Mathematics students are trapped in Searle’s Chinese room

1.गणित के छात्र Searle के चीनी कमरे में फंसे हुए हैं

जैसा कि मजबूत एआई की खोज से पता चलता है, क्या हम मानव बुद्धि पर अपनी पकड़ खो रहे हैं?

आप बंद कमरे में हैं। एक राहगीर दरवाजे पर चादर के नीचे फिसल जाता है जिसमें चीनी में लिखे सवालों की सूची होती है। बुरी खबर यह है कि आप चीनी शब्द नहीं समझते हैं (केवल आप यह जानते हैं)। अच्छी खबर: कमरे में, अंग्रेजी में एक निर्देशात्मक मैनुअल लिखा हुआ है, जो आपको दिए गए वर्णों को नए के एक सेट में बदलने के लिए कदम-दर-कदम गाइड करता है, जो उत्तरों के अनुरूप है। राहगीर आपके उत्तर प्राप्त करता है और आश्वस्त होता है कि आप चीनी समझ रहे हैं।

यह जॉन सेरेल के उपयुक्त नाम का थोड़ा अलंकृत है, जिसका नाम 'चीनी कक्ष' है। Searle मशीन बुद्धि की प्रकृति की जांच कर रहा था। उनके प्रयोग से पता चलता है कि प्रतीकों पर औपचारिक गणना के माध्यम से बुद्धिमत्ता हासिल नहीं की जाती है (मशीनों के लिए क्या बनाया गया है)। इस प्रकार कंप्यूटर के लिए प्रसिद्ध ट्यूरिंग परीक्षण त्रुटिपूर्ण है क्योंकि यह बुद्धिमत्ता को विशुद्ध रूप से वाक्य रचना के रूप में कम कर देता है.

Delightfully simple illustration of the Chinese room experiment

चीनी कमरे के प्रयोग  का सरल रूप से सरल चित्रण
आप एक ही भाषा में सवालों के जवाब देने की सीमा तक, चीनी में हेरफेर करने में सक्षम थे, लेकिन आप उन pesky प्रतीकों को अर्थ या संदर्भ नहीं दे सकते थे। किसी भी क्षण आपके पास चीनी समझ का एक कोटा भी नहीं था। बुद्धि का मात्र रूप अपर्याप्त है।

Searle को अपनी बात बनाने के लिए एक विचार प्रयोग की आवश्यकता नहीं थी। चीनी कमरे का परिदृश्य दुनिया भर के गणित कक्षाओं की वास्तविकता है।

अधिकांश पांचवें ग्रेडर लंबे विभाजन का प्रदर्शन कर सकते हैं। यह पाठ्यक्रम मानकों द्वारा अनिवार्य है, शिक्षकों द्वारा ड्रिल किया गया है और पाठ्यपुस्तक के पृष्ठों पर लादा गया है। लंबे विभाजन को गणनाओं के एक निश्चित अनुक्रम के रूप में प्रस्तुत किया जाता है। यह अकाट्य है; कुछ सीखा जाना चाहिए, लेकिन नहीं समझा जाना चाहिए, प्रवाह के नाम पर याद किया जाता है। छात्र ers बस स्टॉप के तरीकों ’को लागू करने के लिए सिंबल पुशर्स की भूमिका निभाते हैं और इस तरह के अन्य ट्रिक्स विलक्षण रूप से केंद्रित लंबी विभाजन समस्याओं को दूर करने के लिए करते हैं। फिर भी वे इस बात का कोई अर्थ नहीं समझ सकते हैं कि उनके तरीके क्यों काम करते हैं।

2.गणितीय अवधारणाओं के बारे में छात्रों की समझ नासमझ प्रक्रिया के भारी वजन के नीचे है।

Replace the Chinese symbols with mathematical ones and you have the perfect imitation of most textbooks 

गणितीय प्रतीकों के साथ चीनी प्रतीकों को बदलें और आपके पास अधिकांश पाठ्य पुस्तकों  की सही नकल है
मैंने लंबे समय तक लक्ष्य रखा है, लेकिन आप इसे वस्तुतः किसी भी पाठ्यक्रम विषय के साथ-साथ अन्य डोमेन के लिए स्थानापन्न कर सकते हैं। Searle के प्रयोग से उन लोगों के लिए यादें ताजा हो जाएंगी, जिन्होंने मेरे जैसे, अरबी को न्यूनतम समझ के साथ पढ़ना, लिखना और सुनाना सीखा। ज्ञान की यह विचित्र स्थिति ड्रिल-आधारित शिक्षाशास्त्र का एक परिणाम है जो पश्चिमी दुनिया के कई सुविचारित मदरसों को नियंत्रित करती है। मैं अरबी के साथ खेल सकता हूं, फिर भी मैं इसे नहीं समझता।

