Машиналар ойлай алады ма? Жасанды интеллект: машина ойлай ала ма? Тьюринг Машиналар ойлай ала ма?

Немесе
сандық нанотехнологиялар біздің болашағымызда.

Алғы сөз

Америкалық фантаст Исаак Азимовтың Мария есімді әйел есімді және кеме командирінің ауызша бұйрықтарын орындауға арналған жасанды миы өз командирімен ең көп сөйлескені туралы әңгімесі бар. әртүрлі тақырыптарадам өмірі, оның ішінде сүйіспеншілік, ұшу кезінде өзінің жалғыздығын көрсетуге тырысады. Олардың жақын және ұзақ өзара қарым-қатынасының нәтижесінде Мария командиріне ғашық болып, сапарлары аяқталғаннан кейін онымен қоштасқысы келмеді.

Сондықтан ол олардың жерге оралмауы үшін бәрін жасады. Ғарыш кемесінің жасанды интеллектісі Мария әйелдің бет-әлпетінде өзін жақсы көретін әйел ретінде сезініп, әдейі алып кетті. ғарыш кемесіҒаламның шексіздігіне дейін, өзінің сүйіктісі, тіпті өлілерімен бірге мәңгі қалады.

Сондықтан жасанды интеллектпен байланыс белгілі бір қауіптерді тудырады. Бірақ біздің болашағымыз туралы Ресей телеарналарында көп, жиі айтатын зиялыларымыздың бұл туралы түсінігі жоқ.

Жауап қарапайым және ол белгісіз автордың өткір, саркастикалық сөйлемінде жатыр:
Ал ол алмайды.

Барлығы дұрыс. Сіз осындай ақымақ сұрақтар қойып жатқандықтан, бұл сіздің де ойлай алмайтыныңызды білдіреді.

Бірақ зиялыларымыз бұл сәнді тақырыпты, олардың ойынша, заманы әлдеқашан жеткен жасанды интеллект туралы елдегі түрлі телеарналарда тоқтаусыз айтып, тынбай айтып жатыр.

Жақында 24 арнада мен ресейлік гуманитарлық ғалымдардың жасанды интеллект нұсқаларының алғашқы үлгілерімен бірге біздің әлемде дүниеге келе жатқан жаңа «нанотехнологиялар» туралы тағы бір зияткерлік шоуын естідім.

Біртүрлі, бірақ қандай да бір себептермен қазір Ресейде біздің техникалық болашағымызды негізінен білім бойынша «технологиялар» емес, гуманитарлық ғылымдар болып табылатын «мамандар» талқылайды. әртүрлі түрісаясаттанушылар, мәдениеттанушылар, лингвистер, философтар, дилерлер, менеджерлер, саяси журналистер және т.б. Яғни, болт пен гайканы ажыратып қана қоймай, техникалық ойлаудың мәнін түсінбейтін адамдар. Бірақ екінші жағынан, олар өндірістік процестерде және тіпті үйде адамдарды алмастыратын машиналар мен роботты жүйелер туралы, жасанды интеллект және оның біздің заман талаптарына сәйкестігі туралы сенімді түрде айтады.

Техникалық білімі бар, «техниктер» деп аталатындарға теледидарға мұндай шоуларға жол берілмейді, өйткені олардың түсінігі бойынша «техниктер» қарапайым ойлау тәсілі бар, ой-өрісі тар, шектеулі, бақыланбайтын және бірдеңе айта алатын адамдар. Мұндай көрсетеді.

Олардың өздері қазір көлемді принтерлерде жаппай тұтынуға арналған өнімдерді басып шығару дәуірі туып жатқаны туралы құлшыныспен айта бастайды, сондықтан көп ұзамай түтікті түтікті түтіндейтін және біздің өмірімізді үнемі уландыратын бұл зауыттар енді қажет болмайды. қоршаған орта. Ал қазіргі зауыттарда жұмыс істейтін адамдардың бұл жүздеген, жүздеген мамандықтары қажет болмайды. Неліктен олар қазір? Енді тұтынушылардың өзі өмірге қажетті тауарларын интернет арқылы және 3D принтерлері арқылы басып шығаратын болады.

Мысалы, сізге тоңазытқышы бар көліктен немесе жиһаз бен газ плитасынан бастап бір нәрсе қажет болады, Интернеттен қараңыз, сізге қажет өнімдерге сәйкес баспа компаниясын таңдаңыз, тапсырыс беріңіз, олар сізге қажет өнімді басып шығарады және оны үйге әкеліңіз. Бізге осындай керемет болашақты беретін жаңа «нанотехнологиялар».

Сколковода компьютерлер металлургия мен машина жасауда жаңа технологияларды әзірлеуде. Ал металлургиялық және металл өңдеу жабдықтарының тұтас бір шоғыры бар, сөздің бұрынғы мағынасында зертханалар жоқ. Ал экологиялық таза Сколково аймағында аспан түтін шығаратын зауыттары бар өнеркәсіп аймақтары, цехтар, конвейерлер, домна пештері, конвертерлер, прокат стандары және темірдің барлық түрлері жоқ. Кейбір компьютерлер және жаппай принтерлер. Және басқа ештеңе. Рас, принтерлерде тек пластик бөлшектер мен бұйымдарды басып шығаруға болады. Иә, кішкентайлар. Бірақ бұл әзірше. Сау болыңыз. Содан кейін біз «наноматериалдарға» ауысамыз және өмір ертегідегідей болады.

Сонда бүкіл адамзат қауымы толығымен көлемді принтерлерде басылған «наноматериалдардан» өнімге көшіп, тиісті бағдарламалар бойынша өзін өмірге қажеттінің бәрімен қамтамасыз ете бастайды.

