Making a Mind versus Modelling the Brain
In mijn archieven vond ik nog een samenvatting van een leuk artikel over de strijd tussen twee stromingen in de kunstmatige intelligentie. Tijd voor een post dus 
‘Making a Mind versus Modelling the Brain: Artificial Intelligence Back at a Branch-point.’ Van Hubert L. Dreyfus en Stuart E. Dreyfus, 1988.
In het artikel wordt uiteengezet dat er sinds de jaren 50 twee verschillende aanpakken van AI zijn. De symbolische en de (holistisch) neurologische. Voorstanders voor de eerste aanpak waren vooral Newell en Simon en later ook Minsky en Papert. Voor de tweede was het Rosenblatt die het startsein gaf met zijn perceptron.
De eerste school zag computers als een systeem om mentale symbolen te manipuleren. Newell en Simon zeiden dat een menselijk brein en de digitale computer, alhoewel totaal verschillend qua structuur en werking, twee instanties van hetzelfde ding waren; iets dat intelligent gedrag voortbracht door het manipuleren van symbolen met behulp van formele regels. Die filosofie, die liep van Descartes’ naturas simples tot de Tractatus Logico-Philosphicus van de vroege Wittgenstein, stelde dat er absoluut enkelvoudige primitieve elementen en logische relaties in een subject waren die ‘s werelds primitieve objecten en hun onderlinge relaties die de wereld opbouwden weerspiegelden. Newell en Simon verwerkten deze filosofie tot een empirische claim. AI zou volgens hen deze grondelementen en relaties vinden. Deze aanpak bestond dus uit de bestudering van de formele, logische, structuren die de computer de mogelijkheid gaven een probleem op te lossen.
Rosenblatts tegenoverstaande visie vond zijn oorsprong in de neurowetenschappen en volgde Hebbs principe: ‘What wires together fires together’. Rosenblatt beredeneerde dat intelligent gedrag te moeilijk was om te formaliseren. Daarom kon er volgens hem beter gezocht worden naar een automatisering waardoor een neuraal netwerk patronen leert onderscheiden en overeenkomstig reageren.De logische structuren die een eigenschap voortbracht waren niet belangrijk, maar het was interessanter om te bekijken wat voor systeem een bepaalde eigenschap kon voortbrengen.
(more…)