Mel Andrews tudományfilozófus a matematika és számítástechnikai módszerek szerepére specializálódott a tudományban, különösen a gépi tanulás területén.
Különböző aspektusait tárgyalják az mesterséges intelligenciának (AI), a gépi tanulásnak (ML), és ezek tudományra és társadalomra gyakorolt hatásainak.
-
A gépi tanulás episztemikus státusza
Mel érvelése szerint a gépi tanulási modellek alapvetően statisztikai alapú modellek, számítógépes megvalósítással. Episztemikus státuszukban nem különböznek jelentősen a hagyományos statisztikai módszerektől. Az észlelt különbség szociológiai tényezőkből ered:
* Korporatizáció és hype:
A vállalati világ gépi tanulás iránti lelkesedése túlzott állításokat generált annak képességeiről, létrehozva egy hype ciklust, amely elhomályosítja annak valódi természetét.
* Elméletmentes ideál:
Ez a hype népszerűsíti azt a félrevezető elképzelést, hogy a gépi tanulás révén "elméletmentes" tudomány érhető el. Mel hangsúlyozza az elmélet nélkülözhetetlen szerepét a tudományos ismeretszerzésben, azzal érvelve, hogy még ha nem is kerül explicit kifejtésre, implicit elméletek irányítják a gépi tanulási eredmények értelmezését.
* Nem megfelelő szakértői értékelés (peer review):
A gépi tanulás gyors elterjedése megelőzte a szigorú szakmai lektorálási folyamatok kifejlődését a területen. Ez a kontroll hiánya lehetővé teszi az alacsony minőségű kutatások publikálását, amelyek gyakran figyelmen kívül hagyják az alkalmazási terület már meglévő ismereteit.
Mel kritizálja azt a tendenciát, hogy összekeverik a tudományos realizmust a tudományos eszközök realizmusával, óva int attól, hogy idő előtt igazságot vagy valóságot tulajdonítsanak a tudományban használt matematikai konstrukcióknak. Ezt a reifikáció egy formájának tekintik, amikor összetévesztik a "térképet" (matematikai modell) a "területtel" (valóság).
-
A szabad energia elv (Free Energy Principle, FEP)
A beszélgetés ezután a szabad energia elvre (FEP) terelődik, amely egy prominens matematikai keretrendszer az idegtudományban. Mel elismeri a FEP filozófiai érdekességét, amit annak tulajdonít, hogy képes új perspektívákat nyújtani olyan komplex jelenségekről, mint a kogníció és az élet. Azonban óva int attól, hogy a FEP-et "mindennek az elméletének" tekintsük:
* Intuíciós pumpa:
Mel inkább "intuíciós pumpának" kategorizálja a FEP-et, vagyis egy olyan eszköznek, amely új módokon segít gondolkodni komplex rendszerekről, nem pedig egy konkrét, falszifikálható tudományos elméletnek.
* Formalista fogalmi struktúra:
Hangsúlyozzák, hogy a FEP egy értelmezésre nyitott matematikai keretrendszer, nem pedig a valóság közvetlen reprezentációja.
-
Kontinentális filozófia és AI
A beszélgetés röviden érinti a kontinentális filozófia potenciális hozzájárulását az AI filozófiájához. Mel elismeri olyan gondolkodók, mint Foucault meglátásainak értékét, különösen a tudás előállításával és a technológiával kapcsolatos társadalmi és hatalmi dinamikák megértésében.
-
Társadalmi hatás és etikai aggályok
Mel aggodalmát fejezi ki az AI társadalmi hatásaival kapcsolatban, különösen annak potenciáljával, hogy felborítja a munkaerőpiacokat és súlyosbítja a meglévő egyenlőtlenségeket. Hangsúlyozzák az interdiszciplináris megközelítések szükségességét ezeknek a kihívásoknak a kezelésére:
* Interdiszciplináris együttműködés:
A megoldásokhoz együttműködésre van szükség az AI, etika, társadalomtudományok és az alkalmazási területek releváns szakértői között.
* Ösztönző struktúrák:
Az etikai beavatkozásoknak figyelembe kell venniük az AI rendszereket fejlesztők és alkalmazók ösztönzőit.
-
Záró gondolatok
Az epizód Mel azon hangsúlyozásával zárul, hogy sürgősen szükség van szigorú, interdiszciplináris kutatásra az AI technológiák etikus fejlesztésének és alkalmazásának irányításához.
Kiállnak az AI kiegyensúlyozott szemlélete mellett, elismerve annak potenciális előnyeit, miközben elismerik a jelentős társadalmi és etikai kihívásokat, amelyeket felvet.
---
Mel Andrews munkája a szabad energia elvéről és annak gépi tanulásban való alkalmazásáról szól. Az elmélet ontológiai szempontból vizsgálja, hogyan értelmezhetjük a szabad energiát, és hogyan illeszkedik az a gépi tanulás filozófiájába.
A Szabad energia elve
A szabad energia elve a fizikai rendszerek működésének és az információfeldolgozásnak egy elméleti kerete. Lényegében azt állítja, hogy a rendszerek úgy működnek, hogy minimalizálják a belső állapotuk és a külső környezetük közötti szabad energia különbséget. Ez az elv széles körben alkalmazható, beleértve az agyi működést és a mesterséges intelligenciát is.
Az Ontológiai aspektus
Az ontológia a létezés tanulmányozása, amely a szabad energia elvének esetében azt jelenti, hogy miként értelmezhetjük és definiálhatjuk a szabad energia fogalmát. Andrews ontológiai megközelítése feltárja, hogyan jelenik meg a szabad energia különböző rendszerekben, és milyen alapelvek szerint működik.
A Gépi tanulás filozófiája
A gépi tanulás filozófiája a mesterséges intelligencia területén belül vizsgálja, hogyan tanulhatnak és fejlődhetnek a gépek. A szabad energia elvének alkalmazása ebben a kontextusban azt jelenti, hogy a gépek úgy optimalizálják a tanulási folyamatukat, hogy minimalizálják a szabad energia különbségeket. Ez lehetővé teszi számukra, hogy hatékonyabban tanuljanak és alkalmazkodjanak a változó környezethez. Mel Andrews munkája összekapcsolja ezeket a területeket, bemutatva, hogyan segíthet a szabad energia elve a gépi tanulás folyamatának finomításában és megértésében.
A bejegyzés trackback címe:
Kommentek:
A hozzászólások a vonatkozó jogszabályok értelmében felhasználói tartalomnak minősülnek, értük a szolgáltatás technikai üzemeltetője semmilyen felelősséget nem vállal, azokat nem ellenőrzi. Kifogás esetén forduljon a blog szerkesztőjéhez. Részletek a Felhasználási feltételekben és az adatvédelmi tájékoztatóban.