# Открытые проблемы в философии информации

Лучано Флориди

## Лучано Флориди. Открытые проблемы в философии информации

Перевод: Константин Юшков (реферат «Современные аспекты философии информации», http://protonoa.by.ru/files/philosophy/info.pdf)

Luciano Floridi. Open problems in the philosophy of information.

## Аннотация

Философия информации (ФИ) является новой областью исследования со своим собственным кругом задач и методологией. Эта статья, основанная на Лекции о вычислениях и философии Герберта А. Симона, которую я прочитал в университете Карнеги Меллон в 2001 г., анализирует принципиальные новые проблемы ФИ. Раздел 1вводит в анализ, представляя подход Герберта Симона к ФИ. Раздел 2 обсуждает некоторые методологические соображения о том, что считается хорошей философской проблемой. Обсуждение строится вокруг известного анализа Гильберта центральных проблем математики. Остальная статья посвящена восемнадцати проблемам. Они организованы в пять разделов: проблемы анализа понятия информации, семантики, изучения разума, соотношения между информацией и природой и исследования ценностей.

## 1. Взгляд Герберта Симона

В октябре 2000 г. университет Карнеги Меллон назвал новое здание компьютерных наук именем Ньюэла-Симона. По этому случаю журналист проинтервьюировал Герберта Симона о том, каким образом компьютеры будут продолжать формировать мир. Симон сказал, что «технология расширяет наши пути мышления о вещах, расширяет наши способы делания вещей». Потом он добавил: «Много знания о мире и том, как он работает. Это главное место, где вступают компьютеры. Они могут помочь нам думать» (Spice 2000).

Эти заметки обозначают широкий интерес Симона к теоретическим и прикладным вопросам, вытекающим из философии вычисления и информации (см. Floridi 2004 для обзора области). Симон был прав в обоих случаях В 1962 г. он уже предвидел будущую роль компьютеров как концептуальных лабораторий, ценный подхож, сейчас широко распространённый среди исследователей в этой области (Simon 1962; Grim, Mar, and St. Denis 1998). С другой стороны, эту статью можно читать как комментарий к первой заметке Симона.

Технология открывает, преобразует и контролирует мир, часто разрабатывая и создавая новые реальности в процессе. Она имеет тенденцию подсказывать оригинальные идеи, формировать новые понятия и вызывать непредвиденные проблемы. Она часто внедряет, но также ставит под вопрос этические ценности и перспективы. Вкратце, технология может быть очень мощной силой интеллектуальной инновации, упражняясь в глубоком влиянии на то, как мы осмысляем, интерпретирует и изменяем мир. Добавьте к этому, что чем сильнее онтологически и более проникающая технология, тем более глубоко и длительно должно быть её интеллектуальной влияние. Вспомните, что технология имела растущую важность в человеческих делах, по крайне мере со времён изобретения печати и научной революции. Становится очевидным почему концептуальные взаимодействия философии и технологии постоянно росли в диапазоне и величине, по меньшей мере со времени использования телескопа Галилеем.

Современный союз sophia и techne достиг нового уровня совместной деятельности с цифровой революцией. После основополагающей работа Алана Тьюринга вычислительные и информационно-теоретические исследования в философии становились всё более плодородными и проникающими, давая множество интересных и полезных результатов (см. Mitcham and Huning 1986; Bynum and Moor 1998 и 2003; Colburn 2000; Floridi 1999, 2003, 2004c, и 2004 для ссылок). На самом деле, во вступлении к Цифровому Фениксу: как компьютеры меняют философию, Терелл Вард Бинум и Джеймс Г. Мур признали появление новой силы на сцене философии:

> Время от времени в философии происходят большие сдвиги. Они начинаются с очень простых, но плодородных идей – идей, которые дают философам новую призму, через которую они рассматривают философские вопросы. Постепенно философские методы и проблемы очищаются и понимаются в терминах этих новых понятий. Как только новые и интересные философские результаты получаются, сдвиги растут до интеллектуальной волны, которая распространяется по дисциплине. Новая философская парадигма появляется. [. . . ] Вычисления обеспечивает философию таким набором простых, невероятно богатых представлений – новых и развивающихся тем, методов, и моделей в философском исследовании. Вычисления приносят новые возможности и бросают вызов традиционной философской деятельности. [. . . ] вычисления изменяет представления философов о таких основных понятиях философии, как разум, опыт, рассуждение, знание, правда, этика и творчество. Эта тенденция в философском исследовании, которое объединяет тему, метод или модель, постоянно приобретала импульс. [Bynum and Moor 1998, 1]

Во Floridi 2003 я определяю эту область исследования как философию информации (ФИ).

ФИ – это новая философская дисциплина, связанная а) с критическим исследованием сущностной природы и основных принципов информации, включая её динамику (особенно вычисления и информационные потоки), использование, науки, и б) с разработкой информационно-теоретических и вычислительных методологий и их применением к философским проблемам.

Истинно новая дисциплина в философии легко определима, ибо она должна предопределить явную, понятную и точную интерпретацию классического «ti esti» –вопроса, представляясь таким образом как «философия чего-то». «Что есть информация?» достигает именно этого. Однако, как и любой другой полевой вопрос (например рассмотрите «Что есть знание?»), «Что есть информация?» только разграничивает широкое поле исследований; он не обрисовывает его специфичных проблем в деталях. Новая дисциплина без специфичных проблем подобна машине на нейтрали: она может иметь огромные возможности, но без трения нет продвижения[1]. Вопрос, который должен ставится звучит так: Какие принципиальные проблемы в ФИ заслужат нашего внимания в ближайшие годы? Или, перефразируя слова Симона, Как будут ИВТ (информационно-вычислительные технологии) расширять наши философские пути мышления?

Попытка обзора будущих проблем новорожденной дисциплины означает поиск возможных трудностей. Одна из них – полный провал. Слабое подтверждение, недостаток способности проникновения внутрь предмета, неадекватное понимание философской ситуации, человеческий фаллибилизм и многие другие нерпедсказуемые препятствия всех сортов делают специфический обзор таким же полезным, как повреждённый файл для старомодной программы. Другая беда – это частичный провал. Основная идея может быть хорошей, даже направление правильным, и всё же выбор проблем может оказаться затруднительно широким, с вопиюще неудачными главными положениями и даже не перечисленными жизненно важными вопросами. И если бы этого не было достаточно, частичный провал мог бы быть достаточным, чтобы поставить подвести подкоп под уверенность во всей программе исследования, таким образом, идя на компромисс с её дальнейшим развитием. В конце концов, философия есть консервативная дисциплина с противоречивыми стандартами, но высочайшими ожиданиями, особенно от новичков. Добавьте к этому эффект Планка (Harris 1998). Макс Планк однажды заметил:

> Важное научное нововведение редко прокладывает себе путь частично обращая своих оппонентов: редко бывает, что Сол становится Полом. Что происходит, так это постепенное вымирание оппонентов, а растущее поколение ознакомлено с идеями с начала: другая сущность факта в том, что будущее за молодыми. [Planck 1950, 97]

Если эффект Планка обычен в физике, представьте, каково в философии.

