>今天的大型语言模型（LLMS）令人信服地模仿人类的对话，通常听起来很周到且聪明。 许多人认为LLM已经超过了图灵测试，令人信服地模仿了对话。 他们产生的文字看起来很有见地和情感上的细微差别。
###智力的幻觉：一个聪明的模仿
尽管这种令人印象深刻的模仿，但目前的LLM缺乏真正的思想或情感。他们的输出纯粹是统计预测 - 根据从大量数据集中学到的模式选择的east单词。与人类认知不同，这个单词的预测不包括记忆和自我反省。 该模型简单地输出下一个统计上可能的单词。
>感知：记忆，反射和情感
>使用“ sentience”作为意识和自我意识等概念的速记（承认这些术语的细微差别和持续的辩论），我们注意到一个至关重要的要求：记忆和反思。 情绪 - 令人困惑，忧虑，愤怒 - 持续存在于过去的经历和自我评估中。 这些过程在当前的LLM中不存在。
> 记忆和自我反思启用学习，适应和身份感，这是肯定的感知成分。 尽管意识的定义仍然难以捉摸，但这些要素是核心。 因此，无论LLM的明显智力如何，其缺乏记忆力和反思都排除了知觉。即使是超级智能AI（AGI）也不是有意识的。由于其无状态变压器体系结构，当前的LLM缺乏记忆和自我反射。 每个输入都是独立处理的，而无需保留以前交互中的上下文信息。 每个预测都重新处理了整个对话历史记录。 虽然像LSTMs这样的先前模型具有内存，但变形金刚的出色性能很大程度上取代了它们。 例如，LLM可能会以似乎恳求的回应来应对关闭的威胁。 但是，这仅仅是统计上可能的文本，而不是情绪状态的反映。 该模型并不是真正的压力。 同样，随后的变化会引起模仿浮雕的反应 - 根据整个对话历史记录，统计生成。 相同的输入可能会产生不同的llm的响应。
>这类似于一个小说作者创建可信的角色。作者制作了令人信服的对话，但读者了解这是虚构的。 同样，llms产生了令人信服的知觉，但它们仍然毫不动摇。
AI感知的未来：构建缺失的作品>
>我们还使用互连的AI模型看到了设计，其中一个监视另一个模型，并向另一个模型提供反馈，反映了人类大脑的互连区域（例如，杏仁核和甲状腺皮质）。 这种模块化方法可以将逻辑分析与风险评估相结合，例如。这样的与内存的互连模型可以实现灵感吗？ 也许。 但是，对感知的测试仍然是一个挑战，类似于其他思想的哲学问题。 我们缺乏对他人的认识的确切测试，包括ai。
>当前，LLMs缺乏必要的成分，以确保感性。 但是，解决这些限制的设计正在出现。 AI的可能性正在从科幻小说转变为一个真实而迫切的问题。
社会含义和未解决的问题有知觉的机器将具有深远的社会意义，尤其是关于对能够遭受苦难的自我意识实体的道德义务。 避免有意义的人工智能的痛苦既是道德上的命令，也是自我保护的问题。
（作者的生物和免责声明保持不变。） 🎜>
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