Глава 5. ДУМАЮЩИЕ МАШИНЫ

Машинный интеллект

Цель Тьюринга

Проектирующие машины

Гонка искусственного интеллекта

Достаточно ли мы умные?

Ускорение гонки технологий

КОМПЬЮТЕРЫ появились из глубин лабораторий, чтобы помочь писать, считать и играть дома и в офисе. Эти машины выполняют простые, повторяющиеся задачи, но машины, которые пока еще в лабораториях, делают намного больше. Исследователи искусственного интеллекта говорят, что компьютеры могут быть умными и с этим не соглашается всё меньшее и меньшее количество людей. Чтобы понять наше будущее, мы должны понять, также ли невозможен искусственный интеллект, как полёт на Луну.

Думающие машины не обязаны походить на людей по форме, назначению, или умственным умениям. Действительно, некоторые системы искусственного интеллекта покажут немного черт умного дипломированного специалиста-гуманитария, но зато будут служить только как мощные машины для проектирования. Тем не менее понимание как человеческий разум эволюционировал из бессознательной материи прольёт свет на то, как можно заставить машины думать. Разум, подобно другим формам порядка, эволюционировал путём вариации и отбора.

Разум действует. Не нужно изучить скиннеровский бихевиоризм, чтобы понять важность поведения, включая внутреннее поведение, называемое мышлением. РНК, копирующееся в испытательных пробирках, показывает, как идея цели может применяться (как своего рода стенография) к молекулам, совершенно не имеющим разума. У них нет нервов и мускулов, но они развились, чтобы "вести себя" так, как это способствует их воспроизводству. Вариация и селекция сформировали простое поведение каждой молекулы, которое остается постоянным на протяжении всей её "жизни".

Отдельные молекулы РНК не приспосабливаются, но бактерии это делают. Конкуренция выделили бактерии, которые приспосабливаются к изменениям например, подстраивая свой набор пищеварительных ферментов под имеющуюся в наличии пищу. Однако сами эти механизмы адаптации постоянны: молекулы пищи переключают генетические переключатели также как холодный воздух переключает термостат.

Некоторые бактерии также используют примитивную форму управления поведением по методу проб и ошибок. Бактерии этого вида имеют тенденцию плавать по прямым линиям, и имеют ровно столько «памяти», чтобы знать, улучшаются ли окружающие условия или ухудшаются по направлению их движения. Если они ощущают, что условия улучшаются, они продолжают двигаться вперёд. Если они чувствуют, что условия становятся хуже, они останавливаются, переворачиваются и направляются в случайном, обычно ином, направлении. Они исследуют направления, и отдают предпочтение хорошим, отвергая плохие. И поскольку это заставляет их мигрировать в направлении больших концентраций молекул пищи, они выжили.

У плоских червей нет мозга, однако они показывают способность к настоящему обучению. Они могут учиться выбрать правильную дорожку в простом T-образном лабиринте. Они пробуют повернуть налево и направо, и постепенно выбирают поведение или формируют привычку, которая даёт лучший результат. Однако это выбор поведения по его последствиям, что психологи-бихевиористы называют "законом последствий". Эволюционирующие гены вида червя произвели отдельных червей с эволюционирующим поведением.

Однако черви, обученные ползать по лабиринту (даже голуби Скиннера, обученные клевать, когда загорается зеленый свет) не выявляют никакого признака рефлексивной мысли, которую мы ассоциируем с понятием разум. Организмы, приспосабливающиеся только через простой закон последствий, учатся только методом проб и ошибок, варьируя и выбирая действительное поведение – они не думают вперёд и не принимают решений. Однако естественный отбор часто поощрял организмы, которые могли думать, а мышление не содержит волшебства. Как отмечает Даниель Деннетт из Туфтского университета, гены в результате эволюции могут обеспечивать мозг животных внутренними моделями того, как устроен мир (нечто подобное моделям в автоматизированных системах проектирования). Эти животные могут «воображать» различные действия и последствия, избегая действий, которые «выглядят» опасными и выполняя действия, которые «выглядят» безопасными и выгодными. Испытывая идеи относительно этих внутренних моделей, они могут избегать усилий и риска проверки различных действий во внешнем мире.

