¿Pueden las redes conexionistas resolver el problema de conexión a tierra de símbolos?

Answer 1

Tal vez. Esto está mezclando dos niveles diferentes de investigación, y ayudaría a distinguir entre ellos.

Las redes conexionistas son una estructura para el cómputo y se pueden usar de varias maneras. El problema de conexión a tierra de los símbolos, como el problema difícil de la conciencia, como suele describirse, son problemas que surgen al intentar poner en práctica la teoría, para crear o simular fenómenos como la mente, el significado y la inteligencia. Los problemas filosóficos se hacen evidentes debido a las dificultades de su aplicación para crear sistemas prácticos.

El problema de conexión a tierra de símbolos a veces se confunde con preguntas filosóficas abstractas como “¿cuál es la naturaleza del significado ?” Así, el artículo de Wikipedia comienza con:

El problema de la conexión a tierra de los símbolos está relacionado con el problema de cómo las palabras (símbolos) obtienen su significado y, por lo tanto, con el problema de lo que realmente es el significado. El problema del significado a su vez está relacionado con el problema de la conciencia …

Filosóficamente, lo primero que hay que tener en cuenta es que estar “sin conexión a tierra” es bastante similar a la naturaleza de los símbolos y la representación; es su función principal, de hecho, el problema que existen para resolverlos. El token A (el símbolo) representa – representa de una manera predecible – la Cosa B que es miembro de una Clase C de cosas que son similares de una manera que tiene un significado práctico o conceptual.

Sin embargo, el problema de conexión a tierra de símbolos no es un problema de “puesta a tierra filosófica”, en el sentido de encontrar una base filosófica o teórica (“fundacionalismo”). Más bien, es un problema de encontrar representaciones de bajo nivel suficientemente poderosas en un sistema computacional para que pueda funcionar adecuadamente en el mundo real.

En la fase temprana de la IA, algunas teorías interpretaron la inteligencia como esencialmente un proceso de manipulación y cálculo de símbolos. Sin embargo, esto no funcionó para crear IA o robots altamente funcionales, y las premisas filosóficas se pusieron en tela de juicio, especialmente para los sistemas robóticos que necesitan funcionar de manera inteligente en el mundo real.

En los sistemas naturalmente inteligentes, los símbolos son una construcción emergente de nivel superior. No los encontrarás en ninguna parte en la estructura estática de un cerebro. Por otro lado, las redes conexionistas (en forma de “redes neuronales”) están basadas en la estructura física de bajo nivel de las neuronas.

El uso principal de los enfoques de redes conexionistas en un trabajo posterior ha sido crear sistemas híbridos que combinan el procesamiento simbólico con el aprendizaje automático en el que las redes neuronales representan información sobre el mundo externo, por ejemplo, imágenes u otras mediciones tomadas de sensores. Esta información puede ser considerada sub-simbólica y sub-conceptual . En este aspecto, el Problema de conexión a tierra de símbolos significa que la parte de procesamiento de símbolos del sistema está asociada con (“puesta a tierra”) la información sub-simbólica asimilada de los sensores. Esto da como resultado un sistema que posee un conocimiento lo suficientemente preciso del mundo circundante para funcionar con eficacia.

Entonces, sí, esta es una manera en que las redes conexionistas pueden hacer un cierto tipo de “conexión a tierra de símbolos” en sistemas computacionales. Sin embargo, esto no “resuelve” las preguntas filosóficas más amplias y mal definidas sobre la naturaleza de los símbolos, el significado y la inteligencia.

Answer 2

Supondré que está hablando sobre el debate de la teoría de la correspondencia y la teoría de la coherencia.

La coherencia reciente se ha contrastado con el fundacionalismo, que no es precisamente exacto. Sólo se opone al fundacionalismo EN TÉRMINOS DE CORRESPONDENCIA. Entonces, la única manera de que la coherencia se oponga al fundacionalismo es en términos de correspondencia.

