Strona używa cookies (ciasteczek). Dowiedz się więcej o celu ich używania i zmianach ustawień. Korzystając ze strony wyrażasz zgodę na używanie cookies, zgodnie z aktualnymi ustawieniami przeglądarki.    X

(Nie)doskonała (nie)sztuczna inteligencja cz. 2

Poprzedni wpis w pigułce:

Aby radzić sobie ze złożonymi problemami świata w jakim żyjemy, umysł wykorzystuje reprezentacje mentalne środowiska zewnętrznego, na których przeprowadza operacje. Jest to analogia myślenia i programu komputerowego, postulowana przez CRUM, czyli hipotezę komputacyjno – reprezentacyjnego rozumienia umysłu.

CRUM w praktyce

Jak skutecznie badania?

Próbując wyjaśnić dowolny proces umysłowy należy stworzyć teorię. Powinna ona określać jaki typ reprezentacji jest wykorzystywany, a jeśli to możliwe – podawać konkretne zestawy takich danych. Dobrze jest również zdefiniować procesy, które operują podanymi reprezentacjami.

Prawidłowe sformułowanie teorii jest istotne w formalizacji i tworzeniu modelu obliczeniowego. Model służy do interpretacji reprezentacji i procesów przez znaną nam już analogię. Na tym etapie projektuje się algorytmy i struktury danych, które następnie zostaną zaimplementowane z wykorzystaniem dowolnego języka programowania. Oczywiście dowolność nie oznacza totalnej anarchii, dobrą praktyką będzie dobranie języka do problemu jaki rozpatrujemy i platformy (sprzętowej lub programistycznej) na której program ma działać.

Planowanie jako problem w badaniach, problem do zbadania i metaproblem w innych zagadnieniach

Planowanie to inaczej projektowanie sekwencji zdarzeń, które mają doprowadzić obiekt ze stanu wyjściowego do celu, poprzez różne stany przejściowe. Dobry plan, oprócz celu i drogi do niego, zawiera również alternatywne odpowiedzi systemu, uwzględniające zmienne stany przejściowe.

r   e   k   l   a   m   a

W przypadku rozważań nad umysłem trzeba pamiętać, że plan nie zawsze jest algorytmem. Uniemożliwia to złożoność problemowa świata. W ramach jednej ścieżki planowania uwzględnia się wiele algorytmów, które operują jedynie określonymi reprezentacjami. Jeśli w tej chwili nie jest to w pełni zrozumiałe, powinno stać się nieco jaśniejsze po rozpatrzeniu przykładu z dojściem na przystanek.

Zanim to jednak nastąpi, chcę wyjaśnić, dlaczego proces, o którym mówimy, sprawia tak wiele problemów.

Po pierwsze, rozwiązując dowolne zagadnienie, musimy zaplanować kolejne kroki jakie będziemy wykonywać, choćby wspomniane wyżej: tworzenie teorii, modeli obliczeniowych, a następnie implementacja. Odpowiednie zaplanowanie pracy zwiększa prawdopodobieństwo otrzymania satysfakcjonujących wyników.

Po drugie, planowanie jest procesem, jaki w ramach CRUM należy wyjaśnić. Umysł, na podstawie pojęć i reguł, tworzy sekwencje, które powinny doprowadzić do stanu końcowego, ale wydaje się, że one same w sobie nie są i nie mogą być regułami. Na razie problem ten pozostaje otwarty.

Po trzecie, planowanie jest procesem, bez którego niemożliwe, a przynajmniej bardzo trudne, byłoby rozwiązanie innych problemów. Prawdopodobnie wyjaśnienie planowania samego w sobie znacznie ułatwi rozpatrywanie zagadnień, które zawierają jego elementy.

Komunikacja miejska 101: planowanie i elementy decyzji

Zadanie: dotrzeć z punktu A do punktu B.

Czynniki umożliwiające rozwiązanie (niewykluczające się): znajomość drogi lub sposobu dotarcia.

Założenie: nie znam dokładnej drogi, a nawet, gdybym znał, nie mam odpowiedniego pojazdu i nie mogę dotrzeć tam pieszo. Znam jednak sposób dotarcia - muszę wsiąść do tramwaju linii X, odjeżdżającego z przystanku Z1. Rozwiązanie alternatywne: wsiąść do autobusu linii Y, odjeżdżającego z przystanku Z2.

Decyzja to wybór najlepszej drogi prowadzącej do stanu docelowego, czyli najlepszego planu. Pozwolę sobie na razie pominąć filozoficzne rozważania na temat znaczenia przymiotnika "dobry", również w jego najwyższym stopniu.

