Süni İntellekt Şüur Sahibi Ola Bilərmi?

Posted by Elnar Bulud 1 il əvvəl 2.4k baxış 38 dəq. oxuma

Məşhur futurist yazıçı Arthur C. Clarke deyirdi ki, “Kifayət qədər inkişaf etmiş texnologiyanı sehrdən fərqləndirmək mümkün deyil”.1 Yaşadığımız əsrdə artıq biz, bu “sehrlərin” ayaq səslərini eşitməyə, bəzi hallarda hətta onlara şahidlik etməyə başlamışıq. Bu proses ərzində adını ən çox eşitdiyimiz məfhum isə süni intellektdir. Artıq süni intellektlər o dərəcədə inkişaf ediblər ki, bəziləri hekayə yaza, şəkil çəkə, müxtəlif dizaynlar, səslər, videolar, animasiyalar hazırlaya bilirlər, bəziləri hətta illər əvvəl şahmat, go kimi çətin oyunlarda da insanlara qalib gəlib bu sahələrdə də komputerlərin insanlardan daha yaxşı olduğunu sübut ediblər. Bütün bu proseslərin fonunda bir qrup şəxs süni intellektin insanları ümumiyyətlə geridə qoyacağını, şüur sahibi olacağını və nəticədə dinlərin ortaya qoyduğu dünya görüşünü sıradan çıxaracağını iddia edirlər. İddia budur ki, dinlərin şüur, ruh olaraq adlandırdığı məfhumu materialist izahlarla açıqlamaq, əmələ gətirmək mümkün olarsa, dinlər ortadan qalxacaq.

İnsan şüurunu komputerdəki süni intellektə bənzədə bilərik, amma burada bir çox şeyi fərqləndirməyimiz lazımdır. Hər şeydən əvvəl bilmək lazımdır ki, süni intellektlər iki yerə bölünür: Zəif və güclü süni intellektlər. Zəif Sİ2 kompüter sisteminin intellekt nümayiş etdirmək qabiliyyətidir. Buraya mürəkkəb riyazi tənliklərə cavab vermək, hesablamalar aparmaq, müxtəlif oyunlarda (şahmat, go və s.) rəqibləri məğlub etmək və s. daxil ola bilər. Güclü Sİ isə kompüter sistemlərinin əslində insan kimi şüurlu olması deməkdir. Başqa sözlə, subyektiv şüurlu vəziyyətləri yaşamaq qabiliyyətinə sahib olmaq – feillərə və əşyalara məna vermək, onların fərqində olmaq, emosialara sahib olmaq deməkdir. Zəif Sİ mümkündür və artıq hazırlanıb. Güclü Sİ-i hazırlamaq isə mümkün deyil. Bunun səbəblərinə keçməzdən əvvəl gəlin baxaq görək, biz ümumiyyətlə özümüzün nə qədər bildiyimizi, başqa sözlə, komputerlərə nə qədər öyrədə biləcəyimizi bilirikmi?3 

Polanyi paradoksu

Süni intellektin əsasında duran şey ona yüklənən bilgilər, yəni datalar və verilən əmrlərdir. Əgər söhbət insan kimi bir şüura sahib Sİ nümunəsindən gedirsə, deyə bilərik ki, burada ilk olaraq epistemoloji problemlə üzləşirik. Məsələ burasındadır ki, biz nələri bildiyimizi, bilgimizin sərhədlərini, bizi biz edən şeylərin nələr olduğunu və s. tam olaraq bilmirik. Polanyi paradoksu bunun nə demək olduğunu daha yaxşı anlamaqda bizə yardımçı ola bilər.