Деннетт далее указывает, что закон последствий может изменять сами модели. Также как гены могут обеспечивать эволюционирующее поведение, также они могут предусматривать эволюционирующие умственные модели. Гибкие организмы могут изменить свои модели и уделять больше внимания версиям, которые показали, что они служат лучшим руководством к действию. Все мы знаем, что значит пробовать разные вещи, и выяснять, какие из них работают. Модели не обязательно должны быть инстинктивными; они могут развиваться в течение одной жизни.

Бессловесные животные, однако, редко передают своё новое понимание. Оно исчезает с мозгом, который вначале их произвел, потому что накопленные умственные модели не отпечатываются в гены. Однако даже безмолвные животные могут подражать друг другу, порождая мимы и культуры. Самка обезьяны в Японии изобрела способ использовать воду для отделения зёрен от песка; другие быстро научились делать то же самое. В человеческих культурах, с их языком и картинками, ценные новые модели того, как работает мир, могут переживать своих создателей и распространяться по всему миру.

Ещё на более высоком уровне, разум (а «разум» теперь уже подходящее слово) может содержать эволюционирующие стандарты для оценки, являются ли части модели – идеи, входящие в мировоззрение, достаточно надежными, чтобы направлять действие. Разум таким образом выбирает собственное содержание, включая правила отбора. Правила суждений, которые отфильтровывают содержание науки, развились именно таким образом.

Как эволюционируют поведение, модели, и стандарты для знания, также могут эволюционировать и цели. То, что приносит хорошее, как оно оценивается по каким-то более базовым стандартам, в конечном счете начинает казаться хорошим; тогда оно становится целью само по себе. Честность окупается, и поэтому становится ценным принципом поведения. По мере того как мысли и умственные модели направляют действие и дальнейшие мысли, мы приобретаем как цели сами по себе чёткость мышления и точность умственных моделей. Растёт любопытство и с ним любовь к знаниям сама по себе. Эволюция целей таким образом продвигает и науку, и этику. Как писал Чарльз Дарвин: "наивысшая возможная стадия в моральной культуре – это когда мы поймём, что мы должны контролировать свои мысли." Мы также достигаем этого путём вариации и селекции, сосредотачиваясь на ценных мыслях и позволяя остальным уходить из поля внимания.

Марвин Мински, лаборатория искусственного интеллекта Массачусетского технологического института, рассматривает разум как своего рода общество, развивающуюся систему сообщающихся, сотрудничающих и конкурирующих агентов, каждый из которых состоит из ещё более простых агентов. Он описывает размышление и действие в терминах деятельности этих агентов. Некоторые из них могут делать не многим более чем управлять рукой, чтобы схватить чашку; другие (намного более сложные) управляют речевой системой тогда, когда она подбирает слова в очень неприятной ситуации. Мы не осознаём управление нашими пальцами, когда они охватывают чашку именно так, а не иначе. Мы поручаем такие задания компетентным агентам и редко замечаем их, если они не ошибаются. Мы все чувствуем конфликтующие побуждения и делаем обмолвки; это – симптомы разногласия между различными агентами разума. Наше сознание этого – часть саморегулирующий процесс, посредством которого наши самые главные агенты управляют всеми остальными.

Мимы могут рассматриваться как агенты разума, которые сформированы научением и подражанием. Чтобы почувствовать что две идеи противоречат, вы должны внедрить обе в качестве агентов в ваш разум – хотя одна может быть старой, сильной и поддерживаться союзниками, а другая – новая идея-агент, которая может не выжить уже после первой своей битвы. Благодаря нашей сверхъестественной способности себя осознавать мы часто пытаемся понять, откуда появилась та или иная идея в нашей голове. Некоторые люди воображают, что эти мысли и ощущения приходят прямо из агентов, находящихся вне их умов; они склоняются к вере, что мысли могут плавать вне человеческого разума и временами в него входить.

