re highly intelligent. To see how this lesson applies to Searle's case, consider a deliberately manufactured parallel to his argument and its supporting thought experiment. Axiom 1. Electricity and magnetism are forces. Axiom 2. The essential property of light is luminance. Axiom 3. Forces by themselves are neither constitutive of nor sufficient for luminance. Conclusion 1. Electricity and magnetism are neither constitutive of nor sufficient for light. Imagine this argument raised shortly after James Clerk Maxwell's 1864 suggestion that light and electromagnetic waves are identical but before the world's full appreciation of the systematic parallels between the properties of light and the properties of electromagnetic waves. This argument could have served as a compelling objection to Maxwell's imaginative hypothesis, especially if it were accompanied by the following commentary in support of axiom 3. "Consider a dark room containing a man holding a bar magnet or charged object. If the man pumps the magnet up and down, then, according to Maxwell's theory of artificial luminance (AL), it will initiate a spreading circle of electromagnetic waves and will thus be luminous. But as all of us who have toyed with magnets or charged balls well know, their forces (or any other forces for that matter), even when set in motion, produce no luminance at alL It is inconceivable that you might constitute real luminance just by moving forces around!" How should Maxwell respond to this challenge? He might begin by insisting that the "luminous room" experiment is a misleading display of the phenomenon of luminance because the frequency of oscillation of the magnet is absurdly low, too low by a factor of lOIS. This might well elicit the impatient response that frequency has nothing to do with it, that the room with the bobbing magnet already contains everything essential to light, according to Maxwell's own theory. In response Maxwell might bite the bullet and claim, quite correctly, that the room really is bathed in luminance, albeit a grade or quality too feeble to appreciate. (Given the low frequency with which the man can oscillate the magnet, the wavelength of the electromagnetic waves produced is far too long and their intensity is much too weak for human retinas to respond to them.) But in the climate of understanding here contemplatedthe 1860's-this tactic is likely to elicit laughter and hoots of derision. "Luminous room, my foot, Mr. Maxwell. It's pitch-black in there!" Alas, poor Maxwell has no easy route out of this predicament. All he can do is insist on the following three points. First, axiom 3 of the above argument is false. Indeed, it begs the question despite its intuitive plausibility. Second, the luminous room experiment demonstrates nothing of interest one way or the other about the nature of light. And third, what is needed to settle the problem of light and the possibility of artificial luminance is an ongoing research program to determine whether under the appropriate conditions the behavior of electromagnetic waves does indeed mirror perfectly the behavior of light. This is also the response that classical AI should give to Searle's argument. Even though Searle's Chinese room may appear to be "semantically dark," he is in no position to insist, on the strength of this appearance, that rule-governed symbol manipulation can never constitute semantic phenomena, especially when people have only an uninformed commonsense understanding of the semantic and cognitive phenomena that need to be explained. Rather than exploit one's understanding of these things, Searle's argument freely exploits one's ignorance of them. With these criticisms of Searle's argument in place, we return to the question of whether the research program of classical AI has a realistic chance of solving the problem of conscious intelligence and of producing a machine that thinks. We believe that the prospects are poor, but we rest this opinion on reasons very different from Searle's. Our reasons derive from the speCific performance failures of the classical research program in AI and from a variety of lessons learned from the biological brain and a new class of computational models inspired by its structure. We have already indicated some of the failures of classical AI regarding tasks that the brain performs swiftly and effiCiently. The emerging consensus on these failures is that the functional architecture of classical SM machines is simply the wrong architecture for the very demanding jobs required.