При таких рисках является ли это призрачное мероприятие игрой, стоящей свеч? Возможно, да. Достоверный обзор интересных проблем не должен быть ни окончательным, ни исчерпывающим. Он не должен быть адресован всем нашим коллегам, а может привлечь их студентов. И он играет необходимую роль в развитии области, укрепляя идентичность научного сообщества (эффект Виттгенштейна)[2], и подталкивая энтузиазм к новому подходу. Очевидно, всё это не означает, что мы должны ходить на цыпочках по минному полю. Поиск направляющих тоже хорошая идея. А поскольку никто лучше Гильберта не предсказал, каковыми должны быть ключевые проблемы области, я предлагаю сначала обратиться к нему за последним советом перед началом мероприятия.

## 2. Взгляд Дэвида Гильберта

В 1900 г. Гильберт прочитал свою известную и важную лекцию, в которой он провёл обзор двадцати трёх открытых математических проблем, «собранных из различных ветвей математики, из обсуждения которых ожидается продвижение науки», (эта цитата Гильберта и все последующие из Hilbert 1900). Во вступлении к обзору он провёл ряд методологических замечаний, многие из которых могут быть приспособлены к анализу философских проблем.

Гильберт считал, что математическое исследование имеет историческую природу, и что математические проблемы часто коренятся в исторических обстоятельствах, в «вечно повторяющемся взаимодействии между мыслью и опытом». Философские проблемы не исключение. Как и математические, они не случайны, а своевременны. По удачной метафоре Бинума и Мура, философия на самом деле подобна фениксу: она может расцветать, только постоянно перестраивая себя и, следовательно, свои вопросы. Философия, которая не своевременна, но безвременна, похоже застойна, неспособна вносить вклад в культурную эволюцию, отслеживать её и взаимодействовать с ней, а значит и расти.

Хорошие проблемы являются движущей силой интеллектуального поиска. По Гильберту, хорошей считается проблема богатая последствиями, ясно определённая, лёгкая в понимании и сложная, но всё же доступная, в решении. Опять же, это достойный урок, с дальнейшей оговоркой: истинные философские проблемы также должны быть открытыми, то есть они должны позволять подлинное и разумное различие мнений. На протяжении всей истории философия прогрессивно распознавала классы эмпирических и логико-математических проблем и размещала их разработку в новых дисциплинах. Потом она возвращалась к этим дисциплинам и их открытиям за контролем, пояснениями, ограничениями, методами, инструментами и прозрениями. Сама философия, однако, состоит из концептуальных исследований, чья сущностная природа ни эмпирическая, ни логико-математическая. В философии не проверяют и не вычисляют. Напротив, философия – это искусство разработки, предложения и оценки объяснительных моделей. Её критические и творческие исследования отделяют, формулируют, оценивают, проясняют, интерпретируют и объясняют проблемы, которые внутренне способны давать разные и возможно несовместимые решения, проблемы, которые истинно открыты для обоснованных дебатов и честного несогласия, даже в принципах. Эти исследования часто сплетены с эмпирическими и логико-математическими вопросами, и поэтому они научно ограничены; но сами по себе они не такие. Они составляют пространство изучения, широко определяемое как нормативное. Это часто открытое пространство: каждый может войти в него, не важно, с какой начальной точки, и несогласие всегда возможно. Это также динамическое пространство, ибо когда меняется его культурное окружение, философия следует за ним и развивается.

Открытые проблемы требуют явных решений, которые облегчают критический подход и, следовательно, помогают собеседнику. В философии нельзя просить чтобы было возможно установить правильность решения посредством конечного числа шагов, основанных на конечном числе гипотез, которые предполагаются в постановке проблемы и которые всегда должны быть точно сформулированы, но мы должны тем не менее настаивать на доходчивости, логичности, явных умозаключениях и строгости:

На самом деле, требование строгости, ставшее общеизвестным в математике, соответствует универсальной философской необходимости нашего понимания; и с другой стороны, только удовлетворение этого требования позволяет мысли удовлетворять и внушительности проблемы достигать их полного эффекта. Новая проблема, особенно когда она появляется из мира внешнего опыта, она подобна молодому побегу, который разрастается и плодоносит, только если привит аккуратно и в соответствии со строгими сельскохозяйственными правилами на старый ствол.

Чем более решение явно и строго, тем легче его критиковать. Логика всего лишь очевидно резка. Реальная ловушка состоит в фальшивой дружелюбности неряшливого мышления.

В этом месте мы должны последовать совету Гильберта о сложностях, которые философские проблемы могут предложить, и средствах их преодоления. Во-первых, если нам не удаётся решить проблему, причина может состоять в нашей неспособности определить её сложность. Доступность проблемы зависит от её размера. Философия, подобно кулинарии, это дело не получения всего сразу, но аккуратного и постепенного приготовления.

Даже наиболее поразительные результаты всегда суть результат продуманного выбора и точного дозирования использованных концептуальных ингредиентов, постепенного, последовательного и своевременного приготовления и точного смешивания. Картезианский метод разбиения проблем на меньшие составляющие остаётся одним из самых безопасных подходов. Во-вторых, важно помнить, что отрицательные решения, то есть «доказательство невозможности решения при выбранных гипотезах или в ожидаемом смысле» являются удовлетворительными и полезными положительными решениями. Они помогают очистить почву от бессмысленных споров.

Это было по Гильберту. Теперь слово о типе проблем, к которым обращается данный обзор. Чтобы сконцентрировать наше внимание, я решил оставить метатеоретические проблемы, такие как «Что лежит в основании ФИ?» или «Какую методологию порождает ФИ?» Это не потому, что они не интересны, но потому, что они суть открытые проблемы о ФИ, а не в ФИ и заслуживают специального анализа сами по себе (Floridi 2003). Единственным исключением является восемнадцатая проблема, которая касается оснований компьютерной этики.

Я также пытался сфокусироваться на философских проблемах, имеющих явную и характерную информационную природу, или могущих быть информационно нормализованными без потери сущности, вместо проблем, которые могут извлечь выгоду из перевода на информационный язык. В общем, мы можем положиться на информационные понятия всякий раз, когда полное понимание некоторых рядов событий недоступно или не необходимо для объяснения (эта позиция хорошо проанализирована в Barwise and Seligman 1997). В философии это означает, что фактически любой вопрос и ответ, имеющий реальный интерес, могут быть пересказаны в терминах информационных и вычислительных идей. Этот метафорический подход, однако, может быть вредоносным, так как он легко может привести к информационно-теоретической неопределённости: думать, что если x может быть описано (более или менее метафорически) в информационных терминах, то природа x истинно информационная. Эта уловка приводит к потере ФИ своей идентичности как области философии со своим предметом. Ключ, открывающий все замки, показывает лишь то, что что-то не в порядке с замками. Хотя проблемы могут приобрести новое и интересное значение посредством информационного анализа, основная задача ФИ состоит в прояснении, может ли проблема или объяснение быть полностью и легитимно сведено к информационной проблеме или объяснению. В ФИ информационный анализ обеспечивает буквальное основание, а не просто метафорическую суперструктуру. Критерием проверки звучности информационного анализа проблемы p является не исследование, может ли p быть сформулирована в информационных терминах, но вопрос, что было бы для p не быть информационной проблемой вообще.

