hoorcollege 13

Question 1

SD, idealisme & behaviorisme

Answer 1

SD, idealisme & behaviorisme
SD neemt wetenschap niet serieus. Idealisme neemt wetenschap niet serieus.
Behaviorisme neemt mentale niet serieus. Deze posities moeten we dus verlaten voor een
positie die zowel de wetenschap als het mentale serieus neemt.
MBIT is zo‟n positie die de wetenschap serieus neemt (en is gerelateerd aan eliminativisme).
Als er geen bewijsmateriaal is voor het mentale, dan moeten we het elimineren. Als je het
mentale wel kunt reduceren, dan bestaat het.

Question 2

MBIT & eliminativisme

Answer 2

MBIT & eliminativisme
Argumenten pro MBIT zijn niet weerlegd. Argumenten contra MBIT vooralsnog wel.
Eliminativisme: serieus te nemen voor de termen in de folk psychology die niet refereren (en
onderzoek moet dat uitwijzen).
Argument tegen de identiteitstheorie is een argument voor het functionalisme. Functionalisme
beweert dat computers in principe ook kunnen denken.

Question 3

Meervoudige relatisatie als argument tegen MBIT
Meervoudige realisatie (StD: 34-35)

Answer 3

Meervoudige relatisatie als argument tegen MBIT
Meervoudige realisatie (StD: 34-35)
Het tegenargument is gebaseerd op meervoudige realisatie. Meervoudige realisatie: je kunt
iets op meerdere manieren maken.
Er is een argument wat het aannemelijk maakt dat de MBIT een te sterke claim maakt (maar
dat een verwante claim wel juist is).
Wat is meervoudige realiseerbaarheid in lichaam-geest debat?
Uitleg a.d.h.v. 2 voorbeelden
1. Een klok moet de tijd aan geven. Je kunt dit op meerdere manieren maken.
2. Vloeibaarheid is een eigenschap van een stof z.d.d. sommige zaken zinken en andere
blijven drijven. In principe kan goud ook vloeibaar zijn, als je het maar warm genoeg
maakt. Vloeibaarheid is dus te maken van water en andere dingen.
Wat je doet is dus analyseren wat een klok of wat vloeibaarheid is in termen van wat
het doet; de functie of causale rol die het speelt.

Question 4

Hoe is dit van toepassing op een argument tegen MBIT?

Answer 4

Hoe is dit van toepassing op een argument tegen MBIT?
Claim MBIT: pijn = vuren c-vezels. Gegeven Kripke‟s theorie: pijn = vuren
c-vezels en niets anders. Vergelijk: water = H2O en niets anders, als je zegt water = XYZ dan
heb je de taal veranderd.
Ergo: Als de MBIT correct is, dan kunnen wezens met een andere fysische structuur dus geen
pijn hebben.

Question 5

Maar dat is onwaarschijnlijk:

Answer 5

Maar dat is onwaarschijnlijk:
(1) Vele diersoorten op aarde hebben een andere fysische structuur dan mensen hebben
(vissen, reptielen, insecten), deze zouden dan geen pijn kunnen hebben.
(2) Het is voorstelbaar (wat op zich geen sterk argument is) dat er aliens zijn die wel pijn
hebben, maar waarvan hun hersenen van niet van koolstofwaterverbindingen gemaakt zijn.
Nogmaals: Denken aan New York (zie college 10)
“[J]e kunt je voorstellen dat een buitenaards wezen met een siliciumfysiologie in plaats van
onze koolstoffysiologie, toch ook aan New York zou kunnen denken. Wat blijft er dan nog over
van de gelijksoortigheid van mijn hersenprocessen en die van de extraterrestrial?” (StD: 29) Het „voorstellen‟ vinden de IT geen goed argument. Zij zijn pas overtuigd met
bewijsmateriaal.
Een andere optie is type identity te verlaten. Mijn pijn is identiek met een hersentoestand in
mijn brein. Jouw pijn is identiek met een herstentoestand in jouw brein. Het is hetzelfde type
toestand, maar dat wil niet zeggen dat bij een vis een bepaalde hersentoestand niet vissenpijn
kan zijn. Je laat dus los dat het hetzelfde type moet zijn. Je gaat naar token identity: je kijkt
niet naar het type, maar bekijkt elk individueel geval. Elke pijn is identiek aan een
hersentoestand, maar deze hersentoestanden behoren niet tot een categorie.
Als mentale toestanden op meerdere manieren gerealiseerd kan worden, dan kun je de
mentale toestand niet met de hersentoestand identificeren, omdat de hersentoestand ook
identiek zou moeten zijn aan dat van een alien. Veel mensen zijn overgestapt naar het
functionalisme.

