Шрифт:
Одним из первых устройств ИИбыла «черепашка» Грэя В. Уолтера, созданная им в начале 1950-х годов [25] , которая приводилась в движение энергией внутренних батарей и бегала по полу до тех пор, пока они почти полностью не разряжались; после чего она находила ближайшую розетку, подключалась к ней и заряжала их. Когда зарядка заканчивалась, она самостоятельно отсоединялась и продолжала свою прогулку! В дальнейшем было придумано множество подобных механизмов (см., например, Валтц [1982]). Несколько отличное направление развития исследований представляет компьютерная программа Терри Винограда, разработанная в 1972 году, которая могла производить осмысленные действия с набором блоков, разных по форме и цвету, размещая их один над другим в разных сочетаниях и в разном порядке. Поразительно, что, несмотря на эти первые достижения, создание системы контроля даже для простой суставчатой «роботизированной руки», которая должна была в процессе перемещений избегать скопления препятствий, оказалось весьма непростой задачей, хотя стороннему наблюдателю требуемые движения и представлялись совершенно «очевидными». Такой же слйжной оказалась и проблема интерпретации зрительно воспринимаемых сцен, которая в общем случае относится к области, где процедуры ИИдаже близко не подошли к реализации того, что мозг человека (и, конечно же, большинства других живых существ) способен делать «без всяких» видимых усилий.
25
См. работы Грэгори [1981] и Уолтера [1953].
Пожалуй, наиболее созвучна тесту Тьюринга компьютерная программа, разработанная К. М. Колби в середине 1960-х годов, которая имитирует психотерапевта — настолько успешно, что некоторые пациенты обнаружили готовность отдать ей предпочтение перед терапевтом-человеком и рассказать о себе больше, чем при общении с живым врачом. В качестве примера [26] такого общения между компьютерным «психотерапевтом» и пациентом приведем следующий отрывок из диалога (который велся посредством телетайпа):
26
Этот пример взят из Дельбрюка [1986].
Терапевт: Чем я могу помочь вам?
Пациент: Я не знаю…
Терапевт: Попробуйте рассказать что-нибудь об этом.
Пациент: Нет.
Терапевт: Можно узнать причину?
Пациент: Я сегодня устал и неважно себя чувствую.
Терапевт: Почему? Есть у вас на этот счет какие-нибудь предположения?
Пациент: Да… Я стар.
Терапевт: Пожалуйста, продолжайте.
Пациент: Мне кажется, что я потерял интерес ко всему происходящему.
Терапевт: Расскажите мне подробнее о ваших ощущениях.
Пациент: У меня есть кое-какие соображения по этому поводу…
Терапевт: У вас есть соображения.
Пациент: Я думаю, что мне недостает семьи.
Терапевт: Что заставляет вас переживать из-за того, что вам недостает семьи?
Пациент: В этом есть какой-то вызов…
Терапевт: Почему это так важно для вас?
Хотя этот диалог может вызвать странное ощущение понимания проблемы пациента компьютером, ничего подобного на самом деле нет: компьютер просто следует довольно простым механическим правилам. (Есть также и «обратная» ситуация, реализованная в системе, где компьютер, имитирующий страдающего шизофренией человека, дает хрестоматийные ответы и симулирует соответствующие симптомы, способные одурачить некоторых студентов-медиков и заставить их поверить в то, что с ними беседует настоящий живой пациент!)
Компьютеры, играющие в шахматы, дают, наверное, наилучший пример поведения, воспринимаемого как «разумное». В действительности, некоторые машины достигли сегодня (к 1989 году) чрезвычайно высокого мастерства игры, если сравнивать с живыми шахматистами, и приближаются к уровню мастера международного класса. (Рейтинг этих машин составляет немногим менее 2300 единиц Эло, тогда как рейтинг чемпиона мира Каспарова, для сравнения, превышает 2700.) В частности, компьютерная программа (для коммерческого микропроцессора Fidelity Excel), разработанная Дэном и Кейт Спраклэн, достигла показателя 2110 единиц Эло и была удостоена Шахматной федерацией США звания «Мастера». Еще больше впечатляет программа Deep Thought, написанная в основном Хсю (Hsiung Hsu) из университета Карнеги Меллон, рейтинг которой составляет 2500 единиц Эло и которая недавно продемонстрировала замечательное достижение [27] , поделив первое место с гроссмейстером Тони Майлсом на шахматном турнире (Лонгбич, Калифорния, ноябрь 1988 года) и обыграв Бента Ларсена, что можно рассматривать, на самом деле, как первую в истории победу машины над гроссмейстером! [28] Сегодня шахматные компьютеры преуспели и в решении шахматных задач, с легкостью превзойдя в этом людей [29] .
