Сознающий ум. В поисках фундаментальной теории - Дэвид Чалмерс

Формальный критерий имплементации КоА выглядит таким образом:

Физическая система Р имплементирует КоА М, если можно разложить внутренние состояния Р на компоненты [s1,…, sn] и установить соответствие f между подсостояниями sj и соответствующими подсостояниями Sj в М, а также произвести сходную операцию разложения и установления соответствия для данных на входе и на выходе, так, что для каждого правила перехода от состоянию к состоянию

([I1,…, Ik], [S1,…, Sn]) —> ([S'1,…, S'n], [О1,…, Оl])

в М: если Р находится во внутреннем состоянии [s1,…sn] и получает на входе [i1…., iп], соответствующие формальному состоянию и данным на входе [S1,…, Sn] и [I1,…, Ik], то это каузальным образом с неизбежностью приводит к тому что она переходит к такому внутреннему состоянию и порождает такие данные на выходе, которые надлежащим образом соответствуют [S'1,…, S'n] и [О1,…, Оl].

Мы можем допустить, что при разложении состояния физической системы на вектор подсостояний значение каждого элемента этого вектора должно быть супервентно на отдельном участке физической системы, чтобы гарантировать, что каузальная организация соотносит различные компоненты этой системы. В ином случае не очевидно, что детальная каузальная структура действительно присутствует в физической системе. Эти и другие детали приведенной выше дефиниции можно уточнять и дальше. Понятие имплементации не выбито на скрижалях, и оно допускает как расширение, так и сужение — в зависимости от поставленных целей. Но здесь даны главные его контуры, общие для всех концепций имплементации.

Могло бы показаться, что КоА немногим лучше КА. В конце концов, для любого конечного КоА мы можем найти соответствующий ему КА с тем же поведением на входе — выходе. Но между ними все же есть существенные различия. Первое и главное из них состоит в том, что условия имплементации для КоА гораздо более ограничены, чем аналогичные условия для КА. Имплементация КоА предполагает сложное каузальное взаимодействие множества отдельных частей; и поэтому КоА-описание может передавать каузальную организацию системы с гораздо большей степенью детализации. Во-вторых, КоА позволяют сформулировать единое объяснение условий имплементации, значимое как для конечных, так и для бесконечных машин. И, в-третьих, КоА может напрямую отражать комплексную формальную организацию вычислительных объектов, таких как машины Тьюринга и клеточные автоматы. В соответствующих КА была бы утрачена большая часть этих структурных моментов.

На деле мы можем использовать эту дефиницию имплементации для прямого получения критериев имплементации для других видов вычислений. К примеру, для конкретизации условий имплементации машины Тьюринга нам нужно просто переописать машину Тьюринга как КоА и применить данную выше дефиницию. Для этого мы описываем состояние машины Тьюринга как громадный вектор. Один из элементов этого вектора репрезентирует состояние ее управляющего устройства, есть элементы и для каждой ячейки ее ленты, репрезентирующие символ в этой ячейке и указывающие, находится ли управляющее устройство на ней. Правила перехода от состояния к состоянию для векторов естественным образом извлекаются из механизмов, специфицирующих поведение управляющего устройства машины и ленты. Разумеется, векторы здесь бесконечны, но условия имплементации для случая с бесконечностью являются непосредственным расширением условий для конечных случаев. При переводе с языка формализма машины Тьюринга на язык формализма КоА мы сможем сказать, что машина Тьюринга имплементируется всякий раз, когда имплементируется соответствующий КоА. Аналогичные переводы можно сделать и для вычислений в других формализмах, таких как клеточные автоматы или программы на Паскале, что позволит сформулировать условия имплементации для вычислений в каждом из этих классов.