В Древнем Риме люди верили в «гениев», в добрых и злых духов, посещающих человека от рождения до смерти, принося удачу и невезение. Они приписывали выдающийся успех специальному «гению». И даже теперь, люди, которые не в состоянии понять, как естественный процесс порождает новизну, считают «гений» формой волшебства. Но на самом деле эволюционирующие гены сделали разум, который расширяет своё знание, варьируя структуры идей и производя их селекцию. С быстрой вариацией и эффективной селекцией, ведомый знанием, полученным от других, почему такой ум не должен проявить то, что мы называем гением? Рассмотрение интеллекта как естественного процесса делает машины менее удивительными. Это также даёт представление, как они могли бы работать.

Одно из словарных определений «машины» – л" юбая система или устройство, такое как электронно-вычислительная машина, которая исполняет или помогает в выполнении человеческой задачи. "Но только вопрос – как много человеческих задач будут способны выполнять машины? вычисление было однажды интеллектуальной задачей, на которую машины были не способны – оно было только в компетенции умных и образованных. Сегодня никто не думает называть карманный калькулятор искусственным интеллектом; вычисление сейчас выглядит «просто» механической процедурой.

Однако, идея о создании обычных компьютеров когда-то была шокирующей. К середине 19 века тем не менее Чарльз Баббаг построил механические калькуляторы и часть программируемого механического компьютера; однако, он столкнулся с финансовыми трудностями и сложностями, связанными со строительством машины. Некий доктор Юнг тоже совсем не помог: он утверждал, что было бы дешевле инвестировать деньги и использовать процент, чтобы оплатить людей-калькуляторов. Также не помог и британский королевский астроном, сэр Джорж Эари – запись в его дневнике гласит, что "15 сентября мистер Гулберн… спросил моё мнение по поводу полезности вычислительной машины Баббага… Я ответил, хорошо вникнув в суть вопроса, что моё мнение – она бесполезна."

Машина Баббага была впереди своего времени – это значит, что строя её, её создатели были должны продвинуть искусство создания точных частей. И в действительности она не очень превзошла бы скорость тренированного человека-вычислителя – но она была бы более надёжна и легче поддавалась бы улучшениям.

История компьютеров и искусственного интеллекта (известного как ИИ) походит на историю полета в воздухе и полётов в космос. До недавнего времени люди отклоняли обе идеи как невозможные – обычно это значит, что они не могли понять, как их воплотить, или были бы расстроены, если могли ли бы. И пока что ИИ не имеет простой окончательной демонстрации, ничего подобного работающему аэроплану или приземлению на Луну. Он прошёл длинный путь, но люди продолжают изменять свои определения интеллекта.

Не считая сообщения в печати о ""гигантских электронных мозгах"", немного людей называли первые компьютеры интеллектуальными. Действительно, само название «компьютер» предполагает простую арифметическую машину. Однако в 1956 году, в Дартмаусе, в ходе первой всемирной конференции по искусственному интеллекту, исследователи Алан Ньюил и Герберт Симон представили Логического Теоретика, программу, которая доказывает теоремы в символической логике. В более поздние годы компьютерные программы играли в шахматы и помогали химикам определять молекулярные структуры. Две медицинские программы – CAS NET и MYCIN (первая работает с внутренними органами, вторая имеет дело с диагностикой и лечением инфекций), работали впечатляюще. Согласно "Руководству по искусственному интеллекту", качество их работы "расценивалось, по экспериментальным оценкам, на уровне человека-эксперта в соответствующей области". Программа, называемая «PROSPECTOR» ("Разведчик") обнаружила в штате Вашингтон залежи молибдена стоимостью в миллионы долларов.

