باور اراده آزاد به عنوان پیامد یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل

مفهوم اراده آزاد در انسان قرن‌هاست که با استدلال‌هایی موافق و مخالف وجود آن مورد بحث بوده است. تحقیقات اخیر این موضوع را از دیدگاه یادگیری تقویتی (RL)، چارچوبی که در اصل برای آموزش عوامل هوش‌مصنوعی توسعه یافته بود، بررسی می‌کند. در زیر ترکیبی از بینش‌های کلیدی از این تحقیق است، با تمرکز بر این که چگونه RL می‌تواند درک ما را از باور اراده آزاد بیان کند:

1. چارچوب یادگیری تقویتی (RL)

RL یک مدل محاسباتی است که می‌تواند برای تصمیم‌گیری و یادگیری انسان نیز اعمال شود. این شامل عوامل یادگیری از تعامل با محیط خود با به حداکثر رساندن پاداش است. این چارچوب یک لنز مفید برای بررسی مفهوم اراده آزاد ارائه می‌دهد:

- RL مبتنی بر مدل: عوامل از مدل‌های داخلی محیط برای پیش‌بینی نتایج و تصمیم‌گیری استفاده می‌کنند.

- RL بدون مدل: عوامل از طریق آزمون و خطا بدون مدل‌های صریح یاد می‌گیرند.

2. باور اراده آزاد در زمینه RL

مقاله *باور اراده آزاد به عنوان پیامد یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل[1]* نشان می‌دهد که اعتقاد به اراده آزاد ناشی از لزوم مدل‌سازی کارگزاران برای انتخاب‌های متفاوت نسبت به انتخاب‌هایی است که واقعاً انجام داده‌اند. این برای یادگیری کارآمد و مقابله با مسئله تخصیص اعتبار موقت[2] ضروری است - تعیین اینکه کدام اقدامات منجر به پاداش شده است.

- آنتروپی اطلاعات: درک عقل سلیم از آزادی با آنتروپی اطلاعات مقادیر عمل نرمال شده یک عامل RL مرتبط است.

- استدلال خلاف واقع: ماموران باید سناریوهای جایگزین را شبیه‌سازی کنند تا به طور موثر یاد بگیرند، که این امر باعث تقویت اعتقاد به اراده آزاد می‌شود.

3. پیامدهایی برای اراده آزاد انسان

1. یادگیری کارآمد: اعتقاد به اراده آزاد ممکن است برای یادگیری کارآمد انسان ضروری باشد، زیرا امکان کاوش و سازگاری در محیط‌های پیچیده را فراهم می‌کند.

2. فرایندهای شناختی: مدل‌های RL نشان می‌دهد که انسان‌ها خود را دارای اراده آزاد می‌دانند زیرا تصمیم‌گیری و یادگیری را با در نظر گرفتن نتایج متعدد تسهیل می‌کند.

3. بحث‌های فلسفی: در حالی که RL بحث فلسفی در مورد اراده آزاد را حل نمی‌کند، یک چشم‌انداز محاسباتی ارائه می‌دهد که چرا انسان‌ها ممکن است علیرغم استدلال‌های قطعی به آن اعتقاد داشته باشند.

4. نقد و بحث

- جبرگرایی در مقابل عدم تعین: منتقدان استدلال می‌کنند که چارچوب‌های RL، مانند سایر مدل‌های محاسباتی، واقعاً جوهر اراده آزاد انسان را در بر نمی‌گیرند، زیرا در محدوده‌های قطعی یا احتمالی عمل می‌کنند.

- سوگیری آنتروپومورفیک: برخی استدلال می‌کنند که به کار بردن RL در شناخت انسان ممکن است این استعاره را بیش از حد گسترش دهد و جنبه‌های منحصر به فرد آگاهی و تصمیم‌گیری انسان را نادیده بگیرد.

5. مسیرهای آینده

۱. مدل‌های هیبریدی: ادغام RL با سایر معماری‌های شناختی برای مدل‌سازی بهتر فرآیندهای تصمیم‌گیری انسانی.

2. اعتبار سنجی علوم اعصاب: استفاده از تکنیک‌های تصویربرداری عصبی برای اعتبارسنجی مدل‌های مبتنی بر RL شناخت انسان و باور آزاد.

3. ملاحظات اخلاقی: بررسی مفاهیم اعتقاد آزاد الهام گرفته از RL برای مسئولیت اخلاقی و توسعه هوش مصنوعی.

نتیجه‌گیری

کاربرد یادگیری تقویتی در مفهوم اراده آزاد دیدگاه جدیدی را در مورد اینکه چرا انسان‌ها به توانایی خود در انتخاب آزاد اعتقاد دارند ارائه می‌دهد. این تحقیق با چارچوب‌بندی اراده آزاد به عنوان یک نتیجه یادگیری کارآمد و فرآیندهای تصمیم‌گیری، اهمیت مدل‌های شناختی را در درک بحث‌های پیچیده فلسفی برجسته می‌کند. در حالی که این پرسش را حل نمی‌کند که آیا اراده آزاد واقعی وجود دارد یا خیر، به بحث‌های جاری در مورد آژانس انسانی و توسعه هوش‌مصنوعی کمک می‌کند.

مراجع:

- رن، ای. ام.، *باور اراده آزاد به عنوان پیامد یادگیری تقویتی مبتنی بر مدل* (arXiv، 2021).

- بحث Reddit در مورد اعتقاد به اراده آزاد و RL (2021).

- خلاصه Scholar Semantics (2022).

[1] https://arxiv.org/abs/2111.08435

[2] https://www.reddit.com/r/freewill/comments/qyc84z/free_will_belief_as_a_consequence_of_modelbased/

[3] https://arxiv.org/pdf/2111.08435.pdf

[4] https://dl.acm.org/doi/abs/10.1007/978-3-031-19907-3_34

[5] https://www.semanticscholar.org/paper/7964c213c97dd5852b40c80d1e09b39081020035

[6] https://ouci.dntb.gov.ua/en/works/4kndYNW7/

[7] https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/qybrc3/r_free_will_belief_as_a_consequence_of_modelbased/

[8] https://www.mdpi.com/1996-1073/17/21/5307