Практика Shadowing: Scientists still don't know the answer to this infamous question - Charles Wallace & Dan Kwartler - Изучайте разговорный английский с YouTube

C1
After waking up alone in a locked room, two documents are slipped under your door: a note in an alien language and a detailed instruction manual in your language.
⏸ Пауза
37 предложений
Если предложения слишком короткие или длинные, нажмите Edit, чтобы их изменить.
1
After waking up alone in a locked room, two documents are slipped under your door: a note in an alien language and a detailed instruction manual in your language.
2
The manual explains that for each alien character in the note, you should write an indicated corresponding symbol.
3
Following this chart, you write a response that you slip out the door.
4
And for the next several days, this exchange continues.
5
Outside the room, alien scientists are thrilled because they believe you’re conversing with them.
6
But you still have no idea what these characters mean.
7
This scenario isn’t just a bizarre misunderstanding— it’s a valuable thought experiment for understanding artificial intelligence.
8
Philosopher John Searle developed the original version of this premise in 1980, as a response to some of the AI work being done at the time.
9
But while modern AI models don't work like those outdated machines or the prisoner in Searle’s hypothetical, the question motivating his thought experiment is still relevant.
10
To quote Searle, he wanted to interrogate whether an “appropriately programmed computer literally has cognitive states.” In other words, if a computer looks like it understands something, does that mean it actually understands the way a human does?
11
Searle’s question falls into a long tradition of exploring whether or not AI could have a mind like ours.
12
But answering these inquiries is incredibly difficult because, as philosophers and cognitive scientists will tell you, we still don’t know how our minds work.
13
Even our fundamental definitions are slippery!
14
Theorists generally agree that concepts like understanding, sentience, and consciousness are all different, but also that they’re related, and we don’t know how.
15
Worse still, our usual scientific tools struggle to help us understand these experiences.
16
Consider drinking a cup of coffee.
17
Scientists can observe the physical process of ingesting the coffee, and we can measure the chemical impacts of caffeine on your body.
18
These things are objective realities.
19
But your collective sensation of smelling, sipping, evaluating, and experiencing a morning routine is more than the sum of its parts.
20
This is consciousness— your subjective experience of being alive.
21
And despite major leaps in psychology, cognitive science, and neurology, researchers still don’t know how various firing neurons bring about this experience.
22
So if we can't define consciousness and understanding or identify what's uniquely human about them, how can we possibly test for these states in computers?
23
Assessments like the Turing Test propose that if a human can't tell they're conversing with a computer, that computer could be seen as having some internal cognition.
24
But this scenario is exactly what Searle was criticizing!
25
This computer might just have the appearance of understanding.
26
And just like cognitive scientists struggling to map consciousness onto brain activity, today’s AI researchers know how they trained their creations, but not how AIs reach their exact conclusions.
27
There are some ways in which modern machine learning models are less mysterious than their predecessors.
28
Approaches like neural networks and deep learning are designed to mimic known elements of human cognition.
29
Like us, these models excel at pattern recognition— they learn by becoming familiar with information and forming connections across data sets.
30
This kind of processing arguably approaches Searle’s definition of understanding— but it also reveals a bias in his original question.
31
Since humans learn through pattern recognition and we believe ourselves to be conscious, we might also be predisposed to think other beings who learn the same way are somehow closer to consciousness as well.
32
To combat this bias, some theorists have developed a different metric; specifically, that a fully conscious AI could draw connections beyond the information in its data set.
33
For example, one lab’s “artificial consciousness test” probes AIs that have no data about consciousness for information they could only acquire from being conscious.
34
This might involve asking an AI if it understands dreaming, or can report having had dreams itself.
35
Can it understand a story about body swapping, where consciousnesses are shuffled between physical forms?
36
It’s unclear when or if an AI will be able to understand us the way we understand each other.
37
But whatever happens, it’s up to us already conscious creatures to chart the path forward.

Скачать приложение

ИИ-оценка каждого произнесённого вами предложения

Сканировать для скачивания
Сканировать для скачивания
Download on theApp Store
Get it onGoogle Play
TRENDING

Популярные

Об этой уроке

На этом уроке вы будете практиковать разговорный английский, опираясь на интересный вопрос, касающийся понимания и сознания в контексте искусственного интеллекта. Вы изучите, как философские идеи могут помочь вам понять сложные концепции, а также улучшить свои навыки общения на английском языке. Эта тема позволит вам не только расширить словарный запас, но и научиться вести более глубокие беседы, что является ключевым аспектом практики разговорного английского через shadow speak.

Ключевая лексика и фразы

  • Понимание (understanding) - способность осмыслять информацию.
  • Сознание (consciousness) - состояние осознания своих мыслей и окружения.
  • Искусственный интеллект (artificial intelligence) - способность машин выполнять задачи, требующие человеческого разума.
  • Философия (philosophy) - изучение фундаментальных вопросов бытия и мышления.
  • Субъективный опыт (subjective experience) - личные ощущения и восприятия.
  • Паттерн (pattern) - повторяющаяся закономерность или структура.
  • Оценка (assessment) - процесс оценки или анализа чего-либо.
  • Нейронные сети (neural networks) - системы, имитирующие работу человеческого мозга для обработки информации.

Советы по практике

Когда вы будете заниматься shadowing с этим видео, обратите внимание на его скорость и тональность. Попробуйте следовать за голосом спикера, одновременно повторяя его интонации и акценты. Это поможет вам не только улучшить ваше произношение, но и укрепить понимание сложных концепций. Вы можете начать с медленных частей видео, постепенно увеличивая скорость, чтобы лучше справляться с быстрее произносимыми фразами. Уделите особое внимание уникальным выражениям и фразам, связанным с темами, такими как сознание и искусственный интеллект. Подумайте о том, как эти термины могут быть использованы в вашей повседневной речи, чтобы расширить свою практику разговорного английского. Используйте подходы, которые предлагают shadowspeaks, для более эффективного обучения английскому и улучшения ваших навыков общения. Не стесняйтесь записывать свои попытки и анализировать их для дальнейшего улучшения.

Что такое техника Shadowing?

Shadowing — это научно обоснованная техника изучения языка, изначально разработанная для подготовки профессиональных переводчиков и популяризированная полиглотом доктором Александром Аргуэльесом. Метод прост, но эффективен: вы слушаете аудио на английском от носителей языка и немедленно повторяете вслух — как тень, следующая за говорящим с задержкой в 1–2 секунды. В отличие от пассивного прослушивания или грамматических упражнений, Shadowing заставляет мозг и мышцы рта одновременно обрабатывать и воспроизводить реальные речевые паттерны. Исследования показывают, что это значительно улучшает точность произношения, интонацию, ритм, связную речь, понимание на слух и беглость речи — что делает его одним из самых эффективных методов для подготовки к IELTS Speaking и реального общения на английском.

☕ Угостите нас кофе