Question 6

Functionalisme

Answer 6

nctionalisme
Hilary Putnam:“We could be made of Swiss cheese and it wouldn‟t matter.” (Putnam (1975).
Zie StD: 34. Het functionalisme is een alternatief voor de identiteitstheorie, die meervoudige
realisatie accepteert (een ander onderzoeksprogramma).
M.a.w. mentale toestanden lijken eerder bij de categorie vloeibaarheid, en klok te horen
(dingen die je op meerdere manieren kunt realiseren), dan bij water (je kunt water niet van
ander spul maken).
Dit argument wordt vaak als fataal voor de MBIT gezien, vooral vanwege de combinatie van
de volgende twee zaken: (1) de plausibiliteit dat andere dieren op aarde ook pijn ervaren, en
(2) het alternatief voor een MB theorie dat uit deze MR kritiek volgt: het functionalisme.

Question 7

Mentaal holisme

Answer 7

Mentaal holisme
Als je mentale toestanden wilt begrijpen, moet je ze begrijpen in hun context. Mentale
toestanden zijn toestanden die een causale rol vervullen tussen (1) input; (2) output; en (3)
andere mentale toestanden (Zie StD: 34).
Pijn: er is input (spijker), output (trekt je voet
omhoog). Hiertussen gebeurt iets: de ervaring
van pijn (die veroorzaakt wordt door de input)
veroozaakt de output, maar ook allerlei andere
toestanden. De mentale toestanden hangen
allemaal samen; vormen een geheel (holisme).
Dit gaat over hoe iets voelt. Een functionalist
heeft het over alle type mentale toestanden die
te onderscheiden zijn: bewuste ervaringen,
gedachten en emoties. Als ze gaan analyseren
dan komen ze uit bij intentionaliteit en houden
ze het alleen daarop.
Hierdoor heeft de functionalist de mogelijkheid om mentale toestanden (deels) te
karakteriseren in verhouding tot andere mentale toestanden.
Om verder te bekijken wat functionalisme is, kunnen we het afzetten tegen:
1. Behaviorisme (functionalisme zegt wel iets over de inhoud van the black box). Hier zit
namelijk de pijn in. De pijn veroorzaakt de output en andere mentale toestanden om
van de pijn af te komen. 2. MBIT. Functionalisten geven een andere invulling aan superveniëntie. Bij de IT
noemen we de bepalingsrelatie identiteit. Hersentoestanden en mentale toestanden zijn
hetzelfde. Functionalist: het is een realisatie-relatie: de mentale toestand wordt
bepaald door de fysiche structuur. Zonder deze fysische structuur, is er geen mentale
toestand. De vorm van een brandweerauto is niet hetzelfde als de blokjes en de
onderliggende relatie. Omdat je mentale toestanden van ander spul kunt maken, kun je
ze op meerdere manieren maken. Als het meervoudig realiseerbaar is, kun je mentale
toestanden nooit reduceren naar hersentoestanden. Het is niet identiek; het is
verschillend (realisatie).
Alle theorieën die we tot nu toe gezien hebben gingen over zowel intentionaliteit als qualia.
Functionalisten hebben het vooral over intentionaliteit en wekken de suggestie dat het ook
over qualia gaat (terwijl sommige zeggen van niet). Het gaat vooral over cognitie, denken
over dingen die ergens over gaan.

Question 8

Functionalisme m.b.t. wat?

