Poglądy Huberta Dreyfusa na temat sztucznej inteligencji - Hubert Dreyfus's views on artificial intelligence

Okładka książki z 1979 roku w miękkiej oprawie

Hubert Dreyfus był krytykiem badań nad sztuczną inteligencją . W serii artykułów i książek, w tym Alchemy and AI (1965) , What Computers Can't Do ( 1972 ; 1979 ; 1992 ) i Mind over Machine (1986) , przedstawił pesymistyczną ocenę postępów AI i krytykę filozoficzne podstawy tej dziedziny. Zastrzeżenia Dreyfusa są omawiane w większości wstępów do filozofii sztucznej inteligencji , w tym Russell i Norvig (2003) , standardowym podręczniku AI, oraz w Fearn (2007) , w przeglądzie współczesnej filozofii.

Dreyfus argumentował, że ludzka inteligencja i doświadczenie zależą głównie od nieświadomych procesów, a nie świadomej symbolicznej manipulacji, i że tych nieświadomych umiejętności nigdy nie da się w pełni ująć w formalnych regułach. Jego krytyka opierała się na spostrzeżeniach współczesnych filozofów kontynentalnych, takich jak Merleau-Ponty i Heidegger , i była skierowana na pierwszą falę badań nad sztuczną inteligencją, które wykorzystywały symbole formalne wysokiego poziomu do reprezentowania rzeczywistości i próbowały zredukować inteligencję do manipulacji symbolami.

Kiedy idee Dreyfusa zostały po raz pierwszy wprowadzone w połowie lat sześćdziesiątych XX wieku, spotkały się z wyśmiewaniem i jawną wrogością. Jednak w latach 80. wiele z jego perspektyw zostało na nowo odkrytych przez naukowców zajmujących się robotyką i nową dziedziną koneksjonizmu - podejścia zwane obecnie „ sub-symbolicznymi ”, ponieważ unika się nacisku wczesnych badań nad sztuczną inteligencją na symbole wysokiego poziomu. W XXI wieku oparte na statystykach podejście do uczenia maszynowego symuluje sposób, w jaki mózg wykorzystuje nieświadomy proces do postrzegania, zauważania anomalii i wydawania szybkich ocen. Techniki te cieszą się dużym powodzeniem i są obecnie szeroko stosowane zarówno w przemyśle, jak i na uczelniach. Historyk i badacz AI Daniel Crevier pisze: „Czas udowodnił trafność i spostrzegawczość niektórych komentarzy Dreyfusa”. Dreyfus powiedział w 2007 roku: „Myślę, że wygrałem i to już koniec - poddali się”.

Krytyka Dreyfusa

Wspaniałe obietnice sztucznej inteligencji

W Alchemii oraz AI (1965) i What komputery mogą NIE (1972) , Dreyfus streścił historię sztucznej inteligencji i wyśmiewał niepohamowaną optymizm, który przenika pole. Na przykład Herbert A. Simon , po sukcesie swojego programu General Problem Solver (1957) , przewidział, że do 1967 roku:

  1. Komputer byłby mistrzem świata w szachach.
  2. Komputer odkryłby i udowodniłby ważne nowe twierdzenie matematyczne.
  3. Większość teorii psychologicznych przyjmie formę programów komputerowych.

Prasa podawała te prognozy w świetnych raportach o rychłym nadejściu inteligencji maszynowej.

Dreyfus uważał, że ten optymizm był całkowicie nieuzasadniony. Uważał, że są one oparte na fałszywych założeniach dotyczących natury ludzkiej inteligencji. Pamela McCorduck wyjaśnia stanowisko Dreyfusa:

[] Wielkie nieporozumienie wyjaśnia publiczne zamieszanie dotyczące myślących maszyn, nieporozumienie popełnione przez nierealistyczne twierdzenia badaczy sztucznej inteligencji, twierdzą, że myślące maszyny są już tutaj, a przynajmniej tuż za rogiem.

