- •1.Натурфилософская, позитивистская и диалектическая точки зрения на соотношение философии и естествознания.
- •2.Методологические критерии научности.
- •3. Возникновение науки и философии в античности: случайное совпадение или общие причины.
- •4. Три исследовательские программы античности: пифагорейско-платоновская, аристотелевская и атомистическая. Представители, идеи, сравнительный анализ.
- •Скептицизм: представители, этапы развития, тропы против чувственного и рационального познания.
- •6. Научные итоги поздней античности. Александрийская научная школа. Мусейон.
- •7.Специфика средневековой картины мира и возможности развития науки в период Средневековья.
- •8.Изменение представлений о субъекте и объекте познания в эпоху Возрождения. Наука и паранаука
- •10. Проблема возможностей и границ научного познания в философии Канта. Проблема активности познающего субъекта в «Критике чистого разума» и. Канта.
- •11.Априорные предпосылки познания по Канту. Модификации представлений об априорных предпосылках познания в XX веке (к. Лоренц и ж Пиаже).
- •12. Неокантианство о методах естественнонаучного и гуманитарного познания.
- •13.Неопозитивизм и проблема эмпирического обоснования науки. Логический анализ языка науки в неопозитивизме
- •14. Сравнительный анализ верификации и фальсификации как демаркации научного знания
- •15. Модели развития науки в пост позитивизме. Наивный и утончённый фальсификационизм.
- •16. Приложение парадигмальной модели науки к истории развития геологии
- •17. Роль личности ученого и интуиции в научном познании.
- •19. Этос науки. Р. Мертон о ценностных установках научной деятельности.
- •20. Классический, неклассический и постнеклассический типы рациональности и характерные для каждого типы научных концепций.
- •Классическая рациональность
- •Неклассическая рациональность
- •Постнеклассическая рациональность
- •21.Динамические и вероятностные представления о причинности. Анализ онтологического статуса вероятности на примере принципа неопределенности в квантовой механике. Полемика Эйнштейна и Бора
- •22. Представления о пространстве и времени в классической механике, сто и ото.
- •23. Субстанциальная и реляционная трактовки пространства и времени в истории науки и философии. Связь пространства и времени с типами материальных систем.
- •26. Метод математического моделирования и его роль в развитии современной науки
- •27. Синергетика как междисциплинарный подход к процессам самоорганизации. Синергетическая парадигма в геологии
- •28. Современные космологические модели Вселенной. Модель инфляционной Вселенной и антропный принцип
- •29.Тенденции физикализации химии. Достоинства и недостатки «химии в пробирке».
- •30. Проблемы происхождения и сущности жизни и моделирования эволюционного процесса.
- •32. Строение геологического знания, виды законов, действующих в геологии, соотношение теоретического и эмпирического уровня.
- •Фиксистская, мобилистская и синергетическая парадигмы в теоретической геологии.
- •34. Социоцентристский и натуралистический подход к проблеме сознания.
- •Сильный и слабый ии. Тест Тьюринга. Китайская комната.
- •Требования к созданию Сильного ии
- •Недостатки теста
- •Человеческий разум и разум вообще[править | править исходный текст]
- •Непрактичность[править | править исходный текст]
- •Реальный интеллект и имитируемый интеллект
- •37. Философские основания виртуалистики. Проблема «глубокой реальности»
- •38. Информация
- •39.Современный конструктивизм и кибернетика
- •40. Роль мысленного эксперимента в становлении научной теории. Анализ одного из мысленных экспериментов а. Эйнштейна.
Недостатки теста
Несмотря на все свои достоинства и известность, тест критикуют на нескольких основаниях.
Человеческий разум и разум вообще[править | править исходный текст]
Поведение человека и разумное поведение
Направленность теста Тьюринга ярко выражена в сторону человека (антропоморфизм). Проверяется только способность машины походить на человека, а не разумность машины вообще. Тест неспособен оценить общий интеллект машины по двум причинам:
Иногда поведение человека не поддается разумному толкованию. В это же время тест Тьюринга требует, чтобы машина была способна имитировать все виды человеческого поведения, не обращая внимания на то, насколько оно разумно. Он также проверяет способность имитировать такое поведение, какое человек за разумное и не посчитает, например, реакция на оскорбления, соблазн соврать или просто большое количество опечаток. Если машина неспособна с точностью до деталей имитировать поведение человека, опечатки и тому подобное, то она не проходит тест, несмотря на весь тот интеллект, которым она может обладать.
Некоторое разумное поведение не присуще человеку. Тест Тьюринга не проверяет высокоинтеллектуальное поведение, например, способность решать сложные задачи или выдвигать оригинальные идеи. По сути, тест требует, чтобы машина обманывала: какой бы умной ни была машина, она должна притворяться не слишком умной, чтобы пройти тест. Если же машина способна быстро решить некую вычислительную задачу, непосильную для человека, она по определению провалит тест.
Непрактичность[править | править исходный текст]
Стюарт Рассел (Stuart Russel) и Питер Норвиг (Peter Norvig) утверждают, что антропоцентризм теста приводит к тому, что он не может быть по-настоящему полезным при разработке разумных машин. "Тесты по авиационному проектированию и строительству, — строят они аналогию, — не ставят целью своей отрасли «создание машин, которые летают точно так же, как летают голуби, что даже сами голуби принимают их за своих». Из-за этой непрактичности прохождение теста Тьюринга не является целью ведущих научных или коммерческих исследований (по состоянию на 2009). Сегодняшние исследования в области искусственного интеллекта ставят перед собой более скромные и специфические цели.
