Новый ум короля: О компьютерах, мышлении и законах физики - Роджер Пенроуз

Как далеко продвинулись исследования ИИ на сегодняшний день? Я едва ли смог бы систематизированно представить здесь все достижения в этой области. В разных уголках мира существует множество активно действующих групп, с работами которых я знаком очень поверхностно. Но справедливости ради необходимо заметить, что, хотя сделано было немало, произвести что-либо, достойное называться подлинным интеллектом, до сих пор никому не удалось. Чтобы дать некоторое представление о предмете обсуждения, я для начала упомяну отдельные ранние (но даже сегодня весьма впечатляющие) достижения, а затем перейду к последним примечательным успехам в области разработки шахматных компьютеров.

Одним из первых устройств ИИ была «черепашка» Грэя В. Уолтера, созданная им в начале 1950-х годов[25], которая приводилась в движение энергией внутренних батарей и бегала по полу до тех пор, пока они почти полностью не разряжались; после чего она находила ближайшую розетку, подключалась к ней и заряжала их. Когда зарядка заканчивалась, она самостоятельно отсоединялась и продолжала свою прогулку! В дальнейшем было придумано множество подобных механизмов (см., например, Валтц [1982]). Несколько отличное направление развития исследований представляет компьютерная программа Терри Винограда, разработанная в 1972 году, которая могла производить осмысленные действия с набором блоков, разных по форме и цвету, размещая их один над другим в разных сочетаниях и в разном порядке. Поразительно, что, несмотря на эти первые достижения, создание системы контроля даже для простой суставчатой «роботизированной руки», которая должна была в процессе перемещений избегать скопления препятствий, оказалось весьма непростой задачей, хотя стороннему наблюдателю требуемые движения и представлялись совершенно «очевидными». Такой же слйжной оказалась и проблема интерпретации зрительно воспринимаемых сцен, которая в общем случае относится к области, где процедуры ИИ даже близко не подошли к реализации того, что мозг человека (и, конечно же, большинства других живых существ) способен делать «без всяких» видимых усилий.

Пожалуй, наиболее созвучна тесту Тьюринга компьютерная программа, разработанная К. М. Колби в середине 1960-х годов, которая имитирует психотерапевта — настолько успешно, что некоторые пациенты обнаружили готовность отдать ей предпочтение перед терапевтом-человеком и рассказать о себе больше, чем при общении с живым врачом. В качестве примера[26] такого общения между компьютерным «психотерапевтом» и пациентом приведем следующий отрывок из диалога (который велся посредством телетайпа):

Терапевт: Чем я могу помочь вам?

Пациент: Я не знаю…

Терапевт: Попробуйте рассказать что-нибудь об этом.

Пациент: Нет.

Терапевт: Можно узнать причину?

Пациент: Я сегодня устал и неважно себя чувствую.

Терапевт: Почему? Есть у вас на этот счет какие-нибудь предположения?

Пациент: Да… Я стар.

Терапевт: Пожалуйста, продолжайте.

Пациент: Мне кажется, что я потерял интерес ко всему происходящему.

Терапевт: Расскажите мне подробнее о ваших ощущениях.

Пациент: У меня есть кое-какие соображения по этому поводу…

Терапевт: У вас есть соображения.

Пациент: Я думаю, что мне недостает семьи.

Терапевт: Что заставляет вас переживать из-за того, что вам недостает семьи?

Пациент: В этом есть какой-то вызов…

Терапевт: Почему это так важно для вас?

Хотя этот диалог может вызвать странное ощущение понимания проблемы пациента компьютером, ничего подобного на самом деле нет: компьютер просто следует довольно простым механическим правилам. (Есть также и «обратная» ситуация, реализованная в системе, где компьютер, имитирующий страдающего шизофренией человека, дает хрестоматийные ответы и симулирует соответствующие симптомы, способные одурачить некоторых студентов-медиков и заставить их поверить в то, что с ними беседует настоящий живой пациент!)

Компьютеры, играющие в шахматы, дают, наверное, наилучший пример поведения, воспринимаемого как «разумное». В действительности, некоторые машины достигли сегодня (к 1989 году) чрезвычайно высокого мастерства игры, если сравнивать с живыми шахматистами, и приближаются к уровню мастера международного класса. (Рейтинг этих машин составляет немногим менее 2300 единиц Эло, тогда как рейтинг чемпиона мира Каспарова, для сравнения, превышает 2700.) В частности, компьютерная программа (для коммерческого микропроцессора Fidelity Excel), разработанная Дэном и Кейт Спраклэн, достигла показателя 2110 единиц Эло и была удостоена Шахматной федерацией США звания «Мастера». Еще больше впечатляет программа Deep Thought, написанная в основном Хсю (Hsiung Hsu) из университета Карнеги Меллон, рейтинг которой составляет 2500 единиц Эло и которая недавно продемонстрировала замечательное достижение[27], поделив первое место с гроссмейстером Тони Майлсом на шахматном турнире (Лонгбич, Калифорния, ноябрь 1988 года) и обыграв Бента Ларсена, что можно рассматривать, на самом деле, как первую в истории победу машины над гроссмейстером![28] Сегодня шахматные компьютеры преуспели и в решении шахматных задач, с легкостью превзойдя в этом людей[29].

