nie jest

Obliczanie jest tylko interpretowaln¡ manipulacj¡
∗
symbolami; poznanie ni¡ nie jest
Stevan Harnad
9 maja 2013
University of Southampton
Streszczenie
Obliczanie jest interpretowaln¡ manipulacj¡ symbolami. Symbole s¡ przedmiotami, którymi si¦ manipuluje na podstawie ich ksztaªtów, które to ksztaªty s¡ arbitralne w odniesieniu do tego, co mo»e by¢ zinterpretowane jako
ich znaczenie. Nawet je±li si¦ akceptuje tez¦ Turinga/Churcha mówi¡c¡, »e
obliczanie jest wyj¡tkowe, uniwersalne i bardzo bliskie wszechmocno±ci, nie
wszystko jest komputerem, poniewa» nie wszystkiemu mo»na nada¢ systematyczn¡ interpretacj¦; a z pewno±ci¡ nie wszystkiemu mo»na nada¢ ka»d¡
systematyczn¡ interpretacj¦. Ale nawet po odró»nieniu komputerów i obliczania od innych rodzajów rzeczy, stany umysªowe nie b¦d¡ jedynie realizacjami
prawidªowych systemów symboli z powodu problemu ugruntowania symboli:
interpretacja systemu symboli nie jest wewn¦trzn¡ cz¦±ci¡ systemu; jest ona
nadana (narzucona z zewn¡trz) systemowi przez interpretatora. Nie jest to
prawd¡, natomiast, o naszych my±lach. Musimy, w zwi¡zku z tym, by¢ czym±
wi¦cej ni» komputerami. Moim domysªem jest to, »e znaczenia naszych symboli s¡ ugruntowane w podªo»u (substrate ) naszych zdolno±ci robotycznych do
interakcji z realnym ±wiatem przedmiotów, zdarze« i stanów rzeczy, a nasze
symbole s¡ interpretowalne jako ich dotycz¡ce.
Sªowa kluczowe:
Przyczynowo±¢, poznanie, obliczanie, ±wiadomo±¢, ci¡gªo±¢, realizacja (implementation), robotyka, przetwarzanie sensomotoryczne, semantyka,
systemy symboli, skªadnia, maszyna Turinga, test Turinga
Ojcowie nowoczesnej teorii obliczeniowej (Church, Turing, Gödel, Post, von Neumann) byli matematykami i logikami. Nie popeªnili oni bª¦du i nie uznawali si¦ za
psychologów. Ich nast¦pcy potrzebowali paru wi¦cej dziesi¦cioleci aby zacz¡¢ myli¢
obliczanie z poznaniem (Fodor 1975, Newell 1980, Pylyshyn 1984, Dietrich 1990).
Zanim b¦dziemy mogli uporz¡dkowa¢ to pomieszanie, musimy najpierw doj±¢ do
porozumienia, czym jest obliczanie (du»o trudniej b¦dzie si¦ zgodzi¢ na to, czym
jest poznanie, ale b¦d¡c kartezja«skimi podmiotami poznawczymi, przyjmijmy ostensywn¡ denicj¦ poznania). Pozwólcie mi od razu oznajmi¢, »e podpisuj¦ si¦
pod tym, co przyj¦ªo si¦ nazywa¢ tez¡ Turinga - Churcha (Church/Turing Thesis, CTT) (Church 1956), która jest oparta na zbie»nym dowodzie, »e wszystkie
niezale»ne próby formalizacji tego, co matematycy rozumiej¡ przez "obliczanie" lub
"efektywn¡ procedur¦", nawet je±li zewn¦trznie wygl¡daªy na ró»ne, okazywaªy si¦
równowa»ne (Galton 1990).
Systemy manipulacji symbolami i teza Turinga-Churcha Zgodnie ze wszystkimi
notacyjnymi odmianami tego, co mogliby±my sªusznie nazwa¢ Maszynami Turinga,
obliczanie jest po prostu manipulacj¡ egzemplarzami symboli [symbol tokens ] opart¡
∗ Minds
and Machines vol.4, nr 4, 1994
1
na ksztaªtach tych symboli (Turing 1990). Najcz¦stszym obrazkiem jest jaka±
maszyna z ta±m¡ zapisan¡ symbolami; gªowica czytaj¡ca mo»e przesuwa¢ ta±m¦ do
przodu lub do tyªu, mo»e j¡ równie» zatrzyma¢; potra tak»e czyta¢, wypisywa¢ lub
zast¦powa¢ symbole. Maszyna ta jest zbudowana w taki sposób, »e to co robi (czyta,
zapisuje, porusza, zatrzymuje) jest wyznaczone przez stan w jakim si¦ aktualnie znajduje, w jakie inne stany mo»e przechodzi¢ oraz jaki symbol jest wªa±nie czytany (
na przykªad, stan ten mo»e by¢ czym±, co zachowuje si¦ zgodnie z reguª¡ "czytaj,
je±li odczytywany jest symbol 1, przesu« ta±m¦ w lewo i powró¢ do tego stanu;
je±li czytanym symbolem jest 0, zatrzymaj ta±m¦"). Wszystko, co matematycy, logicy i informatycy zdoªali dot¡d osi¡gn¡¢ za po±rednictwem wynikania logicznego,
oblicze« i dowodu mo»e by¢ wykonane przez t¡ maszyn¦ z pomoc¡ takich elementarnych operacji, jak wy»ej opisane. Mówi¦ "dot¡d", poniewa» pozostaje wci¡»
otwarte pytanie, czy ludzie mog¡ "oblicza¢" rzeczy, które nie s¡ obliczalne w sensie
formalnym: je±li by mogli, wówczas CTT byªaby faªszywa. Z tego powodu teza ta
nie jest twierdzeniem, podlegaj¡cym dowodowi, ale indukcyjnym przypuszczeniem
wspieranym przez oczywisto±¢; oczywisto±¢ ta jednak dotyczy raczej wªasno±ci formalnych (skªadniowych), ni» zycznych czy empirycznych. Istnieje naturalne uogólnienie CTT do systemów zycznych (CTTP). Wedªug CTTP, wszystko, co mo»e
zrobi¢ dyskretny, zyczny system (czy te» wszystko, co ci¡gªy zyczny system mo»e
- w takim przybli»eniu, w jakim sobie »yczymy - wykona¢) mo»na osi¡gn¡¢ przez
obliczanie. CTTP wyst¦puje w dwóch odmianach: jako sªaba i mocna CTTP, w
zale»no±ci od tego, czy teza ta mówi, »e wszystkie zyczne systemy s¡ formalnie
równowa»ne komputerom, czy te» gªosi, »e s¡ one po prostu komputerami. Nie
jest to szczególnie istotne do czasu, kiedy przejdziemy poni»ej do wªasno±ci niezale»no±ci realizacji [implementation-independence ], a wtedy oka»e si¦, »e rozró»nienie
to podnosi rzeczywiste problemy komputacjonalizmu (tezy mówi¡cej, »e poznanie
jest tylko rodzajem obliczenia, C=C - Cognition=Computation), tezy, która tak»e
wyst¦puje w sªabej i mocnej wersji. Na razie jednak wystarczy je±li b¦dziemy brali
pod uwag¦ tylko jedn¡, nie zró»nicowan¡ CTTP. S¡ ludzie w¡tpi¡cy w prawdziwo±¢
CTTP i s¡ tak»e tacy, którzy w¡tpi¡ zarówno w prawdziwo±¢ CTT, jak i CTTP.
Dla takich ludzi obliczanie jest albo czym±, czego jeszcze nie udaªo si¦ sformalizowa¢, albo te» jest czym± nieformalizowalnym. Oczywi±cie to, co si¦ potwierdza,
lub czemu si¦ zaprzecza w hipotezach wy»szego poziomu ª¡cz¡cych obliczanie z
poznaniem b¦dzie odmienne w poj¦ciu tych, którzy akceptuj¡ i tych, którzy nie akceptuj¡ CTT. Ci, którzy tez¦ t¡ odrzucaj¡, s¡ du»o bardziej skªonni, na przykªad,
do zaprzeczania komputacjonalizmowi. W zwi¡zku z tym chc¦ zaznaczy¢, »e akceptuj¦ tez¦ Turinga-Churcha, zarówno w jej formalnej, jak i zycznej wersji (CTT i
CTTP), jednak»e równie» b¦d¦ argumentowaª przeciwko C=C.
Wci¡» s¡ dwa istotne skªadniki denicji
obliczania, które opu±ciªem. Pierwszy z nich jest kontrowersyjny i zazwyczaj nie
traktuje si¦ go jako cz¦±¢ tej denicji: formalne obliczanie jest czyst¡ manipulacj¡
symbolami, z operacjami na symbolach (czytanie, wypisywanie, przesuwanie, zatrzymanie) opartymi, jak ju» stwierdziªem, na ksztaªtach tych symboli. Takie operacje w oparciu o ksztaªty s¡ zazwyczaj nazywane "syntaktycznymi", w odró»nieniu
od "semantycznych" operacji, które byªyby oparte raczej na znaczeniach symboli,
ni» na ich ksztaªtach. Znaczenie nie wchodzi w skªad denicji formalnego obliczania. Przypomnij sobie, »e kiedy po raz pierwszy uczono ci¦ arytmetyki (czy algebry
lub teorii zbiorów) formalnie, symbole (w arytmetyce "0", "1", "+", "=", etc.)
wprowadzano jako "pierwotne, nie deniowane terminy" - chocia» oczywi±cie ju»
intuicyjnie i praktycznie wiedziaªe± co one znacz¡ - a nast¦pnie poznaªe± reguªy
ª¡czenia tych terminów ze sob¡ w poprawne formuªy i wyprowadzania z nich innych poprawnych formuª za pomoc¡ zasad logiki i dowodu. Wszystkie te reguªy
Systematyczna interpretowalno±¢
2
byªy zasadniczo syntaktyczne. W »adnym miejscu nie u»yto znaczenia symbolu do
uzasadnienia tego, co wolno z tymi symbolami robi¢. Jednak, chocia» o tym nie
wspominano, istota uczenia si¦ formalnej matematyki (czy logiki lub programowania) polega na tym, »e wszystkie te manipulacje symbolami s¡ w jaki± sposób
znacz¡ce ("+" faktycznie zgadza si¦ z tym co mamy na my±li dodaj¡c rzeczy do
siebie, a "=" rzeczywi±cie odpowiada temu, co rozumiemy przez równo±¢). To nie
byªa jedynie pozbawiona znaczenia gra syntaktyczna. Zatem, chocia» zazwyczaj pozostaje to nie stwierdzone, jest wci¡» kryterialn¡, je±li nie denicyjn¡ cech¡ obliczania to, »e manipulacje symbolami musz¡ by¢ semantycznie interpretowalne - i to nie
tylko lokalnie, ale globalnie: wszystkie te interpretacje symboli i manipulacji musz¡
sobie wzajemnie odpowiada¢, jak to ma miejsce w arytmetyce, na poziomie symboli indywidualnych, formuª i ci¡gów formuª. Wszystkie te interpretacje musz¡
mie¢ systematyczny sens, zarówno w caªo±ci, jak i w cz¦±ci (Fodor i Pylyshyn
1988). To kryterium semantycznej interpretowalno±ci (przezwane "zniewoleniem
deszyfrantów" ["cryptographers constraint "], poniewa» wymaga, aby system symboli byª dekodowalny tak, aby miaª systematyczny sens) niecz¦sto si¦ spotyka: ªatwo
jest zebra¢ gar±¢ dowolnych symboli i sformuªowa¢ arbitralne, ale systematyczne
reguªy manipulacji tymi symbolami, nie zapewnia to jednak istnienia jakiegokolwiek sposobu sensownej interpretacji (Harnad 1994a).
