Konnektionismi on kaikesta huolimatta vasta lupaava alku, jonka monet konnektionismin kannattajat tosin uskovat ratkaisevan lähes kaikki nykyisen tekoälyn ongelmat. Jos hermoverkot onnistuvat täyttämään lupauksensa, on meidän ehkä asetettava kyseenalaiseksi pitkä traditio filosofian historiassa: kaikista todellisuuden alueista ei ehkä olekaan olemassa ''parasta mahdollista'' tai edes tyydyttävää teoriaa. Uskoa maailman yksikäsitteiseen analysoitavuuteen ei enää voi perustaa ihmisten toimintaan, jos toiminta ei perustukaan formaalin analyysin muodostamiselle.
Nähtäväksi jää, miten konnektionismi suoriutuu perinteisen tekoälyn vahvimmista alueista, esim. askel askeleelta tapahtuvasta loogisesta päättelystä. Konnektionistit uskovat kysymyksen selviävän ajan kanssa. Tämä vastaus vain muistuttaa liiankin hyvin perinteisen tekoälyn alkuaikojen optimismia [s. 37]dreyfus. Keskushermostomme ei liene alun perin kehittynyt loogista päättelyä varten, vaan organismin elinmahdollisuuksien tarkkailuun ja säätelyyn elinympäristössään, joko vaikuttamalla organismin omaan tai sen ympäristön tilaan [s. 245-248]kohonen. Loogisen päättelyn tasoiset inhimillisen älyn saavutukset ovat kehittyneet vuosisatojen ja -tuhansien kuluessa, suureksi osaksi sosiaalisesti sukupolvelta toiselle opetuksen kautta siirrettynä, vähitellen kasautuneena tietona, ei geneettisesti hermostoon koodattuna. Kohosen mielestä hermoverkoilta tulisi ensisijaisesti vaatia aistitiedon käsittelyyn liittyvien prosessien hallintaa, ja pitää loogisten (symbolisten) funktioiden laskemista lähinnä toissijaisena sivuvaikutuksena [s. 248]kohonen.
Eräs mahdollisuus suhtautua nykytilanteeseen olisi tietenkin yrittää yhdistää symbolinen ja konnektionistinen strategia, käyttäen aina sitä joka tehtävään paremmin soveltuu. Dreyfusien käsityksen mukaan tämä ajatus on kuitenkin ennenaikainen, koska toistaiseksi kumpikaan lähestymistapa ei ole saavuttanut riittävän vakuuttavia tuloksia. Ja kuten Dreyfusit ehdottavat, Neural network modeling may simply be getting a deserved chance to fail, as did the symbolic approach [s. 37]dreyfus.
Dreyfusit näkevät kuitenkin konnektionismin mahdollisen epäonnistumisen eri tyyppisenä kuin symbolisen suuntauksen tapauksessa: Symbolinen lähestymistapa on epäonnistumassa, koska symbolisen tekoälyn oletus kaikkia elämänalueita koskevien teorioiden olemassaolosta on väärä [s. 37]dreyfus. Hermoverkkomallinnus ei sitoudu vastaavanlaisiin filosofisiin oletuksiin maailmasta. Sen sijaan konnektionismin projekti aivojen mallintamisesta saattaa osoittautua liian vaikeaksi.
Käsitykseni mukaan symbolisen suuntauksen ongelma on nimenomaan siinä, että symbolien erottamista taustasta ei nähdä älykkäänä toimintana. Symbolisen tekoälyn tapauksessa tuon toiminnan suorittaakin tutkija. Valitessaan symbolit ja niiden manipulointia koskevat säännöt tutkija sitoo systeemin semantiikan staattiseksi. Jos jonkin symbolin merkitystä haluttaisiin muuttaa, pitäisi muuttaa myös kaikkia ko. symbolia koskevia sääntöjä, ja tämänlaista prosessia varten tarvittaisiin taas omat symboliset sääntönsä.
