TRUY TÌM NGUỒN GỐC CỦA TRÍ TUỆ NHÂN TẠO: LỜI HỒI ĐÁP TỪ GÓC NHÌN CỦA KANT ĐỐI VỚI LỜI KÊU GỌI GIÚP ĐỠ CỦA MCCARTHY VỀ MẶT TRIẾT HỌC
Tác giả: Hyeongjoo Kim,
Đại học Chung-Ang
Nguyễn Thị Trà Giang dịch
 |
TÓM TẮT: Nhà khoa học máy tính John McCarthy đã có ảnh hưởng lớn trong việc định hình hiểu biết của chúng ta về Trí tuệ Nhân tạo (AI) thực sự là gì. Tôi sẽ lập luận rằng, từ quan điểm trường phái Kant, khuôn khổ lý thuyết cơ bản của lập trường McCarthy – mà tôi tóm tắt là luận điểm cho rằng AI như một thực thể kỹ thuật là sự bắt chước khả năng tính toán của trí tuệ con người trong việc giải quyết vấn đề trong thế giới vật chất thường nghiệm – có thể được hiểu như thuyết duy thực siêu nghiệm. McCarthy loại bỏ sự phân biệt giữa hiện tượng và vật tự thân bằng cách căn bản ngăn chặn khả năng phản tư của trí tuệ, tức là khả năng trực giác về bản thân như một hành động tổng hợp. Khả năng phản tư của trí tuệ, tức là cái tự ý thức chứa đựng trong “cogito, ergo sum” (tôi tư duy, vậy tôi tồn tại), chính là thước đo, có thể nói như vậy, để phân biệt thuyết duy tâm siêu nghiệm với thuyết duy thực siêu nghiệm; đồng thời, đó cũng là ranh giới phân cách Kant với McCarthy. Trong một bài báo triết học, McCarthy đã kêu gọi sự giúp đỡ của các triết gia để định nghĩa AI; tôi sẽ lập luận rằng Kant có thể đưa ra sự giúp đỡ như vậy.
1. Giới thiệu
Thuật ngữ “trí tuệ nhân tạo” (AI) đã trở thành một từ thời thượng toàn cầu. Các chatbot AI trên điện thoại thông minh trò chuyện với chúng ta, trẻ em ngày nay được gọi là những người bản địa kĩ thuật số (digital native) và các robot đồng hành AI phục vụ tại các trung tâm chăm sóc người cao tuổi. Tuy nhiên, AI thực sự là gì? Nó là một robot, một chương trình, hay một dạng trí thông minh? Mặc dù AI là một thuật ngữ được sử dụng phổ biến, dường như mọi người lại dùng nó để ám chỉ những khái niệm khác nhau. Nói cách khác, các ý nghĩa mà thuật ngữ này bao chứa rất đa dạng.
Vào những năm 1780, Kant đã nêu vấn đề về tính mơ hồ của khái niệm “siêu hình học.” Vào thời điểm đó, thuật ngữ “siêu hình học” cũng là một từ thời thượng giữa các triết gia; giống như AI, siêu hình học đã trở thành “đấu trường của những tranh cãi bất tận” (A VIII).[1] Kant đã giới thiệu sự phân biệt giữa các phán đoán tổng hợp và phân tích (về chủ ngữ và vị ngữ) như một phương pháp luận để làm rõ khái niệm. Sự nhấn mạnh vào sự phân biệt này vẫn còn giá trị trong việc tìm kiếm ý nghĩa của trí tuệ nhân tạo. Một mệnh đề tổng hợp có khái niệm vị ngữ/thuộc từ (predicate) không được bao chứa trong khái niệm chủ ngữ (subject) và do đó chỉ có thể biết được thông qua kinh nghiệm, trong khi một mệnh đề phân tích có khái niệm vị ngữ/thuộc từ nằm trong khái niệm chủ ngữ và do đó có thể biết được qua việc phân tích khái niệm (A6/B10 và tiếp theo). Tôi sẽ mở rộng sự phân biệt giữa tổng hợp và phân tích này để bao gồm sự phân biệt giữa các khái niệm ám chỉ đối tượng thường nghiệm và các khái niệm liên quan đến các ý tưởng tư biện và triết học; sau đó, tôi sẽ áp dụng sự phân biệt này vào các tầng ngữ nghĩa của khái niệm AI. Mặc dù bài viết này nhằm truy tìm ý nghĩa ban đầu của AI, phạm vi thảo luận sẽ được giới hạn trong các công trình của McCarthy, người đã dũng cảm đặt ra thuật ngữ nghịch lý này từ năm 1956. Cụ thể hơn, bài viết sẽ tập trung vào việc định nghĩa và giải thích “trí tuệ nhân tạo” như đã được thảo luận trong các tác phẩm triết học của ông (McCarthy 1987, 1995, 2007).
Trên cơ sở giả định rằng “các triết gia vẫn chưa thực sự đi đến đồng thuận [về định nghĩa của trí tuệ: HJ. K.] sau 2500 năm” (McCarthy 2007, trang 5), McCarthy cho rằng rất khó để phát triển một “định nghĩa vững chắc về trí tuệ nhân tạo” (McCarthy 2007, trang 2). Tuy nhiên, ông đã thảo luận câu hỏi “Tại sao trí tuệ nhân tạo cần triết học” (McCarthy & Hayes 1969, trang 2) từ góc độ nhận thức luận, định nghĩa trí tuệ nhân tạo và cố gắng giải thích nó từ góc nhìn triết học. Nỗ lực này đã đặt nền tảng cho các nghiên cứu AI sau này, được thể hiện qua lời kêu gọi giúp đỡ của ông: “Triết gia! Giúp với!” (McCarthy 1995, trang 5)[2].
Bài viết này là lời hồi đáp của tôi đối với lời kêu gọi của McCarthy từ góc nhìn của trường phái Kant. Khi thực hiện điều này, tôi theo đuổi hai mục tiêu: một liên quan đến định nghĩa của trí tuệ nhân tạo và mục tiêu còn lại liên quan đến nền tảng nhận thức luận của AI. Trước hết, tôi sẽ cung cấp một phân tích về định nghĩa trí tuệ nhân tạo của McCarthy. Để giới thiệu ngắn gọn về kết quả của phân tích này, tôi đề xuất rằng có ba tầng ngữ nghĩa liên kết trong khái niệm AI của McCarthy: AI kỹ thuật, AI triết học và AI văn chương. AI kỹ thuật là đối tượng tham chiếu trực tiếp như một thực thể kỹ thuật; AI triết học là tiền đề khái niệm của AI kỹ thuật; và AI văn chương là hệ tư tưởng phát triển của AI kỹ thuật. Nói cách khác, tôi định nghĩa AI văn chương là AI hướng đến mục tiêu của AI kỹ thuật nhưng nằm ngoài phạm vi công nghệ hiện tại, chẳng hạn như AI mạnh hoặc siêu AI, vốn chủ yếu được thảo luận trong thế giới hậu nhân loại (post-humanist), dựa trên thuyết hoài nghi mang tính nền tảng về sự phân biệt giữa con người và máy móc. Dựa trên sự phân loại này, điều tối hậu mà McCarthy muốn khẳng định trong định nghĩa về AI của mình là trí tuệ nhân tạo (như một thực thể kỹ thuật) là một mô hình cho khả năng tính toán của con người trong việc giải quyết vấn đề trong thế giới vật chất thường nghiệm. Thứ hai, bằng cách phân tích nền tảng nhận thức luận của nó, tôi lập luận rằng điều này tương ứng với thuyết duy thực siêu nghiệm của Kant. Hơn nữa, tôi sẽ chứng minh rằng cả hiểu biết của Kant lẫn McCarthy về trí tuệ đều có một mẫu số chung: cả hai đều định nghĩa trí tuệ là khả năng tính toán để giải quyết vấn đề trong thế giới của thuyết duy thực thường nghiệm. Tuy nhiên, Kant yêu cầu một điều kiện cần thiết khác cho trí tuệ: ý thức về bản thân được biểu thị qua “Tôi tư duy”. Yêu cầu này là bằng chứng cốt lõi của thế giới quan của Kant về thuyết duy tâm siêu nghiệm, và điều này đã bị McCarthy bỏ qua.