Держа в уме предыдущий критерий, я провёл обзор того, что кажется мне наиболее фундаментальными и интересными открытыми вопросами. Из соображений объёма даже эти избранные только кратко введены и представлены с адекватной глубиной, утонченностью и значимостью. Эти макропроблемы наиболее сложны в схватывании, но они также из наиболее влиятельных на группы микропроблем, к которым они относятся как теоремы к леммам. Я перечислил некоторые микропроблемы всякие раз, когда они казались достаточно интересными, чтобы быть упомянутыми. Некоторые из этих проблем новые, другие представляют собой развитие старых проблем, в некоторых случаях мы уже начали обращаться к ним, но я избегал перечисления старых проблем, уже получивших своё должное философское внимание. Я не пытался поддерживать одинаковый уровень масштаба. Некоторые проблемы очень общие, другие более специфичны. Все они были выбраны, потому что они показывают, как жизненно важна и полезна новая парадигма среди множества областей философии.

Я организовал пять групп проблем. Анализ информации и её динамики централен в любом исследовании, которое будет проводиться в области, поэтому обзор начинается с него. После этого проблемы перечислены под четырьмя заголовками: семантика, разум, природа и ценности. Это на систематика семейств, взятая отдельно от классов. Я вижу их скорее как четыре граничные точки наших возможностей. Они могут помогут нам сориентироваться и провести явные связи. Я бы не стал пересматривать, какая из проблем относится к какой области. В конце концов, инновационный характер ФИ может вынудить нас изменить более чем несколько деталей на нашей карте философии. А теперь к работе.

## 3. Анализ

> Слову информация давались разные значения разными авторами в области теории информации. Возможно, хотя бы некоторые из них окажутся достаточно полезными в определённых приложениях, чтобы заслужить дальнейшее изучение и долговременное признание. Вряд ли стоит ожидать, что одно понятие об информации будет удовлетворительно отвечать многочисленным возможным приложениям в этом широком поле деятельности.

> [Из «Структурной теории информации» в Shannon 1993, 180, курсив добавлен]

Давайте начнём, взяв быка за рога:

## Пр. 1 (элементарная проблема). «Что такое информация?»

Это сложнейший и наиболее центральный вопрос в ФИ. Информация всё ещё остаётся неуловимым понятием. Это скандально не само по себе, но потому что столько много теоретической работы полагается на чёткий анализ и объяснение информации и родственных ей понятий. Мы знаем, что информация должна поддаваться количественному определению (по крайней мере с точки зрения частичного упорядочивания), быть аддитивной, хранимой и передаваемой. Но кроме этого, похоже у нас нет более ясной идеи о её специфической природе.

На информацию можно смотреть с трёх ракурсов: информация как реальность (например, наборы физических сигналов, которые ни истинны, ни ложны), также известная как экологическая информация; информация о реальности (семантическая информация, проверяемая на истинность); и информация для реальности (инструкция, как генетическая информация). Шесть экстенционалистских подходов к определению информации как реальности или о реальности обеспечивают разные стартовые позиции для ответа на Пр. 1:

• подход теории связи (математическая теория кодирования и передачи данных/сигналов, Shannon 1948; Shannon and Weaver 1949) определяет информация в теминах распределения в пространстве вероятностей;

• вероятностный подход (Bar-Hillel and Carnap 1953; Bar-Hillel 1964; Dretske 1981) определяет семантическую информацию в терминах вероятностного пространства и обратной пропорциональности между информацией в p и вероятностью p;

• модальный подход определяет информацию в терминах модального пространства и не/последовательности (информация, передаваемая p есть множество возможных миров, не содержащих p);

• системный подход (ситуационная логика, Barwise and Perry 1983; Israel and Perry 1990; Devlin 1991) определяет информацию в терминах пространства состояний и последовательности (информация отслеживает возможные переходы в пространстве состояний системы);

• подход с точки зрения умозаключений определяет информацию в терминах пространства суждений (информация зависит от information правомерного суждения, относящегося к теории субъекта или эпистемического состояния);

• семантический подход (Floridi 2004a and 2004b) определяет информацию в терминах пространства данных (смысловая информация как хорошо сформированные, значащие и правдивые данные).

Каждому экстенционалистскому подходу можно дать интерналистское прочтение путём интерпретации значимого пространства как пространства мнений, в котором информация рассматривается как снижение степени неопределённости или удивления при данном уровне знаний информируемого (это технически известно как «предвзятая информация»).

Подходы со стороны теории связи рассматривают информацию как физическое явление, синтаксически. Они интересуются не полезностью, важностью, значением или очёмностью данных, но на уровне деталей и частоты неинтерпретированных данных (сигналов и сообщений). Они обеспечивают успешную математическую теорию, поскольку их центральным вопрос спрашивает передаются ли и в каком количества данные, а не информация. Другие пять подходов спрашивают «Что есть семантическая информация?».

Они пытаются дать оценку информации как смысловому содержанию, обычно принимая пропозициональную ориентацию (они анализируют такие примеры, как «кот лежит на коврике»). Даёт ли теория связи необходимые условия для какой-либо теории семантической информации? Являются ли семантические подходы взаимно совместимыми? Есть ли в них логическая иерархия? Даёт ли один из предыдущих подходов прояснение также и понятия данных? Большинство проблем ФИ приобретают различные значения в зависимости от того, как ответить на этот набор вопросов. В самом деле, позиции могут быть более совместимыми, чем они изначально кажутся, благодаря различным интерпретациям вовлечённых понятий информации.

Как только понятие информации прояснено, каждый из предыдущих подходов должен обратиться к следующему вопросу:

## Пр. 2 (проблема ввода/вывода). «Какова динамика информации?»

Этот вопрос не касается природы процессов управления (поиск информации, приобретение и добыча данных, сбор и накопление информации, хранение, возвращение, редактирование, форматирование, агрегация, экстраполяция, распределение, проверка, контроль качества, оценка и так далее); напротив, он обращён к самим информационным процессам, что бы ни было между вводом и выводом. Теория связи, как математическая теория передачи данных, обеспечивает необходимые условия для любого физического сообщения информации, но во всём остальном помогает только гранично. Информационный поток – понимаемый как перевозка и передача информации некоторыми данными о ссылочном объекте, ставший возможным благодаря регулярностям в распределённой системе – был некоторое время в центре логических исследований (Barwise and Seligman 1997), но всё ещё должен быть полностью исследован. Как возможно переносить информацию о чём-то другом? Проблема здесь не представлена отношением «очёмности», которое должно обсуждаться в терминах значения, соотношения и правды (Пр. 4 и Пр. 5). Проблема здесь касается данных как переносчиков информации. В такой версии проблема играет центральную роль в семиотике, герменевтике и ситуационной логике. Это глубоко связано проблемой натурализации информации. Разные другие логики, от классического анализа первого порядка до эпистемической и эротетической логики, обеспечивают полезные инструменты, чтобы анализировать логику информации (логика «S проинформирован, что p»), но много работы всё ещё остаётся. Например, эпистемическая логика (логика «S знает, что p») полагается на докзастический анализ знания («S считает, что p»), и открытым остаётся вопрос может ли эпистемическая логика быть фрагментом информационной логикой, а последняя фрагментом докзастической логики. Также, текущие подходы к основаниям математики как науке о шаблонах (Resnik 2000) могут дать разъясняющие инсайты в динамике информации, а также найти выгоду из подхода в терминах информационной разработки (разработка кажется полезным понятием среднего уровня между открытием и изобретением). Обработка информации, в общем смысле переходов в информационных состояниях, включает сейчас эффективные вычисления (компьютационализм, Newell 1980; Pylyshyn 1984; Fodor 1975 и 1987; Dietrich 1990), распределённую обработку (коннекционизм, Smolensky 1988; Churchland and Sejnowski 1992) и обработка динамических систем (динамизм, Van Gelder 1995; Van Gelder and Port 1995; Eliasmith 1996). Отношения между этими парадигмами остаются непрояснёнными (Minsky 1990, например, стоит за соединение копьютационализма и коннекционизма в ИИ, как делает это Harnad 1990 в науке о познании), также как и специфические преимущества и недостатки каждой, а вопрос дают ли они полный масштаб всех возможных интерналистских методов обработки информации. Я вернусь к этому месту при обсуждении проблем ИИ.

