نظام الرموز الفيزيائية

أجرى نيويل وسيمون تجارب نفسية أظهرت أنه عند مواجهة المشكلات المعقدة في المنطق أو التخطيط أو أي نوع من أنواع حل الألغاز، كان الناس يتبعون نهجًا دقيقًا خطوة بخطوة، آخذين في الاعتبار عدة طرق ممكنة للمضي قدمًا، ثم يختارون الطريقة الأنسب، ويتراجعون عندما تصل هذه الطرق إلى طريق مسدود. وقد تم تمثيل كل حل محتمل برموز، مثل الكلمات أو الأرقام أو الرسوم البيانية. وهذا ما يُعرف بـ"التلاعب بالرموز" - حيث كان الناس يستكشفون نظامًا رسميًا بشكل متكرر بحثًا عن نمط مطابق يحل اللغز. ^{[ 5 ] [ 6 ] [ 7 ]} وقد تمكن نيويل وسيمون من محاكاة مهارات حل المشكلات التدريجية لدى البشر باستخدام برامج حاسوبية؛ حيث ابتكروا برامج تستخدم نفس الخوارزميات التي يستخدمها البشر، وكانت قادرة على حل المشكلات نفسها.

أطلق هوبرت دريفوس على هذا النوع من الأبحاث، الذي يستخدم كلاً من علم النفس التجريبي ونماذج الحاسوب، اسم " المحاكاة المعرفية " . ^{[ 8 ]} كان لعملهم تأثير عميق: فقد ساهم في الثورة المعرفية في الستينيات، بالإضافة إلى تأسيس مجالات العلوم المعرفية والمعرفية في علم النفس .

يشير هذا الخط البحثي إلى أن حل المشكلات البشرية يتكون في المقام الأول من التلاعب بالرموز عالية المستوى.

في العقود الأولى من أبحاث الذكاء الاصطناعي، ظهرت العديد من البرامج التي استخدمت معالجة الرموز عالية المستوى. حققت هذه البرامج نجاحًا باهرًا، مُظهرةً مهاراتٍ كان يُعتقد آنذاك أنها مستحيلة على الآلات، مثل حلّ مسائل الجبر اللفظية ( برنامج STUDENT )، وإثبات النظريات المنطقية ( برنامج Logic Theorist )، وتعلم لعب لعبة الداما التنافسية ( لعبة الداما لآرثر صموئيل )، والتواصل باللغة الطبيعية (برنامجا ELIZA و SHRDLU ). ^{[ 9 ] [ 10 ] [ 11 ]}

يشير نجاح هذه البرامج إلى أن أنظمة معالجة الرموز يمكنها محاكاة أي إجراء ذكي.

لا تُصبح فرضية نظام الرموز الفيزيائية ذات أهمية إلا إذا قصرنا مفهوم "الرموز" على الأشياء التي لها معنى أو دلالة واضحة ، والتي يُمكن دمجها مع رموز أخرى لتكوين رموز أكثر تعقيدًا، مثل "كلب" و "ذيل" . ولا تنطبق هذه الفرضية على الأصفار والآحاد البسيطة في ذاكرة الحاسوب الرقمي، أو على سيل الأصفار والآحاد الذي يمر عبر الجهاز الإدراكي للروبوت. كما أنها لا تنطبق على مصفوفات الأرقام غير المُحددة، كتلك المُستخدمة في الشبكات العصبية أو آلات المتجهات الداعمة . قد تُعتبر هذه رموزًا من الناحية التقنية، ولكن ليس من الممكن دائمًا تحديد ما تُمثله هذه الرموز بدقة. وهذا ليس ما قصده نيويل وسيمون، وتصبح الحجة بديهية إذا ما أخذنا هذه الفرضية في الاعتبار.

يتناول ديفيد توريتزكي ودين بوميرلو ما يترتب على تفسير "الرموز" في نظام الرموز الفيزيائية (PSSH) على أنها أرقام ثنائية للأجهزة الرقمية. في هذه الصيغة من الفرضية، لا يُفرَّق بين "الرموز" و"الإشارات". هنا، تؤكد فرضية نظام الرموز الفيزيائية ببساطة إمكانية رقمنة الذكاء . وهذا ادعاء أضعف. في الواقع، يكتب توريتزكي وبوميرلو أنه إذا كانت الرموز والإشارات شيئًا واحدًا، فإن "الكفاية أمرٌ مفروغ منه، إلا إذا كان المرء ثنائيًا أو من نوع آخر من المتصوفين، لأن أنظمة الرموز الفيزيائية عالمية تورينج ". ^{[ 12 ]} تنص أطروحة تشيرش-تورينج المقبولة على نطاق واسع على أن أي نظام عالمي تورينج يمكنه محاكاة أي عملية يمكن تصورها ورقمنتها، إذا توفر له الوقت والذاكرة الكافيان. بما أن أي حاسوب رقمي يتمتع بقدرة تورينج العالمية ، فإنه نظرياً يستطيع محاكاة أي شيء يمكن رقمنته بدقة كافية، بما في ذلك سلوك الكائنات الحية الذكية. وبالمثل، يمكن تجاوز الشرط الضروري لفرضية أنظمة الرموز الفيزيائية، إذ أننا على استعداد لقبول أي إشارة تقريباً كشكل من أشكال "الرمز"، وجميع الأنظمة البيولوجية الذكية لديها مسارات إشارات. ^{[ 12 ]}

