Teoria calculațională a minții - Computational theory of mind

Nu trebuie confundat cu Teoria calculației sau Pancomputaționalismul .

În filosofia minții , teoria calculațională a minții ( CTM ), cunoscută și sub numele de calculaționalism , este o familie de puncte de vedere care susțin că mintea umană este un sistem de procesare a informației și că cunoașterea și conștiința împreună sunt o formă de calcul . Warren McCulloch și Walter Pitts (1943) au fost primii care au sugerat că activitatea neuronală este computațională. Ei au susținut că calculele neuronale explică cunoașterea . Teoria a fost propusă în forma sa modernă de Hilary Putnam în 1967 și dezvoltată de doctorandul său, filosoful și omul de știință cognitiv Jerry Fodor în anii 1960, 1970 și 1980. În ciuda faptului că a fost puternic contestată în filozofia analitică în anii 1990 datorită lucrării lui Putnam însuși, John Searle și alții, viziunea este comună în psihologia cognitivă modernă și este presupusă de mulți teoreticieni ai psihologiei evoluției . În anii 2000 și 2010, viziunea a reapărut în filosofia analitică (Scheutz 2003, Edelman 2008).

Teoria computațională a minții susține că mintea este un sistem de calcul care este realizat (adică implementat fizic) prin activitatea neuronală din creier. Teoria poate fi elaborată în multe moduri și variază în mare măsură în funcție de modul în care este înțeles termenul de calcul. Calculul este de obicei înțeles în termenii mașinilor Turing care manipulează simbolurile conform unei reguli, în combinație cu starea internă a mașinii. Aspectul critic al unui astfel de model de calcul este acela că ne putem abstra de la anumite detalii fizice ale mașinii care implementează calculul. De exemplu, calculul adecvat ar putea fi implementat fie prin cipuri de siliciu, fie prin rețele neuronale biologice, atâta timp cât există o serie de ieșiri bazate pe manipulări de intrări și stări interne, efectuate conform unei reguli. Prin urmare, CTM susține că mintea nu este pur și simplu analogă cu un program de computer, ci că este literalmente un sistem de calcul.

Se spune adesea că teoriile computaționale ale minții necesită reprezentare mentală, deoarece „intrarea” într-un calcul vine sub forma unor simboluri sau reprezentări ale altor obiecte. Un computer nu poate calcula un obiect real, ci trebuie să interpreteze și să reprezinte obiectul într-o anumită formă și apoi să calculeze reprezentarea. Teoria computațională a minții este legată de teoria reprezentativă a minții prin aceea că ambele necesită ca stările mentale să fie reprezentări. Cu toate acestea, teoria reprezentativă a minții deplasează accentul pe simbolurile manipulate. Această abordare explică mai bine sistematicitatea și productivitatea. În viziunile originale ale lui Fodor, teoria calculațională a minții este, de asemenea, legată de limbajul gândirii . Limbajul teoriei gândirii permite minții să proceseze reprezentări mai complexe cu ajutorul semanticii. (Vezi mai jos în semantica stărilor mentale).

Lucrările recente au sugerat să facem o distincție între minte și cunoaștere. Construind din tradiția lui McCulloch și Pitts, teoria calculațională a cunoașterii (CTC) afirmă că calculele neuronale explică cunoașterea. Teoria computațională a minții afirmă că nu numai cunoașterea, ci și conștiința fenomenală sau calia , sunt computaționale. Adică CTM implică CTC. În timp ce conștiința fenomenală ar putea îndeplini un alt rol funcțional, teoria computațională a cunoașterii lasă deschisă posibilitatea ca unele aspecte ale minții să fie necomputaționale. Prin urmare, CTC oferă un cadru explicativ important pentru înțelegerea rețelelor neuronale, evitând în același timp contraargumente care se concentrează în jurul conștiinței fenomenale.

„Metafora computerului”

Teoria calculațională a minții nu este aceeași cu metafora computerului, comparând mintea cu un computer digital modern. Teoria computațională folosește doar unele dintre aceleași principii ca și cele găsite în calculul digital. În timp ce metafora computerului trasează o analogie între minte ca software și creier ca hardware, CTM este afirmația că mintea este un sistem de calcul. Mai precis, se afirmă că o simulare computațională a unei minți este suficientă pentru prezența reală a unei minți și că o minte poate fi cu adevărat simulată computațional.

