Sztuka Programowania: Wpływ informatyki na filozofię

Sztuka Programowania: Wpływ informatyki na filozofię

Czy system złożony z kotów, myszy i sera mógłby uzyskać samoświadomość?
Czy aplikacji komputerowej bliżej jest do młotka, czy do magicznej różdżki?
Czy stworzone przez nas komputery zmieniają również nas samych?
Czy żyjemy fizycznie czy jako symulacja?

Tekst: Jakub Jernajczyk
Ilustracje z zasobów Stock.Adobe.com

W artykule „Filozoficzne i matematyczne źródła informatyki” omawiałem jak dwie klasyczne dyscypliny nauki: matematyka i filozofia, przyczyniły się do powstania fundamentów informatyki. Kiedy ta nowa dyscyplina wyszła z wieku niemowlęcego, szybko zaczęliśmy obserwować jej dynamiczny rozwój, przejawiający się wpływem na niemal wszystkie obszary ludzkiej aktywności, w tym także na większość dyscyplin naukowych. Ten znaczący wpływ obserwujemy również w obszarze matematyki i filozofii – nauk, z których informatyka się wyłoniła.
Niniejszy artykuł w całości poświęcony jest wpływowi, jaki informatyka wywarła na filozofię. Najpierw dokonujemy przeglądu kilku problemów filozoficznych pojawiających się w centrum samej informatyki. Później zaś przyglądamy się szerszym zagadnieniom filozoficznym, które wynikają z dynamicznego rozwoju informatyki i jej bezdyskusyjnego wpływu na życie społeczne. Z uwagi na ograniczoną objętość artykułu oraz jego popularnonaukowy charakter, wybrane zagadnienia nie mogą zostać omówione w sposób wyczerpujący. Zainteresowanych czytelników odsyłam do literatury, zamieszczonej na końcu tekstu.

Zagadnienia filozoficzne w informatyce

Problemy natury filozoficzno-metodologicznej ujawniają się już na samym początku. Zadajemy pytanie: Czym jest informatyka? Różni autorzy, w zależności od przyjętej perspektywy oraz praktyki badawczej, proponują odrębne, często wykluczające się odpowiedzi. Wśród częściej pojawiających się określeń informatyki, wymienić należy: naukę o komputerach (w świecie anglojęzycznym przyjęta jest nazwa computer science), naukę o algorytmach, naukę o strukturach i procesach dyskretnych, naukę o przetwarzaniu informacji, czy też o samej informacji [zob. Murawski, s. 9; Harel, s. 11]. Dwa ostatnie określenia rezonują wyraźnie ze stosowanym w Polsce (podobnie jak m.in. we Francji) terminem informatyka. Samo pojęcie informacji wyznacza bardzo szeroki obszar rozważań w nauce i filozofii. Dość rzec, że zasadniczo rozróżniamy dwa sposoby rozumienia informacji: pierwsze ujęcie jakościowe, pozostające w zgodzie z jej rozumieniem potocznym, w którym informacja oznacza wiadomość bądź przekaz oraz drugie ujęcie ilościowe, wedle którego, w duchu koncepcji Shanona, informacja jest miarą możliwych stanów pewnego układu, wyrażaną np. w bitach. I właśnie to drugie, abstrakcyjne, oderwane od samej treści i jej znaczenia, ujęcie informacji odgrywa istotną rolę w nauce, w szczególności w informatyce.
Inne pytanie z zakresu metodologii nauk dotyczy tego, czy informatyka, podobnie jak matematyka, ma charakter dedukcyjny, czy może jest nauką empiryczną? Choć teoretyczne podstawy informatyki zrodziły się na łonie matematyki, w wielu aspektach nie dysponuje ona narzędziami o takim samym stopniu ścisłości. Z wyjątkiem bardzo prostych aplikacji, w większości przypadków współczesne programy są wyjątkowo złożone, nieliniowe i same modyfikują swoją strukturę podczas działania. W związku z tym nie istnieją metody orzekania o pełnej poprawności programu komputerowego, które odpowiadałyby matematycznemu rozstrzygnięciu poprawności danego twierdzenia poprzez jego dowód. W informatyce możemy mówić raczej o względnej poprawności bądź prawdopodobnej poprawności programu. W tym sensie zbliża się ona do nauk empirycznych, w ramach których o zjawiskach i procesach orzekać można na podstawie doświadczenia (a posteriori),
z pewnym tylko prawdopodobieństwem [zob. Eden].
W odniesieniu do wielu podstawowych pojęć informatyki sformułować można również pytania o charakterze ontologicznym, dotyczące ich istoty oraz sposobu istnienia. Dobrym przykładem jest program komputerowy, który możemy rozumieć jako sam abstrakcyjny kod, jako fizyczny zapis tego kodu oraz jako aktywny proces, będący efektem realizacji kodu. Która z tych form jest najistotniejsza? Czy pozostałe formy można zredukować do jednej? Ponadto, w jaki sposób obiekty wirtualne, takie jak aplikacje czy strony internetowe, różnią się od obiektów realnych (takich jak osoby bądź przedmioty fizyczne) oraz od obiektów fikcyjnych (takich jak postaci i przedmioty z baśni)? Są to przykłady poważnych pytań filozoficznych, na które często nie sposób udzielić prostej odpowiedzi [zob. Stacewicz&Skowron].

