Проблема с заземлением символа - Symbol grounding problem

В наука о мышлении и семантика, то проблема с заземлением символа касается как это так слова (символы в общем) получить свои значения,^[1] и, следовательно, тесно связан с проблемой того, что такое значение на самом деле. Проблема значения, в свою очередь, связана с проблемой того, как это психические состояния значимы, следовательно, проблема сознания: какова связь между определенными физическими системами и содержанием субъективных переживаний.

Фон

Референты

Готлоб Фреге различал референт (то, к чему относится слово) и значение слова. Это наиболее ярко иллюстрируется использованием собственных имен конкретных людей, но это также верно и для названий видов вещей и абстрактных свойств: (1) «Тони Блэр», (2) «премьер-министр Великобритании в течение года. 2004 »и (3)« Муж Чери Блэр »имеют один и тот же референт, но не одно и то же значение.^[2]

Некоторые предположили, что значение (ссылающегося) слова - это правило или особенности, которые нужно использовать, чтобы успешно выбрать референт. В этом отношении (2) и (3) приближаются к тому, чтобы носить свои значения на рукавах, потому что они явно устанавливают правило для выбора своих референтов: «Найдите того, кто был премьер-министром Великобритании в 2004 году», или «Найди того, кто является нынешним мужем Чери». Но это не решает вопрос, потому что все еще остается проблема значения компонентов этого правила («Великобритания», «во время», «текущий», «PM», «Чери», «муж») и как подобрать их из.

Фраза «Тони Блэр» (или, еще лучше, просто «Тони») не имеет этой проблемы с рекурсивным компонентом, потому что она указывает прямо на свой референт, но как? Если значение - это правило выбора референта, что это за правило, когда мы переходим к неразложимым компонентам, таким как собственные имена людей (или имена виды, как в «неженатый мужчина» это «холостяк»)?

Ссылочный процесс

Люди способны выбирать предполагаемые референты слов^{[нужна цитата ]}, например, «Тони Блэр» или «холостяк», но этот процесс не обязательно должен быть явным. Вероятно, неразумно ожидать знать явное правило для выбора предполагаемых референтов^{[Почему? ]}.

Итак, если мы принимаем значение слова как средство выделения его референта, тогда значения находятся в нашем мозгу. Это смысл в узкий смысл. Если мы используем «значение» в Шире смысл, тогда мы можем сказать, что значения включают как сами референты, так и средства их выделения. Итак, если слово (скажем, «Тони-Блэр») находится внутри объекта (например, вас самих), который может использовать это слово и выбирать его референт, то широкое значение слова состоит из обоих средств, которые эта сущность использует для выбора из референта и самого референта: широкая причинно-следственная связь между (1) головой, (2) словом внутри нее, (3) объектом за ее пределами и (4) любой "обработкой", необходимой для успешного соедините внутреннее слово с внешним объектом.

Но что, если «сущность», в которой находится слово, - это не голова, а лист бумаги (или экран компьютера)? В чем тогда его смысл? Конечно, все (ссылающиеся) слова на этом экране, например, имеют значения, так же как и референты.

В XIX веке семиотик Чарльз Сандерс Пирс предложил то, что некоторые считают похожей моделью: согласно его модели триадных знаков, значение требует (1) интерпретатора, (2) знака или репрезентации, (3) объекта и (4) виртуального продукта бесконечного регресса. и прогресс называется Семиоз.^[3] Некоторые интерпретировали Пирса как обращение к проблеме заземления, чувств и интенциональности для понимания семиотических процессов.^[4] В последние годы теория знаков Пирса была заново открыта все большим числом исследователей искусственного интеллекта в контексте проблемы заземления символов.^[5]

Процесс заземления

Не было бы никакой связи между письменными символами и любыми предполагаемыми референтами, если бы не существовало разумов, опосредующих эти намерения посредством своих собственных внутренних средств выбора этих предполагаемых референтов.

Таким образом, значение слова на странице «необоснованно».^[6] Поиск в словаре также не поможет: если кто-то попробует найти значение слова, которого он не понял, толковый словарь языка, которого еще не понимали, можно было просто бесконечно циклически переходить от одного бессмысленного определения к другому. Поиск смысла был бы необоснованным.

