فراز و فرود هوش مصنوعی ۲ 🚩 در اواسط دهه 1980 حداقل چهار گروه مختلف، نوعی #الگوریتم_یادگیری را بازتولید کردند که اولین‏بار در 1969 پایه‏گذاری شده بود. این الگوریتم برای بسیاری مسائل #یادگیری_ماشین و انتشار گسترده نتایج در مجموعه پردازش توزیع‏شده موازی (Parallel Distributed Processing) بکار گرفته شد که موجب شور و هیجان فراوان گردید. این مدل‏های هوش که «پیوندگرا: Connectionist» خوانده می‏شوند، بعنوان رقیب مستقیم برای دو مدل نمادی (که توسط نوِل و سیمون ارتقاء یافت) و رویکرد منطقی (که بوسیله مک‏کارتی و دیگران مطرح شد) تلقی می‏گردید. 🚩 شاید واضح بنظر برسد که انسان‏ها نیز در برخی سطوح با دستکاری نمادها کار می‏کنند، اما طرفداران پیوندگرایی می‏پرسیدند آیا دستکاری نمادها هیچ نقش تبیینی واقعی در مدل‏های جزئی‏شده شناخت دارد؟ این سؤال بدون پاسخ باقی مانده بود، هرچند دیدگاه اخیر این است که رویکردهای نمادین و پیوندگرا، مکمل همدیگر - و نه در رقیب با هم – هستند. 🚩 با جداسازی #هوش_مصنوعی از رویکرد دیجیتال، تحقیق در شبکه‏های نورونی مدرن به دو حوزه تقسیم شد که یکی با خلق ساختار مؤثر شبکه و الگوریتم‏ها و ویژگی‏های ریاضیاتی آن‏ها سروکار داشت، و دیگری با مدل‏سازی دقیق ویژگی‏های مجموعه نورون‏های واقعی.  دیگر مشخص شده بود مسائلی که ما فکر می‏کردیم مشکل باشند، از حل قضایای ریاضیاتی و بازی آبرومندانه شطرنج گرفته تا استدلال در علوم مختلف،‌ آسان بودند و کامپیوترهای دهه 60 و 70 با چندهزار فرمان در ثانیه، غالباً می‏توانستند نتایج رضایت‏بخشی را در این زمینه‏ها فراهم آورند. مسئله گریزپا اما مهارت‏هایی بود که هر بچه پنج‏ساله هم داراست؛ مثل بیان تفاوت بین یک سگ و یک گربه، یا درک یک کارتون انیمیشینی. 🚩 اواسط دهه 90 شاهد نفوذ سیستم‏هایی در مؤسسات مالی بودیم که از تکنیک‏های قدرتمند آماری و انطباقی استفاده می‏کردند. نه تنها فروشگاه‏های بزرگ توسط شبکه‏های کامپیوتری مدیریت می‏شدند، بلکه عمده تصمیمات خرید و فروش نیز بوسیله برنامه‏های نرم‏افزاری که بنحوی فزاینده شامل مدل‏های پیچیده دادوستد بودند،‌ گرفته می‏شد. 🚩 با نقش مهم و روزافزون ماشین‏های هوشمند در تمامی جنبه‏های زندگی امروزه (نظامی، پزشکی،‌ اقتصادی، مالی، سیاسی)، عجیب است کسی در این‌باره تردید داشته باشد که: «چه اتفاقی با هوش مصنوعی رخ داده است»؟ اگر تعریف ما از AI شبیه تعاریف امثال اِلین ریچ (Elaine Rich) باشد که هوش مصنوعی را معادل ماشین‌هایی می‌داند که «اعمالی را به انجام می‏رسانند که فعلاً افراد انسانی در انجام آن‏ها بهتر هستند»، باید اذعان کرد که حوزه AI به موفقیت‌های بزرگی دست یافته و آینده روشن‌تری را هم نوید می‌دهد. 🚩 اما اگر علاوه بر جنبه کارکردی که بر یکسری خروجی‌های از سنخ داده و رفتار و گفتار تکیه دارد، جنبه پدیداری و سابجکتیو هوش و آگاهی نیز مدنظر باشد، ماجرا کاملا فرق می‌کند. رویکردهای معاصر #بدنمندی (#Embodiment) و #پیوندگرایی (#Connectionism) هرچقدر که در ارائه رفتارها و کارکردهای ایده‌آل یا شبیه انسان، پیشرفت داشته‌اند، اما اساسا برای تولید و توسعه عالَم درونی و #آگاهی_پدیداری در ماشین‌ها تاسیس نشده‌اند. 🚩 امروزه البته بسیاری از مهندسان علوم کامپیوتر اصلا کاری با ساخت جنبه اول‌شخص و #تجربه_پدیداری در ماشین‌ها ندارند و صرفا بر توسعه #هوش_مصنوعی_ضعیف تمرکز دارند؛ هوشی که البته در تسهیل و تحول زندگی بشر می‌تواند نقشی بسیار اساسی ایفا نماید و کارکردهای مهمی را به منصه ظهور رساند. اما بنظر می‌رسد چشم‌انداز #هوش_مصنوعی_قوی که توسط لیدرهای این حوزه از اواسط قرن بیستم نوید داده می‌شد و همچنان از سوی برخی مهندسان و نظریه‌پردازان دنبال می‌شود، قابلیت تحقق در قالب رویکردهای رایج را ندارد. و این البته بمعنای عدم امکان علی‌الاصول تحقق چشم‌انداز مذکور از هیچ طریق دیگر نیست. #ایده_پژوهی #دانش_افزایی 🧠انجمن علمی پژوهشی علوم شناختی و هوش مصنوعی جامعه الزهرا سلام الله علیها https://eitaa.com/AIandCSJZ