2. Khái niệm về trí tuệ của McCarthy
Định nghĩa về trí tuệ nhân tạo của McCarthy được trình bày rất chặt chẽ trong bài viết “Trí tuệ nhân tạo là gì?” (McCarthy 2007). Có thể tóm tắt như sau:
[1] Trí tuệ nhân tạo là khoa học và kỹ thuật về các máy móc thông minh, đặc biệt là các chương trình máy tính thông minh. [2] Trí tuệ nhân tạo liên quan đến nhiệm vụ tương tự là sử dụng máy tính để hiểu trí tuệ con người. Tuy nhiên, khái niệm về trí tuệ chưa hoàn toàn tách rời khỏi khái niệm về trí tuệ con người. [3] Chắc chắn rằng trí tuệ là phần tính toán của khả năng đạt được các mục tiêu trong thế giới. [4] Có nhiều loại và mức độ trí tuệ khác nhau xuất hiện ở con người, động vật và máy móc.[3]
AI được đề cập trong [1] là một thực thể kỹ thuật, được xác định dựa trên hậu nghiệm (posteriori), như một hiện thân thường nghiệm tồn tại trong thực tế (dù là robot có hình thể hay là một chương trình), không phải là một thuật ngữ được suy luận theo cách phân tích từ các khái niệm nhân tạo và trí tuệ. Tuy nhiên, [2], [3], và [4] đề cập đến ý nghĩa nguyên bản của trí tuệ, một chủ thể truyền thống của nhận thức luận. Ở khía cạnh này, McCarthy đã sử dụng thuật ngữ AI, mặc dù không có chủ đích rõ ràng, theo hai nghĩa: AI như một thực thể kỹ thuật và AI như một dạng của ‘trí tuệ’. Trên cơ sở này, trong khi [2] chỉ ra sự phụ thuộc của khái niệm trí tuệ vào trí tuệ con người, [4] đề cập đến tính phổ quát của khái niệm trí tuệ. Hai lập luận này có vẻ mâu thuẫn nhưng thực tế lại tương thích với nhau.[4] [Luận điểm 1] được rút ra từ [4], và [Luận điểm 2] được rút ra từ [2]:
[Luận điểm 1]: Trí tuệ là một khái niệm bao hàm cả trí tuệ nhân tạo (AI) và trí tuệ con người.
[Luận điểm 2]: Trí tuệ nhân tạo phụ thuộc vào trí tuệ con người.[5]
Trong [Luận điểm 1], trí tuệ là một điều kiện cần thiết cho cả trí tuệ nhân tạo (AI) và trí tuệ con người. Hơn nữa, AI có trí tuệ giống như trí tuệ con người; do đó, nó có thể được xem là trí tuệ nhân tạo, tức là một loại trí tuệ. AI và trí tuệ con người có một điểm chung: trí tuệ. Chúng chỉ khác nhau về cái gì (hoặc ai) sở hữu trí tuệ này. Theo nghĩa này, thuật ngữ trí tuệ động vật cũng hoàn toàn khả hữu. Nói cách khác, trí tuệ không xuất phát từ con người và vì thế không phải là yếu tố đặc trưng riêng của con người. Thực tế, McCarthy nhấn mạnh biểu hiện “ý niệm về trí tuệ tổng quát của chúng ta” (McCarthy & Hayes 1969, trang 3) như một khả năng nhận thức “kiến thức thông thường” (commonsense knowledge) (McCarthy 1987, trang 1030) về thế giới và sử dụng nó như một khái niệm chính để hướng dẫn thảo luận về định nghĩa trí tuệ.[6] Theo McCarthy, “một thực thể được coi là thông minh nếu nó có thế giới trí tuệ của toán học, hiểu được các mục tiêu của chính mình, hoặc các quá trình tinh thần khác [bao gồm cả tâm trí con người: HJ. K.]” (McCarthy & Hayes 1969, trang 4). Hơn nữa, ông còn cho rằng “thế giới vật chất tồn tại và đã có sẵn một số cỗ máy thông minh gọi là con người” (McCarthy & Hayes 1969, trang 5). Xét đến các phát biểu này, [Luận điểm 1] có thể được diễn đạt lại như sau:
[Luận điểm 1*]: Trí tuệ của AI là trí tuệ tổng quát.
Vậy thì tính chất nhân tạo của trí tuệ nhân tạo (AI) là gì? Theo định nghĩa từ điển, “nhân tạo” có nghĩa là: “được tạo ra hoặc sản xuất để sao chép một thứ gì đó tự nhiên” (https://dictionary.cambridge.org/). Tuy nhiên, “thứ gì đó tự nhiên” ở đây không ám chỉ gì khác ngoài chính trí tuệ. AI, với tư cách là đối tượng của phân tích triết học, khác với ý nghĩa tổng hợp của AI khi đề cập đến một ngành khoa học hay một thực thể cụ thể như robot được định nghĩa trong [1], là trí tuệ mô phỏng (imitative intelligence). Rõ ràng hơn, AI với vai trò là một phần của bất kỳ cỗ máy hay chương trình nào là trí tuệ nhân tạo hóa từ trí tuệ (con người), tức là một trí tuệ được mô hình hóa theo trí tuệ (con người).[7] Xem xét lại [Luận điểm 2], AI nên được coi là một dạng trí tuệ với ý nghĩa rằng AI có chung một số khả năng với trí tuệ con người. Do đó, thoạt nhìn có vẻ có sự khác biệt giữa [Luận điểm 1*] và [Luận điểm 2]. Sự khác biệt này có thể được diễn tả bằng luận đề về sự độc lập của trí tuệ tổng quát so với trí tuệ con người; đó là vấn đề xác định liệu việc trao cho AI vị thế của trí tuệ có đồng nghĩa với việc thừa nhận rằng (trí tuệ tổng quát) bao hàm cả AI và trí tuệ con người, về mặt logic thì trí tuệ tổng quát đi trước cả hai, hay rằng AI chỉ đơn giản là tương tự với trí tuệ con người.
Liên quan đến điều này, tuyên bố của McCarthy nhắc đến tiền đề đầu tiên của trí tuệ tổng quát: “Thế giới vật chất tồn tại và đã chứa một số cỗ máy thông minh gọi là con người” (McCarthy & Hayes 1969, p. 6). Tiền đề này làm nền tảng cho nguyên tắc đứng sau cách diễn giải này: con người là những cỗ máy thông minh, và những cỗ máy này đã tồn tại trong thế giới, và loài người (homo sapiens) chỉ là một trong số đó. Điều này phù hợp với [4]: “Có nhiều loại và mức độ trí tuệ khác nhau xuất hiện ở con người, động vật và máy móc.” Trên cơ sở này, việc kết hợp [Luận điểm 1] và [Luận điểm 2] cho phép hiểu rằng cả máy móc và con người đều có trí tuệ; tuy nhiên, vì con người đến nay vẫn có dạng trí tuệ cao cấp hơn, nên máy móc được mô phỏng theo trí tuệ con người.
