По образу и подобию

Но эта трагедия — оптимистическая. Она ведь была поставлена намеренно. Жизнь автоматов как модели вида (вида животных) можно было сделать практически бесконечной — в их масштабах времени. Но к чему это было нужно? От модели взяли все, что возможно. Убедились, что эволюционный принцип можно моделировать на вычислительной машине. Теперь настала пора усложнения модели. Эта модель была одномерной — все жизненное пространство автомата представляла собой только одна геометрическая линия окружности, не имевшая, как и полагается геометрической линии, ни ширины, ни толщины. И сами автоматы друг с другом не взаимодействуют, если не считать того, что порой мешают друг другу в силу одномерности их жизненного пространства, где ни одно препятствие нельзя ни обойти, ни перескочить через него.

В модели следующей ступени сложности оба эти недостатка должны отсутствовать. Модель окажется сложнее, а значит, хоть чуточку приблизится к своему прототипу.

Значение машинного розыгрыша естественного отбора гораздо больше, чем может подуматься. Конечно, здорово, что удалось на модели показать реальность биологических теорий. Но это в каком-то смысле второстепенный результат. Гораздо важнее будущее принципа «естественного отбора» в кибернетике. В. М. Глушков видит здесь способ получения сложных информационных систем, которые трудно создать другими способами. А между прочим, понятие «информационная система», то есть система, перерабатывающая информацию, очень широко. Под него подходим и мы с вами.

Конечно, академик имел в виду информационные системы несравненно меньшей сложности. Но сама по себе возможность получать с помощью модели естественного отбора модели животных, притом построенные не по заданной программе, — великолепна.

А в будущем так будут создаваться машины, план которых будет неизвестен их создателям, а вернее, прародителям. Кибернетика выполнит на деле странное задание старой русской сказки — «Найди то, не знаю что».

Последнее море

Говорят, Чингинс-хан дал своим полководцам, отправленным на запад, очень короткую инструкцию: омыть копыта своих коней волнами Последнего моря. С точки зрения средневековых монголов, за Последним морем уже ничего не было.

Великий полководец кибернетиков Винер призвал своих последователей прорваться к Последнему морю науки, постигнуть идеал вычислительных машин — мозг. Кибернетика — наука об управлении. Лучшая известная человеку управляющая машина — мозг. Значит, создание ее модели — высшая цель кибернетики. Собственно, и вычислительная машина «Урал» и даже обыкновенный арифмометр в каком-то, почти одинаково узком смысле, могут быть названы моделями определенных способностей мозга. Скажем, способности совершать арифметические действия. Но ведь нас интересуют совсем иные его свойства и возможности. Как быть с ними? И тут встает бесконечное число раз повторявшийся вопрос: «Может ли машина мыслить?» Ведь достаточно полно отражающая свойства мозга модель докажет эту полноту отражения тем, что окажется в состоянии мыслить.

Но… предположим, что такая модель создана. Как узнать, мыслит ли она? Вспомните «Графа Монте-Кристо» и встречу в подземельях замка Иф Эдмона Дантеса и аббата Фариа. Как каждый из них узнал, что с другой стороны человек? По самому звуку голоса. (Впрочем, в ту пору и мысли не могло возникнуть, что за человека способно выдать себя нечто иное — разве что демон или привидение.)

Но теперь времена изменились. Разговаривают и машины. Как узнать, что через стенку от вас находится не шкафообразный (или человекообразный) автомат, а человек? Раз звука недостаточно, надо вслушаться в смысл его слов. Задавать вопросы и анализировать ответы. И если вы убедитесь, что машина не смогла бы с этим справиться, значит, рядом — ваш брат по разуму. Однако лет через пятьдесят — этот срок называет виднейший кибернетик А. Тьюринг — много шансов будет за то, что вы ошибетесь. К тому времени машина будет в состоянии поддерживать разговор не хуже, чем средний человек. Тьюринг и выдвинул для оценки «разумности» машины критерий поддержания ею разговора. А имело ли это смысл? Ведь до сих пор идут бурные споры о самой возможности создания мыслящей машины.

Я не буду приводить бесчисленных философских и нефилософских аргументов «за» и «против». Не буду и ссылаться на изречения авторитетов. Ведь «пифагоровы штаны» верны не потому, что эту теорему доказал именно Пифагор. Теоремы же есть не только в геометрии, но и в других науках, в том числе в кибернетике. Одну из них недавно выдвинули и доказали ученые Маккаллок и Питтс. Смысл ее таков: любая функция естественной нервной системы, которая может быть логически описана с помощью конечного числа слов, может быть реализована формальной нервной сетью, а следовательно, и воспроизведена машиной.

Вот более простая перефразировка этой теоремы: робот, построенный определенным образом, способен вывести любые правильные заключения из конечного числа посылок.