Bài viết này đi sâu vào các cuộc tranh luận triết học về việc sử dụng máy Turing để mô hình hóa các giả thuyết. Chúng ta sẽ khám phá những ưu điểm, nhược điểm, tính khả thi và ý nghĩa của cách tiếp cận này trong các lĩnh vực khoa học và trí tuệ nhân tạo. Tại sao các nhà triết học vẫn còn tranh luận về nó?
Một cách tiếp cận để xây dựng mô hình thực tế là giả định rằng tự nhiên chọn ngẫu nhiên một quy trình để tạo ra dữ liệu. Quy trình này có thể được biểu diễn bằng một máy Turing được chọn ngẫu nhiên, với các máy đơn giản hơn có khả năng được chọn cao hơn các máy phức tạp. Dữ liệu bạn quan sát được là đầu ra của máy Turing đó. Điều này ngụ ý một tiên nghiệm cụ thể về các giả thuyết, trong đó mỗi giả thuyết tương ứng với một máy Turing.
Theo định lý Bayes, có thể suy ra phân bố hậu nghiệm về khả năng xảy ra của các giả thuyết khác nhau (các máy Turing khác nhau) dựa trên các quan sát. Đây là một cách khả thi để có được một tiên nghiệm, và nó có vẻ hợp lý. Khoa học máy tính không thể cho bạn biết liệu mô hình này có phải là một mô hình tốt của thực tế hay không, nhưng nó có thể giúp bạn tìm ra những hậu quả của việc đưa ra giả định đó.
Bài viết SEP về thông tin chỉ ra rằng Solomonoff đã chính thức hóa các phương pháp như thế này để giải quyết nhiều vấn đề triết học. Hutter (2007a) và Rathmanner & Hutter (2011) liệt kê rất nhiều vấn đề triết học và thống kê cổ điển xung quanh quy nạp và tuyên bố rằng lý thuyết của Solomonoff giải quyết hoặc tránh được tất cả những vấn đề này. Tuy nhiên, do bản chất kỹ thuật của nó, lý thuyết này phần lớn bị cộng đồng triết học bỏ qua. Mặc dù vậy, nó nổi bật như một trong những đóng góp cơ bản nhất cho lý thuyết thông tin trong thế kỷ XX và rõ ràng có liên quan đến một số vấn đề triết học, chẳng hạn như vấn đề quy nạp.
Quy nạp Solomonoff kết hợp các nguyên tắc của Epicurus và Occam một cách xác suất bằng cách sử dụng định lý Bayes, biểu diễn các giả thuyết như máy Turing và sử dụng độ phức tạp Kolmogorov làm tiên nghiệm. Tuy nhiên, quy nạp Solomonoff là không thể tính toán được vì nó thử mọi giả thuyết có thể, một số trong số đó sẽ chạy mãi mãi. Do vấn đề dừng, chúng ta không thể xác định trước rằng bất kỳ giả thuyết nào sẽ không kết thúc.
Việc diễn giải "giả thuyết" như máy Turing không thực sự hiệu quả trong thực tế. Ví dụ, "Putin sẽ không còn nắm quyền vào năm 2025" là một tập hợp các máy Turing mô tả các thế giới mà điều đó xảy ra, nhưng mức độ đó quá khó sử dụng cho việc dự báo thực tế. Cần có những cách tiếp cận thực tế hơn để đối phó với sự phức tạp của việc mô hình hóa các sự kiện và dự đoán tương lai.
Khoa học hoạt động dựa trên trực giác và việc sử dụng sáng tạo ngôn ngữ và khái niệm hóa, và các yếu tố xã hội học ảnh hưởng đến các quy trình của khoa học. Do đó, việc sử dụng mô hình DN hoặc các cấu trúc lý thuyết thông tin như độ phức tạp Kolmogorov làm trừu tượng của các giả thuyết khoa học thực tế đặt ra những thách thức tương tự như việc mô hình hóa lý luận của con người bằng logic cổ điển. Nó tạo ra các hệ thống hình thức có tính hữu ích, nhưng lại giòn về mặt phạm trù trong việc mô hình hóa các quy trình tâm lý và xã hội thực tế của thực hành khoa học.
Giải thích khoa học, phiên bản được kiểm tra về những gì cấu thành một giả thuyết, không chỉ là một ngữ pháp hoặc chuyển đổi dữ liệu. Ngữ nghĩa của ngôn ngữ tự nhiên cực kỳ phong phú và giải thích đòi hỏi các quy trình tâm lý và xã hội bổ sung như đánh giá ngang hàng, đổi mới trong ontology ngôn ngữ tự nhiên (SEP), thiết kế nghiên cứu và xác minh thực nghiệm theo cách thức dành riêng cho từng miền. Điều quan trọng là phải phân biệt giữa các hình thức được các học giả giới thiệu để mô hình hóa các hiện tượng và chính các hiện tượng đó.
Việc mô hình hóa các giả thuyết như máy Turing mang lại một khuôn khổ lý thuyết mạnh mẽ để hiểu về tính toán và suy luận quy nạp. Mặc dù có những hạn chế và phản biện triết học, nó vẫn là một công cụ quan trọng để khám phá các giới hạn của khả năng tính toán và bản chất của trí thông minh. Tiếp tục nghiên cứu và tranh luận về chủ đề này sẽ làm phong phú thêm sự hiểu biết của chúng ta về trí tuệ nhân tạo và khoa học.
Bài viết liên quan