کتاب الکترونیکی

ماشین احساس: تفکر مشترک، هوش مصنوعی و آینده ذهن انسان

The Emotion Machine: Commonsense Thinking, Artificial Intelligence, and the Future of the Human Mind

دانلود کتاب The Emotion Machine: Commonsense Thinking, Artificial Intelligence, and the Future of the Human Mind (به فارسی: ماشین احساس: تفکر مشترک، هوش مصنوعی و آینده ذهن انسان) نوشته شده توسط «Marvin Minsky»


اطلاعات کتاب ماشین احساس: تفکر مشترک، هوش مصنوعی و آینده ذهن انسان

موضوع اصلی: فن آوری

نوع: کتاب الکترونیکی

ناشر: Simon & Schuster

نویسنده: Marvin Minsky

زبان: English

فرمت کتاب: pdf (قابل تبدیل به سایر فرمت ها)

سال انتشار: 2006

تعداد صفحه: 380

حجم کتاب: 40 مگابایت

کد کتاب: 0743276639 , 9780743276634

توضیحات کتاب ماشین احساس: تفکر مشترک، هوش مصنوعی و آینده ذهن انسان

تلاش‌های اولیه برای مدل‌سازی تفکر انسان‌مانند با ماشین‌هایی که از قوانین استفاده می‌کردند جالب بود، اما در تعدادی از راه‌ها برای گرفتن راه‌های ساده‌ای که انسان‌ها فکر می‌کردند نیز شکست خورد. ماروین مینسکی، پیشگام هوش مصنوعی در MIT، اصرار دارد که اشتباهات را درک کنیم و بتوانیم از درس هایی که آموخته ایم درک کنیم که چگونه ذهن واقعاً از نظر عملکردی کار می کند. درس گرفتن از اشتباهات گذشته، چه ایده بدیعی.

برای درک این موضوع، این سوال که آیا یک مدل ماشینی می‌تواند به اندازه کافی مغز را توصیف کند، مدت‌هاست که از نظر هوش مصنوعی قوی یا هوش مصنوعی ضعیف مورد توجه قرار گرفته است. بیشتر مردم هوش مصنوعی ضعیف را قابل قبول می دانند: رایانه ها می توانند انواع خاصی از مشکلات را بهتر از انسان ها حل کنند. با این حال، ما عمدتاً از هوش مصنوعی قوی مخالفیم: ماشین‌ها می‌توانند به معنای واقعی کلمه مانند انسان فکر کنند و همان مشکلات را حل کنند.

ماروین مینسکی در ماشین احساسی، معماری بسیار ماشین‌مانندی را ارائه می‌کند که به ادعای او در واقع نشان‌دهنده روشی است که احتمالاً ذهن‌های واقعی از جنبه‌های اساسی کار می‌کنند. این به نظر تقریباً شبیه هوش مصنوعی قوی است. بنابراین بسیاری از مردم مفهوم این کتاب را بی‌سابقه رد می‌کنند. من فکر می کنم که این یک اشتباه خواهد بود. مینسکی کار بسیار خوبی را در شناسایی ویژگی‌های قابل قبولی انجام داده است که چرا برنامه‌های هوش مصنوعی نتوانسته‌اند ارائه دهند، در کجا موفق به ارائه آن شده‌اند، و حدس می‌زند که چگونه می‌توانیم شکاف‌ها را پر کنیم.

نه، او زمان خود را صرف بحث و جدل علیه اتاق چینی سرل یا سایر معماهای هوش مصنوعی نمی کند، او فقط مورد خود را ارائه می دهد و مثال هایی را به روشی واضح، ساده و قابل دسترس ارائه می دهد. و من متقاعد شده ام که او احتمالاً خیلی چیزها را درست می کند. احتمالاً بیش از آن که اشتباه کند. و این خیلی بهتر از آن است که بسیاری از منتقدان به او اعتبار بدهند، زیرا هم در تضاد با تحقیر جریان اصلی برای هوش مصنوعی قوی و هم با عشق جریان اصلی به تصاویر درخشان علم اعصاب است.

مینسکی دقیقاً از موضوع شبکه‌های پیوندگرا در مقابل شبکه‌های معنایی عبور می‌کند و به سادگی اظهار می‌کند که ما مجبور بودیم بازنمایی‌های معنایی را در مقطعی تکامل دهیم. چگونه به عنوان یک تمرین برای دانشمندان علوم اعصاب باقی مانده است. در اینجا “جزئیاتی که باید بعداً پر شوند” زیادی وجود دارد، بنابراین به این کتاب به عنوان یک مدل فیزیکی دقیق از مغز نگاه نکنید. این یک مدل عملکردی سطح بالایی از ذهن است و من آن را دوست دارم.