Bây giờ, hãy xem xét đến [Luận điểm 3]: “Chắc chắn rằng trí tuệ là phần tính toán của khả năng đạt được các mục tiêu trong thế giới.” Tuyên bố này làm rõ rằng McCarthy giới hạn phạm vi định nghĩa trí tuệ trong sức mạnh tính toán. Về mục đích sử dụng sức mạnh này, ông nói:
Công việc về trí tuệ nhân tạo, đặc biệt là trí tuệ tổng quát, sẽ được cải thiện nhờ có một ý niệm rõ ràng hơn về việc trí tuệ là gì (...) Chúng ta phải nói rằng một cỗ máy là thông minh nếu nó giải quyết được một số loại vấn đề mà trí tuệ con người đòi hỏi.
(McCarthy & Hayes 1969, trang 4)
Theo McCarthy, mục đích của AI (như một thực thể công nghệ) là giải quyết vấn đề, điều này đòi hỏi trí tuệ con người.[8] Nói cách khác, khả năng giải quyết vấn đề là yếu tố giúp AI có một loại trí tuệ – trí tuệ máy móc – với vị thế tương tự như trí tuệ của động vật và con người. Do đó, tuyên bố [3*] của McCarthy, “Trí tuệ là khả năng giải quyết vấn đề thông qua tính toán,” giúp chúng ta hiểu mối liên kết giữa hai tuyên bố dường như mâu thuẫn là [Luận điểm 1*] và [Luận điểm 2] (nhắc lại, [Luận điểm 1*]: Trí tuệ của AI là trí tuệ tổng quát; [Luận điểm 2]: AI phụ thuộc vào trí tuệ con người. Với [3*] làm cơ sở, hai luận điểm này có thể được tổng hợp lại một cách chính thức như sau:
[Luận điểm 3]: Mọi trí tuệ (trí tuệ tổng quát) đều là khả năng tính toán để giải quyết vấn đề. Do đó, AI và trí tuệ con người đều có khả năng tính toán.
Tuy nhiên, [Luận điểm 3] không giải thích rõ trí tuệ tổng quát cũng như sự phụ thuộc vào trí tuệ con người. Vì vậy, chúng ta cần xem xét lại ba tầng nghĩa liên kết được nhắc đến trong phần giới thiệu: AI kỹ thuật, AI triết học, và AI văn chương. Tôi đã chỉ ra rằng hai khái niệm đầu tiên được ngụ ý trong các mục [1] và [2, 3, 4]. Từ quan điểm khoa học, AI văn chương là một ý niệm điều tiết (regulative idea), mượn thuật ngữ từ Kant.
Nếu “trí tuệ tổng quát” được ngụ ý trong [Luận điểm 3] thực sự đề cập đến AI văn chương, thì ta phải hiểu nó như thế nào? Nếu trí tuệ có nghĩa là trí tuệ tổng quát tồn tại trước bất kỳ hình thức trí tuệ cụ thể nào mà một thực thể nhất định sở hữu, thì trí tuệ tổng quát về mặt logic sẽ có trước AI hoặc trí tuệ con người, và theo đó, điều mang lại vị thế trí tuệ cho AI sẽ không phải là trí tuệ con người, mà là chính trí tuệ tổng quát. Các thuộc tính và giới hạn của trí tuệ tổng quát vẫn là một miền chưa được khám phá đối với chúng ta. Trong bối cảnh này, AI mạnh, siêu AI, hoặc bất kỳ dạng trí tuệ nào vượt ra ngoài những giới hạn và thuộc tính này sẽ thoát khỏi những ràng buộc trong cuộc thảo luận. Tuy nhiên, mặc dù lập luận này có thể phục vụ cho mục đích của các kỹ sư AI, bao gồm cả McCarthy, như một hệ tư tưởng cho sự phát triển AI như một thực thể kỹ thuật, nhưng nó không thể là cơ sở nền tảng của điều đó. Như đã nêu trong [3], McCarthy rõ ràng giới hạn phạm vi của trí tuệ vào sức mạnh tính toán. Ngay cả khi khả năng tổng quát mà ông đề xuất là trí tuệ như một “biểu tượng tổng quát của thế giới” (McCarthy & Hayes 1969, trang 1), tức là trí tuệ có kiến thức thông thường và tính linh hoạt giống con người (McCarthy & Hayes 1969, trang 3), thì điều đó chỉ đơn thuần có nghĩa là lý luận và khả năng tính toán được nâng cấp, cách xa AI mạnh với trực giác và tự ý thức. Để nhắc lại, bản chất của AI như được McCarthy xác lập là khả năng giải quyết vấn đề trong một “tình huống cụ thể” (McCarthy & Hayes, 1969, trang 4)[9] trong thế giới vật chất bên ngoài[10] dựa trên lý luận logic. Vì vậy, ta có thể cụ thể hóa tuyên bố của ông như sau:
[Luận điểm 3*]: AI như một thực thể kỹ thuật là sự bắt chước khả năng tính toán của trí tuệ con người nhằm giải quyết vấn đề trong thế giới vật chất thường nghiệm.
3. Khái niệm về Trí tuệ của Kant và thuyết Duy thực Siêu nghiệm của McCarthy
Như McCarthy đã nói, các cuộc thảo luận triết học về trí tuệ đã diễn ra trong 2.500 năm. Đúng là sự quan tâm của con người đối với trí tuệ bắt nguồn từ Hy Lạp cổ đại. Người Hy Lạp kiên trì tìm hiểu về những gì có thể được biết (noetos; khả tri) bởi Geist (nous [tiếng Hy Lạp nghĩa là lý tính]) và nhận thức hay chức năng của nó (noesis [tiếng Hy Lạp nghĩa là cái biết]) (xem Plato 2008, trang 235 và tiếp theo). Parmenides là triết gia đầu tiên đặt Geist lên trên các khả năng vật lý hay cảm năng, và lối tư duy này đã dẫn đến Plato, người đã phân chia khái niệm Geist và mở rộng nó thành các cuộc thảo luận về mối quan hệ giữa Ý niệm (Idea) và nhận thức của nó, cũng như các hoạt động và phân chia các khả năng của Geist. Quan niệm này về trí tuệ được đại diện qua khái niệm “intellectus hay intelligentia” (Copleston, 1993, trang 191), là cơ sở ngữ nguyên của khái niệm trí tuệ mà chúng ta đang thảo luận ngày nay.
