MODELY MYSLE

zväzok 5

Ukážka z elektronickej knihy

Copyright © Jan Burian, Igor Farkaš, Jana Horáková, Jozef Kelemen, Juraj Hvorecký, Alica Kelemenová, Ladislav Kováč, Vladimír Kvasnička, Mária Markošová, Jiří Pospíchal, Karel Pstružina, Ján Rybár, Ján Šefránek, Radovan Šikl, Jiří Wiedermann 2008.

Illustrations © Vladimír Havrilla 2008.

Cover design and layout © Bee and Honey 2008 (www.beeandhoney.sk).

Ako piaty zväzok edície Šimon vydalo © Vydavateľstvo Európa, s.r.o., Bratislava 2008.

www.vydavatelstvo-europa.sk

ISBN 978-80-89111-34-3

Kniha vychádza vďaka finančnej podpore Gratex International, a.s., Bratislava a Slovenskej spoločnosti pre umelú inteligenciu

Vytvorenie elektronickej verzie Dibuk, s. r. o., 2016

Predhovor

V tomto roku si informatik, kognitívny vedec a filozof doc. Ing. Ivan M. Havel, CSc., PhD., a my spolu s ním pripomíname jeho sedemdesiatiny. Pri tejto príležitosti mu venujeme príspevky zozbierané do tejto knihy. Všetky boli napísané ako určitý druh pozdravu jubilantovi od početnosťou nepatrného zlomku jeho českých a slovenských kolegov a priateľov. Napísali ich ľudia, ktorí si vážia odbornú prácu I. M. Havla a jej výsledky, ako aj jeho všeobecnejšie názory na vedu, jej rozvíjanie a spoločenské funkcie, jeho občianske a ľudské postoje.

I. M. Havel začínal svoju odbornú dráhu ako elektroinžinier absolvovaním Fakulty elektrotechniky pražskej ČVUT. Už vo svojej diplomovej práci sa zameral na vtedy veľmi aktuálnu a pomerne ešte novú oblasť, ktorá s elektrotechnikou síce súvisela, nasmerovala však jeho ďalšie odborné záujmy úplne inam, než k elektrotechnike. Tou oblasťou bola teória automatov. Od nej sa dostal do širšej oblasti vedy, do teoretickej informatiky. V rámci svojho doktorandského štúdia, ktoré absolvoval na Kalifornskej univerzite v Berkeley, sa venoval striktne deterministickým jazykom, výsledky tohto svojho mimoriad- ne plodného obdobia publikoval v sérii prác so skvelou medzinárodnou odozvou. Už v období týchto úspechov sa však chystal na ďalšiu zmenu svojho odborného záujmu. Tú predznamenávali jeho návštevy prednášok z robotiky a umelej inteligencie na Kalifornskej univerzite, na ktorej získal titul PhD. Zúročiac skúsenosti z teoretickej informatiky a to, čo vedel z matematickej logiky, dosiahol aj v oblasti umelej inteligencie medzinárodne akceptované a citované výsledky.

Po takejto skúsenosti, podobne ako mnohí iní, ani on neodolal pokušeniu venovať sa niektorým všeobecnejším problémom myslenia, inteligencie, vnímania, prežívania, vedomia... Tieto otázky dodnes zamestnávajú tých, ktorí skúmajú ešte stále dosť neznámu oblasť na pomedzí umelej inteligencie, psychológie, filozofie mysle, neurovied a niektorých ďalších oblastí dobrodružnej ľudskej zvedavosti – kognitívnu vedu. Jeho kniha Robotika - úvod do teorie kognitivních robotů vydaná roku 1980 bola v Československu prvou monografiou, ktorá systematickým spôsobom prezentovala symbolické metódy umelej inteligencie. Väčšina z nás, ktorí sa vtedy začínali zaujímať o tento informatický vedný odbor, môže konštatovať, že práve táto kniha bola pre nás primárnym zdrojom vedomostí o umelej inteligencii (a azda aj o kognitívnej vede, ale vtedy sme ani len netušili, že takýto vedný odbor silne interdisciplinárneho charakteru práve v USA vzniká).

Jeho prednáška Neuronové počítače a jejich inteligence, ktorú prezentoval na konferencii SOFSEM roku 1988, bola pre väčšinu z nás „bleskom z jasného neba“, kde sme sa oboznámili so základnými ideami opätovne vznikajúcej teórie neurónových sietí a so subsymbolickým prístupom k riešeniu problémov kognície. Od neurónových sietí a kognitívnej vedy je iba maličký krôčik k filozofii mysle. Ivan M. Havel sa bez rozpakov odhodlal vykonať ho. Tieto snahy našli určité vyvrcholenie publikovaním rozsiahlej state Přirozené a umělé myšlení jako filosofický problém, ktorá vyšla roku 2001 v zborníku Umělá inteligence III, pravidelne vydávaného V. Maříkom a spol.

