CZASOPISMO STUDENTÓW INSTYTUTU FILOZOFII UAM 2017 Adres Redakcji: Instytut Filozofii UAM ul. Szamarzewskiego 89C, 60-568 Poznań Recenzenci Pracownicy naukowi Instytutu Filozofii UAM Wydawca Koło Studentów Filozofii UAM, działające przy Instytucie Filozofii UAM w Poznaniu Redakcja Redaktor naczelny Michał Banaszyk Z-ca redaktora Aleksandra Gomulczak Korekta Michał Banaszyk Adrian Chojnacki Cyprian Gawlik Aleksandra Gomułczak Hubert Grupiński Ada Handke Igor Holewiński Dominik Marciniak Nina Szukała Projekt okładki Kinga Ciereszko Skład Michał Banaszyk Aleksandra Gomułczak ISSN 1642-2929 SŁOWO OD REDAKCJI...........................................................................................................4 Paweł Ciniewski, Iwo Greczko, Iwona Olejniczak, Kajetan Żukowski Technologie cyfrowe: zbawiciel czy oprawca?...........................................................................5 Adrian Mróz, Karolina Pełka, Mikołaj Obuszewski, Przemysław Warzocha Problem złożoności relacji człowiek-maszyna w kontekście technologii cyfrowych..............22 Igor Holewiński Ujęcie komunikacji w szkole toronckiej...................................................................................34 Tomasz Błaszczyk Egzystencjalizm jako filozofia..................................................................................................41 Marek Błaszczyk Intencjonalność i świadomość. Wokół fenomenologii Edmunda Husserla..............................56 Dawid Rogacz Hermeneutyka przywłaszczenia Uehary Senroku.....................................................................61 Damian Kałużny Levinasowski dramat odpowiedzialności w kontekście powieści: Georgèa Orwella „Rok 1984" i Aldousa Huxleya „Nowy, wspaniały świat"................................................................70 Marcin Schulz Michel Foucault jako „rycerz prywatnej autonomii". Pytanie o zasadność krytyki Richarda Rorty'ego..................................................................................................................................83 Cyprian Gawlik Analogie strukturalne systemów metafizycznych Ludwiga Wittgensteina i Alaina Badiou..........................................................................................................................94 Tomasz Ceranek Platona teoria idei....................................................................................................................107 Adrian Mróz, Karolina Pełka, Mikołaj Obuszewski, Przemysław Warzocha Problem złożoności relacji człowiek-maszyna w kontekście technologii cyfrowych Wstęp Era technologii cyfrowej wraz z jej, prawdopodobnie, największym dziełem, jakim jest komputer, przyczyniła się do wzbogacenia dyskusji na temat relacji człowiek-maszyna o nowy kontekst. Dzięki powstaniu zaawansowanych urządzeń obliczeniowych, możliwość porównywania ludzkich zdolności intelektualnych z działaniem maszyn stała się łatwiejsza. Nieustanny rozwój komputerów skłania do stawiania nowych pytań i hipotez. Pojawiły się one m.in. w klasycznej pracy Alana Turinga „Maszyna licząca a inteligencja", w której autor twierdzi, że w niedalekiej przyszłości komputer będzie w stanie skutecznie imitować ludzką aktywność w tak zwanej „grze w udawanie"1. W tym samym artykule Turing pisze: „Należy oczekiwać, że maszyny będą w końcu rywalizować z ludźmi we wszystkich czysto intelektualnych dziedzinach"2. Niewątpliwie to właśnie ta i jej podobne tezy sprowokowały rozpoczęcie nowego „etapu" w dyskusji na temat relacji człowiek-maszyna. Sama relacja zdaje się być bardzo złożona przez to, że technologia cyfrowa jest obecna w niemalże wszystkich sferach życia człowieka i pełni w nich ważne funkcje. Niniejszy artykuł ma na celu ukazanie wielopłaszczyznowości czy teżwieloaspektowości problematyki związanej z cyfrowymi wytworami technicznej działalności człowieka. Wybrane i zarysowane w nim propozycje podejścia do relacji człowiek-maszyna (cyfrowa) mają zarówno