Czy falsyfikacjonizm hipotetyczno-dedukcyjny w wersji Karla Poppera jest nadal aktualny?

Obecny wpis umieszczam w imieniu Doktora Michała Stelmacha, który chciałby wywołać nim dyskusję ze studentami Politechniki Warszawskiej…
Oczywiście zapraszamy do niej wszystkich czytelników bloga!

Pytanie tytułowe dotyczy aktualności pewnej dobrze znanej z historii filozofii nauki myśli – myśli Karla Rajmunda Poppera.
Jej główne punkty, w postaci nieformalnej, można streścić następująco:

Kryterium naukowości w postaci potencjalnej falsyfikowalności wyrażeń Popper twierdzi, że naukowe mogą być tylko takie twierdzenia, które dają się obalić; jeśli twierdzenie jest odporne na wszelkie próby odrzucenia i potwierdzają je wszystkie fakty należące do uniwersum, to twierdzenie albo jest tautologiczne, albo nieracjonalne = nienaukowe.

Mechanizm rozwoju nauki Popper twierdzi, że mechanizm ten nie jest kumulatywny, a więc nie chodzi o to, że w nauce wiemy coraz więcej, gromadzimy kolejne fakty, kolejne ich opisy, ale raczej ewolucyjny, czyli nasze modele konkurują między sobą i w tym sensie dostosowują się do rzeczywistości, że rządzi tymczasowy zwycięzca, który może zostać wyparty przez obalenie i nadejście następcy.

Odrzucenie indukcji Popper twierdzi, że indukcja jest nieracjonalna, bowiem jest niekonkluzywna – jej wyniki nigdy nie są pewne; domaga się uzasadnienia – zasada indukcji bowiem nie jest tautologią; a uzasadnienie takie jest zbyt kosztowne logicznie, wręcz domaga się założeń o stałości funkcjonowania przyrody. Co więcej, jeśli w nauce mamy badać jak działa przyroda, a zasada indukcji musi najpierw założyć, że przyroda działa w sposób stały, to postępowanie nasze niebezpiecznie ciąży w stronę błędnego koła.

Dedukcyjne sprawdzanie teorii  Popper nie poprzestaje na krytyce. Twierdzi jednak, że powinniśmy (tak, „powinniśmy” – słowo wskazujące normatywny aspekt myśli Popperowskiej jest tu użyte świadomie) zastosować regułę wnioskowania, której koszt logiczny nie domagałby się od nas popadania w błędy. Twierdzi, że dobrze jest skorzystać z reguł logiki formalnej, które jako tautologie mają ten przywilej, że stosować je można właściwie „za darmo” (tak, to bardzo ciekawy fragment tej teorii). Proponuje zamiast zasady indukcji regułę modus tollendo tollens. Reguła ta każe nam uznać, że jeśli ze zdania ogólnego wynikają fałszywe konsekwencje, to zdanie ogóle jest również fałszywe. Naukowiec wykazujący, że z teorii wynikają fałszywe konsekwencje ma prawo uznać ją za obaloną, ale popperyzm nie jest nihilizmem, zatem w miejsce obalonej teorii naukowiec ma wręcz obowiązek (i to pod przykazaniem!) zaproponować jej następczynię. Badacz ma być twórczy i zarazem krytyczny. Ma proponować nietrywialne teorie, a zarazem nie oszczędzać ich za wszelką cenę, na przykład poprzez semantyczną reinterpretację terminów.

Opisy powyższe sformułowałem celowo w języku mówionym, tak aby blogowy wpis stanowił naturalne „przedłużenie” tradycyjnego wykładu.
Aby opisy te pogłębić i dotrzeć do sedna falsyfikacjonizmu, proponuję  następujące lektury:

https://sady.up.krakow.pl/filnauk.popper.logika.htm

https://plato.stanford.edu/entries/popper/

https://sady.up.krakow.pl/filnauk.sady.popper.htm

Otwieram zatem dyskusję.

Proponuję skupić się na następujących zagadnieniach:

Czy myśl Poppera jest rozpoznawalna i przydatna w dzisiejszej działalności naukowej? Czy myśl ta ma swoje zastosowanie w pracy inżyniera? Na jakim poziomie ogólności ustalenia Poppera są dziś uznawane za „naturalne” dla społeczności naukowej?

Czy może przeciwnie, Popper po długotrwałej krytyce nie ma już nic nietrywialnego do zaoferowania? A może w ogóle jest tak, że myśl Poppera nie była nigdy „aktualna” w znaczeniu „adekwatnie odzwierciedlająca na pewnym etapie rozwoju naukowego nasze ustalenia odnośnie wymagań stawianych teoriom”, a tylko „aktualna” w znaczeniu „modna”?

Czy myśl ta się już zestarzała, czy może nadal jest atrakcyjna?

Jeszcze raz zachęcam do rozmowy, w której można podejmować również inne tematy związane z koncepcją Poppera!

Pozdrawiam wszystkich – Michał Stelmach.