Záujmovými posunmi, ktoré dávali smer a určovali charakter jeho mnohostranného odborného profilu, dosiahol Ivan M. Havel okrem iného, že má dnes kolegov, ktorí s úctou hľadia na jeho cestu vedou a priľahlými oblasťami premýšľania, i na výsledky, ku ktorým ho jeho cesta postupne privádzala. Spomedzi týchto kolegov sa grupujú autori príspevkov napísaných pre tento zväzok. Čo ich spája, je využívanie príležitostí stretávať sa už sedem rokov. Tieto príležitosti existujú vďaka hŕstke českých a slovenských nadšencov a sú venované veľmi široko chápanej kognícii, hlavne však kognitívnej vede, filozofii mysle a problematike umelého života. Sú to stretnutia konferencie Kognícia a umelý život. Dúfame, že textami, ktorými zdravíme jubilanta, mu privodíme radosť z vedomia priateľstva prispievateľov i intelektuálne potešenia z čítania ich textov. Vydanie knihy podporili Slovenská spoločnosť pre umelú inteligenciu a Gratex International, a. s. Ďakujeme im, bez ich podpory by kniha nevyšla. Ďakujeme vydavateľovi, bez starostlivosti ktorého by kniha nebola taká, aká je. Veľmi si však prajeme aj to, aby dobrý pocit z čítania mali nielen jubilant, ktorému ju týmto venujeme, ale i všetci ostatní, ktorí ju poctia svojím záujmom. Bez toho by kniha vyšla zbytočne.

V Bratislave v marci 2008

editori

Myšlení modelů

Jan Burian1

Abstrakt. Cílem tohoto článku je metodologický rozbor předpokladů, které používáme, když přemýšlíme o pojmech jako mysl, myšlení, vědomí, poznávání a zkušenost. V první části ukážeme, za jakých předpokladů má smysl chápat mysl jako proces, který je možno popsat formálním modelem a kde jsou meze modelování. V druhé části se zaměříme na alternativní metodologické přístupy, které umožňují poznávat mysl, resp. zkušenost nikoliv pomocí formálních modelů, ale reflexivním nepojmovým poznáváním, které budeme označovat jako vhled.

V kognitivní vědě hraje sebereflexe a subjektivita dosti pozoruhodnou roli. Na jedné straně je skryta v pozadí téměř všeho, o čem se v kognitivních vědách mluví – skryta proto, že badatelé ve snaze vyhovět požadavku objektivity poznání, který je jedním z hlavních postulátů moderní přírodovědy, neradi zdůrazňují intuitivní původ svých pojmů, problémů a hypotéz. Na druhé straně jsou to právě kognitivní vědy – a doložitelně umělá inteligence – které nastolily problém já jako relevantní výzkumné téma.

Ivan M. Havel (2001)

1. Úvod

Cílem tohoto článku je metodologický rozbor předpokladů, které používáme, když přemýšlíme o pojmech jako mysl, myšlení, vědomí, poznávání a zkušenost. Konkrétně ukážeme, za jakých předpokladů má smysl chápat mysl jako proces, který je možno popsat formálním modelem a kde jsou meze modelování. V první části, v kapitole o tradičních modelech mysli, se soustředíme na formální analýzu poznávacích procesů z hlediska 3. osoby, tj. budeme popisovat poznávací procesy z hlediska vědce, který se snaží o objektivní popis. Tato kapitola bude zajímavá zejména pro odborníky na umělou inteligenci. V druhé části článku se soustředíme na poznávání z hlediska 1. osoby, tj. na reflexivní zkušenost. Zaměříme se zejména na alternativní metodologické přístupy, které umožňují poznávat mysl, resp. zkušenost, nikoliv pomocí formálních modelů, ale nepojmovým poznáváním, které budeme označovat jako vhled. Tato kapitola bude zajímavá zejména pro filosofy, ale i pro psychoterapeuty a pedagogy.

1.1 Pojmy

Nejprve definujme pojmy, které budeme používat.

