Возражения от следования правилам

Возможно, самое давнее внешнее возражение против ИИ состоит в том, что вычислительные системы всегда следуют правилам и поэтому неизбежно будут лишены ряда человеческих способностей, вроде креативности или гибкости. Во многих отношениях это самое слабое из внешних возражений, в частности из-за его явной нечеткости и неконкретности. В самом деле, на него можно легко ответить, сказав, в свою очередь, что на нейронном уровне человеческий мозг может быть вполне механичным и рефлекторным, но это никоим образом не препятствует креативности и гибкости на макроскопическом уровне. Конечно, оппонент опять-таки всегда может не согласиться с утверждением о механичности нейронного уровня, но в любом случае не видно хорошего аргумента в пользу тезиса о том, что вычислительная динамика на базовом каузальном уровне несовместима с креативностью и гибкостью на макроскопическом уровне.

Подобное возражение может подкрепляться неявным отождествлением вычислительных систем с символьными вычислительными системами: системами, производящими символьные манипуляции с высокоуровневыми концептуальными репрезентациями — в предельном случае, с системами, жестко выводящими заключения из посылок логики предикатов. Не исключено, что в этой области указанное возражение не лишено оснований, хотя даже это не очевидно. Но в любом случае класс вычислительных систем гораздо шире. К примеру, низкоуровневая симуляция мозга представляет собой некое вычисление, но не символьное вычисление того рода. Если говорить о промежуточном уровне, то к несимвольным вычислениям обращались коннекционистские модели в когнитивной науке. В этих случаях на каком-то уровне система может следовать правилам, но это напрямую не отражается на поведенческом уровне; и в самом деле, коннекционисты часто говорят, что их метод позволяет получить гибкость на высоком уровне из низкоуровневой механистичности. Как выразился Хофштадтер (Hofstadter 1979), уровень, на котором я мыслю, не обязательно совпадает с уровнем, на котором я существую^[185].