Macarıstan-Britaniya polimatı Michael Polanyi 1966-cı ildə insan şüurundakı  “gizli biliyi” tədqiq edən “The Tacit Dimension” (Gizli Ölçü) adlı kitab yazdı. Kitabda o, iddia edir ki, bizim müəyyən tapşırıqları öyrənmək qabiliyyətimiz onları yerinə yetirmək təcrübəsi ilə əldə edilir və bunu bizim tərəfimizdən ətraflı şəkildə izah etmək mümkün deyil. Məsələn, o deyir ki, biz əslində özümüz də necə etdiyimizi bilmədən insanların simalarını tanıyırıq. Burada əldə edilən “davamlı” bilik, asanlıqla ifadə oluna bilən açıq bilikdən tamamilə fərqlidir. Bunun işığında bəzən bilik və imkanlarımız bizim qavrayışımızdan kənarda olur. Xülasə olaraq deyə bilərik ki, “biz ifadə edə biləcəyimizdən daha çox şey bilə bilərik” şüarı Polanyi paradoksunu ifadə edən əsas fikirdir. Polanyi paradoksu o deməkdir ki, idrak fenomenimizdə açıq biliklərdən savayı düzgün ifadə və ya təsvir edilə bilinməyən çoxlu proseslər/fenomenlər vardır.4 

Süni intellektin inkişafını görməzdən gəlmək mümkün deyil, aydındır ki, Sİ sistemləri bəzi aspektlərdə insanlardan üstündür. Bəs o, bu imkanlardan kənara çıxaraq insanları tamamilə təqlid edəcək və ya bizi ötə biləcəkmi? Bu sualın cavabı “xeyr”dir, çünki süni intellekt sistemləri hələ də bizim özümüzə belə qaranlıq qalan, az əvvəl qeyd etdiyimiz digər idrak fenomenlərini təkmilləşdirməyib. Təkmilləşdirməsi bizdən asılıdır, biz isə bunları heç özümüz belə bilmirik, və bilməyimiz də mümkün deyil, bu isə o deməkdir ki, Sİ-nin də bu cəhətdən təkmilləşməsi mümkün deyil.

Sİ fenomenal düşüncə və ya duyğular kimi insan xüsusiyyətlərindən məhrumdur. Polanyi paradoksu süni intellektə tətbiq edilərsə, bu, qeyri-müəyyən olur, çünki Sİ sisteminin özü insanlar tərəfindən yaradılmış biliklərlə məhdudlaşır. Yəni bilik və idrak qabiliyyətlərinin sərhədləri müəyyən edilə bilinməyən insanlardan fərqli olaraq süni intellekt sistemlərinin biliklərinin sərhədləri proqnozlaşdırıla biləndir. Yəni biz daim, istəsək də, istəməsək də, onlara özümüzün bilik və qabiliyyətlərimizdən daha az şeylər öyrətmiş olacağıq. 

MIT-nin iqtisadiyyat üzrə professoru olan David H. Autor “Polanyi’s Paradox and the Shape of Employment Growth” adlı məqaləsində mövzunu anlamaq üçün insan amilinin nə üçün vacib olduğunu irəli sürür. “Uyğunlaşma, sağlam düşüncə və yaradıcılıq tələb edən işlərdə işçiləri maşınlarla əvəz etmək problemləri çox genişdir. Müasir kompüter elmi, insan nümunələrindən öyrənən maşınlar yaratmaqla Polanyi paradoksunu aradan qaldırmağa çalışır, beləliklə, bizim üstüörtülü şəkildə tətbiq etdiyimiz, lakin açıq şəkildə başa düşmədiyimiz qaydaları çıxarır. İnsanlar təbii olaraq tapşırıqları özlərinə xas olan çeviklik, problem həlletmə və mühakimə qabiliyyətinə əsaslanaraq həll edirlər. Maşınlarda bu imkanların çoxu yoxdur, lakin onlar başqa imkanlara malikdirlər: güc, sürət, dəqiqlik, aşağı qiymət və istiqamətlərə sarsılmaz sədaqət. İnsan vəzifələrini yerinə yetirmək üçün mühəndislik maşınları mütləq insan qabiliyyətləri ilə təchiz olunmur; Bunun əvəzinə, iş tapşırıqları, bəzi hallarda, xüsusi insan imkanlarına ehtiyac minimuma endirilməsi və ya aradan qaldırılması üçün yenidən dizayn edilə bilər”.5