고도로 지능적입니다. 이 교훈이 설의 사례에 어떻게 적용되는지 알아보려면 설의 주장과 이를 뒷받침하는 사고 실험을 의도적으로 유사하게 만들어 보십시오. 공리 1. 전기와 자기는 힘이다. 공리 2. 빛의 본질적인 성질은 휘도이다. 공리 3. 힘은 그 자체로는 휘도를 구성하지도 않고 휘도를 위해 충분하지도 않다. 결론 1. 전기와 자기는 빛의 구성 요소도 아니고 빛의 충분 조건도 아닙니다. 이 주장은 1864년 제임스 클레르크 맥스웰이 빛과 전자기파가 동일하다고 제안한 직후에 제기되었지만, 빛의 특성과 전자기파의 특성 사이의 체계적인 유사성을 전 세계가 완전히 인식하기 전에 제기되었다고 상상해 보십시오. 이 주장은 특히 공리 3을 뒷받침하는 다음과 같은 설명이 곁들여졌다면 맥스웰의 상상력이 풍부한 가설에 대한 강력한 반론으로 작용할 수 있었을 것입니다. "막대 자석이나 전하를 띤 물체를 들고 있는 남자가 있는 어두운 방을 생각해 보십시오. 이 남자가 자석을 위아래로 움직이면 맥스웰의 인공 휘도(AL) 이론에 따라 전자기파가 퍼지는 원이 시작되고 따라서 빛을 발하게 될 것입니다. 하지만 자석이나 전하를 띤 공을 가지고 놀아본 사람이라면 누구나 잘 알겠지만, 자석이나 전하를 띤 공의 힘(또는 다른 어떤 힘도)은 움직이더라도 전혀 휘도를 생성하지 않습니다." 힘을 움직이는 것만으로 실제 휘도를 구성할 수 있다는 것은 상상할 수 없는 일입니다! 맥스웰은 이 도전에 어떻게 대응해야 할까요? 그는 자석의 진동 주파수가 터무니없이 낮기 때문에 "발광 방" 실험은 휘도 현상을 오해할 수 있다고 주장하면서 시작할 수 있습니다(lOIS의 계수만큼 너무 낮음). 이렇게 하면 맥스웰의 이론에 따르면 진동하는 자석이있는 방에는 이미 빛에 필수적인 모든 것이 포함되어 있기 때문에 주파수는 아무 관련이 없다는 성급한 반응을 이끌어 낼 수 있습니다. 이에 대해 맥스웰은 총알을 깨물고, 비록 등급이나 품질이 너무 미약해서 알아차리기 힘들지만 방이 실제로 휘도로 가득 차 있다고 정확하게 주장할 수 있습니다. (사람이 자석을 진동시킬 수 있는 주파수가 낮기 때문에 생성되는 전자기파의 파장이 너무 길고 강도가 너무 약해서 사람의 망막이 반응할 수 없기 때문입니다.) 그러나 1860년대의 이해 분위기에서는 이 전술이 웃음과 조롱을 불러일으킬 가능성이 높습니다. "불이 켜진 방, 내 발, 맥스웰 씨. 안이 깜깜하네요!" 안타깝게도 불쌍한 맥스웰은 이 곤경에서 쉽게 빠져나올 길이 없습니다. 그가 할 수 있는 것은 다음 세 가지를 주장할 뿐입니다. 첫째, 위의 주장의 공리 3은 거짓입니다. 직관적으로 그럴듯해 보이지만 실제로는 의문을 제기합니다. 둘째, 발광실 실험은 빛의 본질에 대해 어떤 식으로든 흥미로운 것을 보여주지 못합니다. 셋째, 빛의 문제와 인공 휘도의 가능성을 해결하기 위해 필요한 것은 적절한 조건에서 전자파의 동작이 실제로 빛의 동작을 완벽하게 반영하는지 확인하기 위한 지속적인 연구 프로그램입니다. 이것은 고전적인 인공지능이 설의 주장에 대해 내놓아야 할 답변이기도 합니다. 설령 설의 중국 방이 "의미론적으로 어두운" 것처럼 보일지라도, 사람들이 설명해야 할 의미론적 및 인지적 현상에 대해 상식적인 이해만 가지고 있는 상황에서 이러한 외관을 근거로 규칙에 따른 기호 조작이 결코 의미론적 현상을 구성할 수 없다고 주장할 수는 없습니다. 설의 주장은 이러한 것들에 대한 이해를 이용하기보다는 오히려 그것들에 대한 무지를 자유롭게 이용합니다. 설의 주장에 대한 이러한 비판을 바탕으로, 우리는 고전적 인공지능 연구 프로그램이 의식 지능 문제를 해결하고 생각하는 기계를 만들 수 있는 현실적인 가능성이 있는지에 대한 질문으로 돌아갑니다. 우리는 전망이 좋지 않다고 생각하지만, 설과는 매우 다른 이유로 이 의견을 고수합니다. 그 이유는 AI 분야의 고전적인 연구 프로그램의 구체적인 성능 실패와 생물학적 뇌에서 얻은 다양한 교훈, 그리고 그 구조에서 영감을 얻은 새로운 종류의 계산 모델에서 비롯됩니다. 우리는 이미 뇌가 신속하고 효율적으로 수행하는 작업과 관련하여 기존 AI의 몇 가지 실패를 지적한 바 있습니다. 이러한 실패에 대한 새로운 합의는 기존 SM 머신의 기능적 아키텍처가 요구되는 매우 까다로운 작업에 적합한 아키텍처가 아니라는 것입니다.