Мысалы, АҚШ-та орыс геологы бар, геофизик, фамилиясын айтпай-ақ қояйын, бірақ ол біздің теледидарда жиі қонақ болып тұрады. MGRI-ді бітіргеннен кейін ол Ресейде жұмыс таппай, АҚШ-қа кетті, онда ол көп ұзамай геофизикалық зертхананы, содан кейін Канададағы басқа зертхананы алды және қазір Швейцарияда зертханасы бар. Ол әлі отызға толмаған, бірақ компьютерлік зерттеулердің ірі маманы болып саналады жер қыртысы. Ол геологиялық экспедицияларға бармайды, жердің әртүрлі аймақтарындағы тау жыныстарын бұрғылау кезінде алынған керндерді зерттемейді, ол жердегі геологтардың осы ауыр және қымбат жұмысының бәрін компьютерге ауыстырды және тек жер қыртысын компьютерлік зерттеумен айналысады. және бойлық сейсмикалық толқындардың жылдамдығының түсініксіз күрт артуы байқалатын жер қыртысының осы төменгі шекарасы Мохорович қабатының пайда болуы туралы өзінің теориясын алға тартты. Ал ғылыми әлем оның теориясын қабылдады.

Менің жастық шағым геологияда өтті, мен тіпті төрт жыл MGRI-де оқыдым, мен бұл не екенін, геологиялық экспедициядағы дала жұмыстары және қалай екенін егжей-тегжейлі білемін. геологиялық картаКСРО - әлемдегі ең үлкен карта. Бірақ қазір практикалық, далалық геология қажетсіз болып шықты қазіргі қоғам. Ал бұрын далалық зерттеулердің нәтижелері бойынша жүргізілген камералық геологиялық жұмыстарды енді үйде, кеңседе компьютерде ыңғайлы жағдайда жасауға болады, ал өмір сүру жағдайы ең қиын экспедициялар мен өркениеттен тыс жерде жұмыс істеу мүмкін емес. ұзағырақ қажет.

Егер солай болса, онда біздің шынайы әлем шынымен түбегейлі өзгерді және бұл жаңа, виртуалды деп аталатын қоршаған шындық қазіргі өміріміз туралы ескі идеяларды белсенді түрде басып тастайды.

Ал қазір бізге қажет өнімдерді шығаратын зауыттар қажет емес, сонымен қатар жер бетін және жер астын зерттейтін экспедициялар қажет емес, бірақ бізге тек 3D принтерлері бар компьютерлер керек, оларды тиісті бағдарламалау арқылы шешеді. жаңа шынайы өміріміздің барлық нақты проблемалары. Бірақ бәрі солай ма?!

Кенеттен, әдеттегідей, біздің подъезде кенеттен су жарылып кетті, мен атышулы Тұрғын үй басқармасына қоңырау шалып, апатты жою үшін сантехниктерді шақырдым. Оларға көлемді принтерлері бар суперкомпьютерлер қажет емес еді, бірақ олар апатты жою үшін бізге келіп, екі күннен астам уақыт бойы жарылған құбырларды ауыстырумен айналысатын слесарь құралдары керек болды. Бірақ қазіргі зиялылар маған, әсіресе, менің бұл ісімнің жасанды интеллектке еш қатысы жоқ екенін айтады.

Менің өткен дәуірдің адамымын және бүгінгі шындықты түсінбейтіндігім сонша, жаңа компьютерлік әлемде маған орын жоқ екенін байқауға болады. Өйткені, бұл біздің қазіргі қоғамымыз болмауы керек, өйткені қазіргі адам санасы мұндайды басқара алмайды компьютерлік процестер, бұл жерде бізге жасанды интеллект, жасанды ми, жасанды интеллект қажет. Және жай емес көп бөлігі қазіргі адамдаржасанды интеллектпен жұмыс істей алатын болады, сондықтан жер шарының қалған тұрғындары артық және пайдасыз болып қалады. Сонда олармен не істеу керек екені әлі белгісіз. Әлі шешкен жоқпын!

Міне, осылайша жердегі игіліктерді басқару және пайдалану міндеті болып табылатын қазіргі заманғы «әміршілердің» «алтын миллиарды» идеясы туады, ал жер бетіндегі қалған адамдар оларға қызмет ету үшін ғана қажет болады. және олардың өмір сүруіне қолайлы жағдай жасау. Бірақ оларды қайдан алуға болады, «алтын миллиардқа» қабылдануға үміткерлер, бұл өте жоғары интеллектке ие адамдар, жасанды интеллектпен кім жұмыс істей алады? Және олар жүктілік кезеңінде таңдалуы керек. Ал бұл іріктеуді жасанды интеллекттің өзі, жасанды интеллекттің өзі жүргізуі керек болады.

Ал мұндай сандырақ 24 арнада екі сағатқа жуық жалғасты. Мұның бәрі қайдан шыққан қазіргі әлем? Жауап қарапайым. Генералдың құлауы және кәсіби деңгейРесейді айтпағанда, Еуропа мен Америка елдеріндегі білімнің күштілігі сонша, Батыс пен Ресейдің жартылай білімді халқын мұндай «ертегілер» мен ертегілерге белсенді түрде сенуге мәжбүр етеді.

Бірақ өмір олардың айналадағы өмірді, қазіргі шындықты интеллектуалды қабылдауын бұзады. Және ол үнемі бұзылады. Бірақ олар мұны байқамайды, өйткені олардың көзқарасы күнделікті өмірдің кірі жоқ болашаққа бағытталған және болашаққа бағытталған.

Өйткені, олардың ешқайсысында «Осы зиялыларға кім үй салады, жол салады, оларды кім азық-түлікпен қамтамасыз етеді, олардың қалдықтарын кім тазартады, үйлерімізді, аулаларымызды кім жөндейді? біздің су және газ құбырлары, олар осы компьютерлер мен принтерлерді өздері жасайды және оларға қызмет көрсетеді. ДДСҰ? Жасанды интеллекттің өзі бәрін шешеді, олар маған жауап береді. Және олар өз жауаптарына сенімді және маған және мен сияқты адамдарға менсінбей қарайды.

Бірақ бұл жасанды интеллект адамдықпен бәсекелесе ала ма? Сұрақ риторикалық. Ақымақ деу емес. Бірақ олар маған жасанды интеллект шахматта да, бағдарламалауда да адамдарды жеңіп жатқанын айтады. Ал мүсінмен заманауи кескіндеме адам қиялы елестете алмайтындай «бұзады».

