Napisane przez Zespół Naukowy Qubic
Rozmawiając o AI, rozmowy szybko odbiegają w kierunku bardzo konkretnego pomysłu: maszyn czujących, maszyn myślących, maszyn, które się budzą. Ale te pomysły splatają inteligencję i świadomość w zagmatwaną mieszankę.
Inteligencja, jak wyjaśniliśmy w naszym pierwszym artykule naukowym, to ogólna zdolność do rozwiązywania problemów, adaptacji, podejmowania decyzji i uczenia się. Inteligentny system buduje modele środowiska i działa na ich podstawie. Ta zdolność może być mierzona i sformalizowana. W rzeczywistości zarówno inteligencja biologiczna, jak i sztuczna mogą być opisana jako procesy wnioskowania i optymalizacji w warunkach niepewności (Sutton & Barto, 2018).
Świadomość, z drugiej strony, nie dotyczy tego, co system robi, ale tego, co doświadcza. Dotyczy wewnętrznego, prywatnego, subiektywnego doświadczenia. Jak to słynnie ujął Thomas Nagel: „Jak to jest być nietoperzem?” (Nagel, 1974). Tutaj leży fundamentalna różnica: inteligencja może być obserwowana z zewnątrz, ale świadomość jest dostępna tylko od wewnątrz.
Kultura popularna połączyła oba te pojęcia. Wyobrażamy sobie sztuczną inteligencję ogólną jako coś w rodzaju Terminatora, Ja, Robot lub 2001: Odyseja kosmiczna, często projektując głębokie ludzkie lęki dotyczące technologii, nowości i nieznanego. Ale strach nie dotyczy systemów rozwiązujących problemy lepiej od nas. Ten scenariusz już istnieje i nie budzi prawdziwego niepokoju. Pomyśl o AlphaGo, które przewyższa ludzkich mistrzów w Go, AlphaFold przyspieszającym odkrywanie białek, czy modelach takich jak GPT-4 i Claude generujących tekst, kod i algorytmy na poziomie porównywalnym lub wyższym niż ich twórcy.
Strach pojawia się, gdy te systemy wydają się wykazywać agencję, intencję lub coś przypominającego wolę. Innymi słowy, gdy wydają się mieć jakąś formę maszynowej świadomości.
To rozróżnienie jest kluczowe w naukach kognitywnych. Systemy, które przetwarzają informacje, są zasadniczo różne od systemów, które uzyskują dostęp do informacji w sposób globalnie zintegrowany (Dehaene, Kerszberg, & Changeux, 1998).
Świadomość AI i nauka: Poza twardym problemem
Pomimo obecnego szumu wokół „kwantowych”, religijnych lub pseudonaukowych wyjaśnień świadomości, nauka dostarcza bardziej ugruntowanej ścieżki. Istnieje dobrze znany „twardy problem świadomości”, jak sformułował Chalmers ponad dwie dekady temu: nadal nie rozumiemy, jak fizyczny układ nerwowy generuje subiektywne doświadczenie.
Mówiąc prościej: wiemy, jak neurony aktywują się, aby zakodować niebieski kolor nieba lub zapach sandałowca. Ale nie rozumiemy, jak te aktywacje neuronalne produkują doświadczenie widzenia niebieskiego lub wąchania sandałowca. Ta luka pozostaje.
Brak tego zrozumienia pozwala na pojawienie się dualistycznych interpretacji. Neurobiologia, jednak, nadal funkcjonuje w zintegrowanym widzeniu umysłu i materii.
Kodowanie predykcyjne: Mózg jako maszyna predykcyjna
Kodowanie predykcyjne jest jednym z najbardziej wpływowych ram do badania świadomości. Mózg działa jako system predykcyjny, który nieustannie generuje modele świata i aktualizuje je, minimalizując błędy predykcji (Friston, 2010; Clark, 2013). Jeśli światło drogowe nagle zmienia się na niebieskie zamiast zielonego, systemy sensoryczne wysyłają ten nieoczekiwany sygnał w górę, a systemy wyższego poziomu aktualizują wewnętrzny model tego, jak zachowują się światła drogowe. W ramach tego podejścia świadomość można rozumieć jako integrację wewnętrznych i zewnętrznych sygnałów w spójną reprezentację.