Zaszufladkowano do kategorii Dydaktyka logiki i filozofii, Filozofia nauki, Logika i metodologia, Światopogląd racjonalistyczny | 25 komentarzy

Debatująca sztuczna inteligencja

Obecny wpis umieszczam w blogu w imieniu Marcina Koszowego, który zajmuje się naukowo teorią argumentacji.
Tytuł wpisu łączy doskonale ideę naszego bloga, służącego przede wszystkim do  rozmów i debat, z tematyką, która jest w nim dość często poruszana, a więc sztuczną inteligencją. Mało tego, tytuł traktuje o maszynach, które potrafią rozmawiać, dyskutować i debatować – być może równie ciekawie jak nasi czytelnicy :).
Być może nawet, choć tu zapewne większość czytelników się uśmiechnie, jakiś internetowy chatbot tego typu przedstawi niżej swoje argumenty.
Zanim to jednak nastąpi, :-) , oddaję głos Marcinowi, któremu serdecznie dziękuję za przygotowanie niniejszego wpisu…

Wysiłki uczonych zmierzające do stworzenia argumentujących maszyn, które nie tylko brałyby udział w debatach, ale również rozstrzygały, która ze stron ma rację w sporze, sięgają przynajmniej czasów średniowiecznych. Opracowany w nowożytności przez Gottfrieda W. Leibniza kompleksowy projekt uniwersalnego języka matematycznego (lingua characteristica universalis), dzięki któremu możliwe byłoby dochodzenie do nowej wiedzy oraz rozstrzyganie sporów na drodze rachunkowej stał się jednym z kluczowych punktów odniesienia w badaniach nad sztuczną inteligencją. Rozwój technologii argumentacyjnych (zob. np. projekty realizowane przez ARG-tech – Centre for Argument Technology: https://www.arg-tech.org/index.php/projects/) oraz obliczeniowych modeli argumentacji (zob. np. materiały z międzynarodowych konferencji COMMA – Computational Models of Argument: http://comma.csc.liv.ac.uk/node/30) pokazuje  szerokie spektrum badań mających na celu pogłębienie rozumienia komunikacji naturalnej na potrzeby debatującej sztucznej inteligencji. Przykładową ilustracją potrzeby tworzenia obliczeniowych modeli strategii argumentacyjnych jest ich wykorzystywanie w konwersacjach prowadzonych przez chatboty. W jakim stopniu te i inne kierunki badań nad sztuczną inteligencją są w stanie przybliżyć nas do epoki argumentujących maszyn?

19 lutego 2019 roku odbyła się pierwsza w dziejach debata człowiek-maszyna  między Harishem Natarajanem, rekordzistą świata w liczbie wygranych debat konkursowych, a debatującą sztuczna inteligencją, projektem IBM Debater (https://www.research.ibm.com/artificial-intelligence/project-debater/). Sztuczna inteligencja nie tylko formułowała argumenty wyszukując w czasie rzeczywistym dostępne w sieci racje na rzecz bronionego stanowiska, ale również na bieżąco podejmowała próby zbijania argumentów przeciwnika. Debata mogła być śledzona z uwagą zbliżoną do zainteresowania pamiętnym meczem szachowym między Gari Kasparowem a komputerem Deep Blue w maju 1997 r. (wówczas wygrała maszyna) – z nadzieją dostarczenia nowego materiału do analiz i być może nowych odpowiedzi na pytania dotyczące możliwości i granic badań nad sztuczną inteligencją. Niech debata między IBM Debater a Harishem Natarajanem (jej pełny zapis jest dostępny pod adresem: https://www.youtube.com/watch?v=3_yy0dnIc58&t=1673s)  będzie okazją do wymiany na tym forum myśli na temat spodziewanych kierunków rozwoju technologii argumentacyjnych. W tej pierwszej debacie między człowiekiem a sztuczną inteligencją zdaniem publiczności zwyciężył Harish Natarajan, jednakże to nie jej rezultat (zwycięzcę wyłania publiczność), a przebieg może pozwolić na zdefiniowanie najbardziej istotnych kierunków badań nad argumentującymi maszynami.

Dyskusję na ten temat proponujemy zogniskować wokół dwóch stanowisk dotyczących wpływu debatującej sztucznej inteligencji na sposób prowadzenia debaty publicznej oraz traktowania tego typu debat jako źródła inspiracji dla badań nad sztuczną inteligencją:

      1. Projekty takie jak IBM Debater w znaczący sposób mogą oddziałać na przyszły sposób prowadzenia debat czyniąc je bardziej racjonalnymi (podawanie większej liczby rzeczowych argumentów na rzecz głoszonego stanowiska) i efektywnymi (większa skuteczność przekonywania krytycznie myślącego odbiorcy). Innymi słowy, sztuczna inteligencja biorąca na żywo udział w debacie, nie tylko wyszukująca w czasie rzeczywistym argumenty (takie jak na przykład najnowsze wyniki badań naukowych stanowiących racje dla głoszonego stanowiska), ale także potrafiąca zbijać argumenty drugiej strony sporu może wnieść całkowicie nową jakość do debaty.
      2. Debaty z udziałem IBM Debater, dzięki możliwości śledzenia dialogowych interakcji między człowiekiem a maszyną, mogą dostarczyć nowego materiału empirycznego, umożliwiającego badaczom sztucznej inteligencji znalezienie odpowiedzi na pytania typu: „w jakim kierunku będą rozwijać się techniki argumentowania i kontrargumentowania przez sztuczną inteligencję?” czy „w jakim kierunku będą rozwijać się techniki dialogowe sztucznej inteligencji takie jak np. szybka i celna riposta, racjonalna i skuteczna kontrargumentacja, czy też inteligentnie i trafnie dobrana analogia?”

Czy jesteście Państwo za, czy przeciw tak wyrażonym stanowiskom?
Zachęcamy do udziału w dyskusji oraz formułowania argumentów w sporze o przyszłe kierunki rozwoju debatującej sztucznej inteligencji.