Przewidywania te opierały się na sukcesie modelu „przetwarzania informacji” umysłu, wyartykułowanym przez Newella i Simona w ich hipotezach dotyczących fizycznych systemów symboli , a później rozszerzone do pozycji filozoficznej znanej jako obliczeniowy przez filozofów, takich jak Jerry Fodor i Hilary Putnam . Wierząc, że udało im się z powodzeniem zasymulować podstawowy proces ludzkiej myśli za pomocą prostych programów, wydawało się, że to krótki krok do wyprodukowania w pełni inteligentnych maszyn. Jednak Dreyfus argumentował, że filozofia, zwłaszcza filozofia XX wieku , odkryła poważne problemy z tym punktem widzenia przetwarzania informacji. Zgodnie ze współczesną filozofią umysł w niczym nie przypomina komputera cyfrowego.

Cztery założenia Dreyfusa dotyczące badań nad sztuczną inteligencją

W Alchemy and AI and What Computers Can't Do Do Dreyfus zidentyfikował cztery filozoficzne założenia, które wspierały wiarę wczesnych badaczy AI, że ludzka inteligencja zależy od manipulacji symbolami. „W każdym przypadku” - pisze Dreyfus - „założenie jest przyjmowane przez pracowników [AI] jako aksjomat gwarantujący rezultaty, podczas gdy w rzeczywistości jest to jedna z wielu hipotez, którą można sprawdzić na podstawie sukcesu takiej pracy”.

Założenie biologiczne
Mózg przetwarza informacje w dyskretnych operacjach za pomocą biologicznego odpowiednika włączników / wyłączników.

Na początku badań nad neurologią naukowcy zdali sobie sprawę, że neurony wysyłają impulsy typu wszystko albo nic. Kilku badaczy, takich jak Walter Pitts i Warren McCulloch , argumentowało, że neurony działają podobnie do sposobu, w jaki działają bramki logiczne Boole'a , a zatem mogą być naśladowane przez obwody elektroniczne na poziomie neuronu. Kiedy komputery cyfrowe stały się szeroko stosowane we wczesnych latach pięćdziesiątych, argument ten został rozszerzony, aby zasugerować, że mózg był rozległym systemem symboli fizycznych , manipulującym symbolami binarnymi zera i jedynki. Dreyfus był w stanie obalić biologiczne założenie, powołując się na badania neurologiczne, które sugerowały, że działanie i czas odpalania neuronów mają analogiczne komponenty. Ale Daniel Crevier zauważa, że ​​„niewielu wciąż utrzymywało tę wiarę we wczesnych latach siedemdziesiątych i nikt nie spierał się z Dreyfusem” w kwestii biologicznego założenia.

Założenie psychologiczne
Umysł można postrzegać jako urządzenie działające na bitach informacji zgodnie z formalnymi regułami.

Odrzucił to założenie, pokazując, że wiele z tego, co „wiemy” o świecie, składa się ze złożonych postaw lub tendencji, które skłaniają nas do jednej interpretacji zamiast innej. Twierdził, że nawet jeśli używamy wyraźnych symboli, używamy ich na nieświadomym tle zdrowej wiedzy i że bez tego tła nasze symbole przestają mieć znaczenie. To tło, zdaniem Dreyfusa, nie zostało zaimplementowane w poszczególnych mózgach jako wyraźne indywidualne symbole z wyraźnymi indywidualnymi znaczeniami.

Założenie epistemologiczne
Wszelką wiedzę można sformalizować.

Dotyczy to filozoficznego zagadnienia epistemologii , czyli badania wiedzy . Nawet jeśli zgodzimy się, że założenie psychologiczne jest fałszywe, badacze sztucznej inteligencji mogliby nadal argumentować (jak twierdzi założyciel AI, John McCarthy ), że maszyna przetwarzająca symbole może reprezentować całą wiedzę, niezależnie od tego, czy ludzie reprezentują wiedzę w ten sam sposób. Dreyfus argumentował, że nie ma uzasadnienia dla tego założenia, ponieważ tak duża część ludzkiej wiedzy nie jest symboliczna.

