Даглас Хофштадтер - ГЕДЕЛЬ, ЭШЕР, БАХ: эта бесконечная гирлянда

ЭЛИЗА (программа, на основе которой был разработан Доктор) создавала удивительную иллюзию проникновения в мысли многих людей, которые с ней разговаривали… Они часто просили позволения побеседовать с системой наедине, после чего говорили, несмотря на мои объяснения, что машина их по-настоящему поняла.[69]

После прочтения предыдущего «разговора» читатель может подумать, что это невероятно. Может быть — но это чистая правда! Вайценбаум объясняет:

Большинство людей совершенно ничего не понимают в компьютерах. Поэтому, если только они не способны на значительную долю скептицизма (того скептицизма с которым мы наблюдаем за действиями фокусника), они могут объяснить интеллектуальные достижения компьютера только путем единственной доступной им аналогии — то есть модели их собственного мышления. Таким образом не удивительно, что они преувеличивают почти невозможно вообразить человека, который мог бы имитировать ЭЛИЗУ, но для которого при этом ее языковые способности являлись бы пределом.[70]

Это равносильно признанию того, что подобные программы являются остроумной смесью бравады и блефа и их успех основан на людской доверчивости.

В свете странного «эффекта ЭЛИЗЫ» многие предлагали пересмотреть тест Тюринга, поскольку, по-видимому людей легко одурачить простенькими уловками. Было предложено, чтобы ведущим был лауреат Нобелевской премии. Возможно, было бы целесообразнее перевернуть тест с ног на голову и сделать так, чтобы вопросы задавал компьютер. Или может быть, вопросы должны задавать двое — человек и компьютер, а отвечать — кто-то один, и спрашивающие должны догадаться компьютер это или человек.

Говоря серьезно, я считаю, что тест Тюринга в его первоначальной форме вполне приемлем. Что касается людей которые, по словам Вайзенбаума были одурачены ЭЛИЗОЙ, то их никто не предупреждал быть более скептическими, стараясь угадать, является ли «персона» печатающая ответы, человеком. Мне кажется что Тюринг верно понимал ситуацию и его тест выживет в практически неизмененной форме.

На следующих страницах я хочу представить, возможно, с несколько неортодоксальной точки зрения историю усилий, направленных на открытие алгоритмов разума, в этой истории были и будут провалы и неудачи. Тем не менее, мы узнаем очень многое и переживаем захватывающий период в развитии ИИ.

Со времен Паскаля и Лейбница люди мечтали о машинах, способных выполнять интеллектуальные задания. В девятнадцатом веке Буль и Де Морган разработали «законы мысли», по существу являвшиеся Исчислением Высказываний и, таким образом, сделали первый шаг по пути создания программ ИИ, тогда же Чарльз Баббидж сконструировал первую «вычисляющую машину» — предшественницу компьютерной аппаратуры и, следовательно, ИИ. Можно сказать, что ИИ зарождается в тот момент, когда машины начинают выполнять задания ранее доступные только человеческому уму. Трудно вообразить чувства людей впервые увидевших, как зубчатые колеса складывают и перемножают многозначные числа. Возможно, они испытали благоговейный трепет, увидев реальное физическое воплощение течения «мысли». Так или иначе мы знаем, что почти сто лет спустя, когда были построены первые электронно-вычислительные машины, их создатели почувствовали почти мистическое благоговение в присутствии иного типа «мыслящего существа». До какой степени эти машины действительно мыслили, было неясно даже теперь, несколько десятилетий спустя этот вопрос продолжает широко обсуждаться.

Интересно то, что на сегодняшний день практически никто уже не испытывает никакого благоговения перед компьютерами, даже тогда, когда они выполняют неизмеримо более сложные операции чем те которые когда-то заставляли зрителей трепетать от восторга. Когда-то волнующая фраза «Блестящие Электронные Головы» теперь звучит устаревшим клише, смешным отголоском эпохи знаменитых героев фантастических повестей, Флаша Гордона и Бака Роджерса. Немного печально, что мы так быстро теряем способность удивляться.

По этому поводу существует «Теорема» о прогрессе в области ИИ: как только какая-нибудь функция мышления оказывается запрограммирована, люди тут же перестают считать ее ингредиентом «настоящего мышления». Неизбежный центр интеллекта всегда оказывается в том, что еще не запрограммировано. Я впервые услышал эту «Теорему» от Ларри Теслера, поэтому я называю ее Теоремой Теслера: «ИИ — это то, что еще не сделано.»

