Algemeen Jacques Ellul Günther Anders Lewis Mumford Herbert Marcuse Andrew Feenberg Wiebe Bijker Algemeen Luddieten Wapentuig als voorbeeld Transport Radio en televisie Internet Artificiële intelligentie Algemeen Hypermedia en hypertext Informatieovervloed Privacy Spionage, inlichtingendiensten Cyberoorlog Hackers Algemeen Het schrift Boeken en tijdschriftenIncididunt nisi non nisi incididunt velit cillum magna commodo proident officia enim.
Margaret A. BODENDe rol van Charles Babbage (1791-1871) in de geschiedenis van de cognitieve wetenschappen en de computer is wat overschat. Hij liep met zijn machines wel vooruit, maar beïnvloedde de ontwikkelingen niet.
Babbage was niet bezig met ideeën over 'mind', het modelleren van de geest e.d. Dat wil ze in dit hoofdstuk eerst duidelijk maken, alvorens door te gaan met de lijn van haar verhaal.
Eerst volgt een levensbeschrijving van de wiskundige en ingenieur.
"Babbage’s most widely read book, which influenced both Karl Marx and John Stuart Mill, was On the Economy of Machinery and Manufactures (Babbage 1832/1835; Hyman 1982, ch. 8). This discussed the organization of a factory or other large institution."(134)
"It gave a general recommendation of the division of labour, illustrated (for example) by nine eye-opening pages on the manufacture of pins (Hyman 1989: 132–40). In addition, the book included detailed recommendations on costing and marketing; on industrial relations and profit sharing; on ‘clocking-in’, for which he invented a suitable machine; and on the application of science in industry. One chapter, later published separately, advised on how to invent machinery, and how to combine machine tools for manufacturing purposes. He foresaw a time when machines would take over the basic repetitive tasks, while the human workers concentrated on ‘‘mental’’ labour."(135)
Dan wordt Babbage' Difference Engine besproken (de oorspronkelijke machine DE1 zelf is nooit gebouwd; wel een kleinere versie ervan DE2) en vervolgens zijn 'Analytical Engine' (ook nooit gebouwd). De DE kon alleen rekenen, de AE kon ook met algebra overweg.
"It [de AE] was extremely general, for it could find the value of almost any algebraic function. This generality alone would make it interesting to us, not least in the light of Alan Turing’s work on universal machines. But its interest is greatly increased by the fact that in essence it was a general-purpose, program-controlled, digital, symbol-manipulating computer that included many specific features found in modern machines.
Although general-purpose in essence, the Analytical Engine was designed to deal only with numbers."(143)
Het programma werd verschaft met ponskaarten (naar Jacquard 's weefgetouw; Vaucanson), al werd het dus niet intern opgeslagen.
"The Engine’s cards had three main purposes. Some stored the numerical value of a constant (a number of up to fifty digits). Some represented a variable (determining the column on which the number would be placed). And some defined the operations to be performed (addition, division, etc.). Several operational cards could be combined and treated as a unit, allowing for repetitive looping and nested subroutines.
There was a separate 'store' and 'mill', for numbers being held and numbers being worked on. As in the Difference Engine, there was a facility for making (inoperative) 'memoranda' reminding the user of what was going on. And there was even a way of ensuring self-correction if some of the number wheels were set to wrong figures during the calculation (Buxton 1880: 249–50)."(143-44)
"The vocabulary of computer science wouldn’t be coined until over a century later. But Babbage’s cogwheel design for the Analytical Engine had exemplified a wide range of computational phenomena that are implemented electronically today.
It’s clear from the quotations given above that these included programmed control; stored programs (in the sense previously remarked); data and operations; central processor; memory store; addressing; hierarchically nested subroutines; microprogramming; looping; conditionals; and comments."(145)
Nergens heeft Babbage ooit geschreven dat zijn machines konden denken of andere psychologische beelden voor zijn machines gebruikt. Wel had hij er over dat ze de geest konden assisteren bij bepaalde operaties als rekenen. Een en ander geldt ook voor Ada Lovelace, Babbage' vertrouwelinge en assistente.
