Ali je strojno učenje pravo učenje?

  • Zdenko Kodelja Educational Research Institute, Ljubljana, Slovenia
Ključne besede: učenje, strojno učenje, umetna inteligenca, filozofija, edukacija

Povzetek

Vprašanje, ali je strojno učenje pravo učenje, je dvoumno, ker pojem »pravo učenje« lahko razumemo na dva različna načina. Prvič, lahko je razumljeno kot učenje, ki dejansko obstaja in je kot tako nasprotno nečemu, kar se le zdi kot učenje, ali pa je napačno poimenovano kot učenje, čeprav je nekaj drugega; nekaj, kar je drugačno od učenja. Drugič, lahko ga razumemo kot najvišjo obliko človeškega učenja, ki predpostavlja, da agent razume, kar se je naučil, in pridobi novo znanje kot upravičeno resnično verjetje. Posledično obstajata tudi dva nasprotujoča si odgovora na vprašanje, ali je strojno učenje pravo učenje. Nekateri strokovnjaki s področja strojnega učenja, ki je podpodročje umetne inteligence, trdijo, da je strojno učenje dejansko učenje in ne nekaj drugega, medtem ko nekateri drugi – vključno filozofi – zavračajo trditev, da je strojno učenje pravo učenje. Za njih je pravo učenje najvišja oblika človeškega učenja. Glavni namen prispevka je na eni strani na kratko in na preprost način predstaviti in razpravljati o določenih interpretacijah človeškega in strojnega učenja ter na drugi o problemu pravega učenja, zato da bi bilo jasneje vidno, da je odgovor na vprašanje, ali je strojno učenje pravo učenje, odvisen od opredelitve učenja.

Prenosi

Podatki o prenosih še niso na voljo.

Literatura

Bhatnagar, S., et al. (2018). Mapping intelligence: Requirements and possibilities. In V. C. Müller (Ed.), Philosophy and theory of artificial intelligence 2017. Berlin: Springer.

Bostrom, N. (2017). Superintelligence. Oxford, UK: Oxford University Press.

Bringsjord, S., & Govindarajulu, N. S. (2019). Learning Ex Nihilo. arXiv:1903.03515v2 [cs.AI].

Bringsjord, S., et al. (2018). Do machine-learning machines learn? In V. C. Müller (Ed.), Philosophy and theory of artificial intelligence 2017. Berlin: Springer.

Danziger, S. (2018). Where intelligence lies: Externalist and sociolinguistic perspectives on the Turing Test and AI. In V. C. Müller (Ed.), Philosophy and theory of artificial intelligence 2017. Berlin: Springer.

Floridi, L. (2015). The ethics of information. Oxford, UK: Oxford University Press.

Floridi, L. (2016). The fourth revolution. Oxford, UK: Oxford University Press.

Gettier, E. (1963). Is justified true belief knowledge? Analysis, 23, 1963/6.

Hamlyn, D. W. (1987). Human learning. In R. S. Peters (Ed.), Philosophy of education. Oxford, UK: Oxford University Press.

Hamlyn, D. W. (1987b). Logical and psychological aspects of learning. In R. S. Peters (Ed.), Philosophy of education. Oxford, UK: Oxford University Press.

Mitchell, T. (1997). Machine learning. New York, NY: McGraw Hill.

Mitchell, T. (2017). Machine learning (Draft of the chapter 14). Retrieved from http://www.cs.cmu.edu/~tom/mlbook/keyIdeas.pdf

Nath, R. (2009). Philosophy of artificial intelligence. Boca Raton, FL: Universal Publishers.

Peters, R. S. (1987). Introduction. In R. S. Peters (Ed.), Philosophy of education. Oxford, UK: Oxford University Press.

Reboul, O. (1980). Qu'est-ce qu'apprendre? Pour une philosophie de l'enseignement [What is learning? For a philosophy of teaching?]. Paris: PUF.

Reboul, O. (1995). La philosophie de l’éducation [Philosophy of education]. Paris: PUF.

Ryle, G. (1949). The concept of mind. Chicago, IL: University of Chicago Press.

Samuel, A. (1959). Some studies in machine learning using the game of checkers. IBM Journal of Research and Development, 44(1), 211-229.

Scheffler, I. (1965). Conditions of knowledge. Glenview, IL: Scott, Foresman and Company.

Objavljeno
2019-09-27
Kako citirati
Kodelja, Z. (2019). Ali je strojno učenje pravo učenje?. Revija Centra Za študij Edukacijskih Strategij , 9(3), 11–23. https://doi.org/10.26529/cepsj.709