Напротив, значение слов в голове - эти слова один делает понять - "заземлены"^{[нужна цитата ]}. Это умственное обоснование значений слов является посредником между словами на любой внешней странице, которую человек читает (и понимает), и внешними объектами, к которым эти слова относятся.^[7]^[8]

Требования к символьному заземлению

Другая система символов - естественный язык (Фодор 1975). На бумаге или в компьютере язык также представляет собой формальную систему символов, которой можно манипулировать с помощью правил, основанных на произвольных формах слов. Но в мозгу бессмысленные завитки превращаются в осмысленные мысли. Харнад предложил два свойства, которые могут потребоваться, чтобы изменить эту разницу:{{Нужна цитата}}

возможность подбирать референтов
сознание

Возможность выбора референтов

Одно свойство мозга, которым не хватает статической бумаги или, как правило, даже динамического компьютера, - это способность выделять референты символов. Это то, что мы обсуждали ранее, и именно к нему относится неопределенный до сих пор термин «заземление». Сама по себе символьная система, статическая или динамическая, не может обладать этой способностью (как и книга), потому что выбор референтов - это не просто вычислительное (независимое от реализации) свойство; это динамическое (зависящее от реализации) свойство.

Чтобы быть обоснованной, система символов должна быть дополнена несимволическими сенсомоторными способностями - способностью автономно взаимодействовать с этим миром объектов, событий, действий, свойств и состояний, которые ее символы систематически интерпретируются (нами) как относящиеся к ним. Он должен был бы уметь выбирать референты своих символов, а его сенсомоторные взаимодействия с миром должны были бы согласованно согласовываться с интерпретациями символов.

Другими словами, символы должны быть напрямую связаны (т. Е. Основаны) на своих референтах; связь не должна зависеть только от связей, созданных мозгами внешних интерпретаторов, таких как мы. Сама по себе система символов без этой способности к прямому обоснованию не является жизнеспособным кандидатом на то, чтобы быть тем, что действительно происходит в нашем мозгу, когда мы думаем о значимых мыслях (Cangelosi & Harnad 2001).

Это означает, что способность распознавать экземпляры (объектов) или выполнять действия конкретно рассматривается в парадигме, называемой «процедурной семантикой», описанной в ряде статей, включая «процедурную семантику» Филипа Н. Джонсон-Лэрда.^[9] и расширен Уильямом А. Вудсом в "Смысле и связях".^[10] Краткое изложение в статье Вудса гласит: «Идея процедурной семантики состоит в том, что семантика предложений естественного языка может быть охарактеризована в формализме, значения которого определяются абстрактными процедурами, которые компьютер (или человек) может либо выполнить, либо рассуждать о них. В этой теории значение существительного - это процедура для распознавания или создания экземпляров, значение предложения - это процедура для определения, истинно оно или ложно, а значение действия - это способность совершать действие или совершать действия. скажите, было ли это сделано ".

Сознание

Другими словами, необходимость заземления уводит нас с уровня друга по переписке. Тест Тьюринга, который является чисто символическим (вычислительным), по сравнению с роботизированным тестом Тьюринга, который является гибридным символическим / сенсомоторным (Harnad 2000, 2007). Смысл основан на способности роботов обнаруживать, классифицировать, идентифицировать и воздействовать на вещи, к которым относятся слова и предложения (см. Записи для Доступность и для Категорическое восприятие ). С другой стороны, если символы (слова и предложения) относятся к самым разрядам «0» и «1», непосредственно связанным с их электронными реализациями, которыми (любая?) Компьютерная система может легко манипулировать (таким образом обнаруживать, классифицировать , идентифицировать и действовать), то даже не роботизированные компьютерные системы можно назвать «сенсомоторными» и, следовательно, способными «заземлять» символы в этой узкой области.

Классифицировать - значит поступать правильно с правильным своего рода вещи. Классификатор должен уметь определять сенсомоторные особенности членов категории, которые надежно отличают их от других. Эти детекторы признаков должны быть врожденными или приобретенными. Обучение может быть основано на индукции проб и ошибок, руководствуясь обратной связью с последствиями правильной и неправильной категоризации; или, у наших лингвистических видов, обучение также может основываться на словесных описаниях или определениях. Однако описание или определение новой категории может передать категорию и обосновать ее название только в том случае, если слова в определении сами являются уже обоснованными названиями категорий (Blondin-Massé et al. 2008). Так что в конечном итоге заземление должно быть сенсомоторным, чтобы избежать бесконечного регресса (Harnad 2005).

Но если заземленность - необходимое условие для смысла, достаточно ли этого? Не обязательно, поскольку вполне возможно, что даже робот, который мог бы пройти тест Тьюринга, «живущий» среди всех нас неотличимо всю жизнь, не смог бы иметь в своей голове то, что есть у Сирла: это могло быть п-зомби, без дома, чувствуя чувства, смыслы (Harnad 1995). Однако возможно, что разные интерпретаторы (включая разные разумные виды животных) будут иметь разные механизмы для создания смысла в своих системах, поэтому нельзя требовать, чтобы система, отличная от человека, «воспринимала» значение таким же образом, как и человек. , наоборот.

