Субъективный опыт, искусственный интеллект и проблема моделирования смыслов

В настоящей статье на примере задачи компьютерного моделирования смыслов (в рамках искусственного интеллекта - ИИ) и вытекающей из нее проблемы обоснования значений, показывается, что ценности являются одним из наиболее выраженных параметров разграничения субъективного и объективного, и в этом смысле составляют проблему для возможностей компьютерной формализации. Показывается, что, по-видимому, объяснительные функции наук, изучающих сознание и всю совокупность ментальных феноменов далеки от тех возможностей, которые есть у наук, изучающих природные факты. Предполагается, что это связано не с «дефектами» метода понимания, но со спецификой самого «предмета» - в данном случае, субъективного опыта (предположительно существенно связанного с природой ценностей). Равным образом это не отменяет полноценной эвристичности знания о субъективном опыте и сознании, но лишь указывает на необходимость применения иной, более релевантной методологии. В этом смысле применение лишь объяснительной (редуцирующей) стратегии в качестве научного метода не позволяет приблизиться к работе самого субъективного опыта и сознания, а не их психических коррелятов. Для демонстрации этой идеи предлагается привлечь проблему обоснования значений и показать существенную роль субъективной аффектации как основания для остановки бесконечного регресса, возникающего при чисто лингвистической процедуре означения.

субъективный опыт, искусственный интеллект, проблема обоснования значений, смысл, ценности, first-person access, валюа-тивность, синтаксис, семантика, бесконечный регресс оснований, тотальный тест Тюринга, робот, программа, компьютеционализм, аффектация, subjective experience, artificial intelligence, the symbol grounding problem, meaning, values, first-person access, syntax, semantics, infinite regress of reasons, the total Turing test, robot, program, computationalism, affectation

1. Harnad S. The symbol grounding problem // Physica. 1994. P 100-Mo.

2. Rapaport W. How Helen Keller Used Syntactic Semantics to Escape from a Chinese Room // Minds and Machines. 2006. 16 (4). P. 381-436.

3. Searle J. Minds, Brains, and Programs // Rosental D. (ed.) The Nature of Mind. - N. Y., 1991. P. 20-24.

4. Soares N. The value learning problem // Technical Report. 2015. VoI. 4, pp. 65-74.