Искусственный интеллект

Возможно, что здесь появляются новые логические и даже физические парадоксы.

Компьютерная машина времени

Чтобы представить себе, о чем идет речь, рассмотрим мысленный эксперимент. Построим компьютерную модель какого-нибудь реального объекта, например, модель Советского общества 80-х годов 20 века. Как всякая модель, она является лишь некоторым приближением действительности. Однако модельеры знают, что любую модель можно «совершенствовать», делать ее все более точной. Например, если в исходной версии набор действий, осуществляемых (компьютерным) человеком состоял из 10 позиций, что в следующей версии он может состоять из 100 позиций и т. д. То - есть отражение действительности в модели становится все более точным.

Теперь спросим себя, где находится предел для описанной последовательности моделей, в которой каждая последующая модель более точно отражает действительность. Пределом является точная когтя действительности. Если бы предел был достижим, что мы бы имели не что иное, как машину времени в предположении, что компьютерное время быстрее реального. Причем компьютерная модель устроена так, что двигаться во времени можно в двух направлениях, и вперед, и назад.

Специалист по математической логике сразу скажет, что предел недостижим хотя бы потому, что возникает логический парадокс. А именно, собственная часть оказывается равной целому. Компьютерная модель действительности в точности равна самой действительности, собственной частью которой является эта модель.

Экспериментальное знание против математического

Традиционно считается, что математическое знание имеет, так сказать, высший рейтинг. Это знание высокого качества. Оно нетленно, оно навсегда, оно не подлежит пересмотру.

Ясно, однако, что математический способ получения нового знания весьма ограничен. Он, как известно, состоит в следующем. Формулируется математическая модель объекта, процесса, явления в виде набора исходных предположений (аксиом). А далее доказываются утверждения относительно свойств данной модели. Например, для знаменитой модели рыночной экономики Эрроу - Дербе доказывается существование и оптимальность рыночного равновесия.

Стремление сделать математическую модель более совершенной, более приближенной к реальности приводит к ее переусложнению. Когда математическая модель перегружена деталями, затруднительно или невозможно получить результат математическим путем. Другими словами, математическое моделирование имеет весьма низкий порог сложности, даже в предположении, что часть выкладок будет производиться компьютером.

Компьютерная модель лишена этого недостатка. Можно строить сколь угодно сложные модели, которые будут все более точно отражать действительность. Но что дальше делать с построенной моделью? Последнее время развивается методология получения нового знания с помощью вычислительных экспериментов на компьютерных моделях. И естественно возникает вопрос, насколько знание, полученное из вычислительного эксперимента, может считаться знанием относительно реальности (а не относительно искусственного объекта - компьютерной модели).

Вычислительные эксперименты

Поначалу, как это обычно бывает, вычислительные эксперименты рассматривались как забавные игрушки, как нечто, не очень серьезное. Например, эксперименты с конечными автоматами, в частности с клетками Фон Неймана, см. Цейтлин [2]. Сюда же относятся разного рода модели эволюции.

Модель эволюции представляет собой заданную в начальный момент популяцию (искусственных) существ, правила их рождения и смерти, правила взаимодействия между собой. При этом некоторые операции могут носить вероятностный характер. Далее запускается вычислительный процесс, имитирующий эволюцию, и смотрится, к чему он, в конечном счете, приведет. Интрига в том, что заранее трудно или невозможно предсказать результат. Получить математически результат эволюции тоже, как правило, чрезвычайно трудно, если возможно вообще. Меняя те или иные правила можно получать, естественно, разные результаты эволюционного процесса. С рафинированной научной точки зрения результат вычислительного эксперимента нельзя рассматривать как нечто, достоверно полученное. Ибо он зависит от конкретных чисел. Возьмем другие числа, и результат может получиться иным. Ибо это просто одна из случайных реализаций. Такая критика легко снимается правильной методикой обработки экспериментальных данных. Но вот сомнения относительно ценности результата по отношению к действительности, а не искусственно построенной действительности остаются.

Наверное, здесь должна убеждать практика. Хороший пример -компьютерная имитация ядерных взрывов. Ядсрныс взрывы в натуре запрещены, дорогостоящи, загрязняют окружающую среду. Жизнь показала, что компьютерные ядерные взрывы дают ответы на некоторые вопросы по совершенствованию данного оружия.

Многие, вероятно, помнят открытое методом компьютерного моделирования явление, названное «ядерной зимой». Можно сомневаться или не сомневаться в достоверности результата, полученного таким способом, но согласитесь, что в свое время он произвел впечатление на научное сообщество, да и не только на него.

В качестве убедительного примера, для меня по крайней мере, «результата из компьютера» укажу на быстро развиваемое в настоящее время направление инкорпорирования политических процессов в экономические теории. Это, так называемая, новая политическая экономия. Математические модели здесь мало - что дают из-за вынужденных упрощений. А результаты компьютерных калькуляций вполне заслуживают внимания. Мы со своим коллегой Данковым взяли компьютерную модель голосования, предложенную в Kollman, Ken, John Н. Miller and Scott E. Page (1997) [3] и провели на ней ряд вычислительных экспериментов. См. А Н. Данков, В.Л. Макаров. (2002) [1]. В частности мы выяснили, что политическая партия, склонная к большей гибкости, имеет и большие шансы на победу. Это, в общем - то печально, ибо побеждает беспринципность, но убедительно с точки зрения эксперимента. В данной модели платформа партии представляет собой булев вектор, где единица показывает, что партия «за» данную альтернативу (монетизация льгот, война в Чечне и пр ), а ноль - соответственно «против». Граждане голосуют несколько туров и партии имеют право корректировать свои платформы в зависимости от результатов предыдущих туров. Корректировка разрешается в окрестности платформы. Так вот, чем шире эта окрестность, тем больше шансов на выигрыш. В жизни, как известно, это так и не так. «Единая Россия», проявляя гибкость, (или беспринципность, кому как нравится) выигрывает, а СПС, наоборот, проиграла.