人工智能哲学:电脑可以“思考”吗?

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著名英国数学家阿兰图灵视为题为1950年作文这个问题美国计算机和情报。3在其中,他主要建议将该问题付诸表决。构建他所谓的模仿游戏,他想象一个独立房间里的审讯者,只通过书面沟通(最好打字)与男人和女人沟通,试图猜测哪个委员是男人,哪个是女人。这个男人试图欺骗审讯者认为他是女人,让女人宣称她的真实性(徒劳,如图灵所说),试图帮助审讯者做出正确的鉴定。图灵然后邀请读者想象用机器代替男人,而男人代替女人。(仿制游戏现在被广泛称为图灵测试。)4


撇开这位极端同性恋科学家非凡的心理讽刺,告诉审讯人员说服他是一名女性,更不用说他将这名男子置于欺骗者的角色,将该女子当作真相出纳员,他继续问是否有可能机器能够赢得这场对阵男人的比赛。(也就是说,机器的任务是愚弄审讯人员以为它是男人,而男人却在说实话他是谁。)与普遍认为图灵提出入学考试的观点相反。确定机器是否已经成熟并变得聪明,他实际上在猜测我们共同使用的术语是思考最终可以适当地适用于某些机器或具有足够能力的程序。他估计何时可能


 


考虑到我们现在通常将计算机称为思考,主要是当我们不耐烦地等待他们做出回应时,这种情况发生在二十世纪末,这是一个非常准确的猜测。用他的话说,最初的问题,机器可以思考吗?我认为太没意义,值得讨论。尽管如此,我相信在本世纪末,语言的使用和普遍受过教育的意见将会变得如此之多,以至于人们可以谈论机器的思考而不会产生矛盾。5


图灵是对的吗?值得讨论,这个问题是否毫无意义?(因此,暗示,这种讨论是浪费时间?)显然,这取决于我们所说的思考


我们可能会考虑将符号操纵从初始假设到结论的能力。从这个角度来看,计算机程序正如我们目前所解释的那样,能够进行这样的操作并因此能够思考,这应该是无争议的。但肯定只是激起一堆符号是不够的它必须意味着什么或做某事。否则,没有太多理由将一个计算机程序与另一个计算机程序区分开来,任何我们解释为处理符号的程序无论现在是多么微不足道都有资格作为思考,这似乎不对。但计算机程序如何表示或做某事?


哲学和语言学的一个分支,处理这些问题,符号学,研究符号用于推理和交流的用途。通常在语法,用于排列和操纵符号的规则以及语义,符号和规则的含义之间进行区分。虽然语法很容易理解,语义却不是甚至专家也不同意意义的含义。大多数理论都提出,意义需要某种方式将符号本身与它们在现实世界中表达的东西联系起来。


一个简单的例子可能有帮助 您可能认为数字本身具有意义,但它们没有。要想象出原因,请考虑以下符号!,@,#和$作为连接


 


通过运算符+,您可以使用它将集合(=)中的任何一对符号组合成集合中的另一个符号:


 


+= @


+ @ =


@ +=


+= $


+= $


@ + @ = $


 


现在你可以玩一个从一组符号开始的小游戏,并通过上面的规则跟踪它,看看你在哪里结束。听起来像是一个很好的方法让你的五岁孩子被占用几分钟,但它并没有完全引起你的注意,因为它表达了我们宇宙结构的基本真理直到你用不同的符号代替,留下一切否则相同:


 


1 + 1 = 2


1 + 2 = 3


2 + 1 = 3


1 + 3 = 4


3 + 1 = 4


2 +2 = 4


 


突然间,一切都有道理。我们都知道1,2,34是什么意思,除了小的不便之处,它们实际上并不意味着更多或更少的东西!,@,#和$ do。它们从我们如何将它们连接到其他概念或现实世界的对象中得出它们的意义。如果我们将$与四个事物的任何集合连接起来,那么扩展的上述规则对解决某些具有重大实际意义的问题非常有用。你可以整天坐着操纵符号,这并不意味着什么。换句话说,松散地说,在你真正做某事之前,你认为无关紧要。


 


要做某事需要操纵符号系统的actor和该actor之外的某些东西之间的某种联系。在计算机程序的情况下,这可以(例如)确定你本月对电话公司的欠款,棋子(物理或虚拟)的移动,或机器人拿起铅笔。只有在这种情况下你能说符号操作才有意义。