mocne, jak i słabe strony, jednak dopiero zestawione ze sobą dają pełniejszy obraz tego, jak złożone i skomplikowane jest to zagadnienie. Relacje między człowiekiem a jego cyfrowym środowiskiem współcześni autorzy analizują mi.in w ten sposób: (1) rozważając i analizując dotychczasowy przebieg postępu w wytwarzaniu maszyn lub (2) próbując projektować i przewidywać kolejne etapy tej technologicznej ewolucji. Podejście (1), nazwane w niniejszym artykule „historycznym", 1 Por. A. Turing, Maszyna licząca a inteligencja w: Fragmenty filozofii analitycznej, Tom II, Fundacja ALETHEIA – Wydawnictwo SPACJA, Warszawa 1995, s. 271 – 272. 2 A. Turing, op. cit., s. 299. 22 odnaleźć można np. u George B. Dysona oraz u Jamesa Gleicka, natomiast nastawienie (2) – „futurologiczne" – obecne jest w pracy Raya Kurzwaila. Prezentacja poglądów tych trzech autorów będzie stanowiła pierwszą część artykułu, która ukaże dwie zupełnie odmienne „strony" ujęcia skoncentrowanego na ewolucji maszyn cyfrowych i rozwoju technologicznym. W części drugiej, prezentującej kolejny sposób analizy relacji człowiekmaszyna, zestawione zostaną dwa odmienne stanowiska w kwestii Sztucznej Inteligencji (SI), a mianowicie – stanowisko Johna Searle'a oraz Andy'ego Clarka. O ile Searle akcentuje odrębności i różnice pomiędzy intelektualną działalnością człowieka i maszyny, o tyle Clarke zwraca uwagę na to, co wspólne. Rozważania przedstawione w części pierwszej i drugiej artykułu, jako przegląd i refleksja nad różnorodnymi podejściami do relacji człowiek-maszyna oraz specyficznymi sposobami jej ujmowania, mają na celu ukazanie jak złożonym i wielopłaszczyznowym zagadnieniem jest rzeczona relacja. 1. Podejście ogólne, historyczne – George B. Dyson i James Gleick Dynamikę i tempo rozwoju techniki próbuje się niekiedy opisać za pomocą różnych "praw rozwoju technologii". I tak przykładowo, "prawo Coopera" przewiduje, że wielkość transmisji danych za pomocą urządzeń komunikacyjnych podwaja się obecnie mniej więcej co trzydzieści miesięcy3. Jednak obecne tempo rozwoju technologicznego ma swoje pośrednie przyczyny również w historycznych zmianach, jakie zachodziły przez wieki w rozwoju technologii komunikacji, rozumieniu informacji oraz samej relacji człowiek-maszyna. I dlatego autorzy współcześni sięgają po analizy historyczne. Przykładowo, w książce Jamesa Gleicka „Informacja. Bit, wszechświat, rewolucja" opisana zostaje historia użytkowania bębnów oraz jej związek z powstaniem pisma i słowników, czyli katalogowania alfabetycznego. Tego typu nowopowstałe technologie w znacznym stopniu zmieniły sposób postrzegania języka i relacji ludzi z wytworami techniki. Historia semaforów, telegrafów i telefonów inspirowała do formułowania dalszych rozwiązań w dziedzinie techniki, które zmieniały środowisko człowieka i relacje międzyludzkie. Można powiedzieć, że w tym przypadku, podobnie jak po wynalezieniu koła, nie ma już „powrotu" do tego, co było wcześniej. Oprócz realnego wpływu na nasze życie, wywieranego przez geny i memy – powiada Gleick – otacza 3 R. Kurzweil, How to Create a Mind: The Secret of Human Thought Revealed, Penguin Books, New York 2013, s. 253. 23 nas niewidzialna infosfera (tak samo realna jak biosfera). Stawia on tezę: „My, ludzie, jako jedyni spośród ziemskich organicznych stworzeń, żyjemy w obu tych światach naraz"4. Dodatkowo Gleick twierdzi, że „prawa fizyki to algorytmy"5, w związku z czym można przypuszczać, że sama ewolucja jest jak uruchomiony program. Również wydarzenie historyczne mogą być potraktowane jak rozwój sposobu posługiwania się informacją przez człowieka. Ale także maszyny mogą posługiwać się informacją (tak samo jak materia albo ewolucja u Gleicka) – i tego typu podejście właśnie odnaleźć można w pracy Georgea B. Dysona „Darwin wśród maszyn. Rzecz o ewolucji inteligencji". Według tego autora, obok ziemskich organicznych stworzeń, rozwijają się ziemskie nieorganiczne byty. Akcentuje on, że historia relacji