Folk er ikke maskiner

Original: http://www.ime.usp.br/~vwsetzer/Fetzer-rev.html

 

Valdemar W. Setzer
Datalogisk Institut, University of São Paulo
[email protected] – www.ime.usp.br/~vwsetzer

James H. Fetzer, Computers and Cognition: Hvorfor Minds er ikke maskiner. Dordrecht: Kluwer Academic Publishers, XIX + 323 pp 2001, ISBN 0-7923-6615-8..

Denne fremragende bog består af et forord, en prolog, tre hoveddele og en epilog, i alt 11 kapitler. Otte af disse kapitler er papirer tidligere offentliggjort i akademiske tidsskrifter og tre var kapitler af bøger. Dette er en fin samling af Fetzer ideer om emnet sind og maskiner, og bør undersøges af alle interesserede i dette område. Desværre kunne ingen af ​​de kapitler, blive klassificeret som rettet mod den brede offentlighed, som bliver stærkt påvirket af udtalelsen fra nyere film (f.eks Bicentennial Man [Columbus, 1999], og kunstig intelligens [Spielberg 2001]) og bestsellere ligesom Kurzweils The Age of Spiritual Machines (1999). Som det vil ses, anser jeg det for absolut nødvendigt, at dette emne blive drøftet på alle niveauer, fra alle mulige vinkler. Efter at have sammenfattet hvert kapitel og tilføje nogle kommentarer, vil jeg bidrage med en ikke-standard kort drøftelse om det.

Fetzer titlen bogens tre hoveddele “Semiotiske systemer”, “Computere og kognition” og “Computer erkendelsesteori”. I forordet beskriver kort disse dele og præsenterer tre argumenter: 1) om del I, “statisk forskel” (mellem computere og sind), der er forskellen mellem computere, der opererer og associerende bare mærker (syntaktiske aspekt) og sind, der opererer på skilte der står for andre ting (semantisk aspekt). 2) Med hensyn til del II, en “dynamisk forskel”: “Computere er reguleret ved hjælp af algoritmer, men sind er ikke” (s XV) og 3) simulering af tankeprocesser gør ikke digitale maskiner “tænkning ting.”.

1. Detaljeret beskrivelse med kommentarer

Prologen, som består af kapitel 1, “Minds og maskiner: Behaviorismen, dualismen og fremover”, dækker Turing Test, med de udvidelser, der er foreslået i 1992 og 1993 af Harnad: den “Total Turing Test” (ikke bare en sproglig uskelnelighed, men yderligere former for menneskelig adfærd) og “i alt I alt Turing Test” (kropslig uskelnelighed). Han nævner også Searles “kinesiske Room” allegori, der viser, at hvis en person, der ikke taler kinesisk svar i kinesiske spørgsmål stillet i dette sprog ved hjælp af en bog med regler på engelsk, som dirigerer hvordan man kan kombinere ideograms, hun gør det nøjagtigt som computere gøre. Fetzer enig med Searle om, at “syntaks behandling alene ikke være tilstrækkeligt til at mentalitet” (s. 6). Han kalder den opmærksom på, at Harnad tests heller ikke garantere mentalitet, og bruger Peirces tre slags tegn til at tale om “tre slags sind”, og konkluderer, at de giver en “konto til bevidsthedens natur og kognition” (s. 19).

Del I, “Semiotiske systemer”, begynder med kapitel 2, “Primitive begreber: Vaner, konventioner og love”, der giver en fremstilling af forholdet mellem “typer af tegn” og “slags sind”. Kapitel 3, “Tegn og sind: En introduktion til teorien om Semiotiske Systems”, uddyber semiotiske systemer, og indfører Newell og Simon opfattelse af “fysiske symbol-systemer”. Han sammenligner deres koncepter symbol der Peirces, og hævder, at “symbolet systemer og semiotiske systemer af type III [Peirces» symboler «] er ikke de samme ting” (s. 59). En af hans konklusioner er, at “Newell og Simon undfangelse kan være tilstrækkelig til digitale computere, men er fortsat helt utilstrækkelige til andre ting” (s. 63).

Kapitel 4, “Sprog og mentalitet: Computational, Repræsentativitet og disponeringsmodeller Conceptions”, dækker aspekter af sproget, såsom syntaks og semantik, og problemet med sidstnævnte er, eller ikke kan reduceres til førstnævnte. Den introducerer også de beregningsmæssige, repræsentative og disponeringsmodeller opfattelser af sind, svarende til syntaktiske, semantiske og pragmatiske forestillinger. Den første, “selv når suppleret med parsing kriterium, vedtager en ekstrem usandsynlig teori om relationen form til indhold” (s. 93). Den anden, der ved hjælp af en “inferential netværk”, “kan ikke løse det grundlæggende svært at fastsætte betydningen af ​​primitive sprog” (s. 93). Han gør en interessant kritik af Fodors “universelt sprog tanke”. Fetzer foretrækker dis- undfangelse, udarbejde sin fortolkning i form af Peirces slags skilte. I konklusionen, hævder han, at

Ligesom mennesker og digitale maskiner betragtes som forskellige typer af fysiske systemer, så også de kan betragtes som forskellige former for semiotiske systemer. … Hvis, trods alt, mennesker og digitale maskiner er “fundamentalt anderledes”, som vi har opdaget ovenfor, så hvilke grunde fortsat støtte for det synspunkt, at digitale maskiner og mennesker kan behandle viden, information eller data på samme måde? Den store debat mellem “stærk” og “svag” opfattelser af AI, ser det ud, kan hvile på en misforståelse … (s. 94).

Del II, “Computere og kognition” starter med Kapitel 5, “Mentale algoritmer: Er sind beregningsmæssige systemer?«. Det begynder med spørgsmålet om, hvorvidt

menneskelige tanke [kræver] udførelsen af ​​mentale algoritmer … at give et grundlag for forskningsprogrammer i kognitiv videnskab. … Denne opfattelse indebærer, at grænsen for beregnelighed definerer således grænserne for tanke (s. 101).

Fetzer intention er at vise, at den beregningsmæssige undfangelse “ikke kan opretholdes”, og at “en semiotisk tilgang synes at give et mere fyldestgørende opfattelse” (s. 102).

I sin forklaring på, hvad der er algoritmer, jeg savner det afgørende træk, at hvert trin i en algoritme skal være matematisk veldefineret. Dette kan udledes af Kirken Turing afhandling, fordi hver instruktion af en Turing-maskine har denne egenskab. I mange introduktionskurser for programmering, instruktører introducere begrebet en algoritme gennem “dagligdagen” eksempler, som en beskrivelse af, hvordan du ændrer et fladt dæk. Men i dette tilfælde hvert trin er ikke matematisk veldefineret. Efter min mening, dette fører til mange misforståelser, blandt dem, at vores sind bruger algoritmer. Bemærk, at der ikke er nogen nuværende videnskabelige viden om, hvordan et menneske udfører selv en simpel operation som 2 + 3. (Jeg formoder, at medmindre videnskaben ændrer sine nuværende paradigmer, vi vil aldrig vide det.)

