Александр Попов - Тайны человеческого мозга

Другой способ, которым, как говорят, пользовался Нострадамус, — огонь. Знаменитый предсказатель сидел у камина, и ему являлись «огненные послания Создателя». Индейцы, и шаманы народностей севера тоже используют огонь для предсказаний, когда-то с его помощью пророчествовали и маги кельтов.

Если вы ничего не увидите ни в шаре, ни в огне, не расстраивайтесь. Или ваше подсознание умеет хранить свои тайны, или вам просто надо еще немного попрактиковаться. Но, честно говоря, все, что вы можете извлечь из своего подсознания таким сложным «волшебным» образом, можно достать и гораздо проще — с помощью психоанализа или даже аутотренинга.

Вы удивитесь, но многие аналитики рынка высоких технологий считают, что научные разработки в области искусственного интеллекта оказались в тупике. Последние десятилетия попытки создать думающие машины заканчивались неудачами и разочарованиями. Как такое может быть, ведь компьютеры стали в разы мощнее и «умнее», чем десять лет назад? Но если в деле производительности наука шагает семимильными шагами, то на пути к созданию искусственного интеллекта продвижение вперед идет маа-а-а-ленькими такими шажочками.

И то, что машина обыгрывает в шахматы чемпиона мира, еще не демонстрация проявления искусственного интеллекта, это — показатель интеллекта людей, создавших прекрасно работающую программу. Так что не реагируйте слишком восторженно на громкие маркетинговые ходы любителей грантов и шумихи в прессе, обещающих, что еще пару лет, и мы начнем на равных общаться с машинами …

Но в чем же загвоздка, неужели создать реально работающий искусственный интеллект труднее, чем послать корабль на Марс или отправить людей на Луну? Возможно, это не сложнее, чем разобраться в том, что же такое искусственный интеллект на самом деле — мыслящие машины, японские аниме с перманентно сражающимися трансформерами, «Я — робот» с Уиллом Смитом и так далее. В массовой культуре найдется множество иллюстраций этого термина. Но кто скажет, каким должен быть искусственный интеллект в реальности, как именно ему надлежит работать? Например, идея нейронных сетей — это уже искусственный интеллект, или просто более продвинутая модель, принципиально не отличающаяся от машины предыдущего поколения?

С помощью каких методов или тестов можно определить, что машина наконец-то научилась мыслить, что она обладает, уже обладает, сознанием?

В статье «Вычислительные машины и разум» («Computing Machinery and Intelligence»), опубликованной в 1950 году в философском журнале «Mind», Алан Тьюринг предложил оригинальный тест (который потом так и назвали — тестом Тьюринга) для того, чтобы определить, насколько искусственное мышление приблизилось к человеческому.

Схематичное описание теста звучит так: «Есть три участника — человек, человек и машина. Все три участника друг друга не видят. Ответы даются через равные промежутки времени, письменно. Один человек оценивает действия двух других участников (логику их ответов), причем компьютер должен так отвечать на вопросы, чтобы судья не мог определить, с кем он разговаривает, с человеком или программой. Если судья ошибается и оценивает ответы машины как ответы человека, машина считается прошедшей тест — то есть, разумной».

Примерно с начала 1990-х годов ежегодно проводятся конкурсы программ, написанных для того, чтобы пройти («обдурить») тест Тьюринга. Участников, призы и итоги турниров можно найти в Интернете (попробуйте, погуглите).

Такие программы стали называть ботами — в «Живом Журнале» они настолько популярны, что на страничке личной информации у многих пользователей часто «живет» парочка таких ботов, которые могут поверхностно общаться на нейтральные темы и вполне могут сойти за приятных собеседников.

Но о «разумности» ботов пока говорить не приходится — ведь это просто мастерски написанные программы, которые действуют строго в заданных человеком условиях. Машина, строго говоря, не понимает задаваемых вами вопросов — в нее заложены стандартные и максимально нейтральные ответы, которые программа выдает как реакцию на вопросительное предложение и ключевые слова в нем.

Талантливые программисты стараются обойти все возможные ловушки. Например, собеседники часто задают один и тот же вопрос дважды, значит, нужно «научить» программу отвечать в таких случаях: «Ты уже спрашивал об этом». Если вопрос задается в третий раз, следует выдать что-то вроде «Это скучно» или «Ты повторяешься».

Если человек спрашивает: «Сколько раз ты влюблялся?», машина отвечает: «Это философский вопрос. Я и сам хотел бы знать, сколько раз я влюблялся». А на вопрос «Сколько на свете грустных людей?» машина выдает аналогичный ответ: «Это философский вопрос. Я и сам хотел бы знать, сколько на свете грустных людей», и так далее.

Программа лишь манипулирует заданными символами (в отличие от человеческого мозга, который придает им смысл).

Как писал Джон Сирл, автор термина «искусственный интеллект», некоторые специалисты считают, что «составив правильные программы с правильными входами и выходами, они действительно создадут разум». Но он тут же приводит поразительный по простоте и красоте контраргумент: «Возьмем, например, какой-нибудь язык, которого вы не понимаете. Для меня таким языком является китайский. Текст, написанный по-китайски, я воспринимаю как набор бессмысленных каракулей. Теперь предположим, что меня поместили в комнату, в которой расставлены корзинки, полные китайских иероглифов. Предположим также, что мне дали учебник на английском языке, в котором приводятся правила сочетания символов китайского языка, причем правила эти можно применять, зная лишь форму символов. Например, правила могут гласить: «Возьмите такой-то иероглиф из корзинки номер один и поместите его рядом с таким-то иероглифом из корзинки номер два». Представим, что находящиеся за дверью комнаты люди, понимающие китайский язык, передают в комнату наборы символов, и что в ответ я манипулирую символами согласно правилам и передаю обратно другие наборы символов. В данном случае книга правил есть не что иное, как «компьютерная программа». Люди, написавшие ее — «программисты», а я играю роль «компьютера»».

«Выполнив предписанные правилами манипуляции, — иронизировал Сирл, — я выдам символы, к сожалению, мне также непонятные. Таким образом, я выдержу тест Тьюринга на понимание китайского языка. Но все же, на самом деле, я не понимаю ни слова по-китайски. К тому же в рассматриваемой системе я никак не могу научиться этому языку, поскольку не существует никакого способа, с помощью которого я мог бы узнать смысл хотя бы одного символа. Подобно компьютеру, я манипулирую символами, но не могу придать им какого бы то ни было смысла».