Игра в имитацию. О шифрах, кодах и искусственном интеллекте

Задающий вопросы. А разве мистер Пиквик не напоминает Вам рождество?

Отвечающий. Некоторым образом, да.

Задающий вопросы. Но рождество – зимний день, и я не думаю, чтобы мистер Пиквик имел что-нибудь против этого сравнения.

Отвечающий. Я не думаю, что Вы говорите все это всерьез. Когда говорят о зимнем дне, имеют в виду обычный зимний день, а не какой-то особенный, вроде рождества.

И так далее. Что бы сказал профессор Джефферсон, если бы машина, пишущая сонеты, могла отвечать примерно так, как это было в приведенном выше отрывке из viva voce? Не знаю, стал ли бы он рассматривать ответы машины лишь как «просто искусственную сигнализацию». Если бы ее ответы были столь же связными и удовлетворительными по содержанию, как в приведенном выше отрывке, я не думаю, чтобы профессор Джефферсон охарактеризовал это как дело, выполнить которое может «достаточно несложное устройство». Эту фразу из его выступления следует, по-видимому, относить к таким случаям, когда в машине имеется, скажем, граммофонная пластинка с записью сонета в чьем-либо исполнении, а также механизм, с помощью которого эту запись можно время от времени включать.

Короче говоря, я считаю, что большинство из тех, кто поддерживает возражение с точки зрения сознания (consciousness), скорее откажутся от своих взглядов, чем признают солипсистскую точку зрения. В таком случае они, по-видимому, охотно примут наш критерий.

Мне не хотелось бы создавать впечатление, будто я считаю, что в сознании нет ничего загадочного. Например, неудача наших попыток локализовать сознание похожа на парадокс. Но я вовсе не думаю, что загадки, связанные с сознанием, непременно должны быть разъяснены прежде, чем мы окажемся в состоянии ответить на вопрос, рассматриваемый в настоящей статье.

Возражения, исходящие из того, что машина не все может выполнить

Обычно эти возражения выражают в такой форме: «Я согласен с тем, что вы можете заставить машины делать все, о чем Вы упоминали, но Вам никогда не удастся заставить их делать А». При этом перечисляют довольно длинный список значений этого X. Я предлагаю читателю выбирать:

«Быть добрым, находчивым, красивым, дружелюбным, быть инициативным, обладать чувством юмора, отличать правильное от неправильного, совершать ошибки, влюбляться, получать удовольствие от клубники со сливками, заставить кого-нибудь полюбить себя, извлекать уроки из своего опыта, правильно употреблять слова, думать о себе, обладать таким же разнообразием в поведении, каким обладает человек, создавать нечто подлинно новое». (Некоторые пункты из этого списка ограничений машинных возможностей будут рассмотрены особо.)

Обычно в подтверждение подобных высказываний не приводят никаких доводов. Я убежден, что эти высказывания основываются главным образом на принципе неполной индукции[13 - Принцип неполной индукции – принцип логики, согласно которому разрешается делать обобщающее заключение о принадлежности некоторого свойства а всем предметам данного класса А на основании того, что установлена принадлежность свойства а лишь некоторым (не всем) предметам класса А, именно тем, которые рассмотрены в ходе индукции. Вывод, основанный на принципе неполной индукции – даже при условии достоверности исходных данных, – не достоверен, а только более или менее вероятен.Выражение «неполная индукция» русского перевода соответствует выражению «scientific induction» (буквально: «научная индукция») английского оригинала. Такой перевод выбран потому, что выражение «научная индукция» употребляется у нас обычно не в том смысле, который имеет в статье Тьюринга выражение «scientific induction» (под «научной индукцией» в нашей литературе обычно понимают сложное рассуждение, основанное на совместном применении неполной индукции и дедукции, которое при определенных условиях – последние, впрочем, не уточняются – может давать достоверное заключение).]. Человек в течение своей жизни видел тысячи машин. Из того, что он видел, он делает ряд общих заключений. Машины безобразны, каждая из них создана для того, чтобы выполнять весьма ограниченные задачи, и если необходимо сделать нечто иное, они бесполезны, вариации их поведения крайне незначительны и т. д. и т. п. Естественно, человек делает вывод, что все это является необходимыми особенностями всех машин в целом. Многие из этих ограничений связаны с очень маленькой емкостью памяти большинства машин. (При этом я предполагаю, что понятие емкости памяти машины несколько обобщено таким образом, что охватывает и машины, отличные от машин с дискретными состояниями. Точное определение не играет здесь никакой роли, так как в настоящем рассмотрении мы не претендуем на математическую строгость.) Несколько лет назад, когда очень немногие знали о цифровых вычислительных машинах, часто приходилось встречаться с недоверчивым отношением к тому, что о них рассказывали, если об их замечательных свойствах говорили, не объясняя, как такие машины устроены. Это, вероятно, происходило из-за того, что слушавшие шаблонно применяли принцип неполной индукции. Разумеется, применение этого принципа происходило в основном бессознательно. Если ребенок, обжегшись один раз, боится огня и выражает страх перед огнем тем, что избегает его, то я бы сказал, что он применяет неполную индукцию (само собой разумеется, поведение ребенка можно описать и по-другому). Я не думаю, чтобы трудовая деятельность и обычаи человечества были особенно удачным материалом для применения неполной индукции. Большую часть пространственно-временного континуума (space-time) необходимо пытливо исследовать, если мы хотим получить надежные результаты. В противном случае мы можем прийти, скажем, к выводу (к которому приходит большинство английских детей), что все говорят по-английски и что глупо изучать французский язык. Однако относительно многого из того, что было названо в числе вещей, недоступных машине, следует сделать особые оговорки. Неспособность машины получать удовольствие от клубники со сливками может показаться читателю пустяком. Весьма возможно даже, что мы могли бы сделать так, чтобы машина получала удовольствие от этого изысканного блюда, но любая попытка в этом направлении была бы идиотизмом. Эта неспособность машины приобретает значение лишь в сочетании с другими труднодоступными для нее вещами, например в сочетании с трудностью установления между нею и человеком такого же отношения дружелюбия, какое бывает между двумя людьми.

