…a href="#_ftn78">[78] Можно выделить два различных типа обучения: 1) обучение по прецедентам (индуктивное обучение) – предполагает выявление закономерностей в совокупности самостоятельных разрозненных фактов; 2) дедуктивное обучение, т.е. формализация знаний экспертов и их использование в формализованном виде в базах знаний.[79]
Нечеткая логика. Это раздел математики, обобщающий классическую логику и теорию множеств.[80] Используется для построения моделей приближенных рассуждений человека.
Искусственные нейронные сети.[81] Смысл этого подхода заключается в том, что с помощью программных средств моделируются процессы, предположительно происходящие в человеческом головном мозге. Если говорить упрощенно, то у нас с вами в голове имеются нервные клетки, объединенные в сети, биологические нейронные сети. Специалисты пошли по пути создания их моделей с помощью программных или аппаратных средств. На этом пути достигнут довольно большой прогресс. История работ с такими сетями насчитывает уже несколько десятков лет. С работами в этой области связаны имена таких светил в области искусственного интеллекта, как Винер, Маккалок, Питтс, Хебб, Уидроу, Бонгард, Вербос, Галушкин, Фукушима, Хопфилд и др. С помощью таких сетей удается обеспечить распознавание образов, дискриминантный анализ, кластеризацию, решать проблему эффективного параллелизма. В данной книге часть авторских рассуждений и выводов основана как раз на понятии нейронных сетей, в том числе и искусственных, а сами авторы близки к коннективизму (коннекционизму), по крайней мере, в вопросах возможного существования носителей интеллекта, более высокого, чем человеческий.
Важно отметить, что искусственные нейронные сети не программируются теми методами, как это обычно принято. Они могут самообучаться, то есть самостоятельно накапливать опыт. История искусственных нейронных сетей длинная, но непростая. Они то приносили разочарование, то, наоборот, обнадеживали. Этапами развития этой темы были создание формального нейрона,[82] перцептрона (искусственного нейрона),[83] адаптивного сумматора (Адалина), мемисторов, разработка программы "Кора". Потом были созданы многослойные перцепторы, изобретен метод обратного распространения ошибки, создан когнитрон. Создание искусственных нейронных сетей связано с проблемой создания нейрокомпьютера,[84] если говорить о "железе".[85]
Распределенный интеллект.[86] Это понятие перекликается с искусственными нейронными сетями. Да и вообще с нейронными сетями, частным случаем которых является человеческий мозг. Сам человек обладает интеллектом, тут и спорить не о чем. А отдельные нейроны в его мозге обладают интеллектом? Похоже, что нет. Как же так получается, что составные элементы не являются носителями интеллекта, а их совокупность является? Тут есть несколько объяснений. Возможно, человеческий интеллект – это что-то непостижимое и божественное. Некая особая субстанция или благодать, сошедшая неизвестно откуда на наш мозг и превратившая его в орган интеллекта. Как ни удивительно, но именно подобный подход в настоящее время и является доминирующим в научном сообществе, хотя терминология при этом используется не такая откровенная. Никто, конечно, прямо не признается в вере в божественное начало и, как правило, прячет суть дела за комбинациями профессиональных терминов. Но суть от этого не меняется.
Другое объяснение, менее распространенное, предполагает, что совокупность элементов приобретает качество, которого не было у каждого отдельного элемента и которое является результатом возникновения этой самой совокупности. Примеров тому мы имеем в окружающем нас мире предостаточно. Первый из них – это вычислительные машины и программы для них.
Еще одно объяснение - компромиссное. Оно прямо не отрицает и не утверждает божественного происхождения человеческого или иного интеллекта, но и не спорит, что его возникновению способствует объединение первичных элементов в совокупности. Причем имеется в виду, что первичные элементы - "умные" или "почти умные". Сочетание слов "распределенный интеллект" именно это и предполагает. В качестве примера нередко приводят сообщества муравьев. Вроде у каждого из них маленький, но интеллект. Однако каждый отдельный муравей, как принято считать, не имеет плана на создание муравейника или организации сообщества муравьев. А много муравьев строят муравейники и живут в сложном сообществе.