"In short, Babbage didn’t believe he’d taught wheelwork to think. Nor, despite a still-widespread assumption to the contrary, did he imagine that wheelwork might have anything to teach us about our own thinking. In that sense, he was irrelevant to cognitive science.
Some people would argue, however, that he merits mention in the history of the field in virtue of his role in the invention of computers—without which, cognitive science wouldn’t exist. After all, it was he—or so this claim goes—who started us on the road to general-purpose computing. Before we can weigh that argument, we first need to consider briefly how it was that today’s machines came on the scene."(151/152)
Om het perspectief op Babbage wat helderder te krijgen schildert Boden vervolgens in het heel kort de ontwikkeling van de computer.
Konrad Zuse (1910–95) maakte in Berlijn de Z3 en noemde dat een Babbage-machine, al was die niet gebaseerd op Babbage' werk. Deze machine gebruikte elektrische schakelaars en mechnische onderdelen, werkte binair ipv decimaal, en werkte niet met optellen maar met logische poorten. Zuse maakte ook een logische programmeertaal ('Plankalkül') en was zich bewust van de mogelijkheden van niet-numeriek rekenwerk door zijn Z3. Desondanks hield ook hij zich niet bezig met het modelleren van de geest of met andere psychologie.
Howard Aiken (1900-1973) bouwde in 1944 de Harvard Mark I, maar dat was geen 'general purpose' computer. Los van de Z3 was de eerste computer die dat was de Manchester Mark I, or MADM (Manchester Automatic Digital Machine) in 1948, gebouwd door een team rondom Frederick Williams en Thomas Kilburn en gebaseerd op werk van Maxwell Newman (1897-1984) en Turing.
"The programs for the Manchester machine were written by a number of people, including the mother and father of Tim Berners-Lee, inventor of the World Wide Web (Berners-Lee 2000: 3), and Turing himself. Turing was employed for a while as MADM’s software writer—officially, as ‘‘deputy director of the Computing Machine Laboratory’’."(156)
Maar die waren uiterst wiskundig en dus was het programmeren van de machine alleen mogelijk wanneer je de machine door en en door kende. Gemakkelijker en bruikbaarder was de EDSAC van 1949. Turing verrichte overigens nog veel meer praktisch en theoretisch werk rondom computers in de periode voor, tijdens en na WOII.
"In short, much of the early British work on computing was either deliberately suppressed or circulated only narrowly. Small wonder, then, that the contribution of Turing and his British colleagues to the invention of the modern computer — as opposed to the notion of formal computation — isn’t always recognized, especially outside the UK. As we saw in Chapter 1.iii.f, a US President recently claimed the computer for America—and he’s not alone in this illusion."(160)
"By contrast, von Neumann’s ‘Draft Report on the EDVAC’ (von Neumann 1945) was circulated fairly widely, though not officially published, as soon as it was written in June 1945. (Turing was one of the first people outside the USA to see a copy)
Although MADM would be the first functioning example of a stored-program general-purpose electronic computer (EDVAC’s debut was in 1951), von Neumann’s document was the first ‘published’ account of such a machine. It was part-inspired by the ideas of McCulloch and Pitts, who in 1943 had described neural nets in logical computational terms. And it was largely inspired, too, by Turing’s 1936 paper (4.i). Indeed, von Neumann repeatedly emphasized that the fundamental conception was Turing’s. Even so, "Many books on the history of computing in the U.S. make no mention of Turing," probably because — despite internal evidence that its ideas had been used — there was no explicit reference to ‘On Computable Numbers’ (A. M. Turing 1936) in the EDVAC Report (p. 10)."(160-61)
Wat betreft de invloed van Babbage op deze ontwikkeling van moderne computers blijven de meningen verdeeld. Maar het lijkt er toch op dat Babbage weliswaar een - heel originele - voorloper was, maar weinig had op de mensen 100 jaar later.