Утверждение «Машины не могут совершать ошибок» кажется мне курьезным. Его пытаются парировать: «А разве от этого они хуже?» Отнесемся к этому утверждению не столь враждебно и попытаемся понять, что имеют в виду в действительности. Я думаю, что возражение, содержащееся в утверждении «Машины не могут совершать ошибок», можно пояснить с помощью «игры в имитацию». Требуется, чтобы задающий вопросы отличил машину от человека, просто задавая им ряд арифметических задач; машина должна разоблачить себя вследствие своей высокой точности. Ответ на эту аргументацию очень прост. Можно сделать так, чтобы машина (запрограммированная для участия в игре) не стремилась давать правильные ответы на арифметические задачи. Она может в известной мере специально вводить ошибки в вычисления, для того чтобы сбить с толку задающего вопросы. Что касается ошибок, связанных с механическими неисправностями, то такие ошибки обнаружат себя, по-видимому, тем, что ошибочный результат в этом случае окажется трудно подвести под некоторый общий род типичных арифметических ошибок. Однако даже такая интерпретация данного возражения не является приемлемой. Размеры настоящей статьи не позволяют нам остановиться на этом более подробно. Мне кажется, что это возражение возникает потому, что смешивают ошибки двух видов. Их можно называть «ошибками функционирования» и «ошибками вывода». Ошибки функционирования происходят вследствие некоторых механических или электрических неисправностей, в результате которых машина ведет себя не так, как это было намечено. В философских дискуссиях обычно отвлекаются от возможности ошибок такого рода; поэтому подвергают рассмотрению «абстрактные машины». Эти абстрактные машины – математические фикции, а не реально существующие объекты. По определению, они не могут иметь ошибок функционирования. В этом смысле мы действительно можем сказать, что «машины никогда не могут ошибаться». Ошибки вывода могут возникать лишь тогда, когда сигналу на выходе машины придан определенный смысл. Например, машина может выдавать в печатном виде математические уравнения или какие-нибудь высказывания на русском языке. Если при этом печатается ложное предложение, мы говорим, что машина совершила ошибку вывода. У нас, очевидно, вовсе нет оснований для утверждения, что машина не может совершать ошибок этого рода. Например, она может только и делать, что печатать «0 = 1». В качестве более естественного примера рассмотрим машину, располагающую каким-то методом для того, чтобы делать заключения на основе неполной индукции. Мы должны ожидать, что такой метод в отдельных случаях будет давать ошибочные результаты.

На утверждение о том, что машина не может иметь предметом своей мысли самое себя, можно, конечно, дать ответ лишь в том случае, если бы было возможно показать, что машина вообще имеет какие-либо мысли, выражающие какое-либо предметное содержание. Все же выражение «предметное содержание машинных операций» имеет некоторый смысл, по крайней мере для тех, кто имеет дело с машинными вычислениями. Если, например, машина решает уравнение х

– 40х – 11 = 0, то уравнение можно считать частью предметного содержания операций машины в данный момент. В этом смысле содержанием операций машины, безусловно, может быть она сама. Ее можно использовать при составлении своей собственной программы или для предсказания последствий, вызываемых изменениями в ее устройстве. Наблюдая результаты своего поведения, машина сможет изменять свои собственные программы, с тем чтобы быть более эффективной в достижении некоторой цели. Все это станет возможно в ближайшем будущем; это не утопические мечты.

Возражение, состоящее в том, что машина не отличается разнообразием поведения, является всего лишь способом выражения того обстоятельства, что она не обладает большой емкостью памяти. До самого последнего времени емкость памяти даже в тысячу цифр была очень редкой.

Все возражения, которые мы сейчас разбираем, часто являются просто замаскированной формой возражения с точки зрения сознания. Обычно если утверждают, что машина может выполнить что-нибудь из того, что было перечислено в начале раздела 5, и при этом описывают сущность метода, которым пользуется машина, это не производит большого впечатления. Считают, что, в чем бы ни состоял этот метод, он должен быть весьма элементарным, так как носит механический характер. Сравните сказанное с тем, что говорит Джефферсон.

