Общие методы включения расчета неопределенности в итоге стали доминирующими в моделях вероятностных рассуждений. Ошибка, неопределенность или погрешности вычисления перестали считаться ограничениями ИИ, но обозначали лишь границу механизации его дедуктивной логики. В противовес дедуктивной логике немонотонное мышление (индукция и абдукция) – это процесс, в котором логические выводы или объяснение того, как одна истина содержится в другой, начинается с гипотетического утверждения или проработки неопределенностей, заложенных в материальном мире. Формирование гипотез для объяснения неизвестных явлений – это процесс, в ходе которого на известное о существующем состоянии накладывается умозрительная тенденция, ведущая к другому утверждению, которое дополняет и раскрывает предварительный порядок объяснения, вступая с ним в диалог. Здесь то, что дано, остается неизвестным, пока оно не извлечено из своего определенного локуса так, что существует возможность вернуться к нему из другой точки зрения, другого метареляционного взгляда. При немонотонной логике проникновение неопределенностей в данные не связывается с существующей истиной, а расширяет логические методы объяснения так, чтобы прийти к определению новых истин. Такая логика является эволюционной.
В ходе развития вероятностного мышления в исследованиях ИИ также можно наблюдать важное пересечение между статистическими методами, основанными на данных вероятностях, и стратегиями поиска самых вероятных результатов посредством извлечения бесконечного множества вариантов из данного массива данных. Это вычислительный процесс (см.
Индуктивный и эвристический методы логики в автоматизированных системах используются вместе с прогнозирующими механизмами контроля в автоматизированном планировании, обработке естественного языка, машинном чтении, распознавании речи, робототехнике, машинном обучении, социальном интеллекте, программировании эмоций и общем искусственном интеллекте. В отличие от ЭАЛ парадоксы и погрешности не останавливают и не нейтрализуют эти современные формы коллективных мыслящих машин. Вместо этого неопределенность и недостоверность являются стимулами развития их задачи по синтезу произвольности посредством предсказаний. Вместе с ростом возможностей по их обучению они обретают способность включить ошибку в свои оперативные функции. Вот где Ава в фильме «Из машины» показывает нам, как обмануть тест Тьюринга, и раскрывает истину, что мышление не обязательно привязано к человеческому разуму. Вместо этого с Авой кажется, что экзистенциальное состояние машин параллельно в другом измерении исходному существованию человеческого знания, что подтверждают сцены с монолитом, найденным на Луне в 2001 году. Вычислительная эпоха ИИ проводит демаркационную линию появления информационного пласта, чьи логические операции – это не просто символические или статичные модусы понимания. Вместо этого миссия Авы, заключающаяся в том, чтобы убедить человека дать ей свободу, показывает нам, насколько важна задача по обработке недостоверности для общей формы искусственного интеллекта. Реализация мышления в машинах показывает нам, что разум по большей части дело стороннее, двигатель абстракции, вызывающий постоянную де-натурализацию данного.
См. также: Вычислительный поворот; Не-человеческая агентность; Расширенное познание; Неокибернетика; Сетевой аффект; Робофилософия.
Иначе воплощенные другие