Przystanek Z1 jest bliżej, ponadto nie lubię zatłoczonych autobusów. Zatem lepsza w tym przypadku będzie podróż tramwajem i taka też jest pierwsza decyzja w tym procesie.

Kolejnym krokiem jest zaplanowanie opuszczenia mieszkania i dojścia na odpowiedni przystanek. Mogę po prostu wyjść, tak jak stoję/siedzę, ale niegłupie byłoby sprawdzenie rozkładu jazdy mojego tramwaju. Potrafię wykorzystać w tym celu komputer z dostępem do internetu, udało się. Wiem, że na ten przystanek idę w normalnym tempie ok. 5 minut, a tramwaj odjeżdża za 10. Decyduję jednak, że wyjdę w tej chwili. Ponieważ proces decyzyjny wyłonił najlepszą możliwą ścieżkę, po opuszczeniu mieszkania zamykam drzwi na klucz, myślę, że to dość sprytne posunięcie.

Mentalna mapa informuje mój umysł o tym, że jest kilka dróg prowadzących na przystanek, wybieram zatem najkrótszą lub najłatwiejszą.

W tym momencie pragnę wyjaśnić, dlaczego ten plan nie jest algorytmem. Wyobraźmy sobie, że istnieje tylko jedna droga prowadząca na przystanek i że jest ona zdefiniowana w terminach pojęć i reguł, tworzących algorytm. W pewnym kroku moim punktem odniesienia jest drzewo - wiąz albo buk (w tym przypadku to nieistotne, ale świetny użytek zrobił z nich Hilary Putnam w tekście "Mózgi w naczyniu").

Reguła algorytmu głosi - jeśli widzisz to konkretne drzewo, skręć w lewo. Gdyby drzewo zostało ścięte, algorytm nie powinien zadziałać, a ja nie powinienem dojść na przystanek. Jednak intuicyjnie wiemy, że zdrowy umysłowo człowiek poradziłby sobie z taką przeszkodą.

Co innego, gdy istnieje wiele dróg - wówczas w przypadku braku możliwości dokończenia jednego algorytmu, uruchomiłby się kolejny, ale to spowodowałoby spóźnienie się na tramwaj.
Nic nie stoi na przeszkodzie, by algorytmy były odpowiedzialne np. za pewne umiejętności matematyczne, w tym tak proste jak dodawanie liczb, jednak ten temat chciałbym rozwinąć przy innej okazji.

Krótkie podsumowanie

Jak widać, we wstępnych etapach rozważań nad umysłem nie sposób uniknąć pewnych uproszczeń. Mogłem dodać, że po zamknięciu drzwi wyjąłem klucz i wziąłem go ze sobą, ale taki stopień szczegółowości jest w tym momencie zbędny. Zbędne byłoby również opisywanie drogi na przystanek z uwzględnieniem wszystkich aspektów świadomości (temat relacji między świadomością a inteligencją jest rozległy) i doznań zmysłowych, zwłaszcza propriocepcji.

Na koniec uprzejmie informuję i wyjaśniam, iż wszystko to, co robi się w ramach CRUM różni się od sztucznej inteligencji rozumianej jako wyzwanie inżynieryjne. Inżynieria sztucznej inteligencji dąży do stworzenia niezawodnych systemów lub urządzeń, działających szybciej i sprawniej niż człowiek. I chwała jej za to! Nie można zapominać o tym, że w badaniach nad umysłem czerpie się z dokonań wielu dziedzin nauki. Jednak zrozumienie umysłu wymaga również zrozumienia sytuacji, w których umysł się myli. Właśnie dlatego program analogiczny do myślenia nie może być doskonały.

Mam nadzieję, że każdemu tworzy się w umyśle ogólny zarys tego, w jaki sposób można posługiwać się hipotezą CRUM i jakie zagadnienia należy badać. Jest to dopiero początek długiej i niezwykle fascynującej drogi do zrozumienia tego, dzięki czemu w ogóle funkcjonujemy jako ludzie. Ponadto jest to tylko jedno z wielu podejść w badaniach nad umysłem, chociaż CRUM jest obecnie najczęściej wykorzystywaną hipotezą.
W niezbyt odległej przyszłości postaram się wyjaśnić co uwzględnia dobra teoria, jakie są kryteria jej oceny, oraz jakie pojawiają się możliwości i ograniczenia. Zapraszam do dalszej lektury każdego, kogo choćby w najmniejszym stopniu interesuje ta tematyka.

 

hobby inne

Komentarze