Obliczalność i hiperobliczalność

Jednym z fundamentalnych problemów filozofii informatyki jest zagadnienie obliczalności. Wedle słynnej hipotezy Churcha-Turinga, każda funkcja obliczalna przez człowieka może zostać wyrażona w postaci efektywnego algorytmu, który z kolei da się rozwiązać za pomocą uniwersalnej maszyny Turinga. O tym czym jest maszyna Turinga pisałem w artykule „Filozoficzne i matematyczne źródła informatyki”, gdzie wyjaśniałem też, że każdy problem obliczeniowy, który można rozwiązać przy pomocy współczesnych komputerów, można też rozwiązać przy pomocy takiej abstrakcyjnej maszyny. Maszyna Turinga wyznacza więc paradygmatyczne granice możliwości obliczeniowych współczesnych komputerów. Istnieją jednak problemy, dla których nie można wskazać algorytmów prowadzących do ich rozwiązania. Tego typu problemy określa się mianem nieobliczalnych bądź nierozstrzygalnych. Co więcej, okazuje się, że większości problemów, z którymi bez trudu radzi sobie nasz mózg, nie potrafimy przedstawić w postaci algorytmu, a co za tym idzie, w ujęciu współczesnej informatyki, problemy te mają charakter nieobliczalny [zob. Ifrah, s. 801-802].
Zdaniem wielu badaczy ludzki mózg również jest maszyną, ale maszyną, która znacznie przekracza możliwości maszyny Turinga (a więc i współczesnych komputerów) i potrafi rozwiązywać problemy nieobliczalne. W związku z tym powstało pojęcie hiperobliczalności – nowego typu obliczeń, który przekraczałby ograniczania modelu klasycznego [zob. Syropoulos]. W ramach badań nad hiper obliczalnością rozpatruje się kilka obiecujących ścieżek, między innymi algorytmy ewolucyjne, samouczące się sieci neuronowe, obliczenia kwantowe czy też modele maszyn nieskończonościowych, które mogłyby wykonywać nieskończenie wiele działań w skończonym przedziale czasu (np. z uwzględnieniem działania takich obiektów kosmicznych jak czarne dziury). Ponieważ punktem odniesienia dla badań nad hiperobliczalnością jest działanie ludzkiego mózgu, w naturalny sposób wyłania się tu pytanie o możliwość sztucznego odtworzenia umysłu.