Возражение леди Лавлейс

Наиболее подробные сведения, которыми мы располагаем об Аналитической машине Бэббеджа, берутся из воспоминаний леди Лавлейс[14 - Леди Лавлейс, Ада Августа (Ada Augusta, the Countess of Lovelace) принадлежала к тем немногим современникам Бэббеджа, которые вполне оценили значение его идей. Она была дочерью английского поэта Байрона (родилась в 1815 г., умерла в 1852 г.). Лавлейс получила хорошее математическое образование, сначала под руководством своей матери, а потом под руководством проф. Августа де Моргана (Augustus de Morgan), одного из создателей математической логики. С Бэббеджем и его машинами она познакомилась еще в юности. В 1840 г. Бэббедж посетил Турин (Италия) и прочел там серию лекций. Идеи Бэббеджа заинтересовали одного из итальянских офицеров – Менабреа, который опубликовал их изложение в Bibliotheque Universelle de Geneve (№ 82, Oktober 1842). Лавлейс перевела на английский язык эту работу и опубликовала ее в Scientific Memoirs (ed. by R. Taylor, v. 3, 1842, p. 691–731), присоединив к ней обширные Примечания переводчика, более чем в два раза превосходившие по объему текст Менабреа. Эти Примечания относились к принципам работы Аналитической машины и ее применению и были высоко оценены Бэббеджем. См.: Faster than Thought. A Symposium on Digital Computing Machines. Ed. by B.V. Bowden. London, 1953, chapter I. В приложении к книге воспроизведены работа Менабреа в переводе Лавлейс (Sketch on the Analitical Engine invented by Charles Babbage, Esq. by L.F. Menabrea, of Turin, Officer of the Military Engineers) и работа самой Лавлейс (Notes by the Translator).]. В них она высказывает такую мысль: «Аналитическая машина не претендует на то, чтобы создавать что-то действительно новое. Машина может выполнить все то, что мы умеем ей предписать» (курсив леди Лавлейс). Это высказывание цитируется Хартри[15 - Hartree D.R. Calculating Instruments and Machines. New York, 1949.], который добавляет: «Отсюда не следует, что невозможно сконструировать электронное устройство, которое “мыслит” или в котором, пользуясь биологическими терминами, можно вырабатывать условные рефлексы, на основе которых становится возможным “обучение”. Увлекательный и будоражащий вопрос, подсказанный некоторыми из последних достижений, состоит в том, осуществимо это принципиально или нет. Однако не видно, чтобы машины, построенные или запроектированные до настоящего времени, обладали этим свойством».

Я полностью согласен с Хартри по этому вопросу. Следует отметить, что он вовсе не утверждает в категорической форме, что машины, о которых идет речь, не обладают этим свойством. Он лишь замечает, что данные, которыми располагала госпожа Лавлейс, не позволяли ей допустить этого. Весьма возможно, что машины, о которых шла речь, в некотором смысле обладали этим свойством. Действительно, пусть некоторая машина с дискретными состояниями обладает рассматриваемым свойством. Аналитическая машина Бэббеджа была универсальной цифровой вычислительной машиной; это значит, что если бы она обладала нужной емкостью памяти и необходимой скоростью работы, то, будь в нее введена соответствующая программа, она могла бы подражать этой машине. По-видимому, этот довод не приходил в голову ни Бэббеджу, ни графине Лавлейс. Во всяком случае, от них нельзя требовать, чтобы они исчерпали все, что можно сказать по этому вопросу.

Весь этот вопрос будет рассмотрен еще раз в разделе, посвященном обучающимся машинам.

Один из вариантов аргумента госпожи Лавлейс – это утверждение, гласящее, что машина «никогда не может создать ничего подлинно нового». На секунду возразим поговоркой, что вообще «ничто не ново под луной». Кто может быть уверенным в том, что выполненная им «оригинальная работа» не была ростком из зерна, посеянного образованием, или просто результатом применения хорошо известных общих принципов? Более удачный вариант этого возражения состоит в утверждении, что машина никогда «не может ничем поразить человека». Это утверждение представляет собой прямой вызов, который, однако, мы можем принять, не уклоняясь. Лично меня машины удивляют очень часто. В основном это происходит потому, что я не могу точно рассчитать, чего можно, а чего нельзя ожидать от них, или (это бывает чаще) потому, что хотя я и провожу необходимые расчеты, однако делаю это в спешке, неряшливо, рискуя ошибиться. Вот я говорю себе: «По-видимому, электрическое напряжение здесь должно быть таким же, как там: во всяком случае, будем исходить из этого предположения». Само собой разумеется, что в таких случаях я часто ошибаюсь, и получающийся результат оказывается для меня неожиданностью, так как к тому времени, когда эксперимент заканчивается, сделанное допущение уже забыто мною. Эти предположения и натяжки я оставляю открытыми до лекции на тему о моих порочных методах работы. Однако я нисколько не сомневаюсь в том, что действительно испытываю удивление перед машинами.

Я не жду, что этот ответ заставит замолчать моего противника. Вероятно, он скажет, что это удивление происходит вследствие некоторого творческого умственного акта с моей стороны и отражает мое недоверие к машине. Но такая аргументация уводит от вопроса о том, может ли машина чем-либо удивить человека, и возвращает снова к возражению с точки зрения сознания. Этот способ аргументации должен, таким образом, считаться исчерпанным, хотя, быть может, стоит все же отметить то обстоятельство, что если нечто поражает нас своей неожиданностью, то удивление, которое мы испытываем, – независимо от того, что является его источником: человек, книга, машина или еще что-нибудь, – требует «творческого умственного акта».

