Computer, künstliche Intelligenz und Erkenntnistheorie

Sie sprechen von KI, als ob es menschlicher Intelligenz bedarf, um erkenntnistheoretische Fragen aufzuwerfen, wenn das aktuelle Technologieniveau von Robotern und maschinellem Lernen sie bereits aufgeworfen hat. Einige Philosophen haben bereits angenommen, dass der aktuelle Stand der Technik erkenntnistheoretische Implikationen hat. In ihrem Artikel Epistemology and Artificial Intelligence behaupten Wheeler und Pereira, dass metaphysische Implikationen der bestehenden engen KI ernsthafte philosophische Fragen aufwerfen:

In diesem Aufsatz vertreten wir die Ansicht, dass analytische Epistemologie und künstliche Intelligenz komplementäre Disziplinen sind. Beide Bereiche untersuchen erkenntnistheoretische Beziehungen, aber während sich künstliche Intelligenz diesem Thema aus der Perspektive des Verständnisses formaler und rechnerischer Eigenschaften von Rahmenwerken nähert, die vorgeben, die eine oder andere erkenntnistheoretische Beziehung zu modellieren, nähert sich die traditionelle Erkenntnistheorie dem Thema aus der Perspektive des Verständnisses der Eigenschaften erkenntnistheoretischer Beziehungen in Begriffen ihrer konzeptuellen Eigenschaften. Wir argumentieren, dass diese beiden Praktiken nicht isoliert durchgeführt werden sollten.

Die Frage, warum einige Leute Computer als bloße Bittwibbler ablehnen, kann Vermutungen über den Zustand der Computerkapazität zur Simulation von Bedeutung und Intelligenz demonstrieren. Da Computer keine Symbole verstehen (was angesichts des fragwürdigen Begriffs von "Verstehen" sogar eine offene Frage ist), wird angenommen, dass sie in ihrer derzeitigen Form einfach nicht intelligent sind. Intuitiv, da sie Schachmeister übertreffen und Diagnostiker wie Ärzte übertreffen können, stellt sich sicherlich die Frage, warum wir sicher sein können, dass sie letztendlich keine Intelligenz, keinen gesunden Menschenverstand, keine Emotionen oder Ähnliches zeigen können. Sicher, eliminative Materialistenwie Dennett haben Einwände erhoben, dass Behauptungen über die Einzigartigkeit der menschlichen Intelligenz, die auf Überzeugungen oder Wünschen beruhen, möglicherweise nicht einmal sinnvoll sind.

Darüber hinaus haben Kognitionswissenschaftler wie Ray Jackendoff empirisch überprüfbare Hypothesen über die Ursprünge von Referenz, Wahrheit und Bedeutung aufgestellt, die bestätigt haben, dass das Versagen des symbolistischen Lagers bei der Produktion von KI auf menschlicher Ebene darauf zurückzuführen ist, dass die menschliche Repräsentation und Bedeutung sich im Allgemeinen selbst darstellt nicht symbolisch. Auf Seite 423 seiner Foundations of Language schreibt er:

... es war wichtig ... die Idee aufzugeben, dass sprachliche Einheiten im Gehirn Symbole oder Repräsentationen sind . Wir waren stattdessen in der Lage, sie einfach als Strukturen zu behandeln , die aus diskreten kombinatorischen Einheiten aufgebaut sind.

Dies bestätigt natürlich die langjährigen Überzeugungen des konnektionistischen Lagers.

Die Frage, ob unsere Computer wissen und intelligent sind, kann philosophisch in Anlehnung an die philosophische Frage der Intentionalität untersucht werden. Dies ist ein schwieriges Thema aufgrund unterschiedlicher und ungenauer Definitionen von Wissen (ist es gerechtfertigter wahrer Glaube?), Intelligenz (was bedeutet es, zu sagen, dass eine Person intelligent ist?) und Intentionalität (haben Computer nicht die Fähigkeit, non -symbolische Mittel wie Sensoren zur Generierung von Wahrnehmungen zur Darstellung des Sachverhalts?). Aus dem SEP-Artikel über Intentionalität :

In der Philosophie ist Intentionalität die Kraft des Geistes und der mentalen Zustände, Dinge, Eigenschaften und Sachverhalte darzustellen, darzustellen oder dafür zu stehen. Von den mentalen Zuständen eines Individuums zu sagen, dass sie Intentionalität haben, bedeutet zu sagen, dass sie mentale Repräsentationen sind oder dass sie Inhalte haben.

Diese Frage nach der Intentionalität wird dadurch erschwert, dass noch nicht einmal wissenschaftlich geklärt ist, wie Menschen Intentionalität besitzen.

