Человеческий разум обла-
дает произвольностью (см. Searl, 1983), которая, согласно этому автору,
определяется как свойство мысленных состояний и событий, направляю-
щее их на объекты и ситуации в окружающем мире. К таковым относятся
убеждения, страхи, желания и намерения. Независимо от того, насколько
"неотличимо" поддельное мышление от "настоящего" (человеческого), они
не есть одно и то же, поскольку у мыслящего человека есть намерения и
поскольку между этими двумя "мыслящими" есть физические различия:

одного сделали органическим способом, а второго - электронным.

Опроверже- Компьютерные ученые немедленно выдвинули возражения против голово-
нне "китам- ломки Сирла,- прежде всего с позиций семантики: термины "произволь-
ской комна- ность", "понимание", "мышление" употребляются им без четких операци-
_.," ональных референтов; в качестве возражения был приведен такой пример:

если бы человек в этой "китайской комнате" выполнял описанные функ-
ции, то он (или система) действительно достиг бы как минимум некоторо-
го уровня понимания. Кроме того, аргументы Сирла отклонялись на осно-
вании приведения к абсурду: если довести ситуацию до логического кон-
ца, то оказалось бы возможным создать робота, в каждой своей детали
идентичного мыслящему человеку, и все же последний был бы способен к
"пониманию" и "произвольности", а первый нет. Наконец, некоторые спе-
циалисты по ИИ полагают, что "понимание" и "произвольность" вызыва-
ются конкретными материальными свойствами. Пилишин (Pylyshyn, 1980)
сатирически замечает, что возможно произвольность - это такое веще-
ство, которое выделяется человеческим мозгом; он предлагает свою соб-
ственную загадку:

"...если бы все больше и больше клеток вашего мозга, заменялись
интегральными микросхемами, запрограммированными так, чтобы
их характеристики входа-выхода были идентичны заменяемому
элементу, вы по всей вероятности сохранили бы способность
говорить точно так же, как и сейчас, за исключением того, что
постепенно перестали бы что-либо под этим иметь в виду. То,
что мы, сторонние наблюдатели, все еще принимали бы за слова,
для. вас стало бы просто некоторым шумом, который заставляют
вас издавать ваши микросхемы" (с.442).

Мышление и. интеллект - естественный и искусственный
500

Компьютеризованно> лозясжмв

Том Харрингтон, Дениза Квон

Подобно Нарциссу, восхищавшемуся своей
собственной красотой, человек с тоской гля-
дит в нечто вроде интеллектуального увели-
чительного стекла и отходит со словами "Да,
ты действительно самый разумный из них
всех!" Наш мозг в 10 биллионов раз менее
эффективен энергетически, чем теоретически
он мог бы быть, и его клетки реагируют в ты-
сячи раз медленнее, чем ячейки цифрового ком-
пьютера, и тем не менее он продолжает нахо-
диться под нарциссическим впечатлением от
своей собственной работы, обычно относя все
недостатки на счет своей огромной сложнос-
ти. В 1968 году мозг Джона Кемени, заметив,
что между ним самим и машиной нет суще-
ственной разницы, сделал утверждение, пока-
завшееся в то время здравым. "Даже на базе
транзисторов... конструктивные трудности едва
ли позволят сделать машину более, чем из мил-
лиона частей. Так что мы можем свободно
сказать, что человеческий мозг надолго оста-
нется примерно в 10000 раз более сложным,
чем самые сложные машины."

С тех пор компьютеры развились неверо-
ятно. Но мозг по генетическим причинам зас-
трял на обочине интеллектуальной дороги, по-
скольку он мутирует медленно. К счастью, наши
когнитивные способности не застряли вместе с
ним. Каждый день мы встраиваем в компьюте-
ры новые мутации, и, навязывая им наше соб-
ственное направление естественного отбора, раз-
виваем "мыслительную" силу человека.

Как может компьютер практически конку-
рировать с нами? Лучше сначала спросить, а
смог бы компьютер хранить и обрабатывать
то количество информации, какое мы сами вос-
принимаем. Насколько это много? Информа-
цию, воспринимаемую нами за одно мгнове-
ние текущей зрительной сцены, можно оце-
нить, исходя из интенсивности, с которой этот
мир стимулирует каждую из ваших 250,000,000
палочек и колбочек. При наличии 100 возмож-
ных уровней интенсивности стимуляции каж-
дой из них мы получим достаточно верное
повторение воспринимаемого мира, так что для
каждой колбочки или палочки нам пришлось
бы записать по две цифры. Это составило бы
2х250,000,000 единиц информации - т.е. сред-
няя ванная комната, заполненная перфокар-
тами. Обновляя стимульную зрительную сце-
ну 100 раз в секунду на протяжении ста лет
жизни, мы бы оказались затопленными в та-
ком количестве зрительной информации, ка-
кого хватило бы, чтобы заполнить перфокар-
тами куб с ребром в 34 километра. Компью-
терная память такого объема оказалась бы без-
надежной, как это случилось в 1968 году, но
тусклый свет надежды идет к нам из 1926 года,
когда Эмануэль Голдберг смог записать на мик-
рофильме буквы величиной в один микрон;