现在,常见的算术是一回事,但是大量扩展的符号和规则概念是对某个级别的任何计算机程序的合理描述,即使可以对这些程序进行其他解释。对于大多数计算机科学专业的学生而言,当他们第一次发现他们在高中时所学到的所有数学只是一些特别令人难以理解的更为一般的规则的情况时,这是令人难以置信的大开眼界。6


所以一些人工智能的评论家,尤其是加州大学伯克利分校哲学教授约翰塞尔,正确地观察到计算机本身根本就不能思考,因为它们实际上并不是意味着或做任何事情充其量,他们操纵符号。我们将他们的计算与外部世界联系起来。但塞尔走得更远。他指出,即使说计算机正在操纵符号也是一个延伸。电子可能在电路中漂浮,但我们将这种活动解释为符号操作。


值得一提的是一些着名思想家提出的更微妙的论点,比如M. Ross
Quillian
7虽然符号本身可能没有任何语义,但也许其意义来自于它们与其他符号的关系,就像字典中单词的定义用其他单词表达一样。虽然我认为这是一个重要的见解并向前迈进,但似乎还不够。读外语的外星人当然可以收集很多关于语言本质的内容,但它并不会让他们对爱情的理解有所了解,例如。机器学习算法遭受同样的概念(尽管不是


 


实际的缺点它们反映了现实世界的复杂性,但如果没有与那个世界的某种联系,它就是那么多没有结构的结构。


Searle的论点以及其他人的相关论点都具有完美的直观意义,直到你将它们应用于人们。我们认为人们认为这是理所当然的。但是,在大脑中旋转的想法与计算机中的字节之间有什么区别呢?在这两种情况下,信息都会进入,以某种形式表示,可以合理地称为符号(例如,来自您眼睛的离散神经信号),进行处理,然后回来(神经信号到您的手按键盘上的按键)
,产生每月总销售额的电子表格。


Searle争辩说,事实上这些必须是不同的东西,但我们还不明白大脑在做什么。(他明智地避免猜测实际差异是什么。)8理解他不说的是很重要的。他并没有假定人类思维的一些神奇属性,它转移了科学他的脚被牢牢地埋在地上,对物质世界的信仰(大多数)是确定性的,受到测量和理性解释。他只是说我们尚未理解的大脑中正在发生某些事情,并且当我们这样做时(他接受的可能),它将为他所认为的独特的人类现象做出令人满意的解释铺平道路而不是只是思考而且是意识,体验事物的感觉(哲学家称之为“qualia”),感知等等。他也不是在争论计算机程序永远不能执行任何特定的任务
绘制美丽的绘画,发现自然规律,或安慰你失去亲人。模拟思维,而不是复制人类从事这些活动时发生的过程。对于Searle来说,演奏拉赫玛尼诺夫协奏曲的演奏钢琴与主音乐家并没有做同样的事情,即使听起来是一样的。简而言之,Searle说当谈到计算机时,至少就像现在这样,没有人在家。


 


尽管几代人工智能研究人员不断努力解释塞尔的观察,但在我看来,他的基本观点是正确的。9他们自己采取的计算机程序与我们关于思考意味着什么的常识直觉并不完全一致。他们简单地执行逻辑的,确定性的行动序列,无论多么复杂,将其内部配置从一个州改为另一个州。但是,这就是我们陷入困境的地方:如果你认为我们的大脑只不过是由生物材料组成的符号操纵者,那么你自然不得不得出结论,你的大脑本身也无法思考。断开它与外界的联系,它将完成计算机的功能。但这并不符合我们常识的直觉,即使我们坐在一个黑暗,安静的房间里,被剥夺了所有的输入和输出,我们仍然可以坐在那里思考。我们不可能两种方式:如果符号操纵是智力的基础,


但是,如果你更喜欢保持我们特别的舒适自负与某些尚未确定的机器有所不同(正如Searle所认为的那样),或者我们充满了与其他自然世界截然不同的一些神秘品质,那么你就可以坚持认为思维是独一无二的人,而机器只是假装我们的认知能力。这是你的选择。但在你下定决心之前,请记住,有一大堆证据可以扼杀我们对我们最典型的人类能力的看似明显的假设例如,我们实际上有自由意志。


 







 





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