Vers un modèle NP-difficile de la conscience

Aperçu

Explorer la complexité computationnelle de la conscience, analyser les arguments en faveur de la non-calculabilité et proposer des conditions pour des systèmes conscients implémentables en intelligence artificielle.

Programme

• Introduction à la conscience
Définition et théories clés de la conscience
Perspectives philosophiques sur la conscience
• Complexité computationnelle
Notions de base de la théorie de la complexité computationnelle
Définition de NP-difficile et termes associés
• Conscience et calcul
Perspectives historiques sur la conscience en tant que calcul
Aperçu des modèles computationnels de la conscience
• Arguments pour la non-calculabilité de la conscience
Analyse des arguments de non-calculabilité éminents (par exemple, arguments gödéliens)
Contre-arguments et critiques
• Vers un modèle NP-difficile de la conscience
Caractéristiques des problèmes NP-difficiles
Cadres hypothétiques pour modéliser la conscience comme NP-difficile
• Implémentation de systèmes conscients
Conditions nécessaires pour mettre en œuvre des systèmes conscients
Évaluation des architectures actuelles d'IA par rapport à ces conditions
• Études de cas et applications
Revue des systèmes d'IA existants prétendant ou exhibant des éléments de conscience
Analyse de leur complexité computationnelle et implications éthiques
• Directions futures et considérations éthiques
Avancées potentielles et leurs implications pour l'IA et l'humanité
Défis éthiques dans la création de systèmes IA conscients
• Conclusion
Résumé des concepts clés
Questions ouvertes et domaines de recherche supplémentaires

Sujets

Conférences et présentations