Widoki Hubert Dreyfus dotyczące sztucznej inteligencji - Hubert Dreyfus's views on artificial intelligence


Z Wikipedii, wolnej encyklopedii
Okładka edycji 1979 miękka

Hubert Dreyfus został krytykiem sztucznej inteligencji badań od 1960 roku. W serii artykułów i książek, w tym Alchemii oraz AI (1965) , Co Komputery nie można zrobić ( 1972 ; 1979 ; 1992 ) oraz Mind Over Maszynie (1986) przedstawił pesymistyczną ocenę postępów AI i krytyka filozoficzne fundamenty tej dziedzinie. Sprzeciwy Dreyfusa omówione są w większości wprowadzeń do filozofii sztucznej inteligencji , w tym Russell Norvig (2003) , standardowego podręcznika AI, aw FEARN (2007) , badań współczesnej filozofii.

Dreyfus argumentował, że ludzka inteligencja i wiedza zależą przede wszystkim od procesów nieświadomych, a nie świadomego symbolicznej manipulacji, i że te nieświadome umiejętności nigdy nie może być w pełni ujęte w formalnych reguł. Jego krytyka była na podstawie spostrzeżeń współczesnych filozofów kontynentalnych takich jak Merleau-Ponty'ego i Heideggera , i został skierowany w pierwszej fali badania AI, który korzystał wysoki poziom symboli formalnych do reprezentowania rzeczywistości i próbuje zmniejszyć inteligencję do manipulacji symbolu.

Gdy pomysły Dreyfusa zostały po raz pierwszy wprowadzone w połowie 1960 roku, ale spotkały się z ośmieszeniem i wręcz wrogością. By 1980, jednak wiele z jego perspektywy zostały odkryte przez naukowców pracujących w robotyce i nowa dziedzina koneksjonizm -approaches teraz nazywa się „ sub-symboliczny ”, ponieważ unikają nacisk wczesnych AI badawczych w sprawie symboli wysokim poziomie. W 21 wieku, statystyki oparte podejścia do uczenia maszynowego symulować sposób, że mózg wykorzystuje proces nieświadomy dostrzec, zawiadomienie anomalii i podejmowania szybkich osądów. Techniki te są wysoce skuteczne i są obecnie szeroko stosowane zarówno w przemyśle i środowisku akademickim. Historyk i badacz AI Daniel Crevier pisze: „Czas okazał dokładności i spostrzegawczości niektórych komentarzach Dreyfus za”. Dreyfus powiedział w 2007 roku: „I rysunek Wygrałem i to nadmiernie they've zrezygnował.”

Krytyka Dreyfusa

Majestatycznym obietnice sztucznej inteligencji

W Alchemii i AI (1965) , a co nie może zrobić Komputery (1972) , Dreyfus streścił historię sztucznej inteligencji i wyśmiewał niepohamowaną optymizm, który przenika pole. Na przykład, Herbert Simon , po sukcesie programu General Problem Solver (1957) , przewiduje się, że do roku 1967:

  1. Komputer będzie mistrz świata w szachach.
  2. Komputer będzie odkryć i udowodnić ważną nową twierdzenie matematyczne.
  3. Większość teorii w psychologii będzie miało formę programów komputerowych.

Prasa zgłaszane te przewidywania w świecącym sprawozdań rychłym przybyciu maszynowej inteligencji.

Dreyfus poczuł, że ten optymizm był całkowicie nieuzasadnione. Wierzył, że były one oparte na fałszywych założeniach dotyczących natury ludzkiej inteligencji. Pamela McCorduck wyjaśnia pozycję Dreyfusa:

[A] wielkie rachunki nieporozumienia dotyczące publicznego zamieszania maszyn myślących, nieporozumienie popełniane przez nierealnych roszczeń badacze AI zostały podejmowania twierdzi, że myślące maszyny są już tutaj, albo w każdym razie, tuż za rogiem.

Przewidywania te były oparte na sukcesie w „przetwarzania informacji” modelu umysłu, sformułowanego przez Newella i Simona w ich fizyczne Układy symbol hipotezy , a później rozszerzył się filozoficznego stanowiska znany jako computationalism przez filozofów takich jak Jerry Fodor i Hilary Putnam . Wierząc, że z powodzeniem symulować podstawowy proces ludzkiej myśli z prostych programów, wydawało się mały krok do produkcji w pełni inteligentne maszyny. Jednak Dreyfus twierdził, że filozofia, zwłaszcza filozofia 20th-century , odkrył poważne problemy z tego punktu widzenia przetwarzania informacji. Umysł, według współczesnej filozofii, to nic innego jak komputer cyfrowy.