Marcin Koszowy i Paweł Stacewicz

Zaszufladkowano do kategorii Bez kategorii | 71 komentarzy

Między nauką, filozofią i światopoglądem (w tym: informatycznym)

Serdecznie zapraszam do dyskusji, którą chciałbym sprząc ze swoim wystąpieniem online w ramach projektu popularyzatorskiego “Myśl jak naukowiec“.
Wystąpienie to będzie dotyczyć związków między naukami (głównie ścisłymi) a światopoglądem, zaś jego tematyczną oś będą stanowić następujące pytania:

1) Jak światopogląd ma się do filozofii, a jak do nauk (w szczególności ścisłych)?

2) Czy nauki wpływają na światopogląd? Które najsilniej?

3) Czy można mówić o światopoglądowym oddziaływaniu informatyki (w bardzo ogólnym sensie)?

4) Co to jest światopogląd informatyczny?

Robocze, a zatem i dyskusyjne, odpowiedzi zawiera następująca PREZENTACJA.

Do prezentacji tej będę odnosił się podczas SPOTKANIA online, które poprowadzi Pani Agnieszka Proszewska z Fundacji Optimum Pareto. Będzie to w środę, 29.04, o godzinie 18.30. Serdecznie zapraszam do udziału w nim.

Na dobry początek dyskusji blogowej – do której zachęcam zarówno uczestników w/w spotkania, jak i stałych czytelników bloga – proponuję pewien fragment mojego tekstu, który w nieco szerszej odsłonie można przeczytać TUTAJ.

Oto ten fragment:

Kluczowe dla niniejszego tekstu pojęcie światopoglądu pozostaje bardzo bliskie filozofii, ponieważ u źródeł filozoficznych dociekań tkwią bardzo mocno potrzeby światopoglądowe poszczególnych ludzi oraz złożonych z nich społeczności.

W wymiarze indywidualnym (i psychologicznym zarazem) można określić światopogląd jako zbiór podstawowych przekonań jednostki co do kwestii tak życiowo istotnych, jak struktura i poznawalność świata, wartości etyczno-moralne, istnienie Boga czy natura prawdy. W praktyce życiowej przekonania te działają niczym drogowskaz, wyznaczający jednostce cele i kierunki działań. Są więc czymś w rodzaju małej prywatnej filozofii człowieka, tak a nie inaczej ustosunkowującego się do świata.

W wymiarze społecznym jest światopogląd czymś filozofii jeszcze bliższym, ponieważ stanowi zjawisko intersubiektywne (wykraczające poza przeżycia i działania jednostki), dostatecznie dobrze utrwalone w świadomości wielu osób, znajdujące swój wstępny wyraz w charakterystycznych dla danej epoki dziełach sztuki, pracach naukowych czy nawet systemach ekonomicznych. I w tym właśnie sensie można mówić o światopoglądzie chrześcijańskim, romantycznym, racjonalistycznym, mechanicystycznym, czy wreszcie informatycznym (przy czym są to tyko wybrane przykłady). Jak wyjaśnimy dalej, owe ugruntowane społecznie typy poglądów mogą zarówno sprzyjać powstawaniu pewnych kierunków filozoficznych, jak i być przez niektóre systemy filozoficzne inspirowane.

Warto tutaj poruszyć jeszcze jedną kwestię. Otóż naukowe ujęcie światopoglądu rozumianego społecznie musi mieć charakter abstrakcyjny – tj. abstrahujący od przeżyć i przekonań konkretnych ludzi. W ujęciu takim chodzi o pewien wyidealizowany typ poglądów, który jednak ma nie tylko wartość naukową (jako coś poddającego się abstrakcyjnym analizom i porównaniom z innymi typami poglądów), ale również może  realnie kształtować – na zasadzie pojęciowego wzorca – światopoglądy poszczególnych ludzi.

ZAPRASZAM zatem do rozmowy…

Temat nie jest w naszym blogu nowy, ale mam nadzieję, że zyska nowe grono dyskutantów, :).

Pozdrawiam wszystkich — Paweł Stacewicz.

Zaszufladkowano do kategorii Bez kategorii, Dydaktyka logiki i filozofii, Filozofia informatyki, Filozofia nauki, Światopogląd informatyczny, Światopogląd racjonalistyczny | 18 komentarzy

Od informacji do wiedzy

Kolejną dyskusję na temat informacji chciałbym ukierunkować na lepsze zrozumienie pojęcia wiedzy –  którą rozumie się często, być może najczęściej, jako pewną postać informacji.

Przy takim podejściu za wiedzę uznaje się informację dostatecznie dobrze uzasadnioną, przy czym dołączone do informacji uzasadnienie dotyczy jej domniemanej prawdziwości.
Przykładowo: jeśli ktoś powtarza za pewnym źródłem, że  „hylemorfizm to koncepcja metafizyczna Arystotelesa”, to dopóki rozumie to i powtarza, nie upewniwszy się jednak co do prawdziwości głoszonej tezy, dopóty pozostaje na poziomie informacji. Jeśli jednak odnajdzie opis wspomnianej koncepcji w pismach Arystotelesa albo zweryfikuje posiadaną informację w jakimś naukowym opracowaniu, to uzyska WIEDZĘ. Podobnie będzie ze stwierdzeniem, że „sylogizm Barbara jest niezawodnym schematem wnioskowania”.  Choć w jego przypadku przejście do wiedzy będzie wymagało innego rodzaju uzasadnienia, to znaczy powołania się na formalny dowód (a nie sprawdzenie stanu faktycznego).
Dla bycia wiedzą nie wystarcza zatem rozumienie czegoś, a więc odpowiednie zinterpretowanie pewnych danych. Niezbędne jest coś jeszcze, a mianowicie dostatecznie dobre uzasadnienie.