Answer 8

Functionalisme m.b.t. wat? Met betrekking tot intentionaliteit.
Volgens veel filosofen is cognitie wel maar fenomenaal bewustzijn niet functioneel te
analyseren. Gedachten die ergens over gaan kun je op een causale manier analyseren en zo
kun je kijken of je de fysische structuur vindt die de causale rol vormt. We richten ons nu dus
op intentionaliteit; Dit is nauw verbonden met onze Folk Psychology.

Question 9

Jerry Fodor

Answer 9

Jerry Fodor
Fodor is een van de grondleggers van het functionalisme. Hij combineert een oud en een
nieuw idee. Het oude idee, is het idee van de Folk Psychologie over intentionaliteit.
“Mijn filosofisch project […] was erop gericht de relatie te begrijpen tussen een
eerbiedwaardig en oud idee, ontleend aan wat filosofen „folk psychology‟ noemen, en een
„trendy‟ nieuw idee, voornamelijk te danken aan Alan Turing. Het oude idee is dat mentale
toestanden karakteristiek intentioneel zijn […]. Het nieuwe idee is dat mentale processen
karakteristiek computationeel zijn.” (Fodor, 1994:2 / StD: 41-42).
Het nieuwe idee dat hij bij Turing vandaan haalt, is dat mentale processen computationeel
zijn. Het gaat over gedachten en niet zo zeer over ervaringen.

Question 10

Het oude idee: Intentionaliteit

Answer 10

Het oude idee: Intentionaliteit
Intentionaliteit: gedachten gaan ergens over.
Gedachten en emoties gaan ergens over, zijn ergens op gericht, bezitten aboutness, kortom:
(sommige) mentale processen bezitten intentionaliteit.
Folk psychology: “Het gaat om de theorie die we volgens Fodor de hele dag door aanspreken
om het gedrag van anderen te verklaren en voorspellen.” (StD: 43)
We schrijven anderen een intern mentaal leven toe & gebruiken dat om hun gedrag te
verklaren en te voorspellen. We schrijven anderen mentale toestanden en dus intentionaliteit
toe.
Hoe komt het dat FP zo goed werkt? Dit komt omdat deze bij benadering waar is. De mentale
toestanden die bestaan echt. Hij redeneert hier met IBE/IOE. Volgens Fodor komt dat doordat de toestanden waarnaar deze vorm van psychologie
voortdurend refereert (meningen en verlangens met name) ook echt bestaan. M.a.w. Fodor is
een wetenschappelijk realist als het gaat de gepostuleerde entiteiten in de FP.

Question 11

Het nieuwe idee: mentale processen zijn computationeel

Answer 11

Het nieuwe idee: mentale processen zijn computationeel
Dit komt van Alan Turing. “Het belang van deze Turingmachine werd Fodor in de vroege
jaren zestig duidelijk gemaakt door zijn leermeester Hilary Putnam.” (StD: 46)

Question 12

Computatie

Answer 12

Computatie: manipuleren van symbolen met behulp van regels. De Turing machine kan alle
denkbare computaties uitvoeren.

Question 13

De Turing Machine

Answer 13

De Turing Machine
Door de opkomst van de AI werd het mogelijk om het-brein-is-een-computer metafoor te
gebruiken (waarbij de-geest-is- de-software) hoort. Doordat Alan Turing een universele
computer beschreef (die MR was!!) werd dit dan ook echt uitgewerkt (door Putnam). Wij zijn
als het ware een Turing Machine; we begrijpen hoe Turing Machines werken. Als wij Turing
Machines zijn, dan begrijpen we ook hoe wij denken. Hoe past het proces van denken in de
fysische wereld? Dit wordt beschreven door de Turing Machine.
Een TM bevat de volgende componenten (vergelijk het met een casette-speler):
 Een tape die verdeeld is in vakjes; deze tape kan naar links en naar rechts bewogen
worden.
 Een kop: deze kan lezen en schrijven.
 Een eindige set interne toestanden (= configuraties); deze geven we aan met q0 t/m
qn.
 Een alfabet bestaande uit de symbolen b1 t/m bm; (er kan slechts één symbool per
vakje op de tape).