człowieka z maszyną to opowieść o tym, jak maszyny uczą nas mówić ich językiem. Książka Dysona nawiązuje do XIX-wiecznego eseju Samuela Butlera pod tytułem „Darwin among the machines" („Darwin wśród maszyn"), w którym to Butler uznał, że maszyny w końcu zdominują świat. Dominacja niekoniecznie musi wiązać się albo z opresją i uciskiem, bądź buntem i atakiem. Zdaniem Dysona nie będzie to hollywoodzki podbój maszyn; „Nie będziemy świadkami zastąpienia biochemii elektroniką, ale zleją się one w jedno."6 Niemniej jednak, wszystko co sobie Butler wyobraził stało się prawdziwe, ponieważ antycypował on coś w rodzaju ewolucji ku „globalnej świadomości". Dyson uważa Internet za rodzaj takiej „świadomości" albo przynajmniej żywy, obdarzony czuciem, byt7. My, ludzie współcześni, uczymy się posługiwać językiem komputerów, bo „[...] rozwój sieci telekomunikacyjnych, ułatwiając wymianę danych między ludźmi, stwarza zarazem możliwość wymiany danych między maszynami."8. Kontekst historyczny łączy rozwój maszyn z teorią ewolucji i doboru naturalnego Karola Darwina. Jedyne, czego brakowało Butlerowi, to wystarczająco bujna wyobraźnia, potrzebna do opisania programów i kodów, które nie istniały w jego czasie. Wątki historyczne w książkach Gleicka i Dysona wzajemnie się uzupełniają. Dla Dysona, inteligencja jest oparta na przekazie informacji9, co odpowiada stwierdzeniom 4 J. Gleick, Informacja: bit, Wszechświat, rewolucja, Znak, Kraków 2012, s. 297. 5 Ibidem, s. 16. 6 Ibidem, s. 237. 7 Darwin among the machines, Wikipedia, [https://en.wikipedia.org/wiki/Darwin_among_the_Machines, dostęp: 13 czerwca 2015]. 8 J. Gleick, op. cit., s. 50. 9 Ibidem, s. 239. 24 Gleicka, że „nawet ludzkie ciało jest przetwórnią informacji. Pamięć mieści się nie tylko w mózgu, ale i we wszystkich komórkach."10. Można również u Dysona przeczytać to, że inteligencja istnieje odkąd istnieje życie, a maszyny istnieją od epoki kamienia łupanego11. Gleick głosi z kolei, że „każda nowa informacja z zakresu techniki w swoim czasie prowadziła do rozkwitu metod przechowywania i przesyłania danych [...]. Każde nowe medium przeobraża naturę ludzkiego myślenia. Na dłuższą metę historia to dzieje informacji, które nabierają świadomość swojego istnienia."12. Zapewne Dyson podpisałby się pod tym stwierdzeniem. Obaj autorzy kończą twierdząc, że nadchodzi „globalna świadomość". Oprócz podobieństw odnaleźć można w tych propozycjach również różnice. Za "głównego bohatera" opowieści Gleicka możemy uznać Claude Shannona, a u Dysona – podobną rolę pełni postać Johna von Neumanna. Myśl Dysona zwraca się w kierunku ewolucji cyfrowych organizmów, gdzie cyfry i kody rzeczywiście sprawują władzę nad światem. Dyson uważa, że ewolucja jest ukierunkowana korzystnie dla maszyn – gdyż umysł człowieka stanowi "wąskie gardło", biorąc pod uwagę możliwość przetwarzania informacji13. Kryterium adaptacji zazwyczaj stanowi umiejętność dostosowania się jednostek do środowiska (i rozmnażania). Przyroda bywa niekorzystna dla niektórych jednostek gatunku ludzkiego. Dzięki wynalazkom, człowiek zmienił przyrodę z "wrogiej" na taką, jaka jest przyjazna ludziom, co owocowało wzrostem populacji ludzi. Jednak porządek heteronomiczny może powrócić w momencie, gdy środowisko zostanie zmienione po raz kolejny, tak aby uczynić je bardziej przyjaznym maszynom. Z kolei Gleick skupia się na redundantności informacji, na "idei informacji bez konkretnego znaczenia."14 Nadmiarowość jest sposobem kontrolowania informacji dla unikania błędów. Informacja jest rozumiana szerzej, jako coś istotnego dla Wszechświata. Brakuje natomiast w książce Gleicka wyraźnie podjętego tematu mechanizmów ewolucji technologicznej, choć niewyklucza on pojawienia się „globalnej świadomości". Sumując, powiemy, że historycznie człowiek postrzegał maszynę jako narzędzie do rozwiązania problemów wynikających z niedoskonałości własnego myślenia, starając się w ten sposób wcielić potęgę własnej myśli w tworzoną przez siebie maszynerię. Trudno 10 Ibidem, s. 14. 