Założenie ontologiczne
Świat składa się z niezależnych faktów, które można przedstawić za pomocą niezależnych symboli

Dreyfus zidentyfikował również subtelniejsze założenie dotyczące świata. Badacze sztucznej inteligencji (oraz futuryści i pisarze science fiction) często zakładają, że formalna wiedza naukowa nie ma granic, ponieważ zakładają, że każde zjawisko we wszechświecie można opisać za pomocą symboli lub teorii naukowych. Zakłada się, że wszystko, co istnieje, można rozumieć jako przedmioty, właściwości przedmiotów, klasy przedmiotów, relacje obiektów itd.: Dokładnie to, co można opisać logiką, językiem i matematyką. Badanie bytu lub istnienia nazywa się ontologią , a Dreyfus nazywa to założeniem ontologicznym. Jeśli to nieprawda, to rodzi wątpliwości co do tego, co ostatecznie możemy wiedzieć i co inteligentne maszyny będą w stanie nam ostatecznie pomóc.

Wiedza-jak kontra wiedza-to: prymat intuicji

W Mind Over Machine (1986) , napisanym w okresie rozkwitu systemów eksperckich , Dreyfus przeanalizował różnicę między ludzką wiedzą a programami, które rzekomo ją uchwyciły. To rozszerzyło się na pomysły z Czego komputery nie mogą zrobić , gdzie przedstawił podobny argument, krytykując szkołę " symulacji poznawczych " badań nad sztuczną inteligencją, praktykowaną przez Allena Newella i Herberta A. Simona w latach 60-tych XX wieku.

Dreyfus argumentował, że rozwiązywanie ludzkich problemów i wiedza specjalistyczna zależą od naszego podstawowego poczucia kontekstu, tego, co jest ważne i interesujące w danej sytuacji, a nie od procesu przeszukiwania kombinacji możliwości, aby znaleźć to, czego potrzebujemy. Dreyfus opisałby to w 1986 roku jako różnicę między „wiedzą-to” a „wiedzą-jak”, opierając się na rozróżnieniu Heideggera na to, co jest w zasięgu ręki i gotowe do ręki .

Wiedza - to nasze świadome, krok po kroku umiejętności rozwiązywania problemów. Używamy tych umiejętności, gdy napotykamy trudny problem, który wymaga od nas zatrzymania się, cofnięcia się i przeszukania pomysłów jeden po drugim. W takich chwilach pomysły stają się bardzo precyzyjne i proste: stają się symbolami bezkontekstowymi, którymi manipulujemy za pomocą logiki i języka. Są to umiejętności, które Newell i Simon wykazali zarówno podczas eksperymentów psychologicznych, jak i programów komputerowych. Dreyfus zgodził się, że ich programy odpowiednio naśladowały umiejętności, które nazywa „wiedzą o tym”.

Z drugiej strony know-how to sposób, w jaki normalnie radzimy sobie ze sprawami. Podejmujemy działania w ogóle bez świadomego symbolicznego rozumowania, jak wtedy, gdy rozpoznajemy twarz, kierujemy się do pracy lub znajdujemy właściwą rzecz do powiedzenia. Wydaje się, że po prostu przechodzimy do właściwej odpowiedzi, nie rozważając żadnych alternatyw. To jest istota ekspertyzy, argumentował Dreyfus: kiedy nasza intuicja została przeszkolona do tego stopnia, że ​​zapominamy o zasadach i po prostu „oceniamy sytuację” i reagujemy.