W taki mniej więcej sposób relację między informacją a wiedzą przedstawiają SLAJDY, które proponuję uczynić tłem naszej rozmowy.

Oto jeden z nich, który ukazuje wspomnianą relację na tle szerszego schematu informacyjnej piramidy:

Informacja a wiedza

Zachęcam Państwa do samodzielnej refleksji na zarysowane tematy…
Dla pewnego jej ukierunkowania sformułuję kilka pomocniczych pytań:

1) Czy faktycznie jest tak, że najważniejszym „łącznikiem” między informacją a wiedzą jest czynność uzasadniania?

2) Czy sąd mający status wiedzy musi być prawdziwy (co to znaczy: prawdziwy?), czy wystarczy powołać się na jego dostatecznie dobre uzasadnienie?

3) Jakiego rodzaju uzasadnienia są najsilniejsze, a zatem jakiego rodzaju wiedza jest najbardziej wartościowa (matematyczna, logiczna, empiryczna…)?

4) W jakim zakresie proces nabywania wiedzy można zalgorytmizować i zautomatyzować?

Pytanie ostatnie odnosi do informatyki, która obecnie wkracza coraz silniej w sferę „machine learning”. Współczesne programy zdają się być czymś więcej niż implementacją algorytmów przekształcających dane wejściowe w wyniki. Są zdolne do samodzielnej interakcji z otoczeniem, w efekcie której doskonalą swój sposób działania i wytwarzają de facto nowe programy, które są czymś w rodzaju nowej wiedzy.  Zaskakującej niekiedy dla człowieka. Ale czy faktycznie możemy stwierdzić, że  te programy coś wiedzą…?

Jest to wprawdzie temat na osobną dyskusję, ale możemy tutaj o niego zahaczyć…

Serdecznie zapraszam do rozmowy – Paweł Stacewicz.

Zaszufladkowano do kategorii Dydaktyka logiki i filozofii, Filozofia informatyki, Filozofia nauki, Światopogląd informatyczny, Światopogląd racjonalistyczny | 34 komentarze

Informacja. Jedno pojęcie czy kilka?

Obecny wpis inicjuje dyskusję ze studentami Politechniki Warszawskiej, którą będziemy odbywać w ramach zajęć w trybie zdalnym.
Oczywiście zapraszam do niej wszystkich czytelników bloga!

Tematem dyskusji jest pojęcie informacji, które w ostatnich kilkudziesięciu latach stało się czymś w rodzaju symbolu naszej cywilizacji. Przekonują o tym coraz liczniejsze próby uchwycenia istoty współczesności w kategoriach informacji. Materializują się one w takich między innymi określeniach: era informacji, wiek informacji, społeczeństwo informacyjne, informacyjny zwrot w kulturze… Wszystkie one zakładają, że informacja wokół nas jest tyleż wszechobecna, co doskonale znana!

Czy tak rzeczywiście jest?
Czy faktycznie potrafimy sformułować jakąś jedną, syntetyczną, zadowalającą wszystkich definicję informacji?
O tym właśnie proponuję porozmawiać.
Spróbujmy zastanowić się, które znaczenia terminu “informacja” są dziś dominujące, a ponadto, czy można wydobyć z nich pewien abstrakt, określający informację jako taką?

Podstawą dyskusji proponuję uczynić następujące materiały:

1) Fikcyjna dyskusja o informacji w gronie specjalistów (jest to fragment mojego eseju z książki Umysł-Komputer-Świat).
2) Slajdy do mojego wykładu o interdyscyplinarnym pojęciu informacji.
3) Skan tekstu K. Tworaka o różnych sposobach rozumienia terminu “informacja”.

Na dobry początek proponuję przeczytać następujący fragment pierwszego tekstu:

… Cała trudność polega więc na tym, że ogólne pojęcie informacji – będące obiektem językowym i kulturowym zarazem – trzeba dopiero wyabstrahować z rozmaitych dziedzin i kontekstów, w obrębie których bywa używane. A są to konteksty i dziedziny bardzo różnorodne; ich naukowy horyzont rozciąga się od fizyki i biologii, przez informatykę i cybernetykę, aż do metodologii nauk i filozofii.
Wydawać by się mogło, że tak szeroki badawczy front powinien dawno już zakończyć pojęciowy bój o informację. لعبة طاولة Dzieje się jednak wręcz przeciwnie. Badania nad informacją są tak rozproszone i tak wyspecjalizowane, że niezmiernie trudno wyodrębnić z nich poszczególne wymiary informacji, a jeszcze trudniej ogarnąć obraz całości. Bój zatem trwa, a razem z nim toczy się dyskusja angażująca przedstawicieli różnych nauk.
Skoro wspomnieliśmy o trudnościach, a zaraz potem o koniecznej do ich pokonania dyskusji, to przekujmy słowa w czyn i zorganizujmy już tutaj, na kartach niniejszego eseju, roboczy panel w gronie specjalistów. Przywołajmy uczestników zwięzłym hasłem przewodnim „Czym jest informacja?” oraz dodatkowym zaleceniem, by starali się mówić językiem zrozumiałym dla ogółu. موقع 365 سبورت Otwórzmy dyskusję głosem Językoznawcy:

– Szanowni Państwo! – zwraca się do wszystkich pierwszy dyskutant – Proponuję zacząć od spraw językowych, które nie są być może pasjonujące (zwłaszcza dla praktyków), mogą jednak wnieść do naszej rozmowy pewien porządek. روليت20 Otóż termin „informacja” – brzmiący podobnie w wielu językach europejskich – wywodzi się od łacińskiego czasownika „informare”, który oznacza, po pierwsze, czynność kształtowania czy też nadawania formy, a po drugie, czynność wyobrażania sobie lub przedstawiania czegoś. Łącząc te dwa znaczenia w jednym syntetycznym określeniu, można stwierdzić, że „informacją jest przedstawienie czegoś w określonej formie, którą ktoś owemu przedstawieniu nadał”.
Chciałbym zwrócić uwagę na związek informacji z pojęciem formy (nawiasem mówiąc, termin „forma” zawiera się w terminie „in-forma-cja”). Otóż informujemy, gdy nadajemy czemuś pewien kształt czyli formę. Wytwarzamy informację, gdy łączymy składniki w złożoną strukturę; najlepiej taką, która kryje w sobie pewien sens. Dam prosty, wręcz dziecinnie prosty, przykład. Kiedy dzieci bawią się w podchody, grupa podchodzona (tj. ukrywająca się) układa na ziemi strzałki złożone z trzech patyków, to znaczy łączy te patyki w bardziej złożoną całość, która dla drugiej grupy (podchodzącej czyli poszukiwawczej) ma określony sens; wskazuje bowiem kierunek dalszych poszukiwań.

– Otóż to! – odzywa się z kolei Specjalista od Komunikacji – Informacją trzeba nazwać, przynajmniej z mojego punktu widzenia, treść pewnego przekazu. Wyobraźmy sobie, że osoba A wysyła do osoby B wiadomość e-mail z zaproszeniem na urodziny. Do wiadomości dołącza mapkę dojazdową (obrazek) i ustne objaśnienia (plik dźwiękowy). Osoba A informuje w ten sposób osobę B o imprezie urodzinowej (jej miejscu, czasie, trasie dojazdu itp.). Przekazywana przez nią informacja ma nadto trojaką formę: tekstową, graficzną i dźwiękową. I tym właśnie jest dla mnie informacja: treścią przekazu o takiej czy innej formie…

– Ale zaraz, zaraz – przerywa Metodolog – Nie może Pan nazwać informacją treści przekazu, która nie wzbogaca wiedzy odbiorcy. Przekazywana treść staje się informacją pod warunkiem, że dostarcza komuś nowej wiedzy lub wzmacnia jego przekonanie co do wiedzy już posiadanej (dostarczając jakichś nowych uzasadnień). Na przykład: jeśli ktoś mówi do mnie tyko po to, by pobudzić mnie emocjonalnie, chociażby rozśmieszyć, nie przekazuje informacji.

– Przyznam się, że nie do końca mnie to przekonuje – wtrąca Filozof – Wydaje mi się, że informacją trzeba nazwać każdą treść przekazu, niezależnie od tego, jakie skutki wywołuje u odbiorcy. Proponuję przyjąć, że jedne informacje oddziałują poznawczo, inne emocjonalnie, jeszcze inne motywująco; pełnią po prostu różne funkcje, zależnie od tego, na jaki ich aspekt zwraca uwagę odbiorca. Jedno jednak jest pewne i tu zgadzam się po części z panem Metodologiem: informację należy odróżnić od wiedzy. Nawet informacja interpretowana poznawczo nie zawsze jest wiedzą, ponieważ tej ostatniej musi przysługiwać cecha dobrego uzasadnienia lub prawdziwości. Informacja staje się wiedzą dopiero wtedy, gdy ją częściowo choćby zweryfikujemy…

Chociaż powyższy tekst się urywa, to mam nadzieję, że dyskusja nad nim będzie się pięknie rozwijać… Zachęcam do przeczytania całego eseju i pozostałych materiałów! Przede wszystkim jednak: do własnych przemyśleń!

A zatem:

Czym dla Państwa jest informacja?
Czy zgadzacie się z opiniami przedstawionymi w powyższych tekstach?
Które ze znaczeń terminu “informacja” uznajecie za najważniejsze?
Czy widzicie jakąś drogę do zdefiniowania jednego ogólnego pojęcia informacji?

Gorąco zachęcam do dyskusji — Paweł Stacewicz.

Zaszufladkowano do kategorii Dydaktyka logiki i filozofii, Filozofia informatyki, Filozofia nauki, Światopogląd informatyczny, Światopogląd racjonalistyczny | 45 komentarzy

Analogicity in Computer Science

I would like to invite everyone to discuss another text that has been submitted to the international workshop “Computational Modeling II” (organized in Cracow, on 11.03.2019, at the UPJPII University).

The whole text is available HERE.

The text, enriched with some new elements by Paula Quinon, is an extract from two articles by Paweł Stacewicz: 1) “On different meanings of analogicity in computer science” (already published in Polish, in the journal “Semina Scientiarium”), 2) “Analogicity in Computer Science. A Methodological Analysis” (submitted and currently reviewed in the journal “Studies in Logic, Grammar and Rhetoric”).

Therefore it is not a fully original work.

Nevertheless, we decided to submit it for discussion, because we are now working on a new publication devoted to analog/continuous computations, and all additional critical input, and each additional discussion will be for us very precious.

Thus, we will be grateful for any comments that may contribute both: the improvement of the text no. 2 (which still is in the reviewing process), and the development of our new ideas.

