Overview of the philosophy of artificial intelligence Vikipedi'den, özgür ansiklopediden
Yapay zeka felsefesi, yapay zekayı ve yapay zekanın, etik, bilinç, epistemoloji ve özgür irade bilgi ve anlayışı üzerindeki etkilerini araştıran teknoloji felsefesinin bir dalıdır.[1] Ayrıca teknoloji, yapay hayvanların veya yapay insanların yaratılmasıyla ilgilidir, bu nedenle disiplin, filozoflar için oldukça ilgi çekicidir.[2] Bu faktörler yapay zeka felsefesinin ortaya çıkmasına katkıda bulunmuştur. Bazı akademisyenler, AI topluluğunun felsefeyi reddetmesinin zararlı olduğunu savunur.[3]
Yapay zeka felsefesi, bu tür soruları şu şekilde yanıtlamaya çalışır:[4]
Bir makine akıllıca hareket edebilir mi? Bir insanın düşünerek çözeceği herhangi bir sorunu çözebilir mi?
İnsan zekası ve makine zekası aynı mıdır? İnsan beyni aslında bir bilgisayar mı?
Bunun gibi sorular, sırasıyla AI araştırmacılarının, bilişsel bilim adamlarının ve filozofların farklı ilgi alanlarını yansıtır. Bu soruların bilimsel cevapları, "akıl" ve "bilinç" tanımlarına ve tam olarak hangi "makinelerin" tartışıldığına bağlıdır.
AI felsefesindeki önemli önermeler aşağıdakilerden bazılarını içerir:
Turing testi: Bir makine bir insan kadar akıllıca davranıyorsa, o zaman bir insan kadar zekidir.[5]
Dartmouth Konferansı: "Öğrenmenin her yönü veya zekanın diğer herhangi bir özelliği o kadar kesin bir şekilde tanımlanabilir ki, onu simüle etmek için bir makine yapılabilir."[6]
Allen Newell ve Herbert A. Simon'ın fiziksel sembol sistemi hipotezi: "Fiziksel bir sembol sistemi, genel akıllı eylem için gerekli ve yeterli araçlara sahiptir."[7]
John Searle'nin güçlü AI hipotezi: "Doğru girdi ve çıktılara sahip, uygun şekilde programlanmış bir bilgisayar, bu nedenle, tam olarak insanların sahip olduğu anlamda bir akla sahip olacaktır.."[8]
İnsanların zekasını kullanarak çözdüğü tüm sorunları çözebilecek bir makine yaratmak mümkün müdür? Bu soru, makinelerin gelecekte neler yapabileceğinin kapsamını tanımlar ve AI araştırmasının yönünü gösterir. Yalnızca makinelerin davranışıyla ilgilidir ve psikologların, bilişsel bilim adamlarının ve filozofların ilgilendiği konuları görmezden gelir; Bu soruyu cevaplamak için, bir makinenin gerçekten (bir kişinin düşündüğü gibi) düşünmesi veya sadece düşünüyormuş gibi davranması önemli değildir.[9]
Çoğu AI araştırmacısının temel konumu, 1956 Dartmouth Konferansı teklifinde yer alan bu açıklamada özetlenmiştir:
"Öğrenmenin her yönü veya zekanın diğer herhangi bir özelliği o kadar kesin bir şekilde tanımlanabilir ki, onu simüle etmek için bir makine yapılabilir."[6]
Temel önermeye karşı argümanlar, çalışan bir yapay zeka sistemi inşa etmenin imkansız olduğunu, çünkü bilgisayarların yeteneklerinde bazı pratik sınırlar olduğunu veya akıllı davranış için gerekli olan ve yine de bir başkası tarafından kopyalanamayan insan zihninin bazı özel kalitesinin olduğunu göstermelidir (Makine veya mevcut AI araştırmasının yöntemleriyle). Temel öncül lehine argümanlar, böyle bir sistemin mümkün olduğunu göstermelidir.
Alan Turing,[11] zekayı tanımlama sorununu konuşma hakkında basit bir soruya indirgedi. Eğer bir makine kendisine sorulan herhangi bir soruyu sıradan bir insanla aynı kelimeleri kullanarak cevaplayabiliyorsa, o zaman o makineye akıllı diyebiliriz. Deneysel tasarımının modern bir versiyonu, katılımcılardan birinin gerçek bir kişi olduğu ve katılımcılardan birinin bir bilgisayar programı olduğu çevrimiçi bir sohbet odası kullanır. Program, iki katılımcıdan hangisinin insan olduğunu kimse söyleyemezse testi geçer.[5] Turing, hiç kimsenin (filozoflar hariç) "insanlar düşünebilir mi?" sorusunu sormadığını not eder. "Bu nokta üzerinde sürekli tartışmak yerine, herkesin düşündüğü kibar bir uzlaşıma sahip olmak olağandır" diye yazıyor.[12] Turing'in testi, bu kibar kuralı makinelere kadar genişletir:
Bir makine bir insan kadar zekiyse, o zaman bir insan kadar zekidir.
