Часть I

Почему для понимания разума необходима новая физика?. Невычислимость сознательного мышления

1. Сознание и вычисление

1.15. Свидетельствуют ли ограниченные возможности сегодняшнего ИИ в пользу C?

Но почему вдруг C? Чем мы реально располагаем, что можно было бы интерпретировать как прямое свидетельство в пользу точки зрения C Представляет ли C действительно сколько-нибудь серьезную альтернативу точкам зрения A, B или даже D? Нам необходимо постараться понять, что именно мы делаем нашим мозгом (или разумом), когда дело доходит до сознательных размышлений; я же попытаюсь убедить читателя в том, что его связанная с сознательным мышлением деятельность весьма отличается (по крайней мере, иногда) от того, что можно реализовать посредством вычислений. Приверженцы точки зрения A, скорее всего, будут утверждать, что мышление осуществляется исключительно посредством «вычислений» в той или иной форме, и никак иначе, — а до тех пор, пока речь идет лишь о внешних проявлениях процесса мышления, с ними согласятся и сторонники B. Что же касается поборников D, то они вполне могли бы согласиться с C в том, что деятельность сознания должна быть феноменом невычислимым, однако при этом они будут напрочь отрицать любую возможность объяснения сознания в научных терминах. Таким образом, для поддержания точки зрения C необходимо найти примеры мыслительной деятельности, не поддающиеся никакому вычислению, и, кроме того, попытаться сообразить, как подобная деятельность может оказаться результатом тех или иных физических процессов. Остаток первой части моей книги будет направлен на достижение первой цели, во второй же части я представлю свои попытки продвинуться по направлению к цели номер два.

Какой же должна быть мыслительная деятельность, чтобы ее невычислимость можно было явственно продемонстрировать? В качестве возможного пути к ответу на этот вопрос можно попытаться рассмотреть современное состояние искусственного интеллекта и постараться понять сильные и слабые стороны систем, управляемых посредством вычислений. Безусловно, сегодняшнее положение дел в области исследований ИИ может и не дать сколько-нибудь четких указаний относительно принципиально возможных достижений будущего. Даже, скажем, через пятьдесят лет ситуация вполне может оказаться совершенно отличной от той, что мы имеем сегодня. Быстрое развитие компьютерных технологий и областей их применения только за последние пятьдесят лет привело к чрезвычайно серьезным переменам. Нам, несомненно, следует быть готовыми к значительным переменам и в дальнейшем — переменам, которые, возможно, произойдут с нами очень и очень скоро. И все же в данной книге меня прежде всего будут интересовать не темпы технического развития, а некоторые фундаментальные и принципиальные ограничения, которым его достижения неминуемо оказываются подвержены. Эти ограничения останутся в силе независимо от того, на сколько веков вперед мы устремим свой взгляд. Таким образом, свою аргументацию нам следует строить исходя из общих принципов, не предаваясь чрезмерным восторгам по поводу тех или иных сегодняшних достижений. Тем не менее, успехи и неудачи современных исследований искусственного интеллекта вполне могут содержать некоторые полезные для нас ключи, несмотря даже на тот факт, что результаты этих исследований демонстрируют на данный момент лишь очень слабое подобие того, что можно было бы назвать действительно убедительным искусственным интеллектом, и это, безусловно, подтвердят даже самые ярые поборники идеи ИИ.