Мнение о том, что машины не могут чем-либо удивить человека, основывается, как я полагаю, на одном заблуждении, которому в особенности подвержены математики и философы. Я имею в виду предположение о том, что коль скоро какой-то факт стал достоянием разума, тотчас же достоянием разума становятся все следствия из этого факта. Во многих случаях это предположение может быть весьма полезно, но слишком часто забывают, что оно ложно. Естественным следствием из него является взгляд, что якобы нет ничего особенного в умении выводить следствия из имеющихся данных, руководствуясь общими принципами.

Возражение, основанное на непрерывности действия нервной системы

Нет сомнения в том, что нервная система не является машиной с дискретными состояниями. Небольшая ошибка в информации относительно силы нервного импульса, действующего на нейрон, может привести к значительному изменению импульса на выходе. Исходя из этого, можно было бы как будто предполагать, что нельзя имитировать поведение нервной системы с помощью машины с дискретными состояниями.

То, что машина с дискретными состояниями должна отличаться от машины непрерывного действия, это, конечно, справедливо. Однако если мы будем придерживаться условий «игры в имитацию», то задающий вопросы не сможет использовать это различие. Данную ситуацию можно сделать яснее, рассмотрев другую, более простую машину непрерывного действия. Для этого особенно хорошо подходит дифференциальный анализатор. (Дифференциальный анализатор – это машина определенного рода, не относящаяся к типу машин с дискретными состояниями, применяемая для вычислений некоторых видов[16 - Дифференциальный анализатор – вычислительная машина, разработанная В. Бушем (Vannevar Bush) и его сотрудниками в Массачусетском технологическом институте в Кембридже (США) в конце 20-х годов и предназначенная для решения широкого класса обыкновенных дифференциальных уравнений. Дифференциальный анализатор – машина непрерывного действия; при решении задач мгновенные значения переменных выражаются положениями вращающихся валов машины (с учетом числа сделанных валом полных оборотов и направления вращения). Первая модель машины была чисто механическим устройством. В дальнейшем дифференциальный анализатор был усовершенствован его автором и превратился в электромеханическую машину. См.: Буш В. и Колдвелл С. Новый дифференциальный анализатор // Успехи математических наук. Т. 1. Вып. 5–6 (15–16) (новая серия). М.; Л., 1946. С. 113–171; Hartree D.R. Calculating Instruments and Machines, Cambridge, 1950, chapters 2 and 3. В настоящее время разнообразные, главным образом электронные, машины непрерывного действия (они называются иногда также аналоговыми) получили широкое распространение. (Подробнее о машинах этого класса см.: Кобринский Н.Е. Математические машины непрерывного действия. М.: Гостехиздат, 1954.)]. Некоторые из дифференциальных анализаторов выдают ответы в напечатанном виде и поэтому пригодны для игры в имитацию. Цифровая вычислительная машина не может предсказать, какие в точности ответы даст дифференциальный анализатор, решая некоторую задачу, но зато она может сама находить ответы правильного характера на ту же задачу. Например, если требуется найти значение числа ?(в действительности приблизительно равное 3,1416), то цифровая вычислительная машина могла бы осуществлять случайный выбор его значения из множества чисел 3,12; 3,13; 3,14; 3,15; 3,16, имеющих соответственно такие (например) вероятности выбора: 0,05; 0,15; 055; 0,18; 0,06. При этих условиях задающему вопросы будет очень трудно отличить дифференциальный анализатор от цифровой вычислительной машины.

Возражение с точки зрения неформальности поведения человека

Невозможно выработать правила, предписывающие, что именно должен делать человек во всех случаях, при всех возможных обстоятельствах. Например, пусть имеется правило, согласно которому человеку следует остановиться, если включен красный свет светофора, и продолжать движение, если свет зеленый; но как быть, если по ошибке оба световых сигнала появятся одновременно? По-видимому, безопаснее всего остановиться. Однако это решение в дальнейшем может быть источником каких-либо новых затруднений. Рассуждая так, мы приходим к заключению, что любая попытка сформулировать правила действия, предусматривающие любой возможный случай, обречена на провал, даже если ограничиться областью транспортной сигнализации. Со всем этим я согласен.