27
В мае 1997 года чемпион мира Г. Каспаров, рейтинг которого превышал 2800 единиц Эло, проиграл компьютерной программе Deep Blueсо счетом 3,5: 2,5. В октябре 2002 года матч между чемпионом мира В. Крамником и программой Deep Fritzзакончился вничью — 4:4. — Прим. ред.
28
Смотри статьи О'Коннелла [1988] и Кина [1988]. За дальнейшей информацией по компьютерным шахматам я отсылаю читателя к Леви[1984].
29
Конечно же, сложность большинства шахматных задач рассчитывалась на людей. Возможно, было бы не так уж трудно придумать шахматную задачу, не очень сложную для человеческого существа, но такую, что современные шахматные компьютеры не смогли бы решить и за тысячу лет. (Принцип подобной задачи достаточно очевиден: она должна состоять из очень большого числа ходов. Известны задачи, требующие для решения порядка 200 ходов — более чем достаточно!)
Шахматные машины опираются во многом на «книжные знания», помноженные на аккуратность просчета комбинаций. Стоит отметить, что машина в целом «обыгрывает» сравнимого по силе соперника в тех случаях, когда ходы необходимо делать быстро; и «проигрывает» живому противнику, если на каждый ход отпускается достаточное количество времени. Это можно понять, если принять во внимание тот факт, что компьютер принимает решения, опираясь на точные и «быстро разветвляющиеся» вычисления; тогда как преимущество живого шахматиста заключается в его способности производить «суждения», базирующиеся на сравнительно медленной сознательной деятельности по оценке ситуации. Эти человеческие суждения сводятся к тому, чтобы «отбраковать» как можно большее число возможных серьезных вариантов ходов, которые необходимо просчитывать в каждый момент; и при достаточном количестве времени на обдумывание хода такие суждения позволяют производить гораздо более глубокий анализ, чем банальное просчитывание и отбрасывание вариантов, при котором машина не использует подобные суждения. (Такая разница еще более наглядно демонстрируется в сложной восточной игре «Го», где число возможностей на каждом ходу значительно больше, чем в шахматах.) Отношение между сознанием и формированием суждений будет центральным моментом в моих дальнейших рассуждениях, особенно в главе 10.
Подход к понятиям «удовольствия» и «боли» с позиций ИИ
Согласно одному из распространенных убеждений, ИИможет указать нам путь к своего рода пониманию таких категорий восприятия, как счастье, боль, голод. Возьмем, к примеру, черепашку Грэя Уолтера. Когда ее батареи садятся, ее поведение изменяется и она начинает действовать так, чтобы пополнить запас своей энергии. Здесь есть явная аналогия с тем, как человеческое существо — или любое другое животное — стало бы вести себя, ощутив голод. Похоже, мы не слишком сильно погрешим против языка, если скажем, что черепашка Грэя Уолтера была голодной, когда она действовала упомянутым образом. Некое устройство внутри нее, способное «ощущать» уровень заряда в батареях, заставляло ее переключаться в другой режим функционирования, когда заряд опускался ниже некоторой отметки. Нет причин сомневаться в том, что подобный механизм включается и в голодных животных, но с единственной разницей — изменения модели поведения в этом случае более сложны и деликатны. Вместо простого переключения с одного режима на другой здесь происходит смена направленностидействий; и эти изменения усиливаются (до определенной степени) по мере того, как нарастает необходимость восстановить запасы энергии.