Dreyfusa cztery założenia sztucznej inteligencji badań

W Alchemii i AI i które komputery nie mogą zrobić , Dreyfus zidentyfikowano cztery filozoficznych założeń, które obsługiwane wiarę wczesnych badaczy AI, że ludzka inteligencja zależy od manipulacji symbolami. „W każdym przypadku,” Dreyfus pisze: „założenie jest podejmowana przez pracowników [AI] jako aksjomat, gwarantując rezultaty, podczas gdy jest to w istocie jedna hipoteza m.in. zostać przetestowany przez sukcesu takiej pracy.”

Założenie biologiczny
Mózg przetwarza informacje w oddzielnych operacjach drodze biologicznego równoważnika włączenie / wyłączenie.

W pierwszych dniach badania w neurologii , naukowcy sobie sprawę, że neurony ognia w impulsach wszystko albo nic. Kilku badaczy, takich jak Walter Pitts i Warren McCulloch , twierdził, że neurony funkcjonują w podobny sposób logiczna logiczne bramy działają, a więc może być naśladowane przez układ elektroniczny na poziomie neuronu. Kiedy komputery cyfrowe stały się powszechnie używane we wczesnych latach 50-tych, argument ten został przedłużony do sugerują, że mózg był ogromny fizyczny system symboli , manipulowanie binarnych symboli zero i jeden. Dreyfus był w stanie obalić założenie biologiczną powołując się badania w neurologii , który zasugerował, że działanie neuronu i czas wypalania miał komponenty analogowe. Żeby być w porządku, jednak Daniel Crevier zauważa, że „niewiele jeszcze stwierdzić, że wiara w roku 1970, a nikt nie sprzeciwił Dreyfusa” o założeniu biologicznej.

Założenie psychologiczny
Umysł może być postrzegane jako urządzenia działającego na bitów informacji według formalnych zasad.

On obalił to założenie wykazując, że wiele z tego, co „wiedzą” o świat składa złożonych postaw i tendencji , które czynią nas skłaniają się ku jednej interpretacji nad drugą. Twierdził, że nawet gdy używamy wyraźnych symboli, używamy ich przed nieprzytomnej tle potocznej wiedzy i że bez tego tła nasze symbole przestają cokolwiek znaczyć. To tło w świetle Dreyfusa, nie został wdrożony w poszczególnych mózgów jak wyraźnych poszczególnych symboli z wyraźnymi poszczególnych znaczeń.

Epistemologiczny założenie
Cała wiedza może być sformalizowane.

Dotyczy to filozoficzną kwestię epistemologii lub studium wiedzy . Nawet jeśli zgodzimy się, że założenie jest fałszywe psychologiczny, naukowcy AI mógł nadal twierdzą (jak AI założyciel John McCarthy ma), że było to możliwe dla obrabiarki symbol reprezentuje całą wiedzę, niezależnie od tego, czy ludzie wiedza reprezentowana w ten sam sposób. Dreyfus twierdził, że nie ma uzasadnienia dla tego założenia, ponieważ tak wiele wiedzy ludzkiej nie był symboliczny.

Ontologiczny założenie
Świat składa się z niezależnych faktów, które mogą być reprezentowane przez niezależne symboli

Dreyfus zidentyfikowano także subtelniejszy założenie o świecie. Badacze AI (i futurystów i pisarzy science fiction) często zakładają, że nie ma ograniczeń co do formalnej, wiedzy naukowej, ponieważ zakładają, że każde zjawisko we wszechświecie może być opisane za pomocą symboli lub teorii naukowych. Zakłada się, że wszystko, co istnieje, może być rozumiane jako obiekty, właściwości obiektów, klas obiektów, relacji obiektów, i tak dalej: właśnie te rzeczy, które mogą być opisane za pomocą logiki, języka i matematyki. Pytanie o to, co istnieje, jest nazywany ontologia , a więc Dreyfus nazywa to założenie ontologiczne. Jeśli to jest fałszywe, to budzi wątpliwości co możemy ostatecznie wiedzieć, a co ostatecznie inteligentne maszyny będą w stanie pomóc nam zrobić.