Основываясь на сказанном, доказывают, что мы не можем быть машинами. Я попытаюсь воспроизвести это доказательство, хотя боюсь, что вряд ли сумею сделать это хорошо. Выглядит оно приблизительно так: «Если бы каждый человек обладал определенной совокупностью правил действия, следуя которым, он живет, он был бы не чем иным, как машиной. Однако таких правил не существует. Следовательно, человек не может быть машиной». В этом рассуждении бросается в глаза ошибка, связанная с нераспределенностью термина. Я не думаю, чтобы когда-нибудь это возражение излагали именно в такой форме, однако я убежден, что рассуждение этого рода все же находит применение. Однако оно основано на смешении терминов «правила действия» (rules of conduct) и «законы поведения» (laws of behaviour), что затемняет вопрос. Под «правилами действия» я понимаю такие предписания, как «остановитесь, если увидите красный свет»; такие предписания могут определять наши действия и осознаваться нами. Под «законами поведения» я понимаю управляющие человеком естественные законы, например «если человека ущипнуть, он вскрикнет». Если в приведенном выше рассуждении вместо «правил действия, которыми человек руководствуется в своей жизни» подставить «законы поведения, управляющие жизнью человека», то ошибка, связанная с нераспределенностью термина, оказывается вполне устранимой[17 - В этом абзаце автор разбирает логическую ошибку в рассуждениях своих оппонентов, привлекая понятие о распределенности терминов категорического силлогизма. Категорический силлогизм можно описать как рассуждение, в котором из данного в посылках отношения по объему двух каких-либо терминов (понятий) к третьему следует их отношение друг к другу. Примером силлогизма может быть следующий вывод: (а) все млекопитающие являются позвоночными; (б) все копытные животные являются млекопитающими; (в) значит, все копытные животные являются позвоночными. Здесь из отношения между понятиями млекопитающие и позвоночные (посылка (а)) и между понятиями копытные животные и млекопитающие (посылка (б)) выводится отношение между понятиями копытные животные и позвоночные, составляющее содержание заключения (в). Если в этом выводе заменить указанные понятия переменными A, В, С, мы выявим форму этого умозаключения: «Все А суть В; все С суть A; следовательно, все С суть В», или в виде единого выражения в условной форме: «Если все A суть В и все С суть A, то все С суть В». Обратная замена переменных любыми понятиями всегда порождает логически правильное рассуждение, т. е. такое, в котором – при условии истинности посылок – всегда получается верное заключение, например: «Все люди смертны, Сократ – человек, следовательно, Сократ смертен» (пример силлогизма, издавна приводящийся в руководствах по формальной логике).Формы – так называемые модусы – категорического силлогизма могут быть различными. Вышеприведенные силлогизмы являются силлогизмами модуса Barbara (латинские названия модусов были придуманы в Средние века). Модусы различаются различным расположением терминов и характером входящих в них предложений: в них могут фигурировать не только утвердительные и всеобщие суждения (как в Barbara), но и отрицательные и частные суждения («некоторые животные приспособились к холодному климату» и пр.).Следование заключения из посылок категорического силлогизма происходит по правилам и аксиомам, которые могут быть сформулированы различным образом. Обычно в числе правил фигурируют некоторые, относящиеся к так называемой распределенности терминов. Термин называется распределенным в данном суждении (в которое он входит либо как логическое подлежащее, либо как логическое сказуемое), если суждение служит для выражения информации, относящейся к каждому предмету класса, который имеется в виду в данном термине. Например, в предложении «все млекопитающие позвоночные» термин подлежащего (млекопитающие) распределен (так как суждение выражает информацию о том, что каждое млекопитающее есть позвоночное животное), а термин сказуемого (позвоночные) не распределен (так как в суждении не выражена информация о том, что каждое позвоночное есть млекопитающее). К числу правил, относящихся к распределенности терминов, принадлежит следующее: термин, не распределенный в посылке, не может быть распределен и в заключении. Смысл этого правила состоит в том, что если в посылке нет информации о каждом члене класса, который имеется в виду в данном термине, она не может появиться и в заключении. Нарушение этого правила будет, конечно, логической ошибкой.Ошибочное рассуждение, которое рассматривается в тексте, таково: «Если бы все действия человека определялись некоторой совокупностью правил, то он был бы машиной. Но у человека нет такой совокупности правил. Значит, человек не есть машина».Это рассуждение логически неправильно, так как из отрицания основания условного суждения не следует отрицание его заключения. Представленное в виде категорического силлогизма, оно выглядит так: (1) Все то, чьи действия полностью определены некоторой совокупностью правил, есть машина. (2) Люди не действуют согласно некоторой совокупности правил, полностью определяющей их поведение. (3) Следовательно, люди не машины. Это рассуждение содержит логическую ошибку, так как в посылке (1) термин «машина» не распределен, в то время как в заключении он является распределенным (поскольку в нем выражена информация, относящаяся к каждой машине, именно что она не есть человек). Если в приведенном выше рассуждении вместо «правил действия» подставить «законы поведения» (в смысле, разъясненном в тексте), то логическая ошибка легко устраняется за счет замены посылки (1) обратным ей суждением: «Все машины отличаются тем, что их поведение полностью определено некоторыми законами» (в истинности которого, говорит Тьюринг, мы убеждены), в котором термин «машины» распределен (так как речь идет обо всех машинах). Но тут оказывается, что – в отличие от случая, когда речь шла о «правилах действия», – истинность второй посылки вызывает сомнения; по мнению Тьюринга, мы не имеем возможности убедиться в ее достоверности.]. Ибо мы убеждены не только в том, что быть управляемым законами поведения – значит, быть некоторым родом машины (не обязательно машиной с дискретными состояниями), но что и, наоборот, быть такой машиной означает быть управляемым законами поведения[18 - Напомним, что под «машиной» Тьюринг имеет в виду значительно более общее понятие, чем понятие машины, которую можно действительно построить. Критические замечания по поводу излагаемых здесь взглядов Тьюринга см. в предисловии к русскому переводу.]. Однако в отсутствии законов поведения, которые в своей совокупности полностью определяли бы нашу жизнь, нельзя убедиться столь же легко, как в отсутствии законченного списка правил действия. Единственно известный нам способ отыскания таких законов есть научное наблюдение, и, конечно, мы никогда и ни при каких обстоятельствах не можем сказать: «Мы уже достаточно исследовали. Законов, которые полностью бы определяли нашу жизнь и поведение, не существует».