Таким образом, Харнад указывает на сознание как на второе свойство. Проблема открытия причинного механизма для успешного выбора референта названия категории в принципе может быть решена когнитивной наукой. Но проблема объяснения того, как сознание могло играть «независимую» роль в этом, вероятно, неразрешима, кроме как под угрозой телекинетический дуализм. Возможно, заземления символа (то есть способности робота TT) достаточно, чтобы гарантировать наличие сознательного значения, но, опять же, возможно, нет. В любом случае, мы никак не можем надеяться стать мудрее - и в этом заключается методологическая точка зрения Тьюринга (Harnad 2001b, 2003, 2006).

Формулировка

Чтобы ответить на этот вопрос, мы должны сформулировать саму проблему заземления символа. (Харнад 1990):

Функционализм

Существует школа мысли, согласно которой компьютер больше похож на мозг - или, скорее, мозг больше похож на компьютер: согласно этой точке зрения (называемой "вычислитель ", разнообразие функционализм ), будущая теория, объясняющая, как мозг выбирает своих референтов (теория, к которой со временем может прийти когнитивная нейробиология), будет чисто вычислительной (Пилишин, 1984). Вычислительная теория - это теория на уровне программного обеспечения. По сути, это компьютерный алгоритм: набор правил манипулирования символами. И алгоритм не зависит от реализации. Это означает, что что бы ни делал алгоритм, он будет делать то же самое независимо от того, на каком оборудовании он выполняется. Физические детали динамическая система выполнение вычислений не имеет отношения к самому вычислению, которое носит чисто формальный характер; подойдет любое оборудование, которое может выполнять вычисления, и все физические реализации этого конкретного компьютерного алгоритма эквивалентны в вычислительном отношении.

Компьютер может выполнять любые вычисления. Следовательно, как только вычислитель найдет правильный компьютерный алгоритм, тот, который наш мозг мог бы запустить, когда в наших головах возникает смысл, смысл будет обнаруживаться и в этом компьютере, когда он реализует этот алгоритм.

Как мы узнаем, что у нас есть правильный компьютерный алгоритм? Он должен был пройти Тест Тьюринга. Это означает, что он должен быть способен переписываться с любым человеком по переписке на всю жизнь, при этом никоим образом не отличаясь от настоящего человеческого друга по переписке.

Аргумент Сирла о китайской комнате

Джон Сирл сформулировал "Китайская комната аргумент ", чтобы опровергнуть вычислительный^{[нужна цитата ]}. Аргумент китайской комнаты основан на мысленном эксперименте: в нем Сирл заявил, что если бы тест Тьюринга проводился на китайском языке, то он сам, Сирл (который не понимает китайского), мог бы выполнить программу, реализующую тот же алгоритм, что и метод. компьютер использовал, не зная, что означают слова, которыми он манипулировал.

На первый взгляд может показаться, что если в голове Сирла не происходит никакого смысла, когда он реализует эту программу, то нет смысла происходить внутри компьютера, когда он также реализует алгоритм, поскольку вычисления не зависят от реализации. Но при более внимательном рассмотрении, чтобы человек мог выполнить ту же программу, что и компьютер, по крайней мере, он должен иметь доступ к аналогичному банку памяти, который есть у компьютера (скорее всего, хранящемуся извне). Это означает, что новая вычислительная система, которая выполняет тот же алгоритм, больше не является просто исходной головой Сирла, но плюс банк памяти (и, возможно, другие устройства). В частности, эта дополнительная память может хранить цифровое представление предполагаемого референта различных слов (например, изображений, звуков, даже видеопоследовательностей), которые алгоритм будет использовать в качестве модели и для получения функций, связанных с предполагаемым референтом. Таким образом, «смысл» следует искать не только в исходном мозгу Сирла, но и во всей системе, необходимой для обработки алгоритма. (Точно так же, как когда Сирл читает английские слова, значение не должно быть локализовано в изолированных логических областях обработки мозга, а, вероятно, во всем мозге, вероятно, включая определенные области долговременной памяти). Таким образом, Сирл не воспринимает какой-либо смысл только в своей голове при моделировании работы компьютера, что не означает отсутствия смысла во всей системе и, следовательно, в реальной компьютерной системе, проходящей расширенный тест Тьюринга.