Ryc. 5, Mudrik i in. (2025). Przetwarzanie predykcyjne jako hierarchiczne wnioskowanie. CC BY 4.0.
Teoria Global Workspace: Jak świadomość wyłania się przez nadawanie informacji
Inną wpływową propozycją jest Teoria Global Workspace. Tutaj świadomość wyłania się, gdy informacje stają się globalnie dostępne w całym systemie, umożliwiając jednoczesny dostęp do wielu procesów (Baars, 1988; Dehaene & Changeux, 2011). Nie wszystkie przetwarzanie jest świadome; tylko to, co osiąga ten poziom globalnego nadawania.
Ryc. 1, Mudrik i in. (2025). Model Global Workspace świadomego dostępu, dostosowany z Dehaene i in. (2006). CC BY 4.0.
Zintegrowana Teoria Informacji (IIT): Mierzenie świadomości
Zintegrowana Teoria Informacji, opracowana przez Giulio Tononiego, proponuje, że świadomość zależy od tego, jak bardzo system integruje informacje w sposób niepodzielny (Tononi, 2004; Tononi i in., 2016). Im bardziej zintegrowany jest system, tym wyższy jest jego poziom świadomości.
Ryc. 4, Mudrik i in. (2025). IIT mapuje fenomenalne właściwości na struktury przyczynowo-skutkowe. CC BY 4.0.
Obok tych naukowych teorii istnieją mniej empirycznie ugruntowane propozycje. Niektóre utożsamiają świadomość z złożonością obliczeniową, nie określając mechanizmów. Inne, takie jak panpsychizm, sugerują, że wszelka materia ma jakąś formę doświadczenia (Goff, 2019). Te pomysły poszerzają debatę, ale brakuje im bezpośredniej weryfikacji eksperymentalnej.
Czy możemy obliczyć świadomość? Symulacja vs. Doświadczenie
Czy wprowadzenie mechanizmów opisanych w tych teoriach generuje świadomość, czy tylko ją symuluje?
Problem ten odzwierciedla to, co napotykamy w neurobiologii, badając proste organizmy. Na przykład, Drosophila melanogaster ma stosunkowo mały układ nerwowy, ale potrafi uczyć się, pamiętać i podejmować decyzje (Brembs, 2013). Modelowanie jej łączności i dynamiki pozwala nam przewidywać jej zachowanie w pewnych kontekstach. Aby głębiej przyjrzeć się temu, jak połączenie owocówki kształtuje nasze zrozumienie architektury neuronowej, zobacz naszą analizę połączenia mózgu Drosophila i jej implikacji dla AI.
Jednak prognozowanie zachowań nie oznacza reprodukcji wewnętrznych doświadczeń. Możemy uchwycić zasady działania systemu, nie uchwycając tego, co „czuję” od wewnątrz, jeśli takie doświadczenie w ogóle istnieje. To rozróżnienie pozostaje jednym z głównych ograniczeń koncepcyjnych w badaniach nad świadomością (Seth, 2021). Z praktycznego punktu widzenia nie zawsze musi to być krytyczne, ale nie możemy zakładać, że mechanizmy obliczeniowe odtwarzają doświadczenia. To prowadzi bezpośrednio do znanej idei filozoficznych zombie.
Architektura MultiNeuraxon: Co naprawdę robi AI inspirowane mózgiem
W tym kontekście architektury takie jak MultiNeuraxon nie mają na celu „stworzenia świadomości”, ale przybliżenia mechanizmów, które niektóre teorie uznają za istotne.