Wiedząc, jak w porównaniu wiedząc, że: prymat intuicji

W Mind Over Maszynie (1986) , napisane w okresie rozkwitu systemów eksperckich , Dreyfus przeanalizował różnicę pomiędzy ludzkiej wiedzy i programów, które pochłonęły, żeby go uchwycić. Ta rozszerzona na idei z Co Komputery nie może zrobić , gdzie uczynił podobną argumentację krytykujący „ poznawczy symulacji ” szkoły badań nad AI praktykowane przez Allen Newell i Herbert Simon w 1960 roku.

Dreyfus argumentował, że ludzka wiedza i rozwiązywanie problemów zależy od naszego tle znaczeniu kontekstu, co jest ważne i ciekawe biorąc pod uwagę sytuację, a nie na procesie przeszukiwania kombinacji możliwości, aby znaleźć to, czego potrzebujemy. Dreyfus opisałby go w 1986 roku jako różnica między „wiedząc, że” i „wiedzieć-how”, w oparciu o Heideggera wyróżnieniem „s od obecnego-at-ręki i gotowy do strony .

Wiedząc, że to nasz świadomy, umiejętności rozwiązywania problemów krok po kroku. Używamy tych umiejętności, gdy mamy do czynienia z trudnym problemem, który wymaga od nas zatrzymać, cofnąć się i przeglądać idei jednego na raz. W chwilach takich jak ta, idee stają się bardzo dokładny i prosty: stają się kontekst darmowe symbole, które manipulować za pomocą logiki i języka. Są to umiejętności, które Newell i Simon wykazał z obu eksperymentach psychologicznych i programów komputerowych. Dreyfus zgodzili się, że ich programy odpowiednio naśladować umiejętności nazywa „wiedząc, że.”

Wiedząc-how, z drugiej strony, jest to sposób mamy do czynienia z rzeczami normalnie. Podejmujemy działania bez użycia świadome rozumowanie symboliczny w ogóle, jak wtedy, gdy rozpoznaje twarz, kierowania się do pracy lub znaleźć odpowiednie rzeczy do powiedzenia. Wydaje się po prostu przejść do odpowiedniej reakcji, bez uwzględnienia żadnych alternatyw. To jest esencja wiedzy, Dreyfus argumentował: kiedy nasze intuicje zostali przeszkoleni do tego stopnia, że ​​zapominamy o zasady i po prostu „size up sytuację” i reagować.

Ludzki zmysł sytuacji, zgodnie z Dreyfusa, opiera się na naszych celów, nasze ciała i naszej kultury, wszystkie nasze nieświadome intuicji, postaw i wiedzy o świecie. Ten „kontekst” lub „tło” (w odniesieniu do Heideggera jest Dasein ) jest formą wiedzy, która nie jest zapisana w naszych mózgach symbolicznie, ale w jakiś sposób intuicyjnie. To wpływa na to, co widzimy i czego nie zauważamy, czego oczekujemy i jakie możliwości nie uważamy: my dyskryminuje, co jest istotne i nieistotne. Rzeczy, które są nieistotne spadają do naszej świadomości „fringe” (wypożyczenie frazę z William James ): miliony rzeczy Wiemy, ale nie jesteśmy naprawdę myśli o teraz.

Dreyfus nie wierzy, że programy AI, gdyż były one realizowane w latach 70. i 80., można uchwycić ten „czerwony” czy rodzaj szybkiego rozwiązywania problemów, które na to pozwala. Twierdził, że nasz nieświadomy wiedza może nigdy zostać przechwycone symbolicznie. Jeśli AI nie mógł znaleźć sposób na rozwiązanie tych problemów, to było skazane na niepowodzenie, ćwiczenie w „drzewa wspinaczki z oczu na księżycu”.

Historia

Dreyfus zaczął formułować swoją krytykę na początku 1960 roku, gdy był profesorem MIT , potem siedliskiem sztucznej inteligencji badań. Jego pierwsza publikacja na ten temat jest pół-stronicowy sprzeciw do wykładu wygłoszonego przez Herbert Simon wiosną 1961 roku Dreyfus został specjalnie przeszkadzało, jako filozof, że badacze AI zdawała się wierzyć, że były o krok od rozwiązania wielu długotrwałe problemy filozoficzne w ciągu kilku lat, przy użyciu komputerów.