Sztuczna inteligencja

Jednym z fundamentów badań nad sztuczną inteligencją jest praca Alana Turinga z 1950 roku, pt. „Maszyny liczące a inteligencja”, w której przedstawił on zasady „gry imitacyjnej”, nazwanej później testem Turinga. Celem gry jest przeprowadzenie rozmowy za pomocą zdalnej komunikacji, w której osoba pytająca, na podstawie udzielanych odpowiedzi nie będzie w stanie odróżnić komputera od żywej osoby. Turing przewidywał, że do 2000 roku możliwości komputerów wzrosną do tego stopnia, że pytający nie będzie miał więcej niż 70% szans na poprawne zidentyfikowanie rozmówcy w trakcie 5-minutowej wymiany zdań [zob. Turing, s. 153]. Dla wielu entuzjastów sztucznej inteligencji zdanie testu Turinga stało się podstawowym kryterium oceny i wyznacznikiem badań prowadzonych w tym obszarze (chociaż sam Turing uważał pytanie „Czy komputer może myśleć?” za niewarte rozważania).
W 1980 roku filozof John R. Searle sformułował słynny eksperyment myślowy, zwany chińskim pokojem, w którym dowodził, że zdanie testu Turinga nie może mieć charakteru rozstrzygającego w kwestii istnienia silnej sztucznej inteligencji, czyli takiego typu SI, w którym odpowiednio zaprogramowany komputer myśli, rozumie i jest samoświadomy w stopniu nie mniejszym niż człowiek. W miejsce komputera z testu Turinga Searle wstawił człowieka, któremu zadawane są pytania w nieznanym mu języku chińskim. Ma on przy sobie słownik z chińskimi symbolami oraz podręcznik z zestawem instrukcji, tłumaczących w jego ojczystym języku jak należy poprawnie odpowiadać na zadawane pytania. Po pewnym czasie, posługując się tymi narzędziami, człowiek ów może odpowiadać na pytania za pomocą chińskich symboli z niemal stuprocentową skutecznością. Nie oznacza to jednak, że rozumie on cokolwiek z języka chińskiego. Po prostu posiada umiejętności manipulowania symbolami według danej instrukcji, podobnie jak komputer, który postępuje „bezmyślnie”, zgodnie ze swym oprogramowaniem [zob. Searle (1)].
W artykule pt. „Czy mózg jest komputerem cyfrowym?” Searle zauważa, że idea komputera może być zrealizowana za pomocą bardzo różnych układów fizycznych, takich jak koła zębate, rurki z wodą, czy organizmy biologiczne np. stado odpowiednio wytresowanych gołębi bądź wymyślny system kotów, myszy i kawałków sera. Filozofowi niepokojąca wydaje się myśl, że taki, bądź jakikolwiek inny stosowny układ elementów, który mógłby przecież kiedyś zaistnieć w sposób całkiem przypadkowy (z co prawda niskim, ale wciąż nie zerowym prawdopodobieństwem), miałby stanowić odpowiednik ludzkiego mózgu [zob. Searle (2)].
W ostatnich dekadach nastąpił wyraźny zwrot w podejściu badaczy do problemu sztucznej inteligencji. Zaniechano podejścia totalnego, które miałoby polegać na całościowym zaprojektowaniu nieomylnej sztucznej inteligencji (silnej SI). Zamiast tego skupiono się na rozwiązywaniu konkretnych, lokalnych problemów, za pomocą systemów uczących się na swoich błędach (np. sieci neuronowych). Informatycy i matematycy musieli wyrzec się przy tym czegoś, co wydawało się być świętością, a zarazem ich najsilniejszym orężem – nieomylności algorytmów. Zmiana ta wymagała bowiem przejścia od niezawodnych algorytmów deterministycznych do algorytmów o charakterze probabilistycznym, które choć nie są nieomylne, w praktyce okazują się wyjątkowo skuteczne. Owa skuteczność wynika z faktu, że algorytmy uczenia maszynowego analizują zbiory danych w znacznie większej liczbie wymiarów niż człowiek, dzięki czemu wykryć mogą więcej zależności. Ceną jaką przyszło zapłacić za tą, czasem wręcz zatrważającą skuteczność jest zupełny brak wiedzy na temat tego, w jaki sposób algorytm dochodzi do poprawnego rozwiązania [zob. Du Sautoy, s. 77-91].
Wobec spektakularnych sukcesów algorytmów uczenia maszynowego, wielu badaczy żywi przekonanie, że moment pojawienia się silnej SI zbliża się wielkimi krokami. Wydaje się jednak, że systemom komputerowym wciąż brakuje takich podstawowych czynników jak intencjonalność czy wola, które warunkują świadome myślenie, działanie i kreatywność. Czynniki te z kolei zdają się w dużym stopniu wynikać z podatnej na zniszczenie, biologicznej konstrukcji człowieka, dla którego jednym z głównych motorów działania jest odwieczny strach przed śmiercią.

