Чтение онлайн

Таблицы же, состоящие из «человеческих реакций», т. е. таких сочетаний «вход» — «выход», которые определяют человеческую деятельность, и будут программами для «мыслящей машины».

Действительно, при всех возможных вариантах человеческого восприятия, т. е. для любого возможного набора сигналов на «входах» такая «мыслящая машина» будет выдавать адекватные наборы сигналов на «выходах», которые находятся в этих таблицах. Таким образом, реакции этой машины будут вполне соответствовать человеческому поведению, закодированному в таблицах. И вполне по-человечески будет выглядеть то, что при одинаковых внешних условиях (т. е. при одинаковых наборах сигналов на входе в мозг) разные таблицы-программы могут заставлять разные «мыслящие машины» вести себя по-разному.

С точки зрения теории алгоритмов принципиальным является то, что алгоритмически невычислимыми могут быть лишь такие функции, область определения которых (т. е., грубо говоря, область действия) — бесконечное множество. Любая функция, область определения которой конечна, алгоритмически вычислима.

Поэтому в принципе «аргумент Гёделя» формально не применим к системам, существующим конечное время. А человек со своим аппаратом мышления — мозгом — является именно такой системой. Причем то же самое можно сказать не только об отдельном человеке, а о человечестве и, стало быть, о процессе мышления человечества в целом.

Так как теорема «о неполноте» является практически единственным теоретическим аргументом против возможности построения «искусственного интеллекта», то можно считать, что результаты теории алгоритмов и математической логики не только не вводят запрет на моделирования разума, но прямо указывают на возможность построения «мыслящих устройств».

Однако в проблеме искусственного интеллекта есть одна принципиальная трудность. Обычно бывает интуитивно ясно, что является разумной деятельностью, и в каких случаях можно говорить о результативной творческой работе интеллекта, но до настоящего времени нет и, может быть, никогда не будет формального определения разума, разумной деятельности или творческой работы интеллекта. Здесь подразумевается, что это должно быть такое определение, в которое в какой-либо форме включен перечень некоторых свойств или признаков разума. Такое определение необходимо для того, чтобы можно было надежно определить, разумно ли поведение некоторого исследуемого объекта (или субъекта) путем сравнения с требованиями определения разума. Схожую ситуацию очень хорошо описал Блаженный Августин, говоря о понятии времени: «…Что же такое время?

Если никто меня об этом не спрашивает, я знаю, что такое время; если бы я захотел объяснить спрашивающему — нет, не знаю». [14].

В качестве выхода в тех случаях, когда надо оценивать сложное многофакторное явление, для которого нет определения указанного выше вида, обычно используются так называемые «экспертные оценки», т. е. оценки специалиста (или специалистов), хорошо знающих рассматриваемую проблему. Этот метод на первый взгляд может представляться не очень надежным, а результаты его казаться не вполне объективными, однако это не так. По сути дела, почти все сложные оценки базируются на мнениях специалистов. В некоторых случаях (но совсем не во всех и не всегда!) после длительного использования таких оценок их удается адекватно формализовать, т. е. представить в виде списка признаков и правил их проверки.

А. Тьюринг предложил тест, использование которого решает вопрос о том, можно ли считать, что данная машина или устройство мыслит. Тест А. Тьюринга также является тестом на основе «экспертной оценки» и, в соответствии с ним считается, «что машина выдержала этот тест на присутствие сознательного разума, если ее ответы на вопросы собеседника невозможно отличить от ответов, которые дал бы реальный, разумный человек» [15].

В неявном виде в тесте предполагается длительное общение эксперта с объектом, так как при кратковременном общении и при обсуждении узкого круга проблем можно имитировать «разумный диалог» достаточно малым набором «квазиразумных» ответов, выдаваемых по несложным правилам.

Таким образом, можно считать, что построение «искусственного интеллекта» возможно и возможна проверка результатов этого построения. Теперь перейдем к тому, что дала разработка шахматных программ, чтобы в дальнейшем использовать некоторые результаты этой разработки в обосновании гипотезы о путях возникновения интеллекта.

