Читаем Новый ум короля: О компьютерах, мышлении и законах физики полностью

Существует точка зрения, называемая сильный ИИ, которая занимает весьма радикальную позицию по этим вопросам [31]. Согласно теории сильного

ИИ, не только вышеупомянутые устройства будут разумны и наделены интеллектом — свойства разума могут быть присущи логическим действиям любого вычислительного устройства, даже простейших из них, механических, одним из которых является, например, термостат [32]. Основная идея заключается в том, что умственная деятельность — это просто выполнение некоторой хорошо определенной последовательности операций, часто называемой алгоритмом
. Далее я уточню это понятие. А пока нам будет достаточно определить алгоритм как своего рода вычислительную процедуру. В случае термостата алгоритм чрезвычайно прост: устройство фиксирует повышение или понижение температуры по отношению к заданной величине и размыкает или замыкает цепь, соответственно. Алгоритм, соответствующий более-менее нетривиальной деятельности головного мозга, должен быть гораздо более сложноструктурированным, но — согласно концепции сильного ИИ— это будет все же алгоритм. Он будет очень значительно отличаться от простейшего алгоритма термостата по степени сложности, но не обязательно будет иметь принципиальные отличия. Таким образом, с точки зрения сильного
ИИ, существенная разница между деятельностью человеческого мозга (включая все проявления сознания) и работой термостата состоит единственно в этой самой усложненности(или, возможно, «структуре более высокого порядка», или «способности обращения к самому себе», или в любом другом свойстве, которое можно приписать алгоритму), имеющей место в первом случае.

И, что более важно, все свойства ума — мышление, способность чувствовать, интеллект, понимание, сознание — должны рассматриваться, согласно этому подходу, просто как разные аспекты сложной деятельности; иными словами, они есть не более, чем свойства алгоритма, выполняемого мозгом. Достоинства любого конкретного алгоритма заключаются в его «технических характеристиках», таких как точность результатов, область применимости, экономичность и скорость выполнения. Алгоритм, нацеленный на подражание тому, что, как предполагается, действует в мозге человека, должен быть невообразимо сложным. Но если такой алгоритм для мозга существует — а это как раз то, что с уверенностью утверждают поборники идеи сильного

ИИ, — то он в принципе мог бы быть запущен на компьютере. В сущности, он мог бы выполняться на любом современном компьютере общего назначения, если бы не имеющиеся ограничения по скорости и пространству для хранения данных. (Обоснование этого замечания будет дано позднее, когда мы перейдем к рассмотрению универсальной машины Тьюринга.) Предполагается, что такие ограничения будут сняты с появлением в недалеком будущем мощных быстродействующих машин. Тогда такой алгоритм, если он будет открыт, мог бы, вероятно, пройти тест Тьюринга. И как только он будет запущен, считают сторонники сильного ИИ, он будет сам по себе испытывать чувства, обладать сознанием, быть разумом.

Далеко не каждый согласится с тем, что разумные состояния и алгоритмы можно считать идентичными в указанном контексте. Наиболее остро критиковал эту точку зрения американский философ Джон Серл [1980, 1987]. Он приводил в пример ситуации, когда должным образом запрограммированный компьютер проходил упрощенную версию теста Тьюринга, и все же — он подкрепляет эти выводы очень сильными аргументами — «понимание» как свойство интеллекта полностью отсутствовало. Один из таких примеров базируется на компьютерной программе, разработанной Роджером Шенком (Шенк, Абельсон [1977]). Задачей программы была имитация понимания простых историй типа: «Мужчина вошел в ресторан и заказал гамбургер. Когда гамбургер принесли, оказалось, что он сильно подгорел, и рассерженный мужчина выскочил из ресторана, не заплатив по счету и не оставив чаевых». В качестве второго примера можно взять другую историю: «Мужчина вошел в ресторан и заказал гамбургер. Когда его принесли, мужчина остался им очень доволен. И, покидая ресторан, он дал официанту щедрые чаевые перед тем, как заплатить по счету». Чтобы проверить «понимание» этих историй компьютером, его «попросили» определить, съел ли мужчина гамбургер в каждом отдельном случае (факт, который не был упомянут в тексте явным образом). На этот простой вопрос к таким простым историям компьютер может дать ответ, совершенно неотличимый от того, что дал бы англоговорящий человек, а именно: «нет» в первом случае и «да» — во втором. Так что в этом, очень узком, смысле машина уже прошла тест Тьюринга!

Перейти на страницу:

Все книги серии Синергетика: от прошлого к будущему

Похожие книги

Что такое полупроводник
Что такое полупроводник

Кто из вас, юные читатели, не хочет узнать, что будет представлять собой техника ближайшего будущего? Чтобы помочь вам в этом, Детгиз выпускает серию популярных брошюр, в которых рассказывает о важнейших открытиях и проблемах современной науки и техники.Думая о технике будущего, мы чаще всего представляем себе что-нибудь огромное: атомный межпланетный корабль, искусственное солнце над землей, пышные сады на месте пустынь.Но ведь рядом с гигантскими творениями своих рук и разума мы увидим завтра и скромные обликом, хоть и не менее поразительные технические новинки.Когда-нибудь, отдыхая летним вечером вдали от города, на зеленом берегу реки, вы будете слушать музыку через «поющий желудь» — крохотный радиоприемник, надетый прямо на ваше ухо. Потом стемнеет. Вы вынете из кармана небольшую коробку, откроете крышку, и на матовом экране появятся бегущие футболисты. Телевизор размером с книгу!В наш труд и быт войдет изумительная простотой и совершенством автоматика. Солнечный свет станет двигать машины.Жилища будут отапливаться... морозом.В городах и поселках зажгутся вечные светильники.Из воздуха и воды человек научится делать топливо пластмассы, сахар...Создать все это помогут новые для нашей техники вещества — полупроводники.О них эта книжка.

Глеб Анфилов , Глеб Борисович Анфилов

Детская образовательная литература / Физика / Техника / Радиоэлектроника / Технические науки