Turing testinin eleştirilerinden biri, davranışın "zekasını" değil, yalnızca makinenin davranışının "insanlığını" ölçmesidir. İnsan davranışı ve akıllı davranış tam olarak aynı şey olmadığından, test zekayı ölçemez. Stuart J. Russell ve Peter Norvig, "havacılık mühendisliği metinleri, alanlarının amacını 'diğer güvercinleri kandırabilecek kadar güvercinler gibi uçan makineler yapmak' olarak tanımlamazlar" diye yazıyorlar.[13]
Akıllı ajan tanımı
Basit refleks ajanı
Yirmi birinci yüzyıl AI araştırması, zekayı akıllı ajanlar açısından tanımlar. Bir "ajan", bir ortamda algılayan ve hareket eden bir şeydir. Bir "performans ölçüsü", aracı için neyin başarı sayılacağını tanımlar.[14]
"Bir etmen, geçmiş deneyim ve bilgiye dayalı olarak bir performans ölçüsünün beklenen değerini maksimize edecek şekilde hareket ederse, o zaman akıllıdır."[15]
Bunun gibi tanımlar zekanın özünü yakalamaya çalışır. Turing testinden farklı olarak, yazım hataları yapma veya aşağılanma yeteneği gibi zeki olmayan insan özelliklerini test etmeme avantajına sahiptirler.[16]"Düşünen şeyler" ile "düşünmeyen şeyler" arasında ayrım yapamamak gibi bir dezavantaja sahiptirler. Bu tanıma göre, bir termostatın bile ilkel bir zekası vardır.[17]
Bir makinenin genel zekayı gösterebileceğine dair argümanlar
Hubert Dreyfus, bu argümanı, "sinir sistemi, fizik ve kimya yasalarına uyuyorsa, ki bunu varsaymak için her türlü nedenimiz varsa, o zaman sinir sisteminin davranışını bazı fiziksel araçlarla yeniden üretebilmeliyiz" iddiası olarak tanımlar.[18] İlk olarak 1943 gibi erken bir tarihte ortaya atılan[19] ve 1988'de Hans Moravec tarafından canlı bir şekilde açıklanan bu argüman, bilgisayar gücünün 2029[20] yılına kadar eksiksiz bir beyin simülasyonu için yeterli olacağını tahmin eden fütürist Ray Kurzweil ile ilişkilendiriliyor.[21] 2005 yılında insan beynine (1011 nöron) büyüklüğünde bir talamokortikal modelin simülasyonu yapıldı ve 27 işlemciden oluşan bir kümede 1 saniyelik beyin dinamiğinin simüle edilmesi 50 gün sürdü.[22]
İnsan düşüncesi sembol işlemedir
1963'te Allen Newell ve Herbert A. Simon, "sembol manipülasyonunun" hem insan hem de makine zekasının özü olduğunu öne sürdüler.
"Fiziksel bir sembol sistemi, genel akıllı eylem için gerekli ve yeterli araçlara sahiptir."[7]
Bu iddia çok güçlüdür: hem insan düşüncesinin bir tür sembol manipülasyonu olduğunu (çünkü zeka için bir sembol sistemi gereklidir) hem de makinelerin zeki olabileceğini (çünkü zeka için bir sembol sistemi yeterlidir) ima eder.[23]
Sembol işlemeye karşı argümanlar
Bu argümanlar, insan düşüncesinin (yalnızca) üst düzey sembol manipülasyonundan oluşmadığını göstermektedir. Yapay zekanın imkansız olduğunu göstermiyorlar, sadece sembol işlemeden fazlasının gerekli olduğunu gösteriyorlar.
