Talsmenn for de ubegrensede mulighetene for kunstig intelligens går ut fra hypotesen om at når hjernens funksjoner er fullstendig forstått og riktig forstått, kan de kodes og settes inn i en datamaskin.
Mange banebrytende prosjekter innen kunstig intelligens representerer forsøk på å lage en tenkemaskin. De er basert på ideen om at funksjonene til den menneskelige hjernen er begrenset til koding og prosessering av multisensorisk informasjon. Med andre ord, forfatterne deres går ut fra hypotesen om at når hjernens funksjoner er fullstendig forstått og riktig forstått, kan de skrives som en kode og plasseres i en datamaskin. Microsoft kunngjorde nylig at de har til hensikt å bruke en milliard dollar på et prosjekt med dette målet for øye.
Frem til nå har imidlertid forsøk på å skape en tenkende superdatamaskin ikke blitt kronet med den første suksessen. Det europeiske prosjektet med flere billioner dollar, som ble lansert i 2013, har faktisk blitt anerkjent som en fiasko for øyeblikket. I en modifisert form ser det mer ut som et lignende, om enn mindre ambisiøst, amerikansk prosjekt som utvikler nye programvareverktøy for forskere som studerer hjernedata, i stedet for å prøve å modellere det.
Noen forskere insisterer fortsatt på at modellering av tenkeprosessene i nevrobiologiske systemer er veien til suksess. Andre anser slik innsats som er dømt til å mislykkes, fordi de ikke tror at tenking i prinsippet er beregnet. Deres viktigste argument er at den menneskelige hjernen integrerer og komprimerer flere sensasjoner, inkludert syn og hørsel, som ganske enkelt ikke kan håndteres slik moderne datamaskiner gjør, oppfatter, behandler og lagrer data.
Levende ting akkumulerer opplevelser og sensasjoner i hjernen deres, tilpasser nevrale forbindelser i den aktive prosessen med kontakt mellom emnet og miljøet. I motsetning skriver datamaskinen data til kort- og langvarig lagring av minne. Denne forskjellen betyr at hjernen håndterer informasjon annerledes enn en datamaskin.
Sinnet utforsker aktivt miljøet på jakt etter elementer som kan hjelpe deg med å finne en måte å utføre en bestemt handling på. Persepsjon er ikke direkte relatert til data innhentet ved hjelp av sansene: en person kan identifisere, si, en tabell, fra forskjellige synsvinkler, og han trenger ikke å bevisst tolke dataene for dette, og deretter spørre minne om denne malen kan opprettes ved hjelp av alternative representasjoner av ethvert objekt som tidligere ble identifisert.
Et annet synspunkt koker ned til det faktum at de mest uhyggelige, verdslige minneoppgaver involverer flere forskjellige hjernesegmenter, hvorav noen er ganske store. Ferdighetslæring og erfaring ledsages av omorganisering og fysiske transformasjoner i hjernevev, for eksempel endringer i strukturen til nevrale forbindelser. Slike transformasjoner kan ikke reproduseres på en datamaskin med en fast arkitektur.
En nylig publisert vitenskapelig artikkel om dette emnet har fremhevet flere ekstra grunner til at menneskelig tenkning ikke kan beregnes. En tenkende person er klar over hva han tenker. Med andre ord, han er i stand til å slutte å tenke på en ting og begynne å tenke på en annen, uansett hvilket trinnstadium han er på. Men dette er umulig for en datamaskin. For mer enn åtti år siden kom den britiske informasjonsforskeren Alan Turing til at det ikke er noen grunnleggende mulighet for å bevise at et dataprogram kan stoppe av seg selv, mens denne evnen er en av de grunnleggende for menneskets bevissthet.
Salgsfremmende video:
Argumentet hans er basert på en logisk felle der det er en intern motsetning: forestill deg at det er en generell prosess som kan avgjøre om programmet det analyserer vil stoppe. Resultatet av denne prosessen blir enten "ja, den vil stoppe" eller "nei, den vil ikke stoppe." Det er ganske enkelt å forstå. Men så forestilte Turing seg at en dyktig programmerer hadde skrevet kode som inkluderte en valideringsprosess med ett nøkkelelement: instruksjoner for å holde programmet i gang hvis svaret var "ja, det vil stoppe."
Å starte bekreftelsesprosessen til dette nye programmet vil uunngåelig føre til feil resultat: hvis det bestemmer at programmet vil stoppe, vil interne instruksjoner fortelle det å fortsette å kjøre. På den annen side, hvis denne "stoppsjekken" bestemmer at programmet ikke vil stoppe, vil instruksjonene umiddelbart gi kommandoen om å stoppe. Dette er helt ulogisk, og Turing konkluderte med at det ikke kunne være noen måte å analysere programmet og være sikker på at det kan stoppe seg selv. Følgelig er det umulig å være sikker på at enhver datamaskin er i stand til å konkurrere med et system som kan stoppe tankegangen og bytte til en annen tankegang. Det er tilliten til denne evnen som er en integrert del av tenkningen.
Allerede før publiseringen av Turings arbeid, viste den tyske kvantefysikeren Werner Heisenberg at det er et tydelig skille mellom arten av en fysisk hendelse og den bevisste oppfatningen av den hendelsen av en observatør. Den østerrikske fysikeren Erwin Schrödinger tolket dette argumentet på en slik måte at tenkeprosessen ikke kan være et resultat av en fysisk prosess som en datamaskin, som reduserer alle operasjoner til grunnleggende logiske vurderinger.
Disse ideene støttes av resultatene fra medisinsk forskning, som indikerer at det ikke er noen unike strukturer i den menneskelige hjernen som utelukkende vil være ansvarlig for tenkning. I kontrast viser funksjonell magnetisk resonansavbildning at forskjellige kognitive oppgaver trigger forskjellige deler av hjernen til å bli aktivert. Dette førte nevrovitenskapsmann Semir Zeki til konklusjonen at "tenking ikke er noe samlet, mens det er mange forskjellige tankeprosesser fordelt i tid og rom." Å modellere de ubegrensede egenskapene til hjernen er et problem som i prinsippet ikke kan gjøres av en datamaskin, som er et begrenset system.
Igor Abramov