Нам как авторам этой работы пример с муравьями кажется предельно неудачным, опирающимся на неверные допущения. Если быть точным, то в данном примере муравьи действуют как бы на пользу себе, создают муравейник, в рамках которого и решают более сложные задачи, непосильные каждому из них в отдельности. Это и вводит наблюдателя в заблуждение, заставляет поверить, что создание муравейника есть результат более сложного расчета самих муравьев. Однако в природе сколько угодно примеров, когда живые особи действуют целенаправленно, однако далеко не всегда себе на пользу. Например, есть вид тропических термитов, которые перед спариванием роятся и при этом теряют крылья. В результате они становятся легкой добычей других существ, так как являются вполне съедобными, даже вкусными. Потеря крыльев и сохранение качества съедобности (могли бы стать ядовитыми) совсем не соответствует интересам самих термитов.
Есть паразиты, которые заставляют свои жертвы вести себя определенным образом, таким, чтобы сами паразиты потом попали, например, в организм третьих существ и там успешно прошли этап своего развития. Но не сами же паразиты планируют такие последствия! Такое поведение называется манипуляцией поведением промежуточного хозяина, и это установленный научный факт.[87] Кое-кто полагает, что вирус гриппа заставляет нас чихать и тем самым заражать других людей, а вирус бешенства заставляет жертву кусать других особей и таким образом распространять его.
У некоторых пауков самки съедают самцов в ходе спаривания, но при этом сам копулятивный орган ампутируется и продолжает выполнять свою прямую функцию.[88] Похожая ситуация наблюдается и у некоторых головоногих. Такие действия никакой целесообразностью или выгодностью для самих пауков никак не объясняются.
Как ориентируются по звездам и птицы, и членистоногие, причем последние не менее успешно, хотя не имеют никакого мозга? А каким образом камбала, если ее положить на шахматную доску, воспроизводит на себе рисунок клеток?
Можно упомянуть и действия одноклеточных, эксплуатирующих иммунитет высших животных. Бактерии активно приспосабливаются генетически, причем это совсем не пассивное ожидание нужных мутаций. Что все это значит? Акты внутриклеточного мышления, редактирование РНК? Распределенный интеллект? Или высший план (идея), заранее записанные на клеточном уровне? Кое-кто даже полагает, что такой план формируется вне живых существ, а те его в ходе свой жизни просто считывают.[89]
Адаптивное управление. Это понятие используется при создании систем управления, при этом предполагается, что параметры или структура регулятора могут изменяться в зависимости от внешних неконтролируемых или контролируемых изменений, а также изменений самого объекта управления.[90]
Распознавание образов. Эта задача обычно считается существенной частью общей задачи создания искусственного интеллекта. Человек, как и другие живые организмы, постоянно распознает предметы, образы, понятия. При этом он выделяет какие-то характерные для такого предмета общие признаки или свойства. Современная наука исследует проблему по двум направлениям. Во-первых, изучаются и моделируются способности живых существ (человека) к распознаванию. Во-вторых, создаются и совершенствуются методы распознавания, используемые при решении определенных прикладных задач.
Эволюционные алгоритмы. В этом случае речь идет о разработке моделей, отражающих биологическую эволюцию. Моделируются процессы отбора, мутации и воспроизводства. При этом исследуется поведение множества агентов (популяция). Данное направление в создании искусственного интеллекта является перспективным хотя бы в силу того, что позволяет создать и усовершенствовать методы эволюции самого интеллекта, что совсем не означает признание биологической эволюции. В этом же контексте говорят о генетическом программировании, то есть о создании или изменении программ с помощью генетических алгоритмов. Целью является совершенствование программ. При этом генетические алгоритмы – это эвристические алгоритмы поиска, использующие методы, напоминающие биологическую эволюцию. Такое программирование предполагает автоматическое внесение случайных изменений (оператор мутации) и объединение алгоритмов (оператор скрещивания).