Fetzer beskriver den beregningsmæssige undfangelse som inkorporerer de følgende krav: “at al tænkning er begrundelse, at al begrundelse er opgør, at alle opgør er beregning, og at grænserne for beregnelighed er grænserne for tænkning” (s 105).. Men han finder dem usande, fordi “[t] han grænserne for tænkning er langt bredere end ræsonnement, som udøvelsen af ​​fantasi og formodninger demonstrerer. Drømme og dagdrømme er iøjnefaldende eksempler på ikke-beregningsmæssige tankeprocesser” (s. 105) . I denne forbindelse er det værd at citere en sætning fra Penrose (1991: 412): “Det har faktisk været et underliggende tema i tidligere kapitler [i sin bog], at der synes at være noget ikke-algoritmisk om bevidst tænkning”.

Jeg savner her og i andre kapitler mindst omtalen af ​​”intuition”. I 1997 Kasparov tabte med 3-2 kampen mod Deep Blue-2, men hvis jeg husker godt, han vandt et spil og en anden endte i en uafgjort. Mange mennesker fejrede, at en maskine havde besejret verdensmester i et spil, som anses for at kræve masser af intelligens. Men meget få mennesker standsede for at tænke, hvad kunne det måske betyde, at et menneske kan vinde et spil eller komme til et slips spille en matematisk spil mod en matematisk maskine, der kunne teste 36 mia af bevæger sig i den tildelte tid på 3 minutter for hvert træk. Hvor mange flytter kunne eventuelt testes af Kasparov, måske 200? Når Kasparov besejrede Deep Blue-1, en ​​af ​​sine bygherrer, Hoane, sagde: “Læren er, at mestre som Kasparov laver nogle mystisk beregning, som vi ikke kan finde ud af” (. Scientific American, maj 1996, s 10) . Måske var han ikke laver beregninger på alle, men snarere at bruge, hvad der er naivt kaldes “intuition” af det rigtige træk. For yderligere overvejelser, se venligst mit essay “Refleksioner over computer skak”, på min hjemmeside.

Et andet punkt, som jeg savner i Fetzer argumenter er “kreativitet”. I et foredrag på de São Paulo Teknologisk Institut (IPT), italiensk sociolog Domenico De Masi karakteriseret det som værende “fantasi” plus “concretivity”, hvor sidstnævnte er den evne til at producere noget socialt nyttige i verden. Interessant, kendetegnet han fantasi uden “concretivity” som værende “diletantism” og “concretivity” uden fantasi som værende “bureaukrati”. Jeg tror fantasi er evnen til at have reelle nye ideer, herunder dem, der ikke bare er en kombination af tidligere (se for eksempel, Penrose (1991) interessant kapitel “Inspiration, indsigt og originalitet”). I denne forstand er det en slags intuition. Et simpelt eksempel kunne være at finde ud af at deltage igen to fælles venner, som havde en misforståelse, og som ikke er i talefod med hinanden. Mange sociale situationer er helt nye (enkelte er forskellig fra alle andre), og tidligere erfaringer ikke hjælpe med at løse dem.

Tilbage til Fetzer. I denne vigtige kapitel dækker han mange emner, fx forskellen mellem programmer og algoritmer (som jeg ikke tror er så grundlæggende), determinisme, sind som semiotiske systemer, syntaks og semantik, og et afgørende punkt, som er sjældent dækket i litteratur: “tænker tænkning” – som jeg vil vende tilbage i det sidste afsnit. Næsten i slutningen af kapitlet, han skriver:

Ud fra dette perspektiv synes den beregningsmæssige undfangelse at være opstået fra de mest uimodståelig fristelse til at appellere til et domæne, hvorom en hel del er kendt (formelle systemer og beregnelighed teori) som et opbevaringssted for svar på spørgsmål i et domæne om, hvilke meget lidt er kendt (arten af ​​mentalitet og kognition). Den tankegang fra at tænke som begrundelsen regner som beregning og beregnelighed som kognition udøver enorm tiltrækning. Det har motiveret meste af, hvad der går for kognitiv videnskab i dag. Alligevel dette synspunkt synes at repræsentere en dyb misforståelse i tanker om at tænke (s. 125).

Så kalder han opmærksom på, at ufuldstændighed beviser i højere ordens logik som fastsat af Gödel ikke blev berørt i den beregningsmæssige undfangelse. Det er vigtigt at bemærke, at som jeg har hørt fra Prof. Newton CA da Costa, den introducerende af Paraconsistent Logic Gödels er gyldig i klassisk logik, men kan være ugyldigt i andre typer af logik.

Nogle kommentarer til afsnittet “tænker deterministisk?” Efter D.I.A. Cohen (1986), Fetzer forbinder ikke-determinisme med det faktum, at en maskine i en bestemt tilstand brug for indgriben fra operatøren til at følge en af ​​de mulige forskellige veje. Faktum er, at hvis det er en abstrakt maskine, kan det følge alle de forskellige veje, der er defineret af ikke-deterministiske overgange samtidigt. Ikke-determinisme kan simuleres i en deterministisk computer ved at optage enhver ikke-deterministisk overgang, der blev taget, og derefter efter at programmet stopper (hvis det gør!), Backtracking til situationen på det tidspunkt, denne overgang blev taget og vælge en anden mulig overgang . Dette kræver input og eventuelle interne variabler, der skal nulstilles ved deres position og værdier i det øjeblik af den ikke-deterministisk overgang. Det er klart, for en maskine med mange ikke-deterministiske overgange, bliver denne metode umedgørlig. E. Dijkstra (1976) introducerede tanken om, at ikke-deterministiske programmer, ved hjælp af, hvad han kaldte “bevogtet kommandoer”, kan være meget enklere end deterministiske dem. Fetzer mener, at vores tænkning “synes at give plausible eksempler på mental indeterminisme” (s. 112), det vil sige, probabilistisk årsagssammenhæng. Dette afsnit kunne drage fordel af en diskussion af selv-determinisme, der er for mig, hvad der virkelig kendetegner tænkning (se det sidste afsnit nedenfor).