To encourage you to read the whole text, we put two representative passages below:

Two basic (general) meanings of analogicity
Regardless of the (technical) aspect that is considered in contemporary computer science there exist two different (yet not necessarily separate) ways of understanding analogicity.
The first meaning, we shall call it AN-A, refers to the concept of analogy. It acknowledges that analog computations are based on natural analogies and consist in the realisation of natural processes which, in the light of defined natural theory (for example physical or biological), correspond to some mathematical operations. Metaphorically speaking, if we want to perform a mathematical operation with the use of a computational system, we should find in nature its natural analogon. It is assumed that such an analogon simply exists in nature and provides the high effectiveness of computations. The initial examples of AN-A techniques (that will be developed later) are: the calculation of quotient using the Ohm’s law (an illustrative example) or the integration of functions using physical integrators (a realistic example).
The second meaning, we shall call it AN-C, refers to the concept of continuity. Its essence is the generalisation (broadening) of digital methods in order to make not only discrete (especially binary) but also continuous data processing possible. On a mathematical level, these data correspond to real numbers from a certain continuum (for example, an interval of a form [0,1]), yet on a physical level – certain continuous measurable variables (for example, voltage or electric potentials).
In a short comment to this distinction, we would like to add that the meaning of AN-A has, on the one hand, a historical character because the techniques, called analog, which consisted in the use of specific physical processes to specific computations, were applied mainly until the 1960s. On the other hand, it looks ahead to the future – towards computations of a new type that are more and more often called natural (for example, quantum or computations that use DNA). The meaning of AN-C, by contrast, is more related to mathematical theories of data processing (the theoretical aspect of computations) than to their physical realisations. Perhaps, it is solely a theoretical meaning that, in practice, is reduced to discreteness/digitality (wedevelop this subject in section 2.2) due to physical features of data carriers.
Additionally, it is important to note that analogousness does not exclude continuity. This means that both continuous and discrete signals can be processed as analogons. Therefore, the above-differentiated meanings are not completely opposed.

The physical realisation of continuous (hyper)computations
Another methodological issue is related to analog computations in the sense of AN-C, that is continuous. Theoretical analyses indicate that computations of this type – described, for example, with the use of a model of recursive real-valued functions – have the status of hypercomputations. This means that they allow solving problems that are out of reach for digital techniques which are formally expressed by the model of universal Turing machine. One of such problems is the issue of solvability of diophantine equations.
Although the theory of continuous computations does predict that they have higher computational power than digital techniques, the important question about practical implementability of continuous computations arises. That is to say: if the physical world, the source of real data carriers and processes to process data, was discrete (quantised), we would never be able to perform any analog-continuous computations.
The question about the separateness of the mind (or even the mind-brain understood as a biological system) from the physical world, to which real digital automaton belong, is related to this issue. Perhaps the fact that the mind’s computational power is higher than the power of digital machines – which, according to some people, is proven by the observed ability of the mind to solve intuitively difficult mathematical problems – can be justified with the continuity of mental sphere (or even the continuity of nervous system).

Once again, we invite everyone to discuss our text — Paula Quinon & Paweł Stacewicz.

Zaszufladkowano do kategorii Epistemologia i ontologia, Filozofia nauki, Światopogląd informatyczny, Światopogląd racjonalistyczny | 4 komentarze

Invention, Intension and the Extension of the Computational Analogy

The current entry is part of the Research Workshop titled “Computational Modelling“, which will be held on 11.03.2019 in Cracow, at John Paul II University. It concerns the text by Professor Hajo Greif on the possibility of computational realization of such human cognitive abilities like intuition and invention.

I would like to invite to the blog discussion not only the workshop participants, but all interested readers of the blog.
Of course, Hajo Greif will be present at the workshop and available for face-to-face discussion of his paper.

The whole text can be read HERE.

Below, however, I put a short abstract of the article and slightly longer final remarks.

Abstract.
This short philosophical discussion piece explores the relation between two common assumptions: first, that at least some cognitive abilities, such as inventiveness and intuition, are specifically human and, second, that there are principled limitations to what machine-based computation can accomplish in this respect. In contrast to apparent common wisdom, this relation may be one of informal association. The argument rests on the conceptual distinction between intensional and extensional equivalence in the philosophy of computing: Maintaining a principled difference between the processes involved in human cognition, including practices of computation, and machine computation will crucially depend on the requirement of intensional equivalence. However, this requirement was neither part of Turing’s expressly extensionally defined analogy between human and machine computation, nor is it pertinent to the domain of computational modelling. Accordingly, the boundaries of the domains of human cognition and machine computation might be independently defined, distinct in extension and variable in relation.

Concluding remarks.
I have no proof or other formal conclusion to end on but merely one observation, a morale, another observation and yet another morale: First, the relation between the limits of computation and the limits of human inventiveness remains an open question, with each side of the equation having to be solved independently.
       Second, it will be worthwhile to expressly acknowledge and address the relation between human and machine abilities as an open question, and as multifaceted rather than as a strict dichotomy. Any possible decision for one position or another will have rich and normatively relevant implications. On most of the more tenable accounts outlined above, the domains of human cognition and machine computation will be distinct in kind and extension, but this will be not a matter of a priori metaphysical considerations but of empirical investigation and actual, concrete human inventions.
     Third, whatever the accomplishments of AI are and may come to be, intensional equivalence is not going to come to pass. In fact, several of the classical philosophical critiques of AI build on the requirement that the same cognitive functions would have to be accomplished in the same way in machines as in human beings for AI to be vindicated. Even if questions of AI are not involved, different kinds of computing machines – for example analog, digital and quantum computers – might provide identical solutions to the same functions, but the will do so in variant ways. Hence, intensional equivalence will remain out of reach here, too.
     Fourth, intensionality is an interesting and relevant concept in mathematics and partly also in computing, to the extent that one is concerned with the question of what mathematical objects are to human beings (which was the explicit guiding question for Feferman 1985). However, intensional equivalence might prove to be too much of a requirement when it comes to comparing realisations of computational processes in human beings and various types of machines. Extensional equivalence will have to suffice. It might become a more nuanced concept once we define the analogies involved with sufficient precision and move beyond the confines of pure Turing-computability. After all, Turing’s computer analogy builds on extensional equivalence between human and machine operations. This kind of equivalence and its possible limitations are essential to the very idea of computer modelling. This leaves open the possibility of other relations of extensional equivalence to hold between different types or levels of systems, computational or other.