Как ни удивительно, главную неудачу современный искусственный интеллект терпит вовсе не в тех областях, где человеческий разум может вполне самостоятельно продемонстрировать поистине впечатляющую мощь — там, например, где отдельные люди-эксперты способны буквально потрясти всех окружающих какими-то своими специальными познаниями или способностью мгновенно выносить суждения, требующие крайне сложных вычислительных процедур, — а в вещах вполне «обыденных», какие на протяжении большей части своей сознательной жизни проделывают самые заурядные из представителей рода человеческого. Пока что ни один управляемый компьютером робот не может соперничать даже с малым ребенком в таком, например, простейшем деле, как сообразить, что для завершения рисунка необходим цветной карандаш, который валяется на полу в противоположном конце комнаты, после чего подойти к нему, взять и использовать по назначению. Коли уж на то пошло, даже способности муравья, проявляющиеся в выполнении повседневной муравьиной работы, намного превосходят все то, что можно реализовать с помощью самых сложных современных систем компьютерного управления. А с другой стороны, перед нами имеется поразительный пример способности компьютеров к чрезвычайно эффективным действиям — я имею в виду последние работы по созданию шахматных компьютеров. Шахматы, несомненно, представляют собой такой вид деятельности, в котором мощь человеческого интеллекта проявляется особенно ярко, хотя в полной мере эту мощь используют, к сожалению, лишь немногие. И все же современные компьютерные системы играют в шахматы необычайно хорошо и способны выиграть у большинства шахматистов-людей. Даже лучшим из шахматистов приходится сейчас нелегко, и вряд ли им удастся надолго сохранить свое теперешнее превосходство над наиболее продвинутыми компьютерами^{21}. Существует еще несколько узких областей, в которых компьютеры могут с успехом (постоянным или переменным) соперничать со специалистами-людьми. Кроме того, необходимо упомянуть и о таких видах интеллектуальной деятельности (например, о прямых численных расчетах), где способности компьютеров значительно превосходят способности людей.

Как бы то ни было, вряд ли можно утверждать, что во всех вышеперечисленных ситуациях компьютер и впрямь понимает, что именно он делает. В случае нисходящей организации причина успешной работы системы состоит не в том, что что-то такое понимает сама система, а в том, что в управляющую действиями системы программу было изначально заложено понимание, присущее программистам (или экспертам, которые наняли программистов). Что же касается восходящей организации, то не совсем ясно, есть ли здесь вообще необходимость в каком бы то ни было специфическом понимании на системном уровне либо со стороны самого устройства, либо со стороны программистов, за исключением того понимания, которое потребовалось при разработке конкретных алгоритмов, используемых устройством для улучшения качества своей работы, и того понимания, что изначально позволило создать саму концепцию возможности улучшения качества работы системы на основе накапливаемого ею опыта посредством внедрения в нее соответствующей системы обратной связи. Разумеется, не всегда возможно однозначно определить, что же на самом деле означает термин «понимание», вследствие чего кто-то может утверждать, что в его (или ее) системе обозначений такие компьютерные системы и в самом деле демонстрируют своего рода «понимание».

Однако разумно ли это? Для иллюстрации отсутствия какого бы то ни было реального понимания у современных компьютеров рассмотрим один занятный пример — шахматную позицию, приведенную на рис. 1.7 (автор: Уильям Хартстон; цитируется по статье Джейн Сеймур и Дэвида Норвуда [342]). В этой позиции черные имеют огромное преимущество по фигурам в виде двух ладьей и слона. И все же белые очень легко избегают поражения, просто делая ходы королем на своей стороне доски. Стена из пешек для черных фигур непреодолима, и черные ладьи или слон не представляют для белых никакой опасности. Это вполне очевидно для любого человека, который в достаточной степени знаком с правилами игры в шахматы. Но когда эту позицию (белые начинают) предложили компьютеру «Deep Thought» — самому мощному на то время шахматному компьютеру, имеющему в своем активе несколько побед над гроссмейстерами-людьми, — он тут же совершил грубейшую ошибку, взяв пешкой черную ладью, что разрушило заслон из пешек и поставило белых в безнадежно проигрышное положение!

Как мог столь искусный шахматист сделать такой очевидно глупый ход? Ответ заключается в следующем: помимо большого количества «позиций из учебника» программа «Deep Thought» содержала лишь инструкции, которые сводились исключительно к вычислению последовательности будущих ходов (на некоторую значительную глубину), позволяющей достичь максимального преимущества по фигурам. Ни на одном из этапов вычислений компьютер не обладал подлинным пониманием не только того, что может ему дать заслон из пешек, но и вообще любого из своих действий.