Kapitel 6, “Hvad gør connectionism anderledes?” Er en kritisk gennemgang af bogen Filosofi og Konnektionistiske Theory, redigeret af Ramsey, Stich og Rumelhart. Hans bemærkninger om de forskellige kapitler i denne bog er oplysende. Fetzer konklusion er, at kritik mod connectionism “er enten usunde eller unthreatening til konnektionistisk program” (s. 150). Han understreger, at “hvis vi betragter connectionism som forestille kognition som beregning i løbet af distribuerede repræsentationer …, så ingen tvivl om, hvad der er vigtigst om programmet er dets forpligtelse til distribuerede repræsentationer” (s. 151). Her har vi to problemer. Som vi har set, Fetzer er imod overvejer sind som beregningsmæssige systemer og distribuerede repræsentationer er et stort mysterium i kognition. For eksempel, visuel perception er en stor ukendt. Hvert øje opdeler synsfelt i fire dele på fovea, svarende til de fire kvadranter; lad os kalde dem A, B (højre side af billedet), c og d (venstre side). Afsnit A og B er dannet af hvert øje kombineres i visionen nerve (der, så vidt jeg husker, overføre komplekse elektriske signaler, som ikke svarer til billederne i elektrisk form), samt c og d, hvert par går til en hjernehalvdel, hvor a og b (c og d), er adskilt i regioner divideret med “fordybningen calcarinus”. I den visuelle cortex, der er en adskillelse af rum opfattelse, bevægelser i det visuelle rum, og optisk huske som aktiverer forskellige områder i den højre hjernehalvdel, og formular perception og farveopfattelse i venstre hjernehalvdel. Hvorledes er en person se blot én synsfelt, som et komplet billede (Rohen 2000: 16)? Den fascinerende bog om lys ved Zajonc præsenterer andre forbløffende egenskaber vision. For eksempel, når betjente, en person, der aldrig har set, ikke se nogen genstand (Zajonc 1995: 3, 183): syn (samt andre sanser) afhænger af evnen til at knytte opfattelsen af begrebet. Zajonc (1995: 64) nævner også det faktum, at opfattelsen af ​​lineære perspektiv i billeder giver et indtryk af virkeligheden på grund af en ren kulturel effekt (lineære perspektiv begyndte at blive undersøgt, og i vid udstrækning anvendes i begyndelsen af ​​det 15. århundrede). Så vi kan se, at bare overvejer kognition som bliver distribueret behov for yderligere komplementering om, hvordan opfattelsen og begreber sanses som helheder og blande sig med hinanden.

Jeg vil også gerne påpege, at de såkaldte “neurale net” er algoritmiske strukturer, og der er ingen beviser for, at vores neuroner danner en struktur med en lignende måde at fungere på. Desuden er strukturen af neurale net ikke er dynamisk, hvorimod struktur neuron garn i hjernen er i permanent forandring (Penrose 1991 389). Den antagelse, at vore neuroner danner noget som en beregningsmæssige neurale net er grundlaget for Kurzweils profetiske bog. Alle hans forudsigelser (for årene 2009 2019 2029 og 2099) er baseret på den uberettigede uvidenskabelige påstand om, at “med 100 trillioner [neuron] forbindelser, hver computing ved 200 beregninger per sekund, vi får 20 millioner milliarder beregninger i sekundet” (Kurzweil 2000: 103). Hvad der tæller som en af ​​disse “beregninger” for ham ikke er beskrevet. På baggrund af sin prognose for den eksponentielle vækst i computerkraft, han konkluderer, at “vi får år 2025 at opnå menneskelige hjerne kapacitet på en 1.000 US $ enhed” (s. 103). Som for hukommelse, konkluderer han, at “vi effektivt kan matche den menneskelige hukommelse til $ 1,000 hurtigere end 2023” (s. 103). Ved han, at ingen ved, hvordan vores hukommelse fungerer, og hvor stor den er? Min antagelse er, at vores hukommelse er uendelig. For Kurzweil, maskiner “vil legemliggøre menneskelige kvaliteter og vil hævde at være menneske Og vi vil tro på dem.” (S 53).; Dette var meget godt repræsenteret i Columbus ‘(1999) og Spielbergs (2001) film. Det er vigtigt at afmystificere sådanne farlige ord og billeder, der forsøger at formidle den idé, at vi er maskiner – ellers ville folk fejlagtigt tror, ​​at det skal være muligt at indføre i en maskine hver en af ​​vores kapacitet, herunder følelser, idealer, medfølelse, etc . Fetzer bog er et vigtigt bidrag i denne retning. Desværre, som allerede nævnt, er det ikke tilgængeligt for de ikke-akademiske mennesker.

Kapitel 7 har for mig den mest tiltalende titel af alle kapitler: “Folk er ikke computere: (de fleste) tankeprocesser er ikke Computational procedurer”, som jeg vil anbefale at blive udvidet til “Folk er ikke maskiner”. Kapitlet begynder med overvejelser om deduktive inferensregler, som “er acceptabelt, hvis og kun hvis, når de anvendes på ægte lokaler eneste sande konklusioner følge” (s. 155), med den observation, at kun i dette tilfælde syntaks svarer til semantik. Det minder mig om den klassiske eksempel på syllogisme “ethvert menneske er dødeligt, Sokrates er et menneske, så er Sokrates er dødelig”. I fastsatte teoretiske termer svarer dette til “For alle sæt H og M, hvis HI M og Si H derefter Si M”. Dette bør kun anvendes på veldefinerede matematiske sæt. Det så sker, at det ikke er muligt at definere “menneske”, “dødelig” og “Socrates”. Så efter min mening dette eksempel bør ikke anvendes som et eksempel på en syllogisme, ligesom ændre et dæk ikke bør anvendes som et eksempel på en algoritme. Hos de fleste, bør man ringe til den tidligere en “fuzzy syllogisme”. Problemet ligger i at blande matematisk symbolsk logik med naturligt sprog konstruktioner, der henviser til den virkelige verden objekter eller begreber, der ikke er matematisk. Dette fører til sammenblanding af dårligt definerede humane processer med veldefinerede digitale maskine processer (programmer). Husk, at det ikke vides, hvordan vi udfører 2 + 3. Derfor bør vi ikke sige, at vi “proces” denne handling – eller noget andet. Og omvendt: Hvis denne menneskelige operation kaldes en tilføjelse, så computerne ikke tilføjer; de kombinerer symboler (de tal) leverer et resultat, som er sammenfaldende med det forventede resultat. Det kan indvendes, at tilføjelsen af et stort antal kunne implementeres i en computer, der simulerer præcis vores måde at udføre det (fra højre til venstre, én kolonne ad gangen, med carry på, etc.). Faktum er, at for hver kolonne, der indeholder et par af tal (plus eventuelt en carry på), vi ved ikke, hvordan vi udfører tilføjelse, så vores måde at tilføje et stort antal heller ikke bør kaldes en algoritme.

I afsnittet “Computation ikke er tilstrækkelig”, Fetzer kritiserer stærke og svage AI teser:

Ifølge (såkaldte) tesen om svage AI computere er simpelthen redskaber, udstyr og instrumenter, der er eller kan være nyttige, nyttige eller værdifulde i studiet af mentalitet, men ikke besidder sind, selv når de er udførende programmer (s. 159).