Vyjdeme z pojmu zkušenost2. Zkušeností (experience) nebudeme chápat pouze zapamatovanou znalost či dovednost, ale celé spektrum aktuálního zakoušení nebo prožívání – jde o veškeré poznávací procesy jako je smyslové vnímání, pojmové myšlení, pocity a emoce, chtění a záměry a další (sebe)reflexivní procesy jako uvědomování, zaměřování a udržování pozornosti apod. Aktuální zkušenost je ale vždy ovlivňována zkušeností minulou. Pozorujeme, že zkušenost se většinou řídí nějakými více či méně stabilními pravidly, která vznikla interakcí vrozených dispozic a v průběhu života získaných návyků. Nebudeme však předpokládat, že tyto zákonitosti se nemohou měnit. Zkušenost tedy zůstává otevřená k libovolně hluboké proměně. Proměnu zkušenosti dosahovanou pomocí reflexe, tj. pomocí pozorování sebe sama, budeme nazývat transformace. Nebudeme dále předpokládat, že existují nějaké předem dané meze normální zkušenosti, a že překročení těchto mezí musí nutně znamenat zkušenost patologickou.

Pojem vědomí (consciousness) má specifický význam v medicíně, kde označuje stav pacienta, který dokáže reagovat na podněty jinak než čistě reflexivně, anebo i když schopen reakce není (např. při vážném ochrnutí), je schopen si podněty zapamatovat a později reprodukovat. Ve filosofii označuje vědomí v podstatě zkušenost s důrazem na subjektivní prožívání v 1. osobě. Vědomí má kvalitativní a intimní, obtížně sdělitelnou povahu. V materialistickém či fyzikalistickém kontextu (viz níže metafyzický realismus) existuje tendence postulovat kauzální závislost vědomí na objektivně existujícím vnějším (external) fyzickém světě. Fenomenologicky založení myslitelé mají spíše tendenci chápat fyzický svět jako druh vědomé zkušenosti a fyzikální zákony někdy chápou jako odvozené od zákonitostí smyslového poznávání.

Mysl (mind) je pojem, který nemá jasnou definici, resp. má mnoho různých definic. Všeobecně jako mysl chápeme souhrn a podklad poznávacích procesů. Někdy je tento termín používán jako synonymum k pojmu vědomí, pak bývá často zdůrazňována subjektivní povaha mysli a problém jejího vztahu k objektivnímu fyzickému tělu (mind-body problem). Někdy je význam pojmu mysl širší než vědomí a zahrnuje i nevědomé či podvědomé procesy. Tradiční kognitivní věda, chápe mysl velmi specificky jako soubor procesů pojmového (konceptuálního) myšlení, kde pojmy jsou reprezentace objektivního světa, které je možno označit symboly a pojmové myšlení pak redukovat na logické operace se symboly.

Pojem vědomí i mysl jsou zatížené řadou různých interpretací a v tomto článku je budeme používat pouze v kontextu teorií, které s těmito pojmy pracují. Ve zbytku článku budeme pracovat s pojmem zkušenost. Často budeme také pracovat s pojmem poznávání (cognition). Význam tohoto termínu v rámci různých paradigmat kognitivní vědy probereme blíže v kapitole o tradičních modelech mysli.

1.2 Změna paradigmatu

Věda je proces, na kterém participují vědci. Vědci jsou poznávající agenti. Vědci shromažďují údaje vzniklé na základě pozorování přirozených či experimentálně iniciovaných dějů. Vědci tvoří teorie, ze kterých se dají vyvodit potenciálně vyvratitelné předpovědi. Vědci vzájemně diskutují (posuzují, ověřují) výsledky pozorování i teorie. Pozorování, shromažďování a zpracování údajů, tvorba teorií i vědecký diskurz jsou pro každého vědce složky zkušenosti. Věda je tedy pro každého vědce zkoumáním zkušenosti.

Naprostá většina naší běžné každodenní zkušenosti je slučitelná s předpoklady tzv. metafyzického realismu. Metafyzický realismus předpokládá, že existuje objektivní, na zkušenosti nezávislá, realita3, a že zkušenost, zejména pokud je korigována vzájemným diskurzem, je relativně přesnou, i když ne třeba úplnou, reprezentací objektivní reality.

Objektivní realita je tvořena fyzikálními strukturami a zákoni- tostmi jejich vývoje. Tyto struktury a zákonitosti jsou poznatelné pomocí pozorování a to je převoditelné na pojmové myšlení, které je zase formálně popsatelné a dá se (alespoň v principu) modelovat pomocí počítače. Metafyzický realismus je v souladu s lidovou psychologií mající kořeny v západním (euro-americkém) světonázoru. Toto metafyzické paradigma je zároveň v souladu s většinou vědeckého výzkumu, zejména nijak nebrání pragmatické aplikaci získaného poznání do konkrétních technologií.