Tot aan 1930 was het ketterij om te denken dat hetzelfde type wetenschappelijke theorie processen kon verklaren van zowel de geest als in geestachtige artefacten ("in both minds and mindlike artefacts" - 168)
Niemand had tot die tijd nog het idee geopperd dat geest - als iets anders dan materie - geconceptualiseerd kon worden in termen gebaseerd op machines. Maar vanaf ongeveer 1940 kwam daar verandering in door de logica van de computerwetenschappen en de fysiologie zoals beschreven in cyberrnetica.
Alan Turing was met name een wiskundige. Hij vond dat 'minds' en 'computing machines' dezelfde algemene soort formele operaties verichten. Hij maakte zich ook nuttig als cryptoloog.
In 1936 beschreef hij het bewijs - en bevestigde daarmee Babbage - dat een abstracte volledig deterministische machine alles zou kunnen berekenen wat er te berekenen viel (later aangeduid met 'Turing machine'). Rekenen ("computation") wordt daarbij gezien als een set van transformatieregels die door een fysieke machine konden worden uitgevoerd.
"In his paper, Turing conjectured that a statement is decidable if and only if there exists a definite method for computing it. And ‘‘computation’’ and ‘‘definite method’’ (i.e. algorithm) were, for the first time, precisely defined.
In addition, he proved that some statements aren’t decidable in this sense, and that some numbers aren’t computable—even though they can be mathematically defined. (Hilbert’s hunch assailed a second time.) In particular, whether or not any given statement is decidable (computable) is not itself decidable: the goal motivating the Entscheidungs-problem is unattainable. It follows—though he didn’t say so, for computers weren’t yet on the horizon —that there’s no general way of knowing, for just any computer program, that it will eventually halt."(174)
Het is onduidelijk of Turing er meteen ook een echte machine bij wilde denken. Dat kwam later toen hij electronica leerde en de ACE ontwierp. Ook de MADM was gebaseerd op zijn theorie.
In 1936 was een 'computer' nog een mens die rekenwerk verrichte. Dat zie je aan Turing's tekst. En hij ziet hier zeker nog niet de "mind as a machine".
"In sum, he certainly thought that much, perhaps even most, of what the mind does could be done by a Turingmachine. But he allowed for the possibility that somemental powers may lie beyond such machines."(179)
In 1947 dacht hij daar anders over. In een paper dat pas in 1969 werd gepubliceerd heeft hij het over zelf-lerende neurale netwerken en over de mogelijkheid van intelligente, denkende machines met kunstmatige hersenen die mensen kunnen nadoen.
"In other words, the body is the causal ground of thinking, so body-mimicking artefacts could think."(180)
Later gaat hij nog verder:
"In 1950 he published a paper in Mind, in which he argued that there’s no philosophical reason for denying the possibility of intelligent machinery (A. M. Turing 1950). If a computer artefact were to show performance indistinguishable from that of a human being, he said, we’d have no good reason for denying that it was really thinking, and really conscious."(181)
"More relevant here, the Mind paper explicitly suggested that even the highest flights of human thought — not only reason, but also creative imagination — could be achieved by a computer."(181)
Dit is het artikel met de Turing Test.
"However, to say that Turing believed the mind to be a Turing machine isn’t to say just which Turing machine he believed it to be."(181)
[Tot dusver zie ik Turing alleen maar zeggen dat machines net zo intelligent kunnen presteren als mensen, specifiek de menselijke geest. Dat is niet hetzelfde als zeggen dat de menselijke geest een intelligente machine is. De richting is verschillend. Toch draait Boden Turing in die richting.]
"In other words, Turing wasn’t doing computational psychology — nor even psychological AI. His use of computers (the Bombes, MADM, and ACE) tried to get the machines to do something reliably (code cracking, long division . . . ), not to model the way in which people do it. His remarks about simulating the brain were programmatic, not neurophysiologically detailed. And his philosophically provocative arguments about machine intelligence, including his discussion of the Turing Test, said almost nothing specific about just how human intelligence works.
