Un colaborador importante de este artículo parece tener una estrecha relación con el tema. ( Septiembre de 2014 ) |
El problema de la conexión de los símbolos a la tierra es un concepto que se aplica en los campos de la inteligencia artificial , la ciencia cognitiva , la filosofía de la mente y la semántica . Aborda el desafío de conectar símbolos, como palabras o representaciones abstractas, con los objetos o conceptos del mundo real a los que hacen referencia. En esencia, se trata de cómo los símbolos adquieren significado de una manera vinculada al mundo físico. Se ocupa de cómo es que las palabras ( los símbolos en general) obtienen sus significados [1] y, por lo tanto, está estrechamente relacionado con el problema de qué es realmente el significado en sí mismo. El problema del significado está a su vez relacionado con el problema de cómo es que los estados mentales son significativos y, por lo tanto, con el problema de la conciencia : cuál es la conexión entre ciertos sistemas físicos y los contenidos de las experiencias subjetivas.
Según su artículo de 1990, Stevan Harnad expresa implícitamente algunas otras definiciones del problema de la conexión a tierra del símbolo: [2]
Para responder a la pregunta de si la fundamentación es o no una condición necesaria para el significado, se requiere una formulación del problema de la fundamentación del símbolo: el problema de la fundamentación del símbolo es el problema de cómo hacer que la "...interpretación semántica de un sistema de símbolos formales..." "... sea intrínseca al sistema, en lugar de simplemente parásita de los significados en nuestras cabezas..." "...en cualquier cosa menos otros símbolos sin significado". [2]
Según su artículo de 1990, Harnad establece la definición de un "sistema de símbolos" en relación con su problema de conexión a tierra de símbolos definido. Según la definición de Harnad, un "sistema de símbolos" es "... un conjunto de 'señales físicas' arbitrarias: rayas en papel, agujeros en una cinta, eventos en una computadora digital, etc. que son... manipulados sobre la base de 'reglas explícitas' que son... igualmente señales físicas y cadenas de señales". [2]
Como describe Harnad, el problema de la conexión a tierra de los símbolos se ejemplifica en el argumento de la Habitación China de John R. Searle, [3] la definición de "formal" en relación con los símbolos formales relativos a un sistema de símbolos formales puede interpretarse a partir del artículo de John R. Searle de 1980 "Mentes, cerebros y programas", en el que se describe el argumento de la Habitación China:
[...] todo lo que significa 'formal' aquí es que puedo identificar los símbolos enteramente por sus formas. [4]
Un referente es aquello a lo que se refiere una palabra o frase, a diferencia del significado de la palabra. [5] Esto se ilustra más claramente utilizando los nombres propios de individuos concretos, pero también es cierto para los nombres de tipos de cosas y de propiedades abstractas: (1) "Tony Blair", (2) "el primer ministro del Reino Unido durante el año 2004" y (3) "el marido de Cherie Blair" tienen todos el mismo referente, pero no el mismo significado.
En el siglo XIX, el filósofo Charles Sanders Peirce sugirió lo que algunos [¿ quiénes? ] piensan que es un modelo similar: según su modelo de signo triádico, el significado requiere (1) un intérprete, (2) un signo o representamen, (3) un objeto, y es (4) el producto virtual de una regresión y progreso sin fin llamado semiosis . [6] Algunos [¿ quiénes? ] han interpretado que Peirce aborda el problema de la fundamentación, los sentimientos y la intencionalidad para la comprensión de los procesos semióticos. [7] En los últimos años, la teoría de los signos de Peirce ha sido redescubierta por un número cada vez mayor de investigadores de inteligencia artificial en el contexto del problema de la fundamentación de los símbolos. [8]
No habría conexión alguna entre los símbolos escritos y los referentes previstos si no hubiera mentes que mediaran entre esas intenciones, a través de sus propios medios internos de captar esos referentes previstos. De modo que el significado de una palabra en una página no tiene fundamento. Tampoco serviría de nada buscarlo en un diccionario: si uno intentara buscar el significado de una palabra que no entiende en un diccionario de un idioma que no entiende, simplemente pasaría sin fin de una definición sin sentido a otra. Su búsqueda de significado no tendría fundamento. En cambio, el significado de las palabras que uno tiene en la cabeza —esas palabras que uno entiende— sí tiene fundamento. [ cita requerida ] Ese fundamento mental de los significados de las palabras media entre las palabras de cualquier página externa que uno lea (y entienda) y los objetos externos a los que esas palabras hacen referencia. [9] [10]
Otro sistema de símbolos es el lenguaje natural . [11] En papel o en una computadora, el lenguaje también es simplemente un sistema de símbolos formales, manipulable mediante reglas basadas en las formas arbitrarias de las palabras. Pero en el cerebro, cadenas de garabatos sin sentido se convierten en pensamientos significativos. Harnad ha sugerido dos propiedades que podrían ser necesarias para lograr esta diferencia: [ cita requerida ]
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Una propiedad de la que carecen el papel estático o, por lo general, incluso los ordenadores dinámicos y que el cerebro posee es la capacidad de identificar los referentes de los símbolos. Esto es lo que estábamos discutiendo antes y es a lo que se refiere el término hasta ahora indefinido "base". Un sistema de símbolos por sí solo, ya sea estático o dinámico, no puede tener esta capacidad (como tampoco la puede tener un libro), porque identificar referentes no es sólo una propiedad computacional (independiente de la implementación); es una propiedad dinámica (dependiente de la implementación).
