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意識の根底にある基本的な要素は何でしょうか、それを機械で再現することは可能なのでしょうか。

知能と意識は、しばしば異なるものとして扱われます。知能は、明確に定義された課題を解決するための客観的なパフォーマンスによって特徴付けられるのに対し、意識は、第三者の視点からは直接観察できず、内面的で主観的な経験によって特徴付けられるということが一般的な考え方です。
本プロジェクトでは、この二項対立に挑みました。人工知能（AGI）に関する大胆な研究を通じて、この2つの概念の間にある新しい関係を明らかにし、最終的には機械に意識が芽生えるのかどうかを探りました。

本プロジェクトでは、この二項対立に挑みました。人工知能（AGI）に関する大胆な研究を通じて、この2つの概念の間にある新しい関係を明らかにし、最終的には機械に意識が芽生えるのかどうかを探りました。

研究チームは、AGIには生成モデルに基づくメンタルシミュレーションの機能が必要であり、その機能を物理的に実現するためには、システムに意識に相当する内部因果構造が必要であると仮定している。

本仮説を2段階の構成主義的アプローチで検証します。
1. 意識の推定機能を特定し、AIシステムに実装する
2. 本質的な情報構造を特徴づけることで、意識的な経験の存在を推測する

心理学や神経科学の経験的観察から示唆されているように、モデルに基づく計画を遂行する能力は生物系における意識の重要な機能要素である可能性があります。この考えに基づき、まず環境とエージェント自身の生成モデル（すなわち自己モデル）を用いてモデルベースのプランニングを行う神経ネットワークシステムを開発します。その後、このようなシステムにおける因果構造を解析します。これらの一連の研究により、モデルベースプランニングが可能なAIシステムが生物の脳が持つ意識の特徴である高度に統合された情報を示すことが予想されます。

本研究では、機械や生物の知能を固有情報の観点から特徴づける理論的な枠組みを開発することが期待されます。この成果は、AGIを構築するための新しい設計原理を提供し、機械意識に関するより広い議論を切り開く成果となるでしょう。