Любой, кто в достаточной степени представляет себе общий принцип работы компьютера «Deep Thought» или других компьютерных систем для игры в шахматы, не станет удивляться тому, что эта система терпит крах в позициях вроде той, что показана на рис. 1.7. Мы не только способны понять в шахматах что-то такое, чего не понимает «Deep Thought»; мы, кроме того, кое-что понимаем и в процедурах (нисходящих), на которых построена вся работа «Deep Thought», то есть мы способны как реально оценить, почему он сделал столь грубую ошибку, так и понять, почему в большинстве других случаев он может играть в шахматы настолько эффективно. Напрашивается, однако, вопрос: сможет ли «Deep Thought» или иная ИИ-система достичь когда-нибудь хоть какого-то подлинного понимания — подобного тому, каким обладаем мы сами — в шахматах или в чем-то еще? Некоторые сторонники ИИ скажут, что для обретения ИИ-системой «подлинного» понимания (что бы это ни значило) ее программа должна задействовать восходящие процедуры на гораздо более фундаментальном уровне, нежели это принято в программах теперешних шахматных компьютеров. Соответственно, в такой системе «понимание» развивалось бы постепенно по мере накопления «опыта», а не возникало бы в результате введения каких-то конкретных нисходящих алгоритмических правил. Нисходящие правила, достаточно простые и прозрачные, не способны сами по себе обеспечить вычислительную основу для подлинного понимания, поскольку само понимание этих правил позволяет нам осознать их фундаментальные ограничения.

Этот момент мы более подробно рассмотрим в главах 2 и 3. А что же в самом деле восходящие вычислительные процедуры? Могут ли они составить основу для понимания? В главе 3 я приведу рассуждения, доказывающие обратное. Пока же мы можем просто взять на заметку тот факт, что современные компьютерные системы восходящего типа никоим образом не обеспечивают замены подлинному человеческому пониманию ни в одной из важных областей интеллектуальной компетенции, требующих настоящего живого человеческого понимания и интуиции. Такую позицию, я уверен, сегодня разделяют многие. Весьма оптимистичные перспективы^{22}, время от времени выдвигаемые сторонниками идеи искусственного интеллекта и производителями экспертных систем, пока что в большинстве своем реализованы не были.

Однако в том, что касается возможных результатов развития искусственного интеллекта, мы все еще находимся в самом начале пути. Сторонники ИИ (в форме A или B) уверяют нас, что проявление существенных элементов понимания в поведении их систем с компьютерным управлением — всего лишь вопрос времени и, быть может, некоторых, пусть и значительных, технических усовершенствований. Несколько позднее я попробую поспорить с этим заявлением в более точных терминах, опираясь на то, что некие фундаментальные ограничения присущи любой чисто вычислительной системе, будь она нисходящей или восходящей. Не исключая возможности того, что, будучи достаточно грамотно сконструированной, такая система сможет в течение некоторого продолжительного периода времени поддерживать иллюзию обладания чем-то, подобным пониманию (как это произошло с компьютером «Deep Thought»), я все же утверждаю, что на деле полная ее неспособность к пониманию в общем смысле этого слова непременно в конце концов обнаружится — по крайней мере, в принципе.

Для приведения точных аргументов мне придется обратиться к математике, причем я намерен показать, что к одним лишь вычислениям невозможно свести даже математическое понимание. Некоторые защитники ИИ могут счесть это весьма удивительным, ибо они утверждают^{23}, что те способности, которые сформировались в процессе эволюционного развития человека сравнительно недавно (например, способность выполнять арифметические или алгебраические вычисления), «осваиваются» компьютерами легче всего, и именно в этих областях компьютеры на настоящий момент значительно опережают «человека вычисляющего»; овладение же теми способностями, что развились в начале эволюционного пути — такими, например, как умение ходить или интерпретировать сложные визуальные сцены, — не требует практически никакого труда от человека, тогда как сегодняшние компьютеры даже при всем старании демонстрируют в этом «виде спорта» весьма посредственные результаты. Я рассуждаю несколько иначе. Современный компьютер легко справится с любой сложной деятельностью — будь то математические вычисления, игра в шахматы или выполнение какой-либо работы по дому, — но лишь при условии, что эту деятельность можно описать в виде набора четких вычислительных правил; а вот собственно понимание, лежащее в основе этих самых вычислительных правил, оказывается феноменом, для вычисления недоступным.