Ta sytuacja jest w jaki± sposób
analogiczna do przysªowiowych maªp przy maszynie do pisania: zazwyczaj przywoªujemy ten obrazek aby rozwa»y¢ prawdopodobie«stwo przypadkowego napisania przez te maªpy ust¦pu z Szekspira. Ale równie dobrze mo»emy sobie wyobrazi¢
te maªpy systematycznie wypisuj¡ce niezliczone, nast¦puj¡ce po sobie, tworz¡ce
regularno±ci reguªy: jakie jest prawdopodobie«stwo, »e który± z takich syntaktycznych systemów b¦dzie dekodowalny w sensowny sposób? (Zauwa», »e nie pytam
jak mogliby±my je zdekodowa¢, ale czy w ogóle jaka± maj¡ca znaczenie interpretacja jest mo»liwa, niezale»nie od tego, czy mogliby±my tak¡ interpretacj¦ znale¹¢).
Innymi sªowy, zbiór systematycznie interpretowalnych formalnych systemów symboli jest z pewno±ci¡ znacznie mniejszy ani»eli zbiór formalnych systemów symboli, i je»eli wytwarzanie nieinterpretowalnych systemów symboli jest obliczaniem w
ogóle, z pewno±ci¡ lepiej opisuje je okre±lenie trywialne obliczanie, podczas gdy ten
rodzaj obliczania, którym jeste±my zainteresowani (czy jeste±my matematykami,
czy te» psychologami), jest obliczaniem nietrywialnym (nontrivial computation):
mianowicie rodzaj, który ma systematyczny sens. System symboli jedynie z dwoma
stanami: "0" i "1" interpretowany odpowiednio: "»ycie jest jak obwa»anek" i "»ycie
nie jest jak obwa»anek", jest trywialnym systemem symboli. Arytmetyka i j¦zyk
angielski s¡ systemami nietrywialnymi. Systemy trywialne maj¡ niezliczone arbitralne "dwójki": mo»na zamienia¢ ze sob¡ wzajemnie interpretacje ich symboli i
wci¡» my±le¢ o spójnej semantyce (np.: zamieni¢ ze sob¡ wzajemnie obwa»anek i
nie-obwa»anek w przykªadzie powy»ej). Nietrywialne systemy symboli zasadniczo
nie maj¡ niesprzecznie interpretowalnych "dwójek", a je±li maj¡, s¡ one kilkoma
±ci±le okre±lonymi, dowodliwymi wyj¡tkami (jak zamienno±¢ koniunkcji\negacji i
dysjunkcji\negacji w klasycznym rachunku zda«). Generalnie nie mo»na jednak
dowolnie zamienia¢ interpretacji w arytmetyce, j¦zyku angielskim, czy LISP-ie, i
dalej oczekiwa¢, »e system b¦dzie w stanie d¹wiga¢ ci¦»ar systematycznej interpretowalno±ci (Harnad 1994a). Spróbujmy na przykªad w j¦zyku angielskim zamieni¢
interpretacje prawdy vs. faªszu czy nawet sªów czerwony i zielony, nie wspominaj¡c
ju» o takich funktorach, jak "je±li" i "nie": zbiór wyra»e« angielskich nie b¦dzie
niesprzecznie interpretowalny po takiej arbitralnej, niestandardowej interpretacji;
aby go takim uczyni¢ trzeba by byªo zmieni¢ interpretacj¦ ka»dego symbolu, dostosowuj¡c te zmiany systematycznie do pierwszej zamiany interpretacji. To wªa±nie
Obliczanie: trywialne versus nietrywialne
3
ta sztywno±¢ i wyj¡tkowo±¢ systemu w odniesieniu do standardowej , "zamierzonej"
interpretacji, decydowaªa b¦dzie, jak s¡dz¦, o rozró»nieniu pomi¦dzy nietrywialnymi a trywialnymi systemami symboli. Podejrzewam równie», »e ró»nica pomi¦dzy
nimi b¦dzie raczej typu "wszystko albo nic", ani»eli kwesti¡ stopnia. Komputer, w
takim razie, b¦dzie zyczn¡ realizacj¡ (implementation) jakiego± systemu symboli
- systemu dynamicznego, którego stany i sekwencje stanów s¡ interpretowalnymi
obiektami (podczas, gdy w statycznym formalnym systemie symboli te obiekty s¡
po prostu znakami (rysunkami) na papierze). Uniwersalna Maszyna Turinga jest
abstrakcyjn¡ idealizacj¡ klasy realizacji systemów symboli; komputer cyfrowy jest
konkretnym zycznym urzeczywistnieniem tego systemu symboli. My±l¦, »e ±ciana,
na przykªad, jest jedynie realizacj¡ trywialnego obliczania, i skutkiem tego - je±li
omawiane rozró»nienie: trywialny/nietrywialny mo»na formalnie wyliczy¢ (opracowa¢) - ±cian¦ mo»na wyª¡czy¢ z klasy komputerów (lub wª¡czy¢ jedynie jako
trywialny komputer).
Niezale»no±¢ [od] realizacji [Implementation Independence ]
Jeste±my zatem
zainteresowani jedynie nietrywialnym obliczaniem. Oznacza to symbole, na których
operacje przeprowadza si¦ jedynie na podstawie ich ksztaªtu, ale niemniej poddaj¡ce si¦ systematycznej interpretacji. Innymi sªowy chodzi o znacz¡ce systemy symboli. Tego kryterium sensowno±ci (posiadania znaczenia, meaningfulness ) potrzebujemy nie tylko po to, aby skupi¢ uwag¦ na nietrywialnym obliczaniu, ale tak»e,
aby wskaza¢ na drug¡ znacz¡c¡ wªasno±¢ obliczania, o której ju» wspominaªem:
Ksztaªty egzemplarzy symboli musz¡ by¢ arbitralne. Arbitralne w odniesieniu do
czego? W odniesieniu do tego, co mo»na zinterpretowa¢ jako ich znaczenie. W formalnej arytmetyce Peano, na przykªad, symbolem równo±ci "=" operuje si¦ jedynie
na podstawie jego ksztaªtu, a jego ksztaªt nie wi¡»e si¦ z »adnym zycznym odniesieniem do wªasno±ci "równo±ci" - ani nie przypomina jej z wygl¡du, ani te» nie jest
z t¡ wªasno±ci¡ przyczynowo powi¡zana. To samo jest prawdziwe o "3", która ani
nie przypomina "troisto±ci" (threeness) ani nie jest przyczynowo z ni¡ powi¡zana w
±wiecie. W tym miejscu nale»y zwróci¢ uwag¦ na fakt, »e podobnie symbole naturalnego j¦zyka maj¡ t¡ wªasno±¢ arbitralno±ci w odniesieniu do tego, co znacz¡ (co
Saussure nazwaª "l'arbitraire du signe "). Czymkolwiek jest naturalny j¦zyk, jest z
pewno±ci¡ tak»e formalnym systemem symboli, poniewa» ma on w rzeczywisto±ci
skªadni¦, która generuje wszystkie i tylko jego poprawne wyra»enia, i te wyra»enia
s¡ faktycznie systematycznie interpretowalne, jako znacz¡ce to, co znacz¡. Inne
pytanie, jakie mo»emy zada¢ w odniesieniu do "maªp przy maszynie do pisania"
dotyczy prawdopodobie«stwa tego, »e mogªyby one przez przypadek odkry¢ syntaktyczne reguªy, które generowaªyby wszystkie i tylko takie ªa«cuchy symboli, które
byªyby systematycznie interpretowalne jako wyra»enia w jakim± naturalnym j¦zyku.
Poniewa» wszystkie formalne j¦zyki (jak arytmetyka, rachunek zda« czy LISP)
s¡ podzbiorami jakiego± j¦zyka naturalnego, to czy prawdopodobie«stwo tego, »e
wygenerowany system symboli jest systematycznie interpretowalny jak i j¦zyk naturalny (lub j¦zyk my±li, Fodor 1975) tak»e kryje si¦ w denicji formalnego obliczania? Stoimy tutaj przed niebezpiecze«stwem pomieszania obliczania z poznaniem,
któremu chcieli±my zaradzi¢, zatem zaznaczmy, »e kryterium interpretowalno±ciprzez-poznaj¡cego nie mo»e by¢ bardziej niepo»¡dane w teorii obliczeniowej, ani»eli
jest kryterium obserwowalno±ci-przez-poznaj¡cego w teorii kwantowej (i oczywi±cie
bez jakiegokolwiek dziedziczenia paradoksów tej ostatniej): potrzebujemy jedynie
odnotowa¢, »e po±ród systemów symboli rzadkimi s¡ te, które wykonuj¡ nietrywialne
obliczenia. Mo»emy potrzebowa¢ pomy±lnej ludzkiej interpretacji, aby dowie±¢, »e
dany system rzeczywi±cie wykonuje nietrywialne obliczenia, jest to jednak jedynie
kwestia epistemiczna. Je±li, w oczach Boga, istnieje potencjalna systematyczna
interpretacja, wówczas ten system dokonuje oblicze« nietrywialnych, niezale»nie
4
od tego, czy czªowiek kiedykolwiek znajdzie tak¡ interpretacj¦, czy nie. Wracaj¡c jednak do kwestii arbitralno±ci ksztaªtów - potrzebujemy semantyki, aby j¡
uszczegóªowi¢: trywialne byªoby stwierdzenie, »e ka»dy przedmiot, zdarzenie i stan
rzeczy jest obliczeniowy poniewa» mo»e by¢ systematycznie interpretowany jako
b¦d¡cy swoim wªasnym symbolicznym opisem: kot na macie mo»e by¢ interpretowany jako oznaczaj¡cy kota na macie, z kotem b¦d¡cym symbolem kota, mat¡
b¦d¡c¡ symbolem maty i ich przestrzennym zestawieniem jako symbolem bycia na.