Trái ngược với truyền thống ngôn ngữ này, Kant giới hạn trí tuệ vào quan năng nhận thức các đối tượng kinh nghiệm cùng với quan năng nhận thức về bản thân. Nghĩa là, Kant đã mạnh dạn loại bỏ vai trò của trí tuệ con người như một quan năng trực giác về Thượng đế, và đồng thời khẳng định thuyết bất khả tri về các đối tượng siêu hình học vượt ra ngoài thế giới kinh nghiệm.[11] Kant mô tả thế giới quan của mình là thuyết duy tâm siêu nghiệm, và thế giới quan mà ông chỉ trích là thuyết duy thực siêu nghiệm. Điều này dẫn chúng ta đến đoạn văn sau:
[K][K1] Tôi hiểu thuyết duy tâm siêu nghiệm về mọi hiện tượng chỉ là học thuyết, theo đó ta xem mọi hiện tượng chỉ là những biểu tượng đơn thuần chứ không phải là những vật-tự thân, và do đó, xem thời gian và không gian chỉ là các mô thức cảm tính của trực quan của ta, chứ không phải là các quy định được mang lại hay là các điều kiện của đối tượng như là những vật-tự thân. [K2] Thuyết duy tâm này đối lập lại với thuyết duy thực siêu nghiệm, xem thời gian và không gian như là cái gì được mang lại một cách tự thân (độc lập với cảm năng của ta). Do đó, nhà duy thực siêu nghiệm hình dung những hiện tượng bên ngoài (nếu người ta thừa nhận tính hiện thực của chúng) như là những vật-tự thân, tồn tại độc lập với ta và với cảm năng của ta. (…) [K3] Ngược lại, nhà duy tâm siêu nghiệm có thể là một nhà duy thực thường nghiệm. (…) [K4] tức là, thừa nhận sự tồn tại của vật chất mà không phải đi ra khỏi Tự-ý thức đơn thần, và giả định một cái gì nhiều hơn là sự xác tín về các biểu tượng ở trong tôi, tức cái “cogito, ergo sum” (tôi tư duy, vậy tôi tồn tại). (A369)
Như có thể thấy từ [K1], thuyết duy tâm siêu nghiệm của Kant phân biệt rõ ràng giữa vật tự thân và hiện tượng, và giới hạn phạm vi mà trí tuệ con người có thể nhận thức vào thế giới hiện tượng. Nguyên nhân của sự phân biệt và giới hạn này là do sự nội tại của ý thức về không gian và thời gian. Theo Kant, không gian và thời gian không phải là những thực thể tồn tại độc lập với trí tuệ con người, mà là hình thức của trí tuệ con người giúp khả năng nhận thức diễn ra. Do đó, theo thuyết duy tâm siêu nghiệm của Kant, “ta chỉ làm việc với những biểu tượng của ta thôi” (A190/B235) mà chúng ta tự tạo ra và trực giác qua không gian-thời gian.
Từ góc nhìn của Kant, tuyên bố [3][12] của McCarthy có sự tương đồng với thuyết duy thực siêu nghiệm mà Kant đã phê phán trong [K2]. Tiền đề nhận thức luận của [Luận điểm 3] của McCarthy là như sau:
[M][M1] Thế giới vật chất đã chứa sẵn các cỗ máy thông minh gọi là tồn tại người. [M2] Thông tin về thế giới này có thể thu nhận được qua các giác quan và có thể biểu đạt bên trong. [M3] Cái nhìn thường thức của chúng ta về thế giới gần như đúng, và đó chính là cái nhìn khoa học của chúng ta. [M4] Cách đúng đắn để suy nghĩ về các vấn đề tổng quát của siêu hình học và nhận thức luận không phải là cố gắng xóa bỏ mọi kiến thức khỏi tâm trí và bắt đầu với “Cogito, ergo sum” (tôi tư duy, vậy tôi tồn tại) rồi xây dựng từ đó.
(McCarthy & Hayes, 1969, trang 6)
Theo [M1] và [M2], việc hiểu thế giới mà trong đó các vấn đề cần được giải quyết được giao cho AI—tức là thế giới nền tảng cho tình huống yêu cầu một giá trị đầu ra cụ thể—đặt ra một thế giới quan khoa học (trong [M3]), trong đó sự tồn tại của một đối tượng vật chất bên ngoài được coi là điều hiển nhiên theo thường thức (trong [M1]). [M2] biện minh cho kiến thức trực tiếp về thế giới vật chất, tức là thế giới bên ngoài ý thức, bằng cách khẳng định rằng kiến thức về thế giới vật chất thu nhận qua các giác quan có thể trở thành kiến thức nội tại của chủ thể nhận thức. Điều này có thể được diễn đạt lại như sau:
[M*] Sự tồn tại của một thế giới vật chất bao gồm con người là có thực. Do đó, như Kant nói, thế giới vật chất tồn tại bên ngoài nhận thức của con người. Tuy nhiên, kiến thức thường nghiệm về thế giới vật chất thu được thông qua các giác quan là nội tại. Đây là thường thức khoa học của chúng ta. Vì vậy, điều này là đúng.
Áp dụng [M*] vào [K] sẽ dẫn đến thuyết duy thực siêu nghiệm, như mô tả trong [K2]:
[K2] thuyết duy tâm này đối lập với thuyết duy thực siêu nghiệm, cho rằng không gian và thời gian là những gì tồn tại tự thân (độc lập với cảm năng của chúng ta). Nhà duy thực siêu nghiệm do đó coi các hiện tượng bên ngoài (nếu thừa nhận thực tại của chúng) như những vật tự thân, tồn tại độc lập với chúng ta và cảm năng của chúng ta.
Việc thừa nhận rằng thời gian và không gian là các vật tự thân thừa nhận thực tại của các đối tượng vật chất chiếm chỗ trong không gian và thời gian, bất kể năng lực của người quan sát. Cụ thể hơn, thuyết duy thực siêu nghiệm khẳng định sự tồn tại của vật tự thân, trái ngược với thuyết duy tâm siêu nghiệm. Trong [M*], thế giới vật chất, vốn tồn tại bên ngoài người quan sát và có sự tồn tại không thể nghi ngờ, có ý nghĩa tương tự với khái niệm vật tự thân trong [K2]. Điều này xác nhận rằng thuyết duy thực siêu nghiệm là khuôn khổ lý thuyết cho [Luận điểm 3*]: “AI như một thực thể kỹ thuật là sự bắt chước khả năng tính toán của trí tuệ con người nhằm giải quyết vấn đề trong thế giới vật chất thường nghiệm.” Như vậy, khi xem xét từ quan điểm của Kant, McCarthy là một nhà duy thực siêu nghiệm ([K2]).
