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Enregistrement W4200279040 · doi:10.31234/osf.io/kar4c

Beyond IIT: (how) can we model the evolution of consciousness?

2021· preprint· en· W4200279040 sur OpenAlexafffund
Adrian Kent

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueOrigins and Evolution of Life
Établissements canadiensPerimeter Institute
Organismes subventionnairesInstitut Périmètre de physique théoriqueIndustry CanadaGovernment of CanadaFoundational Questions Institute
Mots-clésQualiaConsciousnessDarwinismIntegrated information theoryElectromagnetic theories of consciousnessEpistemologyCognitive scienceNarrativeClass (philosophy)Computer scienceSociologyPsychologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tononi et al.'s "integrated information theory" (IIT) postulates rules for assigning measures Phi and qualia types Q of consciousness to classical information networks. We consider whether IIT is compatible with Darwinian evolution. We argue that an IIT-like theory that assigns consciousness to physical systems by relatively simple mathematical rules poses extraordinary ?ne-tuning problems.For example, why, among all possible lawlike theories of consciousness, do we have one that makes us conscious of a high-level narrative of our environment and actions, so accurate that it appears to us to cause our behaviour?We introduce IIT+, a class of extensions of IIT in which Phi and/or Q influence the network dynamics. We argue that IIT+-like theories, unlike IIT-like theories, offer at least partial explanations of how some key features of consciousness evolved. We conclude that if one takes seriously Darwinian evolution and the case for an IIT-like theory, one has to take seriously the case for an IIT+-like theory.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,587
Score d'incertitude au seuil0,715

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,229 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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