Норберт Винер - Кибернетика или управление и связь в животном и машине

Вопрос. Существует ли тенденция придавать чрезмерное значение применению вычислительных машин?

Ответ. Существует культ техники. Люди заворожены техникой. Машины предназначены для службы человеку, и если человек предпочитает передать весь вопрос о способе их употребления машине, из-за слепого машинопоклонства или из-за нежелания принимать решения (назовете ли вы это леностью или трусостью), тогда мы сами напрашиваемся на неприятности.

Вопрос. Согласны ли Вы с прогнозом, который мы иногда слышим, что дело идет к созданию машин, которые будут изобретательнее человека?

Ответ. Осмелюсь сказать, что если человек не изобретательнее машины, то уже слишком плохо. Но здесь нет убийства нас машиной. Здесь просто самоубийство.

Вопрос. Действительно ли машины обнаруживают тенденцию становиться сложнее, изобретательнее? [c.319]

Ответ. Мы делаем сейчас гораздо более сложные машины и собираемся в ближайшие годы делать еще более сложные. Есть вещи, которые совсем пока не дошли до общественного внимания, вещи, которые заставляют многих из нас думать, что это случится не позже, чем через какие-нибудь десять лет.

Вопрос. Можете ли Вы дать нам взглянуть в будущее?

Ответ. Могу. Одним из важных событий была миниатюризация — уменьшение размеров деталей. Там, где в самом начале развития вычислительной техники понадобилась бы машина величиной с Эмпайр-Стэйтс-Билдинг [212], теперь вы можете обойтись конструкцией, которая поместится в довольно небольшой комнате. Одним из главных факторов в этой миниатюризации было введение новых типов памяти — памяти, основанной на физике твердого тела, на транзисторах и т. п.

Сейчас возник интерес к вопросу, как работает человеческий мозг. И за последний примерно год мы впервые получаем настоящее представление об этом.

Видите ли, генетическая память — память наших генов — в значительной степени зависит от веществ, являющихся комплексами нуклеиновых кислот. В последнем году стали подозревать более или менее широко, что память нервной системы — того же рода. На это указывает открытие комплексов нуклеиновых кислот в мозгу и тот факт, что они обладают свойствами, обеспечивающими хорошее запоминание. Это весьма тонкий раздел физики твердого тела, как и физика, ныне используемая в машинной памяти.

Я предполагаю — и я не одинок, — что ближайшее десятилетие увидит это в техническом воплощении.

Вопрос. Иными словами, вместо магнитной ленты как элемента памяти вычислительной машины Вы будете располагать генами?

Ответ. Мы будем располагать веществами, родственными генам. Называть их генами или нет, вопрос терминологический, но вещества — того же рода. Это вызовет массу новых фундаментальных исследований. Как вводить в эту генетическую память и выводить из нее данные, как ее использовать, — все это требует [c.320]большой исследовательской работы, пока едва начатой. Некоторые из нас имеют предчувствия (еще не проверенные), что ввод и вывод осуществимы посредством световых колебаний определенных молекулярных спектров. Так ли это или не так, я бы не поклялся. Но кое-кто из нас смотрит на это серьезно.

Вопрос. Не будет ли пугать народ такая перспектива?

Ответ. Любая перспективная возможность будет пугать народ. Она будет пугать народ, если ее использовать без понимания. Использованная же с пониманием, она может оказаться весьма ценным орудием.

Вопрос. Можете ли Вы описать вычислительную машину, использующую гены как запоминающее устройство? Что было бы для нее возможно?

Ответ. Слишком похоже на фантастику, чтобы говорить сейчас.

Вопрос. Каковы бы были возможности подобной машины по сравнению с вычислительными машинами, которыми мы располагаем сегодня?

Ответ. Они могут оказаться несравненно бо́льшими. Машина могла бы быть гораздо меньше; она могла бы пропускать гораздо больше данных. Но все, что я сказал бы о ней, было бы не только преждевременным, но и безнадежно преждевременным. Однако работа в этих областях должна проводиться, я уверен.

Вопрос. Говорят, что вычислительные машины думают. Так ли это?

Ответ. Если иметь в виду нынешнее положение вещей, то вычислительные машины могут обучаться. Вычислительные машины могут учиться улучшать свою работу путем ее анализа. Это, безусловно, верно. Называть ли это мышлением, вопрос терминологический. Что вещи такого рода получат гораздо большее развитие в будущем, когда наша способность строить более сложные вычислительные машины возрастет, в этом, я думаю, не приходится сомневаться.

Вопрос. Существует ли вероятность, что машины могут учиться больше, чем человек? Способны ли они к этому сейчас?

Ответ. Сейчас наверняка нет, и наверняка нет еще долгое время, если вообще когда-либо будут способны. Но если смогут, то лишь потому, что мы перестанем [c.321]учиться. Я хочу сказать, что намучиться легче, чем машине. Если же мы поклоняемся машине и все ей оставляем, то мы должны благодарить самих себя за все неприятности, в которые попадаем.

В этом суть дела. Вычислительная машина очень хороша при быстрой работе, проводимой однозначным образом над полностью представленными данными. Вычислительная машина не может сравниться с человеческим существом при обработке еще не выкристаллизовавшихся данных. Если назвать это интуицией, то я не сказал бы, что интуиция недоступна вычислительной машине, но у нее она меньше, а экономически невыгодно заставлять машину делать то, что человек делает намного лучше.

Вопрос. Что именно представляет собой обучающаяся машина?

Ответ. Обучающаяся машина — это такая машина, которая не просто, скажем, играет в какую-нибудь игру по твердым правилам, с неизменной стратегией, но периодически или непрерывно рассматривает результаты этой стратегии, дабы определить, нельзя ли изменить с пользой те или иные параметры, те или иные величины в стратегии.

Вопрос. Пример, который всегда приходит на ум, — машины, играющие в шашки…

Ответ. Прекрасно, возьмем шашки. Машина была достаточно хороша, чтобы через некоторое время стать способной систематически обыгрывать своего изобретателя, пока тот не выучил про шашки немного больше.

Вопрос. Почему же с шахматами не так?

Ответ. Потому что шахматы сложнее. С шахматами тоже будет так, но это потребует гораздо более длительной работы.

Вопрос. Обучаются ли машины письму?

Ответ. Да. Имеются машины, способные воспринять код и перевести его в рукописный шрифт или воспринять рукописный, а также печатный шрифт и перевести его в код. О да! Это разрабатывается: можно даже воспринять речь и перевести ее в код.