Два предыдущих вопроса тесно связаны с третьей, более общей проблемой:

## Пр. 3 (Поиск ОТИ). «Возможна ли большая объединённая теория информации?»

Редукционистский подход закрепляет, что мы можем извлечь существенное для понимания концепции информации и её динамики из широкого разнообразия предлагаемых моделей, теорий и объяснений. Нередукционисты заявляют, что мы возможно сталкиваемся с сетью логически взаимозависимых, но несводимым друг к другу идеям. Достоверность каждого подхода должна быть исследована в деталях. Лично я согласен с Шенноном и нередукционистами. Оба подхода, также как и любое решение между ними, сталкиваются со сложностью в прояснении того, как различные значения информации соотносятся, и являются ли некоторые понятия более центральными и фундаментальными, чем другие и им нужно отдавать предпочтение. Размахивание предположением Виттгенштейна о семейном сходстве означает признание проблемы, но не её решение.

## 4. Семантика

У Эванса была идея, что есть намного более начальное и более фундаментальное понятие, чем знание, на котором философы так долго концентрировались, а именно понятие информации. Информация передается восприятием, удерживается в памяти, хотя также передаётся средствами языка. Необходимо сконцентрироваться на этом понятии перед приближением к понятию знания в правильном смысле. Информация приобретается, например, без необходимого понимания суждения, воплощающего её; информационный поток работает на намного более низком уровне, чем приобретение или передача знания. Я думаю, это понятие должно быть изучено. Это не то, что случалось со мной до тех пор, пока я не прочитал Эванса, но это возможно продуктивно. Это также чётко разделяет данную работу с традиционной эпистемологией. [Dummett 1993, 186]

Мы видели, что большинство теорий концентрируются на анализе семантической информации. Поскольку большинство современной философии по суть есть философская семантика (разновидность теологии без Бога), полезно провести наш обзор проблемных областей, обращаясь теперь к набору вопросов, возникающих из информационной семантики. Обсуждение их глубоко влиятельно в нескольких областях философского исследования. Но сначала предупреждение. Трудно сформулировать проблемы чётко и с деталями полностью теоретически-нейтральным способом. Так что в дальнейшем я положился на семантические рамки, а именно, что взгляд, что семантическая информация может быть удовлетворительно анализирована в терминах хорошо сформированных, значащих и правдивых данных. Этот семантический подход прост и достаточно мощен для взятого задания. Если выбранные проблемы существенно сложны, разумно ожидать, что их общая природа и значимость безотносительны теоретического языка, на котором они выдвинуты, но они будут переводимы между концептуальными платформами.

Мы уже столкнулись с вопросом природы данных в Пр. 1. Предположим, что данные интуитивно описываются как неинтерпретированные различия (символы или сигналы).

Как они становятся значащими? Это

## Пр. 4 (проблема основания данных). «Как могут данные приобрести смысл?»

Searle 1980 обращается к специфической версии проблемы основания данных как проблемы внутреннего значения или «намеренности». Harnad 1990 определяет её как проблемы основания символов и разворачивает её так:

Как может семантическая интерпретация формальной системы символов стать присущей системе, а не просто паразитировать на значениях в наших головах? Как могут значения ничего не значащих символьных знаков, с которыми обращаются только не основе их (произвольных) форм, основываться на чём либо, кроме беззначных символов?

Возможно, скелетная проблема (как расположенный агент может представлять меняющийся мир и взаимодействовать с ним удовлетворительно) и её подпроблемы являются следствием проблемы основания данных (Harnad 1994). Мы увидим, что проблема основания данных приобретает ключевую важность в споре естественного и искусственного интеллекта (см. Пр. 8 – Пр. 10). В более метафизических терминах эта проблема семантизации бытия и её последствия связаны с проблемой может ли информация быть натурализована (см. Пр. 16). Может ли ФИ объяснить, как разум концептуализирует реальность? (Mingers 1997).

Однажды получившие основание, значащие данные могут приобрести различные истинные значения; вопрос как:

## Пр. 5 (проблема правдивости). «Как могут осмысленные данные обрести истинные значения?»

Пр. 4 и Пр. 5 приобретают новое измерение когда ставятся в рамках эпистемологии и философии науки, как мы увидим в Пр. 13 и Пр. 14. Они также существенно взаимодействуют со способом, которым мы подходим к теории правды и теории значения, особенно функционирующего как правда. Являются ли правда и значение понимаемыми на основе информационного подхода, или информация должна быть анализирована в терминах неинформационных теорий значения и правды? Чтобы обратить внимание на этот важный набор вопросов, следует задать ещё два уместных вопроса:

## Пр. 6 (Информационная теория правды). «Может ли информация объяснять правду?»

Здесь, как и в следующем вопросе, мы спрашиваем не о том, может ли быть сформулирована специфическая теория, более или менее метафорично, на некотором информационном словаре. Это было бы бессмысленным предприятием. Вопрос даже не в простой возможности информационного подхода. Напротив, мы спрашиваем (а) могла бы информационная теория более удовлетворительно объяснить правду, чем другие современные подходы (Kirkham 1992), и (б) если на (а) ответ отрицателен, мог бы информационный подход хотя бы помочь прояснить теоретические ограничения, которым должны удовлетворять другие подходы. Заметьте, что Пр. 6 связана с информационным кругом (Пр. 12) и возможностью информационного взгляда на науку (Пр. 14). Следующий вопрос таков:

## Пр. 7 (информационная семантика). «Может ли информация объяснять значение?»

Некоторые информационные подходы к семантике были исследованы в эпистемологии (Dretske 1981 and 1988), ситуационной семантике (Seligman and Moss 1997), теории представления рассуждения (Kamp 1981) и динамической семантике (Muskens et al. 1997).

Возможно анализировать значение не с точки зрения функции правдивости, но как возможность изменить контекст информации? Могут ли семантические явления быть объяснены как аспекты эмпирического мира? Поскольку Пр. 7 спрашивает, может ли значение хотя бы частично быть основано на объективном, независимом от разума и языка понятия информации (натурализации или намеренности), она строго связана с Пр. 16, проблемой натурализации информации.

## 5. Разум

> Компьютерная программа, способная действовать разумно в мире, должна иметь общее представление о мире, в терминах которого интерпретируются её входные данные. Разработка такой программы требует наличия взглядов на знание и как оно получается. Таким образом, некоторые из главных традиционных проблем философии поднимаются в искусственном интеллекте.

> [McCarthy and Hayes 1969]

Информация и её динамика являются центральными в основаниях ИИ, науки о познании, эпистемологии и философии науки. Давайте сконцентрируемся на первых двух.

