Система физических символов - Physical symbol system

Смотрите также: Философия искусственного интеллекта и Система данных

А система физических символов (также называемый формальная система ) берет физические шаблоны (символы), объединяя их в структуры (выражения) и манипулируя ими (используя процессы) для создания новых выражений.

В гипотеза системы физических символов (ПСШ) - позиция в философия искусственного интеллекта сформулировано Аллен Ньюэлл и Герберт А. Саймон. Они написали:

"Физическая система символов имеет необходимые и достаточные средства для общего разумного действия ".[1]

— Аллен Ньюэлл и Герберт А. Саймон

Это утверждение подразумевает, что человеческое мышление является разновидностью манипулирования символами (поскольку система символов необходима для интеллекта) и что машины могут быть разумными (поскольку система символов является достаточный для интеллекта).[2]

Идея имеет философские корни в Гоббс (который утверждал, что рассуждение было «не более чем расчетом»), Лейбниц (кто попытался создать логическое исчисление всех человеческих идей), Юм (кто думал, что восприятие можно свести к «атомарным впечатлениям») и даже Кант (которые проанализировали весь опыт как контролируемый формальными правилами).[3] Последняя версия называется вычислительная теория разума, связанные с философами Хилари Патнэм и Джерри Фодор.[4]

Гипотеза подверглась резкой критике со стороны различных сторон, но является основной частью исследований ИИ. Распространенное критическое мнение состоит в том, что эта гипотеза кажется подходящей для интеллекта более высокого уровня, такого как игра в шахматы, но менее подходящей для обычного интеллекта, такого как зрение. Обычно проводится различие между символами высокого уровня, которые напрямую соответствуют объектам в мире, такими как и , и более сложными «символами», которые присутствуют в машине, например нейронная сеть.

Примеры

Примеры систем физических символов включают:

  • Формальная логика: символы представляют собой такие слова, как «и», «или», «не», «для всех x» и т. д. Выражения представляют собой утверждения формальной логики, которые могут быть истинными или ложными. Процессы - это правила логического вывода.
  • Алгебра: символы "+", "×", "Икс", "у"," 1 "," 2 "," 3 "и т. Д. Выражения - это уравнения. Процессы - это правила алгебры, которые позволяют манипулировать математическим выражением и сохранять его истинность.
  • А цифровой компьютер: символы - это нули и единицы компьютерной памяти, процессы - это операции ЦПУ которые меняют память.
  • Шахматы: символы - это фигуры, процессы - это допустимые шахматные ходы, выражения - это позиции всех фигур на доске.

Гипотеза физической системы символов утверждает, что обе они также являются примерами физических систем символов:

  • Разумная человеческая мысль: символы закодированы в нашем мозгу. Выражения мысли. Процессы - это умственные операции мышления.
  • Бег искусственный интеллект программа: символы - данные. Выражения - это больше данных. Процессы - это программы, которые манипулируют данными.

Аргументы в пользу гипотезы физической системы символов

Ньюэлл и Саймон

Две линии доказательств позволяют Аллен Ньюэлл и Герберт А. Саймон что «манипулирование символами» было сутью как человеческого, так и машинного интеллекта: развитие искусственный интеллект программы и психологические эксперименты над людьми.

Во-первых, в первые десятилетия исследований ИИ был ряд очень успешных программ, которые использовали высокоуровневую обработку символов, например Newell и Герберт А. Саймон с Решение общих проблем или же Терри Виноград с ШРДЛУ.[5] Джон Хогеланд назвал этот вид исследования ИИ "Старый добрый ИИ" или ГОФАИ.[6] Экспертные системы и логическое программирование являются потомками этой традиции. Успех этих программ показал, что системы обработки символов могут имитировать любое интеллектуальное действие.

Во-вторых, психологический Эксперименты, проведенные в то же время, показали, что для решения сложных задач логики, планирования или любого вида «решения головоломок» люди также использовали этот вид обработки символов. Исследователи искусственного интеллекта смогли смоделировать пошаговые навыки решения проблем людей с помощью компьютерных программ. Это сотрудничество и поднятые им вопросы в конечном итоге привели к созданию области наука о мышлении.[7] (Этот вид исследования назывался "когнитивное моделирование ".) Это направление исследований показало, что решение человеческих проблем состояло в основном из манипулирования символами высокого уровня.

Символы против сигналов

В аргументах Ньюэлла и Саймона «символы», к которым относится гипотеза, - это физические объекты, которые представляют вещи в мире, такие символы, как <собака>, которые имеют узнаваемый смысл или же обозначение и может быть составлен с другими символами для создания более сложных символов.

Однако также можно интерпретировать гипотезу как относящуюся к простым абстрактным 0 и 1 в памяти цифрового компьютера или потоку 0 и 1, проходящему через перцепционный аппарат робота. В некотором смысле это также символы, хотя не всегда можно точно определить, что они обозначают. В этой версии гипотезы не делается различия между «символами» и «сигналами», поскольку Дэвид Турецки и Дин Померло объяснять.[8]

Согласно этой интерпретации, гипотеза физической системы символов утверждает, что интеллект может быть оцифрованный. Это более слабое утверждение. В самом деле, Турецкий и Померло напишите, что если символы и сигналы - это одно и то же, тогда «эффективность является данностью, если только вы не дуалист или какой-то другой мистик, потому что физические системы символов Тьюринг-универсальный."[8] Широко признанный Тезис Черча – Тьюринга считает, что любой Тьюринг-универсальный Система может моделировать любой мыслимый процесс, который можно оцифровать, имея достаточно времени и памяти. Поскольку любой цифровой компьютер Тьюринг-универсальный Любой цифровой компьютер теоретически может моделировать все, что может быть оцифровано с достаточным уровнем точности, включая поведение разумных организмов. Необходимое условие гипотезы о физических системах символов также может быть уточнено, поскольку мы готовы принять почти любой сигнал как форму «символа», а все разумные биологические системы имеют сигнальные пути.

