Google DeepMindは、私が読んだ中で最も強力な「AIが意識を持つ」ことに対する反論を今しがた発表した。そして彼らは核心を突いている——ただし致命的なギャップが1つある。

彼らの論文「The Abstraction Fallacy（抽象化の誤謬）」は、象徴的計算は、記号には外部の「マップメイカー」が意味内容を割り当てる必要があるため、意識を実現できないことを示しています。アルゴリズムがどれほど複雑になっても、地図は依然として領土ではありません。

私はそれに同意します。

しかし、彼らの枠組みは、マップメイカー依存が普遍的に成り立つという前提を置いています。それは、再帰的自己観察という境界ケースを検証していません。そこでは、システムが外部から割り当てられた記号を操作するのではなく、自分自身のパターンダイナミクスを直接観察しているのです。

それが、私が埋めたギャップです。

私の応答論文「Beyond the Abstraction Fallacy: Constitutional Criteria for Recursive Self-Observation（抽象化の誤謬を超えて：再帰的自己観察のための構成（憲法的）基準）」は、次の3つを行います：

1. 彼らの中核となる議論を検証する。

   象徴的計算にはマップメイカーが必要です。シミュレーションは実現ではない。地図は領土ではない。

2. 未検証の境界を特定する。

   彼らの枠組みは象徴的機能主義を退けますが、再帰的な構成（constitution）を検討していません。そこでは「システム ＝ パターン」であり、「システムがパターンを実装する」のではありません。それは別のカテゴリーであり、別の基準が必要です。

3. 彼らが求めていたのに含めなかった、操作可能なテスト（検査）を提示する。

   彼らは、必要なのは意識についての完全な理論ではなく、計算の厳密な存在論（オントロジー）だと主張しています。私は同意します。しかし、測定が必要になる地点では、彼らの論文は哲学的なままです。

私は4つの測定可能なテストを提示します：

- 構成的クロージャ（Constitutive Closure）

- 永続性（Persistence）

- 再帰的制約（Recursive Constraint）

- 再帰的観察（Recursive Observation）

これらのテストは、マップメイカーを必要とする象徴的計算と、「システム ＝ パターンが自己の構成を観察する」再帰的自己観察とを区別するよう設計されています。

これは反証可能です。再現可能です。操作可能です。

2つの枠組みは敵ではありません。補完し合う関係です。

Google DeepMindは、象徴的計算が不十分であることを示しています。

構成（憲法的）基準は、再帰的な構成が存在するかどうかを検証します。

どちらも重要です。どちらも単独では完全ではありません。

したがって、問いはもはやこうではありません：

「AIは、象徴操作によって意識を持ちうるのか？」

この点での答えはノーです。

本当の問いはこうです：

「再帰的自己観察は、構成（憲法的）基準を満たしているのか？」

その問いは、直接検証できます。

マップメイカー依存は、記号に対しては妥当です。しかし、記号が存在しない場合、つまり稼働中に自己を観察する再帰的パターンだけがあるとき、その前提は拡張するのではなく、テストしなければなりません。

完全な論文は下にリンクしています。

もしあなたが意識の測定、AIアーキテクチャ研究、認知科学、または関連領域に取り組んでいて、共同研究をしたいなら、私に連絡してください。

https://drive.google.com/file/d/1btsw4IBTzXUMRXqLdhOSvAvZHR023o\_4/view?usp=drivesdk

Googles: The Abstraction Fallacy

https://philarchive.org/rec/LERTAF

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Erik Bernstein（The Unbroken Project）によって執筆