System wprowadza dynamikę ciągłego czasu, pozwalając wewnętrznym stanom ewoluować płynnie zamiast resetować się na każdym kroku. Przypomina to pojęcie ciągłego wewnętrznego przepływu, które można znaleźć w systemach biologicznych (Friston, 2010). Aby zrozumieć, dlaczego przetwarzanie w czasie ciągłym ma znaczenie dla inteligencji, zobacz NIA Tom 1: Dlaczego inteligencja nie jest obliczana w krokach, ale w czasie.
Incorporuje również wiele czasowych skal interakcji, szybkie, wolne i modulacyjne, podobnie jak kombinacja sygnalizacji synaptycznej i neuromodulacji w mózgu (Marder, 2012). Te dynamiki są formalnie opisane za pomocą równań, które integrują synaptyczne i modulacyjne wkłady w ewolucję stanu systemu.
W końcu, jej organizacja w wiele funkcjonalnych sfer umożliwia zarówno różnicowanie, jak i integrację. Tego rodzaju struktura leży u podstaw zarówno Teorii Globalnego Miejsca Pracy, jak i Zintegrowanej Teorii Informacji, i stanowi część naukowej propozycji, którą opracowujemy na Konferencję AGI 2026.
Co ma znaczenie na tym etapie, to że system zaczyna uchwytywać właściwości związane, u ludzi, z procesami świadomymi: globalna integracja, temporalna ciągłość i wewnętrzna regulacja.
Dlaczego badania nad świadomością mają znaczenie dla sztucznej inteligencji ogólnej
Rozwój sztucznej inteligencji ogólnej nie zależy wyłącznie od poprawy wydajności w izolowanych zadaniach. Zależy od zrozumienia, jak inteligencja organizuje się, gdy działa elastycznie, stabilnie i spójnie.
Teorie świadomości wskazują dokładnie na te mechanizmy: integracja, globalny dostęp, modele wewnętrzne i regulacja wieloskalowa. Nawet jeśli jesteśmy daleko od odtworzenia subiektywnego doświadczenia, możemy zidentyfikować i obliczyć właściwości, które wydają się niezbędne dla bardziej ogólnych form inteligencji.
Praca w tym kierunku pozwala na budowę bardziej solidnych systemów, zdolnych do utrzymania spójności w czasie i generalizowania w różnych kontekstach.
W ramach tego podejścia przewaga systemów takich jak Aigarth nie polega na tworzeniu świadomych maszyn, ani na wyobrażaniu sobie tego jako „dobrego Terminatora”, ale na zrozumieniu i kontrolowaniu mechanizmów, które organizują zaawansowaną inteligencję.
System, który integruje wiele skal, utrzymuje dynamiczną stabilność i ewoluuje bez utraty spójności, stanowi znacznie silniejszą podstawę do eksploracji zaawansowanych form inteligencji. Aby porównać, jak różnią się architektonicznie biologiczne sieci neuronowe, klasyczne sieci sztuczne i Neuraxon, zobacz NIA Tom 4: Sieci Neuronowe w AI i Neurobiologii.
Jeśli pojawią się bardziej złożone właściwości lub formy samoodniesienia, nie pojawią się przypadkowo, ale jako konsekwencja struktur, które można już formalnie opisać i przeanalizować.
A to przekształca świadomość z czysto spekulacyjnego problemu w coś, co można systematycznie badać.