Dlaczego nie jest to obliczanie? Poniewa» ksztaªty symboli nie s¡ arbitralne w
stosunku do tego, co wedªug interpretacji jest ich znaczeniem, faktycznie s¡ one
dokªadnie tym, co wedªug tej interpretacji znacz¡. Wydawa¢ si¦ mo»e ponadto, »e
jest to trywialny przypadek, ale ró»nicuje si¦ on na wi¦cej problematycznych sytuacji: tych, w których te "symbole" zycznie przypominaj¡ to, co znacz¡, czy te» s¡ z
tym przyczynowo powi¡zane. Proste operacje wykonywane przez Maszyn¦ Turinga
nie s¡ oparte na jakimkolwiek bezpo±rednim zwi¡zku pomi¦dzy symbolami i ich
znaczeniami; gdyby byªy oparte, wówczas poci¡gaªoby to za sob¡ niezliczone wyj¡tki
i formalne niezmienniki [invariants ], tak, »e zatraciliby±my wªasno±ci tego interesuj¡cego i pot¦»nego fenomenu obliczania. Innym sposobem charakteryzowania tej
arbitralno±ci ksztaªtów symboli w formalnym systemie symboli jest "niezale»no±¢ realizacji": u»ywane ksztaªty symboli mo»na zast¡pi¢ caªkowicie odmiennymi, a je±li
system dotychczas przeprowadzaª obliczanie, to dalej by przeprowadzaª to samo
obliczanie, je±li manipulacje tymi nowymi ksztaªtami przeprowadzano by w oparciu
o te same syntaktyczne reguªy. Ta niezale»no±¢ realizacji obliczania wykluczaªaby
szczególne przypadki w których specyczne ksztaªty symboli czy ich zyczne zwi¡zki
z tym, co znacz¡, graªyby przyczynow¡ rol¦ w takim "obliczaniu". Wyobra¹my sobie maszyn¦ która mogªaby oblicza¢ 2+2 tylko dopóki byªaby z powodzeniem ª¡czona z dwoma parami rzeczy; lub maszyn¦ która mogªaby generowa¢ "0" , gdy
nie ma danych wej±ciowych lub "1" gdy ma jedn¡ dan¡ wej±ciow¡ i tak dalej.
Siªa komputacji pochodzi z faktu, »e ani system notacji symboli, ani szczegóªy budowy maszyny nie s¡ zwi¡zane z przeprowadzanym obliczaniem. Caªkowicie odmienny sprz¦t [hardware ] u»ywaj¡ce caªkowicie odmiennego oprogramowania mo»e
przeprowadzi¢ dokªadnie te same obliczenia. Tym, co si¦ liczy s¡ wªasno±ci formalne, nie za± zyczne. Taka abstrakcja od szczegóªów zycznych jest cz¦±ci¡ tego,
co daje Uniwersalnej Maszynie Turinga moc do przeprowadzania jakiegokolwiek
obliczenia.
Wymie«my to, czym okazaªo si¦ obliczanie:
niezale»na od realizacji, systematycznie interpretowalna manipulacja symbolami.
Tylko w ten sposób okazaªo si¦ mo»liwym przeprowadzenie jakiejkolwiek kalkulacji,
o jakiej matematycy mogli jedynie marzy¢, a tak»e spowodowanie, aby maszyny
wykonywaªy wiele z innych inteligentnych czynno±ci, które wcze±niej jedynie ludzie
(i zwierz¦ta) mogli wykonywa¢. Prawdopodobnie byªo w tych warunkach caªkiem
naturalnym wywnioskowa¢, »e poniewa»:
(1) nie wiemy w jaki sposób podmioty poznawcze poznaj¡ i poniewa»
(2) obliczanie mo»e robi¢ tak wiele rzeczy (wykona¢ tak liczne czynno±ci), jakie
tylko poznaj¡cy mog¡ robi¢,
poznanie jest tylko form¡ obliczania (C=C). Ostatecznie, zgodnie z CTT obliczanie
jest wyj¡tkowe i najwyra¹niej wszechmocne; zgodnie za± z CTTP, cokolwiek mog¡
zrobi¢ systemy zyczne, mog¡ to tak»e zrobi¢ komputery. Ten sposób my±lenia
spowodowaª najpierw, »e komputacjonali±ci uznali si¦ za psychologów (i spowodowaª,
»e psychologowie stali si¦ komputacjonalistami), i, empirycznie mówi¡c, w tym
czasie miaªo to sens. Ten rodzaj my±lenia uzyskaª wsparcie ze strony jednego z
najbardziej niedost¦pnych problemów poznania, mianowicie kwestii ±wiadomo±ci
(Harnad 1982, 1991; Nagel 1974, 1986). Wszystkie poczynione przez zykalistów
Nieodró»nialno±¢ w sensie Turinga
5
próby rozwi¡zania problemu psychozycznego - problemu jaki wszyscy mamy w
wytªumaczeniu w jaki sposób stany umysªowe mog¡ by¢ stanami zycznymi - napotykaª na niepokonane trudno±ci w jednym punkcie: jakiekolwiek przyczynowe czy
funkcjonalne wyja±nienie systemu zycznego jest zawsze równie zgodne z mentaln¡,
jak i z nie-mentaln¡ interpretacj¡ (Harnad 1994b); interpretacja mentalna zawsze
wydaje si¦ w jaki± sposób niezale»na od zycznej, nawet pomimo to, »e s¡ one wzajemnie w sposób oczywisty skorelowane, poniewa» przyczynowo±¢/funkcjonalno±¢
systemu zawsze sprawia wra»enie caªkowicie zdolnej do wyja±niania równie dobrze, faktycznie nieodró»nialnie (przyczynowo/funkcjonalnie mówi¡c), z pomoc¡
umysªowo±ci czy te» bez niej. Rozwa»my ró»nic¦ pomi¦dzy pewnym przyczynowym/funkcjonalnym
systemem, który przystosowawczo unika zniszczenia tkanki a innym systemem,
który robi to samo, ale czyni¡c to odczuwa ból/unika bólu: skªania to do mówienia
o funkcjonalnej/przyczynowej roli bólu, ale jak¡kolwiek funkcjonaln¡/przyczynow¡
rol¦ si¦ mu przypisze, mo»na j¡ równie dobrze przypisa¢ zycznemu podªo»u (substrate ) bólu, a nast¦pnie równie dobrze mo»na odj¡¢ ból i odnosi¢ si¦ tylko do
funkcjonalnej/przyczynowej roli jego zycznego podªo»a. I co jest prawdziwe lub
nieprawdziwe o bólu, jest prawdziwe o przekonaniu, po»¡daniu, faktycznie o wszystkich stanach umysªowych. Wszystkie one maj¡ tego typu odniesienie do ich zycznego podªo»a. Otó» owa niezale»no±¢ realizacji stanów obliczeniowych pasuje dobrze do omówionej cechy stanów umysªowych: je±li poznanie jest form¡ obliczania,
nic dziwnego, »e mamy problemy z przyrównaniem umysªowo±ci [the mental ] do zyczno±ci [the physical ]: mieli±my równie» problemy z przyrównaniem obliczeniowo±ci i
zyczno±ci, poniewa» obliczanie jest niezale»ne od jego zycznej realizacji (Pylyshyn
1984). Tak»e komputacjonalizm (C=C) wyci¡gn¡ª pewne nieodparte wnioski z
wªasno±ci semantycznej interpretowalno±ci: je»eli ju» raz odkryjesz, »e pewien system jest systematycznie interpretowalny, ci¦»ko jest [pó¹niej] dostrzec to w sposób
zdeinterpretowany (jak to byªo w przypadku "niedeniowalnego" "+" w formalnej arytmetyce). To jest jak próba ponownego usªyszenia obcego j¦zyka, kiedy ju»
poznaªe± sposób w jaki on brzmi, gdy jeszcze j¦zyk ten byª pozbawiony znaczenia
dla ciebie (nie jest to ªatwe!). Otó», je±li ta interpretacja jest mentalistyczna a nie
jedynie semantyczna, staje si¦ ona nawet jeszcze bardziej nieodparta, zawsze si¦
potwierdzaj¡ca (z denicji, na mocy systematycznej semantycznej interpretowalno±ci); Nazwaªem to "hermeneutycznym gabinetem luster" (Harnad 1990b,c, Hayes
i in. 1992). Alan Turing (niektórych czytelników kusi, aby przytacza¢ go jako
przykªad potwierdzaj¡cy moj¡ wcze±niejsz¡ sugesti¦, »e »aden z ojców komputacjonalizmu bª¦dnie nie uznawaª si¦ za psychologa) mo»e by¢ postrzegany, jako kto±
zach¦caj¡cy nas do wst¡pienia w ten hermeneutyczny kr¡g w swojej obronie sªynnego Testu Turinga (Turing 1964). Wedªug Turinga, gdyby byªa "osoba", której nie
mogliby±my w »aden sposób odró»ni¢ od innego czªowieka (powiedzmy przez dªugie
lata), wówczas nie mamy nie-arbitralnej podstawy do wyci¡gni¦cia wniosku, »e "osoba" ta nie my±li, je±li by nas poinformowano, »e jest ona maszyn¡. To mo»e zosta¢
zinterpretowane jako zach¦ta do ulegni¦cia pokusie hermeneutycznej mocy systematycznej interpretowalno±ci w szczególno±ci dlatego, »e aby wykluczy¢ zªudzenie
oparte na wygl¡dzie, test Turinga zostaª sformuªowany z wykorzystaniem istoty,
z któr¡ komunikujemy si¦ jedynie przy pomocy symboli [pen-pal ]. mo»na jednak
doszuka¢ si¦ u Turinga gª¦bszego sensu, ani»eli wy»ej wymienionego i zinterpretowa¢
go jako dowodz¡cego, »e jedynie gªupiec mógªby si¦ o±mieli¢ próbowa¢ rozró»ni¢
pomi¦dzy czym± funkcjonalnie nieodró»nialnym.