Alchemia i AI

W 1965 roku został zatrudniony Dreyfus (z bratem Stuarta Dreyfusa „help) przez Pawła Armer spędzić lato w RAND Corporation ” s obiektu Santa Monica, gdzie pisał Alchemy i AI , pierwszą salwę swojego ataku. Armer nie myślał, że wynajęcie bezstronny krytyk i był zaskoczony, kiedy Dreyfus produkowane zjadliwe papier przeznaczony do rozbiórki fundamentów tej dziedzinie. (Armer stwierdził, że był nieświadomy Dreyfusa poprzedniej publikacji.) Armer opóźniony opublikowanie go, ale w końcu zrozumiał, że «tylko dlatego, że doszli do wniosku, że nie podoba to nie ma powodu, aby go opublikować.» To w końcu wyszło jak RAND Memo i szybko stał się bestsellerem.

Papier kategorycznie wyśmiewany badania nad sztuczną inteligencją, porównując ją do alchemii : niezręczną próbę zmiany metale w złoto w oparciu o podstawy teoretyczne, które było nie więcej niż mitologii i myślenia życzeniowego. To wyśmiewane majestatycznym prognozy czołowych badaczy AI, przewidując, że istnieją granice, poza którą AI nie będzie postępu i zrozumienia, że limity te zostaną osiągnięte szybko.

Odczyn

W artykule „spowodowane poruszenie”, zgodnie z Pamela McCorduck. Odpowiedź AI gminy był szyderczy i osobiste. Seymour Papert oddalił jedną trzecią papieru jako „plotki” i twierdził, że każdy cytat został celowo wyrwane z kontekstu. Herbert Simon oskarżony Dreyfusa grania „polityka”, tak aby mógł dołączyć prestiżową nazwę RAND do swoich pomysłów. Simon powiedział: „co mam pretensje o to była nazwa RAND dołączony do tego śmietnika”.

Dreyfus, który uczył w MIT , pamięta, że jego koledzy pracujący w AI „nie śmiał być postrzegane obiad ze mną.” Joseph Weizenbaum , autor ELIZA , filc leczenie kolegami od Dreyfusa było nieprofesjonalne i dziecinne. Chociaż był zdeklarowanym krytykiem pozycjach Dreyfusa, wspomina «I stał się jedynym członkiem społeczności AI być postrzegane jeść obiad z Dreyfusa. I celowo wyjaśnił, że ich nie było sposobem leczenia człowieka.»

Papier był przedmiotem krótkiej w The New Yorker Magazine na 11 czerwca 1966 roku utwór wspomniano Dreyfusa twierdzenie, że podczas gdy komputery mogą być w stanie grać w warcaby, nie komputer może jeszcze grać przyzwoitą grę w szachy. Poinformowano z ironicznym humorem (jak Dreyfus) o zwycięstwie dziesięć-letni nad wiodącym programem szachowym, gdzie „nawet bardziej niż zwykle zadowolenia z siebie.”

W nadziei przywrócenia reputacji AI, Seymour Papert zorganizował mecz szachowy między Dreyfusa i Richard Greenblatt „s Mac Hack programu. Dreyfus stracił, ku zadowoleniu Papert'a użytkownika. Association for Computing Machinery biuletynie stosowany nagłówek:

„Dziesięcioletnią można pokonać maszynowo Dreyfusa: Ale maszyna może pokonać Dreyfusa

Dreyfus skarżył się drukiem, że nie powiedział, że komputer będzie nigdy grać w szachy, do którego Herbert Simon odpowiedział: „Trzeba przyznać, że niektóre z tych, którzy są ugryziony przez ostre zębatego prozy są prawdopodobne, w swojej ludzkiej słabości, gryźć z powrotem ... I może być tak śmiały, aby sugerować, że można dobrze rozpocząć chłodzenie --- odzyskanie swojego poczucia humoru jest dobrym pierwszym krokiem.”

zrehabilitowany

Na początku lat 1990 kilka radykalnych poglądów Dreyfusa stał się głównym nurtem.

Nieudane przewidywania . Jak Dreyfus przewidział, majestatycznym przewidywania wczesnych badaczy AI nie ziściło. Całkowicie inteligentne maszyny (obecnie znane jako „ silnej SI ”) nie pojawia się w połowie 1970 roku zgodnie z przewidywaniami. HAL 9000 (którego możliwości dla języka naturalnego, percepcji i rozwiązywanie problemów były oparte na rady i opinie Marvin Minsky ) nie pojawia się w roku 2001. „AI naukowcy”, pisze Nicolas Fearn „wyraźnie zostały niektóre tłumaczyć.” Dziś naukowcy są o wiele bardziej niechętny, aby tego rodzaju prognoz, które zostały wykonane w pierwszych dniach. (Chociaż niektóre futurystów, takich jak Ray Kurzweil , są jeszcze podane do tego samego rodzaju optymizmu.)

