ŚFiNiA

Michał Dyszyński

Banalna implementacja pragnień i emocji w prostym modelu wolnej woli
Ponieważ wisi w opisywanym modelu wyjaśnienie dotyczące emocji i pragnień, postanowiłem temat nieco ruszyć. Nie robiłem tego wcześniej, bo obawiam się, że sensu moich poprzednich wywodów nikt nie zrozumiał w postaci zgodnej z tym, o co mi chodziło. Obawiałem się (i dalej się obawiam), że będę tu pisał sam do siebie. Ale trudno, może ktoś załapie tę ideę później, albo przynajmniej kogoś ona do czegoś tam natchnie.

Zadajmy sobie pytanie:
Czym jest emocja, czym jest pragnienie?
Operacyjnie można by je określić jako:
Pragnienie - indywidualna preferencja pozytywna w rozpoznawaniu i dążeniach.
Analogicznie awersja będzie preferencją negatywną.
Jak działa pragnienie w kontekście przedstawionego w wątku modelu?
- Poprzez funkcję wartościowania.

Podam może jakiś banalny przykład: załóżmy, że agent wolnej woli modelowany w ramach opisywanego programu "pragnie jedynek binarnych". W implementacji informatycznej oznaczać to będzie, że funkcja wartościująca będzie osiągała wyższe poziomy dla wektorów rozpoznań zawierających większą ilość jedynek, niż te z mniejsza ilością jedynek. W efekcie prawdopodobieństwo wylosowania/wybrania wektora decyzji, który miałby być zgodny z rozpoznaniem zawierającym jedynki będzie większe, bo symulacje jakie przeprowadzi agent dadzą wyższą preferencję.

To jest oczywiście tylko przykład, a do tego maksymalnie uproszczony. Realna wolna wola zawierać będzie wiele nakładających się na siebie pragnień/preferencji, będzie działała w warunkach błędu (obliczeń, rozpoznań, wdrażania decyzji), a także będzie miała owe preferencje w skomplikowanych układach zależności wzajemnych - np. gdy jedno pragnienie dodatkowo wspiera inne, albo anuluje inne, Ale na początek nie chodzi o komplikowanie sprawy, lecz o samo wypracowanie definicji.

Na koniec - pragnienia, a emocje - czym się różnią?
Pragnienie jest formą ukonkretnioną - kierunkową emocji. A emocja sama jest wzorcem reakcji na jakiś stan odbieranych wrażeń (tutaj wektora zmysłów), choć niekoniecznie musi być spójnie wartościowana (może posiadać chaotyczne przypisania wartości). Przejście jest dość płynne, bo z emocjami wiążą się pragnienia - czasem ukierunkowane bardziej, czasem mniej, co też oznacza większą, albo mniejszą ich konkretność.

Michał Dyszyński

Uczenie maszynowe a niniejszy model wolnej woli
Warto zauważyć, ze większość implementacji uczenia maszynowego w zasadzie spełnia założenia opisywanego tu prostego modelu wolnej woli. Przykładowo, oparty o uczenie maszynowe program szachowy spełnia te reguły, jakie stawia mój prosty model:
- pobiera dane zewnętrzne (stan bierek na szachownicy, ruch przeciwnika)
- wypracowuje odpowiedź, optymalizując się na celu, którym jest wygrana w postaci zamatowania króla przeciwnika, bądź przynajmniej uniknięcie własnej przegranej.
- człowiek nie jest w stanie samodzielnie przewidzieć ze 100% pewnością jakie ruchy wykona AI.

Czym się różni wolna wola w zastosowaniach AI od wolnej woli człowieka?
- Aspektem (SAMO)ŚWIADOMOŚCI.
AI optymalizuje się na KONKRETNYM CELU, nie stawia sobie pytań o celowość (wyższą) samego celu, ani o SAMĄ SIEBIE.