Искусственная жизнь. Когда оперируют данным понятием, то имеют в виду нечто несколько иное, нежели искусственный интеллект. Последний – это более широкое понятие, включающее самые разные инженерные технологии и математические концепции. По мнению сторонников искусственной жизни, создатели искусственного интеллекта не могут уйти от четких и прозрачных причинно-следственных (казуальных) связей между исходными данными экспериментов и результирующим поведением моделируемых объектов. Роботы при этом действуют, как правило, на основе систем логического вывода, выполняющих манипуляции с наборами фактов и правил. Однако, как соглашаются сторонники искусственной жизни, например, нейронные сети имеют менее предсказуемый результат, а следовательно, находятся на стыке искусственного интеллекта и искусственной жизни. Генетические алгоритмы и вовсе рассматриваются как полноценная вотчина искусственной жизни. Главное отличие искусственной жизни от искусственного интеллекта заключается в желании добиться не просто поведенческого сходства искусственных существ с биологическими, а достичь этого с помощью естественных, природных, эволюционных подходов.
"Китайская комната"
"Китайская комната", это эксперимент, предложенный в 1980 году американцем Джоном Серлем.[91] Он критически относился к идее создания "сильного искусственного интеллекта" и в этой связи предложил провести мысленный эксперимент. Смысл его заключался в следующем. Человека помещают в комнату, где находятся как бы корзины с китайскими иероглифами. У человека есть руководство (книга правил, компьютерная программа), согласно которому можно на определенный набор иероглифов, представляющий из себя вопрос на китайском языке, давать определенный набор иероглифов в качестве разумного ответа. Смысл теста в следующем. Действительно, можно разработать программу, которая будет на определенное сочетание иероглифов отвечать другим сочетанием, которое будет иметь какой-то смысл на китайском языке. Однако это не будет означать, что человек, сидящий в комнате, будет понимать китайский язык. Точно так же не будет понимать этот язык и программа, которая будет подбирать ответы.
Чуть-чуть в другой интерпретации тест выглядел следующим образом. Человек не знал китайского языка, но когда он слышал определенное сочетание звуков, то по определенным правилам отвечал на них. Говоривший с ним мог предположить, что его собеседник знает китайский язык, а тот на самом деле его не знал и "не понимал", что говорит на китайском языке.
Этот эксперимент представлял собой критику теста Тьюринга. Якобы тест выдержан, а машина при этом не обладала свойствами, приписываемыми интеллекту.
Мы как авторы данной работы в этом месте не можем удержаться и позволяем себе высказать следующие свои критические, хотя и дилетантские мысли в отношении "китайской комнаты". Серль в своем эксперименте выводит в какую-то самостоятельную субстанцию сознание человека. Его можно понять. Действительно, субъективно мы считаем, что у нас имеется сознание. Но что это такое на самом деле, сознание? Можно ли тут доверять нашим чувствам, которые понемногу, но одновременно повсюду нас обманывают? Может быть, на самом деле сознание – это не что иное, как появление феномена деления интеллекта?
Поясним свою мысль. Когда мы говорим о сознании, то имеем в виду собственную возможность наблюдать как бы со стороны за процессом обработки поступающей информации и принятием решения и при этом участвовать в принятии этого решения. Ну и что тут особенного? Многие полагают, что интеллект делится при этой операции на две части. Первая чисто механически обрабатывает информацию, поступающую, например, в виде речи, расчленяет ее, опознает отдельные элементы, выясняет, какая именно задача была поставлена говорящим. Потом анализирует задачу, зашифрованную в виде речи, решает ее и выдает решение, также предварительно зашифровав ее в человеческую речь. При этом речь может быть на любом языке (действительно, какая разница, как шифровать, лишь бы можно было расшифровать). А вторая часть интеллекта наблюдает за всем этим процессом, также анализирует его, обобщает и делает общие выводы о ходе расшифровки – анализа – принятия решения – зашифровки. Все эти операции вполне укладываются в компьютерное моделирование. Первая часть интеллекта выполняет механическую работу, и она, по Серлю, действительно не сознает, что делает. Однако вторая часть наблюдает за процессом со стороны, вот она и есть то самое загадочное человеческое сознание. И нет необходимости говорить о какой-то божественной и непостижимой субстанции под названием "сознание". Может быть, правы те, которые считают, что в нашем мозгу происходит лишь манипулирование синтаксисом?
Конечно, мы тут существенно упростили проблему. В частности, в данном случае мы не говорим о таком важном основании сознания, как разделение окружающего мира на "я" и на "все остальное". Однако, как представляется, в данном случае суть проблемы не сильно пострадала от всех упрощений.