ينطبق الأمر نفسه على الأرقام غير المحددة التي تظهر في مصفوفات الشبكة العصبية أو آلة المتجهات الداعمة . تستخدم هذه البرامج نفس الرياضيات المستخدمة في المحاكاة الرقمية لنظام ديناميكي ، ويُفهم هذا النظام بشكل أفضل على أنه "نظام ديناميكي" وليس "نظام رموز فيزيائية". كتب نيلز نيلسون : "يمكن محاكاة أي عملية فيزيائية بأي درجة مطلوبة من الدقة على جهاز حاسوب يُعالج الرموز، ولكن وصف هذه المحاكاة باستخدام الرموز، بدلاً من الإشارات، قد يكون معقدًا للغاية." ^{[ 13 ]}

يشير مصطلح PSSH إلى "العمل الذكي العام"، أي إلى كل نشاط نعتبره "ذكيًا". وبالتالي، فهو يدّعي إمكانية تحقيق الذكاء الاصطناعي العام باستخدام الأساليب الرمزية فقط . ولا يشير إلى التطبيقات " المحدودة " (أي التطبيقات المصممة لحل مشكلة واحدة فقط ، والتي تشمل جميع أنظمة الذكاء الاصطناعي المستخدمة حاليًا تقريبًا).

لقد نجحت أبحاث الذكاء الاصطناعي في تطوير العديد من البرامج القادرة على حلّ مشكلات محددة بذكاء. مع ذلك، لم تتمكن هذه الأبحاث حتى الآن من إنتاج نظام يتمتع بذكاء اصطناعي عام، أي القدرة على حلّ مجموعة متنوعة من المشكلات الجديدة، كما يفعل البشر. لذا، فإنّ النقد الموجّه إلى نظرية العلوم الاجتماعية والسلوكية (PSSH) يتعلّق بحدود الذكاء الاصطناعي في المستقبل، ولا ينطبق على أيّ من الأبحاث أو البرامج الحالية.

يزعم البعض أن نماذج اللغة الكبيرة قادرة على "العمل الذكي العام"، إلا أن هذا الأمر قابل للنقاش.

يشير مصطلح PSSH إلى "الفعل الذكي" - أي سلوك الآلة - ولا يشير إلى "الحالات العقلية" أو "العقل" أو "الوعي" أو "خبرات" الآلة. و"الوعي"، بحسب ما يستطيع علم الأعصاب تحديده، ليس شيئًا يمكن استنتاجه من سلوك الكائن الفاعل: فمن الممكن دائمًا أن تحاكي الآلة تجربة الوعي، دون أن تختبرها فعليًا، على غرار الطريقة التي قد تحاكي بها شخصية خيالية مكتوبة بإتقان شخصًا يتمتع بالوعي.

وبالتالي، فإن نظرية PSSH لا علاقة لها بالمواقف التي تشير إلى "العقل" أو "الوعي"، مثل فرضية الذكاء الاصطناعي القوي لجون سيرل :

وبذلك، فإن الحاسوب المبرمج بشكل مناسب، مع المدخلات والمخرجات الصحيحة، سيمتلك عقلاً بالمعنى نفسه الذي يمتلكه البشر من عقول. ^{[ 14 ] [ 15 ]}

إذا لم يستخدم الدماغ البشري التفكير الرمزي لخلق سلوك ذكي، فإن الجانب الضروري من الفرضية يكون خاطئًا، ويكون الذكاء البشري هو المثال المضاد.

من المستحيل إثبات أن الذكاء الاصطناعي الرمزي لن ينتج ذكاءً عامًا أبدًا ، ولكن إذا لم نتمكن من إيجاد طريقة فعالة لحل مشاكل معينة باستخدام الذكاء الاصطناعي الرمزي، فهذا دليل على أن الجانب الكافي من PSSH من غير المرجح أن يكون صحيحًا.

إذا كانت برامج الذكاء الاصطناعي غير الرمزية، مثل التعلم العميق ، قادرة على حل المشكلات بذكاء، فإن هذا دليل على أن الجانب الضروري من نظرية PSSH خاطئ.

إذا كانت الأساليب الهجينة التي تجمع بين الذكاء الاصطناعي الرمزي وأساليب أخرى قادرة على حل مجموعة أوسع من المشاكل بكفاءة مقارنة بأي من التقنيتين على حدة، فهذا دليل على أن الجانب الضروري صحيح والجانب الكافي خاطئ.