Ludzki sens sytuacji, według Dreyfusa, opiera się na naszych celach, naszych ciałach i naszej kulturze - całej naszej nieświadomej intuicji, postawach i wiedzy o świecie. Ten „kontekst” lub „tło” (w odniesieniu do Heideggera jest Dasein ) jest formą wiedzy, która nie jest zapisana w naszych mózgach symbolicznie, ale w jakiś sposób intuicyjnie. Wpływa na to, co zauważamy i czego nie zauważamy, czego oczekujemy i jakich możliwości nie rozważamy: rozróżniamy to, co istotne, a co nieistotne. Rzeczy, które są nieistotne, są zdegradowane do naszej „świadomości na marginesie” (zapożyczając frazę od Williama Jamesa ): miliony rzeczy, których jesteśmy świadomi, ale tak naprawdę nie myślimy teraz o nich.

Dreyfus nie wierzy, że programy AI, tak jak zostały wdrożone w latach 70. i 80., były w stanie uchwycić to „tło” lub przeprowadzić tak szybkie rozwiązywanie problemów, na jakie pozwala. Twierdził, że naszej nieświadomej wiedzy nigdy nie można uchwycić symbolicznie. Jeśli sztuczna inteligencja nie mogła znaleźć sposobu na rozwiązanie tych problemów, to była skazana na niepowodzenie, ćwiczenie z „wspinania się po drzewach z oczami skierowanymi na księżyc”.

Historia

Dreyfus zaczął formułować swoją krytykę we wczesnych latach sześćdziesiątych, kiedy był profesorem na MIT , wówczas kolebce badań nad sztuczną inteligencją. Jego pierwsza publikacja na ten temat to półstronicowe zastrzeżenie do przemówienia Herberta A. Simona wiosną 1961 roku. Dreyfus był szczególnie zaniepokojony, jako filozof, że badacze AI wydawali się wierzyć, że są na skraju rozwiązania wielu długotrwałe problemy filozoficzne w przeciągu kilku lat przy użyciu komputerów.

Alchemia i sztuczna inteligencja

W 1965 Dreyfus został zatrudniony (z pomocą swojego brata Stuarta Dreyfusa ) przez Paula Armera do spędzenia lata w zakładzie RAND Corporation w Santa Monica, gdzie napisał Alchemy and Artificial Intelligence, pierwszą salwę swojego ataku. Armer myślał, że zatrudnia bezstronnego krytyka i był zaskoczony, gdy Dreyfus przygotował zjadliwy artykuł mający na celu zburzenie fundamentów pola. (Armer stwierdził, że nie był świadomy poprzedniej publikacji Dreyfusa.) Armer opóźnił jej publikację, ale ostatecznie zdał sobie sprawę, że „tylko dlatego, że doszedł do wniosku, który ci się nie podoba, nie ma powodu, aby jej nie publikować”. Ostatecznie wyszedł jako RAND Memo i wkrótce stał się bestsellerem.

Artykuł stanowczo wyśmiał badania nad sztuczną inteligencją, porównując je do alchemii : nieudolną próbę zmiany metali na złoto opartą na podstawach teoretycznych, które były niczym więcej niż mitologią i pobożnymi życzeniami. Wyśmiał imponujące przewidywania czołowych badaczy sztucznej inteligencji, przewidując, że istnieją ograniczenia, poza którymi sztuczna inteligencja nie będzie się rozwijać, i sugerując, że te ograniczenia wkrótce zostaną osiągnięte.

Reakcja

Według Pameli McCorduck gazeta „wywołała wrzawę”. Reakcja społeczności AI była szydercza i osobista. Seymour Papert odrzucił jedną trzecią artykułu jako „plotki” i stwierdził, że każdy cytat został celowo wyrwany z kontekstu. Herbert A. Simon zarzucił Dreyfusowi uprawianie „polityki”, aby mógł przypisać swoim pomysłom prestiżową nazwę RAND. Simon powiedział: „To, co mnie uraża, to nazwa RAND dołączona do tych śmieci”.