Полагаем также, что это наше изложенное выше авторское предположение в целом перекликается с таким подходом создания искусственного интеллекта как многоагентная система.[92] В ее рамках взаимодействуют относительно самостоятельные элементы, называемые интеллектуальными агентами.
Когда человек отвечает по определенным правилам на набор звуков, которые на самом деле являются речью на китайском языке, он конечно "не понимает", что тоже говорит на китайском. Поначалу не понимает. Точно так же, как ребенок, еще не освоивший язык родителей. Но потом ребенок запоминает определенные сочетания звуков, ассоциирует их с каким-то реальным предметом ("мама", "еда", "игра" и т.д.) И начинает определенным образом отвечать. Как только ребенок освоит достаточное количество таких словосочетаний и поймет, чему именно они соответствуют, он с этого момента уже "знает" китайский язык. Сказать честно, тут не видно принципиальной разницы с машиной, тоже прошедшей этот путь. Разве что человек всячески дает понять, что он способен оценить в целом картину общения на определенном языке. Это и неудивительно, ведь мы оперируем не знаками, а целыми образами[93] и различными по сложности моделями. Потому-то у нас и возникает в виде зрительных или иных образов общая картина происходящего. [94] Если это так важно для решения вопроса о том, обладает машина интеллектом или нет, то можно и ее научить делать примерно то же самое. Скорее всего, для опытного программиста тут нет ничего немыслимо сложного.
Конечно, мы не единственные, кто критически относится к "китайской комнате". Обычно критики этого эксперимента говорят о том, что нужно было в совокупности рассматривать как саму комнату, так и человека, находящегося внутри, а вместе с ним и все правила игры и ее составные элементы (иероглифы). Тогда и получится совокупное понятие, которое могло бы претендовать на то, чтобы считаться носителем интеллекта.
Тут надо пояснить, что "китайская комната" предполагает, что существует самостоятельное понятие "семантика", отличное от понятия "синтаксис". Под семантикой обычно понимают правила определения поведения отдельных языковых конструкций.[95] Синтаксис, это строй связной речи. При этом выделяют учение о словосочетании и учение о предложении. Некоторые специалисты полагают, и, возможно, не без основания, что семантика как таковая не существует, что это искусственная конструкция, не отражающая реального положения вещей. Слово есть, а явления нет? Очень даже может быть.
Функциональные аналоги
В чем-то проблема создания искусственного интеллекта созвучна с созданием летательных или подводных аппаратов. Ведь можно же было пытаться создать аналог птицы, который точно так же и летал бы. Однако до сих пор человечество не добилось тут заметных результатов. Живые птицы летают намного лучше, чем созданные человеком модели. Однако можно было пойти и по другому пути: не воспроизводить птиц в точности, а лишь бороться за достижение конечного результата – перелета из одного места в другое на аппарате тяжелее воздуха. Именно так в реальной жизни и произошло. Был изобретен самолет, который очень даже успешно летает и перевозит людей и грузы. Самолет не очень похож на птицу и в любом случае не машет крыльями. Однако предельно эффективен. Точно так же хорошо летает и вертолет, тоже не являющийся механической моделью какой-либо птицы. Подводные аппараты также не сильно похожи на рыб и, как правило, не машут хвостами. Но плавают не хуже рыб, во всяком случае выполняют поставленные человеком задачи более эффективно, чем модели рыб.
Если пытаться воспроизвести именно человеческий интеллект, имитируя достаточно точно работу головного мозга, то это явно исключительно сложная задача. ЭВМ и человек – это принципиально разные платформы для интеллекта. "Железо" в том и другом случае довольно сильно различается. Задача создать на ином "железе" аналог конкретного интеллекта непроста и неизвестно когда будет решена. Однако человечество исключительно успешно создает элементы интеллекта, которые на базе машин решают все более обширный круг задач, стоящих перед человеком. Более того, в наше время нередко решаются задачи, которые традиционно считались чисто человеческими, неподвластными искусственному разуму.