Symbol grounding problem ] Zatem widz¦
Turinga jako or¦downika pogl¡du mówi¡cego, »e to raczej maszyny w ogóle maj¡
funkcjonalne zdolno±ci nieodró»nialne od naszych, ani»eli komputery i obliczanie w
szczególno±ci. S¡ jednak»e tacy, którzy interpretuj¡ Test Turinga jako wsparcie dla
Problem ugruntowania symboli [
6
C=C. Dowodz¡ oni: poznanie jest obliczaniem. Zrealizuj [implement ] prawidªowy
system symboli, system, który zda test Turinga [pen-pal test ] (w ci¡gu »ycia) - i
b¦dziesz miaª zrealizowan¡ [implemented ] my±l. Niestety zwolennicy tego pogl¡du
musz¡ stawi¢ czoªa sªynnemu Argumentowi Chi«skiego Pokoju Searle'a (1980), w
którym wskazuje on, »e jakakolwiek osoba mo»e zaj¡¢ miejsce takiego testowanego
komputera, realizuj¡c dokªadnie ten sam system symboli, bez zrozumienia ani jednego sªowa z danych wprowadzanych z klawiatury. Poniewa» obliczanie jest niezale»ne od realizacji, jest to dowód przeciwko jakiemukolwiek zrozumieniu ze strony
komputera realizuj¡cego ten sam system symboli. Jednak, jak sugerowaªem, argument Searle'a faktycznie nie kwestionuje Testu Turinga (Harnad 1989); on po
prostu atakuje czysto symboliczn¡ wersj¦ tego testu, któr¡ nazwaªem T2. Pozostawia natomiast nietkni¦t¡ wersj¦ robotyczn¡ (T3) - która wymaga nierozró»nialnych w sensie Turinga wªasno±ci symbolicznych i sensomotorycznych (jak i nie
podwa»a T4: nierozró»nialno±ci symbolicznej, sensomotorycznej i neuromolekularnej). Zatem jedynie czysto symboliczny system ulega argumentowi Searle'a i
nie jest trudno dostrzec dlaczego. Nazwaªem t¦ przyczyn¦ "Problemem Ugruntowania Symboli" (Harnad 1990a, 1993c): nikt nie wie czym jest poznanie, ale
wiemy, »e podmioty poznawcze to robi¡. Systemy symboli maj¡ zauwa»aln¡ wªasno±¢ bycia zdolnymi do obliczania czegokolwiek, co jest obliczalne (to jest CTT).
Pod tym wzgl¦dem, to, co mog¡ one zrobi¢ i to, co mog¡ zrobi¢ ludzie wydaje
si¦ biec wzdªu» tych samych kanaªów. Ale pod jednym podstawowym wzgl¦dem
si¦ mi¦dzy sob¡ ró»ni¡: ªa«cuchy symboli jak "2+2=4" czy "kot jest na macie",
generowane przez system symboli, s¡ przykªadami nietrywialnego obliczania, je±li
s¡ one systematycznie interpretowalne jako znacz¡ce to, co "2+2=4" i "kot jest na
macie" znacz¡. Ale to znaczenie, jak wcze±niej stwierdzono, nie zawiera si¦ w systemie symboli. Taki system jest po prostu syntaktyczny, manipuluj¡cy symbolami
pozbawionymi znacze« na podstawie reguª opartych na ksztaªtach tych symboli,
ksztaªty symboli za± s¡ arbitralne w odniesieniu do tego, co maj¡ zgodnie z interpretacj¡ znaczy¢. Szukanie znaczenia w takim systemie jest analogiczne do szukania
znaczenia w chi«sko/chi«skim sªowniku, kiedy si¦ w ogóle nie zna chi«skiego. Wszystkie sªowa s¡ tutaj w peªni zdeniowane; wszystko jest systematyczne i spójne.
Jednak»e poszukuj¡c pewnego hasªa, wszystkim co si¦ znajduje jest ci¡g nic nie
znacz¡cych symboli w formie denicji i je»eli poszukuje si¦ z kolei ka»dego ze sªów
deniuj¡cych, znajduje si¦ wi¦cej takich samych ci¡gów symboli. Takie poszukiwanie jest nieugruntowane. System taki jest systematycznie interpretowalny dla
kogo±, kto zna cho¢ troch¦ chi«ski, ale w sobie i dla siebie samego jest on pozbawiony znaczenia i prowadzi jedynie do niesko«czonego regresu. Otó» tutaj wªa±nie
pojawia si¦ ta zasadnicza ró»nica pomi¦dzy obliczaniem i poznaniem: nie mam
»adnego poj¦cia, czym s¡ moje my±li, ale jest jedno, co mog¡ z caª¡ pewno±ci¡ o
nich powiedzie¢: s¡ one my±lami o czym±, maj¡ one znaczenie, i nie dotycz¡ one
tego, czego dotycz¡ jedynie dlatego, »e s¡ one systematycznie interpretowalne przez
ciebie jako dotycz¡ce tego, czego dotycz¡. Dotycz¡ one tego autonomicznie i wprost,
bez jakiegokolwiek po±rednictwa. Skutkiem tego problem ugruntowania symboli jest
problemem poª¡czenia symboli z tym, czego one dotycz¡ bez jakiegokolwiek po±rednictwa zewn¦trznej interpretacji (Harnad 1992a, 1993a). Rozwi¡zaniem, które si¦
samo nasuwa jest to, »e T2 potrzebuje ugruntowania w T3: wªasno±ci symboliczne
musz¡ by¢ ugruntowane we wªasno±ciach robotycznych. Wiele sceptycznych rzeczy
mo»na powiedzie¢ o robocie, który jest w sensie T3 nierozró»nialny od osoby (w
tym to, »e mo»e mu brakowa¢ my±li), ale nie mo»na powiedzie¢, »e wewn¦trzne
symbole tego robota dotycz¡ przedmiotów, zdarze« i stanów rzeczy, do których si¦
odnosz¡ tylko dlatego, »e s¡ w taki sposób przeze mnie interpretowane, poniewa» ten
robot sam mo»e i faktycznie oddziaªuje, autonomicznie i wprost na te przedmioty,
zdarzenia i stany rzeczy (jak równie» one na niego) w sposób, który odpowiada
interpretacji. Robot wypowiada "kot" w obecno±ci kota, tak, jak i my to robimy,
7
"mata" w obecno±ci maty etc. I wszystko to w takiej skali, która jest caªkowicie
nieodró»nialna od sposobu,w jaki my to robimy, nie tylko w odniesieniu do kotów
i mat, ale w odniesieniu do wszystkiego, obecnego i nieobecnego, konkretnego i
abstrakcyjnego. Gwarantuje to T3, tak jak T2 gwarantuje to, »e symboliczna komunikacja z komputerem b¦dzie systematycznie spójna. Cen¡ jednak, jak¡ trzeba
zapªaci¢ za ugruntowanie systemu jest to, »e nie jest on ju» jedynie obliczeniowy!
Dla robotycznego ugruntowania niezb¦dne jest przynajmniej przetwarzanie sensomotoryczne [sensorimotor transduction ], a przetwarzanie nie jest obliczaniem.
wirtualne vs.
realne
A mo»e jest? Przywoªajmy powtórnie
wprowadzone uprzednio dwie wersje tezy Turinga: Pierwsza z nich, CTT, miaªa
czysto formalny charakter oraz druga zyczna, CTTP, a ta ostatnia wyst¦powaªa
w wersjach sªabej i mocnej. Nie ma problemu ze sªab¡ CTT, poniewa» stwierdza
ona jedynie »e ka»dy zyczny system jest formalnie równowa»ny maszynie Turinga,
a to byªoby prawd¡ równie dobrze o przetworniku, jak i o samolocie, piecu czy
Ukªadzie Sªonecznym. Ka»de z nich mo»e by¢ symulowane stan-po-stanie przez
komputer w takim przybli»eniu, w jakim chcemy. Ale nikt nie pomyliªby symulacji z realn¡ rzecz¡ (by¢ mo»e z wyj¡tkiem osoby w symulacji wirtualnej rzeczywisto±ci, która, jak sobie czytelnik, mam nadziej¦, zdaje spraw¦, zupeªnie nie pasuje do omawianej kwestii, która nie dotyczy zªudze« obserwatora/interpretatora,
ale realnego, niezale»nego od interpretatora ±wiata). Symulacja komputerowa optycznego przetwornika nie przetwarza realnego ±wiatªa (co wymagaªoby realnego
przetwornika), przetwarza natomiast ±wiatªo wirtualne, tj. ±wiatªo symulowane
przez komputer, i takie przetwarzanie jest samo w sobie wirtualne. To samo jest
prawd¡ o wirtualnym samolocie, który realnie nie lata, ale po prostu symuluje lot
w symulowanym samolocie. Na tej samej zasadzie wirtualny piec nie wytwarza
realnego ciepªa a wirtualny Ukªad Sªoneczny nie ma realnego ruchu planetarnego
czy grawitacji. Wszystkie te przypadki s¡ caªkowicie nieproblematyczne w ramach
sªabej CTTP. Nikogo nie kusi zaproponowanie "C=F" - tezy komputacjonalistów
wedªug której latanie jest tylko form¡ obliczania. Obliczanie jest tylko niezale»n¡
od realizacji, systematycznie interpretowaln¡ manipulacj¡ symbolami, niezale»nie
od tego czy te symbole s¡ interpretowane jako samolot, piec, przetwornik, osoba z
Testu Turinga, czy nawet jako robot. Wirtualny samolot w rzeczywisto±ci nie lata,
wirtualny piec w rzeczywisto±ci nie grzeje, wirtualny przetwornik nie przetwarza;
s¡ one jedynie systemami symboli, które s¡ systematycznie interpretowalne jako,
odpowiednio, latanie, ogrzewanie i przetwarzanie. Wszystko to powinno by¢ caªkiem
oczywiste. Odrobin¦ mniej oczywisty jest równie niezbity fakt, »e wirtualna osoba z Testu Turinga nie my±li (czy rozumie lub pojmuje) - poniewa» jest on jedynie systemem symboli, systematycznie interpretowalnym jak gdyby byª my±l¡cym (rozumiej¡cym, pojmuj¡cym) Jeszcze mniej oczywistym (szczególnie z punktu
widzenia pogl¡du, o którym ju» wspominano, dotycz¡cym ugruntowania robotycznego (T3) systemów symboli (T2)), ale wci¡» niezbitym, i to z dokªadnie z
tych samych powodów jest to, »e wirtualny robot nie my±li (nie bardziej ni» si¦
porusza, widzi czy dokonuje sensomotorycznego przetwarzania): wirtualny robot w
wirtualnym ±wiecie jest po prostu systemem symboli systematycznie interpretowalnym jak gdyby my±laª (poruszaª si¦, widziaª, przetwarzaª). Prawdziwo±¢ sªabej
CTTP gwarantowaªaby, »e takie symulacje s¡ mo»liwe, i silnie sugerowaªaby, »e
takie komputerowe modelowanie jest doskonaªym sposobem dochodzenia do zrozumienia zycznych systemów (wª¡czaj¡c w to samoloty, systemy sªoneczne i piece
- Searle nazwaª to "sªab¡ AI"), ale nie wspieraªaby C=C. Dlaczego? poniewa»
nawet gdyby symulowany robot T3 ujmowaªby (tj. symulowaªby) ka»d¡ stosown¡
wªasno±¢ poznania, wci¡» byªby tylko nieugruntowanym systemem symboli. Aby
go ugruntowa¢, trzeba by byªo zbudowa¢ realnego T3 robota - a, mam nadziej¦,
Poznanie:
8
oczywistym jest, »e nie byªoby to równoznaczne z prostym przyª¡czeniem sensomotorycznych przetworników do komputera wykonuj¡cego symulacj¦ (nie bardziej ni»
zbudowanie realnego samolotu czy pieca byªoby równoznaczne z prostym przyª¡czeniem sensomotorycznych przetworników do ich odpowiednich symulacji). Ale nawet
je±li [to] jest [równoznaczne], byªby to ugruntowany system symboli tylko jako caªo±¢
- samolot, piec, T3 robot - to byªoby latanie, ogrzewanie i my±lenie. Czysto symboliczny moduª nie byªby lataniem, ogrzewaniem ani my±leniem. Przeto C=C byªaby
faªszywa.
