Эссе на тему: "Может ли компьютер мыслить"

Кажется, что очень по-человечески описывать вещи вокруг нас в наших - человеческих - терминах. Возможно, это также является причиной того, почему вопрос «Могут ли компьютеры думать?» так популярен в современной философии.
Самым влиятельным человеком, который размышлял над этим вопросом, несомненно, является Алан Тьюринг (1912-1954). Алан Тьюринг задал этот вопрос в 1950 году и предложил тест, чтобы определить, может ли компьютер мыслить. Тьюринг, математик и пионер в области компьютерных наук, предположил, что когда-нибудь достаточно продвинутый компьютер сможет мыслить и иметь некоторую форму сознания. Как бы мы узнали, был ли компьютер в сознании? Тьюринг предположил, что если компьютер и человек были бы спрятаны за экраном, а другому человеку было бы поручено допросить каждого из них, было бы разумным сделать вывод, что компьютер находился в сознании, если следователь не смог бы отличить компьютер от человека.
Было предложено много вариантов теста Тьюринга, некоторые из которых проделывал сам Тьюринг, и есть ежегодные конкурсы, основанные на тесте Тьюринга. До сих пор ни один компьютер не прошел тест Тьюринга.
Является ли тест Тьюринга значимым и действительным? Может ли компьютер думать?
Чтобы ответить, мы должны сначала спросить: что мы подразумеваем под «думать»? Мы имеем в виду умственный акт. Каковы его характеристики? Было предложено несколько правдоподобных характеристик - свобода воли, ограниченный доступ (только мыслитель испытывает свои мысли), неисправимость (только мыслитель точно знает содержание своей мысли), квалиа (грубый сенсорный опыт) и т. д. Но также для умственных действий необходима однозначная характеристика: интенциональность.
Интенциональность - это направленность психического акта в другую сторону. Интенциональность - это «возможность» мысли. Когда я думаю о погоде или о своем начальнике, я думаю о чем-то или о ком-то, кроме самого моего умственного действия. Вещи без разума не имеют первичной интенциональности. Камень или дерево по сути не «о чем-то». Ментальный акт может придать объекту вторичную интенциональность (это дерево напоминает мне о весне), но интенциональность передается, а не присуща.
Компьютеры, безусловно, имеют вторичную интенциональность, переданную им программистами и пользователями. Но чтобы иметь разум, у компьютера должна быть первичная интенциональность. Если бы компьютер проявил действия, которые не были алгоритмическими, он (в этом отношении) больше не был бы компьютером. Никакое количество или изобретательность программирования не могут позволить компьютеру думать. Умственные действия по своей природе не вычислительные. Ум превосходит себя и обращается к другому.
Общепринятое отношение к современным компьютерам состоит в том, что такие машины являются строго арифметическими устройствами. Хотя верно, что машины были впервые созданы для выполнения повторяющихся арифметических операций, они способны выполнять другие нечисловые задачи. Суть компьютера заключается в манипулировании символами - это лишь историческая случайность, когда в первом приложении использовались числовые символы. Это неверное представление о компьютере как о строго числовом устройстве приводит к тому, что многие не могут воспринимать компьютер как устройство, демонстрирующее интеллектуальное поведение, поскольку для этого потребуется сократить процесс до числового.
По мнению А. Б. Барского : «именно ассоциативное мышление лежит в основе распознавания, движения, управления, принятия решений. Это в значительно большей степени приближает нас к проблемам искусственного интеллекта, в то же время логически подводя к моделям управления в экономике, бизнесе, финансах, производстве и т.д.»
Такое утверждение широко оспаривается как современными, так и традиционными философами, и эта статья призвана рассмотреть как проблемы, так и сильные стороны при определении того, может ли компьютер выразить подлинное понимание, аналогичное «роботу».
Концепция сравнения поведения людей и машин в n-мерном континууме признает различия, а также сходства. Например, распространенным аргументом против машинного интеллекта является то, что мозг - это живое существо, а машина - нет. В нашем континууме мы просто признаем измерение жизни и отмечаем, что машины и люди занимают разные позиции в этом измерении.
Человек определяет мышление как деятельность исключительно и исключительно человека. Поэтому любое такое поведение в машинах должно называться мышлением как поведение.
Любой компьютер, которым вы пользуетесь, представляет собой не что иное, как расширенное кодирование единиц и нулей, манипулируемое таким образом, чтобы быть завершенным.
Одним из наиболее интересных направлений исследований в этой области является «искусственный интеллект», который довольно широко используется для описания достижений в области компьютерных наук, которые пытаются выполнять функции, аналогичные работе человеческого разума. Реакция многих людей на утверждения об интеллектуальном поведении с помощью машин, кажется, указывает на то, что они принимают такие утверждения, чтобы подразумевать полную функциональную эквивалентность между машиной и человеческим мозгом.
Таким образом, аргумент о том, что компьютеры могут думать, утверждает, что любой правильно запрограммированный компьютер ведет к подлинному пониманию или способности мыслить.
Такие применения компьютерных технологий были предложены некоторыми из первых фигур в эпоху компьютерных технологий. Например, американский математик Джон фон Нейман начал понимать понятие компьютера как «мыслительной машины» в 1940-х годах.
Первые пионеры вычислительной техники были убеждены, что многочисленные реальные приложения искусственного интеллекта уже не за горами. Например, в начале 1950-х годов ожидалось, что практические компьютерные системы для машинного перевода будут работать в течение «года или двух». Но эти ранние усилия основывались на реальности, что имитировать функции человеческого мозга было гораздо сложнее, чем первоначально ожидалось.
Таким образом, область компьютерных наук была направлена ​​на поиск более гибких приложений, таких как обработка бизнес-данных и научные вычисления, области, в которых компьютеры оказались чрезвычайно успешными.