Por lo tanto, el método clave para alcanzar la coherencia en términos del fundacionalismo es a través de la correspondencia, aunque ni siquiera se menciona esa coherencia relacionada con la correspondencia. Tradicionalmente, eran opuestos.

La respuesta que he encontrado es que lo que se requiere es un conocimiento exponencialmente eficiente. Esto es fácil semánticamente. Solo usa menos suposiciones que argumentos, y si sus suposiciones son buenas y puede extrapolar los argumentos infinitamente, entonces tiene un sistema exponencial.

En la práctica, no es tan fácil. Tiendes a hacer al menos tantas suposiciones como argumentos, y las conclusiones no son infinitas.

Ahora, podemos tener lo que yo llamo un sistema absoluto de 1 grado si siempre hay tantas suposiciones como argumentos, y los argumentos son exponencialmente eficientes para maximizar el efecto de los datos sobre los resultados.

Es lo que llamo deducción categórica, un sistema que desarrollé en 2013. La respuesta de Nathan Coppedge a ¿Qué es la deducción categórica?

La innovación clave distinta de la eficiencia exponencial, la no contradicción y la objetividad es el hecho de que las suposiciones se realizan a nivel sistémico y, por lo tanto, pueden ser constantes en todos los resultados. Al igual que las matemáticas, no es necesario establecer las suposiciones para obtener los resultados, pero a diferencia de las matemáticas, las suposiciones son fáciles de establecer. Una forma de establecerlos es en términos de la lista de sistemas excluidos, que se vuelve más útil cuanto más pequeño y exhaustivo es. Hasta ahora solo he encontrado cuatro sistemas que están fuera de la coherencia: realismo ingenuo, paradojas, irracionalidad e incoherencia (también llamada incompletitud o asimetría). Tradicionalmente, las redes conectivas serían filosóficamente o bien incoherentes, o demostrarían algo cuya verdad podría ser debatida más a fondo. Pero la coherencia proporciona otra opción, que es declarar la verdad objetivamente, o al menos de una manera que tiene un número contable de excepciones.

Si las premisas sistémicas son confiables y confiables y pocas en número, o innegables, entonces el sistema se vuelve confiable dentro de esos supuestos.

Básicamente, algún tipo de base puede ser la mejor manera de encontrar coherencia, y la mejor manera de hacerlo es crear una estructura de conexiones como la anterior que funcione en condiciones aceptables.

Para obtener una lista de las premisas sistémicas en este sistema que puede servir como una red filosófica lineal, VEA: la respuesta de Nathan Coppedge a ¿Se puede axiomatizar la filosofía?

En algunas aplicaciones científicas, puede haber menos restricciones filosóficas, pero no puedo pensar en un mejor sistema para la coherencia formal sin involucrar algunas fórmulas de lenguaje retóricamente débiles.

Las excepciones al sistema, como dije, son realismo ingenuo, paradojas, irracionalidad e incompletud.

Answer 3

Gracias por A2A. Interesante avenida para explorar. La conexión conexionista a tierra de símbolos:

Dentro de la ciencia cognitiva, dos enfoques dominan actualmente el problema de modelar representaciones. El enfoque simbólico ve la cognición como una computación que involucra la manipulación simbólica. El conexionismo, un caso especial de asociacionismo, modela asociaciones utilizando redes de neuronas artificiales. Peter Gärdenfors ofrece su teoría de las representaciones conceptuales como un puente entre los enfoques simbólicos y conexionistas. (Revisión de los espacios conceptuales: la geometría del pensamiento (MIT Press): Peter Gärdenfors: 9780262572194: Amazon.com: Libros

Answer 4

Si crees que todos los pensamientos mentales son solo las conexiones entre redes de neuronas, ese problema nunca debería surgir. Formamos símbolos en nuestro cerebro a través de la naturaleza estadística de las neuronas. Los símbolos se basan en la naturaleza de estas redes.