Question 14

Interne toestanden

Answer 14

Interne toestanden
Het gaat om de interne toestand van een
machine.
Een Turing Machine kan de volgende dingen
doen:
1. Op elk tijdstip t is de TM in een
bepaalde interne toestand qi en de kop
scant een stukje van de tape.
2. Wat de TM doet is afhankelijk van
 de interne toestand.
 het symbool op de tape.
Dit kunnen drie dingen zijn:
1. Het symbool vervangen door een ander (evt. zelfde) symbool.
2. Een vakje naar links of naar rechts gaan (tenzij het proces afgelopen is, dan blijft de
kop stilstaan).
3. De TM komt nu in een nieuwe interne toestand (die ook evt. dezelfde kan zijn).
Wij zijn een hele complexe Turing Machine. + plaatje Elke berekening die je wiskundig kan bedenken kan een Turing machine uitvoeren. Dus: als
iets computationeel is, kan een TM dat uitvoeren;. Bovendien: het maakt niet uit waar je de
TM van maakt – MR van de TM dus!!

Question 15

De geest als een Turing machine

Answer 15

De geest als een Turing machine
“What it is for an organism, or system, to have a psychology, that is, what it is for that
organism to have mentality – is for it to realize an appropriate Turing Machine. […] In short,
our brain is our mind because it is a computer, not because it is the kind of organic,
biological structure it is.” (Kim 1996: 91);
“[W]ij zijn Turingmachines.” (Putnam 1975: 292). Dit beweert het functionalisme.
“De opvatting dat niet alleen mensen, maar ook voldoende adequaat geprogrammeerde
computers kunnen denken, is door Searle sterke AI gedoopt.” (StD: 56)
Sterke AI: als je een computer maar goed genoeg programmeert, zou een machine ook
kunnen denken.
Zwakke AI: je gebruikt de computer om ons te helpen nadenken over de wereld
(rekenmachine).

Question 16

Maar hoe stel je vast dat een computer (of iets anders) daadwerkelijk denkt?
Hiervoor is een test bedacht: de turing test.

Answer 16

Maar hoe stel je vast dat een computer (of iets anders) daadwerkelijk denkt?
Hiervoor is een test bedacht: de turing test.
Je vervangt een van de mensen in een chatroom door een computer. Je moet bepalen wie de
echte mens is; de computer of de mens. Als geen verschil kunt maken tussen de antwoorden
van de computer en dat van een mens, dan moet je er vanuit gaan dat de computer kan denken
en dan is deze geslaagd voor de Turing Test.

Question 17

De eerste robots

Answer 17

De eerste robots
Denken zou dus computatie zijn: het manipuleren van symbolen (representaties) volgens
bepaalde regels. Dit kan men dan proberen te implementeren in een robot. Binnen het
functionalisme gaat het dan dus voornamelijk om die symboolverwerking – die laat je een
computer doen – dat is als het ware het kunstmatige brein van een robot, zoals Shakey. (Zie
StD: p. 99 e.v.)
Shakey (één van de eerste mobiele robots) werkte volgens het sense-model-plan-act principe
in combinatie met the filing cabinet methode. Shakey moest een hele kaart van dee
opmgeving maken alvorens hij van A naar B kon rijden: the filing cabinet method.
Shakey maakte een gedetailleerde kaart
“In the late sixties and early seventies the blocks world became a popular domain for AI
research. […] The key to success was to represent the state of the world completely and
explicitly”

Question 18

Problemen met computer functionalisme

Answer 18

Problemen met computer functionalisme
 Geen begrip (zie StD 56-58).
Turing Machines leveren geen begrip. Als een mens denkt, begrijpt hij wat hij denkt.
Onze zinnen hebben betekenis; semantiek.
Een computer begrijpt volgens John Searle niet wat hij doet. Hij heeft dat in een
argument uiteengezet  Chinese Kamer. Als je de goede antwoorden geeft, dan slaag
je voor de Turing test, want hij geeft dezelfde antwoorden als iemand die wel Chinees
begrijpt. Volgens Searle levert dit geen begrip op, je weet niet wat je gevraagd wordt,
je weet niet wat het betekent.
 Geen schadetolerantie Gewone computers werken serieel; stap voor stap. Als een zo‟n stapje fout gaat, dan
moet er opnieuw begonnen worden. Een computer heeft daardoor geen enkele
schadetolerantie: als er één stukje van de computer stuk is, dan werkt het hele systeem
niet meer. Als er een neuron wegvalt dan werken de hersenen nog steeds.
M.a.w. traditioneel / computer functionalisme is biologisch erg onrealistisch. Maar er
is een alternatief: connectionisme.