In short, this was mind as machine only in a very general sense. It was necessary for the cognitive revolution, but not sufficient. Turing was propounding what John Searle (1980) would later call 'strong AI', the thesis that a suitable AI system would actually be intelligent. But he wasn’t seriously doing 'weak AI', which uses AI programs to clarify and develop specific psychological theories."(182)
Dit onderdeel gaat over McCulloch (1889-1969), die psychologie / psychiatrie, logica en neurofysiologie samen bracht. McCulloch zag de geest wel als een machine.
"When McCulloch said, "Everything we learn of organisms leads us to conclude not merely that they are analogous to machines but that they are machines", the mind was explicitly included:
Brains are a very ill-understood variety of computing machines. Cybernetics has helped to pull down the wall between the great world of physics and the ghetto of the mind."(182)
Maar juist in dat citaat worden 'brains' en 'mind' weer gelijkgeschakeld. De materie vormt de machine, het menselijk lichaam dus. Maar niet de geest als je die ziet als anders dan de materie. En dat was een essentieel punt zoals Boden zelf eerder aangaf. Er wordt met andere woorden niet erg voorzichtig met taal omgegaan. Dat is verwarrend en elk standpunt aanvechtbaar. Boden is hier dus slordig.
McCulloch speelde een heel stimulerende rol. Hij co-publiceerde drie klassiek geworden artikelen (1943, 1947 en 1959), altijd met Walter Pitts (1923-1969). Zijn interesse lag in de 30-er jaren al bij het fysiologische substraat van kennis, onderscheiden van invloeden uit de omgeving. Hoe kunnen we universalia kennen? Wat dan natuurlijk betekent: Hoe kunnen onze hersenen universalia kennen of patronen onderscheiden?
"But the difference between the 'if–then' of logic ('material implication') and the 'if–then' of English was more embarrassing. Even today, nearly a century after Principia, the relation between these two isn’t clear. Nor is the logic of psychological verbs. (These problems set tough challenges for natural language processing, and for logicist AI in general)."(187)
Ondanks dit soort problemen floreerde het logicisme in de Angel-Saksische filosofie als een reactie op het idealisme van Tomas Green (1836-1882), Francis Bradley (1846-1924) en John McTaggart (1866-1925). Maar de kritiek kwam al gauw in de lijn van Moore en Wittgenstein II. En die werd weer gebruikt door Dreyfus om de uitgangspunten van de Ai te bekritiseren.
Bespreking van A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity (W. S. McCulloch and Pitts 1943). Veel zwakheden in de theorie en veel te ingewikkeld uitgewerkt (invloeden van Carnap op de notatie etc.). Von Neumann pikte het later op en daardoor kreeg het toch bekendheid.
Norbert Wiener en Julian Bigelow (1906-2003) - beiden lid van de biomathematische groep van Rashevsky - attendeerden Von Neumann op het artikel van Culloch-Pitts, die er in het kader van computers wel wat mee kon.
"The architecture of the most widely used modern computer was designed accordingly. McCulloch and Pitts’ brain-inspired definitions of logical functions were embodied in electronic circuitry as and-gates, or-gates, and the like."(196)
"In short, von Neumann’s use of their ideas made it even clearer than it was already (in regard to MADM and the other early computers discussed in Chapter 3.v) that computers aren’t mere number-crunchers, but general-purpose symbol-manipulating machines. That’s why they seemed so promising, to early cognitive scientists interested in simulating (and explaining) thought."(197)
In het artikel van McCulloch-Piits was de materiële ondergrond voor de berekeningen irrelevant. Von Neumann zag dat ook zo: het ging om de abstract gedefinieerde 'rekeneenheden' en niet om de hardware waarmee die drekeneenheden werkten. Voor hem hoefde dat dus geen electronica te zijn.
