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

Сёрл противопоставляет это “сопоставление” разных “партий символов” происходящему в тот момент, когда на входе он получает английское предложение или английскую историю и отвечает на родном английском.

Со стороны – с позиции наблюдателя, который читает мои “ответы”, – кажется, что ответы на китайские и на английские вопросы одинаково хороши. Однако в случае с китайским, в отличие от случая с английским, я даю ответы, манипулируя неинтерпретируемыми формальными символами. [Searle 1980, p. 418]

Какой контраст! Но давайте разберемся, о чем Сёрл не говорит. Мы знаем, что он получает свои “наборы правил” (инструкции) на английском, но каковы они? Что-то вроде “прибавьте содержимое регистра 39021192 к содержимому регистра 215845085” (машинного кода) или вроде “определите постоянную длину очереди и задайте ей значение 100” ( исходного кода)? Сидит ли Сёрл на низшем уровне, в бешеном темпе осуществляя арифметические действия (триллионы операций в секунду), или же он следует исходному коду программы, реализуемому на много уровней выше? А если он следует исходному коду, может ли он читать комментарии? Лучше бы нет, поскольку официально они не считаются частью программы, но могут предоставить ему множество намеков о том, что происходит (“Здесь осуществляется грамматический разбор предложения, выделяются подлежащие, сказуемые, обстоятельства и определения, в результате чего предложение признается вопросительным, повествовательным, побудительным или восклицательным”, а миллиард операций спустя “обнаруживается игра слов, осуществляется переключение на остроумие…”, после чего подробно описываются миллиарды операций, в ходе которых осознаются отсылки, оцениваются разные варианты ответов [прямо как разные варианты шахматных ходов] и наконец генерируется ответ). Если программа, работу которой вручную моделирует Сёрл, способна вести впечатляющую беседу на китайском, ей нужно сверяться с огромными базами данных, содержащими не только “наборы китайских иероглифов”, как выражается сам Сёрл, но и обиходные знания, доступные носителям китайского, и это лишь минимум необходимой ей информации. Получает ли Сёрл, моделирующий работу программы, намеки на всю эту многослойную когнитивную деятельность, или же она представляется ему сплошной арифметикой?

Подумайте, как Сёрл обработал бы следующий вопрос на английском:

Представьте заглавную букву D и положите ее набок, повернув на 90 градусов против часовой стрелки. Теперь поместите ее поверх заглавной буквы J . О какой погоде вам напоминает получившийся символ?

Теперь представьте, что в разгар работы в китайской комнате Сёрлу дают аналогичную задачу на китайском.

Четвертого июня 2012 г. Sohu Weibo [китайская блог-платформа] заблокировала пост со следующим набором символов. Можете ли вы понять почему?

占占占占人 占占占点 占占点占 占点占占 点占占占 灬占占占

Это настоящие китайские иероглифы (“загогулины” Сёрла), но их последовательность не имеет смысла. Почему власти ее заблокировали? Дело в том, что 4 июня – годовщина бойни на площади Тяньаньмэнь, в ходе которой армия убила сотни протестующих. (“4 июня” значит для китайцев примерно то же, что “11 сентября” для американцев.) Самыми знаменитыми снимками того дня стали фотографии одинокого отважного человека, стоящего перед танками. В цепочке символов видно, как он встает перед четырьмя танками слева, после чего они снова и снова переезжают его и исчезают в правой стороне [72].

Китайская комната должна “понимать это”, но сам Сёрл ничего не узнает, если только не получит доступ к комментариям к исходному коду, поскольку он не сможет понять, что в данном случае он следовал правилам, чтобы создать “мысленный образ”, обработать его и использовать результат для проверки памяти. Иными словами, прежде чем ответить на вопрос на китайском, система произвела бы набор действий, который поразительно напоминает сознательные действия Сёрла при ответе на вопрос на английском. Можно сказать, что система обладает собственным сознанием, невообразимым для Сёрла, прозябающего в ее моторном отсеке.

Любая программа, способная справиться с тестом Тьюринга, должна производить “мысленные” операции, очень точно имитирующие мысленные операции, осуществляемые нами в ходе разговора. Допустим, например, что интервьюер в тесте Тьюринга решил учить кандидата квантовой физике, используя сократовский метод вопросов и ответов и давая ученику простые задачи. Чтобы поддерживать этот разговор, сидящий в моторном отсеке Сёрл вынужден будет помогать системе справляться со сложными интеллектуальными упражнениями, но сам в итоге останется таким же несведущим в квантовой физике, каким был в начале эксперимента. Система, напротив, будет разбираться в этой теме гораздо лучше, чем до начала теста Тьюринга, поскольку она выполняла упражнения . В этом конкретном случае тест Тьюринга установит в программу новую виртуальную машину – машину простой квантовой физики.

Подобные факты полностью скрываются рисуемым Сёрлом образом “клочков бумаги” и “правил”, которые позволяют ему “устанавливать соответствие” между китайскими иероглифами. Я не утверждаю, что Сёрл намеренно скрыл сложность программы, моделирование работы которой представлял в ходе своего эксперимента, но он явно проигнорировал следствия ее сложности. Если вы представляете эту программу в качестве относительно простого набора правил, то, подобно Бэтсону, представлявшему “частицы хроматина, неотличимые друг от друга и практически гомогенные во всех известных опытах”, вы, вероятно, сочтете заявленные способности программ к пониманию “непостижимыми”, как и способности ДНК.

Смотрите, что мы сделали. Мы повернули регулятор предложенного Сёрлом насоса интуиции и изменили уровень детализации описания исполняемой программы. Уровней всегда много. На высшем уровне способности системы к пониманию нельзя назвать невообразимыми: мы даже можем увидеть, как именно система понимает, что делает. Ответ системы больше не кажется нелепым – он кажется очевидно верным. Это не значит, что ИИ такого типа, который критиковал Сёрл, на самом деле достигает того уровня компетентности, где можно говорить о понимании, или что такие методы, расширенные в соответствии с представлениями исследователей ИИ того времени, могли бы с большой долей вероятности привести к появлению компетенций столь высокого уровня. Это значит лишь то, что мысленный эксперимент Сёрла на самом деле не справляется с задачей, которую, как утверждается, он решает: он не демонстрирует абсолютную невозможность создания “сильного” ИИ.

Можно покрутить и другие регуляторы, но этим не раз занимались в огромном количестве литературы, написанной под влиянием “Китайской комнаты”. Здесь я уделяю основное внимание самому инструменту мышления, а не теориям и предположениям, на которые он был нацелен, и показываю, что этот инструмент дефектен: он убеждает, затуманивая наше воображение, а не используя его должным образом.