Sztuczne wzmocnienie

Chociaż kruchość naszej biologicznej formy stanowić może warunek istnienia samoświadomej, twórczej inteligencji, ludzkość od wieków marzyła o przełamaniu tych fizycznych ograniczeń. Obecnie, tego typu tendencje w sposób najbardziej dobitny uwidaczniają się w ramach nurtu zwanego transhumanizmem. Chociaż transhumanizm nie ma jednorodnej formy bądź określonego programu społeczno-badawczego, w jego zakresie wskazać można zarówno wyraźne idee wzmacniania zdolności fizycznych ludzkiego ciała (w tym dążenie do nieśmiertelności, poprzez hamowanie procesów starzenia), jak i zwiększania możliwości intelektualnych (np. poprzez bio-chemiczną stymulację mózgu, czy też wszczepianie sztucznych komponentów). Ponadto, w ramach transhumanizmu rozważana jest możliwość całkowitego uwolnienia się od biologicznego ciała i transferu umysłu do maszyny [zob. Bostrom].
Pomijając ograniczenia technologiczne, które na obecnym etapie uniemożliwiają realizację większości z tych postulatów, warto przyjrzeć się filozoficznemu zagadnieniu ludzkiej tożsamości, które z pełną mocą powraca w ramach dyskusji nad transhumanizmem. Klasyczną ilustrację tego problemu stanowi opisana przez Plutarcha historia statku Tezeusza. Z biegiem lat, kiedy poszczególne elementy okrętu ulegały zniszczeniu, zastępowano je nowymi. W końcu wszystkie zostały wymienione i w statku nie było już ani jednej oryginalnej części. Pojawiła się więc wątpliwość czy statek ten nadal jest statkiem Tezeusza, czy też czymś zupełnie innym. Historia ta służy jako ilustracja problemu zmian, które następują w człowieku w trakcie jego życia. Co łączy siedemdziesięcioletniego Jana z czteroletnim Jankiem? Czy jest to wciąż ta sama osoba? W kontekście transhumanizmu, kiedy już nie tylko w naturalny sposób zmienia się nasz umysł oraz ciało, ale rozważamy także sztuczne zmiany o skokowym charakterze, problem zachowania tożsamości staje się jeszcze bardziej doniosły.
Metafora statku Tezeusza została rozwinięta w XVII w. przez Tomasa Hobbesa, który założył, że podczas renowacji statku z usuwanych, oryginalnych części budowany byłby drugi statek. W końcu mielibyśmy więc dwa statki i pytanie, który z nich jest prawdziwym statkiem Tezeusza – ten remontowany, który nie zawiera już żadnej oryginalnej części, czy też ten „nowy”, zbudowany w pełni z oryginalnych części. Pytanie to wydaje się istotne w kontekście rozważanej przez transhumanistów koncepcji transferu umysłu. Stworzyłaby ona przecież możliwość równoczesnego zaistnienia biologicznego oryginału oraz jego sztucznej kopii, a nawet możliwość powstania wielu sztucznych kopii tego samego umysłu. Która z tych wersji miałaby prawo do podawania się za tę konkretną osobę, która urodziła się jako Janek, dojrzała jako Jan, a potem rozdzieliła się np. na JA01, JA02 oraz JA03?

Czy żyjemy w symulacji?