ИИ и наука о познании исследуют познавательные агенты как информационные системы, которые получают, хранят, находят, преобразуют, генерируют и передают информацию. Это взгляд обработки информации. До развития коннекционистской и динамически-системной моделей обработки информации, это также было известно как вычислительный взгляд. Более позднее выражение было допустимо, когда машина Тьюринга (Turing 1936) и машина, вовлечённая в тест Тьюринга (Turing 1950) были с неизбежностью тождественны. Это стало заблуждением, однако, поскольку вычисление, используемое как технический термин (эффективное вычисление) относится к специфическому классу алгоритмических символических процессов, которые могут осуществляться машиной Тьюринга, то есть рекурсивными функциями (Turing 1936; Minsky 1967; Boolos and Jeffrey 1989; Floridi 1999).

Информационно-обработочный взгляд на познание, разумность и разум даёт старейший и наиболее хорошо известный набор значительных проблем в ФИ[3]. Некоторые их формулировки, однако, долго рассматривались как неинтересные. Тьюринг (Turing 1950) считал «Могут ли машины думать» бессмысленным способом постановки иначе интересных проблем функциональных различий между ИИ и ПР (природным разумом). Searle 1990 также оставил вопрос «Является ли мозг цифровым компьютером?» как плохо поставленный. То же остаётся верным для вопроса «Являются ли естественно разумные системы системами обработки информации?». Такие вопросы пусты. Информационные понятия настолько сильны, что при задании правильного уровня абстракции (УА) (Floridi and Sanders 2004) всё может быть представлено как информационная система: от здания до вулкана, от леса до обеда, от мозга до компании, любой процесс может быть представлен информационно – нагрев, полёт и вязание. Так что панкомпьютационалистский взгляд имеет тяжёлую задачу обеспечения достойного доверия ответа на вопрос, что означает для физической системы не быть информационной системой (то есть вычислительной системой, если под вычислением понимается обработка информации, см. Chalmers online и 1996). Задача тяжела, поскольку панкомпьютационализм не кажется уязвимым к опровержению в форме реалистичного знака контрпримера в мире, по названию идентичному тому, к которому применяется панкомпьютационализм[4]. Хороший способ постановки вопроса не «Адекватно ли „x есть y”?», а «Адекватно ли z, если „x есть y” на УА». В том, что следует, я разграничил проблемы касающиеся познания и проблемы, касающиеся разума.

Центральный вопрос в науке о познании звучит так:

## Пр. 8 (проблема Декарта). «Может ли познание (формы познания) П быть полностью и удовлетворительно проанализировано в терминах (форм) обработки информации ОИ на некотором уровне абстракции УА? Как нужно интерпретировать триаду (П, ОИ, УА)?»

Ударение обычно ставится на вовлечённые типы П и ОИ и их взаимные отношения, но принятый УА и уровень его адекватности играют ключевую роль (Marr 1982; Dennett 1994; McClamrock 1991). Специфичный УА адекватен в терминах ограничений и требований. Надо сначала спросить, учитывает ли анализ ограничения, встроенные в выбранные наблюдаемые, которые мы хотим промоделировать (например, П есть динамический процесс, но мы создали статическую модель). Требования могут быть четырёх общих типов: объяснение (от просто метафорического до полностью научного уровня), контроль (отслеживание, симулирование или управление поведением x), модификация (нацеленное изменения поведения x, а не его модели) и строительство (исполнение или репродукция самого x). Мы обычно предполагаем, что УА идут по шкале степени структурирования или деталей от высших (крупнозернистых) до низших (мелкозернистых) уровней, но это не всегда так, если мы концентрируемся на требованиях, которым они удовлетворяют.

Рассмотрим здание. Один УА описывает его в терминах архитектурного дизайна, скажем как викторианский дом, другой описывает в терминах оценки на рынке собственности, а третий описывает как дом Марии. Заданный УА может быть достаточен, чтобы дать объяснительную модель x, не давая средств воплощения x, и наоборот.

Ответы на Пр. 8 определяют нашу ориентацию к другим специфическим вопросам (см. Chalmers online), таким как: Достаточно ли обработки информации для познания? Если да, то каково точное соотношение между обработкой информации и познанием? Какова связь между различными теориями обработки информации, такими как компьютенциализм, коннекционизм и динамизм (Van Gelder and Port 1995; Van Gelder 1995; Garson 1996) для интерпретации (П, ОИ, УА)? При каких существенных условиях физическая система осуществляет нужную обработку информации? Например, экстерналистские и антирепрезенталистские позиции делают акцент на важность «окружающего», «помещённого» или «воплощённого» познания (см. Gibson 1979; Varela et al. 1991; Clancey 1997). Заметьте, что спрашивать вычислимо ли познание, это не спрашивать является ли познание вычислением: x может быть вычислимым без необходимости быть проводимым вычислительно (Rapaport 1998).

Следующие две открытые проблемы (Turing 1950) касаются разумности в общем, а не познания в частности, и являются центральными в ИИ:

## Пр. 9 (проблема перестройки (Dennett 1994)). «Может ли природный разум ПР (его формы) быть полностью и удовлетворительно анализирован в терминах обработки информации ОИ (её форм) на некотором уровне абстракции? Как нужно интерпретировать триаду (ПР, ОИ, УА)?»

Пр. 9 спрашивает, какой вид форм разумности анализируется, какое понятие (какие понятия) информации работает (работают) здесь, какая модель информационной динамики правильно описывает природный разум, какой уровень абстракции принимается и адекватен ли он. Например, можно попробовать усиленный тест Тьюринга находящееся разумное поведение, вместо чисто диалогового взаимодействия, анализируется путём наблюдения двух агентов, один натуральный, один искусственный, взаимодействующих со средой, изменяемой наблюдателем (Harnad 2001). Представьте робота и кошку, ищущих пищу в лабиринте: Мог бы наблюдатель, помещённый в отдельной комнате, определить различия между естественным и искусственным агентом? Всё это ещё не задаёт вопроса

## Пр. 10 (проблема Тьюринга). «Может ли природный разум быть воплощён небиологически?»

Этот вопрос оставляет открытой возможность, что ПР может быть своего рода ОИ (Searle 1980) или просто таким сложным, чтобы исключить навсегда любую инженерную попытку скопировать его (Dreyfus 1992; Lucas 1961 и 1996; Penrose 1989, 1990 и 1994).

Предположим, с другой стороны, что он не может, или может, но не полностью быть воплощённым небиологически, что тогда теряется? Сознание? Творческая способность? Свобода? Воплощение? Все или возможно некоторые из этих факторов, или другие? Альтернативно, является ли это просто вопросом размера, деталей и сложности проблемы?

Даже если ПР не воплощаем, может ли его поведенческая реакция быть (по крайней мере частично) воспроизводима в терминах указанных эффектов некоторой реализуемой формой обработки информации? Эти вопросы ведут к переформулировке «отца всех проблем» (её отцовство обычно приписывается Декарту) в изучении разумности и философии разума

## Пр. 11 (РИТ (разумность-информация-тело)-проблема). «Может ли информационный подход решить проблемы соотношения духовного и материального?»

Как обычно, проблема не просто о концептуальном словаре или простой возможности информационного подхода. Напротив, мы спрашиваем может ли информационная теория помочь нам решить сложности, вызванные монистическим и дуалистическим подходами.

В этом контексте можно спросить, может ли личная идентичность, например, быть понята правильно не в физических или духовных терминах, а в терминах информационного пространства.

Мы теперь можем сдвинуться к другому кругу вопросов, касающихся разума как источника знания в эпистемологии и философии науки. Следующая группа проблем требует краткого предварительного заключения.