„Sistem de calcul” nu înseamnă că înseamnă un computer electronic modern. Mai degrabă, un sistem de calcul este un manipulator de simboluri care urmează funcții pas cu pas pentru a calcula intrarea și a forma ieșirea. Alan Turing descrie acest tip de computer în conceptul său de mașină Turing .

Susținătorii timpurii

Unul dintre primii susținători ai teoriei computaționale a minții a fost Thomas Hobbes , care a spus: „Prin raționament, înțeleg calculul. un lucru a fost luat de la altul. Prin urmare, raționamentul este același lucru cu adunarea sau scăderea. " Întrucât Hobbes a trăit înainte de identificarea contemporană a computerului cu instanțierea procedurilor eficiente, el nu poate fi interpretat ca susținând în mod explicit teoria calculațională a minții, în sensul contemporan.

Imagine cauzală a gândurilor

La baza teoriei computaționale a minții se află ideea că gândurile sunt o formă de calcul, iar un calcul este, prin definiție, un set sistematic de reguli pentru relațiile dintre reprezentări. Aceasta înseamnă că o stare mentală reprezintă ceva dacă și numai dacă există o corelație cauzală între starea mentală și acel lucru anume. Un exemplu ar fi să vezi nori întunecați și să gândești „norii înseamnă ploaie”, unde există o corelație între gândirea norilor și ploaie, deoarece norii provoacă ploaie. Acest lucru este uneori cunoscut ca semnificație naturală . În schimb, există o altă latură a cauzalității gândurilor și aceasta este reprezentarea non-naturală a gândurilor. Un exemplu ar fi să vezi un semafor roșu și să gândești „roșu înseamnă oprire”, nu există nimic despre culoarea roșie care să indice că reprezintă oprire și, prin urmare, este doar o convenție care a fost inventată, similară cu limbile și abilitățile lor de a forma reprezentări. .

Semantica stărilor mentale

Teoria computațională a minții afirmă că mintea funcționează ca un operator simbolic și că reprezentările mentale sunt reprezentări simbolice; la fel cum semantica limbajului este caracteristicile cuvintelor și propozițiilor care se referă la semnificația lor, semantica stărilor mentale sunt acele sensuri ale reprezentărilor, definițiile „cuvintelor” limbajului gândirii . Dacă aceste stări mentale de bază pot avea un sens special la fel cum au cuvintele dintr-o limbă, atunci aceasta înseamnă că pot fi create stări mentale (gânduri) mai complexe, chiar dacă nu au mai fost întâlnite până acum. La fel cum propozițiile noi care sunt citite pot fi înțelese chiar dacă nu au mai fost întâlnite înainte, atâta timp cât sunt înțelese componentele de bază și este corect din punct de vedere sintactic. De exemplu: „Am mâncat budincă de prune în fiecare zi din aceste două săptămâni”. Deși este îndoielnic, mulți au văzut această configurație specială a cuvintelor, cu toate acestea, majoritatea cititorilor ar trebui să poată obține o înțelegere a acestei propoziții, deoarece este corectă din punct de vedere sintactic și părțile constitutive sunt înțelese.

Critică

S-au propus o serie de argumente împotriva concepțiilor fiziciste utilizate în teoriile minții computaționale.

O critică timpurie, deși indirectă, a teoriei computaționale a minții vine de la filosoful John Searle . În experimentul său de gândire cunoscut sub numele de camera chineză , Searle încearcă să respingă afirmațiile potrivit cărora agenții inteligenți artificial se pot spune că au intenționalitate și înțelegere și că aceste sisteme, deoarece se poate spune că sunt minți, sunt suficiente pentru studiul mintea umană. Searle ne cere să ne imaginăm că există un bărbat într-o cameră care nu are cum să comunice cu nimeni sau cu nimic în afara camerei, cu excepția unei bucăți de hârtie cu simboluri scrise pe ea care este trecută sub ușă. Cu hârtia, omul trebuie să folosească o serie de cărți de reguli furnizate pentru a returna hârtia care conține diferite simboluri. Necunoscute bărbatului din cameră, aceste simboluri sunt de limbă chineză, iar acest proces generează o conversație pe care un vorbitor de chineză din afara camerei o poate înțelege de fapt. Searle susține că bărbatul din cameră nu înțelege conversația chineză. Aceasta este în esență ceea ce ne prezintă teoria calculațională a minții - un model în care mintea pur și simplu decodează simbolurile și produce mai multe simboluri. Searle susține că aceasta nu este o înțelegere reală sau intenționalitate. Acest lucru a fost scris inițial ca o respingere a ideii că computerele funcționează ca mințile.

