TRAKTOWANIE IDEI

Człowiek Turinga idee traktuje w sposób  plastycz­ny: modeluje i przemodelowuje je tak, jak dziecko le­pi babki w piaskownicy. W’ poprzednich stuleciach większość wartych osiągnięcia celów oraz.-.większość ważnych pytań i odpowiedzi zdawała się trudna i od­legła. W tym przypadku Faust Goethego jest rzeczy­wiście archetypem wartości Zachodu, gdyż wiedza, do której aspirował, wymagała lat studiów i paktu z dia­błem. Faust mógł ją zdobywać tylko długotrwałym, męczącym osobistym .wysiłkiem, w duchowej i. fizycz­nej podróży. Podróż jest centralnym tematem litera­tury zachodnioeuropejskiej. Średniowieczny romans poszukiwaniu świętego Graala zapoczątkował tra­dycję, która nie zanikła do dziś. Niestrudzony bohater filmów i powieści od czasów pierwszej wojny świato­wej nadal w-samotnej wędrówce szuka samowiedzy.

ANALOGICZNY SPOSÓB

Mrówki nie myślą, nie płaczą, nie panikują, nie okazują lęku ani zadowolenia; one tylko działają. Ich działania są pozbawione treści i dokonują się we wspólnocie określonej tylko przez geometryczne wzo­ry żywych systemów produkcyjnych. W analogiczny sposób spojrzenie komputerowe re­dukuje wiele ludzkich zachowań do struktur geome­trycznych. Sam komputer, tak wszechmocny matema­tycznie i logicznie, jest dokładnie powiązaną matrycą prostych układów elektronicznych. Czyż nie jest mo­delem świata, w którym funkcjonuje z taką efektyw­nością? I czy nie pozwala to człowiekowi komputero­wemu na modelowanie nawet przestrzeni i czasu w strukturę dostosowaną do jego potrzeb?

NOWY ENTUZJAZM

Nowy jest natomiast entuzjazm wobec struktur, prze­konanie, że wszystko, co wiemy (a być może wszyst­ko, co istnieje), można zredukować do elementów nie bardziej skomplikowanych niż węzły w diagramach. Przekonanie to z pewnością kryje się za zdumiewają­cym twierdzeniem behawiorystów, że ludzie są me­chanizmami zdolnymi jedynie do niewielu prostych reakcji. Herbert Simon pisał: „Mrówka, traktowana jako zachowujący się system, jest całkiem prosta. Po­zorna złożoność jej zachowania w czasie jest głównie odbiciem złożoności środowiska, w którym się ona znajduje. Chciałbym zbadać tę hipotezę dokładniej, lecz zamiast słowa «mrówka» podstawić słowo «czło­wiek^’ (Sciences oj the Artificial, 24, 25). Wybór mrów­ki jest tu znamienny, mrówka bowiem, w odróżnieniu od psa lub kota, żyje w świecie dokładnie ustruktura- lizowanym i całkowicie określonym przez proste reak­cje.

ANALIZA STRUKTURALNA

Dla człowieka Turinga wiedza jest procesem, umiejętno­ścią. Człowiek lub komputer wie coś tylko wtedy, gdy może podać właściwą odpowiedź na postawione pra­widłowo pytanie. Ujęcie każdego problemu nadal ma charakter analityczny, ale jest w maksymalnym stop­niu powierzchowne, bowiem głębia, w sensie faustow- skim, nie wnosi nic do operacyjnej efektywności pro­gramu. Człowiek elektroniczny buduje wygodne hie­rarchie działań dzieląc zadanie na problemy, procedu­ry i subprocedury. Cel jest osiągnięty, gdy „subproble- my” są sprowadzone do prostych operacji na danych, oczywistych już na pierwszy rzut oka. W ten sposób z problemu jest odsączona cała złożoność, niknie ta­jemnica i głębia, wykreślone przez umysłowe dyspo­zycje programisty. Analiza strukturalna nie jest niczym nowym: przy­pomnijmy Kantowską rozwiniętą hierarchię ludzkiej wiedzy i doświadczenia w Krytyce czystego rozumu.

NA WŁASNY SPOSÓB

Na swój własny sposób, człowiek komputerowy za­chowuje, a nawet rozszerza, faustowską skłonność do analizy. Jednakże celem faustowskiej analizy było zrozumienie, „dotarcie do dna” problemu; dzielono pracowicie problem na części składowe, aby zbudować wyraźny obraz ich wzajemnych powiązań. Człowiek Turinga podejmuje analizę na ogół nie po to, by ro­zumieć, lecz po to, by działać. Program komputerowy nie jest statycznym opisem, ale zbiorem instrukcji. Jest teorematem logicznym, który dowodzi sam siebie w toku realizacji programu. Komputer ożywia sym­bole matematyczne i słowne, nakazuje im tańczyć tak, jak im zagra, a programista nigdy nie jest pewien, czy melodia jest właściwa, dopóki nie zobaczy tańca.