такая плотность означает, что на большой по-
чтовой марке можно расположить 50 Библий.
При такой записи информацию наш столет-
ний опыт зрительного восприятия уместился
бы в кубе из марок с ребром в 20 метров.
Объемные голограммы имеют более легкий до-
ступ и гораздо большую плотность. Но если
бы мы могли хранить информацию так, как
это делает природа, "ваш зрительный опыт за
100 лет смог бы уместиться в кубике с ребром
в 1мм - с булавочную головку. Генетическая
информация, необходимая для воссоздания лю-
бого человека, живущего в Соединенных Шта-
тах, и хранимая в виде 4-битового РНК-кода
уместилась бы в слое над одним ногтем.

В таком случае хранение информации, пре-
вышающей по объему все, что когда-либо мог
собрать мозг, кажется легким, но как быть с
обработкой, воспроизведением и передачей?
Такие компоненты, как макромолекулярные
транзисторы и оптические компьютеры на
трансфазерах и технология производства оп-
тики с сопряжением фазы скоро превзойдут
все, что имеется сегодня. Компьютеры будут
более плотными, и в них, возможно, не будет
проводов, а только световые лучи, которые
могут проходить друг сквозь друга. И они бу-
дут способны обрабатывать целые поля опти-
ческой информации и мгновенно формировать
с ней ассоциации, избегая в некотором смыс-
ле необходимости в интерактивных соедини-
телях, имеющихся в мозге. Такие компьютеры
легко" превзойдут мозг.

Как насчет передачи информации? Новые
оптические зеркала с сопряжением фазы по-
зволят нам посылать трехмерные набитые ин-
формацией голограммы по отдельным стеклян-
ным волокнам. Физики говорят, что по одно-
му стеклянному волокну теоретически возмож-
но транслировать продолжительный зрительный
входной сигнал от примерно 10000 абонентов.

Видимо, в неполноценности мозга нет со-
мнений. Даже по сравнению с существующи-
ми машинами он по многим параметрам выг-
лядит, как игрушка. Нам только нужно поболь-
ше людей (и компьютеров), чтобы писать гиб-
кие и тщательно разработанные программы,
или сделать специальные компьютеры, кото-
рые сами были бы своей программой.

Поэтому спросим, а хорошо ли умеет мозг
думать? Если мы нарисуем длинную ось, от-
меряющую сложность мышления, то похоже,
что мы все-таки сможем поместить себя на
ней хоть на бит повыше абака. Может ли абак
мыслить? Наверно, нам лучше думать, что да.

Этот спор далек от завершения, и некоторые, видимо, находят опреде-
ленную ценность в его философской глубине. Однако, для меня этот спор
не разрешен (на самом деле, он, вероятно, неразрешим!). Кроме того, оба
лагеря ужесточили свои позиции и выдвигают скорее аргументы веры,
чем разума. Для такой книги, как эта, его важность двояка: во-первых, он
заставляет читателя глубоко задуматься о том "человеческом", что зак-
лючено в человеческом познании. Во-вторых, в связи с этим спором вста-
ет вопрос, до какого предела ИИ может имитировать человеческий интел-
лект. Страсти, разгоревшиеся вокруг "теста Тюринга" и "китайской ком-
наты" у обеих сторон, отражают сильную заинтересованность современ-
ных философов и специалистов по ИИ в отношении электронного джина,
выпущенного из бутылки.

Какого рода компьютером является человек?

Более функциональный подход, помещающий ИИ на когнитивную почву,
предложил Ирл Хант (Earl Hunt, 1971); он поставил вопрос: "Какого рода
компьютером является человек?" Исходя из того, что между обработкой
информации человеком и компьютерной системой действительно суще-
ствует аналогия, Хант предпринял грандиозную задачу описать компью-
терную систему, которая "мыслит как человек". Фундаментальное поло-
жение его системы, названной им моделью распределенной памяти, гла-
сит, что мозг имеет несколько зон памяти, назначение которых - регули-
ровать поток информации из окружения так, чтобы информация могла
кодироваться в терминах прошлого опыта. В основной структуре этой
модели, изображенной (в модифицированном виде) на Рис. 15.1, информа-
ция из окружения проходит через ряд буферных памятей и поступает в
КП, или сознательную память.