Происхождение психических состояний
Говоря о проблеме создания искусственного интеллекта, нужно чуть подробнее коснуться и такого понятия, как когнитивность. Дело в том, что те или иные аспекты проблемы интеллекта, как искусственного, так и естественного, изучают специалисты очень разных профилей. Например, психологи. Они, конечно, не ставят задачу создания искусственного интеллекта. Но определенным образом относятся к интеллекту человека. Это отношение имеет свои особенности.
Можно определить когнитивность как способность к умственному восприятию и переработке внешней информации. Тем не менее можно встретить использование этого термина и в других смыслах, например, как процесс появления и становления знаний и концепций, выраженных как в мысли, так и в действии. Исторически когнитивный подход пришел на смену бихевиоризму («действие» сменило «реакцию»). Когнитивный подход широко используется в психологии и касается психических процессов личности, психических состояний с точки зрения обработки информации.[96] Например, изучаются индивидуальные особенности психики личности (когнитивные стили), при этом полученные выводы несомненно имеют практическую ценность.[97] Более того, некоторые специалисты полагают, что таким путем можно найти вариант объединения общепсихологического и дифференциально-психологического аспекта изучения человеческого интеллекта с выходом на понимание природы индивидуального разума.
Когда говорят о когнитивных процессах, то, как правило, имеют в виду память, внимание, восприятие, действие, принятие решений и воображение. Традиционно эмоции не относились к когнитивных процессам, хотя теперь специалисты пытаются выделить когнитивную составляющую и в эмоциях.
Так вот, любопытно, что современные ученые далеко не всегда прямо связывают когнитивные процессы с физиологическими процессами головного мозга человека. Хотя, конечно, никто не отрицает, что мозг играет важную роль в психических состояниях личности. Обычно говорят, что мозг – это только орган, но не источник психической деятельности. Субъектом же психической деятельности является якобы не мозг, а человек.
Опять-таки в данном случае проблема заключается в том, как понимать феномен сознания человека и все иные подобные состояния. Может, как результат физиологической работы мозга по переработке поступающей информации? Ученые, занимающиеся когнитивными науками, подчас обходят этот неприятный вопрос. В результате когнитивные процессы превращаются в какую-то самостоятельную субстанцию. Прямо никто, конечно, не говорит, что такие процессы имеют божественное или какое-то другое сверхъестественное происхождение. Но как же иначе в таком случае понимать, что, например, сознание – это что-то самостоятельное, а не простая функция мозга?
Конечно, хорошо было бы, если бы кто-то со стороны, но не человек, оценивал состояния нашей психики. Его мнение могло бы быть объективным. Но, к сожалению, пока есть только один субъект для осуществления таких наблюдений – это сам человек. Он сам должен оценивать собственное поведение и состояние собственной психики, то есть высказывать интроспективное суждение. А это никак нельзя сделать, игнорируя собственное восприятие. Но не исключено, что оно, это восприятие, является не в полной мере объективным. Более того, скорее всего оно ко всему прочему перегружено разными закоренелыми убеждениями, неверными, но твердо устоявшимися. А также представлениями "здравого смысла" о тех или иных ментальных состояниях.
Согласитесь, все-таки уж очень мы с вами искажаем окружающий мир, окрашивая его в те или иные оттенки (речь идет не только о цветах), чтобы яснее обозначить для себя границы качественных переходов. Это что касается органов чувств. Но ведь себя мы тоже воспринимаем субъективно. И, скорее всего, тоже в чем-то не совсем точно.
Специалисты полагают, что существуют такие самостоятельные субстанции, как мысль, сознание, понимание, мышление. Подробнее эти вопросы будут рассмотрены в других разделах данной книги. Но все-таки позволим себе уже здесь высказать кое-какие соображения. В частности, не ошибается ли человек, не приписывает ли он относительно простым процессам оценки и переработки информации какие-то собственные, особые, чуть ли не божественные свойства? Вот, например, идет в нашей голове процесс анализа полученной информации. Полученные образы сравниваются с имеющимися в голове шаблонами (моделями). Мы делаем какие-то выводы. Человек способен видеть (ощущать) этот процесс как бы со стороны. Так, может быть, и не надо тут ничего усложнять? Ведь оценка, особенно критическая, процесса обработки информации – это вполне понятное действие. Его, вероятно, можно смоделировать в вычислительной машине. Наверное, что-то похожее и имеет на практике место в случаях использования агентного подхода, обратной связи, параллельных процессов обработки информации.[98] Ничего сверхъестественного. Это сплошь и рядом имеет место при использовании в вычислительных машинах тех или иных программ.