Założenie biologiczny , choć powszechne w latach czterdziestych i pięćdziesiątych, zostało już przyjęte przez większość badaczy AI przez czas Dreyfus opublikowanego Co Komputery nie może zrobić . Chociaż wiele z nich nadal twierdzą, że jest to niezbędne w celu odwrócenia inżynier mózg symulując działanie neuronów (takich jak Ray Kurzweil czy Jeff Hawkins ), nie należy zakładać, że neurony są w istocie cyfrowy, ale raczej, że działanie neuronów analogowe mogą być symulowane za pomocą maszyn cyfrowych do rozsądnego poziomu dokładności. ( Alan Turing uczynił to samo spostrzeżenie już w 1950 roku)

Psychologiczny założenie i umiejętności nieświadome . Wielu badaczy AI doszli do porozumienia, że ludzkie rozumowanie nie składa się głównie z wysokiego poziomu manipulacji symbolu. W rzeczywistości, ponieważ Dreyfus pierwszy opublikował swoje krytyki w latach 60., badania AI w ogóle został odsunięty od wysokiego poziomu manipulacji symboli lub „ GOFAI ”, w kierunku nowych modeli, które są przeznaczone do przechwytywania więcej naszego nieświadomego rozumowania. Daniel Crevier pisze, że do roku 1993, w przeciwieństwie do 1965, AI naukowcy „nie jest już wykonana psychologiczne założenia” i kontynuowała naprzód bez niego.

W 1980 roku, te nowe „ sub-symboliczne ” podejścia obejmowały:

  • Inteligencja obliczeniowa paradygmatów, takich jak sieci neuronowe , algorytmy ewolucyjne i tak dalej są skierowane głównie w symulowanym nieświadomego rozumowania. Sam Dreyfus zgadza się, że metody te sub-symboliczne może przechwycić rodzaju „tendencji” i „postawy”, które jego zdaniem niezbędne dla inteligencji i wiedzy.
  • Badania w potocznej wiedzy koncentruje się na reprodukcji „tła” lub kontekst wiedzy.
  • Robotyka naukowcy jak Hans Moravec i Rodney Brooks byli jednymi z pierwszych, aby uświadomić sobie, że umiejętności nieświadome okaże się najtrudniejsze do inżynierii wstecznej. (Patrz paradoksu Moraveč w .) Brooks by przewodzić ruchowi w późnych latach 80-tych, które miały bezpośredni cel przy wykorzystaniu symboli wysokiego poziomu, zwanego Nouvelle AI . Położony ruch w robotyce badań próbuje uchwycić nasze nieświadome umiejętności w percepcji i uwagi.

W 1990 i na początku lat 21. wieku, statystyki oparte podejścia do uczenia maszynowego stosować technik związanych z ekonomii i statystyki, aby umożliwić maszynom „odgadnąć” - aby kod nie w pełni probabilistyczne decyzji i przewidywania oparte na doświadczeniu i nauce. Programy te symulować sposób nasze nieświadome instynkty są w stanie dostrzec, zawiadomienie anomalii i podejmowania szybkich osądów, podobne do tego, co nazywa się Dreyfus „zaklejania się sytuacji i reakcji”, ale tutaj „sytuacja” składa się z ogromnej ilości danych liczbowych. Techniki te są wysoce skuteczne i są obecnie szeroko stosowane zarówno w przemyśle i środowisku akademickim.

Badania upadł do przodu bez bezpośredniego podłączenia do pracy Dreyfusa.

Wiedząc, jak i wiedząc, że . Badania w psychologii i ekonomii był w stanie wykazać, że Dreyfusa (i Heideggera) spekulacje na temat natury ludzkiej rozwiązywania problemów był zasadniczo poprawny. Daniel Kahnemann i Amos Tversky zebrano ogromną ilość twardych dowodów, że ludzie użyć dwóch bardzo różnych metod, aby rozwiązać problemy, które są o nazwie „System 1” i „System 2”. Jeden system, znany również jako adaptacyjne nieprzytomny , jest szybki, intuicyjny i nieprzytomny. System 2 jest powolny, logiczne i celowe. Ich badania zostały zebrane w książce Thinking, Fast and Slow , a inspirowane Malcolm Gladwell „s popularne książki Blink . Podobnie jak w przypadku ptasiej grypy, badania był całkowicie niezależny zarówno Dreyfusa i Heideggera.

ignorowane

Chociaż wyraźnie badania AI doszła do porozumienia z Dreyfusa, McCorduck twierdził, że „mam wrażenie, że ten postęp nastąpił fragmentaryczne i w odpowiedzi na trudne podanych problemów, a zawdzięcza nic do Dreyfusa”.