Ngược lại, từ tuyên bố trong [K3] rằng một nhà duy tâm siêu nghiệm có thể là một nhà duy thực thường nghiệm và do đó có thể thừa nhận sự tồn tại của các đối tượng bên ngoài,[13] có thể suy ra rằng có một mẫu số chung giữa những lập trường tưởng chừng mâu thuẫn này. Như chính thuật ngữ “thuyết duy tâm siêu nghiệm” đã gợi ý, nó ám chỉ rằng bất cứ thứ gì nằm ngoài phạm vi của trí tuệ con người đều là siêu nghiệm, tức là chỉ tồn tại dưới dạng ý niệm. Trong bối cảnh này, vật tự thân và hiện tượng được chia tách, với lĩnh vực hoạt động của trí tuệ con người bị giới hạn trong phạm vi hiện tượng. Tuy nhiên, từ góc độ của thế giới hiện tượng, chỉ những đối tượng bên ngoài được cảm nhận thực nghiệm mới là thực. Sự khác biệt giữa thuyết duy tâm siêu nghiệm và thuyết duy thực thường nghiệm nằm ở chỗ: thuyết duy tâm siêu nghiệm xác định lĩnh vực nhận thức của con người theo cách phủ định, tức là thông qua phương pháp quy giản tới vô lý (reductio ad absurdum), trong khi thuyết duy thực thường nghiệm định nghĩa nó theo cách khẳng định. Nhờ các quy tắc này, Kant đặt ra nhiệm vụ tìm câu trả lời cho câu hỏi về cách trí tuệ con người bị giới hạn hoạt động—một nhiệm vụ then chốt của nhận thức luận của ông. Nói cách khác, mục tiêu của triết học siêu nghiệm của Kant là biện minh cho việc làm thế nào mà những mệnh đề tổng hợp tiên nghiệm có thể có được (B73). Kant đã trả lời nhiệm vụ này bằng những tuyên bố sau:
Bằng cách đó, những phán đoán tổng hợp tiên nghiệm mới có thể có được (beziehen) [áp dụng] những điều kiện mô thức của trực quan tiên nghiệm, sự tổng hợp của trí tưởng tượng, và sự thống nhất tất yếu của tổng hợp ấy trong một Thông giác siêu nghiệm với một nhận thức có thể có của kinh nghiệm nói chung, (…)
(A158/B197)
Sự thống nhất của Thông giác chính là giác tính trong quan hệ với sự tổng hợp của trí tưởng tượng (Einbildungskraft) (…) Vậy, chính các nhận thức thuần túy tiên nghiệm ở trong giác tính là những cái chứa đựng sự thống nhất tất yếu cho sự tổng hợp thuần túy của trí tưởng tượng trong quan hệ với mọi hiện tượng khả hữu. (A119)
Trí tưởng tượng theo Kant là khả năng tạo ra một mô thức (schema), mà “vừa trí tuệ, vừa cảm tính” (A138/B177), và sự thống nhất của thông giác/sự tri giác (apperception) là “sự thống nhất hình thức của ý thức trong sự tổng hợp cái đa tạp của những biểu tượng” (A105). Tóm lại, đối với Kant, các điều kiện cần thiết để có kiến thức hợp pháp là sự tổng hợp giữa cảm năng tiếp nhận và trí tuệ tự phát, cùng với ý thức rằng chủ thể của sự tổng hợp này và điểm đến của biểu tượng là cái tôi. Điều quan trọng từ quan điểm của chúng ta, tức là từ góc độ thuyết duy thực thường nghiệm, là quá trình trải nghiệm này phải liên quan đến nhận thức thường nghiệm khả hữu nói chung. Điều cần lưu ý ở đây là nhận thức thường nghiệm khả hữu đối với Kant ám chỉ “các hiện tượng khả hữu”. Với điều này trong tâm trí, hãy cùng xem xét nguyên lý hoạt động của trí tuệ nhân tạo (AI).
Đầu tiên, tôi sẽ mô tả ngắn gọn nội dung cốt lõi của công nghệ học sâu (deep learning), một công nghệ AI hiện đang thu hút sự quan tâm lớn. Mặc dù học sâu về mặt kỹ thuật khác với các phương pháp AI dựa trên quy tắc định sẵn như xử lý danh sách (LISP), ngôn ngữ AI do McCarthy thiết kế, chúng có chung một mục tiêu, đó là giải quyết vấn đề. Học sâu là một kỹ thuật AI xử lý thông tin đầu vào dựa trên lượng lớn dữ liệu đã được cung cấp trước đó, nhằm tạo ra kết quả mong muốn với độ chính xác cao nhất có thể. Ví dụ, khi chúng ta viết tay số “3”, công nghệ học sâu sẽ nhận diện và in ra một số “3” rõ ràng dựa trên dữ liệu đã thu thập được. Việc viết tay số “3” được so sánh với các dữ liệu số “3” viết tay tương tự đã nhập trước đó; sau đó, các đặc điểm chung được trích xuất và nhóm lại. Với quá trình trích xuất đặc điểm lặp đi lặp lại này, chữ viết tay số “3” được nhận diện là một ký tự xác định, tức là ký tự “3” được số hóa. Chữ viết tay số “3” này sau đó được lưu trữ dưới dạng dữ liệu để sử dụng cho các thông tin đầu vào sau này. Nhận diện ngôn ngữ và khuôn mặt, như chức năng gắn thẻ của Facebook, cũng hoạt động theo cơ chế tương tự. Khi một bức ảnh khuôn mặt con người được nhập vào máy tính và học sâu được kích hoạt, một chuỗi các quá trình dẫn đến phán đoán cuối cùng rằng “đây là khuôn mặt con người.”
Hãy xem xét một mô hình nhận diện mèo, một ví dụ phổ biến trong học sâu (deep learning).
Trong mô hình này,[14] thuật toán định lượng các hình ảnh đầu vào và thay thế chúng vào các hàm đa lớp cho đến khi kết quả cuối cùng được biểu diễn dưới dạng 0 hoặc 1 để xác định có khớp hay không. Mặc dù không được trình bày trong hình trên, phạm vi lỗi ở phần D-E được phản ánh trong phần B–C, và quá trình lặp đi lặp lại này diễn ra cho đến khi phạm vi lỗi đạt mức tối thiểu. Thuật toán lan truyền ngược (back-propagation) là thuật toán điều khiển toàn bộ quá trình này, được hiểu như một siêu chức năng (meta-function) vì nó liên tục thay đổi hàm ánh xạ. Trong sơ đồ, x biểu thị giá trị ban đầu, e biểu thị giá trị đầu ra của hàm fx, ŷ biểu thị giá trị đầu ra của hàm quyết định (0 hoặc 1), và y biểu thị giá trị thực của hình ảnh mục tiêu. Tóm lại, các máy tính với học sâu có thể khái niệm hóa thông tin. Máy tính có thể nhận diện chữ viết tay số “3” dưới dạng số “3” được số hóa và phân tích dữ liệu theo các mẫu trong hình ảnh khuôn mặt người để định nghĩa khái niệm “khuôn mặt người.”
Quay trở lại với Kant, ông giải thích rằng chìa khóa của trí tuệ con người chính là khả năng khái niệm hóa thông tin cảm tính. Đối tượng bên ngoài trở thành đối tượng bên trong, và trong quá trình này, diễn ra sự tổng hợp theo nguyên tắc tương đồng (Affinität). Sau đó, tính đa dạng được tổng hợp lại thành một biểu tượng duy nhất, và khi được định nghĩa bằng các khái niệm, nó được phát biểu dưới dạng một phán đoán. Nếu chúng ta nhìn thấy một tập hợp các chấm đỏ trong không gian hình tròn, những chấm đa dạng này được tổng hợp theo nguyên tắc liên kết trong hình tròn; rồi, nhờ sự hiểu biết về biểu tượng đã được tổng hợp, chúng ta đưa ra phán đoán rằng “biểu tượng này là một quả táo.” Khi có thêm các phán đoán tương tự, bằng lý tính, chúng ta có thể đưa ra những phán đoán trừu tượng như “Một quả táo là một loại trái cây.” Khi đưa ra một hình ảnh của số “3”, nguyên tắc của AI, khái niệm hóa nó như một con số số hóa và đưa ra các phán đoán mới thông qua lý luận dựa trên dữ liệu đã học (được xác định), có sự tương đồng với nguyên tắc trí tuệ con người vừa thảo luận. Sự tương đồng này có thể được diễn đạt theo thuật ngữ của McCarthy là “khả năng giải quyết vấn đề bằng trí tuệ”, hoặc theo Kant là “quan năng nối kết của trí tuệ” (faculty of combination of understanding). Nếu thế giới của các đối tượng của “giải quyết vấn đề” (McCarthy) và “nhận thức thường nghiệm” (Kant) chỉ giới hạn trong thế giới hiện tượng, thì McCarthy cũng có thể được coi là một nhà duy thực thường nghiệm, trong nghĩa rằng trí tuệ nhân tạo có thể đạt được kinh nghiệm về sự tồn tại của một đối tượng thông qua khả năng tổng hợp của nó.