Historie vědy však ukazuje, že velké změny paradigmatu nastávají právě v situaci, kdy se zdá, že jsou všechny fundamentální problémy vyřešeny a zbývá jen několik „drobností“, které je třeba „dovysvětlit“. Podobně tomu bylo i na přelomu 19. a 20. století. Newtonovskou fyziku, která uspokojivě vysvětlovala naprostou většinu běžně pozorovaných jevů, bylo nutno zasadit do širšího rámce teorie relativity a kvantové mechaniky, aby bylo možno vysvětlit takové jevy jako je chování černého tělesa či nepřekročitelná rychlost světla. Pro současnou vědu by takovým problémem mohla být existence procesů, které nelze formálně popsat, modelovat pomocí počítače a pochopit pojmovým myšlením.

2 Tradiční modely mysli a jejich omezení

Každá historická epocha používala k popisu fungování mysli více či méně přiléhavé metafory, většinou odvozené od v té době nejsložitějších strojů. Mysl tak byla v historii přirovnávána např. ke katapultu, mlýnu, hodinovému mechanismu, hydraulickému systému, telegrafní či telefonní centrále a nejnověji k počítači. Přestože počítačová metafora je velmi praktická, je možné, že v budoucnosti bude tato metafora stejně úsměvná jako je dnes metafora katapultu či mlýnu.

Připomeňme v krátkosti jaké modely mysli, resp. poznávacích procesů, má současná kognitivní věda k dispozici4.

2.1 Kognitivistické a konekcionistické paradigma

Matematici a logici jako Alan Turing, John von Neumann či Alonzo Church, kteří ve 30. a 40. letech navrhovali první formální modely počítačů, se inspirovali vlastní zkušeností s řešením logických problémů. Navrhovali modely, které napodobovali způsob jakým oni řešili logické problémy. Proto jsou počítače, tj. zařízení výpočetně ekvivalentní univerzálnímu Turingovu stroji (UTM)5, vlastně stroje na automatické operace se sekvencemi symbolů.

Jaká jsou omezení počítačové metafory a současné vědeckého popisu vůbec?

Každý popis je z formálního hlediska sekvence symbolů. Symboly jsou vybírány z nějaké abecedy, které má minimálně dva prvky, např. 0 a 1. Pokud si věda klade ambice popsat tu složku zkušenosti, kterou nazýváme fyzikální realita, pak tím tvrdí, že fyzikální realita je převoditelné na sekvence symbolů. Nemáme ovšem zaručeno, že exis- tuje algoritmus, který dokáže generovat všechny takové sekvence, které popisují stavy fyzikální reality. Teprve pokud by takový algoritmus existoval, znamenalo by to, že fyzikální realita je tzv. spočetná, tj. v principu plně modelovatelná počítačem.

Vědecký popis má většinou formu teorie. Teorie je soubor formulí, což jsou takové sekvence symbolů, kterým je možno určit logickou pravdivostní hodnotu. K teorii musí být přiřazen soubor logických pravidel určujících, jakým způsobem budou symboly tvořící stávající formule převedeny na nové formule (proces logického odvozování, inference). Teorie by měly mít některé základní vlastnosti, zejména by měly být logicky konzistentní, tj. z předpokladů by měly jít pomocí pravidel logické inference odvodit pouze závěry, které nejsou logicky sporné. Tyto závěry by dále měly být interpretovatelné jako předpovědi, které jsou potenciálně vyvratitelné a dají se testovat pomocí pozorování a experimentů. Model je takové ohodnocení proměnných nějaké teorie, při kterém každá formule této teorie bude pravdivá.

Pokud je tedy teorií to, že mysl je možno modelovat pomocí Turingova stroje, teorií mysli je definice Turingova stroje. Modelem jsou pak konkrétní vstupní a výstupní abeceda, množina stavů a přechodová pravidla, která budou převádět počáteční sekvenci symbolů na pásce (nebo množinu přípustných sekvencí) na koncové sekvence symbolů. Chování stroje by mělo v nějaké interpretaci odpovídat buď empirickému pozorování v případě modelů přirozených organismů, nebo nějakému požadovanému výsledku v případě prakticky zaměřených technologií.