بنابراین من ادعا می کنم که این کتاب مهمی است که به نظر می رسد نوید راه اندازی مجدد طبیعت گرایی علمی در قرن بیست و یکم را به عنوان فلسفه راهنمای ما برای آینده می دهد. مینسکی چیزی کمتر از یک الگوی کلی معماری برای ذهن در شرایط طبیعی به خود نمی گیرد. درخشان است. آنقدر درخشان است که بتوان در زمان خود قدردانی کرد زیرا مینسکی ایده‌های پیچیده را چنان در دسترس قرار می‌دهد که بزرگترین چالش برای این کتاب این است که مردم قدرت آن را درک نکنند. شبیه یک مدل هوش مصنوعی ساده از یک ذهن است، اما به دلیل میزان تفکر عمیقی که در آن انجام شده و در نظر گرفتن نقاط ضعف و همچنین نقاط قوت برنامه های هوش مصنوعی قبلی، بسیار عمیق تر از آن است.

ما در حال حاضر در چنگال شیفتگی گسترده علوم اعصاب پاپ هستیم که درک ناقصی دارد، و اکثر خوانندگان از اینکه این کتاب اصلاً سعی در مبارزه با علم مغز ندارد عمیقاً ناامید خواهند شد. من فکر می‌کنم این یک نقطه قوت است زیرا به این معنی است که مینسکی درگیر چرخش‌های متافیزیکی عجیبی نیست که ما اغلب در کتاب‌های علوم اعصاب پاپ می‌بینیم، به‌ویژه آنهایی که توسط غیرمحققان و روزنامه‌نگاران کم‌آموزش بیش از حد مشتاق هستند.

کاری که مینسکی در اینجا انجام می دهد به سادگی ارائه یک مدل منطقی از آنچه که یک ذهن باید قادر به انجام آن باشد تا توانایی هایی را ارائه دهد که ما مشاهده می کنیم ذهن های واقعی انسان دارای آن هستند. ساده به نظر می رسد، درست است؟ نه اصلا. دلیل اینکه مینسکی در اینجا به چیز خاصی دست یافته است این است که او بسیاری از مغالطات قدرتمندی را که ما معمولاً هنگام تفکر درونی و تکیه بر مدل‌های سنتی به آن دچار می‌شویم، تشخیص می‌دهد. ما تمایل داریم که احساسات و استدلال را به عنوان چیزهای جداگانه ای در نظر بگیریم، و سپس در مورد چگونگی نیاز هر دو و نحوه تعامل آنها صحبت می کنیم. اما همانطور که مینسکی اشاره می‌کند، به نظر می‌رسد علوم اعصاب و روانشناسی هر دو شواهدی را به ما ارائه می‌دهند که نشان می‌دهد اینها نقاطی در یک پیوستار هستند، نه چیزهای مختلف. مینسکی آن را جدی می گیرد و بر آن استوار است.

نتیجه چیزی شگفت انگیز است که شبیه یک مدل مکانیکی ساده از ذهن به نظر می رسد، اما بینش عمیقی را در مورد نحوه عملکرد ذهن ها به تصویر می کشد.

دلالت محوری مدل مینسکی یک موضع معرفت‌شناختی است مبنی بر اینکه تدبیر در تفکر انسان موضوع جابه‌جایی بین انواع مختلف بازنمایی‌ها است که هر کدام در شیوه‌ای متفاوت از تفکر به کار می‌روند، که هر کدام چیزی ضروری را در مورد چیزهای خاص در دنیای ما به تصویر می‌کشد در حالی که لزوماً آن را ترک می‌کند. از جزئیات دیگر یک ذهن نمی تواند همه چیز را یکباره درک کند. برخی از تصمیمات به سادگی پاسخ بهینه ای ندارند زیرا از زوایای مختلف متفاوت به نظر می رسند.

مفهوم کلیدی زیربنای مدل مینسکی این است که ذهن‌ها همانطور که ما به آن‌ها فکر می‌کنیم باید با قوانین ساده برای تشخیص و پاسخ به نشانه‌ها شروع می‌کردند، باید می‌توانستند اهداف را به شکلی در آن قوانین گنجانده و سپس در نهایت می‌توانستند. برای تشخیص انواع مشکل


Early efforts to model human-like thinking with machines using rules were interesting but failed in a number of ways to capture even simple ways that humans think. Marvin Minsky, AI pioneer at MIT, insists that we understand the mistakes and can begin to appreciate how the mind actually works in functional terms from the lessons we have learned. Learninig from our past mistakes, what a novel idea.