Question 19

Connectionisme

Answer 19

Connectionisme
Er zijn twee versies van het connectionisme: kunstmatig connectionelee netwerken maken of
als een filosofische these.
Connectionisme als een filosofische these
Connectionisme: dit is een alternatief voor de klassieke seriële, stapsgewijze, regelgeleide
kijk op intelligentie & informatieverwerking. Andere termen die voor dezelfde kijk gebruikt
worden zijn: Parallel Distributed Processing (PDP) en (kunstmatige) neurale netwerk theorie
(Er zijn vele varianten).
Paul & Patricia Churchland:
“Onze hersenen zijn gestructureerd als een netwerk van neurale verbindingen, en de
succesvolle artificiële netwerken weerspiegelen in principe die structuur, zij het (op dit
moment) in beperkte mate.” (StD: 62)
Wetenschappers proberen het brein na te maken. Dit levert ons inzicht in het lichaam-geest
probleem.
“Connectionisten – de filosofen, eerder dan de ontwerpers van neurale netwerken – willen
[bij het maken van een denkende machine] zo min mogelijk abstraheren van de wijze waarop
(menselijke) hersenen werken en signalen of informatie verwerken.” (StD: 63)
Om cognitie te begrijpen moeten we een artificieel brein bouwen dat een zo nauwkeurig
mogelijke imitatie is van het echte brein. Je moet zo dicht mogelijk bij empirische data over
het brein blijven.
HD: M.a.w. connectionistische netwerken leren ons hoe het brein werkt. Hierbij zeggen ze
dus dat je een kunstmatig brein dus wel van ander spul kan maken (MR), maar dat de manier
van realiseren restricties kent (het moet namelijk de architectuur van een brein hebben). Er
zijn ristricties aan de manier om het te realiseren. Om te evalueren of dat ook zo is, moeten
we iets weten van connectionisme.

Question 20

Voorbeelden van connectionistische netwerken
De eenheden (zie StD 69-70)

Answer 20

Voorbeelden van connectionistische netwerken
De eenheden (zie StD 69-70)
In een biologisch neuraal netwerk zijn de eenheden de neuronen.
Bij een connectionistisch netwerk heb je om te beginnen units en weights (kunstmatig). De
ene unit stuurt een signaal naar een ander unit. Units zijn de AI “neuronen”, ze ontvangen
input en verzenden output. De sterkte van output die een unit verzendt (gerelateerd aan een
bepaalde input) is telkens anders: dit noemt men the weights (die kan zowel remmend als
stimulerend zijn). Belangrijk is dat de units niet alleen serie- geschakeld zijn maar ook
(voornamelijk) parallel: elke unit kan in principe met elke andere unit verbonden worden. Bijv. input eenheden  verborgen eenheden  output eenheden (serieel). Maar de input
eenheden worden tegelijkertijd gestimuleerd en sturen parallel signalen door naar andere
units. De verbindingen hebben allemaal een bepaalde sterkte.
Neuronen zijn parallel met elkaar verbonden. Inputeenheden (vector: rijtje van cijfers –
frequentie van geluid bij onderzeeer) worden doorgestuurd naar een tussenlaag en uiteindelijk
komt er een outputlaag uit.
Voorbeeld 1: logische neuronen (zie StD: 65). Het is begonnen met de “logische
neuronen”. Het zijn neuronen die logische termen realiseren. Units hebben een bepaalde
drempelwaarde. Idee: elke functie uit de propositielogica (zoals “en” en “of”) kan je in een
PDP systeem maken. Bijvoorbeeld “en”. We hebben hier een eenvoudig netwerk voor nodig.