Dreyfus, który wykładał na MIT , pamięta, że ​​jego koledzy pracujący w AI „nie odważyli się zobaczyć, jak jadają ze mną obiad”. Joseph Weizenbaum , autor ELIZA , uważał, że traktowanie Dreyfusa przez jego kolegów było nieprofesjonalne i dziecinne. Chociaż był szczerym krytykiem stanowiska Dreyfusa, wspomina: „Stałem się jedynym członkiem społeczności AI, którego widziano jedzącego lunch z Dreyfusem. I celowo dałem do zrozumienia, że ​​to nie jest sposób na traktowanie człowieka”.

Artykuł był tematem krótkiego artykułu w magazynie The New Yorker z 11 czerwca 1966 r. W artykule wspomniano o twierdzeniu Dreyfusa, że ​​chociaż komputery mogą grać w warcaby, żaden komputer nie może jeszcze rozegrać przyzwoitej partii szachów. Z kwaśnym humorem (jak Dreyfus) donosił o zwycięstwie dziesięciolatka nad czołowym programem szachowym, z „jeszcze większym niż zwykle zadowoleniem”.

W nadziei przywrócenia reputacji AI, Seymour Papert zorganizował mecz szachowy między Dreyfusa i Richard Greenblatt „s Mac Hack programu. Dreyfus przegrał, ku zadowoleniu Paperta. Association for Computing Machinery biuletynie stosowany nagłówek:

„Dziesięciolatek może pokonać maszynę - Dreyfus: ale maszyna może pokonać Dreyfusa

Dreyfus skarżył się w druku, że nie powiedział, że komputer nigdy nie będzie grał w szachy, na co Herbert A. Simon odpowiedział: „Powinieneś zdawać sobie sprawę, że niektórzy z tych, których gryzie twoja proza ​​o ostrych zębach, prawdopodobnie mają ludzką słabość, odgryźć ... obym był tak odważny, aby zasugerować, że możesz dobrze zacząć chłodzenie - odzyskanie poczucia humoru jest dobrym pierwszym krokiem. "

Potwierdzony

Na początku lat 90. kilka radykalnych opinii Dreyfusa weszło do głównego nurtu.

Nieudane prognozy . Jak przewidział Dreyfus, wspaniałe przewidywania wczesnych badaczy sztucznej inteligencji nie spełniły się. W pełni inteligentne maszyny (obecnie znane jako „ silna sztuczna inteligencja ”) nie pojawiły się w połowie lat 70. XX wieku, jak przewidywano. HAL 9000 (którego zdolności w zakresie języka naturalnego, percepcji i rozwiązywania problemów opierały się na radach i opiniach Marvina Minsky'ego ) nie pojawiły się w 2001 roku. „Badacze AI”, pisze Nicolas Fearn, „mają oczywiście coś do wyjaśnienia”. Obecnie badacze są dużo bardziej niechętni do prognozowania, jakie poczyniono na początku. (Chociaż niektórzy futuryści, tacy jak Ray Kurzweil , nadal mają ten sam optymizm.)

Założenie biologiczne , choć powszechne w latach czterdziestych i wczesnych pięćdziesiątych, nie zostało już przyjęte przez większość badaczy sztucznej inteligencji do czasu, gdy Dreyfus opublikował Czego komputery nie mogą zrobić . Chociaż wielu nadal twierdzi, że niezbędna jest inżynieria wsteczna mózgu poprzez symulację działania neuronów (takich jak Ray Kurzweil lub Jeff Hawkins ), nie zakładają oni, że neurony są zasadniczo cyfrowe, ale raczej, że działanie neuronów analogowych może być symulowane przez maszyny cyfrowe z rozsądnym poziomem dokładności. ( Alan Turing dokonał tej samej obserwacji już w 1950 roku).

