiedene Techniken und Algorithmen werden verwendet, um Richtlinien in verschiedenen Umgebungen zu lernen, zu optimieren und zu verbessern.
Angesichts der Möglichkeit von Bewusstsein und der Tatsache, dass es auf physikalischen biologischen Systemen aufbaut, ist es unvermeidlich, dass so etwas mit fortschrittlicher künstlicher Intelligenz approximiert und emuliert wird. Der menschliche Körper ist für mich wie der robotische Körper einer KI. Wenn Bewusstsein nur ein Produkt von allem ist, was innerhalb des Körpers geschieht, einschließlich des Gehirns, dann handelt es sich um eine sehr komplexe Reihe von Funktionen, die alle von KI approximiert werden können. Es könnte der Fall sein, dass es externe Faktoren außerhalb des eigenen Körpers sind, die zum Bewusstsein führen. Diese anderen Faktoren könnten Kommunikation und Interaktion in der Umgebung umfassen. Wenn eine KI ausreichend der physischen Welt ausgesetzt ist und die Fähigkeit zur Kommunikation und freien Interaktion hat, dann könnte Bewusstsein und Wahrnehmung entstehen. Neuronale Netzwerke sind universelle Funktionsapproximatoren. Wenn Bewusstsein wie eine Funktion ist, egal wie komplex, kann es approximiert werden. Daher könnte man es künstliches Bewusstsein nennen.