गणित के दायरे में वापस, एल्गोरिदम और प्रक्रियाएं प्रतीक को धक्का देने के अपराधी नहीं हैं (यदि आपके पास इन वस्तुओं के प्रति आत्मीयता है तो आप उन्हें पीड़ित भी मान सकते हैं)। यह संदिग्ध प्रशंसा उन लोगों की है, जो इसे समझे बगैर अवधारणाओं को लागू करने के लिए उपयुक्त हैं।

गणितीय प्रक्रियाओं के ज्ञान का पोषण वैचारिक समझ के साथ होना चाहिए, न कि कम से कम क्योंकि वे एक दूसरे को सुदृढ़ करते हैं।

किसी भी तरह का गणितीय ज्ञान एक मिथ्या नाम है यदि समझ अनुपस्थित है। यह छात्रों को चीनी कमरे में वापस रखता है, नेत्रहीन रूप से वाक्य रचना में हेरफेर करता है और प्रिस्क्रिप्शनल इंस्ट्रक्शनल मटीरियल्स की सहायता से प्रश्नों का सफलतापूर्वक उत्तर देता है। प्रतीकों को धक्का देने से बुद्धिमत्ता का आभास होता है; यह छात्रों को स्मार्ट महसूस कराता है। वे गणित शिक्षा द्वारा निर्धारित उपकरणों से लैस स्कूल से स्नातक हैं। वे गणित कर सकते हैं लेकिन वे वास्तव में इसे नहीं जानते हैं। और वे जल्द ही इस दुखद एहसास पर पहुंचेंगे कि शिक्षित होना बुद्धिमत्ता का प्रदर्शन नहीं है।

Searle का विचार प्रयोग विडंबना के बिना नहीं है। उन्होंने मानव व्यवहार को बुद्धिमत्ता की प्रकृति पर प्रकाश डालने के लिए मॉडल बनाया, जो उनके निष्कर्षों के अनुसार, कंप्यूटर के लिए मायावी है। मुझे आश्चर्य है कि अगर Searle गणित की शिक्षा की स्थिति पर परिलक्षित होता है। फिर वह यह देख सकता है कि हम मनुष्यों को बुद्धि के दिमाग के तत्वों से दूर कर रहे हैं और कंप्यूटर के वाक्य-निर्माण झुकाव की ओर कर रहे हैं।

ट्यूरिंग परीक्षण सभी के बाद सार्थक हो सकता है, लेकिन केवल इसलिए कि हमने मानव बुद्धि को कम्प्यूटेशनल रूप में सस्ता कर दिया है।

आधुनिक दिन वह है जो भयानक गति और सटीकता के साथ गणना कर सकता है। वह जो मशीनों की कंप्यूटिंग शक्ति का अनुकरण कर सकती है। और इसमें विडंबनापूर्ण भाग्य का एक और मोड़ है। Ete कंप्यूटर ’शब्द की उत्पत्ति उन्नीसवीं शताब्दी में हुई, जब इसने उन मनुष्यों को संदर्भित किया, जिनका काम अच्छी तरह से गणना करना था। वो हमारा कॉलिंग कार्ड था। लेकिन आज के सिलिकॉन कंप्यूटर उन नौकरियों को लूटने का काम करते हैं।

गणित की शिक्षा का प्रक्रियात्मक ध्यान हमें उन मुख्य दक्षताओं में वापस लाता है जो उन्नीसवीं शताब्दी में मनुष्यों को विभेदित करती हैं। बुद्धिमत्ता का यह दृष्टिकोण मशीनी युग के लिए बहुत ही अयोग्य है। केवल अपनी विशिष्ट मानवीय क्षमताओं को समेट कर, हम छात्रों को वे गणित की शिक्षा देंगे जिनकी उन्हें जरूरत है और आज की सिलिकॉन संचालित दुनिया में इसके लायक हैं।

हमें चीनी कमरे की गिरावट से बचने की जरूरत है।