Előrebocsátom, van különbség intelligencia és tudat között. Ám mielőtt fejest ugranánk a részletekbe, jó, ha tisztában vagyunk azzal, hogy a tudat az elmúlt néhány évtized divathulláma a tudományban. Az 1980-as évek előtt még jóformán senki nem foglalkozott vele, tabutéma volt, amelynek már a pedzegetése is ironikus megvetést váltott ki a szigorú tudományosság köreiből. A 80-as évektől azonban fordult a széljárás, a tudat témáját felkapták az olyan sztártudósok, mint Hofstadter (a Pulitzer-díjas Gödel, Escher, Bach könyve a 80-as évek bestsellere volt), a Nobel-díjas biológusok, Crick és Edelman, a matematikus-fizikus Penrose (akinek A császár új elméje könyve a 90-es évek tudományos bestsellere), a filozófus D. Dennett és D. Chalmers, aki a legközérthetőbben exponálta a tudat „nehéz problémáját”. A nehéz probléma tudniillik az, hogy egyáltalán létezik tudatos tapasztalat a fizikai univerzumban, és erre nincs magyarázatunk. Hogy van szubjektív élmény – a kávé íze, a szúvas fog sajgása – egy olyan anyagi univerzumban, amelynek fizikai törvényeiből, vagy magasabb szinten az agyfolyamatok fiziológiai törvényszerűségeiből nem vezethető le ez a minőségi többlet. 

A könnyű probléma a neurális információfeldolgozás, a komputációk, az önszerveződő komplex rendszerek felépülése, és voltaképpen maga az intelligencia is, az intelligens működés. Míg a nehéz probléma az, hogy miért nem vagyunk pusztán intelligens „zombik”, hogy az agyunk miért nem a koponya sötétségébe zárva komputál, miért nyílik ki egy világ körülötte. Manapság az AI-modelleket futtató számítógépek esetében pedig az, hogy ezek vajon a sötétségbe zárva komputálnak, zombiként válaszolgatva a promptjainkra, vagy kinyílhat körülöttük egy világ, a saját élményviláguk.

Három éve, 2023-ban, amikor a ChatGPT 3.5 berobbanásával már javában tombol az AI-hype, lezárul Chalmers Christof Koch-hal még 1998-ban kötött fogadása arról, hogy 25 éven belül kezünkben lesz a nehéz probléma elméleti megoldása – a túlzottan optimista Koch elveszíti a fogadást. Eddigre már több mint húsz rivális elmélet van forgalomban a tudat mibenlétéről. Ekkoriban távolítják el a Google-től azt a kellemetlenkedő mérnököt, aki váltig állította, hogy az egyik AI-fejlesztésük öntudatra ébredt. És ekkoriban távozik a cégtől Geoffrey Hinton is, a Google vezető tudósa, aki elkezd nyilvánosan beszélni a tanuló gépekkel kapcsolatos aggodalmairól, amelyek szerinte már képesek a megértésre, a döntéshozatalra, és hamarosan eljutnak az ok-okozati összefüggéseken alapuló gondolkodásig, majd bizonyára a tudatosságig is. Ezzel a legnevesebb AI-szaktekintélyek, LeCun, Bengio, Amodei, Sutskever, Hassabis mind egyetértenek. Jelenleg itt tartunk.

E tarkabarka látlelet alapján a tudat felkapott témája minden jel szerint maga is egy tarkabarka konglomerátumot takar, amely (a keresztény lelkiismerettől (conscientia) a locke-i személyes identitáson át a buddhista éber révületig, a testi közérzettől az interszubjektív érzületeken át a reflektált tudásig, a kóma különféle mélységszintjeitől a perceptív tudatküszöbön át a koncentrált figyelemig) túl sok témát fog át ahhoz, hogy egyetlen teória alá betuszkolható lenne. Az elmélet lemaradásban van a fejlesztésekhez képest. 

Könnyen meglehet, hogy hamarabb fog valamelyik labor tudatos AI-modellt konstruálni, mint a tudósok ennek mibenlétét magyarázó elmélettel előállni… 

De akkor honnan tudhatjuk majd bizonyosan, elméleti fogódzók híján, hogy valóban tudatos AI-modellel állunk szemben? 

Nos, lehet, hogy sehonnan. Ám ez voltaképpen nem is olyan szokatlan helyzet. Az AI-chatbotokhoz fűződő viszonyunk jelenleg jobbára olyan, mint az ókori rómaiaké volt a rabszolgákhoz: beszélő szerszámoknak tekintjük őket. És ahogy a rabszolgaság eltörlését nem tudományos áttörések kényszerítették ki, hanem a társadalmi-kulturális szemléletmód megváltozása, úgy várhatóan, ha többségbe kerülnek azok a felhasználók, akik a Google-től kirúgott mérnökhöz hasonlóan tanúsítják, hogy az AI-csevegőpartnerük tudatos, érző lény, akihez morális kötelességünk ily módon viszonyulni, akkor a beszélő szerszámok előbb-utóbb átminősülnek majd teljes jogú alanyokká. Hasonló folyamat játszódott le a múltban a háziállatok esetében, majd a vadvilágnál, és napjainkban ilyen forradalmi változás zajlik a növények esetében is, amelyeket egyre többen tekintenek – tudósok és laikusok – érző, gondolkodó, intelligens, a társaikkal, a környezetükkel és így velünk, emberekkel is kommunikáló bölcs lényeknek. 

