Продолжим изучать сознание с позиции аналитической философии. Пока я ищу для вас интересные мысленные эксперименты в трудах ведущих философов, рассмотрим несколько важных тем, которые изначально к философии сознания не относились, но могут быть интересны нам в разных аспектах построения искусственных интеллектуальных систем. Так что сегодня мы посмотрим на так называемую загадку Готлоба Фреге про смысл и значение.
Итак, великий немецкий логик Готлоб Фреге написал в 1892 году работу «Über Sinn und Bedeutung» («О смысле и значении»), в которой он вводит концепцию, которая потом была названа «треугольником Фреге». Этот треугольник состоит из трёх понятий: знак — смысл — значение. И эта концепция очень важна для построения искусственных интеллектуальных систем, если мы хотим научить их понимать смысл.
О чём писал Г. Фреге? Рассмотрим утреннюю звезду, которая сегодня известна как планета Венера. В древности её называли «Фосфор». И рассмотрим вечернюю звезду, которая в древности называлась «Геспер». Прошло довольно много времени, пока достижения в астрономии не дали нам понимание, что Фосфор и Геспер — это одно и то же астрономическое тело.
Представим себе животное, у которого нет второй символьной системы и механизмов рассуждения и выводов. Оно смотрит на небо и солнце утром и вечером, когда солнце ещё не так ярко для глаз. И оно видит недалеко от солнца звезду. Каким бы образом оно могло понять, что утром и вечером оно видит одну и ту же звезду? Другими словами, это вопрос непрерывной идентичности наблюдаемых объектов реальности, особенно в условиях, когда сами наблюдения прерываются.
На место животного теперь поставим искусственную интеллектуальную систему. Пусть она воспринимает окружающую действительность при помощи неких сенсоров, сигналы с которых обрабатывает искусственными нейронными сетями глубокого обучения. Как такая ИИ-система должна сделать вывод об идентичности некоторых объектов, которые она наблюдает? Полагается, что без символьной системы вывода (англ. reasoning) сделать это с необходимой степенью достоверности не представляется возможным. И мы приходим к пониманию, что гибридная схема построения ИИ-систем выглядит методом решения этой задачи.