Ал бұл туралы олармен дауласудың еш мәні жоқ. Бірақ, меніңше, жасанды интеллект алмастыра алатын олардың санасы. Мұнда ешқандай қиындықтар жоқ. Өйткені олар стандартты және қарабайыр ойлайды. Бірақ менің ақыл-ойым, инженер-өнертапқыштың ақыл-ойы, менің әйелімнің, жоғары білікті дәрігердің және басқа да өз жұмысын кәсіби түрде атқаратын адамдардың ақыл-ойын ешбір жасанды ақыл алмастыра алмайды. Мен бұл жерде әйел аналардың санасын айтып отырған жоқпын.

Бірақ көптеген мемлекеттік шенеуніктердің және әр түрлі «мемлекеттік думалардың» депутаттарының және олардың көптеген көмекшілерінің санасын бірден жасандымен алмастыруға болады. Сондай-ақ, жасанды интеллектпен қаруланған адамзаттың «алтын миллиарды» басқаратын, жарқын болашағымыз туралы теледидардан сағаттап айқайлап жүрген осы «зиялылардың», барлық ғылым докторларының санасы қоғамды басқаруға қазірдің өзінде бар. Ресейдегі ең маңызды және қажетті міндетке айналды. Әйтпесе, олардың бос сөзіне батып қаламыз.

PS Ойлау, ойлау, әр адамның өз ұғымы бар. Адам үш ойлағанда ойлайды; әйел кездесуге бару үшін көйлек таңдағанда немесе бетіне макияж жасағанда ойлайды; бизнесмен жұмысшыларына аз төлеп, қалтасына көп салуға тырысқанда ойлайды, инженер техникалық мәселені шешкенде ойлайды және т.б. Ал, қазіргі мемлекеттік шенеунік не туралы ойлайды, мен білмеймін, өйткені бүгінгі Ресейдегі адам қызметінің бұл саласы мен үшін мүлдем жұмбақ. Өйткені, ойдың түк те жоқ – тек қарабайыр, өзімшіл мүдделер.

Физиологияға еліктеу
Өйткені, «Жасанды интеллект» термині (айтпақшы, бірте-бірте «интеллектуалды жүйелер», «шешім қабылдау әдістері», «деректерді іздеу» ұғымдарымен ауыстырылады) бастапқыда модельдердің үлкен класы үшін инклюзивті болып саналды. және дәл осылай жұмыс істеуі керек болатын алгоритмдер.адамның миы сияқты (уақыттың идеялары бойынша).
Оларға, мысалы, барлық жолақтардың атышулы нейрондық желілері мен генетикалық алгоритмдер жатады.

Жалпылау, статистика және талдау
Екінші жағынан, AI деп аталатын көптеген әдістер математиканың салаларын дамытудан басқа ештеңе емес: статистика, операцияларды зерттеу, топология және метрикалық кеңістіктер. Оларға деректерді іздеу және білімді ашу әдістерінің көпшілігі, кластерлік талдау, дәлелдерді топтық есепке алу әдісі және т.б.

Бұл индуктивті қорытынды деп аталатын әдістер, олар қолда бар деректер негізінде қорытынды жасайды жалпы үлгілер.

Ережелер, логика, қорытынды
Үшінші арнайы топ жалпы заңдылықтарды құруға және одан нақты фактілерге қатысты қорытынды жасауға тырысатын әдістерді біріктіре алады. Бұлар дедуктивті қорытынды жасау әдістері және олар: Аристотельдің ескі силлогистикалық, предикаттық және предикаттық есептеулері, әртүрлі формальды жүйелер мен логикалармен ұсынылған. Бірден формальды және табиғи тілдердің теориялары, әртүрлі генеративті грамматикалар шетіне бекітілді.

Біз әдетте «AI» терминімен аталған барлық нәрсе модельдеуге немесе логикалық түрде шешуге тырысатынын көреміз еліктеу міндетіадам интеллектісі.

Сұрақ туындайды, бұл адамның Бэббидж принциптеріне негізделген заманауи компьютерлер әлі жасамайтын нақтылығы соншалықты не істейді?
AI айналысатын тапсырмалардың анықтамаларының бірі: «ол үшін тапсырма алгоритмдік шешімі жоқнемесе ол есептеу күрделілігіне байланысты қолданылмайды».

Осылайша, мысалы, дойбы ойнау тапсырмасы бір кездері AI тапсырмасы болды, ал толық моделін және жетілдірілмейтін қозғалыстардың толық деректер базасының жиынтығын құрастырғаннан кейін ол ақпараттық базада қарапайым іздеу тапсырмасына айналды (қараңыз және ).

AI тапсырмалары уақыт өте өзгереді
Бәлкім, біздің балаларымыз көптеген міндеттер шешіліп, жаңалары пайда болатын ақпараттық әлемде өмір сүретін шығар - табиғи тілде сөйлесуден бастап барлық жабдықтар мен механизмдерді автоматты басқаруға дейін.

Дегенмен, әрқайсымыз «жасанды интеллект» деген сөздерді естігенде, біз басқа нәрсені қаладық.
Біз көлік алғымыз келді ойлауоқытудың, жалпылаудың негізгі дағдыларын кім меңгереді; тірі организмдер сияқты кейбір мүшелерді басқалармен алмастыруға және өзін-өзі жетілдіруге қабілетті. Барлығы ертедегі ғылыми фантастиканы оқиды, солай ма?

Ол ұл болды ма?
Сонда интеллект қайда кетті? Қашан және неліктен біз көргіміз келген нәрсе түтіккен математикалық модельдерге және өте талғампаз алгоритмдерге айналды?

Бірнеше офтопиялық жолдар. Егер сіз «зиялы» деген сөзбен диссертация жасап жатсаңыз, онда кеңес мүшелері әдетте жүйедегі интеллектуалды орынды көрсетуді және оның НЕГЕ екенін дәлелдеуді сұрайды. Бұл сұрақ мүлдем «түсінбейтін» дегенді білдіреді.