Założenie psychologiczne i nieświadome umiejętności . Wielu badaczy sztucznej inteligencji zgodziło się, że ludzkie rozumowanie nie składa się głównie z manipulacji symbolami wysokiego poziomu. W rzeczywistości, odkąd Dreyfus po raz pierwszy opublikował swoją krytykę w latach 60., badania nad sztuczną inteligencją odeszły od manipulacji symbolami wysokiego poziomu lub „ GOFAI ” w kierunku nowych modeli, które mają na celu uchwycenie większej ilości naszego nieświadomego rozumowania. Daniel Crevier pisze, że w 1993 r., W przeciwieństwie do 1965 r., Badacze sztucznej inteligencji „nie przyjmowali już psychologicznych założeń” i kontynuowali bez nich.

W latach osiemdziesiątych te nowe „ sub-symboliczne ” podejścia obejmowały:

  • Paradygmaty inteligencji obliczeniowej , takie jak sieci neuronowe , algorytmy ewolucyjne itp., Są głównie ukierunkowane na symulowane nieświadome rozumowanie. Dreyfus sam zgadza się, że te sub-symboliczne metody mogą uchwycić ten rodzaj „tendencji” i „postaw”, które uważa za niezbędne dla inteligencji i umiejętności.
  • Badania nad zdrową wiedzą skupiały się na odtwarzaniu „tła” lub kontekstu wiedzy.
  • Badacze robotyki, tacy jak Hans Moravec i Rodney Brooks, byli jednymi z pierwszych, którzy zdali sobie sprawę, że nieświadome umiejętności okażą się najtrudniejsze do odtworzenia. (Zobacz paradoks Moraveca ). Brooks stanął na czele ruchu pod koniec lat 80., który miał na celu użycie symboli wysokiego poziomu, zwanych Nouvelle AI . Położony ruch w robotyce badań próbuje uchwycić nasze nieświadome umiejętności w percepcji i uwagi.

W latach 90. i na początku XXI wieku w podejściu do uczenia maszynowego opartego na statystyce wykorzystywano techniki związane z ekonomią i statystyką, aby umożliwić maszynom „zgadywanie” - podejmowanie niedokładnych, probabilistycznych decyzji i przewidywań opartych na doświadczeniu i uczeniu się. Programy te symulują sposób, w jaki nasze nieświadome instynkty są w stanie dostrzec, zauważyć anomalie i dokonać szybkich ocen, podobnie jak Dreyfus nazywał „ocenianiem sytuacji i reagowaniem”, ale tutaj „sytuacja” składa się z ogromnej ilości danych liczbowych. Techniki te cieszą się dużym powodzeniem i są obecnie szeroko stosowane zarówno w przemyśle, jak i na uczelniach.

Badania te posunęły się naprzód bez bezpośredniego związku z pracą Dreyfusa.

Wiedzieć jak i wiedzieć, że . Badania z zakresu psychologii i ekonomii wykazały, że spekulacje Dreyfusa (i Heideggera) na temat natury rozwiązywania problemów u ludzi były zasadniczo poprawne. Daniel Kahnemann i Amos Tversky zebrali ogromną ilość twardych dowodów na to, że ludzie używają dwóch bardzo różnych metod rozwiązywania problemów, które nazwali „systemem 1” i „systemem 2”. System pierwszy, zwany również nieświadomością adaptacyjną , jest szybki, intuicyjny i nieświadomy. System 2 jest powolny, logiczny i przemyślany. Ich badania zostały zebrane w książce Thinking, Fast and Slow i zainspirowały popularną książkę Malcolma Gladwella Blink . Podobnie jak w przypadku sztucznej inteligencji, badania te były całkowicie niezależne zarówno od Dreyfusa, jak i Heideggera.

Zignorowano

Chociaż najwyraźniej badania nad sztuczną inteligencją zgodziły się z Dreyfusem, McCorduck stwierdził, że „mam wrażenie, że ten postęp nastąpił fragmentarycznie w odpowiedzi na trudne problemy i nic nie zawdzięcza Dreyfusowi”.