Tuy nhiên, như chúng ta đã chỉ ra, McCarthy cũng là một nhà duy thực siêu nghiệm, và cốt lõi của sự chỉ trích của Kant đối với thuyết duy thực siêu nghiệm là sự thiếu phân biệt giữa vật tự thân và hiện tượng. Đằng sau lý do của sự chỉ trích này là khái niệm về “trí tuệ” như được định nghĩa bởi thuyết duy tâm siêu nghiệm. Với điều này trong tâm trí, hãy so sánh [K4] của Kant và [M4] của McCarthy.
[K4]: Nhà duy tâm siêu nghiệm có thể thừa nhận sự tồn tại của vật chất mà không cần vượt quá tự ý thức và không giả định điều gì hơn ngoài sự chắc chắn của biểu tượng trong tôi, tức là cogito, ergo sum (tôi tư duy, vậy tôi tồn tại).
[M4] Cách đúng đắn để suy nghĩ về các vấn đề tổng quát của siêu hình học và nhận thức luận không phải là bắt đầu từ “cogito, ergo sum” (tôi tư duy, vậy tôi tồn tại) và xây dựng từ đó, mà là tiếp cận vấn đề thông qua những hiểu biết khoa học và thế giới quan thường thức.
Trong Phê phán lý tính thuần túy “cogito” (tôi tư duy) thường được hiểu là tự ý thức,[15] và [K4] phù hợp với khái niệm này. Trong bối cảnh này, tự ý thức là sự biểu tượng xác định của “tôi tư duy (nên tôi tồn tại).” Do đó, cụm từ “không đi ra khỏi ý thức của mình” có thể tương đồng với “không cố gắng xóa sạch mọi kiến thức khỏi tâm trí,” và “không giả định gì ngoài sự chắc chắn của biểu tượng trong tôi (‘tôi tư duy, nên tôi tồn tại’)” có thể được liên kết với “bắt đầu từ ‘cogito, ergo sum’ (tôi tư duy, vậy tôi tồn tại) và xây dựng từ đó.” Vì thế, [K4] có thể được đơn giản hóa như sau:
[K4*]: Một nhà duy thực thường nghiệm thừa nhận sự tồn tại của vật chất mà không rời khỏi cái tôi tư duy (cogito) về tự ý thức.
[K4*] có hai tầng ngữ nghĩa: (1) phạm vi nhận thức của tự ý thức, và (2) Cái “Tôi tư duy” (“Das: ICH DENKE”) nhất thiết phải có thể di kèm tất cả mọi biểu tượng của tôi” (B132). Dựa trên hai tư tưởng này, [K4] có thể được diễn giải lại như sau:
[K4**]: Kiến thức của chúng ta bắt đầu từ tự ý thức của ta về “tôi tư duy, nên tôi tồn tại” và kết thúc ở đó.
Tương tự, [M4] có thể được đơn giản hóa thành:
[M4*]: Kiến thức của chúng ta không phải là một cuộc tìm kiếm mang tính nhận thức luận về tri thức bản thân, do đó không bắt đầu từ “tôi tư duy, nên tôi tồn tại.”
So sánh trực tiếp giữa [K4*] và [M4**] cho thấy sự khác biệt quyết định giữa hai lập trường—thuyết duy thực thường nghiệm và thuyết duy thực siêu nghiệm—nằm ở câu trả lời về việc tự ý thức “tôi tư duy” có được thừa nhận hay không. Theo Kant, tự ý thức này là yếu tố cấu thành nên “trí tuệ” con người. Trong phần “diễn dịch” của Phê phán lý tính thuần túy (§ 25), nơi Kant bàn luận về tự ý thức như chủ thể chính, ông nói về trí tuệ như sau:
(...) thông qua điều đó [trực giác về sự đa dạng trong tôi: HJ. K] tôi xác định ý nghĩ này [tôi tư duy về chính mình: HJ. K]; và tôi tồn tại như một trí tuệ chỉ ý thức về quan năng nối kết của mình (…) Song cũng vì có mang tính nội khởi nên tôi gọi tôi là trí tuệ.
(B158, chú thích)
Trong đoạn này, trí tuệ được định nghĩa trước hết là quan năng nối kết. Như đã phân tích ở trên, điều này đúng với cả Kant và McCarthy. Tuy nhiên, Kant bổ sung quan năng nhận thức được chính quan năng này như một thuộc tính thiết yếu bổ sung của trí tuệ. Đối với Kant, con người là một chủ thể luôn ý thức rằng các biểu tượng và suy nghĩ mà chủ thể đang tư duy chắc chắn thuộc về chính chủ thể đó. Đây là điểm mà Kant và McCarthy chia rẽ.
Tài liệu tham khảo
The Critique of Pure Reason is quoted according to: Kant, Immanuel: (1998). Critique of Pure Reason (The Cambridge Edition of the Works of Immanuel Kant) (P. Guyer & A. Wood, Eds.). Cambridge: Cambridge University Press.
Allison, Henry: (2004). Kant’s Transcendental Idealism. New Haven/London: Yale University Press.
Boden, Margaret: (Ed.) (1990). The Philosophy of Artificial Intelligence. Oxford: Oxford University Press.
Copleston, Frederick: (1993). A History of Philosophy. New York: Doubleday.
Cramer, Konrad: (1990). “Über Kants Satz: Das: Ich denke, muß alle meine Vorstellungen begleiten können.” In Theorie der Subjektivität/Hrsg. von Konrad Cramer. Frankfurt am Main: Suhrkamp, pp. (167-202).
Marr, David: (1990). “Artificial Intelligence: A Personal View.” In: Boden, Margaret (Ed.): The Philosophy of Artificial Intelligence Oxford: Oxford University Press, pp. 133-146.
Emundts, Dina: (2015). “Idealismus, Transzendentaler.” In Kant Lexikon (Online). Berlin/ New York: Walter de Gruyter.
Heidemann, Dietmar: (2015). “Realismus, Transzendentaler/Empirischer.” In Kant Lexikon (Online). Berlin/New York: Walter de Gruyter.
Henrich, Dieter: (1976). Identität und Objektivität. Heidelberg: Carl Winter.
McCarthy, John: (1987). “Generality of Artificial Intelligence.” In Communications of the ACM Volume 30 Issue 12, pp. 1030-1035.
McCarthy, John: (1995). “What Has Al in Common with Philosophy?”, What has Al in Common with Philosophy? (stanford.edu).
McCarthy, John: (2007). “What Is Artificial Intelligence?”, http://jmc.stanford.edu/articles/ whatisai/whatisai.pdf.
McCarthy, John/Hayes, Patrick: (1969). “Some Philosophical Problems from the Standpoint of Artificial Intelligence (Online).”, Some Philosophical Problems from the Standpoint of Artificial Intelligence (stanford.edu).
Plato: (2008). Republic (Waterfield, Robin, Trans.). Oxford: Oxford University Press.