Это дает совершенно объективный критерий для имплементации вычисления. Имплементация вычисления не выхолащивается, как полагал Серл. Конечно, некоторые вычисления будут имплементироваться любой системой. К примеру, одноэлементный КоА с одним состоянием будет имплементироваться любой системой, почти также широко будет имплементироваться и двухэлементный КоА. Верно также, что большинство систем будет имплементировать более чем одно вычисление — в зависимости от того, как мы будем очерчивать состояния этой системы. В этом нет ничего удивительного: вполне ожидаемым представляется то, что моя рабочая станция, как и мой мозг, имплементирует множество вычислений.

Существенно, однако, то, что нет оснований считать, что любой КоА будет имплементирован любой системой. Если взять любой сложный КоА, то окажется, что существует лишь очень немного физических систем, наделенных каузальной организацией, необходимой для его имплементации. Если мы возьмем КоА, векторы состояний которого имеют тысячу элементов, с десятью опциями для каждого элемента, то аргументы, подобные тем, что выдвигались в главе 7, покажут, что шанс случайного набора физических состояний, имеющих нужные каузальные отношения, чуть меньше 1 из (101000)10^1000 (на деле гораздо меньше из-за требования прочности отношений перехода от состояния к состоянию[180]).

Так как же быть с утверждением Серла о том, что вычислительные описания зависимы от наблюдателя? Верно то, что здесь имеется определенная степень такой зависимости: любая физическая система будет имплементировать множество вычислений, и то, на каком из них сосредоточится наблюдатель, зависит от целей этого наблюдателя. Но это не несет в себе угрозу для ИИ или для вычислительной когнитивной науки. По-прежнему верно, что по отношению к любому вычислению можно говорить о фактичности того, что та или иная система имплементирует или не имплементирует его, и в качестве его имплементаций будет выступать лишь ограниченный класс систем. И этого достаточно для того чтобы вычислительные концепции имели метафизическое и объяснительное значение.

Утверждение о том, что физическая система имплементирует комплексное вычисление Р, равносильно совершенно нетривиальному утверждению о каузальной структуре этой системы, которое может быть весьма полезным для когнитивных объяснений, а, быть может, и для понимания основы сознания. Лишь системы с очень специфичной разновидностью каузальной организации могут рассчитывать на соответствие сильным ограничительным условиям имплементации. Так что здесь нет опасности выхолащивания, и можно надеяться, что понятие вычисления окажется прочной основой для анализа когнитивных систем.

3. В защиту сильного ИИ

Имплементация КоА поразительно напоминает реализацию функциональной организации. Вспомним, что функциональная организация определяется специфицированием множества абстрактных компонентов, множества состояний каждого компонента и системы отношений зависимости, указующих на то, как состояния каждого компонента зависят от предыдущих состояний и от данных на входе, а также на то, как данные на выходе зависят от предшествующих состояний. Понятие КоА, по сути дела, является непосредственной формализацией указанного понятия.

Действительно, при наличии любой функциональной организации того типа, который был описан в главе 7, из нее можно напрямую извлечь КоА. Нужно лишь допустить, что векторы состояния КоА располагают элементами для каждого компонента этой организации и что формальные переходы состояний КоА соответствуют отношениям каузальной зависимости между компонентами. Реализация функциональной организации практически не отличается от имплементации соответствующего КоА. Небольшие различия, связанные, в частностью, с различным обращением с данными на входе и выходе, есть, но они несущественны.

Предложенная мной концепция имплементации, таким образом, проясняет связь между каузальной и вычислительной организацией. Так мы можем увидеть, что при применении вычислительных описаний к физическим системам они, по сути, предоставляют нам формальное описание каузальной организации системы. Вычислительный язык оптимально подходит для спецификации подобной абстрактной каузальной организации. Можно даже попробовать показать, что именно поэтому вычислительные понятия получили столь широкое распространение в когнитивной науке. В объяснении поведения сложной когнитивной системы наибольшее значение имеет абстрактная каузальная организация системы, и вычислительные формализмы оказываются идеальным каркасом, с помощью которого может быть описана и проанализирована подобная организация[181].