Дэвид Чалмерс - Сознающий ум. В поисках фундаментальной теории

Хотя относительно наличия у термостатов убеждений и желаний — см. (McCarthy 1979).

Уилер уделяет особое внимание результатам измерений, или «ответам на да — нет вопросы» как основе всего, и в этом плане его подход может быть ближе идеализму, чем отстаиваемая здесь мной позиция.

См. также интересное изложение идей Фридкина в (Wright 1998) для детализации базовой метафизики.

Плодотворные обсуждения этих проблем расселовских воззрений см. в (Foster 1991, с. 119–130) и (Lockwood 1992).

Локвуд (Lockwood 1992) полагает, что расселовская позиция может отсылать к элементарным законам в этих целях. Он не рассматривает возражение, состоящее в том, что введение дополнительных законов, похоже, лишает расселовский подход его изначальной привлекательности. Так, они поднимают проблемы эпифеноменализма, которых обещала избежать расселовская концепция, и они также требуют существенного расширения онтологии за пределы внутренних свойств, нужных для фундирования физики. (Должен отметить, что Локвуд не опирается на эти законы для решения проблемы детализации; главная его идея в связи с решением этой проблемы — интригующая обособленная гипотеза, связанная с квантовой механикой.)

Материал этой главы во многом взят из (Chalmers 1994а).

Патнэм (Putnam 1988, с. 120–125) приводит свой аргумент в пользу того, что любая обычная открытая система имплементирует любой конечный автомат. Я детально анализирую этот аргумент в (Chalmers 1995а). По итогам этого анализа выясняется, что данный аргумент эффективен, похоже, лишь при допущении модальной мягкости кондиционалов перехода физических состояний в дефиниции имплементации.

Я провожу эту линию понимания объяснительной роли вычисления в когнитивной науке в (Chalmers 1994b).

Сходные тезисы высказаны в (КогЬ 1991) и (Newton 1989). Они считают, что Китайская комната может быть хорошим аргументом если не против машинной интенциональности, то против машинного сознания.

Хофштадтер (Hofstadter 1981) очерчивает сходный спектр промежуточных случаев между мозгом и Китайской комнатой.

Идея о том, что гомункул в Китайской комнате аналогичен демону, мечущемуся внутри черепной коробки, была высказана Хауглендом (Haugeland 1980).

Примечательно, что хотя Дрейфус (Dreyfus 1972) назвал свою книгу, в которой делается подобное возражение, «Чего не могут компьютеры», впоследствии он признал, что надлежащий тип вычислительной системы (такой как коннекционистские системы) не подпадал бы под эти возражения. На деле «возможности компьютера» отождествляется с тем, чего может достичь очень узкий класс вычислительных систем.

Насколько мне известно, это четкое возражение против геделевских аргументов впервые в печатных изданиях было высказано Патнэмом (Putnam 1960), и, насколько я знаю, оно никогда не было опровергнуто, несмотря на отчаянные усилия Лукаса и Пенроуза. Пенроуз (Penrose 1994, гл. 3.3) доказывает, что он может установить непротиворечивость формальной системы, ухватывающей его собственные рассуждения, поскольку он мог бы уверенно определить истинность аксиом и верность правил вывода. Это, похоже, зависит от изначального допущения, что вычислительная система является системой аксиом и правил, каковой она, однако, не обязана быть в общем случае (о чем свидетельствует нейронная симуляция мозга). Даже в случае системы с аксиомами и правилами мне не очевидно, что мы сможем определить значимость каждого правила, которым могла бы воспользоваться наша система, особенно если речь идет о таких правилах, применение которых выходит за пределы обычного вычисления и касается повторных геделизаций, относительно которых геделевские аргументы действительно имели бы реальный вес в случае, когда речь идет о людях.

Возможно, этим стоит заняться для учета случая, когда конкретная схема округления на уровне дает поведенческий уклон при распределении. Для надежности — при допущении шума на уровне 10 -10— мы должны аппроксимировать систему на уровне 10 -20, аппроксимируя на этом уровне и распределение шума.

В некоторых случаях — как правило, только в философии сознания — такие термины, как «вычисление» используются для отсылки исключительно к классу символьных вычислений, или вычислений, производимых над репрезентациями (то есть системами, базовые синтаксические элементы в которых являются в то же время базовыми семантическими объектами). Разумеется, этот терминологический вопрос мало на что влияет: с позиции искусственного интеллекта важно то, чтобы в наличии имелась некая формальная система — такого рода, чтобы ее имплементация была достаточна для ментальности, — и неважно, считается ли она «вычислением» согласно этому критерию. Следует, однако, отметить, что в любом случае использовать данный термин подобным образом — значит порывать связи с его истоками в теории вычисления. Даже большинство машин Тьюринга не будут считаться «вычислительными» в этом смысле, так как лишь некоторые из них могут быть интерпретированы в качестве таких, которые производят вычисления над концептуальными репрезентациями. По сходным причинам подобное ограничение класса «вычислений» приводит к утрате (черче — тьюринговой) универсальности вычисления, которая, собственно, является, возможно, одним из самых серьезных оснований для доверия к (функциональному) тезису ИИ.