Одно из основных различий между современным поколением систем искусственного

интеллекта (ИИ) и человеческим природным разумом (ПР) состоит в том, что ИИ может распознавать и обрабатывать только данные (неитерпретированные наборы различий и инвариантностей), в то время как ПР способен распознавать и обрабатывать в основном информацию (в узком смысле хорошо сформированных наборов значащих данных). Говоря, что ИИ суть системы данных, а ПР – информационные системы, надо внимательно избегать запретов на следующие пять вещей:

1. молодые ПР, например молодой Августин, похоже проходят через процесс формирования, в котором на некоторой стадии они получают только данные, но не информацию. Дети информационно девственны;

2. взрослые ПР, например Джон Сёрл или средневековый копиист, могут вести себя или быть использованы, как если бы они воспринимали только данные, а не информацию.

Можно вести себя подобно ребёнку или процессору Интел – если бы он был помещён в Китайскую комнату или, что более реалистично, копировал бы греческий манускрипт, не зная даже алфавита языка, а только физические очертания букв;

3. познавательно, психологически или мысленно неполноценные ПР, включая старого Ницше, могут тоже действовать как дети и быть неадекватными в восприятии информации (как «это есть лошадь») при представлении данных;

4. конечно, существует нейрохимический уровень, на котором ПР обрабатывают данные, а не информацию;

5. семантические ограничения ПР могут быть сравнимы или даже случайно связаны с синтаксическими ограничениями ИИ на некотором адекватном УА.

Полностью и нормально развитые ПР похоже захвачены семантическими установками.

Строго говоря, мы не познаём сознательно чистые бессмысленные данные. То, что идёт под именем «сырые данные», является данными, которым недостаёт специфической и значимой интерпретации, не любой интерпретации (это верно даже для Джона Сёрла и средневекового копииста: один видит китайские иероглифы, другой греческие буквы, хотя они не знают, что эти символы значат). Истинное восприятие полностью неинтерпретированных данных может быть возможно при очень специальных обстоятельствах, но оно не нормально и не может быть частью непрерывно поддерживаемого, сознательного опыта, хотя бы потому, что мы никогда не воспринимаем данные изолировано, но всегда в смысловом контексте, который приписывает им некоторое значение (это не должно быть правильное значение, как показывают Джон Сёрл и средневековые копиисты). Обычно, когда ПР кажется воспринимают данные, это только потому, что они привыкли работать с настолько богатыми семантическими нагрузками, что они ошибочно принимают чрезвычайно обедённую или различно интерпретируемую информацию за что-то полностью лишённое семантического содержания. С другой стороны, компьютеры часто описываются как часто синтаксические машины, хотя «чисто синтаксический» это сравнительная абстракция, как «практически лишённый жира». Это означает, что уровень смысловой установки пренебрежим, но не то, что он полностью не существует. Компьютеры способны к (ответу на) элементарному различению (определению индивидуальности как индивидуальности и различия не в терминах восприятия особенных и богатых черт вовлечённых сущностей, но как простой регистрации инвариантного недостатка индивидуальности, составляющей соответствующее как соответствующее), и это кроме всего есть протосемантический акт.

К сожалению, разделение слишком слабо, чтобы породить что-либо напоминающее семантическую установку, и хватает его только чтобы манипулировать легко различимыми данными. Это тоже только неясный протосемантический акт, который (имеющиеся) компьютеры способны демонстрировать как «познающие системы», остальное есть внешняя семантика, симулируемая только через синтаксис, предзаписанную память, слои взаимодействия и человеческо-компьютерное взаимодействие (ЧКИ).

Таким образом, в настоящий момент данные как доступные для интерпретации, но неинтерпретированные и разделимые различия представляют верхний семантический предел ИИ и нижний семантический предел ПР, которые обычно работают с информацией.

Оригинальные слои взаимодействия снимают этот порог и делают возможным ЧКИ. Эта спецификация означает, что текущие достижения ИИ ограничены синтаксическими источниками, в то время как достижения ПР ограничены семантическими. Чтобы понять информационную установку как ограничение, нужно рассмотреть любую ненаивную эпистемологию. Дихотомия Канта между ноуменами и феноменами, например, может быть интерпретирована как дихотомия между данными и информацией, с Umwelt опыта как порога, на котором поток неинтерпретированных данных регулярно и последовательно схлопывается в информационный поток. Заметим, что признание некоторой протосемантической ёмкости у компьютеров работает за экстерналистскую концепцию информации как существующей «в мире», а не просто в уме информированного. Я вернусь к этому вопросу, обсуждая Пр. 16. Теперь мы готовы приступить к новому ряду вопросов:

## Пр. 12 (информационный круг). «Как может информация проверяться? Если информация не может быть превзойдена, но может только быть проверена дальнейшей информацией – и если всё вверх и вниз есть информация – что это говорит нам о нашем знании о мире?»

Информационный круг напоминает герменевтический круг. Он подкрепляет современный спор об основаниях эпистемологии и приемлемости некоторых форм реализма в философии науки, в соответствии с которыми наша информация о мире фиксирует что-то из того, каков мир есть (Floridi 1996). Это тесно связано с Пр. 6 двумя следующими вопросами:

## Пр. 13 (континуальная гипотеза). «Должна ли эпистемология опираться на теорию информации?»

Обычно говорится, что знание предполагает информацию в свете «континуальной гипотезы», что знание заключает правду поскольку оно заключает в себе семантическую информацию (см. Пр. 5). По сравнению с информацией, знание на самом деле редкий феномен. Даже в мире без трюков типа Геттье мы должна признаться, что мы просто проинформированы о большинстве того, что мы думаем мы знаем, если знание требует способности обеспечить надёжное объяснение или оправдание того, мы проинформированы. Перед тем, как отвечать на Пр. 13, однако, мы должны учесть, что некоторые теории информации, например интерналистский и интенционалистский подходы, интерпретируют информацию как зависящую от знания, а не наоборот. Могут ли состояния информации быть состояниями истинного знания (см. Пр. 15 – Пр. 16)? Что есть знание с точки зрения, основанной на информации? Если знание предполагает информацию, помогло бы это решить проблемы типа Геттье? (Во Floridi 2004d я полагаю, что это так, показывая, что проблема Геттье не может быть решена.) Возможно ли, что (1) S вправду верит, что p, и всё же (2) S не проинформирован, что p? (Барвайз и Селигман [Barwise and Seligman 1997, 9] говорят, что да.) К этим вопросам некоторое время обращались информационно-теоретические эпистемологии, но они ещё должны быть полностью исследованы. Когда это доходит до научного знания, похоже, что ценность информационного поворота может быть увеличена исследованием следующего вопроса:

## Пр. 14 (семантический взгляд на науку). «Можно ли свести науку к информационному моделированию?»

В некоторых контекстах (вероятностные и модальные пространства, а также пространства суждений) мы принимаем условный, лабораторный взгляд. Мы анализируем, что «a есть (по типу или в состоянии) F взаимосвязано с b есть (по типу или в состоянии) G, таким образом неся наблюдателю информацию, что b есть G» (Барвайз и Селигман [Barwise and Seligman 1997] проводят похожий анализ на основе Dretske 1981), предполагая, что F(a) и G(b). Другими словами, мы предполагаем заданную модель. Вопрос, который здесь ставится, таков: Как мы строим исходную модель? Многие подходы кажутся онтологически невосполнимыми. Вместо допущения, что мир эмпирических позволений и ограничений должен быть создан, они предполагают, что мир уже хорошо смоделирован, готов быть открытым. Семантический подход к научным теориям (Suppe 1960 и 1962; van Fraassen 1980; Giere 1988; Suppe 1989), с другой стороны, убеждают, что «научная аргументация есть в большой степени рассуждение, основанное на модели. Весь путь вверх и вниз есть только модели» (Giere 1999, 56). Теории не входят в контакт с явлениями напрямую; скорее, высшие модель приводятся в контакт с другими, низшими моделями.