A co z mocn¡ CTTP, zgodnie z któr¡ samolot jest komputerem? Otó» albo jest ona bª¦dna, albo jest nieinteresuj¡ca. Jedyn¡ warto±ci¡ poinformowania naukowców-kognitywistów, »e poznanie jest raczej obliczaniem, ni» jakim± innym zycznym procesem, byªoby poinformowanie, »e obliczanie jest pewnym naturalnym rodzajem pewnego rodzaju. Je±li
ka»dy zyczny proces jest faktycznie obliczaniem, to kognitywi±ci mogliby równie
dobrze zignorowa¢ wiadomo±¢ komputacjonalistów i dalej poszukiwa¢ tego, czym
mog¡ si¦ okaza¢ prawidªowe zyczne procesy. Ale ja my±l¦, »e mocna CTTP jest
bª¦dna, a nie pusta, poniewa» nie uwzgl¦dnia ona powszechnie wa»nej niezale»no±ci
od realizacji, która odró»nia obliczanie jako pewien naturalny rodzaj: latanie czy
ogrzewanie, w odró»nieniu od obliczania, nie s¡ niezale»ne od realizacji. Stosown¡
wªasno±ci¡ niezmienn¡, jakie posiadaj¡ wszystkie rzeczy, które lataj¡ jest to, »e
wszystkie przestrzegaj¡ tych samych zbiorów rozmaitych równo±ci, nie za± to, »e realizuj¡ ten sam system symboli (Harnad 1993a). Testem, mówi¡c inaczej, jest próba
ogrzania domu czy dostania si¦ do Seattle z pomoc¡ czego±, co realizuje prawidªowy
system symboli ale przestrzega zªego zbioru ró»norodnych równo±ci. Tyle o mocnej
CTTP. A co z C=C? Sªaba wersja, zgodnie z któr¡ poznanie mo»e by¢ symulowane w takim przybli»eniu, w jakim si¦ chce, przez obliczanie - jest w rzeczywisto±ci wariantem sªabej CTTP: Dlaczego niedualista miaªby oczekiwa¢, »e poznanie ró»niªoby
si¦ pod tym wzgl¦dem od jakichkolwiek innych zycznych procesów (lot, ogrzewanie, grawitacja), wszystkich w podobny sposób symulowalnych przez obliczanie?
Ale Mocne Stanowisko Obliczeniowe, wedªug którego ka»da realizacja prawidªowego
systemu symboli poznawaªaby, jest tak»e bª¦dne w dokªadnie ten sam sposób, w jaki
mocna CTTP jest bª¦dna (lub pusta), lub, je±li zakªada mocn¡ C=C, odrzucaj¡c
jednocze±nie mocn¡ CTTP wówczas jest po prostu wykr¦tem dotycz¡cym nieobserwowalno±ci poznania (wªasno±ci, która oddziela poznanie od lotu, ogrzewania,
ruchu, przetwarzania a nawet grawitacji). Co do poznania, deniowanego przez
ostensj¦ (z powodu braku naukowej teorii poznania), jest ono obserwowalne tylko
przez umysª poznaj¡cego. Ta wªasno±¢ - druga strona problemu psychozycznego - i
znana sk¡din¡d jako problem innych umysªów (Harnad 1991) wci¡gn¦ªa mimowolnie
mocnych komputacjonalistów w Hermeneutyczne koªo. Miejmy nadziej¦, »e reeksja
nad argumentem Searle'a i problemem ugruntowania symboli oraz w szczególno±ci
nad potencjalnymi empirycznymi drogami do dalszych rozwi¡za« (Andrews, Harnad 1987, Harnad i in. 1991, 1994), mo»e pomóc mocnym komputacjonalistom
jeszcze raz zacz¡¢ na nowo. Pierwszym krokiem mo»e by¢ próba próby deinterpretacji systemu symboli w arbitralne esy-oresy, jakimi system ten faktycznie jest
(ale, podobnie jak oduczenie si¦ j¦zyka, którego si¦ ju» raz nauczyªo, nie jest to
ªatwe!).
Zró»nicowane równo±ci i zale»no±¢ od realizacji
Przekªad:
Piotr Konderak
tytuªem uzupeªnienia fragmenty drugiego tekstu:
My±lenie i obliczanie: komputery jako szczególne rodzaje znaków
9
(1999)
Minds and Machines vol.7, nr 3, 1997
James H. Fetzer
Department of Philosophy, University of Minnesota
Streszczenie
Nauki o poznaniu zdominowaªa koncepcja obliczeniowa mówi¡ca, »e poznanie jest obliczaniem przeprowadzanym na reprezentacjach. W takim zakresie, jednak»e, w jakim poznanie jako obliczanie dokonywane na reprezentacjach uznaje si¦ za celow¡, znacz¡c¡ (meaningful), algorytmiczn¡ dziaªalno±¢
nastawion¡ na rozwi¡zywanie problemów, komputery wydaj¡ si¦ niezdolne
do poznania. S¡ one urz¡dzeniami, które mog¡ uªatwi¢ obliczenia na podstawie relacji semantycznego ugruntowania jako szczególnego rodzaju znaki.
Nawet ich algorytmiczny, nastawiony na rozwi¡zywanie problemów charakter powstaje z interpretacji komputerów przez ludzi - u»ytkowników. Mówi¡c
±ci±le, komputery jako takie - niezale»ne od u»ywaj¡cych ich ludzi - s¡ nie
tylko niezdolne do poznania, ale nawet s¡ niezdolne do obliczania, odpowiednio zinterpretowanego. Je±li chcemy zrozumie¢ natur¦ my±li, musimy bada¢
my±lenie, nie za± obliczanie, poniewa» nie s¡ one tym samym.
Sªowa kluczowe:
poznanie, nauki o poznaniu, komputery, obliczanie, rodzaje
umysªów, umysªy, znaki, my±lenie, rodzaje znaków.
[wybrane fragmenty]
[...]
Rodzaje znaków
Chocia» mo»e to zabrzmie¢ paradoksalnie, rozumiane w taki sposób komputery
wydaj¡ si¦ urz¡dzeniami, których mo»na u»y¢ do przeprowadzania oblicze«, przy
czym obliczenia te nie maj¡ znaczenia dla tych urz¡dze«. Stwierdzenie to ma sens z
perspektywy teorii znaków zaprezentowanej przez Charlesa S. Peirce'a (Hartshorne
i Weiss 1960). Wedªug Peirce'a znak jest czym±, co zast¦puje co± innego pod takim
lub innym wzgl¦dem dla kogo±. Zast¦powanie czego± przez co± zatem poci¡ga za
sob¡ triadyczn¡ relacj¦ pomi¦dzy znakiem, czym± i kim± dla kogo znak ten zast¦puje
to co± pod takim czy innym wzgl¦dem. Najbardziej oczywist¡ przyczyn¡ tego, »e
obliczenia mog¡ by¢ pozbawione znaczenia dla komputerów jest to, »e znaki czy
ci¡gi znaków jakimi [komputery] manipuluj¡ nie zast¦puj¡ po prostu niczego innego
dla nich.
Peirce zidentykowaª trzy rodzaje znaków na podstawie ich relacji ugruntowania semantycznego: pierwsze to te, które przypominaj¡ inne rzeczy, które nazwaª
ikonami; drugie to te, które s¡ przyczynami lub skutkami innych rzeczy, które
nazwaª wska¹nikami; trzecie to te, które s¡ zwyczajowo kojarzone z tymi innymi
rzeczami, które nazwaª symbolami. W±ród ikon mamy zatem np.: fotograe, obrazy
i pos¡gi, przynajmniej w takim zakresie, w jakim przypominaj¡ one to, co zast¦puj¡.