Det minder mig om en af ​​”Setzer love”: “En computer program, der simulerer en menneskelig adfærd er et bevis på, at mennesker ikke gør» funktion «på den måde.” (Se andre sjove “love” på min hjemmeside.) Det er efter min mening computere kan være værdifulde som counter-eksempler, men ikke som et grundlag for at studere mentalitet. Faktisk hvad Fetzer gør med sin vidunderlige bog demonstrerer, at forskellige modeller af sind og kognition er baseret på computere ikke holder.

Afsnittet “Computing er ikke nødvendigt” afslører hans håb om, at det kunne påvises, at de betingelser, som den beregningsmæssige undfangelse “ikke blot er utilstrækkelig til mentalitet, som vi allerede har opdaget, men er unødvendige for mentalitet, samt” (s. 160). Som jeg sagde, vi udfører 2 + 3, men der er intet bevis for, at dette sker algoritmisk. Det kan imidlertid være algoritmisk bevist, at nogle der ikke udføres algoritmisk? Her rører vi et af problemerne ved de nuværende videnskabelig forskning paradigmer. Interessant, Fetzer tilsyneladende ikke kritisere i sin bog en anden grundlæggende videnskabelige paradigme: matematisk modellering ved hjælp af beregninger. Hvad hvis vores sind bare ikke beregne, det vil sige, det fungerer ikke kan reduceres til symbolske eller numeriske manipulationer? Ville vi ikke være videnskabsmænd, så?

Afsnittet “disciplineret skridt tilfredshed” omhandler det beslægtede problem med den trinvise fortolkning af algoritmer eller programmer. Min frasering er korrekt: man skal ikke sige, at computere køre et program; de fortolker det altid, selv på maskinen sprogniveau. Jeg formoder, at mange gange mennesker gør execute “noget” (som ikke bør kaldes et program); dette ville være en anden afgørende forskel mellem mennesker og digitale maskiner. Fetzer citerer Dietrich (1991), og Cummins og Schwarz (1991) som “gå meget længere, dog, og definere” kognition “som beregningen af ​​funktioner” (s 163). – Som indebærer udførelse af procedurer. I det følgende afsnit, “Menneskelige tankeprocesser” påpeger, at mange tankeprocesser – fx drømme og dag-Dreaming – undlader at opfylde disse [beregninger af funktioner] betingelser. Fetzer bemærker, at opfattelsen varierer enormt med alderen: “Perception er en fejlbarlige aktivitet, hvilket gør opfattelsen en anden form for ikke-beregningsmæssige tankeproces” (s 164).. (Se mine bemærkninger ovenfor om visuel perception.)

Andre afsnit i dette kapitel dækker vigtige emner, såsom bevidsthed og love tanke. Interessant nok Fetzer ikke nævner selvbevidsthed. Voksne mennesker kan være klar over, hvad de tænker, og nogle af de årsager, der bevæger dem. Uden at dække disse aspekter, enhver behandling af bevidsthed er efter min mening ufuldstændig.

Del III, “Computer epistemologi”, indeholder vigtige papirer om kontrol-programmet, et problem, der omrøres Computer Science samfund, men ikke røre direkte hovedemnet for bogen. Jeg vil dog kommentere dem, efter at have beskrevet kapitlerne på denne del, da dette var en af ​​mine forskningsområder.

Kapitel 8, “Program verifikation: meget idé”, er den berømte meddelelser fra ACM 1988 papir, der kritiserede DeMillo, Lypton og Perlis (1979), der hævdede, at situationen med verifikation program var værre end med matematik. I sidstnævnte, der er en social proces med mange matematikere enige, at sige, et teorem bevis er korrekt (tilbagekaldelse Andrew Wiles drama bevise Fermats sidste sætning [se Singh 1998]). Program kontrol, er imidlertid i almindelighed en isoleret aktivitet, fordi er komplekse og kedelige. Fetzer vigtigste punkt er, at programmerne hører til anvendt matematik (han betragter computere skal anvendes matematiske maskiner) “, hvor udsagn …, i modsætning til dem i ren matematik, risikerer observationelle og eksperimentelle disconfirmation” (s. 204). Fetzer konkluderer, at “forskellen mellem at bevise en sætning og kontrollere et program afhænger ikke af tilstedeværelsen eller fraværet af en social proces i løbet af deres produktion, men snarere af tilstedeværelsen eller fraværet af kausal betydning” (s. 213).

Kapitel 9, “filosofiske aspekter af kontrol-program”, gentager dele af den foregående, uddybning af Hoare s (1969) tese om, at programmering er en matematisk aktivitet. Desuden diskuterer han, om det er bedre at behandle et program som en abstrakt, formel matematisk enhed, eller som et kørende program:

Når modellen er en abstrakt model (de aksiomer, der kan gives som bestemmelser), der ikke repræsenterer en bestemt fysisk maskine, kan et formelt bevis for korrekthed så garantere, at et program vil fungere som angivet (medmindre der er begået fejl i sin byggeri). Ellers kan det ikke (s. 234).

Således Fetzer rette insisterer på, at der er en grundlæggende forskel mellem et program som en tekst og et program styrer driften af en computer, det vil sige et program, som en årsag. Hans sidste afsnit er ganske aggressiv:

Hvis hele debatten har bragt i forgrunden nogle uforsvarlige antagelser, der er foretaget af nogle indflydelsesrige personer i området, så vil det have været helt umagen værd. Det burde være indlysende nu, at ren matematik giver et uegnet paradigme for datalogi (s. 243).

Han fortsætter med at bemærke, at spørgsmålet om programmets korrekthed har dybe sociale og etiske implikationer, da “vi har råd til at køre et system, som kun er blevet formelt vurderes, om konsekvenserne af fejl er forholdsvis små, ​​men ikke hvis de er alvorlige” (s. 244), og foreslår, at formelle beviser blive suppleret med prototyper og test.

Kapitel 10, “Filosofi og datalogi – overvejelser om debatten kontrollen programmet”, indeholder en fascinerende beretning om, hvordan han blev involveret med spørgsmålet om kontrol program. Kontoen omfatter den lange redaktionelle proces at have 1988 papir accepteret, bogstaverne kritisere sine ideer, og hvordan spørgsmålet om kontrol-program blev spørgsmål om filosofi datalogi.

Med hensyn til denne del af bogen, vil jeg kommentere, hvorfor jeg tror verifikation formelt program aldrig forvandlet til en standardprocedure i programudvikling.

1. Programmer verifikation kræver avanceret matematisk ræsonnement, ikke beherskes af mange programmører. Regne ud de rigtige “loop invarianter”, dvs, udsagn, der er gældende på ethvert udførelsen af ​​en løkke af instruktioner, er ikke en triviel opgave. Samlet korrekthed, der er, beviser også, at programmet ikke kun giver de rigtige resultater, men også stopper for ethvert input, kræver endnu mere avanceret matematik.