Как показано на рисунке, одновременно может обрабатываться более,
чем один сенсорный канал. Буфферная обработка служит для преобразо-
вания сообщений в постепенно более значимые единицы. Это можно про-
иллюстрировать на примере чтения, где сначала различаются признаки (в
ранних буферах), затем буквы и, наконец, слова; единственный сознатель-
ный процесс (у опытного читателя) - это собственно чтение слов. Цент-
ральная роль в этом процессе принадлежит ДП, в которой информация
хранится постоянно. Кодирование сырой информации и ее перекодирова-
ние на более высоких уровнях происходит под управлением КП. Вербаль-
ная информация, достигающая КП, интерпретируется в значимый семан-
тический код, хранимый в промежуточной памяти (ПП). Этот семантичес-
кий код сохраняет непосредственный опыт, так что мы можем изучать его
дальше, извлекая из него информацию и интерпретируя ее. Общая архи-
тектура этой системы, как отмечает сам Хант, носит поразительное сход-
ство с некоторыми из моделей памяти, с которыми мы встречались в Гла-
ве 5 - особенно с моделью Аткинсона и Шифрина.

Таким образом, модель Ханта может служить руководством по конст-
руированию моделей переработки информации у человека, причем для
имитации конкретных когнитивных функций проектируются конкретные
компьютерные программы. Возможно, что основным результатом процес-
са моделирования является возможность испытать наши знания о когни-
тивной природе человека. Компьютерные программы, которым не удается
точно смоделировать человеческое познание (и часто это так и есть) мо-

Мышление и интеллект - естественный и искусственный
502

Рис. 15.1. Мо-
дель распреде-
ленной памяти.
Адаптировано из:

Hunt (1973;.

гут иметь большее значение для определения единственно человеческих
свойств человеческого познания, чем некоторые преуспевающие программы.

До сих пор мы в общем наметили сферу ИИ и познакомились с посту-
латом человеческого познания, на основе которого можно осуществлять
компьютерное моделирование. В следующем разделе мы разберем некото-
рые конкретные возможности компьютера. Развитие этих конкретных
функций в модели на основе информационного подхода примерно соответ-
ствует потоку информации от восприятия к распознаванию паттернов и
высшим формам познания.

Восприятие и искусственный интеллект

Человек обладает обширными способностями к восприятию мира. Когда я
разглядываю свой кабинет и выглядываю в окно, мой взгляд захватывает
сотни объектов: книги на полке, телефон, пара стульев, картотека, скуль-
птура совы, набор фотографий, самовар, стопка бумаг, псевдоготическая
конструкция, анемометр наверху соседнего здания, заснеженные верши-
ны гор, настойчиво приглашающие автора забросить на день-другой напи-
сание книги и отправиться покататься на лыжах, -каждый из них я могу
немедленно распознать и классифицировать. Не менее интересна челове-
ческая способность видеть, слышать, обонять и чувствовать на вкус мири-
ады вещей. И все же этот перцептивный этап обработки информации,
получаемый нами как дар, для компьютера составляет потрясающе слож-
ную проблему.

Наоми Вайсштейн (Naomi Weisstein, 1973) описал трудность, с кото-
рой встречается гипотетический компьютер при выполнении элементар-
ной задачи на восприятие: найти часы, считать время и сказать его нам-
детская забава, но для компьютера она оказывается чрезвычайно сложной:

"Предположим, компьютер имеет сетчатку из 104 х 104
фотоэлементов. Сразу становится очевидным, что если мы дадим
компьютеру список состояний, соответствующих часам, то список
поиска для компьютера окажется бесконечным. По мере
приближения компьютера к часам, их. размер будет меняться;

Искусственный интеллект
503

следовательно, каждый шаг к часам будет... {приводить} к новому
распределению {стимулов}... Но даже если бы эту проблему удалось
решить, часы были бы любой величины и формы: современные часы
"солнечные вспышки", цифровые часы, красные полоски, бегущие
вокруг шестнадцатиугольного блока и т.д. Перечислить все
возможные формы и величины часов или даже все возможные
стандартные их формы и величины просто невозможно. И все же,
большинство людей как правило справляется с задачей на
опознание в пределах, скажем, 15 минут безо всяких трудностей".

Какие перцептивные способности используют люди при решении этой
простой задачи, вызывающей такие трудности у компьютера? Здравый смысл
подсказывает, что человек поступает разумно и организует поиск часов с
применением своих знаний об окружении. Возможно, наш поиск органи-
зован неким иерархическом способом, когда сначала осматриваются мес-
та, где часы были замечены в прошлом, а если бы их там не оказалось, мы
бы искали их в более скрытых местах.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97