Wska¹niki jako przyczyny lub skutki tego, co zast¦puj¡ obejmuj¡ ogie« w odniesieniu do dymu, popióª w odniesieniu do ognia oraz dym i ogie« w odniesieniu do
straty »ycia i konara. Symbole, które s¡ po prostu zwyczajowo kojarzone z tym, co
zast¦puj¡ obejmuj¡ zatem sªowa i zdania ró»nych j¦zyków naturalnych, przy czym
instytucjonalizacja tych skojarze« zamienia je w konwencje.
Dwuznaczno±¢ pomi¦dzy reprezentacjami i informacjami, na któr¡ von Eckhardt
zwraca uwag¦ zostaje tutaj silniej potwierdzona. Nawet je±li obliczenia nie maj¡
»adnego znaczenia dla komputerów, komputery mog¡ by¢ wci¡» urz¡dzeniami, które
s¡ u»ywane lub mog¡ by¢ u»yte do przeprowadzania oblicze« przez ich u»ytkowników, którzy napeªniaj¡ te znaki i ci¡gi znaków znaczeniem przez dostarczenie interpretacji, któr¡ znaki te systematycznie speªniaj¡ tak, jak tego wymaga [wprowadzona przez] Haugelanda koncepcja "automatycznych systemów formalnych". Kom10
putery okazuj¡ si¦ automatycznymi systemami formalnymi, które mog¡ sta¢ si¦
"maszynami semantycznymi", gdy ich u»ytkownicy napeªni¡ je znaczeniem. Znaki
i ci¡gi znaków, jakimi komputery manipuluj¡ mog¡ funkcjonowa¢ jako skªadnia w
zale»no±ci od narzuconych im przez interpretatora czy umysª interpretacji, które
funkcjonuj¡ jako odpowiadaj¡ca im semantyka.
Mo»na wysun¡¢ zarzut, »e komputery dziaªaj¡ na podstawie sztucznych j¦zyków,
jak Pascal, LISP i Prolog, w taki sposób, w jaki ludzie dziaªaj¡ na postawie naturalnych j¦zyków, takich jak angielski, francuski i niemiecki. Te j¦zyki programowania "wysokiego poziomu" s¡ oczywi±cie zwi¡zane przy pomocy interpreterów lub
kompilatorów z j¦zykami maszynowymi napisanymi w kodzie dwójkowym, które
tym samym realizuj¡ komendy komputera w formie pozwalaj¡cej komputerom na
ich bezpo±rednie wykonanie, podczas gdy "lingwistyczne" stany umysªowe s¡ realizowane przy pomocy neuronów, zwojów nerwowych i poª¡cze« synaptycznych z
o±rodkami mowy i innymi aktywatorami zachowa«. Nawet je±li j¦zyki naturalne
u»ywaj¡ sªów i zda«, które s¡ jedynie zwyczajowo lub konwencjonalnie kojarzone z
tym, co zast¦puj¡, nic nie wskazuje na to, »e to samo nie jest prawd¡ o komputerach
w odniesieniu do j¦zyków programowania.
Ponadto koncepcja Newella i Simona komputerów jako zycznych systemów
symboli jest tutaj szczególnie stosowna, w takim stopniu, w jakim podkre±laj¡
oni arbitralny charakter powi¡zania pomi¦dzy "symbolami" i operacjami, jakie te
symbole zast¦puj¡ (Newell i Simon 1979, s. 41). Okazuje si¦ wi¦c, »e istnieje tutaj pewnego rodzaju konwencjonalne powi¡zanie pomi¦dzy zycznymi symbolami
uruchamiaj¡cymi zachowanie systemów symboli w sensie Newella i Simona a zycznymi symbolami uruchamiaj¡cymi zachowanie systemów u»ywajcych symboli w
sensie Peirce'a. Systemy obydwu rodzajów wydaj¡ si¦ systemami przyczynowymi,
w tym sensie, »e ich zachowanie w czasie t2 wydaje si¦ by¢ wywoªane przez zupeªny zbiór stosownych warunków w czasie t1 oraz przez reguªy steruj¡ce ich zachowaniem. Wobec tego ró»nica pomi¦dzy nimi wydaje si¦ by¢ [ró»nic¡] rodzajów
systemów przyczynowych, jakimi s¡.
Przechowywany (stored) program
Koncepcja komputerów jako formalnych systemów symboli zawiera jedn¡ z rozró»niaj¡cych cech charakterystycznych (tego, co jest znane jako) maszyn von Neumanna, mianowicie przechowywany program. "Przechowywany program" skªada
si¦ ze zbioru instrukcji napisanych w j¦zyku programowania, który pozwala komputerowi na przeprowadzanie pewnych operacji bez konieczno±ci interwencji czªowieka.
Jest to wªasno±¢, która czyni te formalne systemy "automatycznymi". Chocia»
przyjmuje si¦, »e dzisiejsze komputery s¡ maszynami von Neumanna, pewne ich
wªasno±ci mog¡ by¢ zilustrowane poprzez odwoªanie si¦ do innych urz¡dze«, które
nie s¡ "automatyczne" w tym sensie, ale które tym niemniej s¡ lub mog¡ by¢ u»yte
przez ich u»ytkowników do przeprowadzania oblicze«, gdzie u»ytkownicy ci zapewniaj¡ tym urz¡dzeniom swoje wªasne programy i automatyzacj¦.
Doskonaªej ilustracji dostarcza liczydªo. Liczydªo jest urz¡dzeniem skªadaj¡cym
si¦ z kulek lub paciorków nawleczonych na druty lub pr¦ty osadzone w ramie, która
zazwyczaj wykonana jest z drewna, cho¢ mo»e by¢ wykonana równie» z innych materiaªów. Chocia» te ªa«cuchy paciorków nie maj¡ »adnego wewn¦trznego znaczenia,
mog¡ by¢ interpretowane jako zast¦puj¡ce liczby i relacje mi¦dzy liczbami. Ka»da
grup¦ paciorków mo»na wi¦c traktowa¢ jakby zast¦powaªa klasy liczb takie jak
liczby jednocyfrowe, 10-tki, 100-tki itd., za± przemieszczaj¡c te paciorki umiej¦tny
operator mo»e dodawa¢, odejmowa¢, mno»y¢ i dzieli¢, w pewnych przypadkach
niesªychanie szybko. W takim przypadku operator oczywi±cie musi przemieszcza¢
je zgodnie z odpowiednimi instrukcjami, które realizuj¡ automatyzacj¦ programu
11
dla operacji liczbowych tego rodzaju. Liczydªo jest zatem urz¡dzeniem, z pomoc¡
którego przeprowadza¢ mo»na obliczenia, i które w poª¡czeniu ze swoim u»ytkownikiem kwalikuje si¦ jako "maszyna semantyczna".
Sugeruj¦ przez to, »e badaj¡c z takiej perspektywy liczydªo mo»na zapewni¢
sobie gª¦bszy wgl¡d w natur¦ komputerów. Znaczy to, »e mo»emy zyska¢ lepsze
zrozumienie charakteru wspóªczesnych (cyfrowych) maszyn, gdy pomy±limy o nich
jako o szczególnego rodzaju liczydªach. Wedªug powszechnej opinii istnieje istotna
ró»nica pomi¦dzy komputerami mog¡cymi wykonywa¢ operacje liczbowe a komputerami mog¡cymi wykonywa¢ operacje symboliczne na mocy zdolno±ci do wspierania
zarówno alfanumerycznych, jak i liczbowych interpretacji. Jest to jednak»e tylko
uszczegóªowienie, do którego jeszcze powrócimy. Rzecz w tym, »e skomplikowane
liczydªo wyposa»one w pewien przechowywany program - chocia» bez u»ytkownika
- mo»e kwalikowa¢ si¦ jako zyczny system symboli lub jako automatyczny system
formalny. Nie mo»e jednak»e kwalikowa¢ si¦ jako maszyna semantyczna ani nawet
jako maszyna manipuluj¡ca reprezentacjami informacji.
Zarzut, »e komputery dziaªaj¡ w oparciu o sztuczne j¦zyki odnosz¡ce programy
komputerowe do zachowania komputera z pomoc¡ interpretera i kompilatorów, podczas gdy ludzie dziaªaj¡ w oparciu o j¦zyki naturalne ª¡cz¡ce stany umysªowe z
zachowaniem czªowieka za pomoc¡ neuronów, zwojów nerwowych i synaps, równie»
okazuje si¦ by¢ myl¡cy. Nawet je±li sªowa i zdania j¦zyków naturalnych s¡ jedynie
zwyczajowo lub konwencjonalnie kojarzone z tym, co zast¦puj¡, czysto wewn¦trzne
porównanie pomija decyduj¡c¡ ró»nic¦, poniewa» czynnikiem przyczynowym w dziaªaniu umysªu jest to, »e co± aktywuje neurony, zwoje nerwowe i synapsy prowadz¡ce
do mowy i innych zachowa« poniewa» zast¦puje ono co± innego dla tego systemu.
Symbole u»ywane przez ludzi s¡ znakami w sensie Peirce'a.
mo»na, bez w¡tpienia, wysun¡¢ uwag¦, »e nawet je±li te argumenty, które rozwa»aªem
pokazuj¡, »e zwyczajne (cyfrowe) komputery wliczaj¡c w to komputery wyposa»one
w przechowywany program nie s¡ my±l¡cymi rzeczami, to nie pokazuj¡ one, »e
my±l¡ce rzeczy nie s¡ bardziej skomplikowanym rodzajem zwyczajnych (cyfrowych)
komputerów. Innymi sªowy mówi¡c, przypu±¢my, »e rozumiemy komputery jako
systemy manipuluj¡ce znakami i przetwarzaj¡ce ci¡gi znaków, gdzie manipulacj¡
tymi znakami i ci¡gami znaków mo»na sterowa¢ przy pomocy programów umo»liwiaj¡cych interpretacj¦ tych znaków i ci¡gów znaków jako syntaktycznych egzemplarzy
i jako syntaktycznych ci¡gów znaków, które mog¡ wspiera¢ systematyczne interpretacje semantyczne. Pokazuje to, »e zwykªe (cyfrowe) komputery nie s¡ my±l¡cymi
rzeczami. Ale nie pokazuje to, »e my±l¡ce rzeczy nie s¡ zwyczajnymi (cyfrowymi)
komputerami, powiedzmy, z ich wªasnymi interpretatorami.