Dreyfus: örtük becerilerin önceliği
Hubert Dreyfus, insan zekasının ve uzmanlığının, açık sembolik manipülasyondan ziyade öncelikle örtük becerilere bağlı olduğunu savundu ve bu becerilerin asla resmi kurallarda ele geçirilmeyeceğini savundu.[24]
Bu, diğer zihinlerin sorunu ve zor bilinç sorunuyla ilgili felsefi bir sorudur. Soru, John Searle tarafından "güçlü AI" olarak tanımlanan bir konum etrafında dönüyor:
Fiziksel bir sembol sisteminin bir zihni ve zihinsel durumları olabilir.[8]
Searle, bu konumu "zayıf yapay zeka" dediği durumdan ayırdı:
Fiziksel bir sembol sistemi akıllıca hareket edebilir.[8]
Searle, güçlü yapay zekayı zayıf yapay zekadan ayırmak için terimleri tanıttı, böylece daha ilginç ve tartışmalı olduğunu düşündüğü şeye odaklanabildi. Tam olarak insan zihni gibi hareket eden bir bilgisayar programımız olduğunu varsaysak bile, yine de cevaplanması gereken zor bir felsefi soru olacağını savundu.[8]
Hesaplamalı zihin teorisi veya "bilgisayarcılık", zihin ve beyin arasındaki ilişkinin (aynı değilse de) çalışan bir program ile bilgisayar arasındaki ilişkiye benzer olduğunu iddia eder. Bu fikrin felsefi kökleri Hobbes (akıl yürütmenin "hesaplamadan başka bir şey olmadığını" iddia eden), Leibniz (tüm insan fikirlerinin mantıksal bir hesabını oluşturmaya çalışan), Hume (algının "atomik izlenimlere" indirgenebileceğini düşünen) ve hatta (biçimsel kurallar tarafından kontrol edilen tüm deneyimleri analiz eden)[25]Kant bile (tüm deneyimleri biçimsel kurallarla kontrol edildiği şekilde analiz eden) son sürüm filozoflar Hilary Putnam ve Jerry Fodor ile ilişkilidir.[26]
Bir makinenin duyguları olabilir mi?
Eğer "duygular" sadece davranış üzerindeki etkileri veya bir organizmanın içinde nasıl işlev gördükleri açısından tanımlanırsa, duygular akıllı bir ajanın eylemlerinin faydasını en üst düzeye çıkarmak için kullandığı bir mekanizma olarak görülebilir. Bu duygu tanımı göz önüne alındığında, Hans Moravec "robotların genel olarak iyi insanlar olma konusunda oldukça duygusal olacağına" inanıyor.[27]
Bir makine kendinin farkında olabilir mi?
Yukarıda belirtildiği gibi, "öz farkındalık" bazen bilimkurgu yazarları tarafından bir karakteri tamamen insan yapan temel insan özelliğinin adı olarak kullanılır. Turing, insanın diğer tüm özelliklerini ortadan kaldırır ve soruyu "bir makine kendi düşüncesinin konusu olabilir mi?" sorusuna indirger. Kendini düşünebilir mi? Bu şekilde bakıldığında, hata ayıklayıcı gibi kendi iç durumları hakkında rapor verebilen bir program yazılabilir.[28]
Bir makine orijinal veya yaratıcı olabilir mi?
Turing bunu bir makinenin "bizi şaşırtıp götüremeyeceği" sorusuna indirger ve herhangi bir programcının onaylayabileceği gibi bunun açıkça doğru olduğunu iddia eder.[29] Yeterli depolama kapasitesine sahip bir bilgisayarın astronomik sayıda farklı şekilde davranabileceğini belirtiyor.[30] Fikirleri temsil edebilen bir bilgisayarın onları yeni şekillerde birleştirmesi mümkün, hatta önemsiz olmalıdır. (Douglas Lenat'ın Otomatik Matematikçisi, bir örnek olarak, yeni matematiksel gerçekleri keşfetmek için fikirleri birleştirdi.) Kaplan ve Haenlein, makinelerin bilimsel yaratıcılığı sergileyebileceğini öne sürerken, sanatsal yaratıcılığın söz konusu olduğu yerde insanların üstünlüğünün olması muhtemel görünüyor.[31]
Bazı akademisyenler, AI topluluğunun felsefeyi reddetmesinin zararlı olduğunu savunuyor.[2]Stanford Felsefe Ansiklopedisi'nde, bazı filozoflar, felsefenin yapay zekadaki rolünün yeterince takdir edilmediğini savunuyorlar. Fizikçi David Deutsch, felsefeyi veya onun kavramlarını anlamadan, AI gelişiminin ilerleme eksikliğinden muzdarip olacağını savunuyor.[32]
Bringsjord, Selmer; Govindarajulu, Naveen Sundar (2018), "Artificial Intelligence", Zalta, Edward N. (Ed.), The Stanford Encyclopedia of Philosophy, Fall 2018, Metaphysics Research Lab, Stanford University, 9 Kasım 2019 tarihinde kaynağından arşivlendi, erişim tarihi: 18 Eylül 2018
Russell & Norvig 2003, s.947 define the philosophy of AI as consisting of the first two questions, and the additional question of the ethics of artificial intelligence. Fearn 2007, s.55 writes "In the current literature, philosophy has two chief roles: to determine whether or not such machines would be conscious, and, second, to predict whether or not such machines are possible." The last question bears on the first two.