Tento přístup k modelování poznávacích procesů byl přímou in- spirací tzv. kognitivistickému paradigmatu kognitivní vědy. V tomto paradigmatu jsou symboly přiřaditelné pojmům. Pojmy jsou pak reprezentace konkrétních (extenze) či obecných (intenze) prvků objektivní reality a vztahů mezi nimi. Pojmy můžeme formálně interpreto- vat jako pozorovatelné pravděpodobnostní veličiny, které mohou nabývat různých hodnot a definují stavový prostor systému. Vztahy mezi pojmy můžeme chápat jako statistické závislosti, a k popisu operací se symboly pak můžeme použít teorii informace.

Konekcionistické paradigma je někdy stavěno do ostrého protikladu k paradigmatu kognitivistickému. Konekcionismus je inspirován výzkumem fyziologie poznávacích procesů v živých organismech. Konekcionismus modeluje poznávání jako dynamický vzorec interakcí ve složité síti složené z relativně jednoduchých prvků a jejich vztahů (např. neuronová síť). Prvky této sítě lze chápat jako symboly, ale těmto symbolům již nelze přiřadit konkrétní pojmy reprezentující objekty6. Jako reprezentaci objektivní reality je však možno chápat celkový stav konekcionistického systém.

Konekcionismus a kognitivismus však k sobě mají blízko, protože i paralelní interakce prvků v konekcionistické síti lze modelovat jediným klasickým počítačem7.

V obou těchto paradigmatech lze dokonce modelovat i mysl přemýšlející o modelech myšlení. Stačí si uvědomit, že univerzální Turingův stroj, může emulovat jiné univerzální Turingovy stroje. Co však možné není, je dokonalé modelování přímé reflexe myšlení, kdy mysl přemýšlí sama o sobě. To by odpovídalo situaci, kdy na vstupu UTM je jeho vlastní kód, který má na vstupu svůj vlastní kód atd. a došlo by k zacyklení. Ze zkušenosti víme, že dokážeme více či méně dokonale pojmově přemýšlet o svém myšlení. Na to by se dalo namítnou, že pojmová reflexe nikdy není dokonalá, nikdy nenazíráme dokonale přesně, že přemýšlíme o tom jak myslíme, že myslíme atd. Na vstupu onoho UTM modelujícího reflektující mysl by tedy mohly být jen zjednodušené či částečné modely tohoto UTM.

Závažnější problém je, zda pojmová myšlení vůbec může být formou reflexe, zda se nejedná pouze o konstrukci pojmových struktur. Ze zkušenosti víme, že o procesech probíhajících v naší zkušenosti nemusíme pojmově přemýšlet, ale můžeme je prostě jen pozorovat. V dalších kapitolách budeme řešit právě otázku, zda je možné toto reflexivní nepojmové pozorování formálně modelovat a pokud nikoliv, zda může přinášet kvalitativně jiné poznatky než pojmové myšlení.

2.2 Enaktivní přístup – hledisko 3. osoby

Jako třetí paradigma kognitivní věd bývá někdy označován tzv. enaktivní (zjednávací8) přístup (Varela et. al., 1991). Tento přístup vychází z konstruktivistických proudů v kybernetice (součást širokého proudu tzv. second-order cybernetics). V tomto přístupu není poznávání chápáno jako pasivní reprezentace objektivního světa, ale jako aktivní proces interakce mezi poznávajícím agentem (např. organismus, robot apod.) a poznávaným prostředím. Agent je charakterizován jako autonomní (řídí sám sebe), situovaný (vždy v kontextu nějakého prostředí) a vtělený (embodiment, agent má tělo, které mu umožňuje interakci s prostředím). V různých kontextech bývají zdůrazňovány odlišné charakteristiky my se zaměříme zejména na vtělenost9.

Enaktivní poznávání můžeme chápat ve dvou odlišných kontextech. Jednak můžeme interakci mezi poznávajícím agentem a prostředím popisovat v roli pozorovatele (observer) ve 3.osobě. Např. vědec pozoruje pomocí přístrojů poznávací procesy u nějakého organismu či umělého agenta. Nebo poznávajícím agentem může být sám pozorovatel v 1.osobě. Laskavý/á čtenář/ka tohoto textu, může např. právě nyní zkusit pozorovat způsob, jakým jeho oči sledují text. Zjistí patrně, že oči se nepohybují plynule, ale trhaně, že nečte jednotlivá písmena, ale celá slova, či sousloví atd.

Ve 3. i v 1. osobě jde o zkušenost pozorovatele. V prvním případě jde o zkušenost pozorování poznávacího procesu, v druhém o zkušenost reflexe poznávacího procesu. Mezi perspektivou 1. a 3. osoby je možná interakce (viz např. Varela, 1996), avšak pokud nejsou tyto dva kontexty jasně odlišeny dochází k omylům a nejasnostem.