11 G. B. Dyson, Darwin wśród maszyn. Rzecz o ewolucji inteligencji, Prószyński i S-ka, Warszawa 2003, s. 237. 12 J. Gleick, op. cit., s. 17. 13 G. B. Dyson, op. cit., s. 245. 14 J. Gleick, op. cit., s. 230. 25 natomiast ciągle scharakteryzować relację odwrotną, czyli określającą stosunek maszyn do ludzi. Mówiąc słowami Dysona: „Pieśń maszyny może być niesłyszalna dla naszych uszu, niewidzialna dla naszych oczu i nie do pomyślenia dla naszych umysłów15. Możliwe, że maszyny już monitorują działania ludzi i podejmują rutynowo decyzje16. W ujęciu Gleicka, „[...] wszechświat przypomina gigantyczny komputer – kosmiczną machinę do przetwarzania informacji."17. Być może więcej nas łączy z komputerami, maszynami czy Wszechświatem, niż zdajemy sobie z tego sprawę. 2. Podejście ogólne, futurologiczne – Ray Kurzweil Mimo tego, że filozofowie coraz częściej zgłaszają obiekcje wobec możliwości skutecznego przewidywania przyszłości18, zarówno tej „ludzkiej" jak i „maszynowej", Ray Kurzweil w książce „How to Create a Mind: The Secret of Human Thought Rrevealed" próbuje kreślić ramy dla kolejnych etapów rozwoju obu członów relacji człowiek-maszyna. Posługuje się w tym celu nieco przeformułowanym prawem Moore'a, które odnosi do tempa rozwoju technologii (Law of Accelerating Returns, LOAR)19. Jego zdaniem pozwala ono skutecznie tłumaczyć przyspieszający wykładniczo rozwój technologiczny i przewidywać kolejne wynalazki. W przeciwieństwie do ujęcia, jakie było obecne we wcześniej przytaczanej pracy Georga B. Dysona, komputery i urządzenia cyfrowe nie pojawiają się jako współegzystujące organizmy, jako „bracia i siostry" ludzkości20. Kurzweil buduje swoją wizję przyszłości, skupiając się na zdolnościach poznawczych człowieka i jego intelektualnych możliwościach. Technologie cyfrowe są jedynie środkiem do osiągnięcia celów człowieka. Ray Kurzweil buduje swoją wizję przyszłości w duchu propozycji transhumanistycznych. Skupia się on przede wszystkim na próbie uwolnienia umysłu od biologicznych barier. Tym, co ma wspomagać człowieka w ulepszaniu możliwości jego mózgu mają być zaawansowane urządzenia cyfrowe. Dzięki nim człowiek, a raczej postczłowiek, będzie mógł pozbyć się tego, co ogranicza jego intelektualną mobilność. Ograniczeniem takim jest między innymi biologiczne ciało. Podobnie jak większość twórców, 15 G. B. Dyson, op. cit., s. 262. 16 Zob. N. Carr, The Glass Cage: where automation is taking us, Norton, New York 2014. 17 J. Gleick, op. cit., s. 15. 18 Por. S. Lem, Summa Technologiae, Agora SA, Warszawa 2010 , s. 8 – 9. 19 Por. Kurzweil, op. cit., s. 10. 20 Por. George B. Dyson, op. cit., s. 10. 26 których prace należą do nurtu transhumanistycznego, Kurzweil proponuje stopniowe ulepszanie ciała i minimalizowanie obciążającej je „niedołężności". Ma to na celu usprawnienie funkcji umysłowych i wyswobodzenie mózgu od ograniczeń biologicznych związanych np. z ograniczonymi zasobami pamięci, ze starzeniem się ciała, z chorobami itp.). Kurzweil jest zwolennikiem tezy o możliwości transkrypcji świadomości21 oraz „przeniesieniu" jej bez strat do sztucznego mózgu, sieci lub przestrzeni wirtualnej. W propozycji Kurzweila problematyczne i zarazem bardzo ciekawe stają się dwie kwestie. Po pierwsze – autor stawia znak równości pomiędzy pojęciem świadomości a mózgiem. Mówienie o możliwości przeniesienia konkretnego „ja" do sztucznego mózgu czy też o bezstranych „transferach" jest sensowne tylko przy założeniu, że rzeczywiście świadomość to aktywność mózgu. Wydaje się jednak, że Kurzweilowskie utożsamienie świadomości z pracą mózgu jest zabiegiem bardzo uproszczonym, stosowanym bardziej jako figura retoryczna lub zabieg analogii. Rzecz w tym, że niejednokrotnie w książce Kurzweila świadomość zrównana zostaje nie tylko z mózgiem, ale i z osobowością. W tym przypadku jednak autor całkowicie pomija związek osobowości z doświadczeniem (przede wszystkim sensualnym, a