¿Cómo está conectada la filosofía e importante para la informática?

Durante mucho tiempo nos hemos preocupado de si es posible o no crear robots inteligentes.

Inmediatamente, debemos pensar si es posible o no crear algo que sea “como nosotros” sin ser “de nosotros” (para crear el mismo sistema, que culmina en tipos de pensamiento idénticos, con diferentes materiales):

https://sites.google.com/site/minddict/multiple-realizability

… y luego, nos damos cuenta de que necesitamos definir rigurosamente el pensamiento para poder modelarlo.

El debate sobre si es posible crear inteligencia artificial comenzó con la filosofía, específicamente, un campo llamado filosofía de la mente (lo abreviaré como PoM aquí). Los filósofos han estado tratando de definir la conciencia durante mucho tiempo, y los intentos de los científicos informáticos para aplicarla han dependido de las definiciones prevalecientes de la era.

Alan Turing creía que si las máquinas podían o no “pensar realmente” era tan vago que no sería factible ni siquiera intentarlo. Por lo tanto, propuso el uso de una pregunta muy relacionada: ¿Se puede hacer que las máquinas actúen indistintamente de los humanos? Fue entonces cuando creó su famoso “Juego de imitación” (conocido hoy como la Prueba de Turing), en el que un humano y una máquina de computación interactúan con un juez humano, que tiene que adivinar cuál es el humano. Cada uno está en una habitación separada, y la interacción se realiza a través de terminales. Si no puede distinguir los dos, dijo Turing, hemos logrado generar artificialmente la capacidad cognitiva humana. Si esto es lo mismo que crear un ser artificial igual a uno humano, entonces esto confirma la escuela de PoM llamada conductismo (que tiene subescuelas distintivas en su interior). El conductismo sostiene que cada estado mental o cualidad individual corresponde a un comportamiento observable, y que no hay nada más en el pensamiento / conciencia. En realidad no está del todo claro lo que el propio Turing creía. La prueba de Turing hoy en día es muy criticada por su falta de rigor, y la mayoría de los filósofos modernos no creen en el conductismo.

El filósofo John Searle hizo una distinción entre lo que llamó “IA débil” y “AI fuerte”, donde el primero es la capacidad de simular estados mentales humanos sin conciencia, para aprender y tomar decisiones, como lo haría una persona, sin experimentar subjetivamente. cualquier cosa. La inteligencia artificial incluye la capacidad de pensar y sentir.

Searle cree que no podemos crear una inteligencia artificial fuerte, porque la mente sensible no puede representarse simplemente con entradas y salidas:

Cuarto chino

Hemos logrado algo así como una IA débil con redes neuronales artificiales, que modelan el sistema nervioso central. Por lo general, utilizan algoritmos de optimización de la propagación hacia atrás y el gradiente para decidir cómo pasar las señales entre los nodos (que se comportan como análogos a las neuronas reales), ajustando los pesos con cada iteración. Son un tipo de método de aprendizaje de máquina / reconocimiento de patrones, y son capaces de “aprender” (de manera iterativa) a imitar voces, reconocer la escritura a mano y reconocer voces y voces.

La “sensación” es siempre la parte que ha sido difícil. Siempre que podamos representar información de manera simbólica y sistemática, parece que con el tiempo encontraremos la manera de modelar matemáticamente las cosas con ella. Pero los filósofos han argumentado con fuerza que algo en la experiencia subjetiva no puede representarse simbólicamente, de modo que una máquina podría manipular la representación. Lo llaman qualia y ofrecen algunos experimentos mentales convincentes para ilustrar su existencia:

¿Cómo es ser un murciélago?

Cerebro de china

Espectro invertido

Argumento del conocimiento

“Mary es una científica que sabe todo lo que hay que saber sobre la ciencia del color [la física y los medios biológicos de la percepción del color, la óptica, las ondas de Broglie o incluso una completa Teoría del Todo que abarca la percepción del color], pero nunca ha experimentado el color. La pregunta que plantea Jackson es: una vez que experimenta el color, ¿aprende algo nuevo?

Ontológicamente, el siguiente argumento está contenido en el experimento mental:

(P1) Todo el conocimiento físico sobre la visión del color humano se ha obtenido (por parte del sujeto de prueba, Mary) antes de salir de la sala en blanco y negro. Ella tiene todos los conocimientos físicos sobre el tema.

(P2) Al salir de la habitación y presenciar el color de primera mano, obtiene nuevos conocimientos.

(C) Hubo algún conocimiento sobre la visión del color humano que no tenía antes de su lanzamiento. Por lo tanto, no todo conocimiento es conocimiento físico “.

