Проблема с заземлением символа

Проблема обоснования символов — это концепция в области искусственного интеллекта , когнитивной науки , философии сознания и семантики . Он решает проблему соединения символов, таких как слова или абстрактные представления, с объектами или концепциями реального мира, к которым они относятся. По сути, речь идет о том, как символы приобретают значение, связанное с физическим миром. Он касается того, как слова ( символы в целом) получают свои значения . и, следовательно, тесно связано с проблемой того, чем на самом деле является само значение. Проблема значения, в свою очередь, связана с проблемой того, почему ментальные состояния имеют смысл, и, следовательно, с проблемой сознания : какова связь между определенными физическими системами и содержанием субъективных переживаний.

Определения

Проблема с заземлением символа

Согласно своей статье 1990 года, Стеван Харнад неявно выражает несколько других определений проблемы обоснования символов:

1. Проблема обоснования символов — это проблема того, как сделать «...семантическую интерпретацию формальной символьной системы...» «...внутренней для системы, а не просто паразитирующей на значениях в наших головах...» «...в чем угодно, кроме других бессмысленных символов...»
2. Проблема обоснования символов — это проблема того, как «...значения бессмысленных токенов-символов, которыми манипулируют исключительно на основе их (произвольных) форм...» могут быть обоснованы «...на чем угодно, кроме других бессмысленных символов. "
3. «...проблема обоснования символа упоминается как проблема внутреннего значения (или «интенциональности») в Сирла (1980) ». знаменитом « Аргументе китайской комнаты »
4. Проблема заземления символа – это проблема того, как вы можете «...когда-либо сойти с карусели символов/символов...»

Чтобы ответить на вопрос, является ли обоснованность необходимым условием значения, требуется формулировка проблемы обоснования символа: Проблема обоснования символа — это проблема того, как осуществить «...семантическую интерпретацию формальной символьной системы. .." "...присущей системе, а не просто паразитирующей на значениях в наших головах..." "...в чем угодно, кроме других бессмысленных символов".

Система символов

Согласно своей статье 1990 года, Харнад излагает определение «системы символов» относительно определенной им проблемы обоснования символов. По определению Харнада, «система символов» — это «… набор произвольных «физических жетонов», царапин на бумаге, дырок на ленте, событий в цифровом компьютере и т. д., которыми… манипулируют на основе «явные правила», которые... также являются физическими токенами и строками токенов».

Формальность символов

Как описывает Харнад, проблема заземления символов иллюстрируется аргументом Джона Р. Сирла «Китайская комната»: определение «формального» по отношению к формальным символам относительно формальной символьной системы можно интерпретировать из статьи Джона Р. Сирла 1980 года «Сознание, мозг и программы», в которой аргумент китайской комнаты описан в этой статье:

[...] все, что здесь означает «формальное», это то, что я могу идентифицировать символы полностью по их форме.

Фон

Референты

Референт — это вещь , на которую ссылается слово или фраза, в отличие от значения слова. Наиболее ярко это иллюстрируется использованием имен собственных конкретных лиц, но это справедливо и в отношении названий видов вещей и абстрактных свойств: (1) «Тони Блэр», (2) «премьер-министр Великобритании в течение года». 2004» и (3) «Муж Шери Блер» имеют один и тот же референт, но не одно и то же значение.

Референтный процесс

В XIX веке философ Чарльз Сандерс Пирс предположил то, что некоторые Мысль представляет собой аналогичную модель: согласно его триадной знаковой модели, значение требует (1) интерпретатора, (2) знака или репрезентамена, (3) объекта и (4) виртуального продукта бесконечного регресса и прогресса, называемого семиозис . Некоторый интерпретировали Пирса как решение проблемы обоснования, чувств и интенциональности для понимания семиотических процессов. В последние годы теория знаков Пирса была заново открыта все большим числом исследователей искусственного интеллекта в контексте проблемы обоснования символов.

Процесс заземления

Не было бы вообще никакой связи между письменными символами и любыми предполагаемыми референтами, если бы не было разума, опосредующего эти намерения посредством своих собственных внутренних средств выбора этих предполагаемых референтов. Таким образом, значение слова на странице «необоснованно». Не поможет и поиск в словаре: если кто-то попытается найти значение слова, которое он не понимает, в словаре языка, который он еще не понимает, он просто будет бесконечно переключаться от одного бессмысленного определения к другому. Поиск смысла был бы необоснованным. Напротив, значение слов в голове — тех слов, которые человек понимает — «обосновано». Это ментальное обоснование значений слов является посредником между словами на любой внешней странице, которую человек читает (и понимает), и внешними объектами, к которым эти слова относятся.

