Abdukcja i sztuczna inteligencja

Niniejsza praca analizuje związek między rozumowaniem abdukcyjnym a sztuczną inteligencją. Zadaniem badań jest nie tylko zrozumienie wpływu metod abdukcyjnych na rozwój zaawansowanych modeli AI, ale także ocena, czy wprowadzają one nową jakość w filozoficzne rozważania nad abdukcją. Głównym kontekst dla rozważań stanowią odrodzenie zainteresowania systemami neuro-symbolicznymi oraz rozwój koncepcji abdukcji od czasów jej wprowadzenia przez Charlesa S. Peirce'a, poprzez różne interpretacje filozoficzne i informatyczne, aż po jej obecne zastosowanie w dziedzinie AI. Centralny przykład stanowi zapoczątkowany w roku 2017 projekt uczenia abdukcyjnego (ABL). Omówione zostają metodologiczne i techniczne wyzwania związane z implementacją abdukcji w systemach AI, w tym rozwój algorytmów generowania i oceny hipotez oraz integrację logicznego rozumowania z procesami uczenia. Przedstawiona jest argumentacja na rzecz tego, że rozumowanie abdukcyjne może znacząco poprawić zdolność systemów AI do generowania trafnych hipotez, lepszego zrozumienia danych i skutecznego rozwiązywania złożonych problemów. Praca wskazuje na potencjalne zastosowania uczenia abdukcyjnego w różnych dziedzinach, takich jak psychologia, medycyna, czy informatyka, podkreślając jednocześnie, że mimo skuteczności analizowanego modelu w przeprowadzaniu wnioskowań abdukcyjnych, nie przekłada się to na znaczące poszerzenie rozumienia abdukcji w filozofii czy naukach kognitywnych. Zauważa się, że choć model jest efektywny i stanowi przełomowy przykład integracji sztucznej inteligencji i rozumowania abdukcyjnego, nie osiąga szerokiego spektrum ludzkiego wnioskowania, wpisując się w węższy kontekst abdukcji selektywnej. Mimo to model ten może służyć jako cenne narzędzie zbliżające do siebie różne dziedziny. W konkluzji praca postuluje włączenie projektów podobnych do ABL do szerszego, interdyscyplinarnego dyskursu na temat abdukcji, podkreślając ich wartość jako narzędzia badawczego i potencjalne implikacje dla przyszłości sztucznej inteligencji.

This paper examines the relationship between abductive reasoning and artificial intelligence. The research aims not only to understand the impact of abductive methods on the development of advanced AI models but also to assess whether they introduce a new dimension into the philosophical contemplation of abduction. The revival of interest in neuro-symbolic systems and the evolution of the concept of abduction from its introduction by Charles S. Peirce through various philosophical and computational interpretations to its current applications in AI forms the primary context for the discussion. A central example is the Abductive Learning (ABL) project initiated in 2017. The paper addresses the methodological and technical challenges associated with implementing abduction in AI systems, including the development of algorithms for generating and evaluating hypotheses and integrating logical reasoning with learning processes. It argues that abductive reasoning can significantly enhance AI systems' ability to generate accurate hypotheses, understand data better, and effectively solve complex problems. Potential applications of abductive learning in various fields such as psychology, medicine, or computer science are highlighted, while noting that despite the efficacy of the analyzed model in conducting abductive reasoning, it does not significantly extend the understanding of abduction in philosophy or cognitive sciences. Although the model is effective and represents a groundbreaking example of integrating artificial intelligence and abductive reasoning, it does not achieve the broad spectrum of human reasoning, fitting into a narrower context of selective abduction. Nevertheless, this model can serve as a valuable tool for bringing different disciplines closer together. The paper concludes by advocating for the inclusion of projects similar to ABL in a broader, interdisciplinary discourse on abduction, emphasizing their value as a research tool and their potential implications for the future of artificial intelligence.