Systemy semiotyczne
Takie odparcie zarzutów mo»e szczególnie przemawia¢ do tych, którzy skªaniaj¡ si¦
ku paradygmatowi obliczeniowemu, poniewa» sugeruje ono, »e nie byli oni caªkowicie
w bª¦dzie, ale mogli mie¢ przynajmniej cz¦±ciowo racj¦. Wspóªgra to tak»e niemal»e
dokªadnie z wprowadzon¡ przez Haugelanda koncepcj¡ "maszyn semantycznych"
jako automatycznych systemów formalnych mog¡cych wspiera¢ systematyczn¡ interpretacj¦ semantyczn¡ - gdy sam system dostarcza takiej interpretacji! Nawet
Haugeland dostrzega kilka mo»liwych sposobów uzupeªnienia koncepcji obliczeniowej,
by dostarczaªa ona zupeªnego wyja±nienia natury my±l¡cych rzeczy, w tym ±wiadomo±ci, intencjonalno±ci i zdolno±ci do troski (Haugeland 1981, s.23-24).
Je»eli zatem, patrz¡c z tej perspektywy, speªnienie któregokolwiek z tych warunków
mo»na by poª¡czy¢ z koncepcj¡ obliczeniow¡ aby zapewni¢ adekwatne wyja±nienie,
wówczas koncepcja obliczeniowa, która wydaje si¦ niewystarczaj¡c¡ dla umysªowo±ci,
mo»e tym niemniej okaza¢ si¦ konieczn¡. Jedna spo±ród najbardziej obiecuj¡cych
12
mo»liwo±ci dotyczy intencjonalno±ci, gdzie Haugeland uznaje tradycyjne rozró»nienie pomi¦dzy dwoma rodzajami intencjonalno±ci: jedn¡ "pierwotn¡" ("original"),
drug¡ "pochodn¡" ("derivative"):
Idea ta mówi, »e egzemplarze znaków maszyny semantycznej maj¡ znaczenia
jedynie dlatego, »e nadali±my je im; ich intencjonalno±¢, podobnie jak intencjonalno±¢ sygnaªów dymnych i pisma, jest w istocie zapo»yczona i dlatego pochodna
(derivative). Powiedzmy to bez ogródek: same komputery nic nie znacz¡ przez
swoje egzemplarze znaków (nie bardziej ni» znacz¡ ksi¡»ki) - znacz¡ jedynie to,
co mówimy, »e znacz¡. Prawdziwe rozumienie, z drugiej strony, jest intencjonalne
"samo z siebie" a nie pochodne od czegokolwiek innego. (Haugeland 1981, s. 31;
kursywa oryginalna)
Problemem, jaki tutaj powstaje, jak zauwa»a Haugeland, jest dokªadne okre±lenie, jakie wymagania ma speªnia¢ system, aby posiadaª pierwotn¡ intencjonalno±¢
i byª my±l¡c¡ rzecz¡.
Wydaje si¦, »e znaczenie ma tutaj ró»nica pomi¦dzy systemami symboli w sensie
Newella i Simona a systemami u»ywaj¡cymi symboli w sensie Peirce'a. "Symbole"
w sensie Peirce'a s¡ znakami, które zast¦puj¡ co± innego, pod pewnym wzgl¦dem
dla kogo±, kto jest u»ytkownikiem tych symboli. Symbole jako znaki musz¡ przeto
by¢ znacz¡ce dla swoich u»ytkowników. "Symbole" w sensie Newella i Simona s¡
czysto zycznymi egzemplarzami [znaków], które mog¡ by¢ rozró»niane i manipulowane w oparciu o ich rozmiary, ksztaªty i wzgl¦dne poªo»enia przez wªa±ciwie
zaprogramowane systemy, ale które nie mog¡ by¢ znacz¡ce dla systemów ich u»ywaj¡cych. Okazuje si¦, »e podstawow¡ ró»nic¡ pomi¦dzy nimi jest rozró»nienie
pomi¦dzy "znakami", które s¡ znacz¡ce dla systemów ich u»ywaj¡cych i "znakami",
które maj¡ znaczenie jedynie dla u»ytkowników takich systemów. Pierwsze z nich
wykazuj¡ pierwotn¡ intencjonalno±¢, drugie pochodn¡.
Jednak»e, gdy rozwa»ania przenosz¡ si¦ z samych znaków na ich u»ytkowników,
wyªania si¦ alternatywna koncepcja umysªowo±ci, mianowicie koncepcja umysªów
jako systemów u»ywaj¡cych znaków (lub "semiotycznych systemów") (Fetzer 1988,
1989, 1990a, 1991). poniewa» istniej¡ trzy odmienne rodzaje znaków, istniej¡ te»
trzy odpowiadaj¡ce im rodzaje umysªów, mianowicie: umysªy typu I posiadaj¡ce
umysªowo±¢ ikoniczn¡; umysªy II typu posiadaj¡ce umysªowo±¢ wska¹nikow¡; oraz
umysªy typu III posiadaj¡ce umysªowo±¢ symboliczn¡. Wydaje si¦ nawet, »e istniej¡ przynajmniej dwa mocniejsze rodzaje umysªów, zdolnych do rozumowania i
do krytycyzmu. Ponadto stanowisko to obejmuje u»ycie znaków innych ni» symbole.
Wiele odmian ludzkiego my±lenia, w tym sny, marzenia i zwykªe my±li, zwi¡zane
jest z u»yciem wyobra»e«, czy skojarze« opartych na relacjach przypominania lub
poª¡czenaich przyczynowych (Fetzer, w przygotowaniu).
Aby przedstawi¢ koncepcj¦, która stosuj¡c si¦ do ludzi nie wyklucza mo»liwo±ci
umysªowo±ci zwierz¡t lub nawet maszyn, fraz¦ "dla kogo±" nale»y zast¡pi fraz¡ "dla
czego±" w denicji Peirce'a: zatem znak jest czym± co zast¦puje co± innego pod
takim lub innym wzgl¦dem dla czego±, co mo»e by¢ czªowiekiem, (innym) zwierz¦ciem lub nawet maszyn¡. Faktycznie, w takim zakresie, w jakim istniej¡ sukcesywnie
mocniejsze i mocniejsze rodzaje umysªów, wyja±nienie umysªów jako systemów semantycznych poci¡ga za sob¡ to, »e ni»sze gatunki powinny posiada¢ ni»sze rodzaje
umysªowo±ci, wy»sze za± gatunki - wy»sze [rodzaje umysªowo±ci]. Okazuje si¦ zatem, »e Homo sapiens odró»nia si¦ nie w oparciu o to, »e jest jedynym gatunkiem
posiadaj¡cym umysªowo±¢, ale przez to, »e posiada najwy»szy gatunek umysªowo±ci
(Fetzer 1993b, 1994b, 1996a).
13
‘wiadomo±¢ i poznanie
Koncepcja umysªów jako semiotycznych (lub u»ywaj¡cych znaków) systemów obiecuje
rozwi¡zanie problemów dotycz¡cych ±wiadomo±ci i poznania. Poci¡ga ona koncepcj¦ ±wiadomo±ci, zgodnie z któr¡ system jest ±wiadomy (w odniesieniu do znaków
okre±lonego rodzaju) gdy ma on (odziedziczon¡ lub nabyt¡) umiej¦tno±¢ wykorzystywania znaków tego rodzaju i nie jest pozbawiony zdolno±ci do ¢wiczenia
tej umiej¦tno±ci. Poznanie natomiast zachodzi jako wynik przyczynowych oddziaªywa« pomi¦dzy znakami okre±lonego rodzaju [pozostaj¡cymi] w odpowiedniej
blisko±ci przyczynowej a systemami, które s¡ ±wiadome w odniesieniu do znaków
tego rodzaju (Fetzer 1989, 1990a 1991). Pomy±lna komunikacja zachodziªaby zatem pomi¦dzy dwoma systemami, gdy dla obydwu te same znaki posiadaªyby to
samo znaczenie, nawet pomimo tego, »e ich aktualne zachowanie - ich mowa i inne
czynno±ci motoryczne - mo»e si¦ ró»ni¢ od przypadku do przypadku.
Ró»nice w aktualnym zachowaniu, jakie wykazuj¡ odmienne systemy pochodziªyby z ró»nic w zupeªnych zbiorach odpowiednich warunków wywoªuj¡cych ich
zachowanie, w±ród których u ludzi mo»na wymieni¢ motywy, przekonania, etyk¦,
zdolno±ci i mo»liwo±ci. Odmienne przypadki (instances) znaków miaªyby to samo
znaczenie dla u»ytkowników znaków je±li ich potencjalne zachowanie - ich dyspozycje do zachowania si¦ na ró»ne sposoby - byªoby takie samo w ka»dym mo»liwym
kontek±cie (Fetzer 1989, 1991, 1993c). Jednak»e poniewa» pewne dyspozycje do
zachowania si¦ w taki czy inny sposób mog¡ mie¢ probabilistyczny charakter, nie
wynika z tego, »e ró»ni u»ytkownicy znaków w dokªadnie tych samych kontekstach,
maj¡c dane dokªadnie te same znaki, przejawialiby tym samym to samo zachowanie.
Takiego wyniku mo»na by oczekiwa¢ jedynie, gdyby stosowne dyspozycje byªy deterministyczne.
Koncepcja ta egzemplikuje tym samym uwag¦ Peirce'a, »e "najdoskonalszym
wyja±nieniem poj¦cia jakie sªowa mog¡ przenosi¢" byªby opis rodzajów zachowa«
jakie ono wywoªuje w odniesieniu do powi¡zanych przyczynowo stanów, w tym do
istniej¡cych uprzednio motywów i przekona«. Kierowca posiadaj¡cy prawo jazdy,
znaj¡cy przepisy ruchu drogowego oraz nie pozbawiony umiej¦tno±ci poprawnego
prowadzenia samochodu mógª pomin¡¢ znak stopu, poniewa» byª on zasªoni¦ty
przez wystaj¡ce krzaki, nawet je±li nie byªo to intencj¡ kierowcy; ale inny kierowca,
który tak»e zna przepisy mógª równie» pomin¡¢ znak stopu, nie dlatego, »e znak
ten byª zasªoni¦ty, ale dlatego, »e kierowca ten byª nietrze¹wy; jeszcze inny kierowca
mógª pomin¡¢ znak stopu aby szybciej dowie¹¢ »on¦ do szpitala, poniewa» zbli»aª si¦
czas rozwi¡zania. Wszyscy oni mog¡ pomimo to rozumie¢, »e znak stopu normalnie
znaczy, »e nale»y si¦ zatrzyma¢, a nast¦pnie ruszy¢ ponownie, gdy jest bezpiecznie.