Те сами суть теоретические концептуализации эмпирических систем, которые составляют моделируемый объект как объект научного исследования. Giere 1988 считает большинство интересных научных моделей неязыковыми абстрактными объектами. Модели, однако, являются носителем, но не сообщением. Является ли информация (возможно неязыковым) содержанием этих моделей? Как информационные модели (семантически, познавательно или инструментально) относятся к концептуализациям, которые составляют их эмпирические референты? Каков их семиотический статус – например, структурно гомоморфные или изоморфные представления или управляемые и ограниченные данными информационные конструкты? Какие уровни абстракции вовлечены? Является ли наука социальной (многоагентной) деятельностью по разработке информации? Возможно ли импортировать в науку (или её философию), методологии моделирования, продуманные в теории информационных систем? Может ли информационный подход помочь перекрыть разрыв между наукой и познанием? Ответы на эти вопросы тесно связаны с обсуждением проблемы информационной теории правды (Пр. 6) и значения (Пр. 7). Возможность более или менее информационно конструкционистской философии науки приводит к следующему скоплению проблем, касающихся отношения между информацией и природным миром.

## 6. Природа

> Если бы мир был полностью хаотичным, непредсказуемым делом, не было бы никакой информации для обработки. Всё же, место информации в природном мире биологических и физических систем далеко от ясности.

> [Barwise and Seligman 1997, xi]

Эта нехватка ясности вызывает три семейства проблем.

## Пр. 15 (проблема Винера). «Каков онтологический статус информации?»

Большинство людей соглашаются, что нет информации без представления (в данных).

Следуя Landauer and Bennett 1985 и Landauer 1987, 1991 и 1996, этот принцип часто интерпретируется материалистически, защищая невозможность физически свободной информации посредством равенства «представление = физическое воплощение». Взгляд, что нет информации без физического воплощения есть необходимое допущение при работе с физикой вычислений, поскольку компьютерные науки должны с необходимостью учитывать физические свойства и ограничения носителей информации. Это также онтологическое допущение за Гипотезой физической системы символов и ИИ- и познавательных науках (Newell and Simon 1976). Однако факт, что информация требует представления, похоже не

влечёт за собой, что последнее обязано быть физически осуществлено. Возможно, миры, в которых существует только мысленное бытие, свойства и процессы (например, у Беркли и Спинозы), или в которых материальная или расширенная вселенная имеет духовную или нерасширенную матрицу как онтологическое основание (например, у Пифагора, Платона, Лейбница и Гегеля), кажутся вполне способными поддерживать принцип репрезентационализма без объемлющей материалистической интерпретации. Соответствующим началом информации могли бы быть, например, монады. Проблема становится следующей:

Является ли информация независимой онтологической категорией, отличной от физической/материальной и (предполагая, что можно провести это картезианское разделение) духовной? Винер, например, считал, что «информация есть информация, а не материя и не энергия. Тот материализм, который не признаёт этого, не может быть жизнеспособным в настоящее время» [Wiener 1948, 132]. Если информация не является независимой онтологической категорией, то к какой категории она сводится? Если она независима, как она связана с физической/материальной и духовной? Ответы на эти вопросы определяют ориентацию, которую берёт теория с учётом следующей проблемы:

## Пр. 16 (проблема локализации). «Как может информация быть натурализована?»

Эта проблема связана с Пр. 4 – а именно с осмыслением данных. Вряд ли можно отрицать, что информация является естественным феноменом, так что это не то, что нужно спрашивать. Даже элементарные формы жизни, такие как подсолнухи, выживают только потому, что они способны к информационным процессам. Проблема в том, существует ли в мире информация, доступная для извлечения независимо от форм жизни, и если это так, то о какой информации говорится (информационная версия телеологического аргумента в пользу существования Бога заявляет и то, что информация является природным явлением, и то, что местонахождение природной информации требует разумного источника). Если мир достаточно богат информацией, возможно ли с ней взаимодействовать, используя «окружающую информацию» непосредственно, не проходя через стадию представления, на которой мир сначала анализируется информационно? «Окружающая информация» всё ещё предполагает некоторую физическую основу (или, возможно, тождественна с ней), но не требует познавательного представления на высоком уровне или вычислительной обработки, чтобы быть немедленно применимой. Заявляется, например, что исследователи ИИ, работающие с аниматами (искусственные животные, симулированные компьютерно или роботы). Аниматы суть простые посредники реакций, приводимые в движение стимулами. Они способны к элементарному «разумному» поведению, несмотря на факт, что их конструкция исключает возможность внутренних представлений среды и какого-либо эффективного вычисления (см. Mandik 2002 в качестве обзора; известный пример нерепрезентационного разума приведен в Brooks 1991).

Итак, являются ли процессы познания непрерывными с процессами в среде? Является ли смысловое содержание (по крайней мере частично) внешним (Путнам)? Раскручивается ли «естественная», или «окружающая», информация вокруг естественных знаков (Пирс) или именных регулярностей? Рассмотрим типичный пример концентрических кругов, видных на древесине срезанного ствола, которые можно использовать для оценки возраста растения. Экстерналист/экстенционалист, который предпочитает положительный ответ на Пр. 16 (например, Дретске или Барвайз) сталкивается со сложностью объяснения какой тип информации и какое количество ей насыщает мир, какой вид доступа к, или взаимодействия с, «информации в мире» может использовать посредник информации, и как возможна динамика информации. Интерналист/интенционалист (например, Фодор или Сёрл), который предпочитает отрицательный ответ на Пр. 16, должен объяснять в каком специфическом смысле информация зависит от разума и ведёт ли это к антиреалистскому взгляду.

Положение информации связано с вопросом, может ли быть информация без информированного, или информация, по крайней мере, в некотором ключевом смысле слова, существенно паразитирует на значениях в уме информируемого, и всё, чего она может добиться, в терминах онтологической независимости, это систематическая интерпретабельность. Было ли правомерно рассматривать египетские иероглифы как информацию до открытия розеттского камня, даже если их семантика была вне понимания любого интерпретатора? Я уже отмечал, что допущение, что компьютеры обеспечивают некоторый минимальный уровень протосемантической деятельности, работает на «реалистскую» позицию «информации в мире». Перед переходом к следующей проблеме остаётся прояснить, могут ли предыдущие два способа размещения информации не быть ограничивающими.

Может ли информация быть ни тут (разум), ни там (природный мир), но на пороге, как бы как специальное отношение или прослойка между миром и его разумными жителями (конструкционизм)? Или могла бы она даже быть везде, в третьем мире, интеллектуально доступной для разумных существ но не зависимой от них онтологически (платонизм)?

## Пр. 17 (Гипотеза Это из Бита (Wheeler 1990)). «Может ли природа информацилизована?»

Неологизм информацилизована неуклюж, но полезен, чтобы отметить, что это перевёрнутая предыдущая проблема. Здесь также важно выяснить, чем проблема не является.