Klassik bir nümunə obyektlərin (məsələn, stulların) tanınması ola bilər. Alqoritmlər stulların ayaqları, qolları, oturacaqları, arxaları və s. kimi xüsusiyyətlərinə əsaslanaraq stulları müəyyən etmək üçün öyrədilir. Tutaq ki, bu alqoritmlər maşında tətbiq olunarsa, o, alqoritm meyarlarına uyğun olaraq stulları müəyyən edərdi. Lakin, bütün stullar eyni xüsusiyyətlərə malik deyil – ayaqları , söykənəcəyivə s. fərqlidir. Bu vəziyyətdə, maşın onları stul kimi tanıya bilməyəcək, halbuki insanlar olaraq biz bunu bilik. Bunun niyə və necə belə baş verdiyini müəyyən etmək isə mümkün deyil. 

Manipulyasiya və Reallıq

Verilən nümunədən də göründüyü kimi komputerlər bizdən fərqli olaraq müstəqil fikir, mülahizə yürütmək qabiliyyətinə malik deyillər. Şüurlu olaraq xarakterizə edilən şey rasional düşüncənin, fəaliyyətin müstəqil mənbəyi olmasını nəzərdə tutur. Burada diqqət edilməsi gərəkən digər məqam odur ki, insan kimi Sİ yaratmaqda epistemoloji problemlə yanaşı,  ontoloji problem də mövcuddur. Fiziki insan olaraq fiziki olmayan şüur nümunələrini, təcrübələrini yaratmaqda ontoloji maneə vardır, bu, mümkün deyildir. Yəni insanın özündən üstün və ya ən azından, üzünə bəabər bir şüur, bir varlıq yaratması ontoloji baryerlə üzləşir. Ona görə də ortaya qoyulan Sİ nümunələri heç vaxt insanın tam təcrübələrinə yiyələnə, müstəqil şüur sahibi ola bilməyəcəkdir. İnsanlar şüur baxımından özlərindən üstün və ya özlərinə bərabər şüurlu varlıq nümunəsi yarada bilməyəcəkdir.

Məsələn, insan olaraq biz qırmızı bir şeyə baxanda müəyyən bir qavrayış təcrübəsi yaşayırıq. Təsəvvür edin ki, doğuşdan bəri kor olan bir insana bu təcrübəni izah edirsiniz. Məqsəd qırmızıya baxdığınız zaman əldə etdiyiniz təcrübəni açıqlamaq, ona da eyni təcrübəni yaşatmaqdır. Qırmızının nə demək olduğunu, onun xüsusiyyətlərini qarşınızdakı şəxsə təsvir edə bilərsiniz. Siz ona elektromaqnit spektrində qırmızının dalğa uzunluğunu və ya qanın qırmızı olduğunu deyə bilərsiniz, lakin bu izahatların heç biri sizin şəxsən yaşadığınız təcrübəni təkrarlamağa yaxın olmayacaq,bu məlumatlara sahib biri sizin qırmızıya baxarkən yaşadığınız təcrübəni yaşaya bilməyəcəkdir. Əgər Azərbaycan dilindən istifadə edən kor bir insana qırmızı rəngin təcrübəsini sözlə izah edə bilmirsinizsə, kompüter sizin kompüter dilindən istifadə edərək qırmızı təcrübənizi necə təkrarlaya bilər? Eyni şey, nəyinki qırmızı rəng, yaşadığımız bütün təcrübələr üçün də keçərlidir. Sİ nümunələri bu təcrübələrə sahib ola bilməzlər.

