このエッセイでは、言及された現象の非常に興味深い（そして私たちの意見では非常にもっともらしい）定義に注意を喚起したいと思います。これは、サイエンスフィクションではなく哲学者によってではなく、彼の本「The Selfish Gene 」の進化科学者リチャード・ドーキンスによって与えられました。
ドーキンスは、人間の脳を現実の数学的モデルの普遍的なビルダーと見なしています。 第4章では次のように書いています。
モデリング能力の進化は、明らかに最終的に主観的な認識につながりました。 なぜこれが起こったのかは、私にとって現代生物学が直面している最も深い謎のようです。 電子コンピューターは、何かをモデル化するときに意識的に行動すると信じる理由はありませんが、将来、彼らは自分の行動に気付くかもしれないと仮定しなければなりません。 おそらく脳によって作られた世界のモデルがそれ自体のモデルをそれに含まなければならないほどいっぱいに達するとき、意識は生じます。
このアイデア-彼が構築したモデルに建築家を含めることとしての意識-は、もちろん、疑う余地のないものではありません（そして、ポッパーによって偽造されない可能性が高い）。 この理論を支持して、いくつかの間接的な推論を与えることができます。 たとえば、哲学への反映（被験者の自分への回心）は、意識の最も重要な行為の一つと考えられています。
UPD。 仮説前の仮説を支持する別の議論は、多くの（すべてではないにしても）原始社会の特徴である、アニマティズム（物や現象の非人格的なアニメーションの信念）の存在です。 ドーキンス理論の文脈では、同胞の仲間の行動をモデル化する現在の方法を他のオブジェクトに適用しようとする試みとして、アニマティズムが生じます。
ドキンズ仮説が真であると仮定します。 この意識の定義を使用してAIを見てみましょう。 これを行った後、間違いなく近い将来、スカイネットが私たちを脅かすことはないという結論に達するでしょう。
実際、AIは、対象領域とAI自体のアルゴリズムの明確な分離によって特徴付けられます。 この分離は、必要に応じて、コマンド領域とデータ領域が分離されたFonneimannアーキテクチャから得られます。
しかし、AIの記憶に自分のデバイスの原理に関する情報を入れたとしても、AIは意識を獲得しますか？ ああ、いや。 この情報-それ自身の仕事のアルゴリズム-は、AIに基づいて、モデリングの精度、したがってモデルに基づいて得られた予測の検証可能性に直接または間接的に影響を与える結論を引き出すことが不可能であるという意味で、絶対に役に立たない。
ドーキンスは本の中で、 なぜ脳が対象領域に自分自身を含める必要があるのか 、つまり このようなモデルの拡張によるアーキテクトのメリットは何ですか。 この質問に答えようとします。
生物は、他の個体の行動、そして何よりも同じ種の代表者の行動を予測するために、自身の行動の分析を必要とします。 明らかに、そのようなスキルは、パック内の生活に対する個人のフィットネスを大幅に向上させます。 このような能力は、人間などの強い社会的つながりを持つ多かれ少なかれ階層的な群れを形成する動物に最も求められていると仮定することは論理的です。 （UPD：Dawkinsのコメントには、同じ結論に達したニコラス・ハンフリーの研究へのリンクがあります）
これは、既存のテクノロジーのフレームワーク内にAIを表示できないという事実を支持する2番目の強力な議論です。 AIは自分の種類と通信せず、広報活動もまったくしていません。AI自身のプログラムを分析する能力は彼にとってまったく役に立ちません。
したがって、一般的な結論はほぼ次のようになります：仮説を立てる仮説を受け入れた場合、AI（およびコンピューター全般）を構築するための既存のパラダイムの枠組み内で、AIがどれほど多くのニューロンをシミュレートしても、AIによって意識が獲得されることはありません。
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