Шындығында, қазіргі заманғы «AI» тұрған барлық нәрселерді ойлап тапқан адамдар сол кездегі инновациялық және революциялық идеялардың жетегінде болды (шын мәнінде, біздің уақыт біз мұның бәрін жүрегімізге дейін ойнағандығымен ғана ерекшеленеді, оның ішінде қазіргі заманғы есептеу қуатын пайдалану)

1-мысал (білмейтіндер саласынан).
Қателік кері таралу алгоритмі (кері таралу деп аталатын) нейрондық желілерді алға тарату. Бұл сөзсіз серпіліс.
Дұрыс конфигурацияланған желі (ақылды таңдалған кірістер мен шығыстармен) кез келген енгізу ретін үйреніп, оған үйретілмеген мысалдарды сәтті тани алады.
Типтік эксперимент келесідей тұжырымдалады: 1000 мысал, оның жартысында алгоритмді үйретеміз, ал екіншісін тексереміз. Ал бірінші және екінші жартыны таңдау кездейсоқ түрде жасалады.
Бұл жұмыс істейді, мен жеке өзім әртүрлі NN-ге кем дегенде 10 есе әртүрлі тапсырмаларды үйретіп, қалыпты нәтижелерге қол жеткіздім, 60-90% дұрыс жауаптар.

Нейрондық желілерде қандай проблема бар? Неліктен олар шынайы интеллект емес?
1. Енгізілетін деректерді әрдайым дерлік өте мұқият дайындау және алдын ала өңдеу қажет. Деректерді желілер үшін жеуге болатын ету үшін жиі тонна кодтар мен сүзгілер жасалады. Әйтпесе, желі жылдар бойы үйреніп, ештеңе үйренбейді.
2. NN оқытудың нәтижесін түсіндіру және түсіндіру мүмкін емес. Ал сарапшы мұны шынымен қалайды.
3. Желілер көбінесе үлгілерді үйренуден гөрі мысалдарды есте сақтайды. Үлгіні көрсету үшін жеткілікті ақылды және бүкіл үлгіні ессіз есте сақтау үшін жеткілікті сыйымды емес желіні құрудың нақты жолдары жоқ.

Нейрондық желілердің интеллектісі қандай?
Яғни, біз жүйені мәселені шешуге үйреткен жоқпыз, біз оны есептерді шешуді үйренуге үйреттік. Адамның жынысын анықтау алгоритмі жүйеге енгізілмеген, ол эмпирикалық түрде дерлік табылған және синапстардың салмақтарында тігілген. Бұл интеллект элементі.

2-мысал (дедуктивті қорытынды өрісінен).
Идея қарапайым. Біз машинаны адам сияқты ойлауға (жақсы, ең болмағанда қарабайыр қорытындылар жасауға) үйретеміз және қарапайым фактілер келтіреміз. Келесі - оған рұқсат етіңіз.
Эксперттік жүйелер, машиналық логикалық жүйелер, онтологиялар (біраз созылған) осы принцип бойынша жұмыс істейді. Ол істейді? Сөзсіз. Ауруларды диагностикалауға және білім салаларын сипаттауға арналған мыңдаған жүйелер енгізілді және жұмысын жалғастыруда.

Қандай проблема? Неліктен ресми жүйелер шынайы интеллект емес?
Мәселе мынада, жүйе өз жасаушылардың қаны мен терінің орасан зор көлемін бойына сіңіре отырып, кем дегенде, оны үйреткен сарапшының (немесе қауымдастықтың) шешімдерін қайталауға және дамытуға кіріседі.
Бұл пайдалы ма? Сөзсіз. Маман өледі, Міндеттері көбейеді.

Білімге негізделген жүйелердің интеллектісі дегеніміз не?
Машина оны ешкім үйретпеген ЖАҢА тұжырымдар жасайтыны. Оның жұмысының бұл элементі өте нашар (әзірше) және белгіленген үлгілер мен алгоритмдермен шектелген. Бірақ бұл интеллект элементі.

Сонымен, қазіргі жасанды интеллектпен қандай проблема бар?
Біз өте кішкентаймыз. Адамның қалай ойлайтыны және мидың қалай жұмыс істейтіні туралы біздің аңғал және үстірт идеяларымыз оларға лайықты жемісті береді.

Әрине, біз адами тұрғыдан ойлай алатын машиналарды жасаудан өте алыспыз, бірақ бұл бағыттағы қадамдарымыз дұрыс және пайдалы.

Ал егер біз дұрыс емес бағытта жүрсек те, кім біледі, мүмкін, Стругацкийлер сияқты, біз де бағытталған күш-жігердің нәтижесінде ойламаған жерден әлдеқайда жақсы нәрсені жасай аламыз ба?

Альтов Генрих

Машина ойлай ала ма

Генрих Альтов

Машина ойлай ала ма?

Мен «Машина ойлай ала ма?» деген сұрақты қарастырамын. Бірақ бұл үшін алдымен «ойлау» терминінің мағынасын анықтау керек ...

А.Тюринг. триггер тізбегі.

Аптасына екі рет, кешке гроссмейстер Кибернетика институтына келіп, электронды машинамен ойнайтын.

Кең де қаңырап бос тұрған залда шахмат тақтасы, сағат пен басқару пульті бар аласа үстел болды. Гроссмейстер орындыққа отырып, фигураларды реттеп, «Бастау» түймесін басты. Электрондық машинаның алдыңғы жағында индикатор шамдарының жылжымалы мозаикасы жанды. Бақылау жүйесінің объективі шахмат тақтасына бағытталған. Содан кейін күңгірт тақтада қысқа жазу жарқ етті. Көлік алғашқы қадамын жасады.

Бұл машина өте кішкентай болды. Кейде гроссмейстерге ең қарапайым тоңазытқыш қарсы тұрғандай көрінетін. Бірақ бұл «тоңазытқыш» үнемі жеңіске жетті. Бір жарым жыл ішінде гроссмейстер төрт ойынды ғана әрең дегенде теңестірді.