LINIE KODÓW

Niejasne lub nieznane linie kodów nie wzbogacają różnorodności, nie stanowią też w pracy programisty miłej niespodzianki: oznacza­ją po prostu fiasko programu. Nie jest przeto zasko­czeniem stwierdzenie Minsky’ego: „być może tak bę­dzie z człowiekiem, jak jest z maszyną: gdy w końcu zrozumiemy jego strukturę i program, osłab­nie w nas uczucie tajemniczości (a i samozadowole­nia)” (Steps toward Artificial Intelligence, 27). Inaczej mówiąc, logika symboliczna, na podstawie której funk­cjonuje komputer, wymaga w pełni jednokierunko­wego rozumienia. Co najmniej od czasów Leibniza ce­lem logików jest oświetlenie światłem rozumu mate­matycznego możliwie największych obszarów ludzkie­go doświadczenia. Programiści sztucznej inteligencji dążąc do tego celu poszli nawet dalej, niż wyobrażał: to sobie Leibniz, konstruują oni bowiem algorytmy nawet do imitowania paranoi, redukując w ten sposób irracjonalność do zbioru instrukcji komputera.

CEL SZTUCZNEJ INTELIGENCJI

Gdy dowód teoremu zosta­nie już rzeczywiście zrozumiany, jego treść wydaje się oczywista” (Steps toward Artificial Intelligence, 27). Celem sztucznej inteligencji jest ukazanie, że czło­wiek jest jedynie powierzchnią, powłoką, że nic mrocznego i tajemniczego nie kryje się w kondycji ludzkiej — nic, co nie mogłoby być oświetlone świa­tłem analizy operacyjnej. Jak każdy inny program, sztuczna inteligencja jest zbiorem instrukcji operowa­nia-danymi symbolicznymi: każdy symbol i każda in­strukcja są tak samo jasno określone i dostępne, jak wszystkie następne. Nie ma tu odcieni ani stopnio­wania, nic nie pozostaje nie zdefiniowane. Smutne do­świadczenia zakorzeniły w każdym programiście nie­chęć do tajemniczości: prawie każdy z nich spędził niezliczoną ilość godzin czyszcząc swój program, śle­dząc drobne błędy, które wkradły się do rozkazów, gdy je pisał lub przepisywał.

PARADOKSALNY FAKT

Paradoksalny jest dla niego fakt, iż mózg jest formalnym systemem neu­ronów, tworzących podłoże systemu nieformalnego, „a ten może, na przykład, układać kalambury, odkry­wać wzory, zapominać nazwiska, robić okropne błędy w szachach i tak dalej” (Godeł, Escher, Bach, 559). Klasyczny filozoficzny problem umysłu i materii zo­stał tu wyrażony w sposób całkowicie niezrozumiały dla każdego, kto nie żył w dwudziestym wieku. Śred­niowieczny metafizyk czy platonista uznałby to za nadzwyczaj powierzchowne ujęcie problemu. Jak mo­że zbiór sformalizowanych reguł stanowić podłoże ludzkiego intelektu, z jego dostępem do uniwersalnych pojęć prawdy i boskości? Mimo to Marvin Minsky, specjalista od sztucznej inteligencji, pisał: „Dla mnie «inteligencja» zdaje się oznaczać niewiele ponad ze­spół działań (performances), które akceptujemy, ale ich nie rozumiemy. Tak to zwykle bywa z pytaniem o    «głębię» w matematyce.

REAKCJE I BODŹCE

Noam Chomsky jest’ znany ze swych ataków na behawiorystyczne pojmowanie języka jako proste­go układu bodźców i reakcji. Wielu programistów zaj­mujących się sztuczną inteligencją określa swą pracę jako psychologię „humanistyczną”, ponieważ ich pro­gramy pomyślane są jako symulacja ludzkiego umysłu, gdy operuje on symbolami w skomplikowany sposób, nie zaś w celu naśladowania prostych reakcji łańcu­chów neuronowych. Lecz programiści ze swymi se­mantycznymi sieciami oraz behawioryści ze swymi skrzynkami Skinnera zgadzają się co do zasadniczej sprawy: wszystko, co zdarza się w umyśle lub w móz­gu, jest zgodne z regułami systemu formalnego. Re­guły te są ograniczone i pewnego dnia zostaną wyli­czone. Douglas Hofstadter, jeden z najbardziej myślą­cych ludzi Turinga, uczynił z tego główny przedmiot swej książki Godeł, Escher, .Bach.

CZŁOWIEK W PSYCHOLOGII

Psychologia” behawiorystyczna traktu­je człowieka jako kompleks czujących i reagującyc elementów, połączonych ze sobą w celu produkowa­nia ludzkich działań; nie ma tu mowy o głębokich, być może niepojętych, motywach i nieświadomych myślach. Socjologowie traktują zbiorowości istot ludz­kich w takich samych kategoriach operacyjnych, a ekonomiści traktują je jak maszyny kierujące się za­sadą przyjemności. Jakkolwiek technologia kompute­rowa niesamodzielnie wysunęła ten pogląd — rozwi­jał się on co najmniej od początku?stulecia — jednak­że wsparła go, dostarczając najbardziej, jak dotąd, nieodpartej metafory w słowniku nauk społecznych. Ludzie Turinga nie są rygorystycznymi behawiory- stami.

error: Content is protected !!