więc cielesnym), a „przeniesienie" osobowości do sztucznego mózgu oznacza zakwestionowanie związku osobowości z konkretnym ciałem. Jest to podejście trywializujące rolę doświadczającego ciała, w którym konstytuuje się konkretna, partykularna osoba. Ciało jest tu tylko nośnikiem, pojemnikiem. Oderwana „świadomość" (o ile rzeczywiście nie jest ona koniecznie związana np. z tzw. pamięcią mięśniową czy z budową danego ciała) wymaga co prawda według Kurzweila takiego nośnika, ale może nim być, jak wynika z jego propozycji, dowolne, odpowiednio dostosowane oczywiście, urządzenie. Po drugie – w odniesieniu do pracy „How to create a mind" ciężko w zasadzie mówić o relacji człowiek-maszyna. W przeciwieństwie do rozważań, jakie znaleźć można było w pracach Dysona czy Gleicka, maszyny nie są tutaj niczym innym, jak instrumentem. Człowiek jest tym, który wyznacza zadania i używa maszyn dla osiągnięcia swoich futurystycznych marzeń. Nie ma tu mowy o potencjalnym problemie decyzyjności urządzeń wspomagających ludzkość. Kurzweil jest w swoich poglądach typowym humanistą – eliminuje z obszaru przyszłych wydarzeń jednostki decyzyjne inne, niż człowiek. Jest to nieco zaskakujące, zważywszy na fakt, iż niewątpliwie jest on świadomy niesłychanego tempa 21 Transkrypcja ma polegać na zaawansowanym przeskanowaniu stanów mentalnych, pamięci i osobowości człowieka, a następnie na "przeniesieniu" ich (czy też „wgraniu") do urządzenia zewnętrznego, takiego jak np. komputer. Ray Kurzweil twierdzi, iż tego typu transkrypcja będzie w niedalekiej przyszłości możliwa. 27 rozwoju urządzeń. Rozwój ten traktuje on wyłącznie jako sukces pracy ludzkiej, nie biorąc tym samym pod uwagę szerszej perspektywy. Technologia jest jego zdaniem biernym elementem, który jedynie pozwala lepiej nam zrozumieć samych siebie i naprawić to, co nas ogranicza. Jest to, mimo wielu wątpliwych punktów, bardzo ważny głos w dyskusji na temat technologii, ale też i relacji człowiek-maszyna. Pokazuje bowiem szereg możliwości, które daje nam rozwijanie technologii i pozwala zastanowić się nad szansą stopniowego eliminowania niedogodności związanych z ograniczeniami biologicznymi. 3. Inteligencja biologiczna a inteligencja sztuczna. Ujęcia filozoficzne 3.1. John Searle – Eksperyment Chińskiego pokoju Ujęcia zaprezentowane powyżej warto, jak się wydaje, wzbogacić o rozważania na temat tego czym jest inteligencja "w ogóle". Szczególnie chcielibyśmy odnieść się do głosu, który sformułował w tej sprawie John Searle w 1980 roku, formułując w swojej pracy pt. „Umysł, mózgi i programy"1 tzw. argument chińskiego pokoju. Argumentacja tam przedstawiona podzieliła środowisko zainteresowane sztuczną inteligencją i wywołała wielką falę dyskusji, w której pojawiły się głosy kwestionujące samą możliwość jej stworzenia, roztrząsające metodę pracy nad nią oraz założenia samego programu SI. O ile cała sprawa nie rodzi problemów w odniesieniu do koncepcji, którą zwykło się nazywać "słabą" wersją SI (co zaznacza sam autor), to jednak stała się zarzewiem sporów i konfliktów, gdy chodzi o jej „silną" wersję. Warto przytoczyć definicję mocnej tezy SI, którą zaproponował sam Searle: „Zgodnie natomiast z mocnym programem SI komputer nie jest tylko narzędziem badania umysłu; stosownie zaprogramowany komputer jest raczej rzeczywiście umysłem w tym sensie, że o wyposarzonych we właściwe programy komputerach można dosłownie powiedzieć, że rozumieją i mają inne stany poznawcze"2. Jak łatwo zauważyć, kluczową kwestią dla rozstrzygnięcia tego, czy mamy do czynienia ze sztuczną inteligencją (w duchu powyższej definicji) staje się dla Searle'a to, czy możemy maszynie przypisać "rozumienia". Searle wyróżnia dwa różne ujęcia SI. W interesującym nas ujęciu za silną sztuczną inteligencję uznaje taką, która jest zgodna z kryteriami modelu maszyny Turinga; to jest taką, która doskonale imituje ludzkie zachowanie. Inteligencja tego rodzaju swoją tzw. „rozumność" legitymizuje przez