2. Computere tillade, at dårlige programmer giver et tilfredsstillende resultat. Hvad jeg mener er, at et program kan udvikles uden metode og ordentlig dokumentation. I første omgang, i almindelighed et sådant program ikke fungerer korrekt. Så programmøren går ind i en fase af test og ændringer, ofte også uden nogen metode og uden planlægning. Efter mange modifikationer (generelt mere end en modifikation sker før den næste test) og kører, starter programmet giver de forventede resultater. Typisk hvis mere end én programmør arbejder på programmet, en af ​​dem råber til de andre “ikke røre det længere!” – Fordi det er en kendsgerning, at der generelt ingen ved præcist hvorfor programmet er begyndt at arbejde. Planlægning og dokumentere et programs udvikling og test kræver enorm selvdisciplin, fordi computeren ikke fortolke dokumentation, men kun koden. Resultatet er, at de fleste programmer er elendig. Dette er grunden til at ændre et program er så dyre. Elendig programmering var den dybe årsag til de gigantiske omkostninger forbundet med den “År 2000-problemet” problem – i dårligt dokumenterede programmer, var det yderst vanskeligt at opdage, hvor datoer blev anvendt.

3. Et yderligere problem er, at i dag programmer vises masser af “kosmetik”. Sådanne tilføjelser fandtes ikke, da de kun resultater blev trykt rapporter. Så kunderne kan blive fascineret med multimedie virkninger af et program og pyt om sin robusthed, lethed og hurtighed med at indføre ændringer. Hvis et program kan dårligt udviklet og stadig køre og tilfredsstille kunden, hvorfor skulle en programmør gider at gå igennem en tung beviser for korrekthed? Ingen vil se på de beviser, alle vil se på kosmetik vist.

4. En anden faktor for ikke at dedikere alt for meget tid til god dokumentation og beviser for korrekthed er, at programmer har tendens til at blive erstattet ganske hurtigt.

5. Hvis et program er forkert, kan formelle korrekte beviser giver ingen resultater. Med andre ord, det korrekte beviser bevise, at et program er korrekt, men kan afsløre noget, hvis programmet er forkert. Diskussionen af beviser for programmets korrekthed bør tage hensyn til “program udvikling af transformationer” (se f.eks Setzer 1979). Fra denne synsvinkel er programmerne oprindeligt anførte gennem påstande. Derefter regler for transformationer, som tidligere har vist sig korrekt anvendt, til sidst ved hjælp af en computer, indtil man får en endelig rigtige program. Det er klart, at i overensstemmelse med Fetzer vigtige overvejelse at der kører et program på en computer er forskellig fra at overveje det en tekst abstraktion, reglerne for transformation skal kontrolleres under hver maskine i betragtning.

Der er strenge, matematiske teknikker til udvikling af programmer, en del af det område, der kaldes software engineering, et område nævnt af Fetzer i hans næste kapitel. Desværre er disse metoder, så kompliceret matematisk, der kræver anvendelse af flere rekursive funktioner, at deres specifikationer tendens til at være mere kompleks end de endelige programmer, de producerer.

Efterordet, “Computer pålidelighed og den offentlige orden: Grænser for viden om edb-baserede systemer”, starter med overvejelser om “ekspertsystemer”, og vanskelighederne ved at specificere, hvad der er naivt forstået som “viden” besat af nogle person. Derefter diskuterer han problemerne med computere efterhånden har konstruktionsfejl, kilden til oplysninger, der fører til opførelsen af ​​et eventuelt unøjagtig system samt programmørens eventuelle programmeringsfejl. Dette kendetegner databehandlingssystemer som værende i sidste ende helt upålidelige. Fetzer konkluderer, at

uanset hvilke løsninger et samfund måtte vedtage at aktivere borgerne til bedre at kunne klare med edb-systemer, såsom software-standarder og beskyttelse af ansvar, skal det fulde omfang af problemet skal forstås. Vores tillid er denne teknologi bør ikke blot blive en trosartikel (s. 308).

Med hensyn til så vigtige begreber som “data”, “information” og “viden”, vil jeg gerne henvise læseren til en nylig papir, hvor jeg definere den første og karakterisere de to andre, samt “kompetence”, hvilket fører til helt praktisk resultater (Setzer 2001). Jeg sondre mellem de forskellige begreber, og også gennemgå nogle af litteraturen om emnet. Men hvad der virkelig er vigtigt i Fetzer epilogen er, at det henleder opmærksomheden på de urimelige tillid folk har i computere. Det er en skam, at han ikke vedrører dette emne til bogens første. Det faktum, at folk betragter sig som maskiner giver sidstnævnte en urimelig betydning i individuelle og sociale liv. Hvis en person ikke betragter sig selv som en maskine, hun har tendens til at være langt mere forsigtig, når du bruger maskiner. For eksempel, ville hun sandsynligvis være mere bekymret med børn, der bruger computere, end en anden person, hvis verdensanskuelse er, at selv og hele verden er bare maskiner. For sidstnævnte bliver en maskine (et barn) undervist af en anden maskine (en computer) er ikke mærkeligt, og giver ikke anledning til nogen særlig bekymring (Setzer 1989 61).

2. UdFetzer kritik

Jeg vil gerne gøre nu nogle fine betragtninger. Jeg værdsætter den indsats af store folk som Searle, Penrose og Fetzer. Men jeg tror, ​​de er aldrig kommer til at være tilfredsstillende. I en vis forstand, er de bruger de samme paradigmer som de mennesker, der går ind for, at sind er maskiner. En eksponent for et sådant synspunkt er Antonio Damasio:

 

De regard, which I am has presented about følelser and Fornuft, together with other Remix has discussed about the indbyrdes connection between Hjerne and Krop accurate, support the most generelle IDE, which I am introduced Bogen: that comprehensive understanding of the menneskelige sind requires da organismiske perspective, at det ikke kun sindet flytte fra et ikke-fysisk cogitum til realm af biologisk væv, men det skal også være relateret til en hel organisme besad integreret krop korrekt og hjerne og fuldt interaktivt med et fysisk og socialt miljøet.Den virkelig legemliggjort imod jeg forestiller dog ikke opgive sine mest raffinerede niveauer af drift, der udgør dets sjæl og spirit.From mit perspektiv, er det bare at sjæl og ånd, med al deres værdighed og menneskelig skala, er nu komplekse og unikke tilstande en organisme (Damasio 1994 251).

Bemærk, at John Searle er netop i denne udtalelse. Hans første forudsætning er “Brains forårsager sind” (Searle 1991: 39), og han skriver:

Antag vi stiller spørgsmålet, som jeg nævnte i starten: ‘Kunne en maskine tænke’. Tja, i en vis forstand, selvfølgelig, vi er alle maskiner. Vi kan fortolke ting inde i vores hoveder som en kød maskine. Og selvfølgelig kan vi alle tænke. Så i en vis forstand af ‘maskine’, nemlig den forstand, hvor en maskine er blot et fysisk system, der er i stand til at udføre slags operationer, i den forstand, vi er alle maskiner der kan tænke (Searle 1991: 35).