Rich, Elaine: (1987). “Artificial Intelligence.” In Shapiro (Ed.): Encyclopedia of Artificial Intelligence. US: John Wiley & Sons, pp. 9-16.
Rohlf, Michael: (2010). Stanford Encyclopedia of Philosophy. http://plato.stanford.edu/entries/kant/
Rosefeldt, Tobias: (2000). Das logische Ich. Berlin/Wien: Philo.
Russell Stuart, and Norvig, Peter: (2010). Artificial Intelligence: A Modern Approach. Boston: Prentice Hall.
Strawson, Peter: (1966). The Bounds of Sense. London: Methuen & Co. Ltd.
Wundt, Max: (1964). Die deutsche Schulphilosophie im Zeitalter der Aufklärung. Olms.
Kim, Hyeongjoo: (2016). Zur Empirizität des „Ich denke“ in Kants Kritik der reinen Vernunft. Würzburg, Königshausen & Neumann.
Kim, Hyeongjoo: (2016). “Artificial Intelligence and Human Intelligence - With Emphasis on Intelligence-Concept in MacCarthy and Kant” In Philosophical Investigation Volume 43, pp. 161-190.
Kern, Andrea: (2015). “Intellectus Archetypus/Ectypus.” In Kant Lexikon (Online). Berlin/ New York: Walter de Gruyter.
----
Chú thích của người dịch:
1. Các từ viết tắt trong bản dịch:
a. HJ. K: Hyeongjoo Kim;
b. K: Kant;
c. M: McCarthy
2. Về việc đánh số các luận điểm:
a. Các luận điểm gốc được đánh số 1, 2, 3, 4, kèm với tên viết tắt của tác giả luận điểm đó, ví dụ: luận điểm 1 của Kant được viết tắt là K1, luận điểm 1 của McCarthy được viết tắt là M1.
b. Các luận điểm được diễn giải lại được đánh dấu * bên cạnh số của luận điểm gốc, ví dụ, phiên bản diễn giải lại của luận điểm 1 được đánh số là [Luận điểm 1*].
3. Về việc trích dẫn số đoạn, người dịch ưu tiên giữ nguyên bản gốc của tác giả và lưu ý hai điểm sai khác sau:
A6/B10 và tiếp theo: ứng với đoạn B11, Immanuel Kant, Phê phán Lý tính Thuần túy, Bùi Văn Nam Sơn dịch và chú giải, trang 89, Nxb Văn học, 2004.
B158, chú thích: không tìm được câu gốc của đoạn được trích dẫn trong § 25, Immanuel Kant, Phê phán Lý tính Thuần túy, Bùi Văn Nam Sơn dịch và chú giải, trang 311, Nxb Văn học, 2004.
Nguồn: Kant and Artificial Intelligence (pp.129-144), Archive.Org
----
Bài có liên quan: Kỷ yếu Immanuel Kant ra mắt
Chú
thích: [1]
Đối với các trích dẫn, xem phần Tài liệu tham khảo. [2]
Hiển nhiên, Kant không phải là điều mà McCarthy nghĩ đến ở đây. Trong bối cảnh này, ông đề cập rằng ông nhận được sự giúp đỡ từ các triết gia ngôn ngữ như Searle, Austin và Grice. Từ việc nhắc đến Carnap, Quine và Putnam, cũng có thể suy đoán rằng điều ông nghĩ đến là triết học của thuyết thực chứng logic, vốn trở thành nền tảng triết học cho sự phát triển của trí tuệ nhân tạo trong nửa đầu và giữa thế kỷ 20. [3]
Xem McCarthy (2007, trang 2). [4]
Tuy nhiên, sự tồn tại đồng thời của hai luận điểm được mô tả một cách đối lập trong phần tóm tắt trên không có nghĩa là chúng không tương thích. Khía cạnh này sẽ được làm rõ trong cuộc thảo luận sau. [5]
Về điểm này, McCarthy (1995) nói: “Trí tuệ nhân tạo cấp độ con người đòi hỏi phải trang bị cho chương trình máy tính một triết lý, đặc biệt là các thái độ nhận thức luận” (trang 1). Và tôi chỉ ra rằng ý tưởng cơ bản cho sự phân biệt giữa hai luận điểm này được rút ra từ Kim (2016). [6]
Đây là cơ sở khái niệm của trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) hiện đang được thảo luận. Tuy nhiên, đây không phải là điều McCarthy muốn diễn đạt qua khái niệm này. AGI, được coi là trí tuệ nhân tạo thế hệ tiếp theo hoặc một thuật ngữ đồng nghĩa với trí tuệ nhân tạo mạnh (SAI) như là mục tiêu cuối cùng của sự phát triển AI, có nghĩa là khả năng của một tác nhân thông minh thực hiện bất kỳ nhiệm vụ trí tuệ nào mà con người có thể làm. AGI thuộc phạm trù các khái niệm tổng hợp-thường nghiệm theo phân loại mà tôi đã thực hiện trước đó, tức là thực tại thường nghiệm. Trong bài báo “Tính tổng quát trong trí tuệ nhân tạo,” McCarthy vẫn coi mục đích của AI là khả năng lập luận và giải quyết vấn đề (McCarthy 1987, trang 1032). Ở đây, “tính tổng quát” đề cập đến khả năng mà các năng lực của AI (giải quyết vấn đề và tính toán) có thể đạt tới năng lực của con người, và nhấn mạnh tính cần thiết của điều này. Điều này cuối cùng liên quan đến việc triển khai một trong những chương trình AI dựa trên quy tắc định sẵn (rule-based AI program), “Trình giải quyết vấn đề tổng quát” (McCarthy 1987). Trong quá trình thảo luận này, McCarthy không phân biệt rõ ràng giữa các khái niệm tổng hợp và phân tích của AI. Để phát triển lập luận của mình, tôi chú ý đến cụm từ “ý niệm của chúng tôi” trong cụm từ “ý niệm về trí tuệ tổng quát của chúng tôi”. Bản thân McCarthy ban đầu sử dụng khái niệm tổng quát theo nghĩa giống-con-người hơn là với nghĩa vượt qua sự khác biệt giữa con người và máy móc. Do đó, Luận điểm 1 và Luận điểm 2 có liên kết với nhau, điều này sẽ được đề cập sau. [7]
Bài kiểm tra Turing, thí nghiệm đầu tiên liên quan đến câu hỏi về tính khả thi về trí tuệ nhân tạo và đã trở thành mô hình trực tiếp cho khái niệm AI của McCarthy, dựa trên khái niệm trí tuệ như sự bắt chước (McCarthy, 2007). [8]
Lập luận của McCarthy rằng mục đích của AI là giải quyết vấn đề vẫn còn giá trị. Ví dụ, Artificial Intelligence: A Modern Approach (Trí tuệ nhân tạo: Một cách tiếp cận hiện đại) , tiêu chuẩn của nhiều sách giáo khoa về AI, định nghĩa AI là một “tác nhân giải quyết vấn đề” (2010, trang 64). [9]
