Роберт Арп - Философия Южного Парка: вы знаете, я сегодня кое-что понял

Что может быть больше похоже на робота, чем нечто с автоматизированной речью и соответственным поведением? Какова должна быть внешность «реального» робота? Наши первые попытки ответить на эти вопросы будут, вероятно, связаны с общими, устоявшимися понятиями об искусственном интеллекте. Когда мы слышим слово «робот», мы ожидаем увидеть технологичного блестящего гоминида, который неловко с трудом перемещается (как и Картман, надо отдать ему должное) и говорит монотонным искусственным голосом (который Картман, без особого успеха, пытается подделать). Но, по зрелом размышлении, можно ли в действительности предположить, что сложный высокоинтеллектуальный робот должен выглядеть и действовать именно так? Это совсем не так. Возможно, первое поколение роботов и правда было довольно сырым — во всех отношениях, включая возможности перемещения и коммуникации — но теперь вполне можно считать, что эти недоработки исчезли или исчезнут, в течение ближайшего времени, и будут строиться роботы лучше и лучше. Как робот перемещается, на что похож и как звучит — кажется простыми проблемами проектирования, которые могут быть решены технологическим прогрессом и человеческой изобретательностью. Интересно посмотреть, как наши общие представления о роботах изменились, вместе с ростом технологий. Драндулеты 1950-ых — в значительной степени — пережиток прошлого, даже в наших воспоминаниях. В то время, как вид и звук робота важны для научных фантастов и телепродюсеров, эти параметры не так уж значимы для мыслителей, которые серьезно обеспокоены природой и возможностями искусственного интеллекта. Наши проблемы — не в этом.

Мы говорили о том, как помочь Картману прикинуться роботом, и это принудило нас думать о том, что мы ожидаем увидеть, при слове «робот». Здесь мы нуждаемся в плодотворном новом руководстве для нашего исследования. Есть мысль. Давайте составим общее описание олицетворения робота, как если бы мы должны были программировать робота, для исполнения роли Картмана. В то время, как мы не особо уверены, на что должен походить робот, мы отлично знаем, на что походит Картман, поскольку слишком хорошо ознакомились с его внешностью, индивидуальностью и поведением. И, говоря шире, мы очень хорошо знакомы с тем, на что походят люди. Так как же мы должны запрограммировать машину, чтобы она походила на нас? Действительно ли это возможно? И если возможно — что это означало бы? Более или менее приемлемые ответы, можно найти в руководстве, которое дал Алан Туринг (1912–1954) в классической статье 1950-го года. Туринга можно считать отцом движения двадцатого века «за искусственный интеллект!», требующего продолжения исследований вопроса: «машина может думать?» Автор нашел этот вопрос слишком неясным, поскольку не очевидно, что считать машиной, а что разумом. Он также волновался, что мы попытаемся упрощенно ответить на этот вопрос, обращаясь к общему мнению, как уже пытались сделать до нас, несмотря на то, что жившие раньше, кажутся не очень компетентными в этой проблеме. Таким образом, он работал, чтобы вывести ясный и точный способ, который мог обратиться в более надежный метод. То, что он разрабатывал, стало известным, как тест Туринга, его-то мы и применим для анализа Южного Парка.

Чтобы провести тест, мы нуждаемся в трех комнатах. Комната 1 содержит испытательный прибор. Испытательным прибором может быть любой разумный человек (что, к нашей тревоге, в значительной степени дискредитирует почти каждого жителя Южного Парка!). В отчаянии, мы можем обратиться к ученому из эпизода «ШИКАРН-О», чтобы он выступил нашим испытательным прибором. Мы назовем его «мр. Ученый», поскольку военнослужащие в эпизоде предстают в таком свете, что их умственными способностями — можно пренебречь. В Комнате 2 мы поместим Картмана, который без сомнения скажет, что это — полный отстой и попросит курицы-KFC. Наконец, наш кандидат на тест — машина, запрограммированная, чтобы подражать Картману — в Комнате 3. Так как наша цель, по Турингу, не состоит в том, чтобы увидеть, может ли машина быть похожей на Картмана, а скорее убедиться, сможет ли машина думать, как Картман, мы воспрепятствуем обитателям комнат видеть друг друга и сделаем так, чтобы они общались друг с другом только в письменной форме. Мр. Ученый может спросить у находящихся в комнатах 2 и 3 что-нибудь, все что захочет. После достаточного периода взаимодействия между ними мы спросим его, кому он верит, кто, по его мнению — машина, а кто — настоящий Картман. Ясно, что если он сможет идентифицировать машину несколько раз подряд, наша машина — провалила тест Туринга. Но если машина большую часть времени сможет обманывать его, если он будет часто принимать ее за реального Картмана, то наша машина преуспеет или «пройдет» тест Туринга. И это, по словам Туринга, будет означать, что получен положительный ответ на его специфическую версию более общего вопроса «машина может думать?»

Туринг полагал, что в течение пятидесяти лет после опубликования его статьи, примерно к 2000-му году, успехи вычислительной технологии позволят построить машину, которая действительно сможет пройти его тест и проблема того, может ли машина думать, была бы решена. Сейчас, мы можем видеть, что он был чрезмерно оптимистичен в своих прогнозах. Хотя Вы можете найти множество «чат-ботов» в Интернете, довольно очевидно, что ни один из них не достаточно хорош, чтобы пройти тест Туринга, как он предполагал. Но это — не великий вопрос. Действительно важнейшая проблема — является ли тест Туринга приемлемым, правда ли машина, которая пройдет тест, будет интеллектуальной?

Возможно, Вам встречались машины, запрограммированные, чтобы действовать как человек. Даже если они правдоподобно выглядели, они по-прежнему действуют не как мы: это — только моделирование. Аналогично, независимо от того, как умело Картман притворяется роботом, он не робот. Он — мальчик, симулирующий поведение машины. Почему же мы должны думать, что компьютерное моделирование — даже очень хорошее или совершенное — является чем-то большим, чем моделирование? В конце концов, компьютерное моделирование грозы не делает никого сырым, а моделирование военного маневра — никого не убивает. Итак, почему мы должны согласиться, что компьютерное моделирование думающего человека — действительно думающий человек?

Мы можем ответить на этот вопрос, признав, что моделирование чего-либо не является одновременно дублированием этого. Почему? Вообще, идея состоит в том, что Вы не сможете моделировать интеллект, не будучи интеллектуальным, чтобы выдержать тест Туринга должен быть организован гибкий и творческий в ответах на вопросы механизм — который может функционировать только для интеллектуальной, думающей системы. Однако, такой ответ не убеждает всех. Во-первых, мы могли бы сослаться на то, что интеллект, который должен пройти тест, сосредоточен в программистах, а не в машине. И, во-вторых, кажется вполне логически возможным для машины обдурить нас — пройти тест Туринга, по-сути не делая реальных размышлений. Голографическое моделирование мр. Шляпы — не настоящая марионетка, потому что в нем упущены кое-какие моменты: шерстяная или хлопковая ткань или что-то типа носка, короче говоря. Возможно, что машина, моделируя мышление, аналогично пропускает некие важные аспекты настоящего разума?