Мы можем с большей убедительностью показать, что любое утверждение такого рода является неоправданным. Действительно, допустим, что мы были бы в состоянии отыскать такие законы (если они существуют). Тогда, если нам будет дана некоторая машина с дискретными состояниями, становится возможным получить посредством наблюдения над ней достаточно данных, чтобы предсказать ее поведение в будущем, причем сделать это можно будет в приемлемый срок, скажем в 1000 лет. Но, по-видимому, дело обстоит не так. Я вводил в Манчестерскую вычислительную машину небольшую программу, занимающую 1000 ячеек памяти, используя которую, машина в ответ на введенное в нее 16-значное число выдает в течение двух секунд другое 16-значное число. Попытайтесь-ка извлечь из этих ответов такую информацию о программе машины, которая была бы достаточна для предсказания ее ответа на любое, еще не испробованное число. Держу пари, что вам это не удастся.

Возражение с точки зрения сверхчувственного восприятия

Я предполагаю, что читателю знакомо понятие о сверхчувственном восприятии и его четырех разновидностях, именно о телепатии, ясновидении, способности к прорицанию и психокинезисе[19 - Телепатия, ясновидение, способность к прорицанию и психокинезис. В словаре английского языка Н. Вебстера смысл этих терминов разъясняется следующим образом. Телепатия (от греч. tele – вдаль, далеко и pathos – чувство, страдание) – «связь одного ума с другим, осуществляющаяся без участия органов чувств; передача мыслей на расстоянии» (Webster. New International Dictionary of English Language, Second Edition, Unabridged, 1958, p. 2594). Ясновидение (англ. clair-voyance) – «явление или способность различения объектов, которые не воспринимаются чувствами, но считаются имеющими объективную реальность». Пророчество (англ. precognition) – «способность предвидеть события; предугадывание будущего» (там же, стр. 1944). Психокинезис (от греч. psyche – душа и kinesis – движение) – «вызывание физического движения с помощью психических средств».]. Эти поразительные явления, по-видимому, опровергают все наши обычные научные представления. Как бы нам хотелось доказать их несостоятельность! К несчастью, статистические данные, по крайней мере в случае телепатии, на их стороне. Очень трудно перестроить наши представления так, чтобы охватить и эти новые факты, ибо тот, кто верит в сверхчувственное восприятие, по-видимому, не так уже далек от веры в чертей и духов. Ведь взгляд, что жизнь и деятельность человека подчиняются только естественным законам (laws of physics) – как тем, которые уже известны нам, так и тем, которые еще не открыты, но которые предполагаются в некотором смысле аналогичными уже открытым, – напрашивается прежде всего[20 - Представления о сверхчувственном восприятии издавна служили средством пропаганды суеверий и мистики. При этом для подкрепления этих представлений использовались как вымышленные, мнимые факты (иллюзии, самообман или сознательное введение в заблуждение), так и некоторые явления, имевшие под собой основание, но не получившие научного объяснения на данной ступени развития человеческих знаний. Долгое время к явлениям последнего рода относились, например, факты, связанные с гипнозом или повышенной кожной и мышечно-суставной чувствительностью, свойственной некоторым людям (к чему, по-видимому, сводятся многие «психологические опыты» по «передаче мыслей на расстоянии»). Развитие науки принесло естественно-научное, материалистическое объяснение этих явлений. Так, например, можно считать установленным, что словесные раздражители – в том числе и внутренняя речь – вызывают изменения в потоке нервных импульсов, идущих к мышцам, что ведет к сокращению отдельных групп мышечных волокон даже в тех случаях, когда соответствующее движение не реализуется. Люди, обладающие повышенной кожной и мышечно-суставной чувствительностью, могут воспринимать даже незначительные мышечные сокращения у других людей и на этом основании получать некоторую информацию о содержании внутренней речи – т. е. о мыслях – другого человека. Что касается тех фактов, на которые и сейчас ссылаются сторонники сверхчувственного восприятия, особенно телепатии, то непроверенность их – на фоне известных случаев внушения и самовнушения и вообще некорректности опытов – в значительной мере признают даже сами сторонники этих явлений.Обсуждение вопросов, относящихся к так называемому мысленному внушению (телепатии), – вместе с рассмотрением некоторых научных гипотез, выдвинутых для их объяснения, – читатель может найти в книге: Васильев Л.Л. Таинственные явления человеческой психики. М.: Госполитиздат, 1959, а также в брошюре: Гуляев П.И. Мозг и электронная машина. Л., 1960. Нет сомнения, что какие бы факты, относящиеся к способам передачи информации – быть может, связанные с опытами по телепатии, получившими в настоящее время известное распространение, – не были в дальнейшем установлены наукой, они неизбежно получат естественно-научное объяснение. Вся история науки свидетельствует о материальности мира и закономерном характере его развития, несовместимом ни с какими формами суеверий и мистики.].

Возражение с точки зрения сверхчувственного восприятия, по моему мнению, является достаточно серьезным. На него можно было бы возразить, сказав, что многие научные теории, несмотря на весь шум вокруг сверхчувственного восприятия, остаются применимыми на практике, так что в действительности можно прекрасно обойтись и без него, попросту забыв о его существовании. Это, пожалуй, слабое утешение; есть опасение, что мышление относится как раз к одному из тех явлений, к которым сверхчувственное восприятие имеет, быть может, непосредственное отношение.