Требования к заземлению символа

Другая система символов — естественный язык . На бумаге или в компьютере язык тоже представляет собой формальную систему символов, которой можно манипулировать с помощью правил, основанных на произвольных формах слов. Но в мозгу бессмысленные цепочки закорючек становятся значимыми мыслями. Харнад предложил два свойства, которые могут потребоваться для достижения этой разницы:

1. Возможность выбора референтов
2. Сознание

Возможность выбирать референты

Одним из свойств, которого не хватает статической бумаге или, как правило, даже динамическому компьютеру, которым обладает мозг, является способность выбирать референты символов. Это то, что мы обсуждали ранее, и это то, к чему относится до сих пор неопределенный термин «заземление». Сама по себе система символов, статическая или динамическая, не может обладать такой способностью (так же, как и книга), поскольку выбор референтов — это не просто вычислительное (независимое от реализации) свойство; это динамическое (зависящее от реализации) свойство.

Чтобы быть обоснованной, символическая система должна быть дополнена несимволическими, сенсомоторными способностями – способностью автономно взаимодействовать с тем миром объектов, событий, действий, свойств и состояний, к которому их символы могут систематически интерпретироваться (нами). Он должен был бы иметь возможность выбирать референты своих символов, а его сенсомоторные взаимодействия с миром должны были бы согласованно соответствовать интерпретациям символов.

Другими словами, символы должны быть напрямую связаны со своими референтами (т. е. заземлены на них); связь не должна зависеть только от связей, создаваемых мозгом внешних интерпретаторов, подобных нам. Сама по себе система символов, без этой способности к прямому заземлению, не является жизнеспособным кандидатом на роль того, что на самом деле происходит в нашем мозгу, когда мы думаем осмысленные мысли.

Значение как способность распознавать экземпляры (объектов) или выполнять действия специально рассматривается в парадигме под названием «Процедурная семантика», описанной в ряде статей, включая «Процедурную семантику» Филипа Н. Джонсона-Лэрда. и расширен Уильямом А. Вудсом в книге «Значение и связи». Краткое изложение статьи Вудса гласит: «Идея процедурной семантики состоит в том, что семантику предложений естественного языка можно охарактеризовать с помощью формализма, значения которого определяются абстрактными процедурами, которые компьютер (или человек) может либо выполнить, либо рассуждать о них. В этой теории значение существительного — это процедура распознавания или порождения примеров, значение предложения — это процедура определения того, истинно оно или ложно, а значение действия — это способность совершить действие или совершить действие. скажите, было ли это сделано».

Сознание

Другими словами, необходимость заземления переносит нас с уровня теста Тьюринга по переписке , который является чисто символическим (вычислительным), к роботизированному тесту Тьюринга, который является гибридным символическим/сенсомоторным. Смысл основан на способности роботов обнаруживать, классифицировать, идентифицировать и воздействовать на вещи, к которым относятся слова и предложения (см. статьи о возможностях и категориальном восприятии ). С другой стороны, если символы (слова и предложения) относятся к самим битам «0» и «1», напрямую связанным с их электронной реализацией, которыми (любая?) компьютерная система может легко манипулировать (таким образом обнаруживать, классифицировать идентифицировать и действовать), то даже нероботизированные компьютерные системы можно назвать «сенсомоторными» и, следовательно, способными «заземлять» символы в этой узкой области.

Категоризировать — значит делать правильные вещи с правильными вещами . Классификатор должен быть в состоянии обнаружить сенсомоторные особенности членов категории, которые надежно отличают их от нечленов. Эти детекторы функций должны быть либо врожденными, либо приобретенными. Обучение может быть основано на методе проб и ошибок, руководствуясь обратной связью о последствиях правильной и неправильной категоризации; или, у представителей нашего языкового вида, обучение также может быть основано 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 по себе уже являются обоснованными названиями категорий. По мнению Харнада, в конечном итоге заземление должно быть сенсомоторным, чтобы избежать бесконечного регресса.

Таким образом, Харнад указывает на сознание как на второе свойство. Проблема обнаружения причинного механизма успешного выбора референта имени категории в принципе может быть решена когнитивной наукой. Но проблема объяснения того, как сознание может играть «независимую» роль в этом, вероятно, неразрешима, за исключением страха телекинетического дуализма . Возможно, заземления символов (т.е. роботизированной способности ТТ) достаточно, чтобы гарантировать наличие сознательного значения, но, опять же, возможно, и нет. В любом случае мы не можем надеяться стать мудрее — и в этом состоит методологическая точка зрения Тьюринга.

