Funcționalismul pare să implice că mașinile pot avea o viață mentală completă. Pot ele cu adevărat să gândească, doar în virtutea organizării lor funcționale? Dacă da, probabil că au un fel de statut moral; nu putem să ne purtăm cu ele așa cum am face cu o mașină de tuns iarba. Dar nu este clar cum simpla organizare funcțională poate oferi unui lucru dreptul de a nu fi bruscat.
Turing crede că întrebarea este prea vagă pentru a putea răspunde. Ce contează ca gândire? Treceți la o întrebare precisă. Poate un computer digital să fie competitiv la Jocul de mim:
Un interogator folosește mesaje text pentru a interoga o pereche de „concurenți” aflați într-o altă cameră: un om și un program de calculator. Sarcina lui este să distingă omul de programul de calculator folosind doar răspunsurile acestora. Poate pune orice întrebări dorește. Sarcina concurenților este să-l convingă pe interogator că sunt oameni. (Versiunea originală a lui Turing a folosit genul ca variabilă; acest lucru ar putea fi important.)
Dacă computerul convinge interogatorul la fel de des ca și omul, acesta trece testul Turing (niciunul nu a reușit până acum: există premiul Loebner pentru asta). Revendicare: nu există nimic în plus pentru (sau nicio dovadă mai bună a) gândirii automate decât trecerea acestui test.
Argumentul lui Searle privind „cameră chinezească” îndreptat către inteligența artificială puternică: un „computer programat corespunzător este o minte, în sensul că se poate spune literalmente că computerele cărora li se oferă programele potrivite înțeleg…” Un experiment de gândire:
”Să presupunem că sunt încuiat într-o cameră și am primit un set mare de scrieri chinezești… împreună cu câteva instrucțiuni [în engleză]… [care] mă învață cum să returnez anumite simboluri chinezești cu anumite tipuri de forme ca răspuns la anumite tipuri de forme care mi-au fost oferite… Mă pricep atât de bine să urmez instrucțiunile pentru manipularea simbolurilor chinezești încât . răspunsurile mele la întrebări nu se pot distinge absolut de cele ale vorbitorilor nativi de chineză… mi se pare destul de evident că… nu înțeleg niciun cuvânt din poveștile chinezești.” (331-2)
1. Răspunsul sistemelor: Nu este Searle cel care înțelege limba chineză, ci sistemul din care face parte, inclusiv regulile și banca de date și documentele de intrare și de ieșire.
Searle: El poate memora regulile și banca de date. Acum tot ce se adaugă sunt bucăți de hârtie. Cum ar putea un individ plus hârtia să înțeleagă atunci când individul de fapt nu înțelege?
2. Răspunsul roboților: Ia în considerare capacitățile „perceptuale” și „motorii” — un aparat foto și brațe robotizate — și sistemul va înțelege.
Searle: Nu este suficient, pentru că informațiile perceptuale și instrucțiunile motorii ar putea fi chiar și în chineză; tot nu înțelege.
3. Răspunsul creierului simulator: Să presupunem că „regulile” sistemului se bazează pe modul în care funcționează creierul uman. Un duplicat funcțional al creierului unui vorbitor de chineză ar înțelege cu siguranță!
Searle: (i) De ce trebuie să știm cum funcționează creierul, dacă funcționalismul permite realizabilitatea multiplă? (ii) Un sistem complicat, asemănător creierului, încă nu ar înțelege (imaginați-vă că este făcut din role de hârtie igienică și marmură și conducte de apă; sau, ca să luăm exemplul lui Block, populația Chinei).
4. Răspuns cu scop (Lycan): Inteligența este capacitatea de a echilibra o mare varietate de obiective într-o mare varietate de circumstanțe exterioare. Calculatoarele nu au inteligență deoarece (i) se bazează pe oameni pentru a le alimenta cu informații, ceea ce le limitează foarte mult flexibilitatea (consultați Răspunsul roboților) și (ii) nu își pot dezvolta propriile obiective.
Searle?: Dați băncii de date o grămadă de specificații pentru obiective, tot în chineză. Acestea joacă un rol în determinarea instrucțiunilor motorii chinezești. Obiectivele sunt alese pe baza inputului perceptiv, inclusiv a inputului despre „corpul” robotic al cuiva. Un generator de numere aleatoare la fața locului ia puțin timp atunci când regulile de stabilire a obiectivelor dau un verdict unic.