spełnianie jednego warunku, a mianowicie nieodróżnialności swoich zachowań od zachowań ludzkich. Przy takiej interpretacji 28 SI wystarczy więc, by maszyna, na przykład komunikująca się z ludźmi, reagowała na bodźce w sposób identyczny jak robią to ludzie, aby móc przypisać jej zachowania inteligentne. Temu stanowisku przeciwstawił się Searle, który skonstatował, iż sam fakt reagowania w odpowiedni sposób nie implikuje rozumienia; nawet jeśli jest identyczny z ludzkim. W celu unaocznienia swojego stanowiska skonstruował wcześniej wspomniany "argument chińskiego pokoju". W ramach tej argumentacji, mamy wyobrazić sobie osobę, która przebywa w pokoju, zna tylko język angielski i otrzymuje z zewnątrz komunikaty w języku chińskim. Osoba ta dysponuje stosownymi instrukcjami, które pozwalają jej odpowiadać jej na wszelkie chińskie wiadomości i to w dodatku w tym samym języku. Zbiór instrukcji nie daje jednak pojęcia o możliwej treści komunikatów; wskazuje jedynie, jak na jedne konfiguracje chińskich znaków należy odpowiadać innymi. W efekcie osoba ta potrafi odpowiadać na docierające do niej chińskie znaki w sposób nieodróżnialny od rodowitego użytkownika tego języka. Kompletnie jednak jest ona pozbawiona zdolności jego rozumienia, rozumienie bowiem zawiera wg. Searla coś więcej, niż zdolność do reakcji, a mianowicie posiada element interpretacji i poznania sensu przekazywanej treści czy rzeczy. Trudno jest jednak odpowiedzieć, co to znaczy rozumieć. To niejednoznaczne pojęcie nie może doczekać się jednomyślnie akceptowalnej definicji; a przecież na nim opiera się poruszana przez Searle'a problematyka. Jeżeli rozumienie to jakiś wgląd w sens rzeczy, wpierw trzeba by było poznać jak ów proces zachodzi. Może wszakże być tak, że rozumienie jest niczym innym, jak skomplikowaną relacją systemu przyjmowania i odpowiadania na wiadomości z wieloma innymi systemami składającymi się na nasz umysł. Taka kooperacja między wieloma prostymi systemami, z których żaden nie zawiera w sobie Searlowskiego rozumienia, mogłaby jednak wytwarzać iluzję "zgłębiania sensu rzeczy". W rzeczywistości jednak posiadałaby strukturę i zasadę działania modelu Turinga, poszerzonego tylko o dodatkowe elementy. Poza tym, nawet jeżeli zrozumie się czym rozpatrywane rozumienie jest, zaimplementowanie go w maszynie jest odrębną, równie problematyczną kwestią. Czy można po prostu nadać maszynie taką zdolność, np. wpisać ją w program lub skonstruować mechanicznie? Czy może jest to funkcja, która może się ujawnić w trakcie trwania innych procesów poznawczych? Dodatkowym utrudnieniem byłoby, gdyby SI rozumiała w sposób zupełnie od ludzkiego różny, a co za tym idzie, moglibyśmy ten nowy sposób zwyczajnie pominąć jako niezgodny z kryterium odwzorowywania działań ludzkich. Mielibyśmy wtedy doczynienia z zupełnie nowym 29 rodzajem inteligencji, który z naszym nie musiałby mieć wiele wspólnego i dlatego moglibyśmy go przeoczyć. 3.2 Andy Clark – technika jako przedłużenie natury Jak widać wyżej spór pomiędzy mocną a słaba tezą SI opiera się w znacznym stopniu na zagadnieniu „rozumienia" i braku zgody co do tego, jak je należy postrzegać. Wiąże się to z tym, że rozumienie, jakkolwiek byśmy nie starali się do tego podejść, nie stanowi odrębnego problemu, a samo jest mocno powiązane z takimi pytaniami, jak zagadnienie świadomości, tożsamości czy też klasyczny problem psycho-fizyczny. Brak konkretnych odpowiedzi uniemożliwia podanie zadowalającego rozwiązania kwestii a także eliminuje możliwość opowiedzenia się po stronie mocnej bądź słabej wersji sztucznej inteligencji inaczej jak na zasadzie indywidualnej decyzji, co widać na przykładzie wywodu Searlea. Zdaje się on przekonywać, że jeżeli spojrzymy na to zagadnienie z perspektywy eksperymentu chińskiego pokoju łatwo będzie wykazać, iż sposób funkcjonowania maszyny obliczeniowej nie pociąga za sobą rozumienia. Nie jest jednak w stanie podać zadowalającej i wyczerpującej definicji terminu „rozumienie", co koniec końców czyni jego wnioski w pewnym stopniu arbitralnymi, a przecież nie tego oczekujemy. Czy jest zatem możliwe wyjście w jakiś sposób z tego impasu i uniknięcie argumentacji uwikłanej w odwoływanie się do niejasnych i nieostrych pojęć? Próbą przezwyciężenia tych trudności może być propozycja zupełnie odmiennego podejścia do problemu, czego przykład stanowi książka Natural Born Cyborgs Andy'ego Clarka22. Autor proponuje w niej tezę, iż rozróżnienie na mocną i słabą SI (w oparciu o rozumienie) samo w sobie jest bezpodstawne. Nie odnosi się on do tego jednak wprost, gdyż cel jego pracy stanowi pokazanie relacji człowieka z wytworami techniki i określenie granicy pomiędzy nimi. Zdaniem Clarka, jeżeli chwilę się zastanowimy i prześledzimy historyczny rozwój relacji człowiek-technika, dostrzec możemy stałe sprzężenie, w którym trudno dokonać jakichś ostrych rozgraniczeń. Zbiór tego, co jesteśmy gotowi nazwać naturalnymi, nieskażonymi przez usprawnienia technologiczne zdolnościami przysługującym ludziom, w toku jego wywodu stale się zmniejsza, co więcej – zaczyna się przedstawiać coraz wyraźniej jako problem jedynie językowy. W rzeczywistości nasza relacja z techniką jest tak głęboka, że właściwie nie umiemy rozróżnić tego, co jest „nasze" (ludzkie), od tego, 22 A. Clark, Natural Born Cyborgs, Minds, Technologies, and the Future of Human Intelligence, Oxford University Press , New York 2003, s. 38. 30 co przyjmujemy za narzędzia nam służące. Autor jednak nie stara się wyznaczyć granic tego, kim jesteśmy, a co najwyżej pokazać, że to, co określa nas, co pozwala używać określenia „ja", nie jest definiowane przez naszą fizyczność. Jest tak z tego względu, że ilekroć staramy się zdefiniować te określenia w oparciu o jakieś fizyczne właściwości, istnieje możliwość obalenia (głównie drogą redukcyjną) ich statusu „ostatecznych przyczyn" poprzez znalezienie zależności dla nich samych. Właśnie poprzez stałe powtarzanie tego redukcyjnego schematu Clark stara się przekonać czytelnika, że kiedy mówimy o tym, co określa nas, naszą świadomość, to nie ma to wiele wspólnego z naszą fizycznością, gdyż ta może być stale poszerzana i modyfikowana bez znaczącego wpływu na to, kim jesteśmy. Jak można się domyśleć argumentacja Clarka pośrednio przedstawia również nowe stanowisko w interesującej nas tutaj problematyce sztucznej inteligencji. Z tej perspektywy rozróżnienie na sztuczną inteligencję w wersji mocnej i słabej nie posiadałoby żadnego uzasadnienia z tego względu, że nie możemy mówić o czymś takim, jak technika oderwana od czynnika ludzkiego. Clark mówi o dwóch rodzajach technologii, które określa mianem: transparent i opaque technologies23. Z początku każda nowa technologia jest opaque technology, czyli jest widoczna i wyróżnia się na tle innych. Do swego właściwego działania potrzebuje ona uwagi ludzkiego koordynatora, który będzie sprawował pieczę nad jejpoprawnym działaniem. Z czasem może ona zostać transparent technology, jeżeli jej sposób funkcjonowania został na tyle usprawniony, że nie potrzebuje ona właściwie naszego uświadamiania sobie jej istnienia, aby móc się nią posługiwać. Staje się tym samym na tyle integralną częścią nas samych, że posługujemy się nią właściwie instynktownie i bez zastanowienia, co wynika często z jej płynności, niezawodności czy prostoty. To właśnie brak tych cech zmuszałby nas do skupiania się na niej w trakcie użytkowania. W tym rozumieniu technika jest stale sprzężona z człowiekiem i w oparciu o tę relację definiowania. Mówienie o czymś takim, jak „świadomość" urządzeń czy o ich „rozumieniu" ma w tym wypadku tyle samo sensu, co stosowanie tego typu kategorii do poszczególnych części naszego ciała. Technika funkcjonuje jedynie jako forma przedłużania bądź wyznaczania nowych form postrzegania rzeczywistości przez człowieka. Jedyna świadomość, jaka dokonuje interpretacji dostarczanych przez nie wrażeń, to świadomość ludzka. Narzędzia są, co najwyżej, przedmiotami dostarczającymi różnych danych, które jednak podlegają interpretacji przez nas. 23 Ibidem, s. 38. 