См. также

• Проблема привязки
• Категорическое восприятие
• Коммуникативное действие
• Сознание
• Официальный язык
• Формальная система
• Проблема с рамой
• Герменевтика
• Понимание естественного языка
• Интерпретация
• Система физических символов
• Прагматика
• Семантика
• Семиозис
• Семиотика
• Знак
• Знаковое отношение
• Расположенное познание
• Синтаксис
• Машина Тьюринга

Ссылки

Цитируемые работы

• Белпэме, Тони; Коули, Стивен Джон; Макдорман, Карл Ф., ред. (2009). Символ Заземление . Нидерланды: Издательская компания John Benjamins. ISBN  978-9027222510 .
• Блонден-Масси, А.; и др. (18–22 августа 2008 г.). Как значение закреплено в словарных определениях? . Семинар TextGraphs-3, 22-я Международная конференция по компьютерной лингвистике, Колинг, 2008 г., Манчестер. arXiv : 0806.3710 .
• Кангелози, А.; Харнад, С. (2001). «Адаптативное преимущество символического воровства над сенсомоторным трудом: обоснование языка в категориях восприятия» . Эволюция коммуникации . 4 (1): 117–142. doi : 10.1075/eoc.4.1.07can . hdl : 10026.1/3619 . S2CID   15837328 .
• Фодор, Дж. А. (1975). Язык мысли . Нью-Йорк: Томас Ю. Кроуэлл.
• Фреге, Г. (1952) [1892]. «О смысле и упоминании». Ин Гич, П.; Блэк, М. (ред.). Переводы философских сочинений Готлоба Фреге . Оксфорд: Блэквелл.
• Харнад, С. (1990). «Проблема заземления символов» . Физика Д. 42 (1–3): 335–346. arXiv : cs/9906002 . Бибкод : 1990PhyD...42..335H . дои : 10.1016/0167-2789(90)90087-6 . S2CID   3204300 .
• Харнад, С. (2000). «Разум, машины и Тьюринг: неразличимость неотличимых» . Журнал логики, языка и информации . 9 (4): 425–445. дои : 10.1023/А:1008315308862 . S2CID   1911720 . Специальный выпуск «Алан Тьюринг и искусственный интеллект»
• Харнад, С. (2001a). «Разум, машины и Сирл II: что плохого и правильного в аргументе Сирла о китайской комнате?» . В Бишопе, М.; Престон, Дж. (ред.). Очерки аргумента Сирла о китайской комнате . Издательство Оксфордского университета.
• Харнад, С. (2001b). «Нет простого выхода» . Науки . 41 (2): 36–42. дои : 10.1002/j.2326-1951.2001.tb03561.x .
• Харнад, С. (2003). «Может ли машина быть сознательной? Как?» . Журнал исследований сознания . 10 (4–5): 69–75.
• Харнад, С. (2005). «Познать — значит классифицировать: Познание — это категоризация» . В Лефевре, К.; Коэн, Х. (ред.). Справочник по категоризации . Эльзевир.
• Харнад, С. (2007). «Аннотационная игра: О Тьюринге (1950) о вычислительной технике, технике и интеллекте» . В Эпштейне, Роберт; Питерс, Грейс (ред.). Справочник по тесту Тьюринга: Философские и методологические проблемы в поисках мыслящего компьютера . Клювер.
• Сирл, Джон Р. (1980). «Умы, мозг и программы» (PDF) . Поведенческие и мозговые науки . 3 (3): 417–457. дои : 10.1017/S0140525X00005756 . S2CID   55303721 . Архивировано из оригинала (PDF) 23 сентября 2015 года.

Дальнейшее чтение

• Кангелози, А.; Греко, А.; Харнад, С. От роботизированного труда к символическому воровству: переход от базового уровня к категориям более высокого уровня. Connection Science 12 (2) 143–62.
• Макдорман, Карл Ф. (1999). Символы заземления посредством сенсомоторной интеграции. Журнал Общества робототехники Японии, 17 (1), 20–24. Онлайн-версия
• Макдорман, Карл Ф. (2007). Жизнь после метафоры системы символов. Исследования взаимодействия, 8 (1), 143–158. Онлайн-версия
• Пилишин, З.В. (1984). Вычисление и познание . Кембридж, Массачусетс: Массачусетский технологический институт/Брэдфорд.
• Таддео, Мариаросария и Флориди, Лучано (2005). Проблема обоснования символов: критический обзор пятнадцатилетних исследований. Журнал экспериментального и теоретического искусственного интеллекта , 17 (4), 419–445. Онлайн-версия
• Тьюринг, AM (1950) Вычислительная техника и интеллект. Разум 49 433–460 [Перепечатано в «Разуме и машинах» . А. Андерсон (редактор), Энгелвуд Клиффс, Нью-Джерси: Прентис Холл, 1964.]