物理シンボルシステム
物理シンボルシステム （正式なシステムとも呼ばれます）は、物理パターン（シンボル）を取り、それらを構造（式）に結合し、それらを操作（プロセスを使用）して新しい式を生成します。
物理的シンボルシステム仮説 （ PSSH ）は、アレンニューウェルとハーバートA.サイモンによって策定された人工知能の哲学における位置付けです。彼らが書きました：
「物理的なシンボルシステムには、一般的なインテリジェントアクションに必要かつ十分な手段があります。」
この主張は、人間の思考は一種のシンボル操作である（シンボルシステムはインテリジェンスに必要であるため）と、マシンはインテリジェントになることができる（シンボルシステムはインテリジェンスに十分であるため）の両方を意味します。
このアイデアは、ホッブズ（推論は「推測に過ぎない」と主張した）、ライプニッツ（すべての人間のアイデアの論理計算を作成しようとした）、ヒューム（知覚を「原子的な印象」に減らすことができると考えた）、カント（すべての経験を正式なルールで管理されているように分析した）でさえ。最新バージョンは、哲学者のヒラリー・パトナムとジェリー・フォダーに関連する計算理論と呼ばれています。
この仮説はさまざまな関係者から強く批判されてきましたが、AI研究の中核部分です。一般的な批判的見解は、仮説がチェスなどの高レベルの知能には適切であるように見えるが、視覚などのありふれた知能にはあまり適切ではないということです。通常、dog>やtail>などの世界のオブジェクトに直接対応する種類の高レベルシンボルと、ニューラルネットワークのようなマシンに存在するより複雑な「シンボル」とは区別されます。
例
物理的なシンボルシステムの例は次のとおりです。
- 正式な論理：記号は、「and」、「or」、「not」、「for all x」などの単語です。式は、trueまたはfalseの形式論理のステートメントです。プロセスは論理的な推論のルールです。
- 代数：記号は「+」、「×」、「 x 」、「 y 」、「1」、「2」、「3」などです。式は方程式です。プロセスは代数のルールであり、数式を操作してその真理を保持することができます。
- デジタルコンピューター：シンボルはコンピューターメモリのゼロと1であり、プロセスはメモリを変更するCPUの動作です。
- チェス：シンボルはピース、プロセスは合法的なチェスの動き、表現はボード上のすべてのピースの位置です。
物理シンボルシステム仮説は、これらの両方が物理シンボルシステムの例でもあると主張しています。
- 知的な人間の思考：シンボルは私たちの脳にエンコードされています。表現は思考です。プロセスは思考の精神的な操作です。
- 実行中の人工知能プログラム：シンボルはデータです。式はより多くのデータです。プロセスは、データを操作するプログラムです。
物理的シンボルシステムの仮説を支持する議論
ニューウェルとサイモン
アレン・ニューウェルとハーバート・A・サイモンに、「記号操作」は人間と機械の両方の知能の本質であるという2つの証拠が示唆されました。人工知能プログラムの開発と人間の心理実験です。
まず、AI研究の初期の数十年には、NewellやHerbert A. SimonのGeneral Problem SolverやTerry WinogradのSHRDLUなど、高レベルのシンボル処理を使用した非常に成功したプログラムが数多くありました。JohnHaugelandはこの種のAI研究を「Good昔ながらのAI」またはGOFAI。エキスパートシステムとロジックプログラミングは、この伝統の子孫です。これらのプログラムの成功は、シンボル処理システムがインテリジェントなアクションをシミュレートできることを示唆していました。
第二に、同時に実施された心理実験では、論理、計画、またはあらゆる種類の「パズル解決」における困難な問題に対して、人々はこの種の記号処理も使用することがわかりました。 AIの研究者は、コンピュータープログラムを使用している人の問題解決スキルを段階的にシミュレートすることができました。このコラボレーションとそれが最終的に提起した問題は、認知科学の分野の創造につながるでしょう。 （このタイプの研究は「認知シミュレーション」と呼ばれていました。）この一連の研究は、人間の問題解決は主に高レベルの記号の操作で構成されることを示唆していました。
シンボルとシグナル
ニューウェルとサイモンの議論では、仮説が言及している「シンボル」は、世界の物事を表す物理的なオブジェクト、認識可能な意味や表示を持ち、他のシンボルと組み合わせてより複雑なものを作成できるdog>などのシンボルです。シンボル。