Машина ешқашан қателескен емес. Уақыт қысымының қаупі оны ешқашан басынан өткерген емес. Гроссмейстер әдейі күлкілі қимыл жасап немесе тасты құрбан етіп, көлікті құлатуға бірнеше рет тырысты. Соның салдарынан ол асығыс «Тапсыру» түймесін басуға мәжбүр болды.

Гроссмейстер инженер болды және өздігінен ұйымдастырылатын автоматтар теориясын нақтылау үшін машинамен тәжірибе жасады. Бірақ кейде «тоңазытқыштың» абсолютті тепе-теңдігі оны ашуландырды. Ойынның қиын сәттерінің өзінде машина бес-алты секундтан артық ойланбады. Индикатор шамдарының түрлі-түсті шамдарын жайбарақат жыпылықтап, ол ең күшті қимылды жазды. Машина қарсыласының ойын стиліне түзетулер енгізе алды. Кейде ол линзаны көтеріп, адамға ұзақ қарады. Гроссмейстер уайымдап, қателесті...

Күндіз залға үнсіз лаборант кіріп келді. Қабағын түйіп, станокқа қарамай, шахмат тақтасында көрнекті шахматшылардың әр уақытта ойнаған ойындарын қайталады. «Тоңазытқыштың» линзасы істен шыққанға дейін созылып, тақтаға ілініп қалды. Аппарат лаборантқа қарамады. Ол ақпаратты бейтарап жазды.

Шахмат автоматы жасалған эксперимент аяқталуға жақын қалды. Адам мен машина арасындағы көпшілік матчын ұйымдастыру туралы шешім қабылданды. Матч алдында гроссмейстер институтта одан да жиі көріне бастады. Гроссмейстер жеңілудің сөзсіз дерлік екенін түсінді. Сонда да ол «тоңазытқыш» ойынының осал тұсын табандылықпен іздеді. Машина алдағы жекпе-жекті болжағандай, күн сайын күшейе түсті. Ол гроссмейстердің ең тапқыр жоспарларын найзағайдай жылдамдықпен ашты. Ол кенеттен және ерекше шабуылдармен оның бөліктерін сындырды ...

Матч басталар алдында көлік шахмат үйірмесіне жеткізіліп, сахнаға орнатылды. Гроссмейстер соңғы минутта жетті. Ол матчқа келіскеніне қазірдің өзінде өкінген. Барлығының көзінше «тоңазытқыштан» жеңілу жағымсыз болды.

Гроссмейстер жеңіске жету үшін бар таланты мен ерік-жігерін салды. Ол әлі машинамен ойнамаған саңылауды таңдады және ойын бірден шиеленісіп кетті.

Он екінші жүрісте гроссмейстер көлікке пешке үшін епископты ұсынды. Нәзік, алдын ала дайындалған комбинация епископтың құрбандығымен байланысты болды. Машина тоғыз секунд ойланып, жәбірленушіден бас тартты. Осы сәттен бастап гроссмейстер сөзсіз жеңілетінін білді. Дегенмен, ол ойынды жалғастырды – сенімді, батыл, тәуекелшіл.

Залға жиналғандардың ешқайсысы мұндай ойынды көрмеген. Бұл супер өнер болды. Машина әрқашан жеңетінін бәрі білді. Бірақ бұл жолы тақтадағы позицияның тез және кенет өзгергені сонша, кімнің жеңетінін айту мүмкін болмады.

Жиырма тоғызыншы жүрістен кейін автоматтың таблосында «Түре» деген жазу жарқ етті. Гроссмейстер «тоңазытқышқа» таңдана қарап, «Жоқ» түймесін басуға мәжбүр болды. Олар көтеріліп, жарық үлгісін, индикатор шамдарын қайта реттеп, сақтықпен қатып қалды.

Он бірінші минутта ол гроссмейстер бәрінен де қорқатын қимылды жасады. Одан кейін жылдам бөлшектер алмасу болды. Гроссмейстердің жағдайы нашарлады. Алайда көліктің сигнал тақтасында «Тар» деген жазу қайта пайда болды. Гроссмейстер қыңырлықпен «Жоқ» түймесін басып, патшайымды дерлік үмітсіз қарсы шабуылға апарды.

Машинаның бақылау жүйесі бірден қозғала бастады. Объективтің шыны көзі адамға қадала қарады. Гроссмейстер станокқа қарамауға тырысты.

Бірте-бірте индикатор шамдарының жеңіл мозаикасында сары тондар басым бола бастады. Олар байыды, жарқырайды - ақырында сары шамдардан басқа барлық шамдар сөнді. Шахмат тақтасына таңғажайып күн сәулесіне ұқсас алтын сәуле түсті.

Қатты үнсіздікте үлкен басқару сағатының тілі шертіп, бөлімнен бөлімге секірді. Көлік ойлады. Залда отырған шахматшылардың көпшілігі ойланатын ештеңе жоқ және рыцарьмен шабуыл жасау қауіпсіз деп есептесе де, ол қырық үш минут бойы ойланды.

Кенет сары шамдар сөнді. Белгісіз дірілдеген линза өзінің әдеттегі орнын алды. Таблода жасалған қозғалыстың жазбасы пайда болды: машина пешканы мұқият жылжытты. Залда шу болды; көпшілігі бұл ең жақсы қадам емес деп ойлады.

Төрт қадамнан кейін машина жеңілгенін мойындады.

Гроссмейстер орындықты артқа итеріп, көлікке қарай жүгірді де, бүйірлік қалқанды жұлқып жіберді. Қалқан астында басқару механизмінің қызыл шамы жыпылықтап, сөніп қалды.

Бірден шахматшыларға толған сахнаға спорт газетінің тілшісі жас жігіт шықты.

Ол жай ғана көндірген сияқты, - деді белгісіз біреу. - Ол соншалықты керемет ойнады - және кенеттен ...

Білесіз бе, - деп қарсылық білдірді атақты шахматшылардың бірі, - тіпті адам ұтымды комбинацияны байқамай қалады. Машина толық күшпен ойнады, бірақ оның мүмкіндіктері шектеулі болды. Тек және бәрі.

