Шрифт:
Не в столь общей форме возражение, основанное на сверхчувственном восприятии, может быть выражено так: «Будем играть в имитацию, используя в качестве отвечающих на вопросы человека, способного воспринимать телепатические воздействия, и цифровую вычислительную машину. Задающий вопросы может сформулировать, например, такой вопрос: “Какой масти карта в моей правой руке?” Человек с помощью телепатии или ясновидения дает правильные ответы в 130 случаях из 400. Ответы же машины могут только случайно оказаться правильными, и она сможет угадать масть, скажем, лишь в 104 случаях. Это позволит задающему вопросы отличить человека от машины».
Здесь открывается интересная возможность. Допустим, что в нашей цифровой вычислительной машине имеется устройство случайной выдачи чисел. Тогда весьма естественно использовать его для получения ответов на вопросы. Но тогда это устройство случайной выдачи чисел будет находиться под влиянием психокинетических способностей задающего вопросы. Возможно, что психокинезис приведет к тому, что машина будет давать правильные ответы гораздо чаще, чем этого следует ожидать, исходя из вероятностных расчетов, так что задающий вопросы может оказаться не в состоянии сделать правильное заключение относительно того, кто из участников человек, а кто машина. С другой стороны, он может, вообще не задавая никаких вопросов, узнать это с помощью ясновидения: если в дело вмешивается сверхчувственное восприятие, возможно еще и не такое.
Если считать, что телепатия возможна, необходимо ввести ограничения в наш критерий. Можно, например, требовать, чтобы ситуация была аналогична той, которая возникает, когда задающий вопросы обращается к самому себе, а один из участников игры подслушивает его через стенку. Чтобы удовлетворить всем требованиям нашей игры, отвечающих на вопросы следовало бы поместить в комнату, «защищенную от телепатии».
VII. Обучающиеся машины
Читатель, вероятно, уже почувствовал, что у меня нет особенно убедительных аргументов позитивного характера в пользу своей собственной точки зрения. Если бы у меня были такие аргументы, я не стал бы так мучиться, разбирая ошибки, содержащиеся во мнениях, противоположных моему собственному. Сейчас я изложу те доводы, которыми я располагаю.
Вернемся на секунду к возражению графини Лавлейс, согласно которому машина может выполнять лишь то, что мы ей приказываем. Можно сказать, что человек «вставляет» в машину ту или иную идею, и машина, прореагировав на нее некоторым образом, возвращается затем к состоянию покоя, подобно фортепианной струне, по которой ударил молоточек. Другое сравнение: атомный реактор, размеры которого не превышают критических. Идея, вводимая человеком в машину, соответствует здесь нейтрону, влетающему в реактор извне. Каждый такой нейтрон вызывает некоторое возмущение, которое в конце концов замирает. Но если величина реактора превосходит критические размеры, то весьма вероятно, что возмущение, вызванное влетевшим нейтроном, будет нарастать и приведет в конце концов к разрушению реактора. Имеют ли место аналогичные явления в случае человеческого разума, и существует ли нечто подобное в случае машин? В первом случае, кажется, следует дать утвердительный ответ. Большинство умов, по-видимому, являются «подкритическими», т. е. соответствуют, если пользоваться проведенным выше сравнением, подкритическим размерам атомного реактора. Идея, ставшая достоянием такого ума, в среднем порождает менее одной идеи в ответ. Несравненно меньшую часть умов составляют умы надкритические. Идея, ставшая достоянием такого ума, может породить целую «теорию», состоящую из вторичных, третичных и еще более отдаленных идей. Ум (mind) животных, по-видимому, явным образом подкритичен. Развивая нашу аналогию, мы ставим вопрос: «Можно ли сделать машину надкритической?»
Для уяснения поставленного вопроса имеет смысл прибегнуть еще к одной аналогии, именно уподобить человеческий разум луковице. Рассматривая функции ума или мозга, мы обнаруживаем определенные операции, которые возможно полностью объяснить в терминах чисто механического процесса. Можно сказать, что они не соответствуют подлинному разуму: это своего рода «кожица», которую следует удалить, для того чтобы обнаружить настоящий разум. Однако, рассматривая оставшуюся часть, мы снова найдем «кожицу», которую следует удалить, и т. д. Возникает вопрос: если мы будем продолжать этот процесс, удастся ли нам прийти когда-нибудь к «настоящему» разуму или же, в конце концов, мы снимем кожицу, под которой ничего не останется? В последнем случае мы считаем, что разум имеет механический характер. (Правда, он не может быть машиной с дискретными состояниями. Этот вопрос мы уже рассматривали.)
Два последних абзаца вовсе не претендуют на роль убедительных доказательств. Их скорее следовало бы считать аргументами риторического характера.
Единственно убедительное доказательство, которое могло бы подтвердить правильность нашей точки зрения, приведено в начале раздела VI и состоит в том, чтобы подождать до конца нашего столетия и провести описанный эксперимент. А что же можно сказать в настоящее время? И что можно было бы предпринять уже сейчас, если исходить из предположения, что эксперимент окажется успешным?