Społeczność AI, z kilkoma wyjątkami, zdecydowała się nie odpowiadać bezpośrednio Dreyfusowi. „Jest zbyt głupi, żeby traktować go poważnie”, powiedział Pameli McCorduck badacz. Marvin Minsky powiedział o Dreyfusie (i innych krytykach wywodzących się z filozofii ), że „oni źle rozumieją i powinni być ignorowani”. Kiedy Dreyfus rozszerzył Alchemię i sztuczną inteligencję do objętości książki i opublikował ją jako Czego komputery nie mogą zrobić w 1972 roku, nikt ze społeczności sztucznej inteligencji nie zdecydował się odpowiedzieć (z wyjątkiem kilku krytycznych recenzji). McCorduck pyta: „Jeśli Dreyfus jest tak niefortunny, dlaczego ludzie ze sztucznej inteligencji nie zrobili więcej wysiłku, aby mu zaprzeczyć?”

Częścią problemu był rodzaj filozofii, którą Dreyfus użył w swojej krytyce. Dreyfus był znawcą współczesnych filozofów europejskich (takich jak Heidegger i Merleau-Ponty ). Z kolei badacze sztucznej inteligencji z lat 60. XX wieku oparli swoje rozumienie ludzkiego umysłu na zasadach inżynierii i skutecznych technikach rozwiązywania problemów związanych z naukami o zarządzaniu . Na poziomie podstawowym mówili innym językiem. Edward Feigenbaum narzekał: „Co nam oferuje? Fenomenologia ! Ta kłębek puchu. Ta wata cukrowa!”. W 1965 r. Istniała po prostu zbyt duża przepaść między europejską filozofią a sztuczną inteligencją , przepaść, którą od tamtej pory wypełniały nauki kognitywne , koneksjonizm i robotyka . Minęło wiele lat, zanim naukowcy zajmujący się sztuczną inteligencją byli w stanie zająć się kwestiami ważnymi dla filozofii kontynentalnej, takimi jak usytuowanie , ucieleśnienie , percepcja i gestalt .

Innym problemem było to, że twierdził (lub wydawał się twierdzić), że sztuczna inteligencja nigdy nie będzie w stanie uchwycić ludzkiej zdolności do zrozumienia kontekstu, sytuacji lub celu w formie reguł. Ale (jak wyjaśnili później Peter Norvig i Stuart Russell ), argument tej formy nie może zostać wygrany: tylko dlatego, że nie można sobie wyobrazić formalnych reguł rządzących ludzką inteligencją i wiedzą, nie oznacza to, że takie reguły nie istnieją. Cytują odpowiedź Alana Turinga na wszystkie argumenty podobne do Dreyfusa:

„Nie możemy tak łatwo przekonać samych siebie o braku pełnych praw zachowania ... Jedynym znanym nam sposobem znajdowania takich praw jest obserwacja naukowa iz pewnością nie znamy żadnych okoliczności, w których moglibyśmy powiedzieć:„ Przeszukaliśmy wystarczająco dużo . Nie ma takich praw. "

Dreyfus nie przewidział, że badacze AI zdadzą sobie sprawę ze swojego błędu i zaczną pracować nad nowymi rozwiązaniami, odchodząc od symbolicznych metod, które krytykował Dreyfus. W 1965 roku nie wyobrażał sobie, że takie programy kiedyś powstaną, więc twierdził, że sztuczna inteligencja jest niemożliwa. W 1965 roku badacze sztucznej inteligencji nie wyobrażali sobie, że takie programy są konieczne, więc twierdzili, że sztuczna inteligencja jest prawie ukończona. Obie były w błędzie.

Poważniejszą kwestią było wrażenie, że krytyka Dreyfusa była niepoprawnie wroga. McCorduck napisał: „Jego szyderstwo było tak prowokujące, że zraził każdego, kogo mógł oświecić. A szkoda”. Daniel Crevier stwierdził, że „czas udowodnił trafność i spostrzegawczość niektórych komentarzy Dreyfusa. Gdyby sformułował je mniej agresywnie, konstruktywne działania, które sugerowali, mogłyby zostać podjęte znacznie wcześniej”.

Zobacz też

Uwagi

Bibliografia