I cordially invite you to a discussion in which we can refer both to the details of Professor Greif’s argumentation and to some general issues that constitute the philosophical background of the article.

Here are three examples of these issues:

1) What is extensional and intensional equivalence in the theory of computation, with particular respect to comparisons between computing machines and the human mind?

2) Do we have good reasons to believe that the mind is not extensionally equivalent to a digital computer (with potentially unlimited resources)?

3) What is the relationship between human intuition and inventiveness?

Once again, I warmly encourage everyone to discuss — Paweł Stacewicz.

Zaszufladkowano do kategorii Dydaktyka logiki i filozofii, Epistemologia i ontologia, Filozofia informatyki, Filozofia nauki, Światopogląd informatyczny, Światopogląd racjonalistyczny | 5 komentarzy

Granice rozumienia z perspektywy “filozofii in silico”

Niniejszy wpis przygotowałem w imieniu Pana Konrada Maślenickiego, który jest wieloletnim czytelnikiem i komentatorem naszego bloga, piszącym pod pseudonimem k-m.

Zgodnie z tytułem wpis dotyczy „filozofii in silico”,  a zatem – o ile dobrze rozumiem – pewnego projektu uprawiania filozofii metodą informatyczną, tj. z wykorzystaniem pojęć, narzędzi i modeli informatycznych, takich np. jak sztuczne sieci neuronowe (SSN). Ponieważ filozofia tego rodzaju, musi mieć u swoich podstaw informatyczny światopogląd, tym chętniej witamy niniejszy wpis w Cafe Aleph.

Za przedmiot swoich rozważań autor obrał rozumienie i znaczenie – pojęcia, które od stuleci spędzają sen z oczu wszystkim niemal filozofom.

Co to znaczy rozumieć coś?
Jak dochodzi do zrozumienia czegoś?
Co w przypadku człowieka jest podstawą nadawania, rozumienia i uzgadniania znaczeń?
Co wspólnego mają z tymi zagadnieniami sztuczne sieci neuronowe?

Oto próbka pytań, które autor stawia w przesłanym tekście.

Aby zachęcić do jego przeczytania, wklejam niżej fragment zawierający niektóre argumenty i konkluzje.

4.  Z dwóch „stron” zależności definiującej znaczenie (i rozumienie) pojęć mamy zatem:
a. sposoby regularnego użycia pojęcia w określonych okolicznościach
b. prawidłowości w odpowiadających tym okolicznościom stanach/przetwarzaniem w fizycznych strukturach neuronalnych mózgu
i to korespondencja pomiędzy a i b określa znaczenia – w sposób, który trudno odwzorować w definicji, w „tradycyjny” dla formalnych systemów sposób.

Reasumując dotychczasowe rozważania: Modele (in silico) filozofii funkcjonujące bez modelu procesów, w ramach których realnie realizują się procesy rozumienia (znaczeń), nie odzwierciedlą realnego znaczenia przetwarzanych pojęć, przez co w rzeczywistości nie rozjaśniają filozoficznych kwestii.

5.  Nie ma powodu zakładać, że swoista „formalizacja” (czy wręcz model cyfrowy) w ogóle nie jest możliwa. – Wymaga ona jednak wprowadzenia właściwej architektury. Programiści licząc na rewolucyjny postęp mądrości (filozoficznej) nie powinni liczyć na modele „transparentne poznawczo” – a winni starać się odwzorować procesy fundujące znaczenie z obu stron w/w (punkt 4) korespondencji.
Musieliby opracować model trafnie odzwierciedlający „w działaniu”:
– charakter równoległego i rozproszonego przetwarzania (generującego ludzkie intuicje, przeświadczenia itd.) zapewniając zastosowanie układów o odpowiedniej architekturze („rozproszenie” i równoległe przetwarzanie jak w SSN)
– i to jak oryginał (ludzki mózg) był programowany: w procesach ewolucji naturalnej oraz w ramach Wittgenstein’owskich rozgrywek słownych (w rozumienie) – umożliwiając wirtualną ewolucję systemów sterujących cyfrowymi bytami w warunkach konkurencji o przetrwanie, a w szczególności zawierając możliwość ogrywania rezultatów działań w/w SSN w dziedzinie sterowania cyfrowymi ustrojami na polach gry odpowiadających (co do istotnych własności) okolicznościom, które określiły przetrwanie naszych przodków.
Wtedy moglibyśmy stworzyć cyfrowy model „trafnego” rozumienia, w którym dostępne byłyby wszelkie komponenty pozwalające uruchomić (w jego ramach) „program” dowolnej teorii filozoficznej.
Filozofia (nawet „in silico”) pozostałaby jednak nadal mętna/zawikłana logicznie i „nieprzejrzysta poznawczo”: jeśli model rozumienia ma trafnie uwzględniać wszelkie definiujące ‘znaczenie’ elementy, to ludzkie zrozumienie polegnie wobec gąszczu równoległych uwarunkowań systemu (nawet jeśli będzie on złożony z funkcjonujących ze ścisłą koniecznością „cegiełek”) , który odznaczać się powinien złożonością równoważną „oryginalnym systemom niosącym znaczenie” – aby zapewnić podobną zdolność zrozumienia.