Eine weitere Reihe philosophischer Fragen dreht sich um das Problem der Symbolerdung . Es ist schwer, die Fähigkeit eines Computersystems, Bedeutung oder Wissen zu haben, zu vergleichen, wenn das gleiche Problem für Menschen umstritten ist. Von der Hand zu weisen, dass Computer keine Fähigkeit haben, Wissen zu haben, wenn man nicht erklären kann, wie Menschen Wissen haben, kann Egozentrik sein. Gibt es wirklich etwas Besonderes am menschlichen Bewusstsein oder an der Intentionalität, das nicht durch ein funktionales Äquivalent nachgebildet werden kann ? Es ist eine offene philosophische Kontroverse in der Philosophie des Geistes, was Bewusstsein ausmacht und welche Varianten es geben könnte . John Searles Anspruch auf Berühmtheit mit seinen verschiedenen Argumenten im Chinesischen Raumvielleicht war er der am meisten widerlegte Philosoph auf diesem Gebiet. All dies sind neuere Erweiterungen der seit langem bestehenden erkenntnistheoretischen Frage nach der Gewissheit, dass auch andere Menschen einen Verstand haben .

Beginnend mit den Anfängen elektronischer Computer am Caltech in den späten 1940er Jahren bis Mitte und Ende der 1950er Jahre an Orten wie Dartmouth oder dem National Physical Laboratory in Großbritannien, entstand der Optimismus, dass Computer schnell anfangen würden, sich der Intelligenz des Menschen anzunähern. Zehn Jahre später schrieb Hubert Dreyfus, der für RAND arbeitete, Alchemy and Artificial Intelligence und dämpfte den Optimismus, der bis vor kurzem anhielt, wo eine wachsende Zahl von KI-Forschern erneut argumentierte, dass künstliche allgemeine Intelligenz tatsächlich möglich ist:

Einige Behörden betonen eine Unterscheidung zwischen starker KI und angewandter KI (auch enge KI oder schwache KI genannt): die Verwendung von Software, um bestimmte Problemlösungs- oder Argumentationsaufgaben zu untersuchen oder auszuführen. Schwache KI versucht im Gegensatz zu starker KI nicht, die gesamte Bandbreite menschlicher kognitiver Fähigkeiten auszuschöpfen ... Ab 2017 forschten über vierzig Organisationen an AGI.

Sicherlich haben viele KI-Experten akzeptiert, dass Computer wie Desktop-PCs, selbst wenn sie zur Wissensdarstellung fähig sind , im Allgemeinen an Verständnis mangelt. Poole und Mackworth sagen in ihrem Buch Artificial Intelligence: Foundations of Computational Agents auf Seite 179:

Es ist sehr wichtig zu verstehen, dass der Computer die Bedeutung der Symbole nicht kennt, bis wir Computer mit Wahrnehmung und der Fähigkeit betrachten, in der Welt zu agieren. Es ist der Mensch, der den Symbolen Bedeutung verleiht. Allerdings ... es kann Schlussfolgerungen ziehen, die in der Welt wahr sind.

Beachten Sie den Satz "bis wir die Wahrnehmung und die Fähigkeit zum Handeln in der Welt berücksichtigen". Sind Sie wirklich so sicher, dass der Atlas von Boston Dynamics keine Absicht zeigt ? Zu Beginn ihres Textes auf Seite 10:

Die Wissenschaft der KI könnte als „Synthetische Psychologie“, „Experimentelle Philosophie“ oder „Computational Epistemology“ beschrieben werden … Moderne Computer bieten eine Möglichkeit, die Modelle zu konstruieren, über die Philosophen nur Theorien aufstellen konnten.

Die Idee, dass aktuelle Computerarchitekturen nur dumme Terminals sind, scheint der stark widerlegten kartesischen Behauptung zu entsprechen, dass Tiere nur Automaten sind, weil sie keine Seele haben . Descartes scheint sowohl in Bezug auf Tiere als auch auf die Geist-Körper-Dualität falsch zu liegen. Wenn Sie am aktuellen Stand der philosophischen Erforschung von Computern interessiert sind, stöbern Sie ein wenig weiter unter https://philpapers.org/browse/philosophy-of-artificial-intelligence !

Die Fortschritte der KI und die der kognitiven Linguistik, die die rechnerischen Ursprünge der Bedeutung angreifen, werfen zusammen ernsthafte Fragen über die Machbarkeit von Computern auf, die Intentionalität und epistemische Kapazität manifestieren.

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