Argumentos como este parecen muy convincentes cuando los vemos lógicamente. Pero, el concepto de qualia parece ser infalsificable (no se puede probar científicamente), al menos con nuestra tecnología actual.

Qualia – RationalWiki

Para eventualmente representar a los qualia en un modelo artificial de la mente humana, primero deberíamos entender completamente su presencia y generación sistemática en todos los cerebros humanos (sin excepción). O alternativamente, establezca que no es sistemático (como se sugiere en el argumento del espectro invertido) y al mismo tiempo encuentre un método para generarlo para la IA. Lo que nos regresaría al problema de cómo podríamos saber que estábamos creando algo equivalente a la conciencia.

Si realmente creemos que todo lo que hay en la conciencia puede encontrarse en el cerebro humano, debemos decidir cómo se representan los pensamientos (estados mentales) en el cerebro (como estados físicos).

Tipos y Tokens

Hay problemas evidentes con todas las teorías prevalecientes, lo que lleva a algunos filósofos a argumentar que PoM necesita retroceder varios cientos de años desde la dirección que tomó el pensamiento científico (todo lo que es materialismo) y reconsiderar las viejas teorías que dejan espacio para lo que solía ser. llamarse alma, a la luz de la mecánica cuántica:

Tomismo vs dualismo de sustancia cartesiana

Hilomorfismo

Composición hylomorphic

La filosofía toma las ambiciones de la ciencia de la computación y los lleva a una caza de ganso salvaje, terminando diciendo que no podemos hacer nada con ellos porque es la filosofía.

Los filósofos pueden explorar el territorio de la informática desde lejos y, si tienen suerte, ver algunas cosas antes de que puedan ser vistos por los informáticos que están atrincherados en su trabajo diario y se centran en los detalles técnicos.

Tomemos a un tipo llamado Leibnitz como ejemplo. Podría decirse que es el padre de la filosofía de la informática, a pesar de haber nacido casi 300 años antes de que se construyeran las primeras computadoras modernas.

Las preguntas que hizo a continuación son las preguntas que los científicos de computación siguen haciendo ahora . Algunas de las ideas de Leibnitz han visto la luz del día y se han convertido en algo muy importante: la idea de la computadora universal, por ejemplo. (La primera computadora universal “implementada” en papel por Alan Turing; las computadoras físicas construidas ahora no son, en sentido estricto, universales, pero es útil pensar en ellas al respecto
camino.)

Algunas de sus ideas pueden haber influido en el estado del arte, pero de una manera tan indirecta que probablemente no las reconocería: mónadas (filosofía) vs. monades (programación funcional).

Algunas de sus ideas todavía pertenecen a un futuro lejano desde nuestro punto de vista: como la idea de que los cálculos (con la ayuda de una máquina) pueden usarse para resolver argumentos y disputas morales. Calculemus!

Personalmente encuentro las preguntas inversas “¿en qué puede contribuir la ciencia de la computación a la filosofía? Aunque más interesante (y mucho más fructífero).

La filosofía ha generado una lógica matemática que ha dado lugar directamente a cada uno de los conceptos vitales de la informática.

La lógica matemática surgió de los filósofos que intentaban dar sentido a los fundamentos de las matemáticas, el lenguaje, el pensamiento y cosas por el estilo.

Los nombres más famosos que tenemos en el panteón de Informática (Turing, Church, Godel, VonNeumann, Boole) fueron todos los lógicos que allanaron el camino para la Informática, tanto para el hardware (arquitectura de la computadora, lógica booleana, etc.) como para el software. -Dirigido (lenguajes de programación, CS teóricos, etc).

La influencia de la lógica matemática en la informática continúa sin cesar. Los lenguajes de programación modernos están profundamente endeudados con los conceptos que surgen de la teoría de la prueba y la teoría de modelos.

Lo mejor de la filosofía es hacer preguntas de sondeo que no se hayan hecho antes. Nos arranca la complacencia mental. En ese sentido, ciertamente puede ayudar. Especialmente cuando se trata de inteligencia artificial. Una buena pregunta filosófica sería sobre qué es exactamente la inteligencia.

Es solo de uso alrededor de los bordes, cuando empiezas a preguntarte, ¿POR QUÉ están tan jodidas las cosas? ¿Por qué no puede todo ser limpio y lógico? ¿Por qué los jefes están siempre tan despistados? Allí, la filosofía ayuda.

Espero que mi respuesta a una pregunta similar ayude.

La respuesta de Heedal Kim a ¿Qué debe saber cada investigador de AI sobre lingüística?