Гроссмейстер станоктың қалқанын ақырын түсіріп, тілшіге бұрылды.

Сонымен, – деп шыдамай қайталады ол дәптерін ашып, – сіздің пікіріңіз қандай?

Менің ойым? – деп сұрады гроссмейстер. - Міне: жүз тоғызыншы блоктағы триггер тізбегі істен шықты. Әрине, пешканың қозғалысы ең күшті емес. Бірақ қазір оның себебі қайда, салдары қайда екенін айту қиын. Мүмкін осы триггер тізбегіне байланысты машина ең жақсы қозғалысты байқамады. Немесе ол шынымен жеңіске жетпеуді шешкен шығар - және бұл оның электр тоғымен зақымдалған триггерлеріне қымбатқа түсті. Өйткені, адамға өзін-өзі бұзу оңай емес ...

Бірақ неге бұл әлсіз қозғалыс, неге жеңіліс? – деп таң қалды тілші. Егер машина ойлай алса, ол жеңіске ұмтылар еді.

Гроссмейстер иығын көтеріп күлді.

Қалай айтсақ... Кейде әлсіз қимыл жасау әлдеқайда адамгершілік. Ұшуға дайын!

аяқ алыс теңізге қарай биік тастың үстінде тұрды. Автоматты қондырғыларды тексеру үшін адамдар анда-санда ғана маяк маңына шықты. Маяктан екі жүз метрдей жерде судан арал көтерілді. Көптеген жылдар бойы ол аралда бастады, тұғырдағыдай, олар ұзақ қашықтыққа ұшудан кейін Жерге оралған ғарыш кемесін орнатты. Мұндай кемелерді қайтадан ғарышқа жіберудің мағынасы болмады.

Мен мұнда бүкіл Қара теңіз жағалауындағы маяктарды басқаратын инженермен келдім. Маяктың басына жеткенде инженер маған дүрбіні беріп:

Дауыл болады. Өте бақытты: қолайсыз ауа-райының алдында ол әрқашан өмірге келеді.

Қып-қызыл күн толқындардың сұр төбелеріне күңгірт сәулесін түсірді. Жартас толқындарды кесіп тастады, олар оны айналып өтіп, тайғақ, тот басқан тастардың үстіне шуылдап көтерілді. Сосын терең күрсініп, көбік шашқан бұлақтардай жайылып, жаңа толқындарға жол ашты. Римдік легионерлер осылай алға шықты: алдыңғы қатардағылар соққы беріп, ашық құраммен кері өтіп, кейін жабылып, жаңа күшпен шабуылға шықты.

Дүрбі арқылы мен кемені жақсы көрдім. Бұл өте ескі екі орынды ұзақ қашықтықты барлау жұлдызды кемесі болатын. Садаққа ұқыпты жағылған екі ойық көзге түсті. Корпус бойымен терең ойық болды. Гравитациялық күшейткіш сақина екіге бөлініп, тегістелді. Ұзақ ескірген жүйенің конус тәрізді іздеушілері және инфрадыбыстық метеорологиялық бақылаулар дөңгелектің үстінде баяу айналды.

Көрдіңіз бе, – деді инженер, – боран болатынын сезеді.

Бір жерде шағала дабыл қағып, теңіз толқындардың күңгірт соғуымен жаңғырды. Теңіздің үстіне көтерілген сұр тұман көкжиекті бірте-бірте бұлтты етті. Жел толқындардың жарқыраған шыңдарын бұлттарға қарай тартты, ал ауа райының қолайсыздығынан шамадан тыс жүктелген бұлттар суға түсті. Аспан мен теңіздің жанасуынан дауыл соғуы керек еді.

Жарайды, мен мұны әлі де түсінемін, - деп жалғастырды инженер: - күн батареялары батареяларды қоректендіреді, ал электронды ми құрылғыларды басқарады. Бірақ қалғанының бәрі... Кейде ол жерді, теңізді, дауылдарды ұмытып, тек аспанға қызыға бастайды. Радиотелескоп шығады, локатор антенналары күндіз-түні айналады ... Немесе басқа нәрсе. Кенет әлдебір түтік көтеріліп, адамдарға қарай бастайды. Қыста бұл жерде суық жел соғады, кеме мұзбен жабылған, бірақ адамдар маякта пайда болған кезде мұз бірден жоғалып кетеді ... Айтпақшы, балдырлар онда өспейді ...

Алан Тьюринг компьютерде сананың бар-жоғын тексеретін экспериментті ұсынды, ал Джон Сирл Тьюринг тәжірибесін жоққа шығаруы керек ойлау тәжірибесін ұсынды. Біз екі дәлелді де түсінеміз және сонымен бірге сананың не екенін түсінуге тырысамыз.

Тьюринг сынағы

1950 жылы британдық математигі Алан Тьюринг өзінің «Компьютер және ақыл» атты еңбегінде өзінің атақты тестін ұсынды, оның пікірінше, белгілі бір компьютердің ойлау қабілеті бар-жоғын анықтауға мүмкіндік береді. Тест, шын мәнінде, Ұлыбританиядағы сол кездегі кең таралған еліктеу ойынын көшірді. Оған үш адам қатысты: үй иесі және ер адам әйелмен бірге. Хост экранның артында отырды және қалған екі ойыншымен тек жазбалар арқылы сөйлесе алды. Оның міндеті - сұхбаттастарының әрқайсысының жынысын болжау болды. Сонымен бірге олар оның сұрақтарына шынайы жауап беруге міндетті емес еді.

Тьюринг машинада интеллект бар-жоғын сынауда дәл осындай принципті қолданды. Тек ондағы көшбасшы әңгімелесушінің жынысын емес, оның машина немесе адам екенін болжауы керек. Егер машина адамның мінез-құлқын жеткілікті түрде сәтті еліктеп, хостты шатастырып алса, онда ол сынақтан өтіп, оның санасы бар екенін және оның ойлайтынын дәлелдейді.