V této kapitole se budeme zabývat enaktivním poznáváním ve 3. osobě, ve 3. kapitole pak reflexivním poznáváním v 1. osobě.

Z hlediska enaktivního přístupu poznávací procesy aktivně působí na prostředí, tj. pro pozorovaného agenta neexistuje žádná objektivní realita nezávislá na jeho poznávání10. Avšak z hlediska pozorovatele – vědce je stále možné objektivní realitu nezávislou na jeho zkušenosti předpokládat

Hlavní inspirací enaktivního přístupu je výzkum adaptace agenta na prostředí. V praxi není možné analyticky určit všechny stavy, které mohou efektivně řešit adaptaci na neustále zpětnovazebně se měnící prostředí, ať už reálné nebo i složité virtuální. Jedinou cestou je nechat agenta s prostředím interagovat, „žít“ v prostředí a adaptovat se na základě této interakce.

Vtělení se nemusí vylučovat s kognitivistickým a konekcionistickým přístupem. V první řadě je možné enaktivní přístup aplikovat i k popisu interakce počítačem simulovaného agenta v simulovaném prostředí. Jde většinou o různé multiagentní modely, nebo o softwarové multiagentní systémy. Ale i většina současných aplikací vtělených systémů v reálném prostředí je kombinací enaktivního přístupu a kognitivismu či konekcionismu. Ve skutečném prostředí se pak pracuje zejména se senzomotorickou koordinací. Roboti řízení klasickým počítačem nebo umělou neuronovou sítí (často simulovanou klasickým počítačem) se učí pohybovat ve složitém terénu, komunikovat s dalšími roboty, apod. Enaktivní přístup však neznamená, že pouze připojíme kognitivního agenta na jedné straně k senzorům, na druhé k motorice a navrhneme systém jejich vazeb, byť sofistikovaný, ale v zásadě pevně daný.

Míra adaptace agenta na prostředí závisí na míře vtělení agenta. Míra vtělení výše zmíněných systémů je omezená, neboť počítačem řízené systémy jsou vždy omezeny nějakými základními prvky designu, základní sadou instrukcí, apod. U formálních modelů jako je Turingův stroj je tímto omezením nutnost určit pevně danou abecedu symbolů, stavy, přechodové funkce atd. U agentů fungujících ve skutečném prostředí jsou tato omezení realizována ve formě hardware. Takový agent je tedy vtělen jen do jisté míry, vždy existuje nějaká pevná hranice mezi tělem a reprezentací prostředí. Není možné plně ztotožnit agenta s jeho tělem. Na úrovni základních prvků existuje tedy pevně definovaná hranice, která odděluje agenta od prostředí. Toto omezené vtělení budeme označovat jako uzavřené.

Pokud myšlenku vtělenosti poznávání dovedeme do důsledků, poznávající agent může být vtělen do té míry plně, že se stává součástí prostředí, které proměňuje. Může tedy proměňovat i sám sebe. Taková míra vtělení znamená, že nelze oddělovat působení prostředí na agenta např. ve formě senzorických vstupů a aktivního působení agenta na prostředí např. ve formě motorické. Interakce mezi agentem a prostředím je vždy zároveň i aktivním sebemodifikací či sebevytvářením (autopoiesis – viz např. Maturana, 2002; Maturana & Varela 1987). Tato sebemodifikace přitom není principiálně nijak omezena, může se rozvíjet například (vtěleným) evolučním procesem. V takovém případě je možno v limitě ztotožnit agenta a jeho tělo. Systém totiž může rozvíjet i svoji schopnost ovlivňovat prostředí a tím schopnost sebemodifikace zdokonalovat. Proto není předem určeno, jaké jsou hranice poznávajícího systému, respektive co vlastně je poznávající systém a co už je prostředí. Plná vtělenost systému umožňuje opustit předpoklad existence pevně definovaných hranic systému. Toto plné vtělení budeme označovat jako otevřené. Poznamenejme, že uzavřenost a otevřenost u vtělených agentů znamená něco jiného než uzavřenost a otevřenost systémů v termodynamice.

2.3 Otevřené agenty

Zkrátka své životy nemůžeme vypočítat – my je žijeme. A pomocí příběhů přikládáme našim činům závislým na kontextu smysl. My autonomní agenti.