Referencje naukowe
Baars, B. J. (1988). Kognitywna teoria świadomości. Cambridge University Press. [Link]
Brembs, B. (2013). Struktura i funkcja przetwarzania informacji w mózgu owocówki. Frontiers in Behavioral Neuroscience, 7, 1–17. [Link]
Clark, A. (2013). Co dalej? Mózgi predykcyjne, usytuowane agenty i przyszłość nauk kognitywnych. Behavioral and Brain Sciences, 36(3), 181–204. [Link]
Dehaene, S., & Changeux, J. P. (2011). Podejścia eksperymentalne i teoretyczne do przetwarzania świadomego. Neuron, 70(2), 200–227. [Link]
Dehaene, S., Kerszberg, M., & Changeux, J. P. (1998). Neuronalny model globalnego miejsca pracy w wysiłkowych zadaniach kognitywnych. PNAS, 95(24), 14529–14534. [Link]
Friston, K. (2010). Zasada swobodnej energii: Zjednoczona teoria mózgu? Nature Reviews Neuroscience, 11(2), 127–138. [Link]
Goff, P. (2019). Błąd Galileusza: Fundamenty nowej nauki o świadomości. Pantheon. [Link]
Marder, E. (2012). Neuromodulacja obwodów neuronowych: Powrót do przyszłości. Neuron, 76(1), 1–11. [Link]
Mudrik, L., Boly, M., Dehaene, S., Fleming, S.M., Lamme, V., Seth, A., & Melloni, L. (2025). Rozpakowywanie złożoności świadomości: Teorie i refleksje. Neuroscience and Biobehavioral Reviews, 170, 106053. [Link]
Nagel, T. (1974). Jak to jest być nietoperzem? The Philosophical Review, 83(4), 435–450. [Link]
Seth, A. (2021). Bycie tobą: Nowa nauka o świadomości. Faber & Faber. [Link]
Seth, A. K., & Bayne, T. (2022). Teorie świadomości. Nature Reviews Neuroscience, 23(7), 439–452. [Link]
Sutton, R. S., & Barto, A. G. (2018). Uczenie się przez wzmocnienie: Wprowadzenie (2. wyd.). MIT Press. [Link]
Tononi, G. (2004). Teoria integracji informacji o świadomości. BMC Neuroscience, 5(42). [Link]
Tononi, G., Boly, M., Massimini, M., & Koch, C. (2016). Zintegrowana teoria informacji: Od świadomości do jej fizycznego substratu. Nature Reviews Neuroscience, 17(7), 450–461. [Link]
Zbadaj pełną serię Akademii Inteligencji Neuraxon
\u003ca-56\u003eNIA Tom 1: Dlaczego inteligencja nie jest obliczana w krokach, ale w czasie\u003c/a-56\u003e — Bada, dlaczego inteligencja biologiczna działa w czasie ciągłym, a nie w dyskretnych krokach obliczeniowych jak tradycyjne LLM.
\u003ca-63\u003eNIA Tom 2: Dynamika ternarna jako model inteligencji żywej\u003c/a-63\u003e— Wyjaśnia dynamikę ternarną i dlaczego logika trójstanowa (ekscytująca, neutralna, hamująca) ma znaczenie dla modelowania systemów żywych.
\u003ca-70\u003eNIA Tom 3: Neuromodulacja i AI inspirowana mózgiem\u003c/a-70\u003e — Obejmuje neuromodulację i jak chemiczne sygnalizowanie mózgu (dopamina, serotonina, acetylocholina, norepinefryna) inspiruje architekturę Neuraxon.
\u003ca-77\u003eNIA Tom 4: Sieci Neuronowe w AI i Neurobiologii\u003c/a-77\u003e — Głębokie porównanie biologicznych sieci neuronowych, sztucznych sieci neuronowych i trzeciej drogi Neuraxon.
\u003ca-83\u003eNIA Tom 5: Astrocyty i AI inspirowana mózgiem\u003c/a-83\u003e. Jak bramkowanie astrocytów przekształca plastyczność sieci neuronowych poprzez ramy AGMP w Neuraxon.
Qubic to zdecentralizowana, otwartoźródłowa sieć dla technologii eksperymentalnej. Aby dowiedzieć się więcej, odwiedź qubic.org
\u003ct-139/\u003e \u003ct-141/\u003e \u003ct-143/\u003e \u003ct-145/\u003e \u003ct-147/\u003e