Не в столь общей форме возражение, основанное на сверхчувственном восприятии, может быть выражено так: «Будем играть в имитацию, используя в качестве отвечающих на вопросы человека, способного воспринимать телепатические воздействия, и цифровую вычислительную машину. Задающий вопросы может сформулировать, например, такой вопрос: “Какой масти карта в моей правой руке?” Человек с помощью телепатии или ясновидения дает правильные ответы в 130 случаях из 400. Ответы же машины могут только случайно оказаться правильными, и она сможет угадать масть, скажем, лишь в 104 случаях. Это позволит задающему вопросы отличить человека от машины».

Здесь открывается интересная возможность. Допустим, что в нашей цифровой вычислительной машине имеется устройство случайной выдачи чисел. Тогда весьма естественно использовать его для получения ответов на вопросы. Но тогда это устройство случайной выдачи чисел будет находиться под влиянием психокинетических способностей задающего вопросы. Возможно, что психокинезис приведет к тому, что машина будет давать правильные ответы гораздо чаще, чем этого следует ожидать, исходя из вероятностных расчетов, так что задающий вопросы может оказаться не в состоянии сделать правильное заключение относительно того, кто из участников человек, а кто машина. С другой стороны, он может, вообще не задавая никаких вопросов, узнать это с помощью ясновидения: если в дело вмешивается сверхчувственное восприятие, возможно еще и не такое.

Если считать, что телепатия возможна, необходимо ввести ограничения в наш критерий. Можно, например, требовать, чтобы ситуация была аналогична той, которая возникает, когда задающий вопросы обращается к самому себе, а один из участников игры подслушивает его через стенку. Чтобы удовлетворить всем требованиям нашей игры, отвечающих на вопросы следовало бы поместить в комнату, «защищенную от телепатии».

VII. Обучающиеся машины

Читатель, вероятно, уже почувствовал, что у меня нет особенно убедительных аргументов позитивного характера в пользу своей собственной точки зрения. Если бы у меня были такие аргументы, я не стал бы так мучиться, разбирая ошибки, содержащиеся во мнениях, противоположных моему собственному. Сейчас я изложу те доводы, которыми я располагаю.

Вернемся на секунду к возражению графини Лавлейс, согласно которому машина может выполнять лишь то, что мы ей приказываем. Можно сказать, что человек «вставляет» в машину ту или иную идею, и машина, прореагировав на нее некоторым образом, возвращается затем к состоянию покоя, подобно фортепианной струне, по которой ударил молоточек. Другое сравнение: атомный реактор, размеры которого не превышают критических. Идея, вводимая человеком в машину, соответствует здесь нейтрону, влетающему в реактор извне. Каждый такой нейтрон вызывает некоторое возмущение, которое в конце концов замирает. Но если величина реактора превосходит критические размеры, то весьма вероятно, что возмущение, вызванное влетевшим нейтроном, будет нарастать и приведет в конце концов к разрушению реактора. Имеют ли место аналогичные явления в случае человеческого разума, и существует ли нечто подобное в случае машин? В первом случае, кажется, следует дать утвердительный ответ. Большинство умов, по-видимому, являются «подкритическими», т. е. соответствуют, если пользоваться проведенным выше сравнением, подкритическим размерам атомного реактора. Идея, ставшая достоянием такого ума, в среднем порождает менее одной идеи в ответ. Несравненно меньшую часть умов составляют умы надкритические. Идея, ставшая достоянием такого ума, может породить целую «теорию», состоящую из вторичных, третичных и еще более отдаленных идей. Ум (mind) животных, по-видимому, явным образом подкритичен. Развивая нашу аналогию, мы ставим вопрос: «Можно ли сделать машину надкритической?»

Для уяснения поставленного вопроса имеет смысл прибегнуть еще к одной аналогии, именно уподобить человеческий разум луковице. Рассматривая функции ума или мозга, мы обнаруживаем определенные операции, которые возможно полностью объяснить в терминах чисто механического процесса. Можно сказать, что они не соответствуют подлинному разуму: это своего рода «кожица», которую следует удалить, для того чтобы обнаружить настоящий разум. Однако, рассматривая оставшуюся часть, мы снова найдем «кожицу», которую следует удалить, и т. д. Возникает вопрос: если мы будем продолжать этот процесс, удастся ли нам прийти когда-нибудь к «настоящему» разуму или же, в конце концов, мы снимем кожицу, под которой ничего не останется? В последнем случае мы считаем, что разум имеет механический характер. (Правда, он не может быть машиной с дискретными состояниями. Этот вопрос мы уже рассматривали.)

Два последних абзаца вовсе не претендуют на роль убедительных доказательств. Их скорее следовало бы считать аргументами риторического характера.

Единственно убедительное доказательство, которое могло бы подтвердить правильность нашей точки зрения, приведено в начале раздела VI и состоит в том, чтобы подождать до конца нашего столетия и провести описанный эксперимент. А что же можно сказать в настоящее время? И что можно было бы предпринять уже сейчас, если исходить из предположения, что эксперимент окажется успешным?

