Станислав Лем - Молох (сборник)

Это очень трудный вопрос, поскольку речь идет о понятиях, которые имеют «размытое дефиниционное поле», и более того, можно сказать, употребляя современную терминологию, что это термины из группы, называемой «FUZZY SETS» . [227] Нечеткие множества (англ.) . Термин введен американским ученым Лотфи Заде. Идея, лежащая в основе теории нечетких множеств, заключается в том, что человек в своей повседневной жизни мыслит и принимает решения на основе нечетких понятий. Создание теории нечетких множеств — это попытка формализовать человеческий способ рассуждений. Deep Blue мог произвести на человека-противника такое впечатление, будто в нем, то есть в машине, «мерцает» искра интеллекта, потому что «он видел дальше», чем противник, то есть был способен предвидеть, какое множество ходов, возможных в рамках шахматных правил, таит в себе будущее. Это существенно: обращение к будущим возможностям ЯВЛЯЕТСЯ одной из составляющих разума, но также может быть всего лишь показателем чисто неразумного инстинкта, который присущ насекомым или другим живым существам (которым мы не можем приписывать разум). Управляемое инстинктом поведение роднит с «интеллектом» прежде всего то, что оно обращено положительным результатом в будущее и обладает чертами ТЕЛЕОЛОГИЧЕСКИМИ. С определенной целью. Понятно, что Deep Blue должен был иметь такого рода целенаправленность (встроенную программистами), иначе он не стремился бы поставить Каспарову мат.

Здесь напрашивается следующее замечание. Deep Blue некоторым образом был модулем (субагрегатом), созданным технически, как бы вынутым из мозга выдающегося шахматиста-человека. Это, конечно, упрощение, ибо компьютер обладал вычислительной мощностью (200 млн. операций в секунду), коей ни один человек обладать не может, но людям недостающую производительность заменяетинтуиция — насколько таинственная, настолько и обманчивая. (И чрезмерно растягивая отступление, в скобках добавлю, что, по мнению 99 % самых выдающихся математиков, так называемая великая теорема Ферма не была доказана французским ученым; иначе говоря, интуиция подвела его, когда он написал на полях книги, что нашел доказательство, но не может его изложить за недостатком места.) Короче говоря, интуиция не обязательно бывает точной, и мы по-прежнему не знаем, «как она это делает», так как она действует вне сознания и ведет себя как отличник, который подсказывает правильные ответы товарищу, отвечающему экзаменатору: товарищ повторяет, но то, что он повторяет, ему не обязательно понимать… Разумный же ответ он сам, своей «разумностью», должен понимать. Хотя Deep Blue и весил около полутора тонн, функционально его можно рассматривать как ОДИН модуль — а мозг человека состоит из огромного количества модулей, большинство которых nota bene вообще функционально не занято чем-либо, что не происходит в самом организме (в теле) и за его пределами. Большинство модулей мозга служит телу, происходящим в нем процессам обмена и изменений (например, тканевых). Но только «меньшинство» может активно проявлять «экстерриториальную разумность». Тогда, например, все «экспертные программы», от геологических до медицинских, — это другие модули, а загвоздка в том, что эти вместилища выборочно сформированной информации, по существу актуальной и в этом смысле оптимальной, являются как бы дистиллятами современного состояния наших лучших знаний с одним, но чрезвычайно важным недостатком: они — модули «для себя» и для нашего использования (когда «призываются» для этого), но они «не понимают друг друга», и пока мы не знаем, что сделать, дабы соединить их более или менее аналогично тому, как это происходит в нашем мозгу. Составлять модули мы уже научились, но дать им способность самопроизвольно влиять на себя — еще не умеем, и в этом главная проблема Artificial Intelligence . Люди, увлеченные AI , как Марвин Минский, по-прежнему уверены, что можно сконструировать искусственный интеллект, — так же как и философы, например, Даниэл Деннетт, который, пожалуй, раз сто объяснил («выяснил»), на чем основывается сознание, и «окончательно сорвал маску и решил» загадку сознания. Такие люди живут с ощущением, что от работающего Artificial Intelligence нас отделяет шаг или пара шагов. Однако я опасаюсь, что это не так просто. То, что целостную работу мозга составляет совместная деятельность отдельных модулей, мы сегодня знаем наверняка (если мы вообще что-то знаем наверняка).

Вопрос, который следует поставить, звучит так: ЧТО еще мы знаем, а чего не знаем? Так, например, известно, что мы видим то, что является видимым, но это в значительной мере — результат обучения и тренировки. Слепые от рождения, которым посчастливилось обрести зрение, «видят» хаос движущихся цветных пятен и ничего больше. Но и люди, которые никогда никаких изображений не видели, рассматривая самые лучшие фотографии, не в состоянии автоматически преобразовать в мозгу плоскую картинку в трехмерную. А, например, для собаки самый отчетливый и красочный образ на экране телевизора ничего не значит. То есть «обработка» данных есть информационно и функционально особый процесс: уже появляются компьютерные системы, которым можно диктовать на том языке, на который система запрограммирована, и после подготовки она даже может научиться писать или выстукивать произносимый текст как машинистка, что является очень хорошим достижением конструкторов, но и такая система «ничего не понимает». В последнее время появились (параллельно с шахматными матчами компьютеров и людей) очередные попытки разыграть «тест Тьюринга», то есть чтобы компьютер имитировал в разговоре обычного человека. Окончились они жалким поражением: компьютеры как ничего не понимали пятьдесят лет назад, так по-прежнему ничего не понимают.

В определенном, но только в определенном, узком смысле связано это с тем, что а) получившие зрение слепые от рождения (как было сказано выше) ничего не видят и впоследствии, то есть не способны автоматически и внесознательно совершить мозговые операции, свойственные здоровым людям и дающие возможность «видеть»; б) развивающиеся без контактов с нормальной человеческой средой дети где-то после 7–9 лет не в состоянии научиться разговору: они остаются почти немыми и не понимают того, что им говорят; и так далее. Значительная часть мозговых модулей, связанная с жизненными процессами (функциями) организма, в вышеназванных контактах с окружением не нуждается (мочеиспусканию и испражнению не надо учиться: мы учимся только обстоятельствам и способам, какими это следует делать, потому что в гостиной никто не спускает штаны, чтобы облегчиться). Однако же без обучения, без тренировки мозг не в состоянии достичь нормальной средней способности. Тогда было бы странным ожидать возникновения аналогичных или по крайней мере подобных способностей в результате соответствующего программирования компьютера, хотя бы он и весил сто тонн.