Searle a mai ridicat întrebări despre ceea ce constituie exact un calcul:

peretele din spatele meu implementează acum programul WordStar , deoarece există un tipar de mișcări ale moleculelor care este izomorf cu structura formală a WordStar. Dar dacă zidul implementează WordStar, dacă este un zid suficient de mare, implementează orice program, inclusiv orice program implementat în creier.

Obiecții precum Searle s-ar putea numi obiecții de insuficiență. Ei susțin că teoriile de calcul ale minții eșuează, deoarece calculul este insuficient pentru a explica o anumită capacitate a minții. Argumentele din calia, cum ar fi argumentul cunoașterii lui Frank Jackson , pot fi înțelese ca obiecții la teoriile computaționale ale minții în acest mod - deși urmăresc concepțiile fiziciste ale minții în general și nu teoriile computaționale în mod specific.

Există, de asemenea, obiecții care sunt direct adaptate pentru teoriile de calcul ale minții.

Putnam însuși (a se vedea în special Reprezentare și realitate și prima parte a Filozofiei reînnoirii ) a devenit un critic proeminent al computaționalismului din mai multe motive, inclusiv cele legate de argumentele de cameră chinezești ale lui Searle, întrebări ale relațiilor de referință lume-cuvânt și gânduri despre relația minte-corp. În ceea ce privește funcționalismul în special, Putnam a susținut în linii similare, dar mai generale decât argumentele lui Searle, că întrebarea dacă mintea umană poate implementa stări de calcul nu este relevantă pentru problema naturii minții, deoarece „orice sistem obișnuit deschis realizează fiecare automat finit abstract. " Computaționaliștii au răspuns urmărind să dezvolte criterii care să descrie ceea ce contează exact ca o implementare.

Roger Penrose a propus ideea că mintea umană nu folosește o procedură de calcul solidă pentru a înțelege și a descoperi complexitățile matematice. Acest lucru ar însemna că un computer complet Turing normal nu ar fi capabil să constate anumite adevăruri matematice pe care mintea umană le poate.

Pancomputaționalism

Susținătorii CTM se confruntă cu o întrebare simplă, dar importantă, al cărei răspuns s-a dovedit evaziv și controversat: ce este nevoie pentru ca un sistem fizic (cum ar fi o minte sau un computer artificial) să efectueze calcule? Un cont foarte simplu se bazează pe o mapare simplă între calcule matematice abstracte și sisteme fizice: un sistem efectuează calculul C dacă și numai dacă există o mapare între o secvență de stări individualizate de C și o secvență de stări individualizate printr-o descriere fizică a sistemul

Putnam (1988) și Searle (1992) susțin că acest cont simplu de cartografiere (SMA) banalizează importul empiric al descrierilor computaționale. După cum a spus Putnam, „totul este un automat probabilistic sub o anumită descriere”. Chiar și pietrele, pereții și gălețile de apă - contrar aparențelor - sunt sisteme de calcul. Gualtiero Piccinini identifică diferite versiuni ale pancomputaționalismului.

Ca răspuns la critica de banalizare și pentru a restricționa SMA, filosofii minții au oferit conturi diferite despre sistemele de calcul. Acestea includ de obicei cont cauzal, cont semantic, cont sintactic și cont mecanicist. În loc de o restricție semantică, contul sintactic impune o restricție sintactică. Contul mecanicist a fost introdus pentru prima dată de Gualtiero Piccinini în 2007.

