Роджер Пенроуз - Новый ум короля: О компьютерах, мышлении и законах физики
Но тут возникает другая трудность. Книгу могут не открыть ни разу — или же, напротив, над ней будут корпеть многочисленные студенты и искатели истины. Как книга «поймет» разницу между этими двумя крайностями? Возможно, книгу даже не понадобится открывать, если в ход будет пущено считывание информации при помощи рентгеновской томографии или какое-нибудь другое технологическое чудо-средство. Осознает ли Эйнштейн, что книга изучается подобным образом? Будет ли он знать о двух попытках найти с его помощью ответ на один и тот же вопрос, если он был задан дважды, разными людьми и в разное время? Или это вызовет две разделенные по времени копии одного и того же состояния осознания? Возможно, акт осознавания будет иметь место только в случае изменений, произошедших с книгой? В конце концов, мы обычно осознаем нечто, когда получаем о нем информацию извне, которая воздействует на наши воспоминания и, естественно, несколько изменяет состояние нашего ума. Если это так, то означает ли это, что именно (соответствующие) изменения алгоритмов (здесь я рассматриваю хранилище информации как часть алгоритма) должны приниматься за события, происходящие в процессе умственной деятельности — а не само выполнение (хотя, быть может, и оно тоже) алгоритмов? Или же «книго-Эйнштейн» способен полностью осознавать себя даже в том случае, когда его никто не будет изучать и ничто не потревожит? Хофштадтер затрагивает некоторые из этих вопросов, но на большинство из них он даже не пытается по-настоящему ответить или хотя бы подробно разобраться с ними.
Что значит «запустить алгоритм» или «реализовать его физически»? Будет ли изменение алгоритма как-нибудь отличаться от его замены на другой алгоритм? И как же все это, черт побери, связано с нашими чувствами и осознаванием?! Читатель (если только он не принадлежит к лагерю сторонников сильного ИИ) может удивиться, видя сколько времени я уделяю такой заведомо абсурдной идее. Но я-то, и в самом деле, не считаю ее изначально абсурдной — только лишь неверной! Некоторые рассуждения, на которые опирается теория сильного ИИ, я считаю достаточно убедительными и попытаюсь обосновать свое мнение ниже. В некоторых идеях — если их модифицировать подходящим образом — есть, на мой взгляд, определенная привлекательность, которую я также постараюсь передать.
Более того: как мне кажется, те самые контраргументы, которые приводит Серл, в свою очередь тоже содержат ряд серьезных головоломок и кажущихся нелепостей — хотя, в какой-то степени, я с ним и согласен!
Серл в ходе своих рассуждений неявным образом признает, что сегодняшние электронные компьютеры, снабженные значительно увеличенными быстродействием и размерами устройств хранения информации с высокой скоростью обмена данными (и, возможно, параллельным выполнением операций), вполне могли бы в обозримом будущем успешно пройти тест Тьюринга. Он готов признать утверждение сторонников сильного ИИ (и многих других «научных» точек зрения), что мы «просто конкретные экземпляры реализации некоторого числа компьютерных программ». Более того, он соглашается и с тем, что: «Конечно, наш мозг является цифровым компьютером. Поскольку всё есть цифровые компьютеры, то и мозг — тоже[35]» Серл полагает, что разница между действием человеческого мозга (который может иметь разум) и электронным компьютером (который, как он утверждает, такого свойства не имеет), когда они выполняют один и тот же алгоритм, состоит исключительно в материальной конструкции того и другого. Он заявляет — правда, не давая этому никакого обоснования — что биологические объекты (мозг) могут обладать «ментальностью» и «семантикой», которые он считает основополагающими для умственной деятельности, тогда как компьютеры — нет. Само по себе, как мне кажется, это не может указать направление развития некой полезной научной теории интеллекта. Что уж такого особенного есть в биологических системах — если не принимать в расчет их «исторический» путь развития (и того, что мы оказались как раз такими системами), — что могло бы выделить их в качестве объектов, которым позволено «дорасти» до ментальности или семантики? Это заявление подозрительно напоминает мне догматическое утверждение, причем не менее догматического свойства, чем утверждения сторонников сильного ИИ о том, что, просто выполняя алгоритм, можно вызвать состояние осознанного восприятия!