«Исследователи в области искусственного интеллекта уделяют мало внимания прохождению теста Тьюринга», — отмечают Рассел и Норвиг, — с тех пор как появились более простые способы проверки программ, например, дать задание напрямую, а не окольными путями, первой обозначить некоторый вопрос в чат-комнате, к которой подключены и машины, и люди. Тьюринг никогда не предполагал использовать свой тест на практике, в повседневном измерении степени разумности программ; он хотел дать ясный и понятный пример, для поддержки обсуждения философии искусственного интеллекта.
Реальный интеллект и имитируемый интеллект
Также тест Тьюринга явно бихевиористичен или функционалистичен: он лишь проверяет, как действует субъект. Машина, проходящая тест, может имитировать поведение человека в разговоре, просто «неинтеллектуально» следуя механическим правилам. Двумя известными контрпримерами, выражающими данную точку зрения являются «Китайская комната» Сёрля (1980) и «Болван» Неда Блока (Ned Block, 1981). По мнению Сёрля основной проблемой является определить, «имитирует» ли машина мышление, или «на самом деле» мыслит. Даже если тест Тьюринга и является годным для определения наличия интеллекта, Сёрль отмечает, что тест не покажет, что у машины есть разум, сознание, возможность «понимать» или иметь цели, которые имеют какой-то смысл (философы называют это целеполаганием).
В своей работе Тьюринг писал по поводу этих аргументов следующее: «Я не хочу создать впечатление, будто я думаю, что у сознания нет никакой загадки. Существует, например, своего рода парадокс, связанный с любой попыткой определить его местонахождение. Но я не думаю, что эти загадки обязательно надо разгадать до того, как мы сможем ответить на вопрос, которому посвящена данная работа»
Кита́йская ко́мната — мысленный эксперимент, описанный Джоном Сёрлем, в котором критикуется возможность моделирования человеческого понимания, в частности естественного языка, путем создания «искусственного интеллекта». По сути является критикой теста Тьюринга.
Он был представлен в 1980 году в статье «Разум, мозг и программы» («Minds, Brains, and Programs»). Еще до публикации эксперимент вызвал полемику, поэтому статья содержала ответы на выдвинутые контраргументы. В 1984 году в публикации лекций «Разум, мозг и наука» («Minds, Brains and Science») была представлена формальная версия аргумента. В 1990 году в статье «Разум мозга — компьютерная программа?» («Is the Brain's Mind a Computer Program?») формальная версия аргумента была представлена в более лаконичной форме.
Частным выводом является невозможность полной имитации разума с помощью программ синтаксического анализа, т. н. ботов, что хорошо подтверждается в реальной практике. Типичной попыткой создания такого бота являлся, например, проект "Alice-bot"
Возьмём, например, какой-нибудь язык, которого вы не понимаете. Для меня таким языком является китайский. Текст, написанный по-китайски, я воспринимаю как набор бессмысленных каракулей. Теперь предположим, что меня поместили в комнату, в которой расставлены корзинки, полные китайских иероглифов. Предположим также, что мне дали учебник на английском языке, в котором приводятся правила сочетания символов китайского языка, причём правила эти можно применять, зная лишь форму символов, понимать значение символов совсем необязательно. Например, правила могут гласить: «Возьмите такой-то иероглиф из корзинки номер один и поместите его рядом с таким-то иероглифом из корзинки номер два».
Представим себе, что находящиеся за дверью комнаты люди, понимающие китайский язык, передают в комнату наборы символов и что в ответ я манипулирую символами согласно правилам и передаю обратно другие наборы символов. В данном случае книга правил есть не что иное, как «компьютерная программа». Люди, написавшие её, — «программисты», а я играю роль «компьютера». Корзинки, наполненные символами, — это «база данных»; наборы символов, передаваемых в комнату, это «вопросы», а наборы, выходящие из комнаты, это «ответы».
Предположим далее, что книга правил написана так, что мои «ответы» на «вопросы» не отличаются от ответов человека, свободно владеющего китайским языком. Например, люди, находящиеся снаружи, могут передать непонятные мне символы, означающие; «Какой цвет вам больше всего нравится?» В ответ, выполнив предписанные правилами манипуляции, я выдам символы мне также непонятные и означающие, что мой любимый цвет синий, но мне также очень нравится зелёный. Таким образом, я выдержу тест Тьюринга на понимание китайского языка. Но все же на самом деле я не понимаю ни слова по-китайски. К тому же я никак не могу научиться этому языку в рассматриваемой системе, поскольку не существует никакого способа, с помощью которого я мог бы узнать смысл хотя бы одного символа. Подобно компьютеру, я манипулирую символами, но не могу придать им какого бы то ни было смысла. Этот пример соответствует системе быстрого обучения формальным знаниям для решения типовых задач, которая сегодня стала вытеснять в коммерческих школах аналитическую систему образования. Такие специалисты с программным мышлением способны быстро, не раздумывая, решать задачи из заученного набора, но абсолютно беспомощны в нестандартной ситуации. Аналитическое мышление, используя собственные знания, может путем сопоставления комбинаций символов и анализа порядка в передаваемых сообщениях для ответа, определить устойчивые сценарии их применения, а значит построить классификатор условных понятий и форм применения. Полученную формальную систему можно согласовать с собственной системой знаний, по принципу непротиворечивости перевода высказываний на обоих языках в общем пространстве мышления. В результате мы получим однозначное относительное представление о неизвестном языке, но конкретные характеристики объектов в этом языке останутся неопределенными. Внести определенность можно только калибровочными тестами сличения базовых элементов обоих систем для установления функции их отображения. К этому типу задач относится также установление контакта с разумом иной формы жизни, развившейся в принципиально других физических условиях.