Критика

Нильс Нильссон выделил четыре основные «темы» или основания, в которых подверглась критике гипотеза системы физических символов.[2]

  1. «Ошибочное утверждение, что [гипотеза физической системы символов] не символ заземления "что считается требованием для общих разумных действий.
  2. Распространенное мнение, что ИИ требует несимвольной обработки (например, той, которая может быть предоставлена ​​архитектурой коннекционизма).
  3. Распространенное утверждение, что мозг - это просто не компьютер, и что «вычисления, как они понимаются в настоящее время, не обеспечивают подходящей модели интеллекта».
  4. И, наконец, кое-кто также считает, что мозг по сути бездумен, большая часть того, что происходит, - это химические реакции и что разумное поведение человека аналогично разумному поведению, проявляемому, например, колониями муравьев.

Дрейфус и примат бессознательных навыков

Основная статья: Критика искусственного интеллекта Дрейфусом

Хуберт Дрейфус подвергли критике необходимое условие гипотезы физической системы символов, назвав его «психологическим допущением» и определив его так:

  • Разум можно рассматривать как устройство, работающее с битами информации в соответствии с формальными правилами.[9]

Дрейфус опроверг это, показав, что человеческий интеллект и опыт зависят в первую очередь от бессознательных инстинктов, а не от сознательных символических манипуляций. Эксперты решают проблемы быстро, используя свою интуицию, а не пошаговый поиск методом проб и ошибок. Дрейфус утверждал, что эти бессознательные навыки никогда не будут зафиксированы в формальных правилах.[10] Однако достижения в разумных [11] и здравый смысл[12] изложил эмпирические данные, которые ученые серьезно рассматривают в сопоставлении с «психологическим предположением».

Сирл и его китайская комната

Основная статья: Китайская комната

Джон Сирл с Китайская комната аргумент, представленный в 1980 году, пытался показать, что нельзя сказать, что программа (или любая физическая система символов) «понимает» символы, которые она использует; что символы сами по себе не имеют значения или семантического содержания, и поэтому машина никогда не сможет быть по-настоящему разумной только благодаря манипуляциям с символами.[13]

Брукс и робототехники

Основные статьи: Искусственный интеллект, ситуационный подход и Парадокс Моравца

В шестидесятых и семидесятых годах несколько лабораторий пытались построить роботы которые использовали символы для представления мира и планирования действий (например, Стэнфордская тележка ). Эти проекты имели ограниченный успех. В середине восьмидесятых годов Родни Брукс из Массачусетский технологический институт смог построить роботов, которые обладали превосходной способностью двигаться и выживать, вообще без использования символических рассуждений. Брукс (и другие, такие как Ганс Моравец ) обнаружил, что наши самые базовые навыки движения, выживания, восприятия, баланса и т. д., похоже, вообще не требуют символов высокого уровня, что на самом деле использование символов высокого уровня было более сложным и менее успешным.

В статье 1990 г. Слоны не играют в шахматы, исследователь робототехники Родни Брукс прямо нацелился на гипотезу физической системы символов, аргументируя это тем, что символы не всегда необходимы, поскольку «мир - это его лучшая модель. Он всегда точно обновлен. В нем всегда есть все детали, которые нужно знать. ощущать это должным образом и достаточно часто ".[14]

Коннекционизм

Основная статья: Коннекционизм

Воплощенная философия

Основная статья: Воплощенная философия

Джордж Лакофф, Марк Тернер и другие утверждали, что наши абстрактные навыки в таких областях, как математика, этика и философия зависят от бессознательных навыков, происходящих от тела, а сознательное манипулирование символами - лишь небольшая часть нашего интеллекта.

Смотрите также

Примечания

  1. ^ Ньюэлл и Саймон 1976, п. 116 и Рассел и Норвиг 2003, п. 18
  2. ^ а б Нильссон 2007, п. 1
  3. ^ Дрейфус 1979, п. 156, г. Haugeland, стр. 15–44
  4. ^ Хорст 2005
  5. ^ Дрейфус 1979, стр. 130–148
  6. ^ Хогеланд 1985, п. 112
  7. ^ Дрейфус 1979, стр. 91–129, 170–174
  8. ^ а б Реконструкция систем физических символов Дэвид С. Турецки и декан А. Померло, факультет компьютерных наук, Университет Карнеги-Меллона, Когнитивная наука 18 (2): 345–353, 1994.https://www.cs.cmu.edu/~dst/pubs/simon-reply-www.ps.gz
  9. ^ Дрейфус 1979, п. 156
  10. ^ Дрейфус 1972, Дрейфус 1979, Дрейфус и Дрейфус 1986. Смотрите также Рассел и Норвиг 2003, стр. 950–952, Crevier 1993, стр. 120–132 и Хирн 2007, стр. 50–51
  11. ^ Лопес, Л. С., Коннелл, Дж. Х., Дарио, П., Мерфи, Р., Бонассо, П., Небель, Б., ... и Брукс, Р. А. (2001). Разумность роботов: Приложения и проблемы. Интеллектуальные системы IEEE, 16(5), 66-69.
  12. ^ Представления здравого смысла. 1990. Дои:10.1016 / c2013-0-08296-5. ISBN  9781483207704.
  13. ^ Сирл 1980, Crevier 1993, стр. 269–271
  14. ^ Брукс 1990, п. 3

Рекомендации