Question 21

Een eenvoudig netwerk

Answer 21

Een eenvoudig netwerk
Eenvoudig netwerk: twee input units I1 & I2 en een output unit O. De input units geven beide
een signaal door naar de output unit, die heeft een drempelwaarde van 2.0. O wordt dus pas
actief als hij van beide units input krijgt - d.w.z. van I1 & I2;
Voor “of” kan je hetzelfde doen, je moet dat de drempelwaarde van de output unit verlagen
naar 1.0.
Voorbeeld 2: mijnen opsporen (zie STD: 70-71)
Probleem: hoe herken je vanuit een onderzeeboot een mijn van een rots? Via radar? Dat
werkt niet zo goed.
Stap 1: de sterkte van de frequenties bepalen. Dit is de input die je invoert in het systeem.
Stap 2: voer dit in een PDP netwerk in:
13 input units, 7 verborgen units, 2 output units;
105 verbindingen;
In eerste instanties zijn de weights random;
We willen bij een sonar-input van een mijn, de output <1, 0>. (En voor een rots <0, 1>);
De output is waarschijnlijk iets als <0.49, 0.51>.
Stap 3: het systeem trainen
Dit kan o.a. via backpropagation: je stuurt het signaal in, waarvan je weet dat het van een mijn
is. (StD: 71). Je geeft aan dat de output <1, 0> moet zijn, en dus moeten de weights – via een
algoritme – bijgesteld worden. Dat gaat stapje voor stapje (Clark: gradient descent learning);
“Such learning algorithms can discover solutions we had not imagined.”
Voorbeeld 3: gezichtsherkenning
Garrison Cottrell heeft een AI PDP gezichtherkennings-systeem gemaakt. De input-units
moeten 2 dimensionaal zijn; moeten een foto kunnen scannen. Je wilt dat het syteem foto‟s
van gezichten kan herkennen en dus het verschil kan maken tussen het gezicht en iets anders.
Bijv. gezicht/geen gezicht; man/vrouw; naam van de persoon.
(1) input laag: een raster van 64 x 64 = 4096 cellen. Weinig „kunstmaige‟ neuronen.
(2) tussenlaag: waar de face space van 80 dimensies zich bevond; 80 cellen dus;
(3) detectielaag: 8 cellen, waarin een onderscheid gemaakt kon worden tussen:
Door backpropagation werden de connecties telkens een beetje bijgesteld als de output niet
goed was. Cottrell‟s face-recognition network topped out an impressive level of performance. It
achieved 100 percent accuracy, on the training set of images, with respect to faceness,
gender, and the identity of the face presented. Churchland
Q: Was dit wellicht een kwestie van geheugen?
A: Nee.
Ook met andere foto‟s van dezelfde mensen, herkende het systeem de mensen: 98% accuracy
(1 keer zat de computer ernaast);
Herkende 100% van een set foto‟s als het ging om gezicht / geen gezicht, en van die gezichten
wist het systeem in 81% van de gevallen de juiste sekse te geven.
Met weinig neuronen kan je een gezichtsherkenningssysteem maken. Je kunt met weinig
neuronen een systeem maken dat heel erg accuraat is.

Question 22

Snapshot Reasoning

Answer 22

Snapshot Reasoning
Een probleem met deze eerste generatie modellen is dat ze enkel aan “snapshot reasoning”
kunnen doen: tijd is uit het model gelaten; verandering is ook weggelaten. Je biedt alleen een
foto aan waar lang overna gedacht kan worden. Mensen zijn meer in staat dan alleen een foto
te erkennen. Dit kun je eenvoudig oplossen:

Question 23

Recurrent pathways (zie StD: 75)

Answer 23

Recurrent pathways (zie StD: 75)
Je koppelt de outputlaag terug aan de tussenlaag (circuit). Als je even geen info krijgt uit de
input, dan krijg je dat wel nog vanuit de tussenlaag. Als er geen input is, genereer je wel
output door middel van de tussenlaag. Als je je ogen dicht doet, blijft het brein toch nog
informatie circuleren.
Hierdoor ontstaat een soort korte-termijn geheugen (maakt actie mogelijk ook als er even
geen input is). Dynamische systemen: er zijn vele modules die verschillende zaken kunnen
(complexer dus).
Het is allemaal van ander spul gemaakt, dus het is meervoudig realiseerbaar.