Stuart Kauffman (2004)

Mohou existovat simulované otevřené agenty v simulovaném prostředí – simulované prostředí je sice vždy nějakým způsobem uzavřeno, ale interakce agenta s prostředím může být v rámci těchto omezení navržena jako otevřená, tj. agent je plně součástí prostředí a plně v něm modifikovatelný. Příkladem takových systémů jsou některé modely umělého života jako Tierra, kde každá část prostředí může být alespoň potenciálně částí těla agenta a těla agentů tvoří prostředí pro sebe navzájem. V dalším textu budeme ale pod poj- mem otevřený agent rozumět otevřené vtělené agenty v reálném prostředí.

V současnosti však neexistuje žádný umělý otevřený agent. Přesto si dokážeme do jisté míry takového agenta představit. Nejednodušší formou sebemodifikace je sebereprodukce spojená s jistou mírou mutací. Už John von Neumann se pokoušel v 60. letech navrhnout vesmírnou sondu, která by z nalezeného materiálu stavěla vlastní kopie. Přestože plně sebereprodukující umělý agent nebyl dosud zkonstruován, je jistě v principu možné ho sestavit a pravděpodobně k tomu dojde v blízké budoucnosti. Existují dva základní směry jak takové agenty konstruovat. První je klasický – agent bude mít podobu robota řízeného počítačem. Druhý směr je zajímavější, je inspirován potřebou biotechnologického průmyslu automatizovat výrobu složitých molekul. Objevuje se poptávka po nanotechnologických zařízeních o velikostech virů nebo buněk, které budou schopny skládat (assemble) složité molekuly. Aby však tato zařízení dosahovala rozumné produktivity, je třeba jich nejprve zkonstruovat obrovské množství. Jediný efektivní způsob je patrně sebereprodukce.

Přestože jsme se zatím bavili pouze o sebereprodukci nikoliv o mutaci, je zřejmé, že není zásadní problém umožnit při reprodukci jistou míru volnosti v konstrukci nového agenta. Na molekulární úrovni se patrně mutacím nebude ani možno vyhnout. Mutace spolu s nějakým typem selekce (ať už přirozené či umělé) povede k evoluci.

Všechny lidské technologie mají daný nějaký konstrukční plán, který umožňuje pojmově zachytit charakteristiky podstatné pro fungování této technologie. Každá technologie má na začátku daný nějaký účel, k něčemu ji chceme používat. Schopnost plnit tento účel určuje, zda jsme s technologií spokojeni či nikoliv. Pokud nikoliv, snažíme se ji nahradit jinou technologií. Schopnost plnit účel tvoří další pojmově uchopitelnou dimenzi, kterou můžeme chápat analogicky k fitness (míra přizpůsobení) živého organismu. Avšak živé organismy nemají žádný předem daný účel kromě adaptace a přežití, a proto se i charakteristiky, které určují jejich fitness mohou měnit. Molekulární sebemodifikující se agenty, přestože jejich vznik byl iniciován uměle, se v podstatě začínají podobat živým organismům. Zejména pokud se vymknou kontrole, pokud přestanou plnit lidmi určené účely. Dokonce je možné spekulovat o tom, že tyto agenty mohou mít (nebo v průběhu evoluce získat) ještě vyšší sebemodifikační schopnosti než živé organismy vzniklé přirozenou evolucí a mohou se tak s jistou nadsázkou stát „živější než živé“.

Živé organismy, pokud je chápeme v evoluční perspektivě, jsou příklady otevřených agentů11. Stuart Kauffman (2004) spekuluje o tom, že nelze stanovit stavový prostor biosféry, tj. stavový prostor obsahující všechny možné trajektorie evoluce. Jedním z důvodů, které udává je existence tzv. exaptací. Exaptace je vlastnost organismu nebo i umělého systému, která byla sekundárním důsledkem nějaké adaptivní změny a neznamenala sama o sobě pro organismus žádnou výhodu, nezvyšovala jeho fitness, mohla být dokonce i jistou nevýho- dou. V novém kontextu, např. pokud organismus přišel do nového prostředí, mohla se tato vlastnost stát konkurenční výhodou a dále se posilovat pomocí přírodního výběru. Obecně se dá říci, že exaptace mohou měnit pravidla, podle kterých aktuálně evoluce funguje. Kauffman uvádí řadu příkladů, z nichž stručně popíšeme pouze jeden. Jde o příběh evoluce létající veverky (poletuchy) – zvířátka, které žije podobně jako veverka na stromech, ale vyvinula se jí volná kůže na bocích, která jí umožňuje překonávat plachtěním velké vzdálenosti. To je samozřejmě výhoda, avšak předtím než se volná kůže na bocích stala výhodou, pravděpodobně předcházela fáze, kdy tato kůže spíše překážela nebo neměla žádnou funkci.