W związku ze znacznym wzrostem mocy obliczeniowej komputerów oraz rozwojem prac nad sztuczną inteligencją, we współczesnej filozofii zupełnie poważnie rozważa się hipotezę, że żyjemy w symulacji. Nie jest to zresztą myśl nowa. Już Platon uważał świat fizyczny za jedynie niedoskonałe odbicie prawdziwego świata idei. Z kolei Kartezjusz rozważał koncepcję, że całe nasze doświadczenie może być tylko złudzeniem, stanowiącym rezultat działań złośliwego demona, który podsuwa naszym umysłom fałszywe treści. Jedyną rzeczą, której filozof mógł być pewny, to fakt, że myśli, a w związku z tym musi też istnieć (Cogito ergo sum).
W latach osiemdziesiątych XX w. Hilary Putnam opublikował esej pt. „Mózgi w naczyniu”, w którym opisał laboratorium szalonego naukowca, pełne sztucznie podtrzymywanych przy życiu ludzkich mózgów, podpiętych do komputera symulującego wirtualną rzeczywistość wraz ze wszelkimi bodźcami percepcyjnymi. Koncepcja ta stała się jednym z głównych źródeł inspiracji dla twórców filmu „Matrix”. Sytuacja bohaterów „Matrixa” okazała się jednak nie najgorsza w stosunku do losu na jaki Putnam „skazał” swoje mózgi w naczyniu. Zdaniem filozofa, gdybyśmy faktycznie byli mózgami podpiętymi do komputera, nie byłoby sposobu, aby się o tym przekonać [zob. Putnam]. Tym bardziej nie byłoby możliwości uwolnienia się z takiej symulacji.
Współczesne filozoficzne podejście do problemu symulacji streścić można w następujący sposób: „Być może w niedalekiej przyszłości będziemy w stanie stworzyć sztuczną inteligencję, samoświadomą i posiadającą subiektywną perspektywę. Wówczas będziemy mogli stworzyć dla niej wirtualny świat (może nawet będący kopią naszego), w którym będzie mogła żyć, nie podejrzewając nawet, że wszystko, co ją otacza, łącznie z nią, jest symulacją. Zaraz, zaraz! A może już ktoś dokonał takiej symulacji i to my w niej żyjemy?” [Szutta]. Według szwedzkiego filozofa Nicka Bostroma, możliwość, że żyjemy w jakimś rodzaju symulacji jest jedną z trzech równie prawdopodobnych możliwości (obok tego, że wszystkie cywilizacje ulegną zagładzie zanim osiągną zdolność tworzenia symulacji oraz tego, że żadna z cywilizacji zdolnych do tworzenia symulacji nie jest tym zainteresowana). Co więcej, w przeciwieństwie do wcześniejszych koncepcji filozoficznych Platona, Kartezjusza czy Putnama, Bostrom nie zakłada, że nasze umysły muszą być realne, lecz dopuszcza wariant, że one również mogą stanowić symulację.

Homo informaticus

Wróćmy jednak do zagadnień, które nie wymykają się naszym możliwościom badawczym i których rozważanie nie ogranicza się głównie do, dla jednych pasjonujących, dla innych zaś jałowych, spekulacji. Nie ulega wątpliwości, że sposób funkcjonowania współczesnego człowieka (myślenia, mówienia, zachowania, działania) na wielu poziomach kształtowany jest przez wytwory informatyki: aplikacje (takie jak e-mail czy mapy gps), media społecznościowe bądź gry komputerowe. To tylko kilka oczywistych przykładów, które jednak pokazują dobitnie, jak znaczący jest wpływ informatyki na nasze życie społeczne i osobiste.
Posługując się terminologią J.D. Boltera, można powiedzieć, że komputer stanowi technologię definiującą, która kształtuje świadomość współczesnego społeczeństwa. Zdaniem Boltera w różnych epokach historycznych wskazać można wynalazki technologiczne, które nie tylko stanowiły praktyczne narzędzia wytwórcze, ale również, w sposób istotny wpływały na ludzką wyobraźnię, oddziałując i przekształcając różne sfery kultury i nauki. Były to więc wytwory, które do pewnego stopnia współtworzyły swoich wytwórców. Wśród takich wynalazków wymienić można starożytne koło garncarskie oraz krosno tkackie, średniowieczny mechanizm zegarowy, nowożytną maszynę parową i wreszcie współczesny komputer [zob. Bolter, s. 35-79]. Ważnym rozszerzeniem Bolterowskiej koncepcji komputera jako technologii definiującej jest internet – sieć łącząca wiele odrębnych jednostek. Powszechnie oswojona idea sieci stała się punktem odniesienia i modelem dla wielu problemów, wykraczających daleko poza źródłowe obszary inżynierii i informatyki [zob. Polak].
Świadomość przemożnego wpływu informatyki na umysł współczesnego człowieka legła u podstaw filozoficznych i socjologicznych programów badawczych, wśród których uwagę zwraca koncepcja światopoglądu informatycznego, zakładającego opisywanie zagadnień pozainformatycznych (biologicznych, psychologicznych, społecznych, technicznych) z perspektywy podstawowych kategorii informatyki, takich jak automat, algorytm oraz dane [zob. Stacewicz]. Poza takim specjalistycznym podejściem, istnieje również sfera, którą można by określić mianem podświadomości informatycznej. Wyłania się ona z codziennego obcowania z obiektami informatycznymi, które na ogół w sposób nieuświadomiony wpływają na nasze myślenie.
W centrum zainteresowania filozofii zawsze stał człowiek – zarówno jako podmiot, jak i przedmiot badań. Skoro informatyka w sposób tak znaczący wpływa na różne aspekty funkcjonowania człowieka, nie może dziwić fakt, że stała się ona ważnym obszarem refleksji filozoficznej [zob. Marciszewski&Stacewicz].