Gorąco zachęcam do dyskusji, przed którą warto przeczytać cały tekst – w wersji skróconej albo rozszerzonej.

Oto niezbędne linki:

♦  Granice rozumienia…wersja skrócona
♦  Granice rozumienia…wersja rozszerzona

Otwieram zatem dyskusję nad tekstem Pana Konrada Maślenickiego…

Zaszufladkowano do kategorii Filozofia informatyki, Światopogląd informatyczny, Światopogląd racjonalistyczny | 12 komentarzy

Czy maszyny mogą stać się prawdziwie inteligentne?

O tym, że sztuczna inteligencja istnieje – z naciskiem na odnoszące do informatyki słowo “sztuczna” – nie trzeba nikogo przekonywać.
Istnieje ona pod postacią zaawansowanych programów komputerowych, które potrafią rozpoznawać złożone obiekty (np. ludzkie twarze), prowadzić niezawodne wnioskowania (np. matematyczne) i uczyć się w interakcji z otoczeniem (co czynią np. sztuczne sieci neuronowe)…

W tytule obecnego wpisu widnieje jednak termin „prawdziwa inteligencja”, który należałoby odnieść do najbardziej wyrafinowanej formy inteligencji, jaką znamy z natury, a więc inteligencji ludzkiej.
Czy maszyny mogą zatem dorównać ludziom – o których wiemy, że nie tylko potrafią coś automatycznie rozpoznać czy mechanicznie wywnioskować, ale niemal zawsze, z natury rzeczy, czynią to ze zrozumieniem. Mało tego, nie na tym tylko polega ich siła, że rozwiązują problemy, lecz na tym, że je dostrzegają i stawiają.

Podobną dyskusję prowadziliśmy już wcześniej, pod nagłówkiem Turing czy Searle?, odwołując się zatem do poglądów dwóch pionierów debaty nad hipotetycznym myśleniem maszyn.

Obecna dyskusja może iść zarówno tym dawnym tropem, jak też poruszać nowe wątki.
Podobnie jak poprzednio jej podstawą proponuję uczynić arcyciekawy tekst Turinga, w którym znajdziemy ideę testu na inteligencję maszyn (tzw. testu Turinga), popularny opis pierwszych maszyn cyfrowych oraz różne argumenty na rzecz możności zaistnienia maszyn inteligentnych (szerzej: myślących).
Właśnie do tych argumentów, zawartych w szóstym rozdziale artykułu, proponuję tutaj nawiązywać.

Podaję link do wspomnianego tekstu:
♦   Alan Turing: “Maszyny liczące a inteligencja”.

I otwieram nową dyskusję, licząc na ciekawe i wchodzące w żywą interakcję głosy…

Zaszufladkowano do kategorii Dydaktyka logiki i filozofii, Filozofia nauki, Światopogląd informatyczny, Światopogląd racjonalistyczny | 41 komentarzy

Która z nauk wpływa najsilniej na współczesny światopogląd?

Obecny wpis został zainspirowany bardzo ciekawą dyskusją, którą odbyliśmy kilka tygodni temu na Politechnice Warszawskiej w ramach przedmiotu „Nauka a światopogląd”.
Jako że nasz blog – zgodnie z hasłem widocznym pod jego tytułem, proszę zerknąć wyżej :) – ma służyć “promocji” światopoglądu informatycznego, liczyłem na to, że niektórzy przynajmniej dyskutanci, wskażą informatykę jako naukę ważną światopoglądowo.

Nic takiego jednak się nie stało :).
Studenci wymieniali raczej nauki (dyscypliny) humanistyczne, z rzadka tylko odnosząc się do nauk przyrodniczych czy ścisłych.

Oto jeden z silnie reprezentatywnych głosów:

Moim zdaniem nauki prawne najsilniej wpływają na światopogląd współczesnego człowieka. Prawo reguluje wszystkie dziedziny życia jednostki, zasady życia społecznego, politycznego, a także gospodarczego, co powoduje, iż społeczeństwo tworzy własny system wartości, norm i opinii, który składa się na pojęcie światopoglądu człowieka. Chciałabym podkreślić, że ma to znaczenie uniwersalne, czyli dotyczy to wszystkich zbiorowości świata, pomimo że systemy norm prawnych poszczególnych państw znacznie różnią się między sobą, to zawsze zachodzi zjawisko wpływu wskazanej dziedziny na światopogląd współczesnego człowieka. Liczne prawa, wolności, obowiązki, zakazy oddziałują na przekonania jednostki, gdyż określają jakie zachowanie jest dobre bądź złe.

Inne osoby punktowały historię, ekologię, medycynę, biologię…
Niektórzy odżegnywali się od nauk, wskazując religię.

Nie tracąc nadziei, że ktoś doceni światopoglądową rolę informatyki, a razem z nią algorytmów, komputerów, technologii cyfrowych, rzeczywistości wirtualnej, badań nad sztuczną inteligencją…. otwieram dyskusję.

A zatem:

Która z nauk, Państwa zdaniem, wpływa najsilniej na światopogląd współczesnego człowieka?

Być może rozpocznie ktoś ze studentek/ów…

Zaszufladkowano do kategorii Dydaktyka logiki i filozofii, Filozofia nauki, Światopogląd informatyczny, Światopogląd racjonalistyczny | 9 komentarzy