"In sum, the abstractness (in this second sense) of McCulloch and Pitts’ networks was significant. It licensed von Neumann to design electronic versions of them. It allowed him, when doing so, to ignore ‘‘detailed radio frequency electromagnetic considerations’’. It permitted computer scientists, including AI workers, who followed him to consider software independently of hardware. It enabled psychologists to focus on mental (computational) processes even while largely ignorant of the brain. And it led to functionalism in the philosophy of mind and cognitive science."(198)
Cybernetica gaat over circulair-causale sytemen, dat zijn systemen die zichzelf reguleren: informatie over de resultaten van de activiteiten van het systeem wordt terug gevoed (feedback) aan het systeem om de oorspronkelijk activiteit te laten ophouden of te laten voortduren of te wijzigen.
Het idee achter 'informational feedback' bestond al langer (sinds 1860 bv. in de biologie, maar al eerder waren er 'feedback devices' in automata en andere apparaten). JC Maxwell (1831-1879) zette een en ander in 1868 om naar wiskundige vergelijkingen.
Cybernetica betreft al sinds Wiener zowel organismen als apparaten.
"Cybernetics is relevant to cognitive science because it was a self-consciously interdisciplinary project that studied organisms as well as artefacts, and took ‘man as machine’ as covering mind as well as body."(200)
"Moreover, cyberneticians on both sides of the Atlantic were interested in the social/psychological aspects of man–machine systems. Besides the pioneering experimental research done in Cambridge, England, this topic was highlighted in Wiener’s non-technical book The HumanUse of Human Beings (1950)."(200)
McCulloch was ook op dit terrein bijzonder stimulerend en stond aan de basis van internationale meetings ('Macy conferences') van 1944-1953. Hij werd dan ook de eerste voorzitter van de American Cybernetics Society.
"This emphasis on the life sciences was one factor distinguishing cybernetics from the closely related approach of Ludwig von Bertalanffy’s (1901–72) general systems theory, developed at much the same time (von Bertalanffy 1933/1962, 1950)."(201)
De relatie tussen cybernetica en computerwetenschappen was in het begin vanzelfsprekend en zonder problemen, maar geleidelijk aan gingen de neurofysiologische en de informatietheoretische benaderingen uiteen lopen.
"Similarly, Claude Shannon’s (1916–2001) information theory — his M.Sc. dissertation! — was a core intellectual resource for cybernetics, but was based in Boolean logic (Shannon 1938). When Turing showed Shannon his own paper in 1943, they agreed that their approaches had been essentially alike. Rashevsky encouraged formal theoretical approaches in general, and included both statistical and logical models of the nervous system in his Bulletin of Mathematical Biophysics. And von Neumann, whose digital computer made logical programming possible, worked also on probabilistic parallel networks, and studied self-organization in organisms and artefacts. Nevertheless, the two approaches were potentially divergent — and they soon diverged, as we’ll see in Section ix."(202)
Een en ander heeft ook te maken met hoe 'informatie' werd opgevat. Shannon hield zich niet bezig met betekenis, maar abstraheerde daarvan.
"But the fundamental notions of 'information', 'messages', and 'decisions' didn’t imply meaning. Cybernetic theories didn’t specify conceptual or propositional content."(205)
"This flight from meaning and subjectivity has a lot to answer for: it became an important source of the structuralist and deconstructionist assaults on humanism that originated in France in the 1970s. But that was still to come. The main point here is that mid-century cybernetic psychology rarely represented specific meanings in its theories. That’s one reason why the symbolic-AI alternative, when it sprouted in the mid-1950s, seemed — to many psychologists — to be more promising."(205)
Interessante mensen: Gregory Bateson (1904-1980) (psychologie en pschiatrie), en met name A. Gordon Pask (1928-1997) die zijn tijd ver vooruit was.
Los van de cybernetica bedacht Kenneth Craik (1914-1945) soortgelijke dingen. Hij hield zich met nogal filosofische vragen bezig.
Die betroffen bijvoorbeeld de aard van representatie van waarnemingen e.d. in de hersenen, de vraag hoe onze hersenen de werkelijkheid modelleren of symboliseren. De Ratio Club liet zich bv. door Craik inspireren in hun gedachten over hersenen en geest. Horace Barlow is een voorbeeld.
(Wordt vervolgd)