Во второй половине ХХ века в масштабном эксперименте с созданием шахматных программ было показано, что работа вычислительных систем и человеческого мозга дает сходные результаты. Спортивный ажиотаж, к сожалению, не дал научной общественности рассмотреть в нём научный результат потрясающей важности — в нем впервые была доказана возможность моделирования работы мозга при принятии сложных поведенческих решений. Клод Шеннон, один из отцов кибернетики, писал полвека назад: «Построение шахматной машины является идеальным началом (в исследованиях по искусственному интеллекту. В. Л.) по нескольким причинам. Задача строго определена как в смысле дозволенных операций (шахматные ходы), так и в смысле конечной цели (поставить «мат» королю). Она не настолько проста, чтобы быть тривиальной, но и не настолько трудна, чтобы не поддавалась решению. Кроме того, такая машина могла бы соревноваться с человеком, что позволило бы однозначно судить о способности машины к логическим рассуждениям подобного типа».

И хотя шахматная игра наглядна, а ее правила просты, стратегия и тактика игрока на небольшом пространстве шахматной доски могут быть весьма изощренными, а само искусство игры у лучших шахматистов поднимается до уровня гениальности. Шахматы удобны для исследований в области искусственного интеллекта еще и тем, что работа шахматных программ «самотестируема» в смысле А. Тьюринга. Программа играет против противника — эксперта, и, чем выше шахматный рейтинг программы, тем выше квалификация ее «экзаменатора».

Сомнения в возможности создания «искусственного интеллекта» отразились и на оценках возможностей шахматных программ.

Несмотря на то, что концу 80-х годов ХХ века рейтинг шахматных программ, определяемый по результатам встреч с квалифицированными шахматистами, приблизился к рейтингу шахматного мастера, чемпион мира по шахматам Г. Каспаров в ответ на вопрос может ли машина выиграть у гроссмейстера, ответил без колебаний:

— Ни в коем случае, и если у кого-нибудь из гроссмейстеров возникнут затруднения в игре с компьютером, я с удовольствием дам им совет.

Дело в том, что среди шахматистов бытует подкрепленное многовековой практикой игры мнение, что «мастера можно «наиграть», а «гроссом надо родиться».

Другими словами, накопление большого игрового опыта, т. е. большого объема типичных позиций, типичных комбинаций и типовых продолжений может быть достаточно для того, чтобы человек, не имеющий специфического «шахматного» таланта, играл в силу мастера. Но для игры в силу гроссмейстера, человека одаренного «шахматным ясновидением», только накопленного опыта недостаточно — нужен еще и «дар божий».

Поэтому-то Каспаров, один из лучших игроков, которых знает история шахмат, четко провел границу возможностей шахматных программ. Ему было понятно, что огромные возможности современных компьютеров позволяют «наиграть», точнее просто загрузить в их память, большое количество «шахматных результатов», т. е. типовых позиций, продолжений и комбинаций. Можно также создать программу, которая могла перебирать возможные продолжения и выбирать по некоторым правилам наилучшие.

Не возражал он и против того, что уровень игры шахматных программ может подняться на этой базе настолько, что даже у гроссмейстеров могут возникнуть трудности. Но его вера в то, что шахматный «дар божий» не может быть «алгеброй расчислен», была непоколебима. Он начисто отрицал возможность творчества компьютерной программы, возможность того творчества, которое и делает гроссмейстера «избранником божьим».

«…Гроссом надо родиться».

Однако меньше чем через 10 лет в мае 1997 г. сам Каспаров проиграл матч шахматному суперкомпьютеру фирмы IBM «Deep Blue».

Шахматный обозреватель рассказывает [16]: «Обескураженный проигрышем суперкомпьютеру, Гарри Каспаров заявил, что Deep Blue перестал быть машиной и заиграл по-человечески. Однако, когда обрадованные успехом создатели Deep Blue стали рассказывать о структуре своего детища, выяснились удивительные вещи: оказывается, в него не было заложено никакого принципиально нового подхода к математической реализации шахматной партии. Создатели этой машины по-американски прямолинейно объединили для решения одной задачи 256 процессоров, чем обеспечили достаточно быстрый перебор вариантов. И все. Другими словами, игра Deep Blue основана на тех же компьютерных принципах, что и 5–10 лет назад, и Deep Blue точно так же не понимает шахматной стратегии, как и его предшественники. Точнее сказать, он «понимает» ее не лучше своих предшественников».