Okazuje si¦, »e czynnikiem rozstrzygaj¡cym, który pozwala na rozró»nienie
pomi¦dzy systemami symboli, automatycznymi systemami formalnymi i innymi
urz¡dzeniami pomocnymi przy przeprowadzaniu oblicze« a systemami semiotycznymi jest to, »e systemy semiotyczne w przeciwie«stwie do urz¡dze« pozostaªych
rodzajów faktycznie traktuj¡ rzeczy jako zast¦puj¡ce inne rzeczy pod pewnym wzgl¦dem. Wobec tego tym, co czyni jaki± system "semiotycznym" staje si¦ to, »e zachowanie systemu jest przyczynowo wywoªane przez obecno±¢ znaku poniewa» znak
ten zast¦puje dla tego systemu co± innego [w sposób] ikoniczny, wska¹nikowy lub
symboliczny. Co wi¦cej, w±ród takich zast¦powanych przez znaki rzeczy mog¡ by¢
abstrakcyjne, teoretyczne, nieobserwowalne, czy nieistniej¡ce obiekty lub wªasno±ci,
które mog¡ by¢ niezdolne do wywierania jakiegokolwiek przyczynowego wpªywu na
same systemy. Zatem proponuj¡c internalistyczne koncepcje znaczenia reprezentacji
dla systemów konwencjonalnych i konekcjonistycznych, von Eckhardt przeoczyªa ten
rozstrzygaj¡cy element (von Eckhardt 1993, s.292-297; Fetzer 1990a, rozdz. 9 oraz
Fetzer 1996, rozdz. 4).
14
Nale»y dostrzec równie», »e koncepcja semiotyczna broni zdolno±ci do popeªniania bª¦dów jako kryterium umysªowo±ci, gdzie "kryterium" w tym sensie jest
zazwyczaj niezawodnym wska¹nikiem obecno±ci lub nieobecno±ci rozwa»anej wªasno±ci. Bª¡d ma miejsce wtedy, gdy co± traktuje co± jako zast¦puj¡ce co± innego, ni»
zast¦puje w rzeczywisto±ci, co [z kolei] stanowi wynik prawidªowy (Fetzer 1988)
Poza tym Paul Coates (1997) broni¡c dyspozycyjnej koncepcji znaczenia zauwa»yª, »e poznanie jest zwi¡zane zarówno z intensjami (przez "s"), jak i intencjami (przez "c"). Gdy mamy do czynienia ze standardowymi, prawdziwo±ciowymi
kontekstami, na przykªad, mo»emy akceptowa¢ wnioski, nawet je±li sprawiaj¡ nam
przykro±¢ lub s¡ przera»aj¡ce; w innym przypadku nie wolno nam ich akceptowa¢.
Je±li komputery nie s¡ zdolne do formowania intencji, ich zachowanie nie mo»e by¢
ani znacz¡ce, ani celowe. Dlatego cokolwiek komputery mog¡ robi¢, nie wydaje si¦,
by miaªoby to by¢ co± z tych rzeczy.
[...]
Szczególne rodzaje znaków
Okazuje si¦ zatem, »e komputer jest szczególnego rodzaju znakiem, mianowicie
znakiem lub systemem znaków takiego rodzaju, »e mo»e on uªatwi¢ obliczenia, gdzie
"obliczenia" obejmuj¡ przetwarzanie informacji poprzez przetwarzanie reprezentacji
tych informacji z pomoc¡ sko«czonych zbiorów efektywnych reguª, spo±ród których
przynajmniej niektóre opieraj¡ si¦ o prawa natury jako swoj¡ teoretyczn¡ podstaw¦. W rzeczywisto±ci wydaje si¦, »e istniej¡ przynajmniej trzy rodzaje komputerów, mianowicie: ikoniczne, wska¹nikowe i symboliczne, oraz które kwalikuj¡
si¦ jako (mo»liwe lub aktualne) komputery z powodu istnienia relacji podobie«stwa
(dla komputerów ikonicznych), relacji przyczynowo skutkowych (dla komputerów
wska¹nikowych) lub relacji konwencjonalnych (dla komputerów symbolicznych) pomi¦dzy
ich cz¦±ciami semiotycznymi a rzeczami, które zast¦puj¡.
Przykªadami komputerów ikonicznych mog¡ by¢ m.in. modele, mapy i diagramy. Te ustalone uporz¡dkowania (instantiate arrangements) które mog¡ wykazywa¢ relacje ugruntowania semantycznego - takie jak "relacje lustrzane" Clellanda
(Clelland 1995) - na mocy podobie«stwa do tego, co zast¦puj¡, gdzie funkcje matematyczne mog¡ odnosi¢ wªasno±ci tych rzeczy do wªasno±ci rzeczy, które zast¦puj¡.
Analogicznymi przykªadami wska¹nikowych i symbolicznych komputerów, jakich
mo»na u»y¢ do celów obliczeniowych, s¡: zegary sªoneczne, sªoje drzewa i warstwy
geologiczne jako skutki ró»nych przyczyn; oraz liczydªa, suwaki logarytmiczne i
maszyny Turinga, które mog¡ ustala¢ funkcje matematyczne, które odnosz¡ rzeczy
na konwencjonalnej podstawie.
Powstaje przeto dodatkowo przynajmniej jedna dwuznaczno±¢ przy omawianiu
komputerów i obliczania, poniewa» istnienie mo»liwego komputera implikuje istnienie mo»liwych, niezauwa»onych relacji ugruntowania semantycznego pomi¦dzy
czym± i czym± innym. W tym sensie, komputer mo»e istnie¢ nawet przy braku
jakiejkolwiek interpretacji, interpretatora czy umysªu. Jednak istnienie aktualnego
komputera nie tylko implikuje istnienie aktualnej relacji ugruntowania semantycznego tego rodzaju (poniewa» ka»dy aktualny komputer jest mo»liwym komputerem), ale implikuje równie» istnienie czego±, co dostrzegªo istnienie tej relacji, a
zatem istnienie odpowiadaj¡cej jej interpretacji, interpretatora lub umysªu. To
rozró»nienie mo»e wyja±ni¢ wywód tych, którzy twierdz¡, »e cokolwiek mo»e by¢
komputerem.
Jednak»e istnienie pospolitych procedur sugeruje, »e mog¡ istnie¢ efektywne procedury decyzyjne, które nie s¡ obliczalne w sensie Turinga. A istnienie procesów
my±lowych, które s¡ niealgorytmiczne uzasadnia dodatkowo pogl¡d, »e nie mo»na
uznawa¢ sªuszno±ci paradygmatu obliczeniowego. W rzeczywisto±ci, w najlepszym
15
przypadku, okazuje si¦, »e jest on niczym wi¦cej, ni» nadmiernym uogólnieniem
opartym na tym, co wydaje si¦ szczególnym rodzajem procesów my±lowych. Jak
zauwa»yª Searle: "Nic nie jest wewn¦trznie obliczeniowe, oczywi±cie z wyj¡tkiem
±wiadomych podmiotów [dziaªaj¡cych] intencjonalnie przeprowadzaj¡cych obliczenia"
(Searle 1992, s.225). Nawet pomimo to, »e maszyna Turinga wraz z przechowywanym
programem mo»e by¢ w stanie przeprowadza¢ operacje bez konieczno±ci ludzkiej interwencji, nie implikuje to tego, »e takie urz¡dzenie mo»e przeprowadza¢ znacz¡ce
operacje bez wsparcia ze strony ludzkiej interpretacji.
W takim zakresie, w jakim przypuszcza si¦, »e poznanie jako obliczanie przeprowadzane
na reprezentacjach jest celow¡, znacz¡c¡, algorytmiczn¡ dziaªalno±ci¡ nastawion¡
na rozwi¡zywanie problemów, wydaje si¦, »e komputery nie s¡ zdolne do poznania.
Znaki i ci¡gi znaków jakimi manipuluj¡ nie maj¡ dla nich znaczenia, s¡ one równie»
niezdolne do celowego dziaªania: brak im intensji (przez "s") oraz intencji (przez
"c"). S¡ one urz¡dzeniami, które maj¡ uªatwia¢ obliczenia na podstawie relacji
semantycznego ugruntowania w tych przypadkach, w których istniej¡. Nawet ich
algorytmiczny, ukierunkowany na rozwi¡zywanie problemów charakter wywodzi si¦
z ich interpretacji przez ludzi. W ±cisªym sensie komputery jako takie - niezale»nie
od ich u»ytkowników - s¡ nie tylko niezdolne do poznania, ale równie» do obliczania,
odpowiednio zinterpretowanego. Je±li chcemy zrozumie¢ natur¦ my±li z pewno±ci¡
musimy bada¢ my±lenie, a nie obliczanie.
Nawet normalne, typowe poznanie osoby dorosªej, jak dowodz¡ tego zwyczajne my±li, nie jest ani algorytmiczne, ani rozwi¡zuj¡ce problemy i przez to nie
speªnia warunków, jakie chcieliby narzuci¢ na nie komputacjonali±ci. Koncepcja
ANTCOG okazuje si¦ zatem wybiegiem pozwalaj¡cym na zaªo»enie denicji "poznania", która ignoruje liczne ±wiadectwa dyskonrmuj¡ce lub falsykuj¡ce panuj¡cy
paradygmat (a w ka»dym razie co±, co takim ±wiadectwem si¦ wydaje). Wymaganie totalnego ±wiadectwa domaga si¦, by takie ±wiadectwa byªy brane pod uwag¦.
Czy anomalie tego i innych rodzajów wypr¡ koncepcj¦ obliczeniow¡ to si¦ oka»e,
historia nauki jednak nie jest zbyt uspokajaj¡ca. Ale przynajmniej tyle powinno
by¢ oczywiste. Koncepcja umysªów jako systemów semiotycznych dostarcza alternatywnego paradygmatu umo»liwiaj¡cego zrozumienie natury zjawisk mentalnych paradygmatu który, jak si¦ okazuje, jest w stanie przezwyci¦»y¢ anomalie, z którymi
komputacjonalizm nie daje sobie rady.
Przekªad:
16
Piotr Konderak