Düşünce Dili Hipotezi, Yapay Zekâya Alternatif Olarak
Makale, Düşünce Dili hipotezini mevcut yapay zekâ yaklaşımlarına temel bir alternatif olarak ele almaktadır. Teori of Active Perception (TAPe) çerçevesinde çalışan yazarlar, bu biyolojik temelli yaklaşımın bilgisayar görüşünde en son teknoloji modellerden daha iyi performans gösterdiğini iddia etmektedir. TAPe'nin sembolik, beyinden ilham alan işleme sürecini, yapay zekânın devasa veri ve hesaplamaya dayalı yaklaşımıyla karşılaştırmaktadır.
Bu makale, Jerry Fodor'un 1970'lerde ortaya attığı Düşünce Dili hipotezini modern yapay zekâ yaklaşımlarıyla karşılaştırmaktadır. Yapay zekânın, başarılarına rağmen zeki olmadığını ve asla olmayacağını savunmaktadır; çünkü yapay zekâ, sonraki kelimeyi tahmin etme ve geri yayılım gibi kaba kuvvet istatistiksel yöntemlere dayanmakta ve biyolojik bir temelden yoksundur. Yazarlar, doğuştan gelen görsel algı mekanizmalarını (nokta ve çizgi detektörleri) düşüncenin temel öğeleri olarak modelleyen kendi Aktif Algı Teorisi'ni (TAPe) öne sürmektedir. TAPe'nin, geleneksel yapay zekâdan temel olarak farklı yöntemler kullanarak, bilgisayar görüşünde en son teknoloji ürünü modellere kıyasla üstün performans elde ettiğini iddia etmektedirler. Metin, yapay zekânın biyolojiden nasıl uzaklaştığını, Hopfield ağları ve Hinton'ın çalışmalarını soyutlamaya doğru atılan adımlar olarak örnek göstererek izlemektedir. TAPe'nin, beynin kendi sembolik işleme sürecini ("dil matematiği" ve bitlerin aksine "T-bitleri" olarak adlandırdıkları) taklit ederek bilişi modellemek için daha gerçekçi bir yol sunduğunu öne sürmektedir.
Kaynak: Хабр — Data Mining —
orijinal