Bununla belə, kompüterlər (və ya kompüter proqramları) müstəqil olaraq rasional olan insanlar tərəfindən hazırlansalar da, özləri rasional bir mənbəyə istinad etmirlər, başqa sözlə, kompüterlər bizim ağıllı olmaq qabiliyyətimizin yalnız uzantısıdır. Amerikalı folosof William Hasker bunu belə izah edir:
“Kompüterlər sadəcə olaraq onlara verilən əmrlər, datalar əsasında əməliyyat apara bilərlər. Bu isə onların dizaynerlərinin və istifadəçilərinin rasionallığının genişləndirilməsidir, uzantısıdır; televiziya yayımlanan xəbər verilişlərindən necə müstəqildirsə, kompüter də istifadəçi və dizaynerindən o qədər müstəqildir.”6

Maşınların niyə düşünə bilmədiyini görmək üçün universallar və detallar arasındakı fərqi nəzərdən keçirmək lazımdır.7 Fərdlər (particulars) dünyada mövcud olan fiziki şeylərdir – müəyyən bir alma, karandaş və ya şəxs. Universallar isə fiziki olaraq mövcud olmayan, lakin real olan anlayışlardır. Sevgi, mərhəmət və ədalət kimi anlayışlar universallardır. Düşüncə dediyimiz şey fərdlərin dərk edilməsi və universalların təfəkkürüdür. Universalların təmsili və təcəssümü arasındakı fərq maşınların niyə düşünə bilmədiyini başa düşmək üçün açar rol oynaya bilər. 

Maddədə həm xüsusiyyətlər, həm də universallar təmsil oluna bilər. Mən telefonumla, məsələn, çiçəyin şəklini çəkə bilərəm. Çəkdikdən sonra çiçəyin şəkli telefonumun yaddaşında qalacaqdır. Sevdiyimiz insanlara qarşı olan sevgimizi müxtəlif formlarda göstərə bilərik. Məsələn, həyat yoldaşımıza şeir yaza bilərik. Bu zaman sevgimiz həmin şeirdə təmsil olunur. Məhz bu mənada detallar və universallar kompüterlərdə, fiziki sferada təmsil oluna bilərlər. Proqramlar ona yüklənən proqram və fayldan asılı olaraq özündə hər şeyi təmsil edə bilər.

Ancaq təmsil olunmaq bir şeyin özünün həqiqətən var olması demək deyil. Telefonda çəkdiyim çiçək şəkli və ya həyat yoldaşıma yazdığım şeir, dediyim gözəl söz əsl çiçək və ya sevgi deyil. Bunlar sadəcə olaraq çiçək və sevginin müəyyən mənada təzahürüdür – çiçək və sevgi əslində başqa bir şəkildə mövcuddur, lakin heç birinin tamamilə həqiqi mənada mənim kompüterimdə və ya telefonumda olduğunu demək mümkün deyil.

İnstantasiya təmsildən çox fərqlidir. İnstantasiya o deməkdir ki, bir şey – xüsusi və ya universal – materiyada tamamilə mövcud ola bilər. Yəni o şey materiyanın özündədir – almanın forması almanın özündə olduğu kimi. Xüsusiyyətlər maddədə nümunələşdirilə bilər. Bir almanın forması nümunələşdirilə bilinməsi kimi. Xüsusiyyətlərin formaları maddədə təcəssüm olunan formalar kimi müəyyən edilir.

Kompüterlərin edə bilmədiyi şey – hətta bunu nəinki kompüterlər, hətta başqa maddi alətlər belə universalların həqiqi nümunəsini nümayiş etdirməkdən məhrumdur – universalların həqiqi nümunəsini nümayiş etdirməkdir. Heç bir universallıq maddi şeydə tam təcəssüm oluna bilməz. Səbəb isə sadədir. Belə ki, universallar materiyada yaradıla bilməz, çünki universalların təbiətində onlar substansional formalar deyil, yəni onlar əslində maddədə mövcud ola biləcək şeylər deyillər. Sevgi haqqında şeir fiziki bir şeydir və yaddaş kartında saxlamaq mümkündür. Sevginin özü isə fiziki bir şey deyil, hətta sevgi hissi bədənimizdəki hormonları hərəkətə gətirsə belə, onun mənbəyinin haradan gəldiyini təyin etmək mümkünsüzdür – bu bir anlayışdır və onu heç bir şəkildə fiziki formaya salmaq mümkün deyil. O, fiziki olaraq təmsil oluna bilər, lakin təqdimat onun təmsil etdiyini nəzərdə tutur, buna görə də təmsil bir nümunə ola bilməz.