Шахматные машины опираются во многом на «книжные знания», помноженные на аккуратность просчета комбинаций. Стоит отметить, что машина в целом «обыгрывает» сравнимого по силе соперника в тех случаях, когда ходы необходимо делать быстро; и «проигрывает» живому противнику, если на каждый ход отпускается достаточное количество времени. Это можно понять, если принять во внимание тот факт, что компьютер принимает решения, опираясь на точные и «быстро разветвляющиеся» вычисления; тогда как преимущество живого шахматиста заключается в его способности производить «суждения», базирующиеся на сравнительно медленной сознательной деятельности по оценке ситуации. Эти человеческие суждения сводятся к тому, чтобы «отбраковать» как можно большее число возможных серьезных вариантов ходов, которые необходимо просчитывать в каждый момент; и при достаточном количестве времени на обдумывание хода такие суждения позволяют производить гораздо более глубокий анализ, чем банальное просчитывание и отбрасывание вариантов, при котором машина не использует подобные суждения. (Такая разница еще более наглядно демонстрируется в сложной восточной игре «Го», где число возможностей на каждом ходу значительно больше, чем в шахматах.) Отношение между сознанием и формированием суждений будет центральным моментом в моих дальнейших рассуждениях, особенно в главе 10.

Подход к понятиям «удовольствия» и «боли» с позиций ИИ

Согласно одному из распространенных убеждений, ИИ может указать нам путь к своего рода пониманию таких категорий восприятия, как счастье, боль, голод. Возьмем, к примеру, черепашку Грэя Уолтера. Когда ее батареи садятся, ее поведение изменяется и она начинает действовать так, чтобы пополнить запас своей энергии. Здесь есть явная аналогия с тем, как человеческое существо — или любое другое животное — стало бы вести себя, ощутив голод. Похоже, мы не слишком сильно погрешим против языка, если скажем, что черепашка Грэя Уолтера была голодной, когда она действовала упомянутым образом. Некое устройство внутри нее, способное «ощущать» уровень заряда в батареях, заставляло ее переключаться в другой режим функционирования, когда заряд опускался ниже некоторой отметки. Нет причин сомневаться в том, что подобный механизм включается и в голодных животных, но с единственной разницей — изменения модели поведения в этом случае более сложны и деликатны. Вместо простого переключения с одного режима на другой здесь происходит смена направленности действий; и эти изменения усиливаются (до определенной степени) по мере того, как нарастает необходимость восстановить запасы энергии.

Исходя из этого, некоторые приверженцы ИИ утверждают, что такие понятия, как боль или счастье, могут быть смоделированы аналогичным образом. Давайте упростим задачу и будем рассматривать линейную шкалу «чувств», простирающуюся от крайней «боли» (отметка: -100) до абсолютного «удовольствия» (отметка: +100). Представим далее, что у нас есть устройство — какая-нибудь машина, предположительно электронная, — которая располагает средствами для регистрации собственного (условного) показателя «боль — удовольствие», который я буду называть «бу-показатель». Устройство это должно иметь определенные модели поведения и входные данные, как внутренние (типа состояния батарей), так и внешние. Идея заключается в том, что все действия машины должны быть подчинены критерию максимизации ее бу-показателя. Факторов, влияющих на его величину, может быть множество. Мы, конечно же, можем сделать одним из них уровень заряда батарей, так, чтобы низкий уровень давал отрицательный вклад, а высокий — положительный; но могут существовать и другие факторы. Возможно, наше устройство несет на себе солнечные батареи, которые дают альтернативный источник энергии, при активации которого аккумуляторы перестают использоваться. Мы можем задать такую программу действий, при которой движение к свету будет немного увеличивать бу-показатель устройства — что оно и будет стремиться делать при отсутствии иных факторов. (Хотя, на самом деле, черепашка Грэя Уолтера, как правило, избегала света!) Ему потребуются какие-нибудь средства для выполнения вычислений, позволяющих оценивать последствия тех или иных действий в терминах величины бу-показателя. В дополнении к этому оно может уметь вводить вероятностные веса, так, чтобы в зависимости от достоверности исходных данных вычисления давали больший или меньший вклад в бу-показатель.