Theo nghĩa này, Russell và Norvig (2010) đã cố gắng sắp xếp định nghĩa hiện có của AI (với bốn khung: suy nghĩ như con người, suy nghĩ hợp lý, hành động như con người, và hành động hợp lý) qua sự kết hợp của hai loại riêng biệt: “khả năng hành động và suy nghĩ” và “tương tự với con người và tính hợp lý.” Suy nghĩ như con người liên quan đến việc hiểu và phát triển các chương trình liên quan đến khả năng nhận thức của con người, cụ thể là mối quan hệ giữa các cơ quan cảm giác, khả năng suy nghĩ, và tri thức. Suy nghĩ hợp lý (với tiêu đề phụ “Cách tiếp cận dựa trên ‘luật tư duy’”) dựa trên tư duy lôgic (hình thức) của con người. Định nghĩa AI dựa trên hành động như con người không khác biệt với trọng tâm của Bài kiểm tra Turing. Hành động hợp lý là một khái niệm mở rộng bao gồm cả suy nghĩ hợp lý và nhằm giải quyết một vấn đề được đưa ra trong các hoàn cảnh cụ thể dựa trên khả năng lý luận (trang 2–5). [10]
Điều này liên quan đến thuyết duy thực siêu nghiệm của Kant, sẽ được đề cập sau. Thuyết duy thực siêu nghiệm là lý thuyết cho rằng không-thời gian tồn tại độc lập với cảm giác của chúng ta; do đó, các biểu tượng tồn tại trong không-thời gian này được coi là sự vật tự thân. [11]
Trong bối cảnh ngôn ngữ này, Kant phân biệt hai loại: trí tuệ nguyên mẫu (intellectus archetypus) và trí tuệ phân biệt (intellectus ectypus). Trí tuệ nguyên mẫu gián tiếp biểu thị trí tuệ thần thánh. Trí tuệ thần thánh ngụ ý rằng trực giác là một phần của nó. Nói cách khác, nó có nghĩa là trí tuệ không có sự phân biệt giữa trí tuệ/giác tính (Verstand) và trực quan (Anschauung), tức là trí tuệ/giác tính trực quan (intuitiver Verstand). Đối với Thượng Đế, nhận thức là tri thức. “Thượng Đế nhận thức đối tượng như nó vốn là” (AA XXVIII, 606). Do đó, trực giác thần thánh là một tiền đề logic về sự tồn tại của vật tự thân. Mặt khác, khả năng nhận thức của con người, vốn là trí tuệ phân biệt đối với trí tuệ thần thánh, là có giới hạn. [12]
[3] viết: “Chắc chắn rằng trí tuệ là phần tính toán của khả năng đạt được các mục tiêu trong thế giới.” [13]
Kant lập luận rằng thuyết duy tâm siêu nghiệm và thuyết duy thực thường nghiệm là tương thích (như đã thấy ở A369 ở trên), mặc dù điểm nhấn qua hai khái niệm là khác nhau. Trong khi thuyết duy tâm siêu nghiệm tập trung vào sự phân tách giữa sự vật tự thân và hiện tượng do tính nội tại của không gian-thời gian trong ý thức, thì trong thuyết duy thực thường nghiệm, nhận thức về các sự vật bên ngoài dẫn đến thực tại của các sự vật trong không gian trực tiếp từ thực tại, và trên cơ sở đó, sự tương ứng giữa các biểu tượng và đối tượng bên ngoài, tức là tính hiệu lực khách quan của biểu tượng được thảo luận. Điều này đã dẫn đến nhiều cách diễn giải và tranh cãi khác nhau. Vào thời điểm xuất bản lại Phê phán Lý tính Thuần túy, Jacobi đánh giá rằng lời giải thích của Kant về thuyết duy vật đã thất bại và thuyết duy tâm Kant, hay thuyết duy tâm siêu nghiệm, có khả năng là một dạng phi-duy tâm (Nicht-Idealismus), vì nó đã tiếp nhận một đối tượng tương ứng với biểu tượng, trong tác phẩm David Hume über den Glauben oder Idealismus und Realismus (1787). “Việc thuyết duy thực thường nghiệm có thể được kết nối với thuyết duy tâm siêu nghiệm như một dạng thuyết duy thực hay không vẫn còn gây tranh cãi” (xem Heidemann 2015, trang 1894, dịch bởi tác giả). Putnam coi thuyết duy thực thường nghiệm của Kant là thuyết hiện thực nội tại, trong khi Allison bảo vệ thuyết duy tâm của Kant khỏi việc nhấn mạnh quá mức quan điểm hiện thực (xem Heidemann 2015, trang 1894). Đây là một vấn đề triết học khác để xác lập quan điểm triết học về thuyết duy tâm siêu nghiệm. Thuyết duy tâm siêu nghiệm cũng có thể được hiểu là “thuyết duy tâm, hiện tượng học, và thuyết hiện thực” (xem Edmundts 2015, trang 1109). Ví dụ, Strawson coi thuyết duy tâm siêu nghiệm là thuyết duy tâm hiện tượng học (Strawson 1966, trang 246), trong khi Allison lập luận rằng có sự khác biệt rõ ràng giữa hai khái niệm này (xem Allison 2004, trang 41). Việc thuyết duy tâm siêu nghiệm có thể được xem như là hiện tượng học hoặc thuyết duy tâm hiện tượng học đã được khơi mào bởi Garbe và Feder khi Kant còn sống và trở thành một cuộc tranh luận về “hai thế giới hay hai quan điểm,” như đã được giới thiệu và bàn luận bởi nhiều nhà nghiên cứu, bao gồm Van Cleve. [14]
Tài liệu giảng dạy của Giáo sư Jaesung Lee của Đại học Chung-Ang. Xin chân thành cảm ơn ông. [15]
Ví dụ điển hình, xem B130 và tiếp theo, B413. Để biết thêm thông tin, xem Kim (2016).
Mặc dù có sự khác biệt về mặt khái niệm và nhiều tranh cãi phát sinh từ nó, bài viết này tập trung vào tuyên bố rằng “một nhà duy tâm siêu nghiệm có thể là một nhà duy thực thường nghiệm,” bởi vì “sự chắc chắn của biểu tượng trong tôi, tức là, ‘Tôi tư duy, nên tôi tồn tại’, sự chắc chắn của tự ý thức” (A369) có thể là cơ sở cho cả hai lý thuyết; và nó coi “thuyết duy tâm siêu nghiệm là một dạng thuyết hiện thực chỉ có thể khi người ta chú ý đến các điều kiện chủ quan của nhận thức của chúng ta” (Edmundts 2015, trang 1108). Ý nghĩa của thuyết duy thực thường nghiệm không gì khác hơn là lý thuyết rằng thời gian và không gian, cùng với các biểu tượng của chúng ta trong đó, chỉ có ý nghĩa trong giới hạn của kinh nghiệm của chúng ta (Kim 2016, trang 25). Người ta nhận thấy rõ rằng điểm tương đồng chính giữa hai lý thuyết này phải là tính nội tại của ý thức về thời gian và không gian, nếu chúng ta tạm thời bỏ qua sự nhấn mạnh dựa trên kế hoạch của Kant về sự khác biệt trong diễn đạt, cách diễn giải thông qua diễn đạt, phê bình về thuyết hoài nghi, và tính hiệu lực khách quan của nhận thức. Ngoài ra, bằng cách giữ lại các cách diễn giải thứ yếu khác nhau có thể được suy ra từ thuyết duy tâm siêu nghiệm, tôi sẽ chỉ tập trung vào điểm này để tiến hành thảo luận về sự đối lập giữa thuyết duy tâm siêu nghiệm (thuyết duy thực thường nghiệm) và thuyết duy thực siêu nghiệm tập trung vào tự ý thức.