Existence exaptací znemožňuje předem zjistit, které pojmově uchopitelné vlastnosti organismu a prostředí jsou podstatné pro fitness organismu. Pokud neznáme tyto pojmy nemůžeme ani určit veličiny, které by tvořili dimenze stavového prostoru evoluce a tedy není možné vytvořit přesný model evoluce. Můžeme samozřejmě vytvářet více či méně zjednodušené modely evoluce, ty však nikdy nemohou předpovědět veškeré bohatství možných evolučních trajektorií.

Můžeme samozřejmě namítnout, že pokud můžeme modelovat fyzikální realitu pomocí fyzikálních zákonů, pak je možné v principu modelovat i evoluci biosféry, která je součástí fyzikální reality.

Zde vyvstává několik problémů. Kauffman se snaží ukázat, že vývoj vesmíru a biosféry v něm je silně neergodický (tj. vývoj vesmíru a biosféry nebude opakovat minulé stavy) a prostor všech potenciálně možných stavů biosféry expanduje tak rychle a je tak obrovský, že i kdybychom měli k dispozici další vesmír jenom na modelování vývoje biosféry, tak bychom dokázali prozkoumat jen zcela nepatrný zlomek tohoto prostoru.

Další problém je, že pokud bychom modelování prováděli na kvantové úrovni, nikdy bychom nemodelovali aktuální stavy biosféry, ale pouze pravděpodobnostní rozložení možných stavů.

Kauffman však jde ještě dál a uvažuje o možnosti, že i fyzikální zákony nejsou neměnné, ale může se jednat pouze o relativně stabilní fáze ve vývoji vesmíru. Fyzikální zákony by se mohly měnit podobným procesem jako evoluce organismů, stabilní by zůstávali vždy ty zákony, které jsou nejlépe „přizpůsobené“ aktuálnímu stavu vesmíru12. Pokud bychom Kauffmanovy inspirace dále rozvedli, mohli bychom vesmír začít chápat jako otevřený vtělený agent. Není předem známo, zda existují nějaké „metazákony“, podle kterých se budou fyzikální zákony měnit, jaká jsou kritéria pro stabilizaci zákonů, jaké pojmy použít pro popis změn zákonů. I kdybychom se pokusili takové „metazákony odhalit, zůstává otázka, zda i ony nepodléhají změnám. V takovém případě by byla fyzikální realita z principu nevyčíslitelná a nemodelovatelná. Tj. není možné zkonstruovat seznam jejích stavů – protože k tomu potřebuji neměnnou sadu základních atributů (jako jsou dimenze prostoru, času, hybnosti, energie, základních sil), které jsou konceptuálně uchopitelné a mohu je formálně označit symboly. Přitom je z praktického hlediska jedno, zda tyto „metazákony“ objektivně existují, jenom je není možno předem zjistit, nebo zda neexistují a změny zákonů můžeme našimi omezenými prostředky popsat pouze jako „náhodné“.

Uzavřeme tyto poněkud „divoké“ úvahy diagramem, který ukazuje dvě dimenze, podle kterých je možné klasifikovat poznávající agenty z hlediska enaktivního přístupu.

Horizontální dimenze představuje škálu od plně simulovaného virtuálního prostředí, které je jednoznačně vyčíslitelné, až po skutečné prostředí. Vertikální dimenze představuje míru vtělení agenta od uzavřeného po otevřené vtělení. Z hlediska vyčíslitelnosti a modelovatelnosti je problematický pravý horní kvadrant do něhož patří živé organismy.

Obr. 1. Dimenze pro klasifikaci enaktivních agentů

Můžeme zformulovat hypotézu, že část naší zkušenosti pozorování poznávacích procesů (tj., enaktivní poznávání ve 3.osobě) nelze formálně popsat a modelovat. Konkrétně jde o pozorování otevřených agentů. Tato hypotéza a její důsledky neohrožují sice samotný předpoklad, že existuje objektivní realita nezávislá na zkušenosti pozorovatele, ale narušuje důležitý argument podporující možnost objektivní realitu správně poznávat. Nemožnost formálního popisu vede totiž k nemožnosti úplné komunikace zkušenosti pozorování mezi pozorovateli - vědci, tj. je překážkou vzájemné validace pozorování pomocí diskurzu. Přestože je možná komunikace pomocí zjednodušených modelů, není možné vyloučit, že vědci budou mít značně odlišné zkušenosti pozorování otevřených agentů.