Searle argument er, at vi har semantik, computere ikke, så vi er mere end computere. Vi er mystiske slags maskiner. Fetzer bruger argumenter hovedsageligt er baseret i hans Peirce visning af tegn, der er, for ham sind processer er abstraktioner: han ikke er i stand til at sige, hvordan mennesker associerede tegn.

Lad os nu gøre en meget speciel hypotese: Mennesker, og i virkeligheden alle levende væsener har en fysisk krop, der kan ses og rørt, hvilket er den eneste genstand for moderne videnskabelig forskning, men de har ikke-fysiske komponenter, samt. En ikke-fysisk bestanddel kan ikke observeres direkte, på nogen måde, gennem vores sanser eller andre fysiske processer. Vi kan dog iagttage sin indsats på det fysiske (hvordan dette kan være muligt, vil blive diskuteret nedenfor). Så jeg foreslår, at vi opgive, hvad jeg vil kalde “det centrale dogme for moderne videnskab” (CDCS), nemlig at der kun er et materielt univers, og der er kun materiale, fysisk-kemiske processer i universet. Jeg er ikke alene i tyder opgivelse af dette dogme. Penrose (1991: 96, 428) anerkender eksistensen af ​​en platonisk verden af ​​matematiske begreber. Som vi skal se, for mig denne verden indeholder mere end matematiske begreber.

I den fysiske verden, stoffer har forskellige grader af væsentlighedskriteriet. De gamle grækere havde allerede erkendt dette, når de talte om jord, vand, luft og ild, som for dem repræsenterede de kvaliteter, der er forbundet med de tilsvarende fysiske tilstande. Analogt, lad os antage, at ikke-fysiske bestanddele har forskellige niveauer af “at være”. Således er “over” sin fysiske krop, hver typisk anlæg har det laveste niveau af nonphysicality, som giver det med, hvad der almindeligvis kaldes livsprocesser: ernæring, vokser indefra (mineraler vokse med sedimentering), vævsregeneration, reproduktion, organisk form . Det er kendt, at ændringer i DNA’et af et frø kan frembringe ændringer i form af en blomst, men det vides ikke, hvordan formen er fremstillet af DNA. For mig er det klart, i form af en ferie for en plante af en bestemt art følger en model. Men en model er ikke en fysisk enhed, det er en tanke-enhed. Denne model, som den ikke-fysiske bestanddel af det første niveau, interagerer med den fysiske del af planten, herunder gener, at pålægge det de organiske former, der kendetegner en bestemt art. Det interagerer også med miljø, der giver, for eksempel til forskellige størrelser alt efter højde og klima – et faktum, der overraskede Goethe i hans tur til Italien og fik ham til at udvikle sin begrebet “Urpflanze” (se for eksempel sit essay “Glückliches Ereignis”). Så en plante er en konsekvens af dets gener, miljø (herunder indre miljø), og en tredje faktor. Biolog Richard Lewontin, undersøger forskning udført med plante kloner plantet i forskellige højder, erkender meget godt denne tredje faktor, men han kalder det “støjende udvikling” (Lewontin 2000: 35). Ligesom Searle, han ikke er villig til at opgive CDCS. Dog skriver han: “Hvis vi havde den fuldstændige DNA-sekvens af en organisme og ubegrænset regnekraft, kunne vi ikke beregne organismen, fordi organismen ikke beregne sig fra sine gener” (ID .: 17, min fremhævelse).

Ud over den ikke-fysiske bestanddel af den slags, der fungerer “bag” hver plante, hver ville typisk dyr har en ikke-fysisk bestanddel af et andet niveau af nonphysicality. Denne bestanddel ville være ansvarlig for, hvad planterne ikke har: bevægelse, instinkter, bevidsthed (hvis du såre et dyr, reagerer, og dette viser, at det har bevidsthed), smerter, søvn, vejrtrækning. Bemærk, at en holistisk tilgang anser typiske udviklede arter, og ikke overgange, dvs, dyr, der er næsten ligesom planter. Overgangen mellem planter og mineraler og mellem dyr og planter bør undersøges med de typiske arter som modeller; dette er den top-down, almindelig-til-særlige paradigme Goethean videnskab. Eksistensen af ​​en ikke-fysisk bestanddel af det andet niveau ændrer bestanddele på de lavere niveauer, herunder den fysiske krop; det er derfor, dyrene har forskellige former end planter, som f.eks hule organer, medlemmer, der tillader bevægelse, et nervesystem, etc. Du kan se her anden slags forklaring, der er forskellige fra den almindelige en: dyr har en bestemt form, fordi en tanke -model, og det giver dem mulighed for at flytte. Deres bevægelse er ikke primært skyldes deres form, som er den kendsgerning, at de har medlemmer. Arketypen på deres bevægelse er allerede i deres model – deres bestanddel af det andet niveau, som former den fysiske krop.

Mennesker ville have en tredje ikke-fysisk bestanddel, som er unik for den enkelte. Og det gør dem absolut forskellig fra dyr: Jeg har aldrig kalde et menneske en rationel dyr. Ifølge visningen af ​​levende væsener her foreslået, mennesker ikke er dyr. Det er klart, mennesker har meget tilfælles med dyr, men dyr har meget til fælles med planter (organisk væv, vækst, regeneration, reproduktion, etc.) og vi aldrig kalde dem “bevægelige planter”. Tilstedeværelsen af ​​den tredje bestanddel giver mennesker de egenskaber, der ikke findes i dyr: bevidst tænkning, selvbevidsthed, individualitet bryder med blotte genetiske individualitet og konditionering af miljøet (husker tilfældet med Dionne femdobbelt søstre: de havde helt forskellige liv , omend der har samme DNA og miljø som børn), og frihed.

Jeg kan ikke bevise, at mennesker kan være gratis, men jeg kan foreslå et eksperiment, som alle kan udføre, for at overbevise sig selv, at dette er muligt. Sid i et roligt sted, og luk øjnene. Prøv at producere en indre tilstand af ro, undgå indre angst, bekymringer, etc. Vælg to tal mellem 0 og 9, hvilket betyder noget for dig (f.eks, ikke vælger det første ciffer i dit telefonnummer eller en alder af dit barn eller barnebarn), og derefter vælge en af ​​dem. Forestil dig dette antal foran dig, i et stort display. Koncentrer dig om billedet i et stykke tid, uden at lade andre billeder eller tanker indtaste din mentale repræsentation. Utrænede mennesker vil være i stand til at koncentrere sig i nogle sekunder, andre for en længere tid. Det er let at erkender, at intet tvinger dig til at vælge en af ​​de to tal, og at forestille sig andre ting – i det mindste i nogen tid. Hvis du udfører dette eksperiment, vil du have den indre oplevelse af selvbestemmelse.