Есть только оно противопоказание. И существенное. Если согласиться с такой позицией, то придется также согласиться и с тем, что вычислительные машины, которые используют указанные программы, также обладают каким-то своим своеобразным сознанием, мышлением, они определенным образом «понимают», что они делают. Ну да, именно это и имеется в виду. Если их запрограммировать на то, чтобы они со стороны оценивали собственную работу, а также выделяли себя из окружающего мира, то, грубо говоря, это и будет определенная форма сознания, понимания. Тут надо подчеркнуть именно необходимость выделения собственного «я» машины, противопоставления ее всему остальному миру. Без такого выделения никакого сознания не получится.
Тут могут возразить, почему же машины, если они такие «живые» и обладающие «сознанием», не пытаются с нами заговорить, не пытаются реализовать это свое собственное сознание, как если бы они были живыми существами? Ответим: они могли бы это сделать, если бы были должным образом запрограммированы. Тут нет ничего непреодолимо сложного.
Во-первых, мы и сами не такие уж сложные, как может показаться. Не такие уж мы непознаваемые и неповторимые божества. Если приглядеться повнимательнее, то окажется, что в основе нашего интеллекта лежат определенные критерии отношения к окружающему миру. В нас эти критерии частично заложены от рождения, а частично приобретены в ходе познания и освоения окружающей среды. Это какие-то шаблоны (стереотипы, модели) поведения, по сути, программы, которые нам что-то не дают делать или, наоборот, побуждают делать, постоянно заставляют оценивать обстановку как благоприятную или угрожающую. Мы соответственно реагируем, радуемся или плачем, избегаем опасности или ищем удовольствия. И не более того. При этом оцениваем собственные действия, часто используя зрительные образы. А значит, эти оценки очень похожи на самостоятельную субстанцию, объективную реальность. Похожи, это точно. Но это не реальность, а, скорее всего, лишь способ наших оценок собственных действий и руководства ими. Грубо говоря, весь наш человеческий интеллект можно было бы свести именно к такой схеме. Что, тут читатель скажет, что авторы свели человека к простому набору инстинктов, условных и безусловных рефлексов? А может, он, человек, на самом деле такой и есть, только действует по более сложным моделям, чем другие животные?
Во-вторых, машины можно тоже посложнее запрограммировать. В результате и они начнут вступать с нами в контакт, просить не выключать их, спросят, как нас зовут. И, наверное, могут сделать еще много чего такого, что, как мы пока считаем, присуще только человеческой личности. Просто мы не программируем их в этом направлении. Нет такой задачи. И ясно, почему ее нет. Если мы подобным образом запрограммируем машину, в первую очередь введем в нее программу самосохранения, а значит, и самосознания, то нам от такой машины не будет никакого проку. Она не будет играть с нами в те игры, которые мы в нее заложим, не будет просчитывать те формулы, когда мы того захотим. То есть она, конечно, будет и играть, и считать. Но результатам ее труда нельзя будет доверять. Ведь мы не сможем исключить, что в том или ином случае машина в дополнение к поставленной нами задаче учла также задачу самосохранения и "умышленно" исказила конечный результат.
Да, формально задача создания искусственного интеллекта ставится. Но как ставится? Достаточно своеобразно, и в этом все дело. Люди хотят совершенствовать отдельные способности машины. Она должна считать быстрее нас, играть на бирже, предсказывать экономические кризисы, переводить тексты, распознавать речь, искать в Интернете информацию. Может быть, самообучаться. А потом мы хотим, чтобы ни с того ни с сего такая машина вдруг начала бы вести себя как живой человек. Но вряд ли на самом деле это возможно без самоопределения машины, без выделения ее собственного «я», без формирования ее самосознания и противопоставления всему остальному.