Para que el sistema simbólico se encuentre enraizado, habría que aumentarlo con capacidades sensoriomotoras no simbólicas: la capacidad de interactuar de manera autónoma con ese mundo de objetos, eventos, acciones, propiedades y estados a los que sus símbolos son sistemáticamente interpretables (por nosotros) como referencia. El sistema tendría que ser capaz de identificar los referentes de sus símbolos, y sus interacciones sensoriomotoras con el mundo tendrían que encajar coherentemente con las interpretaciones de los símbolos.
En otras palabras, los símbolos deben estar conectados directamente con sus referentes (es decir, anclados en ellos); la conexión no debe depender únicamente de las conexiones que hacen los cerebros de intérpretes externos como nosotros. El sistema de símbolos por sí solo, sin esta capacidad de conexión directa, no es un candidato viable para ser lo que realmente está sucediendo en nuestro cerebro cuando pensamos pensamientos significativos. [12]
El significado como capacidad de reconocer instancias (de objetos) o realizar acciones se trata específicamente en el paradigma llamado "Semántica procedimental", descrito en varios artículos, incluido "Semántica procedimental" de Philip N. Johnson-Laird [13] y ampliado por William A. Woods en "Significado y vínculos". [14] Un breve resumen en el artículo de Woods dice: "La idea de la semántica procedimental es que la semántica de las oraciones del lenguaje natural se puede caracterizar en un formalismo cuyos significados se definen por procedimientos abstractos que una computadora (o una persona) puede ejecutar o sobre los que puede razonar. En esta teoría, el significado de un sustantivo es un procedimiento para reconocer o generar instancias, el significado de una proposición es un procedimiento para determinar si es verdadera o falsa, y el significado de una acción es la capacidad de realizar la acción o de decir si se ha realizado".
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La necesidad de fundamentación, en otras palabras, nos lleva desde el nivel de la prueba de Turing de amigos por correspondencia , que es puramente simbólica (computacional), a la prueba de Turing robótica, que es un híbrido simbólico/sensorial-motor. [15] [16] El significado se fundamenta en la capacidad robótica de detectar, categorizar, identificar y actuar sobre las cosas a las que se refieren las palabras y las oraciones (ver las entradas para Affordance y para Percepción categórica ). Por otro lado, si los símbolos (palabras y oraciones) se refieren a los mismos bits de '0' y '1', conectados directamente a sus implementaciones electrónicas, que un (¿cualquier?) sistema informático puede manipular fácilmente (y por lo tanto detectar, categorizar, identificar y actuar sobre ellos), entonces incluso los sistemas informáticos no robóticos podrían decirse que son "sensorial-motores" y, por lo tanto, capaces de "fundamentar" símbolos en este estrecho dominio.
Categorizar es hacer lo correcto con el tipo correcto de cosa. El categorizador debe ser capaz de detectar las características sensoriomotoras de los miembros de la categoría que los distinguen de los no miembros de manera fiable. Estos detectores de características deben ser innatos o aprendidos. El aprendizaje puede basarse en la inducción de ensayo y error, guiada por la retroalimentación de las consecuencias de la categorización correcta e incorrecta; o, en nuestra propia especie lingüística, el aprendizaje también puede basarse en descripciones o definiciones verbales. La descripción o definición de una nueva categoría, sin embargo, solo puede transmitir la categoría y fundamentar su nombre si las palabras en la definición son en sí mismas nombres de categorías fundamentados [17] . Según Harnad, en última instancia, la fundamentación tiene que ser sensoriomotora, para evitar la regresión infinita. [18]
Harnad señala así la conciencia como una segunda propiedad. El problema de descubrir el mecanismo causal para escoger con éxito el referente de un nombre de categoría puede en principio ser resuelto por la ciencia cognitiva. Pero el problema de explicar cómo la conciencia podría desempeñar un papel "independiente" al hacerlo es probablemente insoluble, salvo so pena de caer en el dualismo telequinético . Tal vez la base simbólica (es decir, la capacidad robótica de TT) sea suficiente para asegurar que el significado consciente esté presente, pero también puede ser que no. En cualquier caso, no hay forma de que podamos esperar ser más sabios, y ese es el punto metodológico de Turing. [19] [20]