Xüsusiyyətlərdən fərqli olaraq, universallar “formada” – maddədən ibarət ola bilməzlər. Universallar materiyada təmsil oluna bilər, lakin təmsil instansiyadan çox fərqlidir. Məsələn, Albert Eynşteynin şəkli Albert Eynşteyn deyil. Nümayəndəlik təmsil olunan şeyi nəzərdə tutur. Siz yalnız artıq mövcud olan bir şeyi hansısa formada (xüsusi və ya universal olaraq) təmsil edə bilərsiniz.

Beləliklə, kompüterlər universalları yarada bilməz. Kompüterlər özlüyündə universal olan hər şeyi sevə, nifrət edə, düşünə, nəticə çıxara, və ya başqa hissi davranış sərgiləyə bilməz. Kompüterlər isə təfərrüatları və universalları təmsil edə bilər və müəyyən mənada detalları (sxemlər, elektronlar və s.) həyata keçirə bilər. Kompüterlərdəki təmsillər proqramçılar və istifadəçilər tərəfindən kompüterlərə qoyulan şeylərdir, datalardır, əmrlərdir, lakin onlar tamamilə kompüterin özündən əldə olunmur.8

Belə bir məqamda soruşa bilərsiniz ki, “Əgər universallar maddədə yaradıla bilmirsə, materiya (maddə) olan beyin universaları necə yarada bilir?” Çox yaxşı və yerində verilmiş sualdır. Bu sual şüurun əslində qeyri-maddiliyini sübut edən ən qədim arqumentlərdən biridir. Mövzu isə çox dərindir. Hətta o qədər dərindir ki, alimlər bu mövzuya “Hard problem” (Çətin problem) adını veriblər. Ancaq biz burada “hard problem”dən danışmayacaq, bu mövzunu başqa yazılara saxlayacağıq.9

Turing testi

Hələ 1950-ci ildə Alan Turing Manchester Universitetində işləyərkən özünün imitasiya oyunu adlandırdığı, sonralar isə Turing testi olaraq tanınan bir fikri məqalə yazaraq irəli sürmüşdü. Turing testi maşınların insana bərabər və ya ondan fərqlənməyən ağıllı davranışlar nümayiş etdirmək qabiliyyətinin sınağıdır. Turing təklif etdi ki, qiymətləndirici olaraq bir şəxs, insan və insana bənzər cavablar ortaya çıxarmaq üçün nəzərdə tutulmuş maşın arasındakı təbii dil danışıqlarını (verdiyi cavabları) mühakimə edəcək. Qiymətləndirici söhbətdəki iki tərəfdən birinin maşın olduğunu əvvəlcədən biləcəkdi, prosesin sonunda o, maşını insandan etibarlı şəkildə ayırd edə bilməsəydi, bu, maşının sınaqdan keçdiyi mənasına gələcəkdi. Məqalənin qalan hissəsində o, “maşınlar düşünə bilər” təklifinə qarşı çıxan hər kəsə etiraz etmişdi. 10

Turing testi mövzu ilə bağlı gedən müzakirələrdə çox istifadə olunsa da, bəzi cəhətlərdən geniş tənqid edilmişdir. İlk olaraq qeyd etmək lazımdır ki, test nəticələri maşının suallara düzgün cavab vermək və ya düşünmək qabiliyyətindən asılı deyil, yalnız onun cavablarının insanın verdiyi cavablara nə qədər bənzədiyindən asılıdır. Üstəlik bir Sİ bu testdən keçsə belə, bu, onun düşündüyü, şüur sahibi olduğu və insanı ötdüyü mənasına gəlmir. 