Эти так называемые экспертные "эксперсистемы "преуспевают только в пределах строго ограниченных областей знаний, но они повергли бы в изумление программистов компьютеров начала 1950-ых. Сегодня, однако, немного людей полагают, что они будут реальным искусственным интеллектом: ИИ был движущейся целью. Отрывок из "Бизнес уик", процитированный выше, показывает только, что в компьютеры можно сейчас вложить достаточно знаний, и они могут выполнять достаточно причудливые трюки, что некоторые люди чувствуют удобным называть их интеллектуальными. Годы наблюдения на экране телевизоров вымышленных роботов и говорящих компьютеров сделали по крайней мере идею ИИ знакомой.

Главная причина для объявления ИИ невозможным всегда была мысль, что «машины» являются по сути своей глупыми, идея, которая теперь начинает угасать. Машины прошлого действительно были большими и неуклюжими, делающими простую грубую работу. Но компьютеры обращаются с информацией, следуют сложным инструкциям, и могут быть запрограммированы, чтобы изменить свои собственные инструкции. Они могут экспериментировать и учиться. Они содержат не зубчатые колёса и смазку, но рисунки проводов и недолговечные структуры электрической энергии. Как Дуглас Хофстадтер настаивает (хотя это и спорный вопрос насчёт ИИ), "Почему бы вам не дать слову «машина» вызывать образы структур из танцующего света, а не гигантские лопатки паровой турбины?"

Поверхностные критики, противостоящие идее искусственного интеллекта, часто указывают на глупость существующих компьютеров, как будто это что-то доказывает относительно будущего. (Будущая машина может задаваться вопросом, а были ли такие критики искренни.) Их возражение неуместно – паровой локомотив не летал, хотя он показал механические принципы, использованные позже в двигателях самолётов. Подобным образом ползающие черви предыдущей эпохи не выказывали никакого заметного интеллекта, однако наш мозг использует нейроны во много подобные их.

Случайные критики также избегают думать серьезно об ИИ, заявляя, что вероятно мы не можем построить машины более умные, чем мы сами. Они забывают, что показывает история. Наши отдаленные бессловесные предки сумели произвести существа с большим интеллектом путём эволюции генов, даже не думая об этом. Но мы думаем об этом, и мимы технологии эволюционируют намного быстрее, чем биологические гены. Несомненно, что мы можем построить машины со способностями учиться и организовывать знание более похожими на человеческие.

Кажется, есть только одна идея, которая могла бы служить доводом в пользу невозможности заставить структуры мысли двигаться в направлении новых форм материи. Это – идея ментального материализма, концепция, что разум – это особое вещество, волшебное мышление – вещество, которое некоторым образом находится выше возможности его воспроизвести, скопировать или технологически использовать.

Психологи не видят никакого доказательства существования такого вещества, и не находят никакой необходимости в ментальном материализме для объяснения разума. Поскольку сложность мозга пока выше полного его понимания, он кажется достаточно сложным для реализации разума. Действительно, если отдельный человек мог бы полностью понять мозг, это сделало бы мозг менее сложным, чем разум этого человека. Если бы миллиарды людей на Земле могли бы скооперироваться в простом наблюдении деятельности одного человеческого мозга, каждый человек был бы должен наблюдать десятки тысяч активных синапсов одновременно – явно невозможная задача. Для одного человека попробовать понять мерцающие рисунки мозга как целое было бы в миллиард раз более абсурдным. Однако механизм нашего мозга настолько превышает способность нашего разума его осознать, что механизм выглядит достаточно сложным, чтобы быть базой для самого разума.

В 1950 году в докладе по машинному интеллекту, британский математик Алан Тьюринг писал: «Я» полагаю, что к концу столетия использование слов и общественное мнение среди образованных людей изменятся настолько сильно, что каждый будет способен говорить о машинном мышлении, не ожидая того, что ему начнут противоречить." Но это будет зависеть от того, что мы называем мышлением. Некоторые говорят, что только люди могут думать, а компьютеры не могут быть людьми; на сём они, удовлетворённые собой, откидываются на спинку стула.