Społeczność AI, z kilkoma wyjątkami, nie zdecydował się odpowiedzieć na Dreyfusa bezpośrednio. „On jest zbyt głupi, aby traktować poważnie” badacz powiedział Pamela McCorduck. Marvin Minsky powiedział Dreyfus (i innych pochodzących z krytyki filozofii ), że „oni nie rozumieją, i powinny być ignorowane.” Gdy Dreyfus rozszerzony Alchemy i AI zamówić długość i opublikował je jako co komputery nie mogą Czy w 1972 roku, nikt ze społeczności AI wybrał odpowiedzi (z wyjątkiem kilku krytycznych opinii). McCorduck pyta: „Jeśli Dreyfus jest tak źle w głowie, dlaczego nie sztucznej inteligencji lud więcej wysiłku, aby mu się sprzeciwić?”

Częścią problemu był rodzaj filozofii, że Dreyfus stosować w swojej krytyce. Dreyfus był ekspertem w nowoczesnych europejskich filozofów (jak Heidegger i Merleau-Ponty'ego ). AI naukowcy z 1960 roku, natomiast na podstawie ich zrozumienia ludzkiego umysłu z zasadami sztuki budowlanej i skutecznych technik rozwiązywania problemów związanych z nauk o zarządzaniu . Na poziomie podstawowym, mówili innym językiem. Edward Feigenbaum narzekali, „Co on nam zaoferować? Fenomenologia ! Ta kula puchu. Że watę cukrową!” W 1965 roku, nie było po prostu zbyt wielka przepaść między filozofii europejskiej i sztucznej inteligencji , luki, które od tego czasu zostały wypełnione przez kognitywistyki , koneksjonizm i robotyki badań. Zajęłoby wiele lat, zanim sztuczna inteligencja naukowcy byli w stanie rozwiązać problemów, które były ważne dla filozofii kontynentalnej, takich jak situatedness , wykonaniu , percepcji i gestalt .

Innym problemem było to, że twierdził (lub wydawało się twierdzą), że AI będzie nigdy w stanie uchwycić ludzką zdolność rozumienia kontekstu, sytuacji lub cel w postaci reguł. Ale (jak Peter Norvig i Stuart Russell później tłumaczyć), argument tej formy nie da się wygrać: tylko dlatego, że nie można sobie wyobrazić, formalne zasady rządzące ludzką inteligencję i wiedzę, to nie znaczy, że nie istnieją takie przepisy. Cytując one Alan Turing odpowiedź „s do wszystkich argumentów podobnych do Dreyfus na:

„Nie możemy tak łatwo przekonać się o braku kompletnych prawem zachowania ... Jedynym sposobem wiemy za znalezienie takich ustaw jest obserwacja naukowa, a my na pewno wie o żadnych okolicznościach na podstawie których moglibyśmy powiedzieć:„Mamy wystarczająco wyszukiwane . Nie ma takie prawa”.

Dreyfus nie przewidzieli, że badacze AI zrozumieją swój błąd i zacząć pracować nad nowymi rozwiązaniami, odejście od metod symbolicznych że Dreyfus krytykowane. W 1965 roku, nie wyobrażam sobie, że pewnego dnia zostać utworzone takie programy, tak twierdził AI było niemożliwe. W 1965 roku, naukowcy AI nie wyobrażałem sobie, że takie programy były konieczne, tak twierdzili AI była prawie pełna. Obaj byli w błędzie.

Bardziej poważny problem było wrażenie, że krytyka Dreyfusa był niepoprawnie wrogie. McCorduck napisał: „Jego derisiveness został tak prowokować, że on w separacji ktoś mógłby oświecenia. A to szkoda.” Daniel Crevier stwierdził, że „czas okazał dokładności i spostrzegawczości niektórych komentarzach Dreyfus jest. Gdyby formułować je mniej agresywnie, konstruktywne działania mogą oni je podjęto znacznie wcześniej.”

Zobacz też

Uwagi

Referencje