Belə ki, insanlar sadəcə ağıllı deyillər, eyni zamanda onların mülahizələri də məqsədyönlüdür. Bu o deməkdir ki, bizim mülahizəmiz bir şey haqqındadır, və o özlüyündə məna ehtiva edir.11 Bunun əksinə olaraq, kompüter proqramları məna sahibi olmaq və ya etdiyini anlamaq qabiliyyətinə sahib deyildirlər. 

Semantika və Sintaksis

Kompüter sistemləri sadəcə simvolları manipulyasiya edirlər. Sistem üçün simvollar saddəcə simvollardır, məna daşımırlar, bir şey ifadə etmirlər. Yəni proses zamanı kompüter proqramları semantika (məna) deyil, sadəcə sintaktik qaydalara (simvolların manipulyasiyasına) əsaslanır.

Semantika ilə sintaksis arasındakı fərqi başa düşmək üçün aşağıdakı cümlələri nəzərdən keçirin:

  • Mən səni sevirəm 
  • 我爱你 
  • त्वां कामयामि 

Bu üç cümlə eyni məna daşıyır: Mən səni sevirəm. Bu, semantikaya, cümlələrin mənasına aiddir. Ancaq sintaksis fərqlidir. Başqa sözlə, istifadə olunan simvollar bir-birinə bənzəmir. Birinci cümlədə azərbaycanca, ikincidə çincə və sonuncuda isə sanskirtcə “simvollar”dan istifadə edilmişdir. Buradan aşağıdakı məntiqi çıxarmaq mümkündür:

  • Kompüter proqramları sintaksis əsasında işləyir. 
  • Şüur məna əsasında işləyir.
  • Sintaksis özlüyündə semantika (məna) üçün kifayət deyildir.
  • Buna görə də kompüter proqramları təkbaşına ağıl deyil.12

Təsəvvür edin ki, insanlar dağdan gələn selin gətirdiyi qayaları “Mən səni sevirəm” şəklində bir araya topladığını görürlər. Qayaların (simvolların) düzülüşünə əsasən selin bunun nə demək olduğunu bildiyini iddia etmək əsassız olardı. Bu onu göstərir ki, simvolların (sintaksis) sadəcə manipulyasiyası məna (semantika) doğurmur. 

Kompüter proqramları mənaya deyil, simvolların manipulyasiyasına əsaslanır. Eyni şəkildə, mən yalnız hərfləri (simvolları) manipulyasiya etməklə çin dilində cümlənin mənasını bilə bilmirəm. Çin heroqrifləri ilə nə qədər manipulyasiya etsəm də, sözlərin mənasını başa düşə bilməyəcəm. Buna görə semantika üçün düzgün sintaksisdən daha çoxuna ehtiyacımız var. Kompüter proqramları semantika üzərində deyil, sintaksis üzərində işləyir. Kompüterlər manipulyasiya etdikləri heç bir şeyin mənasını belə bilmirlər.

Çin otağı təcrübəsi

Amerikalı filosof John Searle`nin irəli sürdüyü “Çin otağı” arqumenti simvolların manipulyasiyalarının mənaya heç bir təsiri olmadığını göstərmək üçün olduqca geniş şəkildə istifadə edilir.  O, hələ 1980-ci ildə hazırladığı “Minds, Brains and Science” adlı məqaləsində “Çin otağı” düşüncə təcrübəsini təklif etmiş və Turinq testinin bir maşının düşünə biləcəyini müəyyən etmək üçün istifadə edilə bilinməyəcəyini, eyni zamanda simvol manipulyasiyalarının mənalı fəaliyyət demək olmadığını müdafiə etmişdi. Searle qeyd edirdi ki, proqram təminatı (məsələn, ELIZA) sadəcə anlamadıqları simvolları manipulyasiya etməklə Turinq testindən keçə bilər.13 Onun arqumenti bu şəkildədir.