Но в своей бумаге, Тьюринг задался вопросом, как мы оцениваем человеческий интеллект, и предложил мысль, что мы обычно оцениваем людей по тому, как хорошо они говорят. Он тогда предложил то, что он назвал игрой-имитацией – которую теперь все называют испытанием Тьюринга. Представьте себе, что вы находитесь в комнате, и можете связаться через терминал с человеком и компьютером в двух других комнатах. вы печатаете сообщения; а человек и компьютер могут отвечать. Каждый из них пытается действовать умно и как человек. После длительной беседы с ними с помощью клавиатуры, возможно затрагивая литературу, искусство, погоду, и какой вкус во рту с утра, может так случиться, что вы не сможете сказать, кто из них человек, а кто – машина. Если машина могла бы разговаривать так на регулярной основе, то Тьюринг предлагает мысль, что мы могли бы её считать действительно интеллектуальной. Далее, мы должны были бы признать, что она знала достаточно много о человеческих существах.

Для большинства практических целей, нам не нужно задаваться вопросом, сможет ли машина осознавать себя, то есть иметь сознание. "Действительно, критики, которые заявляют, что машины не могут сознавать, похоже, никогда не способны определить вполне отчётливо, что они подразумевают подо этим термином. Осознание себя, появившееся в процессе эволюции для того, чтобы руководить мыслью и действием, не просто украшение нашей человеческой природы. Бы должны знать о других людях, о их способностях и склонностях, чтобы строить планы, которые их включают. Подобным образом мы должны знать себя, о наших способностях и склонностях, чтобы создавать планы, связанные с нами самими. В осознании себя нет никакой особой тайны. То, что мы называем собой, реагирует на впечатления, получаемые из всего остального разума, координируя некоторые из его видов деятельности; это делает его ничем не больше (и не меньше), как особой частью сложного рисунка мыслей. Идея, что Я – это структура в особом веществе разума (отличном от вещества разума мозга) ничего не объяснило бы насчёт самосознания.

Машина, пытающаяся преодолеть испытание Тьюринга, конечно, утверждала бы, что осознаёт себя. Убеждённые биошовинисты просто сказали бы, что она бы лгала или запуталась. Пока они отказываются сказать, что они подразумевают под сознанием, никогда нельзя будет доказать, что они не правы. Тем не менее, называть их сознательными или нет, интеллектуальные машины будут все равно действовать интеллектуально, и это – их действия, которые затронут нас. Возможно они будут однажды опозорят биошовинистов и заставят их замолчать страстной аргументацией, с помощью блестящей кампании по связям с общественностью.

Ни одна машина пока не может пройти тест Тьюринга, и ни одна, вероятно, это не сделает в ближайшее время. Кажется мудрым спросить, есть ли хорошее основание даже пробовать: мы можем извлекать больше пользы от исследований по ИИ, преследующих другие цели.

Разрешите различить два вида искусственного интеллекта, хотя некая конкретная система могла бы проявлять оба вида. Первый вид – это технический ИИ, приспособленный иметь дело с физическим миром. Усилия в этой области ведут к автоматизированному проектированию и научному исследованию. Второй вид – социальный ИИ, приспособленный иметь дело с человеческими умами. Усилия в этой сфере ведут к машинам, способным пройти тест Тьюринга.

Исследователи, работающие над системами социального ИИ, на пути к цели узнают много о человеческом разуме, и их системы будут несомненно иметь большую практическую ценность, так как все мы можем выиграть от умной помощи и совета. Но автоматизированное проектирование, основанное на техническом ИИ будет иметь большее влияние на гонку технологий, включая гонку по направлению к молекулярной технологии. И может быть легче разработать продвинутую систему автоматизированного проектирования, чем систему, способную пройти тест Тьюринга, которая должна не только владеть знаниями и интеллектом, но должна подражать человеческому знанию и человеческому интеллекту – особая, более сложная задача.

Как Тьюринг спросил, ""Разве машины не могут делать что-то, что должно быть описано как мышление, но которое очень отличается того, что делает человек?" "Хотя некоторые авторы и политические деятели могут отказываться признать машинный интеллект, пока они не столкнутся с говорящей машиной, способной пройти тест Тьюринга, многие инженеры признают интеллект в других формах.