Как я уже объяснял, проблема заключается главным образом в программировании. Прогресс в инженерном деле также необходим, однако маловероятно, чтобы затруднение возникло с этой стороны. Оценки емкости памяти человеческого мозга колеблются от 1010 до 1015 двоичных единиц. Я склоняюсь к нижней границе и убежден, что лишь очень небольшая доля емкости памяти человека используется в высших типах мышления, причем из того, что используется, большая часть служит сохранению зрительных восприятий. Для меня было бы неожиданностью, если бы оказалось, что для игры в имитацию на удовлетворительном уровне требуется емкость памяти, превышающая 109, во всяком случае, если бы игра велась против слепого человека. (Заметьте: емкость Британской энциклопедии, 11-е изд., составляет 2*109.) Емкость памяти, равная 107, практически представляется вполне осуществимой, даже при современном состоянии техники. Вероятно, нет необходимости вообще далее увеличивать скорость машинных операций. Те части современных машин, которые можно рассматривать как аналоги[21 - Говоря о том, что нет необходимости в дальнейшем увеличении скорости машинных операций, автор, по-видимому, имеет в виду главным образом требования, возникающие при игре в имитацию. Во всяком случае, при математических применениях быстродействующих вычислительных машин, обусловленных развитием современной науки и техники, требования к быстроте их работы непрерывно возрастают. Если лучшие из ныне эксплуатируемых автоматических цифровых вычислительных машин работают со скоростью порядка десятков тысяч операций (сложений и умножений) в секунду, то ряд машин, которые осваиваются в настоящее время, имеют скорость работы уже порядка сотен тысяч операций в секунду. Что касается проектируемых типов машин, то для них выдвигается требование доведения скорости вычислений до миллионов операций в секунду.] нервных клеток, работают примерно в тысячу раз быстрее последних. Это создает «запас надежности», могущий компенсировать потери в быстроте, возникающие во многих случаях. Перед нами стоит задача составить машинную программу для игры в имитацию. В настоящее время скорость моей работы как программиста составляет примерно тысячу знаков в день; если исходить из такой скорости программирования, то получится, что шестьдесят работников могли бы полностью закончить работу, о которой идет речь, если бы они работали непрерывно в течение пятидесяти лет, при условии, конечно, что ничего не пойдет в корзину для бумаг. Желателен, по-видимому, какой-нибудь более производительный метод[22 - Вместе с развитием автоматических быстродействующих цифровых вычислительных машин начали разрабатываться и методы, облегчающие программирование задач для решения на этих машинах. Одним из наиболее распространенных методов, ускоряющих ручное программирование, явился метод стандартных подпрограмм. Суть метода состоит в том, что составляется коллекция («библиотека») программ для часто встречающихся участков вычислительных процедур (типовые, или стандартные, подпрограммы); при подготовке задач к решению на быстродействующих цифровых вычислительных машинах типовые подпрограммы в различных сочетаниях включаются в составляемую программу. А. Тьюринг в период своей работы в Манчестерском университете принимал активное участие в разработке метода библиотечных подпрограмм в применении к машине Ф. Вильямса и Т. Килберна.Впоследствии наряду с методами, облегчающими ручное программирование, начали развиваться методы автоматизации программирования. Автоматизация программирования заключается в передаче некоторых этапов подготовки программ для решения задач на быстродействующих цифровых вычислительных машинах самим этим машинам. Главным в автоматическом, или машинном, программировании является использование так называемой программирующей программы. Машина, в которую введена программирующая программа, получив сравнительно небольшую по объему исходную информацию о данной задаче и методе ее решения, автоматически составляет программу решения задачи. Начиная с 1954–1955 гг. в Советском Союзе построен и используется ряд программирующих программ. Автоматизация программирования значительно облегчает труд по подготовке машинного решения задач и сокращает время программирования.Несомненно, что программирование машин для игры в имитацию – разумеется, при условии что оно сопровождается необходимыми уточнениями в постановке задачи, – является чрезвычайно сложной проблемой, возможность практического решения которой, по-видимому, существенно зависит от дальнейшего развития автоматического программирования, в области которого в настоящее время ведутся исследования по различным направлениям. Об автоматизации программирования см., например: Китов А.И. и Криницкий Н.А. Электронные цифровые машины и программирование. М.: Физматгиз, 1959. Гл. X.].

Пытаясь имитировать ум (mind) взрослого человека, мы вынуждены много размышлять о том процессе, в результате которого человеческий интеллект достиг своего нынешнего состояния. Мы можем выделить три компоненты:

1) первоначальное состояние ума, скажем, в момент рождения;

2) воспитание, объектом которого он был;

3) другого рода опыт, воздействовавший на ум, – опыт, который нельзя назвать воспитанием.

Почему бы нам, вместо того чтобы пытаться создать программу, имитирующую ум взрослого, не попытаться создать программу, которая бы имитировала ум ребенка? Ведь если ум ребенка получает соответствующее воспитание, он становится умом взрослого человека. Как можно предположить, мозг ребенка в некотором отношении подобен блокноту, который мы покупаем в киоске: совсем небольшой механизм и очень много чистой бумаги. Наш расчет состоит в том, что механизм в мозгу ребенка настолько несложен, что устройство, ему подобное, может быть легко спрограммировано. В качестве первого приближения можно предположить, что количество труда, необходимое для воспитания такой машины, почти совпадает с тем, которое необходимо для воспитания ребенка.