Романтика искусственного интеллекта
Шрифт:
И наконец, самая большая проблема. Человек обладает способностью осознавать то, что он делает. В отношении машины, отрабатывающей успешно тест Тьюринга, остается вопрос, а понимает ли машина, что она ведет беседу. В этой книге мы еще вернемся к этому вопросу, а пока заострите свое внимание на том факте, что обнаружение рефлексии на себя представляет задачу особой сложности.
Конечно, хотелось бы завершить этот текст на позитиве. Вроде того: «И наконец, они придумали идеальное определение и построили разумную машину, начав новую историю человечества». Но ничего подобного не произошло. Сегодня, что такое интеллект, точно так же не понятно, как и на заре создания теории ИИ, а значит, как и прежде, не ясно, как нам реагировать на появление еще одной умной
Однако теория искусственного интеллекта существует, существуют и одноименные технические системы, используемые в реальных задачах. Искусственный интеллект, например, управляет системами защиты боевого корабля, позволяя исключить человеческий фактор в условиях динамичного и сверхманевренного боя, в котором есть необходимость отбиваться сразу от большого количества нападений ракетами, самолетами, торпедами, движущимися очень быстро и способными маневрировать. Это реально работает. Так что такое искусственный интеллект?
В истории развития теории разума произошла следующая метаморфоза. Ученые, довольно основательно побившись головой о стенку философского осмысления понятия интеллект, обнаружили, что для решения конкретных задач нет необходимости во всеобщем, универсальном, самообучаемом и т. д. интеллекте. Это примерно то же самое, как нет необходимости моделировать кузнеца-человека, чтобы построить машину, штампующую из металла конкретные детали. Интеллектуальные процессы тоже можно моделировать и создавать конкретные программы под конкретные задачи. Таким образом, современная теория искусственного интеллекта перешла к созданию технических систем, работающих так, как будто они разумны, но только в рамках вполне определенной задачи.
Это направление человеческой мысли сейчас доминирует, но, конечно, задача разобраться в том, как работает интеллект вообще, осталась, и, может быть, и она когда-нибудь будет разрешена, но сейчас мы уже понимаем, насколько это сложно в действительности, и сколько уйдет на решение времени, совершенно не понятно.
История проблемы
К задаче определения искусственного интеллекта можно подойти с разных сторон. На мой личный взгляд, наиболее сложный способ заключается в том, чтобы попытаться дать определение без привязки к нашему человеческому мышлению и дать строгое, математически точное описание. Почему это сложно? Да потому, что надо дать исчерпывающее определение в терминах, не включающих информацию о человеческом разуме. Может быть, это было бы проще, если бы удалось поговорить с парой-тройкой представителей инопланетных цивилизаций. Но такой возможности нет. Другие подходы более реальны. Можно попытаться создать математическую теорию, описывающую именно наше, человеческое мышление, и создать устройство, работающее по этой теории, но не копируя человеческий мозг. И можно исследовать мозг в деталях и сделать его точную копию.
Нейрофизиологические исследования головного мозга дали огромную груду информации. Сегодня мы знаем, какие функции локализованы в специфических отделах головного мозга, а какие размазаны по всему человеческому мыслительному аппарату. Выяснен главный системотехнический принцип. Оказывается, сверхвысокая эффективность работы мозга обеспечивается очень примитивными элементами – нейронами (нервными клетками). Каждый нейрон в отдельности практически ничего не умеет, но именно в этом ничегонеумении и заключается секрет успеха. Их примитивность на самом деле проявляется как универсальность. Действительно, если некий исполнитель способен выполнять только простую операцию и не желает вникать в общую постановку задачи, то такого исполнителя можно вставить в любую схему, большое количество элементов которой за счет специальной организации уже будет способно на многое. Нейронная идея даже породила целое направление в теории искусственного интеллекта – так называемые нейронные сети. И хотя пока самая сложная нейронная сеть не способна приблизиться по своим возможностям к человеческому мозгу, это направление считается очень перспективным.
Что же касается математически точной теории разума, то здесь положение дел очень туманно. Пока хорошая математика присутствует только в описании нейронных сетей и в теории эвристических алгоритмов, немного, конечно, но пока так. И это несмотря на то, что попытки математического осмысления проблемы имеют очень долгую историю. Здесь ожидались большие прорывы в силу ошибочного сведения мышления к одной из его форм – строгому логическому выводу. Впрочем, может быть, никакой особой ошибки в этом и нет, просто логика – такая вещь, которая наиболее просто формализуется и поддается исследованию, а пытаться пройти простым путем свойственно для нашего разума.
Формализация мышления
Отметим сразу, что единственное устройство, позволяющее моделировать искусственный интеллект, – это компьютер, работающий под управлением алгоритмов, представляющих собой последовательность команд, каждая из которых должна быть однозначно понимаема. Плюс к этому компьютер способен выполнять в одно и то же время только одну команду алгоритма. Существование параллельных вычислений в этом смысле мало что меняет. Возможность параллельных алгоритмов означает существование внутри алгоритма независимых частей, что-то вроде более простых алгоритмов. Эти технические ограничения мы обязаны иметь в виду при всех дальнейших рассуждениях. Системотехнические ограничения очерчивают жесткие границы возможного. А надо сказать, что архитектура вычислительной системы – на самом деле главный фактор эффективности. Настолько важный, что суперкомпьютеры стали таковыми не столько за счет высокой скорости работы процессоров, сколько за счет усложнения конструкции. Но пока даже нейронные сети – это не всегда реальные технические устройства, а лишь модели на базе традиционных компьютеров. И, несмотря на то что современная наука, электроника и теория алгоритмов уже уверенно видят новые горизонты производительности, старая добрая архитектура фон Неймана является основным техническим решением.
Первую попытку формализации мышления следует признать за Аристотелем. Конечно, вряд ли древний грек формулировал задачу построения искусственного интеллекта. В античности такая задача не являлась актуальной хотя бы потому, что для древних Земля была населена массой различных мыслящих существ. Современное желание разобраться в вопросе разума, как мне кажется, произошло от осознания уникальности человеческого мышления. И логику силлогизмов, созданную Аристотелем, следует признать попыткой математически точного описания мыслительных процессов. И попыткой, достаточно успешной для того времени.
Рис. 1.3. Аристотель
Для справки. Аристотель – древнегреческий философ. Ученик Платона. С 343 г. до н. э. – воспитатель Александра Македонского. В 335 г. до н. э. основал Ликей (др.-греч. – Лицей), или перипатетическую школу. Натуралист классического периода. Наиболее влиятельный из философов древности; основоположник формальной логики. Создал понятийный аппарат, который до сих пор пронизывает философский лексикон и стиль научного мышления. Аристотель был первым мыслителем, создавшим всестороннюю систему философии, охватившую все сферы человеческого развития: социологию, философию, политику, логику, физику. Скульптура на рис. 1.3 естественно представляет предполагаемый облик философа.
Логика Аристотеля еще называется логикой силлогизмов. Силлогизм есть дедуктивное доказательство, состоящее из трех частей: большой посылки, меньшей посылки и заключения. Часто, иллюстрируя логику Аристотеля, в качестве примера приводят следующий силлогизм:
Все люди смертны (большая посылка).
Сократ – человек (меньшая посылка).
Следовательно, Сократ смертен (умозаключение).
Силлогистическая форма вывода истинных заключений присутствует во многих логических выкладках в более сложной форме. Мы не будем углубляться в развитие теории, заметим только следующее.