McCarthy et al. 1955. This assertion was printed in the program for the Dartmouth Conference of 1956, widely considered the "birth of AI."also Crevier 1993, s.28
This version is from Searle (1999), and is also quoted in Dennett 1991, s.435. Searle's original formulation was "The appropriately programmed computer really is a mind, in the sense that computers given the right programs can be literally said to understand and have other cognitive states." Searle 1980, s.1. Strong AI is defined similarly by Russell & Norvig (2003, s.947): "The assertion that machines could possibly act intelligently (or, perhaps better, act as if they were intelligent) is called the 'weak AI' hypothesis by philosophers, and the assertion that machines that do so are actually thinking (as opposed to simulating thinking) is called the 'strong AI' hypothesis."
See Russell & Norvig 2003, s.3, where they make the distinction between acting rationally and being rational, and define AI as the study of the former.
Turing 1950 and see Russell & Norvig 2003, s.948, where they call his paper "famous" and write "Turing examined a wide variety of possible objections to the possibility of intelligent machines, including virtually all of those that have been raised in the half century since his paper appeared."
Russell & Norvig (2003, ss.48–52) consider a thermostat a simple form of intelligent agent, known as a reflex agent. For an in-depth treatment of the role of the thermostat in philosophy see Chalmers (1996, ss.293–301) "4. Is Experience Ubiquitous?" subsections What is it like to be a thermostat?, Whither panpsychism?, and Constraining the double-aspect principle.
Kurzweil 2005, s.262. Also see Russell & Norvig, s.957 and Crevier 1993, ss.271 and 279. The most extreme form of this argument (the brain replacement scenario) was put forward by Clark Glymour in the mid-1970s and was touched on by Zenon Pylyshyn and John Searle in 1980
Cole, David (Sonbahar 2004), "The Chinese Room Argument", Zalta, Edward N. (Ed.), The Stanford Encyclopedia of Philosophy, 27 Şubat 2021 tarihinde kaynağından arşivlendi, erişim tarihi: 20 Ağustos 2021.
Crawford, Kate (2021). The Atlas of AI: Power, Politics, and the Planetary Costs of Artificial Intelligence. Yale University Press.
Dreyfus, Hubert (1972), What Computers Can't Do, New York: MIT Press, ISBN978-0-06-011082-6
Dreyfus, Hubert (1979), What Computers Still Can't Do, New York: MIT Press.
Dreyfus, Hubert; Dreyfus, Stuart (1986), Mind over Machine: The Power of Human Intuition and Expertise in the Era of the Computer, Oxford, UK: Blackwell
Fearn, Nicholas (2007), The Latest Answers to the Oldest Questions: A Philosophical Adventure with the World's Greatest Thinkers, New York: Grove Press
Gladwell, Malcolm (2005), Blink: The Power of Thinking Without Thinking, Boston: Little, Brown, ISBN978-0-316-17232-5.
Harnad, Stevan (2001), "What's Wrong and Right About Searle's Chinese Room Argument?", Bishop, M.; Preston, J. (Ed.), Essays on Searle's Chinese Room Argument, Oxford University Press, 26 Ekim 2011 tarihinde kaynağından arşivlendi, erişim tarihi: 20 Ağustos 2021
Horst, Steven (2009), "The Computational Theory of Mind", Zalta, Edward N. (Ed.), The Stanford Encyclopedia of Philosophy, Metaphysics Research Lab, Stanford University, 11 Eylül 2018 tarihinde kaynağından arşivlendi, erişim tarihi: 20 Ağustos 2021.
Kaplan, Andreas; Haenlein, Michael (2018), "Siri, Siri in my Hand, who's the Fairest in the Land? On the Interpretations, Illustrations and Implications of Artificial Intelligence", Business Horizons, cilt62, ss.15-25, doi:10.1016/j.bushor.2018.08.004
Lucas, John (1961), "Minds, Machines and Gödel", Anderson, A.R. (Ed.), Minds and Machines, 19 Ağustos 2007 tarihinde kaynağından arşivlendi, erişim tarihi: 20 Ağustos 2021.
Malabou, Catherine (2019). Morphing Intelligence: From IQ Measurement to Artificial Brains. (C. Shread, Trans.). Columbia University Press.