I kapitel 5 Fetzer diskuterer determinisme, indeterminisme, og non-determinisme. Men han og andre aldrig refererer til selvbestemmelse, et væsentligt element i at være frie. Bemærk, at det begynder i vores tænkning, og ikke i vores fysiske handlinger. Jeg er ikke fri til at hoppe 4 meter over jorden, men jeg er fri til at vælge min næste tanke, en tanke. Hvis mennesker vil være maskiner, ville de være fuldstændig underkastet fysiske love, og der ville ikke være nogen mulighed overhovedet for at være fri, ikke engang i tænkning. Uden frihed, er det umuligt at overdrage ansvaret, værdighed og en følelse for menneskers liv. De fleste forskere vil nok sige, at den frie tænkning er en illusion, og at vores tanker er bestemt af vores “kredsløb”. Men, som jeg håber, du har indgået, er det ikke, hvad alle oplever. Hvis du kan bestemme din næste tanke, du er ikke en maskine. Bemærk, at forklaringer appellerer til kvantemekaniske processer, som fremført af Penrose med sine mikrotubuli (Kurzweil 1999 117), ville føre til tilfældighed. Men vi ikke oplever vore handlinger eller tanker, når selvkontrollerende, som værende tilfældige.

Efter min mening, Einstein var grebet af en enorm indre konflikt, fordi efter Spinoza, betragtede han verden til at være absolut deterministisk (Jammer 2000: 62, 66, 69, 75) og kunne ikke indrømme fri vilje (ibid,. 61, 179). Han sagde: “Mennesket bør foretage sit moralske liv, som han ville være fri” (ibid, 71).. Når i 1941 rædsler tyske koncentrationslejre blev kendt, havde han imidlertid at overdrage ansvaret til nazisterne. Han tildelte også ansvar for det tyske folk, for at have valgt Hitler: “Tyskerne, som en hel nation, der er ansvarlige for disse massedrab og bør straffes som et folk, hvis der er retfærdighed på jorden” (ibid.). Han betragtede sig selv religiøs, og opfandt udtrykket “kosmisk religion”, hvor Gud ikke var personlig og ikke straffe eller belønning (ibid., 64). Så mange fornuftige mennesker, tænkte han, at han måtte indrømme, at stof eller energi skulle skabes ved begyndelsen af ​​det fysiske univers. Men hvis han ville have indrømmet eksistensen af en ikke-fysisk bestanddel af ethvert menneske, ville han have været i stand til at fortsætte med at være religiøs uden de indre konflikter, som han havde til ansigt. Han ville ikke have at omfavne en religion frygt eller af belønning og straf. Selvom Einstein betragtede sig selv religiøs, jeg har et stærkt indtryk, at han var domineret af CDCS, hvilket naturligvis fører til determinisme, eller tilfældighed (som han ikke lide).

Hvis videnskaben ville slippe af dets vigtigste forbehold, dets vigtigste dogmer, og acceptere hypotesen om eksistensen af ​​en ikke-fysisk univers, ville meget forskning ændre sig fuldstændigt. For eksempel, i stedet for at kigge på neuroner som oprindelsen af vores tanker, kunne man antage, at deres fysiske aktivitet er en konsekvens af den tænkning aktivitet. Eksperimenter vil så være helt anderledes. Eller, i stedet for at se på de gener som oprindelsen af ​​ethvert liv manifestation, ville man kigge efter resultaterne af samspillet mellem ikke-fysiske bestanddele af det første niveau, generne og miljøet. Dette fører til den centrale, gamle spørgsmål: hvordan kan en ikke-fysisk proces interagerer med den fysiske verden? Jeg har nogle mulige forklaringer på et sådant fænomen. For det første formoder et fysisk system er i en tilstand af ustabil ligevægt. Derefter kan et uendeligt lille mængde energi at producere en tilstandsændring. Måske neuron funktion er baseret på denne ordning. For det andet, tage en levende celle i en levende organisme. Der er tre muligheder: enten cellen forbliver som det er, der anvendes til at skelne eller danne væv; eller celle opdeler (mitose), bliver derefter brugt til dyrkning og regenerering; eller det dør. Beslutningen om, hvilke af disse tre veje til at tage ikke kræver energi. Det er klart, underrubrik selv kræver energi, men ikke beslutningen om at opdele. En tredje mulighed ville være kvante ikke-determinisme på det atomare eller molekylære niveau; vælge nogle ændringer blandt de forskellige mulige ændringer ikke kræver ekstra energi.

Jeg er sikker på, at mange læsere nu ryster på hovedet, i betragtning af at jeg ikke er videnskabeligt, hvis ikke bare klassificere mine sidste afsnit som “ren vrøvl”. Sandsynligvis har de bevidst eller ubevidst faldet i grebet af CDCS. Jeg vil gerne gøre det klart, at det, jeg ønsker, er ikke at omfavne mystik og bliver uvidenskabelig, men at forstørre videnskabelig aktivitet lige ved at acceptere hypotesen om eksistensen af ​​ikke-fysiske bestanddele i planter, dyr og mennesker. Dette er ikke et spørgsmål om tro, men en arbejdshypotese, formuleret gennem klare begreber, snarere end gennem fuzzy følelser eller idéer. Denne udvidelse har til at begynde ved at komme af CDCS, der er intet, men en begrænsende og ødelæggende fordomme.

Hvis vi indrømmer eksistensen af ​​en platonisk idéverden (omfatter også matematiske begreber), så kan vi overveje at vores tredje-fysisk bestanddel er i stand til at nå frem til den verden. Kig ved indgangen til dit værelse. Hvad er du opfatte med dine øjne? Sandsynligvis alle vil sige: “Jeg opfatter en dør”. , Men faktum er, at du ikke opfatter en dør. “Dør” er et koncept. Hvad du opfatter er forskelle i farve (jeg brugte ‘opfatte’ i stedet for at ‘se’ for at udelukke eventuelle fejlfortolkninger af at ‘se’ som involverer begreber.) Spørg dine elever i klasseværelset: alle vil være enige, at han / hun opfatter en dør . Ingen har den fjerneste tvivl om det. Nu skal vi nå frem til et grundlæggende spørgsmål. Hvordan er det muligt, at vi alle er så sikre på, hvad vi “ser”, hvis vi kun opfatte forskelle i farve? En mulig forklaring er, at vi er i stand til at fuldføre vores opfattelse med den ikke-fysiske begreb, der eksisterer bag hver opfattet objekt. Dette gøres ved vores tankegang. Den person, der introducerede ideen om, at tænkning er en opfattelse af platoniske idéverden var Rudolf Steiner, i slutningen af ​​det 19. århundrede, der er udarbejdet i hans mesterværk “Die Philosophie der Freiheit” (Steiner 1963). Ifølge ham, tænker fungerer som en bro mellem den indre opfattelse og den ikke-fysiske verden af begreber (ID .: 109). Gennem tænkning, vi komplet med opfattede begreber den delvise og øjeblikkelige verden præsenteret af vores sanser, og nå den samlede opfattede objekter (ibid .: 124). Med andre ord, han forbinder denne aktivitet med, hvad jeg løst karakteriseres som vores tredje-fysisk bestanddel.