Жас Алан Тюринг (төлқұжат суреті).
Дереккөз: wikimedia.org

Қытай бөлмесі

1980 жылы философ Джон Сирл Тьюрингтің ұстанымын жоққа шығара алатын ойлау тәжірибесін ұсынды.

Келесі жағдайды елестетіп көрейік. Бөлмеге қытайша сөйлемейтін, оқымайтын адам кіреді. Бұл бөлмеде қытай таңбалары бар планшеттер, сондай-ақ осы адам сөйлейтін тілдегі кітап бар. Кітап бөлмеге басқа белгілер кірсе, таңбалармен не істеу керектігін сипаттайды. Бөлменің сыртында қытай тілінде сөйлейтін тәуелсіз бақылаушы отыр. Оның міндеті - бөлмедегі адаммен сөйлесу, мысалы, жазбалар арқылы және оның әңгімелесушісі қытай тілін түсінетінін білу.

Searle экспериментінің мақсаты - бақылаушы басқа адам қытайша сөйлей алады деп есептесе де, бөлмедегі адам әлі де қытай тілін білмейтінін көрсету. Ол әрекет ететін кейіпкерлерді түсінбейді. Дәл осылай, аттас сынақтан өте алатын «Тьюринг машинасы» өзі қолданатын таңбаларды түсінбей, сәйкесінше санаға ие болмас еді.

Серлдің пікірінше, егер мұндай машина жүруге, сөйлеуге, объектілерді басқаруға және өзін толыққанды ойлайтын адам ретінде көрсетуге қабілетті болса да, оның бәрібір санасы болмайды, өйткені ол тек берілгендермен жауап бере отырып, оған енгізілген бағдарламаны орындайды. берілген сигналдарға реакциялар.

Философиялық зомби

Дегенмен, 1996 жылы Дэвид Чалмерс ұсынған келесі жағдайды елестетіп көріңіз. «Философиялық зомби» деп аталатын адамды елестетіп көрейік - барлық жағынан адамға ұқсайтын тіршілік иесі. Ол адамға ұқсайды, адам сияқты сөйлейді, сигналдар мен тітіркендіргіштерге адам сияқты әрекет етеді және жалпы барлық мүмкін жағдайларда өзін адам сияқты ұстайды. Бірақ сонымен бірге оның санасы жоқ, ол ешқандай сезімді бастан кешірмейді. Ол адамға ауырсыну немесе ләззат тудыратын нәрсеге, бұл сезімдерді сезінген адам сияқты әрекет етеді. Бірақ сонымен бірге ол оларды іс жүзінде бастан кешірмейді, тек реакцияға еліктейді.

Мұндай тіршілік болуы мүмкін бе? Оны сезімі бар шынайы адамнан қалай ажыратуға болады? Философиялық зомбидің адамдардан айырмашылығы неде? Олар біздің арамызда болуы мүмкін бе? Немесе бізден басқаның бәрі философиялық зомби шығар?

Өйткені, кез келген жағдайда басқа адамдардың ішкі субъективті тәжірибесі біз үшін қолжетімсіз. Бізде өз санамыздан басқа сана жоқ. Бастапқыда біз тек басқа адамдарда бар деп есептейміз, олар бізге ұқсас, өйткені жалпы бізде бұған күмәндануға ешқандай себеп жоқ, өйткені басқалар біз сияқты әрекет етеді.

Классикалық жасанды интеллект ойлау машиналарында іске асуы екіталай; бұл саладағы адам тапқырлығының шегі, шамасы, мидың жұмысын имитациялайтын жүйелерді құрумен шектелетін болады.

Жасанды интеллект (AI) ғылымы төңкеріс үстінде. Оның себептері мен мән-мағынасын түсіндіріп, пайымдау үшін алдымен тарихқа жүгінуіміз керек.

1950 жылдардың басында машина ойлай алады ма деген дәстүрлі, біршама анық емес сұрақ физикалық белгілерді құрылымға негізделген ережелерге сәйкес басқаратын машина ойлай алады ма деген неғұрлым қолжетімді сұраққа жол берді. Бұл сұрақ дәлірек тұжырымдалған, өйткені формальды логика мен есептеу теориясы алдыңғы жарты ғасырда айтарлықтай прогреске қол жеткізді. Теоретиктер белгілі бір ережелерге сәйкес түрлендірулерден өтетін абстрактілі символдық жүйелердің мүмкіндіктерін бағалай бастады. Егер бұл жүйелерді автоматтандыруға болатын болса, олардың абстрактілі есептеу күші нақты физикалық жүйеде көрінетін сияқты көрінді. Мұндай көзқарастар жеткілікті терең теориялық негізде нақты анықталған зерттеу бағдарламасының дүниеге келуіне ықпал етті.

Машина ойлай ала ма?

Иә деп жауап беруге көптеген себептер болды. Тарихи тұрғыдан алғанда, бірінші және ең терең себептердің бірі есептеу теориясының екі маңызды нәтижесі болды. Бірінші нәтиже Черчтің әрбір тиімді есептелетін функция рекурсивті түрде есептелетіндігі туралы тезисі болды. «Тиімді есептелетін» термині кіріс деректерін ескере отырып, соңғы уақыт ішінде нәтижені есептеуге болатын «механикалық» процедураның қандай да бір түрі бар екенін білдіреді. «Рекурсивті түрде есептелетін» дегеніміз берілген кіріске қолдануға болатын, содан кейін функцияны соңғы уақытта есептеу үшін жаңадан алынған нәтижелерге ретімен және қайталап қолдануға болатын операциялардың ақырғы жиынтығы бар екенін білдіреді. Механикалық процедура концепциясы формальды емес, керісінше интуитивті, сондықтан Черч тезисінің ресми дәлелі жоқ. Дегенмен, ол есептеудің не екенін түсінеді және оны қолдау үшін көптеген әртүрлі дәлелдер біріктіріледі.

