Роман Бабкин - Действуй, мозг! Квантовая модель разума

Вторая стратегия – «выборочный поиск», где приоритетом является генерация гипотетических позиций без тщательной проверки каждого хода.

Как отмечает Каспаров, «выборочный поиск» суть эвристический метод анализа и напоминает интуитивное мышление человека (хотя, конечно, не является единственной стратегией, которую использует наш разум).

Однако разработчики шахматных суперкомпьютеров предпочли «грубую силу». Которая, по мере развития мощности процессоров, одержала закономерную победу над медленно вычисляющим мозгом человека.

Deep Blue в течение каждого хода генерировал огромное число вариантов дальнейшего развития партии. Условно говоря, за то время, пока человек в уме просчитывал одну комбинацию, суперкомпьютер успевал вычислить миллион вариантов. После чего ему оставалось лишь выбрать лучший.

Размышляя о том, что было бы, если б разработчики современных шахматных автоматов пошли по пути выборочного поиска и других подобных стратегий, Гарри Каспаров пишет: «Это обилие интересных идей, призванных повысить эффективность интеллектуальных машин, показывает, почему попытки понять, как работает человеческий разум, и проникнуть в тайны мышления были отброшены. Что важнее – процесс или результат? Люди всегда хотят результатов, будь то в инвестировании, сфере безопасности или шахматах. Такое отношение, сокрушались многие программисты, способствовало созданию сильных шахматных машин, но ничего не дало науке и прогрессу в области ИИ [искусственного интеллекта – Р.Б. ]. Шахматная машина, которая думает как человек, но проигрывает чемпиону мира, не сделает сенсации. Когда же шахматная машина побеждает чемпиона мира, никого не волнует, как она думает». 6

Примечательно, что первая версия суперкомпьютера, который готовили к поединку с Каспаровым, назывался Deep Thought (один из возможных переводов – «Думатель»). Инженеры и программисты IBM взяли это имя из фантастического романа Дугласа Адамса «Автостопом по галактике».

По сюжету произведения люди, создавшие суперкомпьютер, ищут ответ на Главный Вопрос Жизни, Вселенной и Вообще. Результат вычислений «Думателя», произведенных им в течение семи с половиной миллионов лет (!), приведён в эпиграфе к этой главе. Когда разочарованные таким ответом потомки создателей суперкомпьютера бросили ему горький упрёк, тот резонно заметил, что неплохо бы для начала чётко сформулировать вопрос. 21

Сумел бы реальный Deep Blue или иной современный суперкомпьютер ответить на такой вопрос? Или, как верят свидетели трансгуманистического рая, нужно ещё немного подождать? Когда-де изобретут сверхмощный ИИ, и он, подобно хорошо известным фантастическим историям, станет за нас управлять экономикой, медициной, образованием, участвовать в урегулировании политических и семейных разногласий, и всё ж таки просветит нас – в чём смысл жизни?

Проблема в том, что, чтобы управлять чем-либо (не говоря уж о размышлении над вопросами типа «в чём смысл жизни?»), надо о том, чем управляешь, знать всё (для ответа на вопрос о смысле жизни надо определить, что понимается под «смыслом» и «жизнью»). Или, по крайней мере, быть уверенным в правилах, по которым это работает.

В отношении социогенеза и взаимодействия отдельных людей никто таким знанием не обладает. Ни какой-либо человек, ни человечество.

Почему?

Потому что у этих объектов-феноменов нет правил. И нет ограничений по объёму информации.

В поведении человека и в поведении групп людей возможно всё – в отличие от шахмат, шашек, го, покера и прочих искусственных моделей реальности, ограниченных по числу возможных состояний.

К списку, в котором фигурируют сложные явления социогенеза и феномены человеческой коммуникации, можно добавить ещё один объект.

Это живой мозг. Собственно, он-то и является источником сложности.

Раз так, то спрашивать – похож ли мозг на компьютер (то и другое умеет играть в шахматы)? – всё равно, что задаваться вопросом: «Похож ли человек на муравья (то и другое шевелится)?» или «Похожа ли Вселенная на Луну (то и другое имеет форму сферы)?».

Раз так, то всякий суперкомпьютер или любой другой гипотетический вычислитель – ИИ, Deep Thought, «Думатель» и пр. – никогда не сравнится с человеком по способности решать интеллектуальные задачи всех, какие только существуют, типов.

Проигрывая в скорости вычислений, мы всегда будем выигрывать в области невычислимого.

Т.е. в такой области, которая намного (на очень много!) превышает пространство вычислений, где не действуют никакие, заранее заданные, правила и где компьютеры бессильны.

Короче говоря, машины думать не умеют. Более того: никогда не будут уметь.

Сделав это провокационное заявление, мы вплотную подошли к обсуждению статьи Алана Тьюринга «Вычислительные машины и интеллект» – последнему популярному аргументу любителей порассуждать о мозге-компьютере.

Во-первых, заметим, что нашумевшая статья была опубликована не в математическом или физическом журнале: автор выбрал философский журнал с говорящим названием «Mind».

Помимо прочего это указывает на то, что Тьюринг не стремился сформулировать научную проблему. Ведь последнее подразумевает наличие гипотезы – утверждения о предполагаемом факте и/или закономерности.

Ничего подобного в статье нет.

Во-вторых, вопрос, который чаще всего цитируют («Могут ли машины мыслить?»), по ходу изложения трансформировался у автора в «Могут ли машины имитировать поведение человека?».

Согласимся, что вопросы относятся к разным предметам.

Первое – явный эпатаж для привлечения дополнительного интереса (с таким же успехом можно вопрошать: «Может ли трактор мыслить?» или «Есть ли у самолёта душа?»).

Второе – попытка перевести философскую проблему в прикладное русло. Которая, собственно, выразилась в предложенном математиком способе отличить человека от его имитатора – в том, что сейчас зовётся «тестом Тьюринга». 62

На мой взгляд, совершенно ясно, что Тьюринг не делал предположения о том, что машины, вообще говоря, могут мыслить.

Следовательно, эта статья, скажем, к проблеме конструирования ИИ не имеет никакого отношения. И даже не формулирует её.

Какого-либо предположения об устройстве живого мозга, как мы отметили выше, в публикации тоже нет.

Значит, о модели «мозг-компьютер» речь также не идёт.

Так о чём речь? Что интересовало Тьюринга?

«Похож ли компьютер на мозг?» – вот что, по всей видимости, хотел узнать Алан Тьюринг, и поделился этим желанием в статье 1950 года.

Кому, как не Тьюрингу, создателю концепции вычислительного автомата (подробнее – в подглаве «Comput o r и Comput e r»), спрашивать об этом? Должны ли мы удивляться, что математик попытался расширить представление о возможностях своей теории вычислений – увидеть ещё одно полезное приложение своему детищу?