Jakub Jernajczyk
Akademia Sztuk Pięknych im. Eugeniusza Gepperta we Wrocławiu
Artysta wizualny, matematyk, popularyzator nauki. Profesor na Wydziale Grafiki i Sztuki Mediów oraz dziekan Szkoły Doktorskiej Akademii Sztuk Pięknych we Wrocławiu. Interesuje się głównie poznawczą rolą obrazu oraz relacjami sztuki i nauki. Strona internetowa: www.grapik.pl

Literatura:

1. J.D. Bolter, Człowiek Turinga, Warszawa 1990
2. N. Bostrom, Transhumanizm jest sposobem myślenia o przyszłości, Filozofuj! nr 6 (18) 2017, s. 24-25.
3. A.H. Eden, Trzy paradygmaty informatyki, [w:] R. Murawski, Filozofia informatyki…, s. 176-184.
4. D. Harel, Rzecz o istocie informatyki. Algorytmika, Warszawa 2000.
5. G. Ifrah, Historia powszechna cyfr, t. II, Warszawa 2006.
6. W. Marciszewski, P. Stacewicz, Cafe Aleph, blog popularnonaukowy, ttps://marciszewski.eu/
7. R. Murawski, Filozofia informatyki. Antologia, Poznań 2014.
8. P. Polak, Sieć, software czy obliczenia naturalne? Jakie techniki definiują myślenie filozoficzne Homo informaticus?, Studia Metodologiczne nr 34 2015, s. 143-170.
9. H. Putnam, Wiele twarzy realizmu i inne eseje, Warszawa 2013, s. 295-324.
10. M. Du Sautoy, Kod kreatywności. Sztuka i innowacje w epoce sztucznej inteligencji, Kraków 2020.
11. J.R. Searle (1), Umysły, mózgi i programy, [w:] R. Murawski, Filozofia informatyki…, s. 163-174.
12. J.R. Searle (2), Czy mózg jest komputerem cyfrowym?, [w:] R. Murawski, Filozofia informatyki…, s. 41-48.
13. P. Stacewicz, B. Skowron (red.), Przedmioty wirtualne, Warszawa 2019.
14. P. Stacewicz, Światopogląd informatyczny. Naukowe podstawy i filozoficzne perspektywy, [w:] tenże (red.), Od informatyki i jej zastosowań do światopoglądu informatycznego, Warszawa 2015, s. 11-24.
15. A. Syropoulos, Hiperobliczenia, [w:] R. Murawski, Filozofia informatyki…, s. 78-82.
16. A, Szutta, Argument symulacji – rekonstrukcja, Filozofuj! nr 4 (34) 2020, s. 9-11.
17. A.M. Turing, Maszyny liczące a inteligencja, [w:] R. Murawski, Filozofia informatyki…,  s. 150-162.

Sztuka Programowania: Wpływ informatyki na filozofię