Дэвид Чалмерс - Сознающий ум. В поисках фундаментальной теории

Рис. 9.1. Bloom County о сильном ИИ (© 1985 r Washington Post Writers Group. Перепечатано с разрешения).

(1) — Я мыслю. Следовательно…

(2) — Я существую. Я существую!

(3) — Я мыслю! Следовательно, я живой! Я живой, у меня есть жизнь, мысли и психика! Сладкое сознание!.. И бессмертная душа! — Хлоп!

В этой главе я пойду дальше и попытаюсь показать оправданность амбиций сторонников искусственного интеллекта (рис. 9.1). В частности, я буду отстаивать позицию, которую Серл называет сильным искусственным интеллектом и которая состоит в том, что существует непустой класс вычислений, такой, что осуществление любого вычисления этого класса достаточно для ментального и в том числе для существования сознательного опыта. Конечно, эта достаточность имеет силу лишь естественной необходимости: осуществление любого из этих вычислений при отсутствии сознания является логически возможным. Но мы видели, что это верно и для мозга. При оценке перспектив машинного сознания в актуальном мире нас интересует естественная возможность и необходимость.

(Чтобы этот не вывод не казался тривиальностью, учитывая панпсихистские предположения, высказанные в предыдущей главе, замечу, что ничто в этой главе не зависит от тех соображений. В самом деле, я буду доказывать не только то, что осуществление надлежащего вычисления достаточно для сознания, но и то, что осуществление надлежащего вычисления достаточно для богатого сознательного опыта, подобного нашему.)

Я уже выполнил большую часть работы, которая требуется для указанной защиты сильного ИИ, обосновывая в главе 7 принцип организационной инвариантности. Если тот аргумент верен, то он устанавливает, что любая система с надлежащим типом функциональной организации наделена сознанием — неважно, из чего она сделана. Так что мы уже знаем, что, скажем, кремниевый состав не является преградой для обладания сознанием. Остается лишь прояснить связь между вычислением и функциональной организацией, чтобы установить, что осуществление надлежащего вычисления гарантирует наличие релевантной функциональной организации. Если это сделано, то отсюда вытекает сильный ИИ. Я также отвечу на ряд возражений, выдвинутых против проекта сильного ИИ.

Стандартная теория вычисления имеет дело исключительно с абстрактными объектами: машинами Тьюринга, программами на Паскале, конечными автоматами и т. п. Это — математические сущности, населяющие математическое пространство. Когнитивные же системы, существующие в реальном мире, это конкретные объекты, имеющие физическое воплощение и каузально взаимодействующие с другими объектами физического мира. Но зачастую мы хотим использовать теорию вычисления для получения выводов о конкретных объектах в реальном мире. Для этого нам нужен мост между областью абстрактного и областью конкретного [1].

Таким мостом является понятие имплементации — отношения между абстрактными вычислительными объектами, или, коротко, «вычислениями» и физическими системами, имеющееся тогда, когда физическая система «реализует» вычисление, или когда вычисление «описывает» физическую систему. Вычисления часто имплементируются на синтетических, кремниевых компьютерах, но их можно имплементировать и иначе. К примеру, нередко говорят, что вычисления имплементируют природные системы, такие как человеческий мозг. Вычислительные описания применяются к самым разнообразным физическим системам. И всякий раз в подобных случаях неявно или явно задействуется понятие имплементации.

Понятие имплементации нечасто подвергается детальному анализу; обычно его просто принимают как данность. Но для защиты сильного ИИ мы нуждаемся в его детальном объяснении. Тезис о сильном ИИ выражен в вычислительных терминах и говорит о том, что имплементация надлежащего вычисления достаточна для сознания. Чтобы оценить это утверждение, мы должны знать, в каком именно случае физическая система имплементирует вычисление. Разобравшись в этом, мы сможем присоединить это знание к проделанному нами ранее анализу психофизических законов, чтобы понять, может ли из этого вытекать интересующий нас вывод.

Некоторые авторы доказывали невозможность дать сколь‑либо содержательное объяснение имплементации. В частности, Серл (Searle 1990b) доказывал, что имплементация не является чем‑то объективным, а, наоборот, зависит от наблюдателя: любая система может быть истолкована как имплементирующая любое вычисление при надлежащей интерпретации. Серл, к примеру, считает, что о его стене можно рассуждать так, будто она имплементирует его текстовый редактор Wordstar. Если бы это было так, то трудно было бы понять, как вычислительные понятия могут играть какую‑то основополагающую роль в теории, в конечном счете имеющей дело с конкретными системами. Что же до сильного ИИ, то он либо оказался бы лишен всякого содержания, либо подразумевал бы признание сильной разновидности панпсихизма. Думаю, однако, что пессимизм такого рода неоснователен: не существует препятствий для объективной характеристики имплементации. В этом параграфе я схематично представлю эту характеристику (она будет несколько технической, но оставшаяся часть главы должна быть понятной, даже если проскочить эти детали).

Любое объяснение имплементации вычисления будет зависеть от того, о каком классе вычислений идет речь. Существует множество разных вычислительных формализмов, которым соответствует различные классы вычислений: машины Тьюринга, конечные автоматы, программы на Паскале, коннекционистские сети, клеточные автоматы и т. д. В принципе, нам нужно объяснение имплементации для каждого из этих формализмов. Я объясню имплементацию только для одного формализма, а именно для формализма комбинаторных автоматов. Этот класс вычислений достаточно абстрактен для того, чтобы можно было без труда перенести на другие классы связанную с ним концепцию имплементации.

Комбинаторный автомат — более рафинированный родственник конечного автомата. Конечный автомат (КА) специфицируется заданием конечного набора данных на входе, конечного набора внутренних состояний, конечного набора данных на выходе и указанием сопряженного с ними набора отношений перехода от состоянию к состоянию. Внутреннее состояние КА — это простой элемент Si, лишенный внутренней структуры; это же справедливо для данных на входе и на выходе. Отношения перехода специфицируют для каждой возможной пары данных на входе и внутренних состояний новое внутреннее состояние и имеющийся на выходе результат. Если дано начальное состояние какого‑то КА, то эти отношения перехода от состояния к состоянию специфицируют, каким образом он будет изменяться во времени и что он будет давать на выходе в зависимости от того, что он получает на входе. Вычислительная структура КА представляет собой этот относительно простой набор отношений перехода от состояния к состоянию в наборе неструктурированных состояний.