ただし、デジタルコンピューターのメモリ内の単純な抽象0と1、またはロボットの知覚装置を通過する0と1のストリームを参照するという仮説を解釈することもできます。これらはある意味ではシンボルでもありますが、シンボルが何を表しているのかを正確に判断できるとは限りません。このバージョンの仮説では、David TouretzkyとDean Pomerleauが説明するように、「記号」と「信号」を区別していません。
この解釈の下で、物理的シンボルシステムの仮説は、単に知性をデジタル化できると断言しています。これは弱い主張です。実際、TouretzkyとPomerleauは、シンボルと信号が同じものである場合、「物理的なシンボルシステムはチューリングユニバーサルであるため、二元論者またはその他の神秘的なものでない限り、十分性は与えられます」と書いています。広く受け入れられているチャーチ・チューリングのテーゼは、チューリングの普遍的なシステムは、十分な時間と記憶があれば、デジタル化できる考えられるプロセスをシミュレートできると考えています。デジタルコンピューターはチューリングユニバーサルであるため、理論的には、デジタルコンピューターは、インテリジェントな生物の動作など、十分なレベルの精度でデジタル化できるものをシミュレートできます。物理シンボルシステム仮説の必要条件も同様に細かくすることができます。これは、ほとんどすべての信号を「シンボル」の形として受け入れ、すべてのインテリジェントな生体システムに信号経路があるためです。
批判
ニルスニルソンは、物理的なシンボルシステムの仮説が攻撃された4つの主要な「テーマ」または根拠を特定しました。
- 「シンボルのグラウンディングがないという誤った主張」は、一般的な知的行動の要件であると推定されています。
- AIは非記号処理（たとえば、コネクショニストアーキテクチャによって提供される）を必要とするという一般的な信念。
- 脳は単にコンピューターではなく、「現在理解されている計算は知能の適切なモデルを提供しない」という一般的な声明です。
- そして最後に、脳は本質的に無知であり、行われるもののほとんどは化学反応であり、人間の知的な行動は、例えばアリのコロニーによって表示される知的な行動に類似していると信じていることもあります。
ドレイファスと無意識スキルの優位性
ヒューバート・ドレイファスは、物理的記号システム仮説の必要条件を攻撃し、それを「心理的仮定」と呼び、こうして定義した：
- 心は、正式なルールに従って情報のビットで動作するデバイスとして見ることができます。
ドレイファスはこれに反論し、人間の知性と専門知識は意識的なシンボリック操作ではなく、無意識の本能に依存していることを示した。専門家は、段階的な試行錯誤検索ではなく、直感を使用して問題を迅速に解決します。ドレフュスは、これらの無意識のスキルは正式なルールに決して取り込まれないと主張した。
サールと彼の中国の部屋
1980年に発表されたJohn Searleの中国の部屋の議論は、プログラム（または物理的な記号システム）が使用する記号を「理解」するとは言えないことを示しようとしました。シンボル自体には意味や意味の内容がないため、シンボル操作だけではマシンが真にインテリジェントになることはありません。
ブルックスとロボット工学者
60年代および70年代に、いくつかの研究所は、世界を表現し、アクションを計画するためにシンボルを使用したロボット（スタンフォードカートなど）を構築しようとしました。これらのプロジェクトの成功は限られていた。 80年代半ばに、MITのロドニーブルックスは、象徴的な推論をまったく使用せずに移動し、生き残るための優れた能力を備えたロボットを構築することができました。 Brooks（およびHans Moravecなど）は、モーション、サバイバル、知覚、バランスなどの最も基本的なスキルには、高レベルのシンボルはまったく必要ないようであり、実際には、高レベルのシンボルの使用が複雑で、あまり成功していません。
1990年の論文「Elephants Do n't Play Chess」で、ロボティクス研究者のロドニーブルックスは、物理世界のシンボルシステムの仮説に直接狙いを定め、「世界は独自の最良のモデルであるため、シンボルは必ずしも必要ではない。常に最新である」と主張した。常に詳細を把握しておく必要があります。それを適切かつ頻繁に感知するのがコツです。」
コネクショニズム
具現化された哲学
ジョージ・ラコフ、マーク・ターナーなどは、数学、倫理、哲学などの分野における私たちの抽象的なスキルは、身体に由来する無意識のスキルに依存しており、意識的なシンボル操作は私たちの知性のほんの一部であると主張しました。