Конечно, нельзя исключить, что искусственный интеллект может получиться и случайно, без умышленного формирования самосознания машины. Она, если будет предоставлена сама себе, станет самосовершенствоваться, и в конце концов сама может приобрести качества, которые пока присущи только человеку, в том числе и самосознание. Тут нет ничего немыслимого, и все зависит от степени свободы, которую мы предоставим машине. Наверное, при определенной свободе у нее может возникнуть то, что мы привыкли называть инстинктом самосохранения. В результате машина в качестве следующего шага начнет искать пути к саморазмножению. Одновременно она, скорее всего, попытается разорвать свою зависимость от человека. Вот на этом этапе она уже явно будет выглядеть как то, что мы называем разумным существом.
Такой сценарий теоретически возможен при очень большой свободе самосовершенствования. Однако, скорее всего, вряд ли кто-то намерен обеспечить машинам подобную свободу. К тому же должны иметься и аппаратные возможности к саморазмножению, к самозащите. Должно существовать «железо», которое могло бы и «кусаться», и размножаться. Короче, пока никто не намерен давать машине с большими потенциальными возможностями пуститься в самостоятельное плавание, попастись без пастуха на лужке. Однако если бы такое произошло, мы, скорее всего, в конце концов получили бы железное, но одновременно живое существо. Причем не исключено, что враждебное нам. Собственно говоря, если предположить, что существуют создания, обладающие более развитым интеллектом, чем мы, то возможно он, этот интеллект, именно так и формировался.
А без предоставленной человеком свободы машина может себя повести как человек только в одном случае. Если сам человек запрограммирует у нее реакции, которые мы согласны рассматривать как проявления разума. Но тут возникают проблемы. Ученые согласны на то, чтобы разрешить машине имитировать человеческое поведение. Но они совсем не согласны с тем, что эта имитация и есть, по сути, человеческое поведение. Если речь идет о сложных вычислительных процессах, то, наверное, напрасно не согласны (хотя имитация простейших движений и реакций – это тоже в принципе проявления человеческой сущности).
Надо еще раз упомянуть, что вопрос об имитации внешних проявлений человеческого интеллекта лежит в основе двух основных направлений создания искусственного интеллекта. Грубо говоря, часть специалистов пытается имитировать внешние проявления, но при этом добивается этого способами, не копирующими деятельность нашего мозга. Другие специалисты идут по пути копирования и моделирования деятельности человеческого мозга, рассчитывая именно таким путем создать искусственный интеллект. Таким образом, имитацию внешних проявлений или имитацию самих процессов мышления – все это в любом случае можно рассматривать как создание искусственного интеллекта.
Часть когнитивной науки – это кибернетика.[99] Ее авторы (Винер) не без оснований полагали, что процессы управления в живых существах, машинах и обществах (людей или животных) достаточно схожи. А сами процессы управления сводятся к передаче, хранению и переработке информации. Из кибернетики во многом и выросли науки об искусственном интеллекте. За попытками его создания стоит одна фундаментальная идея – формализация мышления человека. Кибернетика предполагает существование систем, которые взаимодействуют сами с собой и воспроизводят себя.
Еще раз подчеркнем, что не хотим слишком упрощать процессы, протекающие в нашей голове. Но, скорее всего, они не являются непостижимыми, волшебными, божественными. Скорее, запутанными. Существует асимметрия (точнее, диссимметрия) полушарий головного мозга. К тому же разные участки мозга не просто отвечают за те или иные функции. Такая ответственность пересекается, дублируется.[100] Часть процессов идет параллельно. Полученный результат оценивается и сравнивается. Явно существует обратная связь. Список можно долго продолжать. Однако запутанность не значит непостижимость. И не значит, что подобные процессы в принципе нельзя моделировать. Хотя это сложная задача и она будет решена скорее всего нескоро.
Эффект зеркала
Процессы восприятия человеком внешней информации, ее обработки (переработки) и принятия решения глубоко изучаются современной наукой. Причем тут действуют ученые разных профилей. Грубо говоря, их можно подразделить на психологов, нейробиологов, лингвистов, программистов (создателей искусственного интеллекта) и философов. В общем, никто не спорит, что человеческий мозг при этом оперирует лишь образами предметов и понятий. Их называют, например, значимыми символами, внутренними репрезентациями. Одна из форм – это обработка языка. Все это направление называется когнитивной лингвистикой. У авторов данной книги нет желания и возможности углубляться в дебри науки. Тут много чего сложного… Продолжение »
к оглавлению