Может ли машина мыслить? - [15]
Случай Е. Келлер – не единственный случай воспитания слепоглухонемых. В Академии педагогических наук РСФСР в качестве научного сотрудника работала О.И. Скороходова, которая в 5 лет потеряла зрение и слух. Она была воспитана в Харьковской клинике для слепоглухонемых детей. Известна книга О.И. Скороходовой «Как я воспринимаю и представляю окружающий мир». М., 1954. – Прим. И.Д.
Обычно процесс обучения в нашем представлении связан с наказаниями и поощрениями. Идея применения какой-либо формы этого принципа обучения может лежать в основе конструирования и программирования некоторых простых «машин-детей». В этом случае машину следует устроить таким образом, чтобы поступление в нее сигнала-«наказания» приводило к резкому уменьшению вероятности повторения тех реакций машины, которые непосредственно предшествовали этому сигналу, в то время как сигнал-«поощрение», наоборот, увеличивал бы вероятность тех реакций, которые ему предшествовали (которые его «вызвали»). Все это не предполагает со стороны машины никаких чувств. Я проделал несколько экспериментов с одной такой «машиной-ребенком» и достиг кое-какого успеха в обучении ее некоторым вещам, но метод обучения был слишком необычен, чтобы эксперимент можно было считать действительно успешным.
Применение поощрений и наказаний в лучшем случае может быть лишь частью процесса обучения. Проще говоря, если у учителя нет других средств общения со своими учениками, то количество информации, которое может получить ученик, не превышает общего числа примененных к нему поощрений и наказаний. Вероятно, к тому времени, когда ребенок выучит наизусть стихотворение «Касабьянка»[21], он будет до крайности измучен, если процесс обучения будет идти по методу игры в «20 вопросов»[22], причем каждое «нет» учителя будет принимать для ученика форму подзатыльника. В силу этого необходимо иметь какие-то другие, «неэмоциональные» каналы связи. Если такие каналы имеются, то, применяя поощрения и наказания, машину можно было бы научить выполнять команды, отдаваемые на каком-либо – например, символическом – языке. Эти команды следует передавать по «неэмоциональным каналам». Применение такого символического языка значительно снизит число требуемых поощрений и наказаний.
О том, какая степень сложности является наиболее пригодной для «машины-ребенка», могут быть различные мнения. Можно стремиться к тому, чтобы «машина-ребенок» была настолько простой, насколько этого возможно добиться, не нарушая общих принципов. Можно идти противоположным путем: «встраивать» сложную систему логического вывода[23]. В последнем случае значительную часть запоминающего устройства заняли бы определения и суждения [propositions]. Суждения по своему характеру должны быть различного рода, например: утверждения о хорошо известных фактах, предположения, математически доказанные теоремы, высказывания авторитетных лиц, выражения, по своей логической форме являющиеся суждениями, но не претендующие на верность. Некоторые из этих суждений могут быть охарактеризованы как «приказания». Машину следует устроить так, чтобы, как только некоторое приказание будет оценено ею как «вполне достоверное» [well-established], автоматически выполнялась соответствующая операция. Чтобы пояснить это, предположим, что учитель говорит машине: «Теперь выполняй домашнее задание», – а машина реагирует на это тем, что ситуация «Учитель говорит машине: „Теперь выполняй домашнее задание“» включается в число вполне достоверных фактов. Другим фактом такого же рода в ней может быть: «Все, что говорит учитель, истинно». Комбинация этих фактов может в заключение вести к тому, что приказание «Теперь выполняй домашнее задание» также будет включено в разряд вполне надежных фактов, а это, в свою очередь, будет значить в силу устройства нашей машины, что последняя действительно начнет выполнять домашнее задание, – что нам и было нужно. Процесс логического вывода, применяемый машиной, вовсе не обязательно должен быть таков, чтобы он удовлетворял требованиям самых строгих логиков. Например, может отсутствовать иерархия типов[24]. Но это отнюдь не означает, что вероятность связанной с этим ошибки, которую может сделать машина, больше вероятности того, что человек может упасть в пропасть, если ее край не будет огорожен. В рассматриваемом случае подходящие приказания (выраженные внутри системы формального вывода, а не составляющие часть ее правил), например, такие, как «Не используйте некоторый класс, если он не является подклассом класса, который ранее упоминался учителем», могут иметь эффект, аналогичный тому, какой имеет предупреждение: «Не подходите слишком близко к краю обрыва».
Приказания, которые может выполнять машина, не имеющая ни рук, ни ног, должны касаться преимущественно интеллектуальных сторон деятельности, как это было в приведенном выше примере (с домашним заданием). Из такого рода приказов наиболее важными будут приказания, определяющие порядок, в котором следует применять правила рассматриваемой логической системы. Ибо на каждой стадии применения логической системы перед нами открывается большое число возможных шагов, которые исключают друг друга и любой из которых мы можем осуществить, следуя правилам рассматриваемой системы. Как производится такой выбор – в этом и выражается различие между глубоким и посредственным умом, но это не имеет отношения к правильности или неправильности рассуждении. Суждения, которые порождают приказания такого рода, могут быть, например, такими: «Если упоминается Сократ, применяй силлогизм модуса