Как я уже объяснял, проблема заключается главным образом в программировании. Прогресс в инженерном деле также необходим, однако маловероятно, чтобы затруднение возникло с этой стороны. Оценки емкости памяти человеческого мозга колеблются от 1010 до 1015 двоичных единиц. Я склоняюсь к нижней границе и убежден, что лишь очень небольшая доля емкости памяти человека используется в высших типах мышления, причем из того, что используется, большая часть служит сохранению зрительных восприятий. Для меня было бы неожиданностью, если бы оказалось, что для игры в имитацию на удовлетворительном уровне требуется емкость памяти, превышающая 109, во всяком случае, если бы игра велась против слепого человека. (Заметьте: емкость Британской энциклопедии, 11-е изд., составляет 2*109.) Емкость памяти, равная 107, практически представляется вполне осуществимой, даже при современном состоянии техники. Вероятно, нет необходимости вообще далее увеличивать скорость машинных операций. Те части современных машин, которые можно рассматривать как аналоги [21] нервных клеток, работают примерно в тысячу раз быстрее последних. Это создает «запас надежности», могущий компенсировать потери в быстроте, возникающие во многих случаях. Перед нами стоит задача составить машинную программу для игры в имитацию. В настоящее время скорость моей работы как программиста составляет примерно тысячу знаков в день; если исходить из такой скорости программирования, то получится, что шестьдесят работников могли бы полностью закончить работу, о которой идет речь, если бы они работали непрерывно в течение пятидесяти лет, при условии, конечно, что ничего не пойдет в корзину для бумаг. Желателен, по-видимому, какой-нибудь более производительный метод [22] .
21
Говоря о том, что нет необходимости в дальнейшем увеличении скорости машинных операций, автор, по-видимому, имеет в виду главным образом требования, возникающие при игре в имитацию. Во всяком случае, при математических применениях быстродействующих вычислительных машин, обусловленных развитием современной науки и техники, требования к быстроте их работы непрерывно возрастают. Если лучшие из ныне эксплуатируемых автоматических цифровых вычислительных машин работают со скоростью порядка десятков тысяч операций (сложений и умножений) в секунду, то ряд машин, которые осваиваются в настоящее время, имеют скорость работы уже порядка сотен тысяч операций в секунду. Что касается проектируемых типов машин, то для них выдвигается требование доведения скорости вычислений до миллионов операций в секунду.
22
Вместе с развитием автоматических быстродействующих цифровых вычислительных машин начали разрабатываться и методы, облегчающие программирование задач для решения на этих машинах. Одним из наиболее распространенных методов, ускоряющих ручное программирование, явился метод стандартных подпрограмм. Суть метода состоит в том, что составляется коллекция («библиотека») программ для часто встречающихся участков вычислительных процедур (типовые, или стандартные, подпрограммы); при подготовке задач к решению на быстродействующих цифровых вычислительных машинах типовые подпрограммы в различных сочетаниях включаются в составляемую программу. А. Тьюринг в период своей работы в Манчестерском университете принимал активное участие в разработке метода библиотечных подпрограмм в применении к машине Ф. Вильямса и Т. Килберна.
Впоследствии наряду с методами, облегчающими ручное программирование, начали развиваться методы автоматизации программирования. Автоматизация программирования заключается в передаче некоторых этапов подготовки программ для решения задач на быстродействующих цифровых вычислительных машинах самим этим машинам. Главным в автоматическом, или машинном, программировании является использование так называемой программирующей программы. Машина, в которую введена программирующая программа, получив сравнительно небольшую по объему исходную информацию о данной задаче и методе ее решения, автоматически составляет программу решения задачи. Начиная с 1954–1955 гг. в Советском Союзе построен и используется ряд программирующих программ. Автоматизация программирования значительно облегчает труд по подготовке машинного решения задач и сокращает время программирования.
Несомненно, что программирование машин для игры в имитацию – разумеется, при условии что оно сопровождается необходимыми уточнениями в постановке задачи, – является чрезвычайно сложной проблемой, возможность практического решения которой, по-видимому, существенно зависит от дальнейшего развития автоматического программирования, в области которого в настоящее время ведутся исследования по различным направлениям. Об автоматизации программирования см., например: Китов А.И. и Криницкий Н.А. Электронные цифровые машины и программирование. М.: Физматгиз, 1959. Гл. X.
Пытаясь имитировать ум (mind) взрослого человека, мы вынуждены много размышлять о том процессе, в результате которого человеческий интеллект достиг своего нынешнего состояния. Мы можем выделить три компоненты:
1) первоначальное состояние ума, скажем, в момент рождения;
2) воспитание, объектом которого он был;
3) другого рода опыт, воздействовавший на ум, – опыт, который нельзя назвать воспитанием.
Почему бы нам, вместо того чтобы пытаться создать программу, имитирующую ум взрослого, не попытаться создать программу, которая бы имитировала ум ребенка? Ведь если ум ребенка получает соответствующее воспитание, он становится умом взрослого человека. Как можно предположить, мозг ребенка в некотором отношении подобен блокноту, который мы покупаем в киоске: совсем небольшой механизм и очень много чистой бумаги. Наш расчет состоит в том, что механизм в мозгу ребенка настолько несложен, что устройство, ему подобное, может быть легко спрограммировано. В качестве первого приближения можно предположить, что количество труда, необходимое для воспитания такой машины, почти совпадает с тем, которое необходимо для воспитания ребенка.
Конец ознакомительного фрагмента.