Question 24

Evaluatie van connectionisme

Kunnen we breinen nu zien als connectionistische netwerken?

Answer 24

Evaluatie van connectionisme
Kunnen we breinen nu zien als connectionistische netwerken?
In het klassieke cognitivisme was het idee dat als we wisten welke symbolen we nodig
hadden en wat de computationele regels waren, we cognitie begrepen & dit bleek geen goed
model te zijn.
Doet connectionisme het nu beter?
We zullen argumenten pro en contra bekijken.

Question 25

Pro connectionisme

Is connectionisme nu een goed alternatief voor functionalisme?

Answer 25

Pro connectionisme
Is connectionisme nu een goed alternatief voor functionalisme?
HD: Het moet dan [1] minstens biologisch realistischer zijn (en dus o.a.) geen gebruik maken
van gedetailleerde representaties en complexe computationele regels.
HD: En het zou ook goed zijn als blijkt dat [2] het Chinese kamer argument niet opgaat tegen
connectionisme. Heeft het connectionisme hier een antwoord op?

Question 26

Geen computatie van representaties

Answer 26

Geen computatie van representaties
“[N]eurale netwerk-modellen [functioneren] niet door toepassing van enige regels die zij
intern representeren. Zij hebben geen representatie van welke specifieke regels dan ook.”
(Churchland 1995: 134; StD: 76)
In het systeem van het functionalisme is er voor elke representatie een apart stukje tape nodig.
Bij het connectionisme is dit anders. Als je daar aan het systeem iets wilt toevoegen, gebruik
je het hele systeem. Je gebruikt hetzelfde systeem bij andere input, maar moet je wel de
weights aanpassen. Het werkt dus niet met specifieke regels die je van te voren erin stopt.

Question 27

Biologisch realistischer: economische manier van representeren

Answer 27

Biologisch realistischer: economische manier van representeren
Hetzelfde systeem kun je trainen op andere dingen. Je moet alleen interne toestanden
veranderen, maar geen dingen toe te voegen. Met dezelfde neuronen kun je heel veel
verschillende representaties opsommen.
Opeenstapeling: je kan dezelfde units en verbindingen gebruiken om vele representaties op te
slaan / te activeren (de panter-representatie, de tijger-representatie en het dit-is-de-bakker-opde-
hoek- representatie zitten alledrie in hetzelfde systeem).
Dit is erg economisch - je hebt niet voor elke representatie nieuwe units (o.i.d.) nodig. Om te
leren heb je niet steeds meer geheugen nodig. De representaties zijn gedistribueerd over het
hele systeem; dit geldt voor al die representaties.

Question 28

Biologisch realistischer: schade tolerantie

Answer 28

Biologisch realistischer: schade tolerantie
Als je er een unit uithaalt, dan werkt het systeem nog steeds goed. Je moet er echt heel veel
units uithalen, wil het systeem niet meer werken. Doordat het systeem parallel is en niet
serieel kan je wel een unit missen en dan toch nog de juiste output verkrijgen, dit uit zich in
graceful degradation: het systeem gaat slechts langzaamaan stuk; het heeft dus een hoge
tolerantie voor schade (damage tolerance).

Question 29

Connectionisme heeft geen “Chinese Room” probleem (?)

Answer 29

Connectionisme heeft geen “Chinese Room” probleem (?)
Klassiek cognitivisme werd door Searle aangevallen, omdat hij beweerde dat syntax niet tot
semantiek zou leiden.
Activatie in een systeem is ongeveer hetzelfde bij het ene gezicht en het andere gezicht.
Dingen die wij als semantisch in dezelfde categorie plaatsten, dat die ook qua structuur min of
meer hetzelfde gerepresentateert worden in het systeem. Zaken die semantisch gerelateerd
zijn, komen structureel ook met elkaar overeen.
HD: Bij het connectionisme zien we dat er wel degelijk een syntactische overeenkomst is
tussen die dingen die semantisch ook overeen komen. Maar is dat voldoende voor een
counterargument?