Мы не спрашиваем, более ли полезна, чем ошибочна, метафорическая интерпретация вселенной как компьютера. Мы даже не спрашиваем, возможно ли информационное описание вселенной как мы её знаем, хотя бы частичное и постепенное. Это манящее задание, но формальные онтологии уже дали многообещающий ответ (Smith 2003). Мы спрашиваем, может ли вселенная сама быть по сущности из информации, с естественными процессами, включая причинность, как специальными случаями информационной динамики (например, информационный поток, алгоритмические и распределённые вычисления и формы последовательного вычисления). В зависимости от того, как подойти к понятию информации, может быть необходимым очистить проблему в терминах цифровых данных или других информационных понятий.

Ответы на Пр. 17 глубоко влияют на наше понимание различий между виртуальной и материальной реальностью, значения искусственной жизни в ALife смысле (Bedau 2003), и отношения между философией информации и основаниями физики: если вселенная сделана из информации, является ли квантовая физика теорией физической информации?

Более того, объясняет ли это некоторые из её парадоксов? Если природа может быть информацилизована, помогает ли это объяснить как жизнь появляется из материи, и далее как разум появляется из жизни? Конечно, эти вопросы тесно связаны с вопросами, перечисленными в разделе 7: «Можем ли мы построить постепенный мостик от простых амёбоподобных автоматов к высоко нацеленным умственным системам с определимыми целями, верованиями и т.д.» (Dennett 1998, 262).

## 7. Ценности

> Для меня давно сделалось ясно, что современная сверхбыстрая вычислительная машина в принципе является идеальной центральной нервной системой для устройств автоматического управления; её входные и выходные сигналы не обязательно должны иметь вид чисел или графиков, а могут также быть показаниями искусственных органов чувств, например фотоэлементов или термометров, и соответственно сигналами для двигателей и соленоидов. [. . . ] мы уже в состоянии построить искусственные машины со сколь угодно сложным поведением.

> Ещё задолго до Нагасаки и до того, как общественности стало известно о существовании атомной бомбы, мне пришла мысль, что мы стоим перед лицом другой социальной силы, несущей неслыханные возможности для добра и для зла.

> [Wiener 1948, 27-28]

Влияние ИВТ на современное общество вызвала новые и значительно непредвиденные этические проблемы (см. Bynum 1998 и Johnson 2000 для обзора). Чтобы заполнить эту позицию и концептуальный вакуум (Moor 1985), компьютерная этика (КЭ) проводит расширенное и интенсивное изучение вопросов реального мира, обычно путём рассуждения по аналогии. По крайней мере с 1970-х гг. (см. в Bynum 2000 ранние работы по КЭ) фокус КЭ сдвинулся от анализа проблемы – первично нацеленного на делание чувствительным общественного мнения, профессионалов и политиканов – к тактическим решениям, выливающимся, например, в развитие профессиональных кодексов поведения, технических стандартов, норм использования и нового законодательства. Постоянный риск процедуры снизу–вверх остался от ad hoc или казуистических подходов к проблемам этики. Вызванное частично этой сложностью, и частично естественным процессом самосознательного взросления как самостоятельной дисциплины, КЭ далее объединила тактические решения с более стратегическим и глобальным анализом. «Спор об уникальности» оснований КЭ есть существенная часть разработки сверху–вниз (Floridi and Sanders 2002; Tavani 2002). Она характеризуется метатеоретическим размышлением над природой и оправданием КЭ и над тем, уникальны ли моральные проблемы, с которыми сталкивается КЭ, а следовательно, должна ли КЭ разрабатываться как независимое поле исследований со специфичной областью приложений и автономным, теоретическим основанием. Проблема такова:

## Пр. 18 (спор об уникальности). «Имеет ли компьютерная этика философское основание?»

Ещё раз, вопрос намеренно общий. Ответ на него означает обращение к следующим вопросам: Почему ИВТ поднимают моральные вопросы? Может ли КЭ составить связную и цельную дисциплину, а не более или менее однородное и случайное собрание связанных с ИВТ этических проблем, прикладных исследований и практических решений? Если так, то каково её главное логическое объяснение? Как она сравнима с другими (прикладными) этическими теориями? Являются ли вопросы КЭ уникальными (в смысле требования собственных теоретических исследований, не полностью выводимых из стандартной этики)? Альтернативно, только ли моральные вопросы вовлекают ИВТ? К какому типу этики относится КЭ? Что подтверждает определённую методологию КЭ, например, рассуждение по аналогии и доказательный анализ. Где разумная причина КЭ? Каков вклад КЭ в этический дискурс?

## 8. Заключение

Мы подошли к концу обзора. Я надеюсь читатель был более взволнован, чем подавлен количеством работы, лежащем впереди. Я должен признать, что трудно представить элегантный способ завершения этой статьи. Поскольку она анализирует вопросы, но не даёт ответов, она на самом деле должна закончиться «Началом», а не «Концом». Однако, как я положился на Гильберта во введении к теме, я могу также процитировать его в заключение:

> Сегодняшний день, лежащий на стыке столетий, представляется мне вполне подходящим для такого обзора проблем. Ибо завершение великой эпохи не только приглашает нас взглянуть назад в прошлое, но также направляет наши мысли в неизвестное будущее.

Точно.

1

«Пока ветвь науки предлагает изобилие проблем, она жива; недостаток проблем предвещает затухание или остановку независимых исследований. [. . . ] По решению проблем исследователь проверяет крепкость своего клинка; он находит новые методы и новые перспективы, и получает более широкий и свободный горизонт.» (Hilbert, 1900).

2

«Эту книгу, пожалуй, поймет лишь тот, кто уже сам продумывал мысли, выраженные в ней, или весьма похожие. Следовательно, эта книга - не учебник. Ее цель будет достигнута, если хотя бы одному из тех, кто прочтет ее с пониманием, она доставит удовольствие.» Виттгенштейн, Логико-философский трактат, вступительное предложение.

3

В 1964, во введении к своей влиятельной антологии, Андерсон написал, что область философии ИИ уже породила более тысячи статей (Anderson 1964, 1). Неудивительно, что (иногда перекрывающиеся) издательские проекты расцвели. Среди доступных заголовков читатель может держать в уме Ringle 1979 и Boden 1990, которые содержат два достаточно хороших сборника очерков, и Haugeland 1981, который специально понимался как продолжение Anderson 1964 и был в дальнейшем пересмотрен в Haugeland 1997

4

Chalmers online похоже считает, что панкомпьютенциализм эмпирически фальсифицируем, но то, что он предлагает это не (а) спецификация того, что считалось бы сущностью x, которая бы показала как x не должно быть определено вычислительно (или информационно-теоретически, на языке этой статьи) при данной именной характеристике N универсума, но вернее (б) просто перефразирование идеи, что панкомпьютенциализм может быть ложен, то есть отрицание именной характеристики N универсума в вопросе: «Конечно же, есть способы, которыми эмпирическая наука может показать, что это ложно: если окажется, что фундаментальные законы физики невычислимы и если эта невычислимость отражает себя в познавательном функционировании, например, или если окажется, что познавательные способности существенно зависят от бесконечной точности некоторых аналоговых величин, или даже если окажется, что познание проводится при помощи некоторой нефизической субстанции, чьи действия невычислимы.»

Чтобы упростить это, хотелось бы, чтобы нам сказали что-либо типа того, что белая ворона опровергнет заявление, что все вороны чёрные, но вместо этого нам говорят что отсутствие черноты или ворон также сделает это, но оно не делает.