فلسفه #هوش_مصنوعی 🔻دریفوس در برابر #هوش_مصنوعی استدلال می‏ کند که توانایی ما در شناخت جهان و دیگر مردمان، یک نوع مهارت غیر توصیفی از سنخ دانستنِ چگونگی (know-how) ‌است که قابل تقسیم به کدگذاری‏ و برنامه‏ نویسی و ... نیست. 🔻انسان‏ها این توانایی را دارند که براساس تجربه در هر موقعیت به نحوی معقول و متناسب رفتار کنند؛ بدون آن‌که نیاز داشته باشند در فعّالیت‏های روزمرّه‏ شان بدنبال پیروی از دستورالعمل‏ها بروند. 🔻هرچه بسمت کارکردهای تجربه‌ای‌تر برویم (مثلاً کارکرد تربیتی)، این تمایز بیشتر آشکار می‌شود. مربّی در هر لحظه و در مواجهه با هر رفتار کودک، به فراخور تجربه‌ای که از تعامل با او و سایر کودکان اندوخته و برحسب ادراک درونی که از نوع واکنش کودک در آن لحظه دارد، تصمیم خاصّی می‌گیرد که می‌تواند کاملاً موردی باشد. این قبیل مهارت‏ها غیر قابل بیان و پیشا مفهومی‏ اند و یک بُعد #پدیدارشناسی ضروری دارند که نمی‏ تواند بوسیله هیچ سیستم قاعده‌مندی به تصویر درآید. 🔻دریفوس حتّی تأکید داشت که شاید هیچ دسته واقعیت‏های رها از کانتکست (Context-free) وجود نداشته باشد که شیوه‌های رفتاری را مشخّص نماید و ما باید فقط از تجربیات وسیع خود بیاموزیم که چطور به هزاران مورد معمول و رایج، پاسخ بدهیم. 🔻او همچنین بر اهمیت ظرفیت‏هایی مانند تخیّل و بکارگیری استعاره و ... تأکید می‏ کرد که همگی در مقابل تلقّی محاسباتی قرار دارند. (Dreyfus, 1999, What Computers Still Can't Do, p. xxvii.) 🔻آن‌هایی که انتقاد #دریفوس به GOFAI (هوش مصنوعی کلاسیک) را جدّی می‌گیرند، می‌توانند همانند خود وی برخی تردیدهای مشابه را درباره رویکرد #پیوندگرایی (Connectionism) هم داشته باشند. 🔻کار در حوزه تقویت یادگیری شبکه‎‌های پیوندگرا بر مسائل محدودی تمرکز دارد. رفتارها البته می‌توانند تعریف شوند و به آسانی تمایز یابند، ولی هوش با رفتارهایی سر و کار دارد که دسته‌بندی مناسب آن‌ها وابسته به شرایط و کانتکست است. 🔻روال رایج در #شبکه‌های_نورونی مصنوعی که مستلزم دسته‌بندی‌های ساده رفتارهاست، یک عنصر اساسی هوش را دور می‌زند و نادیده می‌گیرد؛ یعنی یادگیری این که چطور شرایط و کانتکست، بر اهمیت و معنای رفتار تأثیر می‌گذارد. (Robinson, 2014, The Cambridge Handbook of Artificial Intelligence, pp. 101-102.) 📌در انتشار مطالب و معرفی کانال ما را یاری نمایید 🆔eitaa.com/economy_and_media