Poate o mașină să gândească, în viziunea lui Searle? „Părerea mea este că numai o mașină ar putea gândi și, într-adevăr, doar tipuri foarte speciale de mașini, și anume creiere și mașini care aveau aceleași puteri cauzale ca și creierele… Oricare ar fi intenționalitatea, este un fenomen biologic și este probabil să fie dependentă cauzal de biochimia specifică a originilor sale, cum ar fi lactația, fotosinteza sau orice alt fenomen biologic.” Dar de ce?
Intenționalitatea face parte din mentalitate, dar nu complet. Există și conștiință. Turing citează din „Orația lui Jefferson Lister pentru 1949”:
”Până când o mașină nu poate scrie un sonet sau compune un concert pe baza gândurilor și emoțiilor resimțite și nu prin utilizarea întâmplătoare a simbolurilor, am putea fi de acord că mintea este egală cu creierul… Niciun mecanism nu ar putea simți plăcere pentru succesele sale, durere când supapele i se strică, să se roșească la lingușiri, să se rușineze de greșelile sale, să fie fermecat de sex, să fie supărat sau deprimat când nu poate obține ceea ce își dorește.”
Aceasta pare să amestece două tipuri de conștiință: conștientizarea de sine = conștientizarea a ceea ce se întâmplă în propria ta minte, conștiința fenomenală = „cum e” să fii într-o anumită stare mentală. Primul s-ar putea să nu fie o astfel de problemă: computerul poate fi echipat cu camere orientate către propriile mecanisme. Unii spun că o stare este fenomenal conștientă doar în măsura în care suntem conștienți că suntem în ea. (Teoria conștiinței „Gândirea de ordin superior”). Dacă da, conștiința fenomenală se reduce la conștientizarea de sine.
Să revenim la argumentul cunoașterii. Luați în considerare o variantă a lui Mary:
(1) Înainte de eliberare, Mary află despre toate faptele fizice și funcționale.
(2) Atunci Mary află un fapt nou: cum experimentează culoarea galben.
(3) Faptele despre cum pare această experiență nu sunt fapte fizice sau funcționale.
Arată acest lucru că funcționalismul este incapabil să explice „cum este” experiența?
Funcționaliștii pot fi de acord că a ști cum este experiența galbenului „din interior”. trebuie să ai chiar tu însuți acest tip de experiență. Asta pentru că a cunoaște din interior nu înseamnă a cunoaște un tip special de informații, este mai degrabă un tip special de cunoaștere: cunoașterea prin conștientizare.
„Identificați natura calitativă a senzațiilor voastre de galben cu acea trăsătură fizică a stării creierului care indică la care din mecanismele tale de discriminare introspectivă răspund de fapt când judeci că ai o senzație de galben” (Churchland). Până când Mary nu discriminează introspectiv acea stare a creierului, ea are doar cunoștințe din carte despre experiența galbenului; după aceea ea este familiarizată cu galbenul.
Sursa: Richard Holton, MIT Course: Problems in Philosophy. Licența CC BY-NC-SA 4.0. Traducere și adaptare: Nicolae Sfetcu
Introducere în inteligența artificială
Pășește în era digitală pregătit să înțelegi și să aplici conceptele care schimbă lumea!
Moartea – Aspecte psihologice, ştiinţifice, religioase, culturale şi filozofice
O incursiune fascinantă în una dintre cele mai vechi teme care au captivat mintea umană.
Etica Big Data în cercetare
Principalele probleme cu care se confruntă oamenii de știință în lucrul cu seturile mari de date (Big Data), evidențiind principale aspecte etice, luând în considerare inclusiv legislația din Uniunea Europeană. După o scurtă Introducere despre Big Data, secțiunea Tehnologia prezintă … Citeşte mai mult
<iframe width=”560″ height=”315″ src=”https://www.youtube.com/embed/ipRvjS7q1DI” title=”YouTube video player” frameborder=”0″ allow=”accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture” allowfullscreen></iframe>
Lasă un răspuns