To put this into perspective, the question of whether a machine model can adequately describe a brain has long been considered in terms of either strong AI or weak AI. Most people find weak AI plausible: computers can solve certain kinds of problems better than humans. We mostly balk at strong AI however: machines can literally think like humans and solve the same kinds of problems just as well.

In The Emotion Machine, Marvin Minsky presents a very machine-like architecture that he claims actually represents the way real minds probably work in fundamental respects. That sounds pretty much like strong AI. So a lot of people will reject the concept of this book out of hand. I think that would be a mistake. Minsky has done a very good job identifying plausible specifics of why AI programs have failed to deliver on, where they have actually managed to deliver, and speculates on how we can fill in the gaps.

No, he doesn’t spend time arguing against Searle’s Chinese Room or other conundrums of AI, he just presents his case and gives examples in a clear, simple, accessible way. And I am persuaded that he probably gets a lot right. Probably more than he gets wrong. And that’s a lot better than a lot of critics will give him credit for because it goes against both the mainstream disdain for strong AI and the mainstream love of flashy neuroscience images.

Minsky skips right on past the issue of connectionist networks vs. semantic networks and simply posits that we had to evolve semantic representations at some point. How is left as an exercise for neuroscientists. There is a lot of “details to be filled in later” sort of thinking here, so don’t look to this book as a detailed physical model of the brain. This is a high level functional model of the mind and I like it.

So I claim that this is an important book that seems to promise a 21st century reboot of scientific naturalism as our guiding philosophy for the future. Minsky takes on nothing less than an overall architectural model for the mind in natural terms. It is brilliant. Too brilliant to be appreciated in its time because Minsky makes complex ideas so accessible that the biggest challenge for this book is that people will not appreciate its power. It reads like a simple AI model of a mind, but it is much deeper than that because of the amount of deep thought that has gone into it and the consideration of the weaknesses as well as strengths of previous AI programs.

We are currently in the grip of a widespread fascination with poorly understood pop neuroscience, and most readers will be deeply disappointed that this book does not attempt to wrestle with brain science at all. I think that’s a strength because it means Minsky is not falling into the weird metaphysical spins that we too often see in pop neuroscience books, especially those by non-researchers and over-enthusiastic under-trained journalists.

What Minsky is doing here is simply coming up with a logical model of what a mind has to be able to do to provide the capabilities that we observe real human minds to possess. Sounds simple, right? No, not at all. The reason Minsky has accomplished something special here is that he recognizes many of the powerful fallacies we usually fall into when we introspect about thinking and rely on traditional models. We tend to think of emotions and reasoning as separate kinds of things, and then we talk about how they are both needed and how they interact. But as Minsky points out, both neuroscience and psychology seem to provide us evidence that these are points on a continuum, not different kinds of things. Minsky takes that seriously and builds on it.

The result is something amazing that looks like a simplistic mechanical model of the mind but captures some deep insights into how minds really work.

The central implication of Minsky’s model is an epistemological stance that resourcefulness in human thinking is a matter of switching between different kinds of representations, each used in a different way of thinking, each of which captures something essential about specific things in our world while neccessarily leaving out other details. A mind can’t comprehend everything at once. Some decisions simply don’t have an optimal answer because they look different from different angles.

The key concept underlying Minsky’s model is that minds as we think of them had to start with simple rules for recognizing and responding to cues, had to be able to incorporate goals in some form in those rules as well, and then eventually had to be able to recognize kinds of problem and activate appropriate ways of thinking. It makes sense to think of this in terms of logical levels of recognizers and responders, and importantly, what Minsky calls “critics” and “selectors,” where each new level provides some way to resolve conflicts that arise in the level below it.

So conflicts in our instincts can be resolved by learned rules, conflicts in learned rules can be resolved by deliberation strategies, and in turn levels with different kinds of representations of the problem and eventually the problem solver and their own ways of thinking. Once the problem solver can represent themselves and their own thinking, we have the power to shape our own thinking in meaningful ways.

I’m really not doing justice to this book in this review, because it’s power is in the details of his examples and how they illustrate the architecture at work. Suffice to say that I think if you find a functional architecture of the mind of interest, I highly recommend this book. I think it gives a much more fundamental understanding of how minds most probably work than any amount of flashy recent brain scans, and certainly more than untestable holistic and quantum mechanical theories will ever tell us until we better understand the functional design. Neuroscience in the future will, I believe, be filling in the details of a framework very much like this one.

دانلود کتاب «ماشین احساس: تفکر مشترک، هوش مصنوعی و آینده ذهن انسان»

مبلغی که بابت خرید کتاب می‌پردازیم به مراتب پایین‌تر از هزینه‌هایی است که در آینده بابت نخواندن آن خواهیم پرداخت.