По-моему, Серл, как и многие другие, были введены в заблуждение компьютерщиками. А тех, в свою очередь, сбили с толку физики. (Но это не вина физиков. Даже они не в состоянии знать все обо всем!) Вера в то, что «все на свете является цифровыми компьютерами», кажется общераспространенной. И я намерен показать в этой книге, что это совсем не обязательно так.
«Железо» и «софт»
На компьютерном жаргоне слово «железо» используется для обозначения всех устройств и элементов, из которых состоит компьютер (печатные платы, транзисторы, провода, накопители на магнитных дисках, и т. п.), включая также полное руководство по сборке. Аналогичным образом термин «софт» относится к различным программам, которые могут выполняться на компьютере. Одним из замечательных открытий Тьюринга было то, что, по существу, любая машина с начинкой из «железа», характеризуемого определенной степенью сложности и гибкости, эквивалентна любой другой машине с такими параметрами. Эквивалентность двух машин (скажем, А и В) здесь должна пониматься в смысле точного соответствия действий А — при соответствующем заложенном в нее программном обеспечении — действиям В, и наоборот. Я употребляю здесь слово «точный» по отношению к конечным результатам, получающимся при введении в машины произвольных начальных данных (после того, как уже было введено преобразующее программное обеспечение), а не в смысле равенства времени, затраченного каждой машиной на получение ответа. Кроме этого, я допускаю для обеих машин возможность получения доступа к дополнительным (и, в принципе, неограниченным) внешним запасам чистых «черновиков» — магнитным пленкам, дискам, барабанам или иным носителям информации, — если какая-либо из них начинает испытывать нехватку в пространстве для хранения промежуточных результатов вычислений. Вообще говоря, разница между машинами А и В в затрачиваемом на выполнение некоторого задания времени может оказаться весьма серьезной. Вполне возможно, например, что машина А будет выполнять определенную задачу в тысячу раз быстрее, чем В. Равным образом может статься, что для другого задания время его выполнения машиной В окажется в тысячу раз меньше, чем машиной А. Более того, эти конкретные показатели могут в значительной степени зависеть от выбора используемых для конвертации программ. Но в рамках этой дискуссии нет нужды рассматривать такие практические аспекты, как способность выполнять вычисления за определенное время, поскольку наши рассуждения носят по большей части «принципиальный» характер. В следующем разделе я конкретизирую содержание тех концепций, которые затрагиваются здесь: машины А и В являют собой примеры того, что называют универсальными машинами Тьюринга.
В сущности, все современные общеупотребительные компьютеры — это универсальные машины Тьюринга. Тем самым все такие компьютеры будут эквивалентны друг другу в вышеупомянутом смысле: различия между ними будут заключаться единственно в программном обеспечении, при условии, что нас не волнует разница в скорости выполнения операции и возможные ограничения пространства для хранения данных. Но современные технологии сделали компьютеры способными работать так быстро и с такими огромными объемами памяти, что для большей части «повседневных» задач ни один из этих практических аспектов не накладывает серьезных ограничений на спектр решаемых такими компьютерами задач[36] — так что эта эффективная эквивалентность, введенная на теоретическом уровне, просматривается и на практике. Кажется, что технология превратила совершенно абстрактные когда-то академические дискуссии об идеальных вычислительных устройствах — в устройства реальные, и непосредственно влияющие на нашу жизнь!
Насколько я могу понять, одним из наиболее важных положений, на которых базируется философия сильного ИИ, является именно эта эквивалентность между различными физическими вычислительными устройствами. «Железо» расценивается как сравнительно (или вообще) несущественный фактор, в то время как «софт», т. е. программа или алгоритм, считается единственным жизненно важным компонентом. Однако, мне кажется, что существуют и другие, не менее важные «краеугольные камни здания сильного ИИ», которые следуют из физики. Сейчас я попытаюсь дать некоторое представление об их природе.
