Дэниэл Деннет - Насосы интуиции и другие инструменты мышления [litres]

И все же не совсем. Я добросовестно оцениваю вердикты Гелл-Мана в свете того, что было написано позже (и пока полет нормальный). И я готов признать, что рано или поздно может случиться так, что “здравый смысл” Гелл-Мана, который мне так нравится, окажется очередным обманом воображения. Умоляю вас, попробуйте столь же непредвзято отнестись к моей попытке разоружить и нейтрализовать “Китайскую комнату” Сёрла. Я постараюсь подсластить вам горькую пилюлю.

В 1950 г. Алан Тьюринг предложил тест, который должен был, по его мнению, стать лакмусовой бумажкой для измерения интеллекта машины. Теперь он называется тестом Тьюринга. В ходе него судья беседует с двумя сущностями – компьютером и человеком, – скрытыми из виду и коммуницирующими посредством “телетайпа” (скажем, монитора и клавиатуры). Человек пытается продемонстрировать судье свою истинную человечность, а компьютер пытается заставить судью признать его человеком. Если судья не в состоянии сказать наверняка, кто из них человек, то компьютер (программа) проходит тест Тьюринга и признается не только разумным, но и “сознательным в том же смысле, что и человек”, как выразился в 1988 г. Сёрл. Прохождение теста Тьюринга, по мнению многих специалистов, стало бы доказательством возможности создания “сильного” ИИ. Почему? Они (как и Тьюринг) полагали, что подобную беседу невозможно вести, не понимая ее смысла, а следовательно, успех тестируемого компьютера свидетельствовал бы о том, что машина понимает значения своих слов [71]. Обратите внимание, что тест Тьюринга не отличает – и не может отличить – зимбо от “поистине сознательного” человека, поскольку зимбо с тем же успехом делают все, на что способны сознательные люди. Как замечают многие, утверждение, что проходящая тест Тьюринга сущность не только разумна, но и сознательна , бросает вызов чутью на зомби. Казалось бы, из-за этого тест Тьюринга не может использоваться для проверки сознательности, однако нам не стоит делать выводов, пока мы не разберемся в деталях . Программа, проходящая тест Тьюринга, может обладать лишь характерным для зимбо потоком бессознательного , не имея нашего потока сознания, однако мы только что сказали, что это идет вразрез с чутьем на зомби, которое гласит, что разница между ними принципиальна. Может, программа-зимбо лишь вроде как сознательна? В каком именно отношении она не оправдывает ожиданий? Возможно, свет на это прольет насос интуиции Сёрла: судя по всему, в нем используется доведение до абсурда , дискредитирующее идею о “сильном” ИИ.

Сёрл предлагает нам представить, что он заперт в комнате и вручную моделирует работу огромной программы ИИ, якобы понимающей китайский язык. Он оговаривается, что программа проходит тест Тьюринга, пресекая все попытки человека отличить ее от сущности, понимающей китайский на самом деле. Не знающий китайского Сёрл заперт в комнате и манипулирует цепочками символов в соответствии с инструкцией, (очевидно) не приобретая в процессе способности понимать китайский. Больше в комнате нет ничего, что понимало бы китайский язык. (Комната пуста – в ней находятся только Сёрл и “клочки бумаги”, на которых написаны его инструкции. В точности следуя им, он “вручную моделирует” работу гигантской программы.) Сёрл не понимает китайский, но и (динь!) Сёрл с клочками бумаги тоже не понимает китайский. Следовательно, ничто в китайской комнате не понимает китайский, хотя программа и может вести беседу на уровне, достаточном, чтобы обмануть носителей китайского языка. Подобно компьютеру, Сёрл различает китайские иероглифы исключительно по их форме: и для него, и для компьютера они представляют собой лишь различные бессмысленные “загогулины”, поэтому Сёрл в китайской комнате – это лишь реализация соответствующей компьютерной программы. Эта программа выполняет свою задачу, не понимая китайский, работая хоть на кремниевых чипах, хоть на Сёрле.

Так просто и так убедительно! Разве с этим мысленным экспериментом может быть хоть что-то не так? Увы, да. Когда Сёрл представил его в Беркли, специалисты по компьютерным наукам в ответ привели довод, который Сёрл назвал “аргументом о системе” (Беркли):

Хотя запертый в комнате индивид действительно не понимает происходящего, он представляет собой лишь часть целой системы, а система происходящее понимает. Индивид пользуется толстой книгой с правилами, имеет большое количество бумаги и карандашей для осуществления расчетов, а также располагает “базами данных” с наборами китайских иероглифов. Понимание приписывается не одному индивиду, а всей системе, частью которой он является. [Hofstadter, Dennett 1981, p. 358]

Ответ Сёрла на этот аргумент весьма показателен:

Мне даже немного неловко… потому что эта теория кажется мне невероятной. Мысль заключается в том, что человек может не понимать китайский, но совокупность этого человека и клочков бумаги каким-то образом может его понимать. Мне сложно представить, чтобы хоть кто-то, не пребывающий в плену идеологии, признал эту идею правдоподобной. [Searle 1980, p. 419]

Невероятным Сёрлу показалось не что иное, как фундаментальный прорыв Тьюринга, приведший к появлению идеи компьютера с хранимой в памяти программой! Вся компетентность – в программном обеспечении. Не забывайте, что регистровая машина из главы 24 совсем не понимает арифметику, но регистровая машина в совокупности с программным обеспечением прекрасно справляется с арифметическими действиями. Центральный блок обработки данных вашего ноутбука ничего не знает о шахматах, но, запустив шахматную программу, сможет обыграть вас – и то же самое верно в отношении остальных его великолепных способностей. Описываемая Сёрлом идеология служит стержнем компьютерной науки. Ее основательность демонстрируется повсеместно. Чтобы воспроизвести человеческую компетентность, а следовательно (в итоге), и понимание, необходимо поставить виртуальные машины на виртуальные машины на виртуальных машинах, поскольку сила в системе, а не в аппаратном обеспечении. “Странной логике” Дарвина вторит странная логика Тьюринга (Dennett 2013e): если раньше (до Тьюринга) мы полагали, что человеческая компетентность должна проистекать из понимания (таинственного источника разума), то теперь считаем само понимание эффектом, который достигается (снизу вверх) посредством наслоения компетенций друг на друга.

Вся суть в деталях. Сёрл не говорит читателю, на каком уровне он осуществляет ручное моделирование гигантской программы ИИ. Вот как он сам описывает, что происходит, когда он исполняет программу:

Теперь допустим, что после получения первой партии китайских иероглифов [входных данных] я получаю вторую партию иероглифов вместе с набором правил о сопоставлении второй партии с первой. Правила написаны по-английски, и я понимаю их не хуже любого другого носителя английского языка. Они позволяют мне сопоставить один набор формальных символов с другим набором формальных символов… Теперь допустим также, что я получаю третью партию китайских иероглифов вместе с написанными по-английски инструкциями, позволяющими мне сопоставить элементы из этой партии с символами из первых двух партий, и эти правила объясняют мне, как выбирать определенные китайские иероглифы определенной формы в ответ на определенные формы, предоставленные мне в третьей партии. [Searle 1980, p. 418]