Техноморфные идеи могут изменить правила нашего мышления о нашем мышлении, а также показать, что простые правила могут избежать предсказуемости, подобной физике.
Мы видим своими идеями. А новые ярлыки для идей, такие как «техноморфные», могут изменить правила нашего мышления о нашем мышлении.
1. Технология - эта практическая магия - также предоставляет завораживающие метафоры, которые передают черты посредством «техноморфизма», своего рода обратного антропоморфизма.
2. У нас уже давно есть немаркированные техноморфные привычки: Вселенная работает как часы. Экономика подобна тонким часам. А эволюция, этот слепой часовщик, создает машины с «автоподзаводом».
3. Томас Гоббс считал, что разум также является механизмом, а мышление «это не что иное, как подсчет… добавление… вычитание». А Мишель де Монтень сказал, что мы все «снабжены… одинаковыми инструментами и инструментами… для размышлений».
4. Но наши ментальные инструменты не так уж похожи. Их аппаратное обеспечение может быть, но их обновляемое программное обеспечение сильно различается. Несобранная мудрость заключается в превращении разума в программируемый компьютер - нынче простой техноморфизм, недоступный Монтеню.
5. Технолог Кристофер Нгуен говорит, что передовые идеи и «лексикон машинного обучения» могут лучше пролить свет на наши собственные умственные инструменты. Например, пятислойная нейронная сеть может проиллюстрировать, как работает «человеческое воображение».
6. Нгуен напоминает нам, что инженерия может предшествовать науке. Изобретатели-мастера могут создавать машины до того, как появятся идеи, необходимые для объяснения того, почему они работают - например, паровые двигатели предшествовали термодинамике/энтропии. Нгуен надеется, что ИИ находится на стадии парового двигателя, предлагая «глубокие… научные подсказки», возможно, создавая полную тягу для совершенно новых направлений мысли.
7. Между тем, более простые метафоры разума как компьютера используются недостаточно. Выступая против ментальной модели «чистого листа», Стивен Пинкер говорит, что у нас есть общая «батарея эмоций, побуждений и способностей к рассуждению», которая может работать как «установка диска [или] переключение переключателя». Но эти техноморфные элементы должны включать компьютерные логические сценарии (если Х, то делай Y) и алгоритмы. Части разума - это чистые листы, ожидающие социальных сценариев, которые будут кодировать приобретенные правила.
8. Но правила могут стать непослушными. В отличие от физических сил, правила могут взаимодействовать непредсказуемо. И правила могут быть неуниверсальными.
9. «Правило 30» Стивена Вольфрама показывает, что непредсказуемое «апериодическое, хаотичное поведение» может быть результатом простых взаимодействий, управляемых правилами. Нужны новые инструменты помимо геометрии и алгебры. Правила и алгоритмы создают более богатые шаблоны.
10. Нгуен отмечает важность неуниверсальных правил (знание того, «когда правила не применяются»). Правила + их условия + обработка исключений=отличная модель для нашего неуклюжего, слабо организованного набора ментальных инструментов (которые включают в себя конструктивно противоречащие правила - см. максимизация против максимизации - и множество запускаемых Системой 1 сценариев, которые кодируют личные и культурные привычки - см. индивидуализм=программное обеспечение).
11. Очевидно, техноморфизм тоже может вводить в заблуждение. Человеческая память не похожа на аппаратную память или необработанное видео. Это неполно и ненадежно. Оливер Сакс отмечает, что «никакой механизм в уме или мозге» не гарантирует «правдивость… воспоминаний». А вот Даниэль Канеман («самый влиятельный психолог» из ныне живущих) путает счастье с показаниями полезности/удовольствия «гедонометра».
Глубокое обучение требует разумного использования техноморфных (и алгоритмических) идей.