Læseren vil måske spørge, “Hvad med vores fysiske hjerne? Hvorfor er det nødvendigt?«. Steiner giver en interessant analogi at besvare dette spørgsmål. Han beskriver en person ser på sig selv i et spejl. Hun bliver bevidst om hendes figur. Nu bryder spejlet. Hun er der stadig, men hun er ikke bevidst om sin egen figur længere. Analogt, hjernen fungerer som et spejl: det gør os i stand til at være bevidst om vores egne tanker. Dette er grunden til visdom vores sprog har også opfordret tænke “reflekterende”. Uden denne bevidsthed, ville vi ikke være i stand til at styre vores tænkning proces. Og vi ville ikke være frie. I Steiners verdensanskuelse, således er helt afgørende fysiske eksistens. Andetsteds, beskriver han, hvordan i hvert barn, den tredje nonphysical bestanddel gennemgår en kontinuerlig proces med “gennemtrængende”, dominerer og forme bestanddele af lavere niveauer, herunder indirekte den fysiske krop. Dette er grunden til en nyfødt ser så rundt, så universel (og alle i familien er i stand til at genkende sine egne spor i barnets ansigt). Efterhånden som barnet vokser, hendes tredje bestanddel forvandler hende til en individuel væsen, ikke kun i udseende, men også i følelser, impulser, idealer, etc. naturligvis gener og miljø spiller også en rolle, men denne højere individualitet hjælper at forklare for eksempel hvorfor perfekte tvillinger med det samme miljø til tider udvikle helt forskellige impulser og liv.

Jeg er ked af at have måttet gå igennem alle disse detaljer. Desværre måtte jeg kortvarigt (og groft!) Forklare min standardarbejdsplaner opfattelse af verden med henblik på at retfærdiggøre min påstand, at medmindre de slippe af CDCS, Fetzer og andre aldrig vil være i stand til på tilfredsstillende forklare og forsvare deres (korrekt) intuition at mennesker ikke er maskiner. Deres argumenter, som enten appellere til en mystisk “semantik” (i min model, efter Steiners, er der intet mystisk til det: vi forstår noget, hvis vi er i stand til at associere ved at tænke opfattelsen af ​​et fænomen med sin essens, en korrekt og real begreb), eller til Penrose ikke-algoritmiske processer (s. 110) (naturligvis vores-fysiske vælgere ikke følger algoritmer, langt mindre diskrete beregninger), ikke når frem essensen af ​​vores væsen. Mennesker er ikke maskiner, fordi de ikke er blot fysiske væsener. Men ikke kun kognition vil aldrig blive forstået gennem simple fysiske processer, eller abstraktioner, der intet har at gøre med (fysisk og ikke-fysisk) virkelighed. Jeg formoder, at CDCS aldrig vil føre til en god forklaring på livet, livsprocesser, instinkter, søvn, drømme, død, fødsel, bevidsthed og selvbevidsthed, godt og ondt, frihed, menneskelig værdighed, historie og så videre. Ikke engang i form af et blad vil være godt forklaret måde. Og videnskaben vil fortsætte med at være dømt til at bo i sin nuværende platoniske hule af skygger, der betjener teknologi og kapital, snarere end menneskeheden.

Referencer

Cohen, D.I.A. 1986 Introduktion til Computer Theory. New York: John Wiley and Sons.

Columbus, C. (direktør). 1999 Bicentennial Man. Film.

Damasio, A. 1994 Descartes ‘Error – Emotion, Reason, og den menneskelige hjerne. New York: Grosset / Putnam.

De Millo, R., Lypton, R., og Perlis, A. 1979 “Sociale processer og beviser for sætninger og programmer”. Comm. ACM 22, 5, 271-280.

Dietrich, E. 1991 “Computationalism”. Social Erkendelsesteori 4 (1991), 135-154.

Cummins, R., og Schwarz, G. (1991). “Connectionism, Beregning og kognition”. I Horgan, T. og Tienson, J. (red), Connectionism og Filosofi i sindet. Dordrecht: Kluwer, 60-73.

Dijkstra, E.W. 1976 en disciplin for programmering. Englewood Cliffs: Prentice Hall.

Hoare, C.A.R. 1969 “Et aksiomatisk grundlag for programmering af computere«. Comm. ACM 12, 576-580, 583.

Jammer, M. 2000 Einstein EA Religião – Fisica e Teología, trans. V. Ribeiro Rio de Janeiro: Contraponto. [Engl. original Einstein og Religion: Fysik og Teologi].

Kurzweil, R. 1999 The Age of Spiritual Machines – Når Computere Exceed menneskelige intelligens. New York: Penguin.

Lewontin R. 2000 Triple Helix – Gene, Organisme, og miljø. Cambridge, MA: Harvard University Press.

Penrose, R. 1991 Kejserens nye Mind – vedrørende Computere, sind og fysikkens love. New York: Penguin.

Rohen J.W. 2000 Morphologie des menschlichen Organismus. Stuttgart: Verlag Freiesgestesleben.

Searle, JR 1991 Minds, hjerner og videnskab – 1984 Reith Lectures. London: Penguin Books.

Setzer, V.W. 1979 “Program udvikling af transformationer, der anvendes til relationelle database forespørgsler”. Afvikling af den 5. internationale konference på meget store databaser. Menlo Park, Californien: Morgan Kaufmann, 436-443.

Setzer, V.W. 1989. Computere i undervisningen. Edinburgh: Floris Books.

Setzer, V.W. 2001 “Data, information, viden og kompetence”. På min hjemmeside.

Spielberg, S. (direktør). 2001 Kunstig Intelligens. Film.

Steiner, R. 1963 Filosofi åndelig aktivitet – Fundamentals af en moderne opfattelse af verden; Resultater af introspektiv Observationer Ifølge fremgangsmåden for Naturvidenskab med en introduktion af Hugo S. Bergman, trans. R. Stebbing. West Nyack, NY: Rudolf Steiner Publications.

Singh, S. 1998 Fermats Enigma – Epic Quest at løse verdens største matematisk problem. New York: Anchor Books.

Zajonc, A. 1995 Fangst lys – Entwined historie Lys og sind. New York: Bantam.

Comments are closed.