Savanți de seamă

  • Daniel Dennett a propus modelul de proiecte multiple , în care conștiința pare liniară, dar este de fapt neclară și gappy, distribuită în spațiu și timp în creier. Conștiința este calculul, nu există un pas suplimentar sau „ teatru cartezian ” în care să devii conștient de calcul.
  • Jerry Fodor susține că stările mentale, cum ar fi credințele și dorințele, sunt relații între indivizi și reprezentări mentale. El susține că aceste reprezentări pot fi explicate corect numai în termenii unui limbaj de gândire (LOT) în minte. Mai mult, acest limbaj al gândirii în sine este codificat în creier, nu doar un instrument explicativ util. Fodor aderă la o specie de funcționalism, susținând că gândirea și alte procese mentale constau în primul rând în calcule care operează pe sintaxa reprezentărilor care alcătuiesc limbajul gândirii. În lucrările ulterioare ( Concepts and The Elm and the Expert ), Fodor a rafinat și chiar a pus la îndoială unele dintre opiniile sale computaționaliste originale și a adoptat o versiune foarte modificată a LOT (a se vedea LOT2 ).
  • David Marr a propus ca procesele cognitive să aibă trei niveluri de descriere: nivelul de calcul (care descrie acea problemă de calcul (adică, cartografierea intrărilor / ieșirilor) calculată de procesul cognitiv); nivelul algoritmic (care prezintă algoritmul utilizat pentru calcularea problemei postulate la nivel de calcul); și nivelul de implementare (care descrie implementarea fizică a algoritmului postulat la nivel algoritmic în materia biologică, de exemplu creierul). (Marr 1981)
  • Ulric Neisser a inventat termenul de „psihologie cognitivă” în cartea sa publicată în 1967 ( Psihologia cognitivă ), în care Neisser caracterizează oamenii ca sisteme dinamice de procesare a informațiilor ale căror operații mentale ar putea fi descrise în termeni de calcul.
  • Steven Pinker a descris un „instinct de limbă”, o capacitate integrată evoluată, de a învăța limba (dacă nu scris).
  • Hilary Putnam a propus funcționalismul pentru a descrie conștiința, afirmând că calculul este echivalentul conștiinței, indiferent dacă calculul funcționează într-un creier, într-un computer sau într-un „creier într-o cuvă”.
  • Georges Rey , profesor la Universitatea din Maryland , se bazează pe teoria reprezentativă a minții a lui Jerry Fodor pentru a produce propria sa versiune a unei Teorii Computaționale / Reprezentaționale a Gândirii.

Teorii alternative

Vezi si

Note

Referințe

  • Ned Block, ed. (1983). Lecturi în filosofia psihologiei, volumul 1. Cambridge, Massachusetts: Harvard University Press.
  • Tim Crane (2003). Mintea mecanică: o introducere filozofică în minți, mașini și reprezentare mentală. New York, NY: Routledge.
  • Shimon Edelman (2008) Computing the Mind: How the Mind Really Works .
  • Jerry Fodor (1975) Limba gândirii. Cambridge, Massachusetts: presa MIT .
  • Jerry Fodor (1995) Elm and the Expert: Mentalese and its Semantics. Cambridge, Massachusetts: presa MIT.
  • Jerry Fodor (1998) Concepte: Unde știința cognitivă a greșit. Oxford și New York: Oxford University Press.
  • Jerry Fodor (2010) LOT2: The Language of Thought Revisited. Oxford și New York: Oxford University Press.
  • C. Randy Gallistel Învățare și reprezentare. În R. Menzel (Ed) Teoria și comportamentul învățării. Vol 1 de Învățare și memorie - o referință cuprinzătoare. 4 vol. (J. Byrne, Ed). Oxford: Elsevier. pp. 227-242.
  • Harnad, Stevan (1994). „Calculul este doar o manipulare interpretabilă a simbolurilor: cognitia nu este” . Minti și Mașini . 4 (4): 379-390. doi : 10.1007 / bf00974165 . S2CID  230344 .
  • David Marr (1981) Vision: A Computational Investigation into the Human Representation and Processing of Visual Information. Cambridge, Massachusetts: presa MIT.
  • Steven Pinker (1997) Cum funcționează mintea .
  • Hilary Putnam (1979) Matematică, materie și metodă: lucrări filozofice, vol. 1. Cambridge, Massachusetts: presa MIT.
  • Hilary Putnam (1991) Reprezentare și realitate. Cambridge, Massachusetts: presa MIT.
  • Hilary Putnam (1995) Filozofia reînnoirii. Cambridge, Massachusetts: Harvard University Press.
  • Zenon Pylyshyn (1984) Computation and Cognition. Cambridge, Massachusetts: presa MIT.
  • Matthias Scheutz, ed. (2003) Computaționalism: noi direcții. Cambridge, Massachusetts: presa MIT.
  • John Searle (1992) Redescoperirea minții. Cambridge, Massachusetts: presa MIT.
  • Gualtiero Piccinini (2015). Calcul fizic: un cont mecanicist . NY, Oxford University Press.
  • Gualtiero Piccinini (2017) "Computation in Physical Systems", The Stanford Encyclopedia of Philosophy (Ediția vara 2017), Edward N. Zalta (ed.), URL = <https://plato.stanford.edu/archives/sum2017/entries / computation-physicalsystems />.

linkuri externe