Подразумеваемое

Откуда Сирл знает, что в его голове нет смысла, когда он выполняет такую программу прохождения теста Тьюринга? Точно так же он узнает, есть ли смысл в его голове при любых других условиях: он понимает слова английского языка, тогда как китайские символы, которыми он манипулирует в соответствии с правилами алгоритма, ничего для него не значат (и в его голове нет никого, для кого они могли бы что-то значить). Однако полная система, которая манипулирует этими китайскими символами - а это не просто мозг Сирла, как объяснялось в предыдущем разделе - может иметь способность извлекать значение из этих символов в смысле возможности использовать внутренние модели (модели памяти). предполагаемых референтов, выбрать предполагаемые референты этих символов и, как правило, идентифицировать и использовать их особенности надлежащим образом.

Обратите внимание: указав на то, что китайские слова были бы для него бессмысленными в таких условиях, Сирл обратился к сознанию. В противном случае можно было бы утверждать, что там бы иметь в виду, что происходит в голове Сирла в этих условиях, но сам Сирл просто не осознает этого. Это называется "Системный ответ" к аргументу Сирла о китайской комнате и Сирлу отвергает Системный ответ - это просто повторение перед лицом отрицательных доказательств того самого тезиса (вычислительного подхода), который подвергается испытанию в его мысленном эксперименте: «Являются ли слова в текущем вычислении такими же необоснованными словами на странице, бессмысленными без посредничество мозга, или они похожи на обоснованные слова в мозгу? "

В этом вопросе «или / или» (все еще не определенное) слово «необоснованный» неявно опирается на разницу между инертными словами на странице и сознательно значимыми словами в нашей голове. И Сирл утверждает, что в этих условиях (китайский тест Тьюринга) слова в его голове не будут иметь осознанного смысла, следовательно, они все равно будут такими же необоснованными, как инертные слова на странице.

Итак, если Сирл прав, то (1) как слова на странице, так и слова в любой работающей компьютерной программе (включая компьютерную программу, проходящую тест Тьюринга) сами по себе бессмысленны, и, следовательно, (2) что бы это ни было то, что мозг делает для генерации смысла, не может быть просто вычислением, независимым от реализации, тогда что является мозг делает, чтобы генерировать смысл (Харнад 2001a) ?

Представление Брентано об интенциональности

"Преднамеренность "был назван" признаком умственного "из-за некоторых наблюдений философа Брентано о том, что ментальные состояния всегда имеют врожденный, предполагаемый (ментальный) объект или содержание, на которое они «направлены»: человек что-то видит, чего-то хочет, чему-то верит, чего-то желает, что-то понимает, что-то значит и т.д., и этот объект всегда то, что есть в уме. Наличие ментального объекта - это часть того, что нужно иметь в виду. Следовательно, это признак ментального. Не существует «свободно плавающих» ментальных состояний, у которых также нет ментального объекта. Даже у галлюцинаций и воображений есть объект, и даже чувство депрессии похоже на что-то. Также объект не является «внешним» физическим объектом, когда он есть. Можно увидеть настоящий стул, но «намеренный» объект «интенционального состояния» - это мысленный стул, который он имеет в виду. (Еще одним термином для обозначения интенциональности было «предметность» или «репрезентативность»: мысли всегда о что нибудь; они (ментальные) "представления" из что нибудь; но что-то есть то, что имеет в виду мыслитель, а не какой-либо внешний объект может или не может ему соответствовать.)

Если все это звучит как бег по поверхности проблемы, а не как реальный прорыв, то вышеприведенное описание имело ожидаемый эффект: нет, проблема преднамеренности - это не проблема заземления символа; и заземляющие символы не являются решением проблемы преднамеренности. Символы внутри автономной динамической системы символов, способной пройти роботизированный тест Тьюринга, обоснованы тем, что, в отличие от случая незаземленной системы символов, они не зависят от посредничества разума внешнего интерпретатора для их соединения. к внешним объектам, что они интерпретируются (интерпретатором) как «около»; соединение является автономным, прямым и неопосредованным. Но заземление не имеет значения. Заземление - это функция производительности ввода / вывода. Заземление соединяет сенсорные входы от внешних объектов с внутренними символами и состояниями, происходящими в автономной сенсомоторной системе, управляя результирующей обработкой и выводом системы.