Hermoverkkotutkija ei määritä systeemin sisäisiä merkityksiä tai
viittaussuhteita maailmaan, vaan ne määräytyvät systeemin oman
dynaamisen toiminnan seurauksena. Kunkin solun aktivoitumisen
referentti maailmassa, abstrakti piirre, voi muuttua jokaisen uuden
syötteen myötä. Jos solu hetkellä
''tunnistaisi''
keltaisen,
vaarallisen, tiikerin tai puuman, saattaa se hetkellä tunnistaa
melko vaarallisen tiikerin, jossa on keltamustia juovia, sekä
ampiaisen. Hermoverkollakin on siis kunakin ajanhetkenä jokin
''teoria'' ulkomaailman rakenteesta, piirteistä, olioista ja näiden
suhteista, mutta tuo teoria muuttuu jatkuvasti uuden oppimisen
seurauksena, eikä se voi siten kuvastaa ulkomaailman muuttumattomia
rakenteellisia perusominaisuuksia:
If the net were taught one more association of an input-output pair..., the interpretation of at least some of the nodes would have to be changed. So the features that some of the nodes picked out before the last instance of training would turn out not to have been invariant structural features of the domain [s. 36]dreyfus [kursivointi minun].
Dreyfusit kysyvät kuitenkin, onko hermoverkon tämänkaltainen autonomisuus ehkä ongelma. Konnektionistit ovat yhtä mieltä yleistyskyvyn välttämättömyytestä älykkyyden kannalta. Mutta mihin suuntaan yleistyksen pitäisi tapahtua? Miten esimerkkitapaukset pitäisi luokitella samoihin tai eri tyyppeihin?, he kysyvät. Onko hermoverkko, joka yleistää eri tavalla kuin sen opettaja on ajatellut tai ihmiset yleensä ajattelevat, ehkä väärässä tai epäonnistunut? Mutta ehkä tuo hermoverkko vain on koko ajan ''käsittänyt'' tilanteen eri tavalla, tai nähnyt ongelman eri piirteet oleellisina, ja ero käsitystavassa on vasta yleistyksen myötä havaittu. Älykkyyttä mitataan usein testeillä, jotka edellyttävät yleistämistaitoa johonkin testaajan määrittelemään oikeaan suuntaan, mutta todellisuudessa yleistämistä voidaan tehdä monella tavalla: All the 'continue this sequence' questions found on intelligence tests really have more than one possible answer, but most human beings share a sense of what is simple and reasonable and therefore acceptable [s.30]dreyfus. Ihmisillä nämä intuitiot ovat yhteisiä osin yhteisen kulttuurin ja osin yhtäläisen biologisen rakenteen ansiosta (vrt. kipu, nälkä ja muut selvästi biologispohjaiset tuntemukset). Ilmeisesti myös hermoverkon, voidakseen jakaa käsityksemme siitä mitä on ''oikeanlainen'' tai ''sopiva'' yleistäminen, pitäisi jakaa myös meidän tarpeemme, halumme, tunteemme, kehomme sekä asiaankuuluvat fyysiset liikkeet, kyvyt ja mahdollisuus loukkaantua [s. 38-39]dreyfus.
Dreyfusit lopettavat artikkelinsa yleiseen arvioon älykkyydestä: Intelligence has to be motivated by purposes in the organism and goals picked up by the organism from an ongoing culture [s. 39]dreyfus. Tässä suhteessa sekä hermoverkoilla että symbolisilla malleilla on valtava matka edessään. Itse luulen, että tulevaisuus on hermoverkkojen ja symbolisen lähestymistavan joustava yhdistely. Saattaa esimerkiksi olla, että tulevaisuudessa aistitiedon luokittelu ja ''epämääräiset ongelmat'' ratkaistaan hermoverkoilla, mutta kun tarvitaan ehdottoman varmaa päättelyä, vaihdetaan symboliseen lähestymistapaan. Toisaalta, hermoverkot eivät ehkä sittenkaan ole vastaus kognitiotieteelliseen kysymykseen mielen toimintojen analyysistä. Saatamme joskus rakentaa hermoverkkorobotin joka selviää maailmassa lähes kuin ihminen, mutta mahdammeko silloinkaan ymmärtää mielestä tämän enempää? Ovatko hermoverkot sittenkin ratkaisu vain insinööritieteille?