Последнее изобретение человечества - [16]

Этим занимается новая область науки — вычислительная нейробиология. Один из мировых лидеров в этой области — доктор Ричард Грейнджер, директор Лаборатории инженерии мозга Дартмутского университета — создал алгоритмы, работа которых имитирует работу нейронных контуров человеческого мозга. Он даже запатентовал чрезвычайно производительный компьютерный процессор, построенный на принципах работы этих контуров. Когда такой процессор доберется до рынка, мы станем свидетелями гигантского скачка в машинном распознавании объектов, поскольку компьютеры будут это делать в точности так, как наш мозг.

Конечно, остается множество других контуров мозга, которые нужно будет исследовать и скопировать. Но стоит нам создать алгоритмы для всех процессов мозга — и наши поздравления! Вот и готовый мозг! Или нет? Может, и нет. Возможно, в результате получится лишь машинный эмулятор мозга. Надо сказать, в отношении ИИ это серьезнейший вопрос. К примеру, думает ли шахматная программа?

Когда компания IBM бралась за разработку Deep Blue, обыгрывающего лучших шахматистов мира, его не программировали играть в шахматы, как чемпион мира Гарри Каспаров, только еще лучше. Авторы программы просто не знали, как это сделать. Виртуозная игра Каспарова опиралась на его громадный опыт, на множество сыгранных им партий и еще большее количество изученных. Он собрал в своей голове огромную библиотеку дебютов, атак, маневров, блокад, ловушек, гамбитов и эндшпилей — настоящую энциклопедию стратегии и тактики. Он узнает позиции, видит закономерности, помнит и думает. Обычно Каспаров думает на три-пять ходов вперед, но это число может доходить до четырнадцати. Ни один современный компьютер на это не способен.

Поэтому IBM запрограммировала компьютер на анализ 200 млн позиций в секунду.

Deep Blue начинает с того, что делает гипотетический ход и оценивает все возможные ответные ходы Каспарова. На каждый такой ход он предлагает собственный гипотетический ответ и вновь оценивает все возможные ответные ходы Каспарова. Такое моделирование глубиной в два уровня называют двухслойным поиском — иногда Deep Blue доходит до шестого слоя. Это означает, что на каждый гипотетический ход рассматривается по шесть следующих «ходов» каждой стороны.

Затем компьютер возвращается к нетронутой доске и начинает оценивать другой гипотетический ход. Этот процесс повторяется много раз, для всех возможных ходов, и каждый из них оценивается в баллах в зависимости от того, берет ли этот ход фигуру, и насколько ценную, улучшает ли он в целом позицию игрока и насколько. В конце концов ход с максимальным рейтингом будет сделан.

Так думает ли Deep Blue?

Возможно. Но вряд ли кто-то будет спорить с тем, что думает он не так, как человек. И мало кто из специалистов сомневается в том, что с ИИ будет та же история. Каждый исследователь, занятый разработкой ИИ человеческого уровня, применяет собственный подход. Некоторые идут по чисто биологическому пути, пытаясь в точности имитировать мозг. Другие также опираются на биологию и принимают мозг за образец, но больше полагаются на безотказный инструментарий ИИ: способы доказательства теорем, поисковые алгоритмы и алгоритмы обучения, автоматизированную логику и т. п.

Мы рассмотрим некоторые из этих инструментов и увидим, что человеческий мозг использует многие из тех же самых вычислительных методов, что и компьютеры. Но смысл в том, что мы не можем сказать заранее, будут ли компьютеры думать в нашем понимании и обретут ли они когда-нибудь что-нибудь вроде намерений (интенций) или сознания. Таким образом, говорят некоторые ученые, искусственный интеллект, эквивалентный человеческому интеллекту, невозможен.

Философ Джон Сёрль предложил для доказательства этого утверждения мысленный эксперимент, получивший название «китайской комнаты».

Представьте, что человека, совершенно не говорящего и не понимающего по-китайски, заперли в комнате, полной коробок с карточками, на которых изображены китайские иероглифы (своеобразная база данных), и книгой инструкций на его родном языке о том, что нужно делать с этими иероглифами (программа). Представьте также, что люди вне комнаты передают этому человеку другие карточки с китайскими иероглифами, которые на самом деле (он этого не знает) представляют собой вопросы на китайском языке (входной сигнал). И представьте еще, что, следуя инструкциям (программе), человек в комнате может передавать обратно карточки с китайскими иероглифами, представляющие собой верные ответы на эти вопросы (выходной сигнал).

Человек в комнате корректно отвечает на вопросы, так что люди снаружи считают, что он может общаться на китайском. Тем не менее на самом деле он не понимает по-китайски ни слова. Подобно этому человеку, заключает Сёрль, компьютер никогда не научится по-настоящему думать и понимать. В лучшем случае обратное проектирование мозга позволит как следует отладить мимику. ИИ-системы дадут тот же механический результат.

Сёрль не одинок во мнении о том, что компьютеры никогда не научатся думать и не обретут сознания. Но у него много критиков с самыми разными претензиями. Некоторые недоброжелатели приписывают ему компьютерофобию. Если рассматривать в целом, то все в китайской комнате, включая человека, складывается в систему, которая очень убедительно «понимает» китайский язык. С такой позиции аргументы Сёрля замыкаются: ни одна из частей комнаты (компьютера) не понимает по-китайски, следовательно, и сам компьютер не может понимать по-китайски.