Ниже приводится выборочный обзор ИИ. Он показывает несколько областей, на которых было сконцентрировано внимание; каждая из них по-своему применяет квинтэссенцию интеллекта. Некоторые из этих областей подразделены в соответствии с используемыми методами или более специфическими сферами исследования.

машинный перевод

прямой (обращение к словарю плюс некоторая перестановка слов), косвенный (с помощью некоего внутреннего языка-посредника)

игры

шахматы

механический просчет всех вариантов, выборочный просчет вариантов, без просчета вариантов.

шашки, го, калах, бридж (ставки и игра), покер, варианты крестиков-ноликов и т. д.

доказательство теорем в разных областях математики

символическая логика, доказательство теорем путем «разложения», элементарная геометрия.

символическая манипуляция математическими выражениями

символическое интегрирование, алгебраическое упрощение, сложение бесконечных рядов.

зрение

печатные тексты

узнавание отдельных написанных от руки печатных символов определенного класса (например, чисел), прочтение одного и того же текста, напечатанного разными шрифтами, прочтение рукописных текстов, прочтение китайских или японских иероглифов, прочтение китайских или японских иероглифов, написанных от руки.

картины

нахождение определенных объектов на фотографиях, разложение сцен на отдельные объекты, определение отдельных объектов на картине, узнавание сделанных людьми набросков предметов, узнавание человеческих лиц.

слух

понимание со слуха ограниченного количества слов (например, названии цифр), понимание потока речи (на определенную тему), нахождение границ между фонемами, узнавание фонем, нахождение границ между морфемами, узнавание морфем, составление слов и предложений.

понимание естественных языков

ответ на вопросы в определенных областях, анализ сложных предложений, перифраз длинных отрывков текста, использование знаний о мире для понимания текстов, понимание неоднозначных выражений.

активное использование естественных языков

абстрактная поэзия (например, хайку), отдельные предложения, абзацы, или более длинные отрывки текста, производство выхода на основе внутреннего отображения знаний.

создание оригинальных мыслей или произведений искусства

написание стихоторений (хайку), написание прозы, написание картин, музыкальная композиция, атональная, тональная.

аналогическое мышление

геометрические формы («интеллектуальные тесты»), нахождение доказательств в какой-либо области математики, основанных на доказательствах в родственной области.

обучение

регулирование параметров, формирование понятий.

Многие из этих сфер исследования не будут затронуты в нашем обсуждении, но без них список был бы неполным. Несколько первых тем приводятся в хронологическом порядке. Ни в одной из этих областей ранние усилия не привели к желаемым результатам. Так, неудачи в машинном переводе явились неожиданностью для тех, кто считал, что машинный перевод — простая задача, и что, хотя совершенствование машинного перевода может потребовать немалого труда, принципиальное решение этого вопроса несложно. Однако оказалось, что перевод — это нечто гораздо более сложное, чем простое использование словаря и перестановка слов. Незнание идиоматических выражений также не является основной трудностью. Дело в том, что перевод подразумевает наличие мысленной модели обсуждаемого мира и манипуляцию символами этой модели. Программа, которая не имеет подобной модели, вскоре безнадежно запутается в неточностях и многозначных выражениях текста. Даже люди, имеющие огромное преимущество перед компьютерами, поскольку они уже «оснащены» пониманием мира, находят почти невозможным перевести с помощью словаря кусок текста с неизвестного им языка на их родной язык. Таким образом — и это не удивительно — первая же проблема ИИ немедленно приводит к вопросам, затрагивающим самую суть ИИ.

Компьютерные шахматы оказались также намного труднее, чем интуитивно предполагалось в начале. Оказывается, шахматная ситуация в голове у людей представлена гораздо сложнее, чем просто расположение отдельных фигур на определенных клетках доски и знание правил игры. Это представление включает восприятие групп взаимодействующих фигур как одно целое, а также знание эвристики, или эмпирических правил, принадлежащих к подобным блокам высшего уровня. Хотя эвристические правила не являются строгими в том смысле как официальные правила игры, они, в отличие от последних, позволяют быстро оценить то, что происходит на доске. Это было ясно с самого начала, но исследователи недооценили то, какую важную роль это интуитивное блочное восприятие шахматного мира играет в шахматных способностях людей. Считалось, что программа, оснащенная некой основной эвристикой, в сочетании с огромной скоростью и аккуратностью компьютера в просчете вариантов и анализе каждого возможного хода, будет легко выигрывать у игроков высшего класса. Однако этот прогноз все еще далек от исполнения даже после двадцати пяти лет интенсивной работы множества специалистов.