Смысл, напротив, есть нечто ментальное. Но чтобы попытаться положить конец игре в имена, в которой увеличиваются необъяснимые синонимы для проблемы разума / тела, не решая ее (или, что еще хуже, подразумевая, что существует более одной проблемы разума / тела), позвольте нам процитировать еще одну вещь. что не требует дополнительных пояснений: чувство. Единственное, что отличает внутреннее состояние, имеющее просто основание, от имеющего значение, - это то, что оно похоже на что-то находиться в значимом состоянии, в то время как это не похоже на то, чтобы быть в чисто заземленном функциональном состоянии. Заземление - дело функциональное; чувство - дело войлока. И это реальный источник раздражающих взглядов Брентано на отношения между «интенциональностью» и ее внутренним «интенциональным объектом»: все ментальные состояния, помимо того, что являются функциональными состояниями автономной динамической системы, также являются состояниями чувств: чувства - это не просто " функционирует, как и все другие физические состояния; чувства тоже ощущаются.

Отсюда чувство (разумность ) является настоящим признаком ментального. Но проблема заземления символа - это не то же самое, что проблема разума / тела, не говоря уже о ее решении. Проблема разума / тела на самом деле является проблемой чувства / функции: заземление символа затрагивает только его функциональную составляющую. Это не умаляет важности проблемы заземления символа, а просто отражает то, что это краеугольный камень большой головоломки, называемой разумом.

Нейробиолог Антонио Дамасио исследует эту функцию маркировки чувств и эмоций в своем Гипотеза соматического маркера. Дамасио добавляет понятие биологического гомеостаз к этому обсуждению, представив его как автоматизированный процесс телесной регуляции, обеспечивающий интенциональность уму через эмоции. Гомеостаз - это механизм, который поддерживает здоровый баланс всех процессов в организме. Все наши действия и восприятия будут автоматически «оцениваться» аппаратными средствами нашего тела в соответствии с их вкладом в гомеостаз. Это дает нам неявное представление о том, как выжить. Такие телесные или соматические оценки могут приходить нам в голову в форме сознательных и бессознательных чувств («интуитивных чувств») и руководить нашим процессом принятия решений. Значение слова можно приблизительно концептуализировать как сумму его ассоциаций и их ожидаемого вклада в гомеостаз, где ассоциации являются реконструкциями сенсомоторных восприятий, которые возникли рядом со словом. Тем не менее, гипотеза соматического маркера все еще горячо обсуждается, и критики утверждают, что она не смогла четко продемонстрировать, как эти процессы взаимодействуют на психологическом и эволюционном уровне. Повторяющийся вопрос, на который не отвечает гипотеза соматических маркеров, остается: как и почему гомеостаз (как и в любом другом случае) сервомеханизм например термостат и печь) становятся чувствовал себя гомеостаз?

Смотрите также

Примечания

^ Фогт, Пол. "Эволюция языка и робототехника: проблемы символьного обоснования и овладения языком. »Искусственные системы познания. IGI Global, 2007. 176–209.
^ Хотя эта статья частично опирается на точку зрения Фреге на семантику, она настроена очень антифрежевски. Фреге был яростным критиком психологических концепций, которые пытались объяснить смысл в терминах психических состояний.
^ Пирс, Чарльз С. Философия Пирса: избранные сочинения. Нью-Йорк: AMS Press, 1978.
^ Семейоз и интенциональность T. L. Краткие сообщения Общества Чарльза С. Пирса Vol. 17, № 3 (лето, 1981), стр. 197–223.
^ К.С. Пирс и искусственный интеллект: историческое наследие и (новые) теоретические ставки; Пьер Штайнер; САПЕРЕ - Специальный выпуск по философии и теории искусственного интеллекта 5: 265–276 (2013)
^ Или "вмененный", как читается под пунктирной базовой линией справочный треугольник с 1923 г.
^ Это причинный, контекстная теория референции который Огден & Ричардс упакован в Значение смысла (1923).
^ Ср. семантический экстернализм как утверждается в «Смысле« значения »» Разум, язык и реальность (1975) автор Putnam кто утверждает: «Смыслы просто не в голове». Теперь он и Dummett кажется, одобряет антиреализм в пользу интуиционизм, психологизм, конструктивизм и контекстуализм.
^ Филип Н. Джонсон-Лэрд «Процедурная семантика» (Cognition, 5 (1977) 189; см. http://www.nyu.edu/gsas/dept/philo/courses/mindsandmachines/Papers/procedural.pdf )
^ Уильям А. Вудс. «Смысл и ссылки» (AI Magazine Volume 28 Number 4 (2007); см. http://www.aaai.org/ojs/index.php/aimagazine/article/view/2069/2056 )