Question 30

Contra connectionisme

Answer 30

Contra connectionisme
HD: Connectionisme lijkt een goed alternatief voor klassiek computationisme. Is er niets
tegenin te brengen?
Contra connectionisme: systematisch denken (StD: 80-82).
Systematiciteit is een belangrijke eigenschap van talige denken.
Een voorbeeld:
De Eifeltoren is groter dan de Martinitoren → De Martinitoren is kleiner dan de Eifeltoren.
Jan gaat op bezoek bij Piet; Piet gaat op bezoek bij Jan. Dit klopt niet.Als je eenheden op een bepaalde manier structureert, dan levert je dat betekenis op. Als je ze
op een andere manier structureert, dan heb je een andere betekenis.

Question 31

Fodor & Pylyshyn

Answer 31

Fodor & Pylyshyn
F&P: We vinden deze systematiciteit van het denken helemaal niet terug in de neurale
netwerken.
Dus kan dat geen goed model voor cognitie zijn. Het lijkt dus dat alle eenheden op een apart
stukje zitten. In het connectionisme is dit niet het geval. Het neurale netwerk is helemaal niet
systematisch, maar denken is dat wel.
HD: Is dit een goed tegenargument?

Question 32

Reactie Connectionisten

Answer 32

Reactie Connectionisten
Waarom denk je dat de realisatie dezelfde structuur moet hebben als de taal? Dit is een
empirische kwestie: laten we kijken of we talige connectionistische netwerken hebben die
deze systematiciteit vertonen.
Het was niet een sterk argument tegen het connectionisme dus.

Question 33

Contra connectionisme: Folk Psychologie verdwijnt

Answer 33

Contra connectionisme: Folk Psychologie verdwijnt
Een „die-hard‟ connectionist zal zeggen: “Opvattingen bestaan niet, neurale activiteit wel.”
(StD: 82). Opvattingen zijn representaties op de harde schijf, die allemaal een apart stukje van
de harde schijf innemen, dan klopt dat niet. Gedachten zijn geen losse dingen, maar zijn met
elkaar verbonden. Dat houdt in dat Folk Psychology niet juist kan zijn.

Question 34

Eliminativisme

Answer 34

Eliminativisme (StD: 82 e.v.)
De meest extreme versie van het connectionisme (die van de Churchlands) is een eliminatief
materialisme:
“[Folk psychology] zal geëlimineerd worden, zoals dat gebeurde met onware theorieën, en de
vertrouwde ontologie van common sense mentale toestanden zal verdwijnen zoals de stoïsche
pneumata, de alchemische essenties, flogiston, calorische vloeistof en de luminiferische
ether.” (Churchland 1979)

Question 35

Tegen de common sense

Answer 35

Tegen de common sense
Eliminativisme gaat geheel in tegen de common sense en niet te vergeten veel van de
psychologie als wetenschap. Het is een empirische vraag of de folk psychology (en de
wetenschappelijke psychologie?) vervangen zal worden door neurowetenschap. Dat is
afhankelijk van wat we ontdekken.

Question 36

conclusie en vooruitblik

Answer 36

Conclusie
Connectionisme is duidelijk biologisch realistischer dan de klassieke
AI/computerfunctionalisme / klassiek cognitivisme.
Connectionisme heeft het begin van een antwoord op het Chinese Kamer Argument;
Connectionisme lijkt echter wel eliminativisme te impliceren.
Vooruitblik
Connectionisme heeft niet de gedetailleerde en apart gelokaliseerde representaties zoals de
klassieke AI die had. Connectionisme accepteert echter nog wel de stelling dat om cognitie te
begrijpen er dus wel representaties nodig zijn (zoals we die in een PDP netwerk tegenkomen).
Ook maakt het gebruik van input, die vervolgens tot output verwerkt wordt. Connectionisme
zet haar geld echter wel heel erg eendimensionaal op de neurowetenschap (met een mogelijk eliminativisme als gevolg). Misschien dat we nog meer naar de biologie moeten kijken (wat
dan mogelijk laat zien dat neurowetenschap alleen nooit voldoende kan zijn);
Volgende keer: the embodied, embedded and extended mind.