31 W ujęciu Clarka zatem jedyny kontekst, w jakim możemy mówić o sztucznej inteligencji (w jej klasycznym sformułowaniu) to ten, w którym rozumie się ją jako przedłużenie naszych własnych zdolności. Ma to, jak widać, pewne punkty zbieżne -zwłaszcza jeżeli chodzi o wnioski z propozycją Searle'a, jednak droga uzasadniająca obie te konkluzje jest diametralnie różna. Dla Searle'a program mocnej sztucznej inteligencji jest nierealizowalny, gdyż maszyna nigdy nie „rozumie" we właściwym sensie tylko przetwarza dane i co najwyżej imituje proces rozumienia tak, że z zewnątrz wygląda to, jakby rzeczywiście maszyna miała świadomość i „rozumiała o co chodzi". Dla niego ta własność przysługuje tylko człowiekowi: „Czy maszyna może myśleć? Moim zdaniem tylko maszyna może myśleć, a w istocie myśleć mogą tylko maszyny bardzo szczególnych rodzajów, mianowicie mózgi i maszyny o takich samych jak mózgi mocach przyczynowych"24. W przypadku Clarka (co sam starał się wykazać), już samo przypisywanie rozumienia człowiekowi jest czymś mocno wątpliwym. Nie jesteśmy w stanie znaleźć w nas samych tego, co uprawomocnia nas do orzekania, że rozumiemy cokolwiek poza głębokim przekonaniem, że tak właśnie jest. Dodatkowo redukcja Clarka pokazała jak wiele możemy „odjąć" elementów i nadal pozostawać sobą, co tym bardziej naświetla problematyczność samego pojęcia rozumienia. Jak w takim wypadku możemy orzekać, czy maszyny posiadają bądź nie posiadają świadomość, skoro nie jesteśmy nawet w stanie podać w tej sprawie przekonujących argumentów odnośnie nas samych. Dlaczego więc nie porzucić tego problemu jako bezpodstawnego i spróbować zobaczyć, jak prezentowałoby się dane zagadnienie bez niego? Właśnie to zdaje się czynić Clark w swojej próbie zdefiniowania relacji człowieka z techniką. Zakończenie Niewątpliwie urządzenia cyfrowe skłaniają do podjęcia nowej refleksji nad relacją człowiekmaszyna. Niezależnie od przyjętej perspektywy zdają się być one istotnym elementem świata ludzi. Ich wszechobecność generuje róznorodność problemów. Wielopłaszczyznowość zagadnienia zdaje się sugerować, iż ciężko będzie znaleźć prostą formułę pozwalającą na całkowite (a zarazem nieskomplikowane) uchwycenie zależności pomiędzy człowiekiem a maszyną. Relacja, jaka łączy ludzkość z jej cyfrowymi wytworami jest dynamiczna, chociażby ze względu na tempo rozwoju technologicznego. Zmianie ulegają 24 J. R. Searle, Umysły, mózgi i programy, tłum. B. Chwedeńczuk, w: Filozofia umysłu, red. B.Chwedeńczuk, Spacja, Warszawa 1995, s. 324. 32 także „akcenty" – w relacji tej zmienia się charakter strony „maszynowej", która może być postrzegana jako aktywna bądź bierna. Biorąc pod uwagę powyższe spostrzeżenia należy przede wszystkim, przy pracach nad zagadnieniami związanymi z technologiami cyfrowymi, unikać symplifikacji i trywializacji – złożoność, na którą w artykule próbowaliśmy wskazać, wymaga odpowiedniej, gruntownej i pokornej analizy. Literatura Carr N., The Glass Cage: where automation is taking us, Norton, New York 2014 Clark A., Natural born cyborgs Minds, Technologies, and the Future of Human Intelligence, wyd. Oxford University Press, New York 2003 Dyson G. B., Darwin wśród maszyn. Rzecz o ewolucji inteligencji, Prószyński i S-ka, Warszawa 2003 Gleick J. Informacja: bit, Wszechświat, rewolucja, Znak, Kraków 2012 Kurzweil R., How to Create a Mind: The Secret of Human Thought Revealed, Penguin Books, New York 2013 Lem S., Summa theologiae, Agora SA, Warszawa 2010 Searle J. R., Umysły, mózgi i programy, tłum. B. Chwedeńczuk, w: Filozofia umysłu, red. B.Chwedeńczuk, Spacja, Warszawa 1995 Turing A., Maszyna licząca a inteligencja w: Fragmenty filozofii analitycznej, Tom II, Fundacja ALETHEIA – Wydawnictwo SPACJA, Warszawa 1995 Pozostałe źródła internetowe: www.wikipedia.org/wiki/Darwin_among_the_Machines, dostęp: [13.06.2015]