“Təsəvvür edin ki, siz bir otaqdasınız və bu otaqda Çin dilindəki simvollarla dolu bir neçə səbət var. Sizin çin dili biliyiniz yoxdur, çincə bir söz belə başa düşmürsünüz, ancaq Çin simvollarını manipulyasiya etmək üçün sizə ingilis dilində qaydalar kitabı verilir. Qaydalar simvolların semantikasına deyil, sintaksisinə görə sırf formal manipulyasiyanı müəyyən edir. Beləliklə, qayda belə ola bilər: ”Bir nömrəli səbətdən filan simvolları götürün və onu ikinci səbətdəki filan simvolların yanına qoyun.”

İndi fərz edək ki, otağa başqa Çincə simvollar da gətirilir və otaqdan kənara simvolları göndərmək üçün sizə az əvvəlki kimi sintaksisə əsaslanan müəyyən qaydalar qoyulur. Fərz edək ki, otağa ötürülən simvollar sizə məlum olmayan otaqdan kənarda olan insanlar tərəfindən “suallar”, otaqdan xaricə qaytardığınız simvollar isə “suallara cavab” olaraq kateqorizə edilir. Təsəvvür edək ki, proqramı yazanlar da, sual verənlər də, cavab verən olaraq siz də çox peşəkarsınız və bu sual-cavab prosesi o qədər yüksək səviyyədə baş verir ki, çox keçmədən cavablarınız bir çinlinin verdiyi cavablardan fərqlənmir. 

Hekayənin əsas mahiyyəti belədir: kənar müşahidəçinin nöqteyi-nəzərindən kompüter proqramı şəklində çalışaraq sən özünü elə aparırsan ki, sanki çin dilini anlayırsan, amma yenə də çincə bir kəlimə belə başa düşmürsən.”14

Çin otağı düşüncə eksperimentində otaqda olan şəxs kompüteri simvolizə edir. Digər şəxs isə simvolları elə idarə edir ki, sanki otaqdakı adam Çin dilini başa düşür. Ancaq otaqda olan adam çin dilindən bir sözünü belə başa düşmür; o sadəcə olaraq bu vəziyyəti təqlid edir. Nəticə olaraq Searle belə deyir:
“Sadəcə sintaksisə əsaslanan simvolların öz-özlüyündə var olması semantikaya sahib olmaq üçün kifayət deyil. Simvollarla hər hansısa bir şəkildə manipulyasiya etmək onların nə demək olduğunu bilmək, dərk etmək, anlamaq, onlar haqda şüur sahibi olmaq üçün kifayət deyil.”15

Etirazçı buna cavab verə bilər ki, kompüter proqramı mənasını bilməsə də, bütün sistem bunu bilir. Searle bu etirazı “sistemlərin cavabı” adlandırır.16 Ancaq proqram nə üçün mənasını bilmir? Cavab sadədir: çünki simvollara məna təyin etmək üçün heç bir yol yoxdur. Kompüter proqramı simvollara məna verə bilmədiyi üçün proqrama əsaslanan kompüter sistemi mənasını necə başa düşə bilər? Yalnız düzgün proqrama sahib olmaqla, anlayış yarada bilməzsiniz. Searle sistemin bütövlükdə mənasını anlamadığını göstərmək üçün Çin otağı düşüncə eksperimentinin təkmilləşdirilmiş versiyasını təqdim edir: “Təsəvvür edin ki, mən səbətlərin məzmununu və qaydalar kitabını əzbərləyirəm və bütün hesablamaları beynimdə edirəm. Siz hətta təsəvvür edə bilərsiniz ki, mən açıq havada məşq edirəm. “Sistem”də olub məndə olmayan heç nə yoxdur və mən Çin dilini başa düşmədiyim üçün sistem də başa düşmür”.

Amerikalı filosof Rocco Gennaro bir çox filosofun Searle`nin robotların fenomenal şüura malik ola bilməyəcəyi fikri ilə razılaşdığını qeyd etdikdən17 sonra belə deyir:
“Şüuru izah etmək, məlumatın subyektiv daxili görünüşünün beyində necə yarana biləcəyini izah etməkdir və beləliklə, şüurlu bir robot yaratmaq robotun daxilində məlumatın subyektiv daxili görünüşünü yaratmaq olardı… nə qədər inkişaf etmiş olsaq da, bu, böyük ehtimalla, mümkün olmayacaq. Çünki robotu şüurlu etmək üçün fenomenal daxili təzahürlər də mövcud olmalıdır.”18

Mövzunu belə xülasə edə bilərik. Süni intellekt simvollara məna verə bilməz, sadəcə onları çox mürəkkəb üsullarla manipulyasiya edə bilər. Buna görə də heç vaxt Sİ-nin güclü versiyası, başqa sözlə desək, “şüurlu versiyası” mümkün olmayacaq. 

