Beyond algorithm: On the inadequacy of computational paradigm for phenomenal machine consciousness
Algoritmanın ötesinde: Fenomenal makine bilinci için hesaplamacı paradigmanın yetersizliği üzerine
- Tez No: 980643
- Danışmanlar: DOÇ. DR. LUCAS THORPE
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Felsefe, Philosophy
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Felsefe Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
This thesis investigates the theoretical plausibility of artificial phenomenal consciousness, the conditions under which artificial systems could have phenomenal experience, and questions whether computational approaches can provide an adequate explanation of this phenomenon. Its central claim is that while computation may model intelligent behavior and simulate cognition, it fails to account for the ontological reality of phenomenal experience. Through a critical analysis of computationalist models, the thesis identifies a causal residue, an irreducible remainder that abstract structure cannot explain. This residue marks the boundary at which computational sufficiency collapses. In its final chapters, the thesis explores non-computational alternatives that seek to ground consciousness not in formal mechanisms, but in physically specific and world-involving processes, arguing that any serious model of phenomenal machine consciousness must derive its explanatory power from this orientation.
Özet (Çeviri)
Bu tez, yapay sistemlerin hangi koşullarda fenomenal bilince sahip olabileceğini ve bu olgunun açıklanmasında hesaplamacı (kompütasyonalist) yaklaşımların yeterli olup olmadığını sorgulamaktadır. Tezin temel savı, hesaplama nosyonunun zeki davranış modelleme ve bilişi simüle etmede etkili olsa da, fenomenal deneyimin ontolojik varlığını açıklamakta yetersiz kaldığıdır. Önde gelen hesaplamacı modellerin eleştirel bir çözümlemesiyle, soyut yapının açıklayamadığı nedensel bir artık, indirgenemez bir fazlalık tespit edilmektedir. Bu artık, hesaplamasal yeterliliğin sınırını işaret eder. Tezin son bölümleri, bilinci biçimsel mekanizmaların ötesinde, fiziksel olarak özgül ve dünyayla ilişkisel süreçlerde temellendirmeyi amaçlayan hesaplamacı olmayan alternatifleri inceleyerek, fenomenal makine bilinci üzerine geliştirilecek her ciddi yaklaşımın açıklayıcı gücünü bu yönelimden almak zorunda olduğunu öne sürmektedir.
Benzer Tezler
- Gan güç transistörlerinin anahtar kayıplarının nöral ağ tabanlı modellenmesi
Neural network based modeling of switching losses in gan power transistors
ALİİMZA DAŞDEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET ONUR GÜLBAHÇE
- Gödel'in eksiklik teoremleriyle yapay zeka sınırlarına kavramsal bir eleştiri
A conceptual critique of the limits of artificial intelligence through Gödel's incompleteness theorems
FATMA NUR BİLKE
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiBilim ve Teknoloji Tarihi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYTEKİN ÇÖKELEZ
- Karıştırma saldırılarında OFDM-IM tekniğinin performansı
Performance of OFDM-IM Under jamming attacks
AHMET KAPLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İBRAHİM ALTUNBAŞ
- XAU/USD prıce predıctıon usıng deep learnıng: hyperparameter optımızatıon wıth bayesıan, grey-wolf and genetıc algorıthms
Derin öğrenme kullanarak XAU/USD fiyat tahmini: bayes, gri kurt ve genetik algoritmalarla hiperparametre optimizasyonu
MELİS KÜÇÜK
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FERHAN ÇEBİ
- Makine öğrenmesi kullanarak Türkiye'de elektrikli araç şarj istasyonlarının potansiyel kullanım performansının mekânsal tahmini
Spatial estimation of potential utilization performance of electric vehicle charging stations in Türkiye using machine learning methods
SERKAN TANRIVERDİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ADALET DERVİŞOĞLU