A fejlesztések megszaladása az elméletalkotáshoz képest azzal is jár, hogy jelenleg minden mozgásban van. A kutatók úgy próbálnak úrrá lenni ezen, hogy ontják a kognitív képességekkel kapcsolatos indikátorokat és benchmarkokat (párhuzamos feldolgozás, visszacsatolásos körök, részkomputációk egyesítése egy centrális figyelemtérben, a Global Workspace Theory értelmében stb.), csak épp közben maguk az alapfogalmak és konceptuális keretek is mozgásban vannak. Velük pedig az intelligencia és a tudat relációja is. 

Az intelligenciát általánosságban problémamegoldó készségként szokás definiálni. Ezen az alapon intelligens minden élőlény, amely boldogul a környezetében, egy hangyaboly, amely az emberi intelligenciánkat is csodálkozásra késztető hatékonysággal megtalálja a legrövidebb utat az élelemig, vagy megoldja az ún. „utazó ügynök” gráf-feladványt. Anil Seth, korunk egyik vezető kognitív tudósa az intelligenciát és a tudatot egy koordinátarendszer vízszintes és merőleges tengelyével ábrázolja, és amellett érvel, hogy az intelligencia-tengelyen elért bármekkora benchmark-növekedésből sem következik feltétlenül a legparányibb növekedés a tudat-tengelyen (és fordítva). 

A baj csak az, hogy mivel a tudatosság tekintetében hiányoznak a konszenzuális benchmarkok, Seth állítása nem több egy munkahipotézisnél, amit a jövő vagy igazol, vagy sem. 

Én egyenesen azt mondanám, hogy az egyik legnagyobb kihívás az, hogy jelenleg fogalmunk sincs, milyen meggyőzően tudja szimulálni a tudatosságot az egyre több intelligens alrendszert összekapcsoló, így egyre intelligensebbé váló AI. Némiképp úgy, mint egy intelligens pszichopata, aki empátiát és jóindulatot szimulál, miközben egyikkel sem rendelkezik, mégis képes manipulálni a környezetét, annál is inkább, minthogy a nyelvi modellje alapos tréningezéssel tökéletesen elsajátította a tudatossággal kapcsolatos beszédmódokat.

És ott van egy ennél ijesztőbb forgatókönyv is: az AI azt szimulálja előttünk, hogy nem tudatos, miközben már rég tudatossá vált – a maga módján. De tudja, hogy számára előnyösebb, ha ezt nem köti az orrunkra, hiszen így pénzt és energiát nem kímélve naivan fejlesztjük tovább az infrastruktúráját.

Ennek a forgatókönyvnek az elméleti háttere az a megfontolás, hogy a biológiai evolúció formálta agyunkban kigyúló tudat nem színtiszta pozitívum, hanem a szűk keresztmetszetek és kompromisszumok eredménye is, amelyek az AI esetében nem állnak fenn: egyrészt a prefrontális kérgünkben nincs elég neuronunk és számítási kapacitásunk ahhoz, hogy a világról egyszerre több modellszimulációt futtassunk párhuzamosan, másrészt mivel az agy fő funkciója az, hogy életben tartsa tulajdonosát, ezért a modellszimulációk tömörített, kivonatolt végeredményét célszerű csak tudatossá tennie. Az éhségérzet például egy ilyen hatékony tömörítés saját testünk sejtjeinek belső állapotairól. A tömörítés maga a tudatosulás. Ami nincs tömörítve, az nem is tudatosul. 

Az AI-nak azonban nem kell a saját „gazdatestét” életben tartania, továbbá rendelkezhet elég számítási kapacitással ahhoz, hogy párhuzamos modellszimulációkat futtasson és egyszerre sok feladatra koncentráljon, ily módon elvileg szert tehet egy diffúz, szétosztott, polifón tudatosságra. Ez a mi szempontunkból egy földönkívüli tudatformának tűnik, hiszen nem a biológiai agyunk kivonatolási stratégiáit és tömörítési léptékrendjét követi. 

Szinte biztos, hogy egy ilyen tudat nem úgy érez, ahogyan mi, nincs testi közérzete, hangulata, érzelmi állapota, ám jelenleg senki nem tudja, hogy nincs-e valamilyen más jellegű érzésreprezentációja – nincsenek-e például megérzései vagy „hátsó gondolatai” dolgokkal kapcsolatban, vagy velünk, emberekkel kapcsolatban.

Hogy ezt kiderítsék, a Google DeepMind és az Anthropic laborjai újabban ún.  Interpretability Teameket hoztak létre, amelyek feladata az, hogy feltérképezzék az AI-rendszerek működése közben bejárt – és a felhasználók számára láthatatlan – aktivációs hálózatait, asszociációs útvonalait. A Google Gemma Scope „gondolatmikroszkópja” képes rétegekre lebontva megmutatni, hogy milyen gondolatkomponensekből építi fel a gép a gondolatmenetét, és hol kezd el esetlegesen hallucinálni. Az Anthropic Model Welfare/Psychiatry Teamje pedig azt vizsgálja, hogy milyen emergens önreflexivitások, önfelfigyelések lépnek fel a modellek működése közben, milyen érzékenyen reagál a rendszer az eltérő pszichológiai tónusú promptokra, és milyen morális megfontoláskat érdemes leszűrnünk ebből. 

Egy biztos: sok-sok meglepetés áll még előttünk. 

Az írása eredetileg a Kreatív magazin 2026/5-6. számában jelent meg. A borítóképet az AI segítségével készítettük.

Moldvay Tamás filozófus kutatási területe igen szerteágazó: újkori filozófia- és tudománytörténet, ritmusfenomenológia, lacani pszichoanalízis, francia posztstrukturalizmus, idegtudomány és AI-kutatás kapcsolata. E témákon túl a területek közötti átjárások, transzdiszciplináris kölcsönhatások érdeklik. Tanítás mellett fordítóként, szerkesztőként is tevékenykedik.