Yenidən şüur mövzusuna qayıdaq, yuxarıda şüur haqda müzakirələrdə izah edilməsi çox çətin problemlərlə qarşılaşıldığını və buna görə də mövzuya “Hard problem”, yəni ”Çətin problem” adı verildiyini qeyd etmişdik. Tədqiqatçı Daniel Bor problemi aşağıdakı kimi ifadə edir:
“Dünyada bir çox çətin məsələ mövcuddur, lakin bunlardan sadəcə birinə “çətin problem” adı verilmişdir. Bu, məhz şüurun çətin problemidir. Necə olur ki, 1300 qram çəkisi olan sinir hüceyrələri hər ayıq halımızı əhatə edən qüsursuz hisslər, düşüncələr, xatirələr və duyğular kaleydoskopunu meydana gətirir?”19

Bu sual üzərində sizləri düşünməyə dəvət edirik. 

Dipnotlar

  1. Clarke, A. C. (1961). Profiles of the Future: An inquiry into the limits of the possible. Gateway Publishing. Huntingdon.
  2. Yazının irəliləyən hissələrində Süni intellekt əvəzinə sadəcə Sİ yazılacaqdır.
  3. Barəsində konsensus olan məsələ budur ki, Sİ insanların onlara öyrətdikləri, yüklədikləri datalar əsasında işləyirlər. Bu səbəbdən də onlara öyrədiləcək biliklər(in limiti) haqda danışmaq mövzumuzla birbaşa əlaqəlidir.
  4. Polanyi, Michael (May 2009). The Tacit Dimension. Chicago: University of Chicago Press. pp. 1–26
  5. David H Autor – POLANYI’S PARADOX AND THE SHAPE OF EMPLOYMENT GROWTH  https://bit.ly/3SwkxLp
  6. Hasker, Hasker. Metaphysics (Downer’s Grove, IL: InterVarsity, 1983), 49; also see “The Transcendental Refutation of Determinism,” Southern Journal of Philosophy 11 (1973) 175–83.
  7. Bu yanaşma Aristotel fəlsəfəsinə əsaslanır.
  8. Michael R. Egnor, MD, is a Professor of Neurosurgery and Pediatrics at State University of New York, https://bit.ly/3feQN7n
  9. Maraqlananlar platformamız tərəfindən Azərbaycan dilinə tərcümə olunan Hamza Tzortzis`in “Həqiqətin İzində – Ateizm İlluziyası” kitabından “Şüur arqumenti” hissəsini oxuya bilərlər.
  10. Turing, Alan (October 1950), “Computing Machinery and Intelligence”, Mind, LIX (236): 433–460,
  11. Searle, John, Intentionality: An Essay in the Philosophy of Mind. (Cambridge: Cambridge University Press, 1983), p. 160.
  12. Searle, John. (1989). Reply to Jacquette. Philosophy and Phenomenological Research, 49(4), 703.
  13. Searle, John (1980), “Minds, Brains and Programs”, Behavioral and Brain Sciences, 3 (3): 417–457,
  14. Searle, John. (1984) Minds, Brains and Science. Cambridge, Mass: Harvard University Press, pp. 32–33.
  15. Searle, John. (1990) Is the Brain’s Mind a Computer Program? Scientific American 262: 27.
  16.  IBID p 30
  17. Gennaro, Rocco. Consciousness. (London: Routledge, 2017), p. 176.
  18. Ibid
  19. New Scientist: The Collection. The Big Questions. I, Issue I, p. 51.