Екінші маңызды нәтижеАлан М. Тьюринг алды, ол кейіннен әмбебап Тьюринг машинасы деп аталып кеткен, максималды жеңілдетілген таңбамен жұмыс істейтін машинаның көмегімен кез келген рекурсивті есептелетін функцияны соңғы уақытта есептеуге болатынын көрсетті. Бұл құрылғы кіріс ретінде әрекет ететін элементар таңбалардың сәйкестігіне, ретіне және орналасуына сезімтал рекурсивті қолданылатын ережелермен басқарылады.

Осы екі нәтижеден өте маңызды нәтиже шығады, атап айтқанда дұрыс бағдарламамен, жеткілікті үлкен жадымен және жеткілікті уақытпен қамтамасыз етілген стандартты цифрлық компьютер кез келген ережеге негізделген функцияны енгізу және шығару арқылы есептей алады. Басқаша айтқанда, ол сыртқы ортаның ерікті әсерлеріне кез келген жүйелі жауаптар жиынтығын көрсете алады.

Ет етейік келесідей: жоғарыда талқыланған нәтижелер таңбаларды басқаратын дұрыс бағдарламаланған машина (бұдан әрі - MC машинасы) саналы ақылдың болуы үшін Тьюринг сынамасын қанағаттандыруы керек дегенді білдіреді. Тьюринг сынағы - бұл мінез-құлық сынағы, бірақ оның талаптары өте күшті. (Бұл сынақ қаншалықты жарамды, біз төменде талқылаймыз, онда біз сананың болуы үшін екінші, түбегейлі басқа «тестпен» кездесеміз.) Тьюринг тестінің бастапқы нұсқасына сәйкес, MS машинасына енгізу керек. Табиғи ауызекі тілдегі сұрақтар мен сөз тіркестерін біз енгізу құрылғысының пернетақтасында тереміз, ал шығыс - шығару құрылғысы басып шығаратын MS машинасының жауаптары. Егер оның жауаптарын нақты, ақылды адам терген жауаптардан ажырату мүмкін болмаса, машина саналы ақылдың болуы үшін бұл сынақтан өтті деп саналады. Әрине, қазіргі уақытта саналы адамның мінез-құлқынан ерекшеленбейтін нәтиже алуға болатын функцияны ешкім білмейді. Бірақ Черч пен Тьюрингтің нәтижелері бізге бұл (болжамды тиімді) функция қандай болса да, тиісті түрде жасалған MS машинасы оны есептей алатынына кепілдік береді.

Бұл өте маңызды қорытынды, әсіресе Тьюрингтің жазу машинкасының көмегімен машинамен әрекеттесуін сипаттауы елеусіз шектеу екенін ескерсек. Дәл осындай қорытынды MC-машина әлеммен неғұрлым күрделі тәсілдермен әрекеттесе де орындалады: тікелей көру, табиғи сөйлеу және т.б. аппараттары арқылы. Ақыр соңында, неғұрлым күрделі рекурсивті функция әлі де Turing есептелетін болып қалады. Бір ғана мәселе қалды: оны табу күрделі функция, ол адамның сыртқы ортаның әсерлеріне жауаптарын басқарады, содан кейін MS машинасы осы функцияны есептейтін бағдарламаны (рекурсивті қолданылатын ережелер жиынтығы) жазыңыз. Бұл мақсаттар классикалық жасанды интеллекттің ғылыми бағдарламасының негізін құрады.

Алғашқы нәтижелер көңіл қуантарлық болды

Тапқыр бағдарламаланған бағдарламалары бар MC машиналары ақыл-ойдың көріністеріне жататын іс-әрекеттердің тұтас кешенін көрсетті. Олар күрделі командаларға жауап берді, күрделі арифметикалық, алгебралық және тактикалық есептерді шығарды, дойбы мен шахмат ойнады, теоремаларды дәлелдеді және қарапайым диалогты ұстанды. Нәтижелер үлкенірек сақтау құрылғыларының, жылдамырақ машиналардың пайда болуымен және неғұрлым қуатты және күрделі бағдарламалардың дамуымен жақсара берді. Классикалық немесе «бағдарламаланған» AI барлық дерлік тұрғыдан ғылымның өте белсенді және табысты саласы болды. MC машиналары ақыр соңында ойлана алады деген қайталанатын бас тарту біржақты және ақпаратсыз болып көрінді. Мақаланың тақырыбына қойылған сұраққа оң жауап беретін дәлелдер нанымдырақ болып көрінді.

Әрине, түсініксіз тұстар да болды. Біріншіден, MS машиналары адам миына ұқсамайтын. Дегенмен, мұнда да классикалық AI-ның сенімді жауабы дайын болды. Біріншіден, MS машинасы жасалған физикалық материалдың ол есептейтін функцияға еш қатысы жоқ. Соңғысы бағдарламаға енгізілген. Екіншіден, машинаның функционалды архитектурасының техникалық бөлшектері де маңызды емес, өйткені мүлде басқа бағдарламалармен жұмыс істеуге арналған мүлде басқа архитектуралар, дегенмен бірдей енгізу-шығару функциясын орындай алады.

Сондықтан, АИ мақсаты енгізу және шығару тұрғысынан ақыл-ойға тән функцияны табу, сонымен қатар осы функцияны есептеу үшін көптеген мүмкін болатын бағдарламалардың ең тиімдісін жасау болды. Сонымен бірге, адам миының функцияны нақты есептеу әдісі маңызды емес екендігі айтылды. Бұл классикалық АИ мәнін және мақаланың атауында қойылған сұраққа оң жауап беру негіздерін сипаттауды аяқтайды.

Машина ойлай ала ма? Теріс жауаптың пайдасына кейбір дәлелдер де болды. 1960 жылдардың ішінде назар аударарлық теріс дәлелдер салыстырмалы түрде сирек болды. Кейде ойлау физикалық процесс емес және ол материалдық емес жанда жүреді деген қарсылық көтерілді. Алайда мұндай дуалистік көзқарас эволюциялық тұрғыдан да, логикалық тұрғыдан да жеткілікті нанымды көрінбеді. Бұл AI зерттеулеріне кедергі келтірмеді.

Басқа сипаттағы ойлар АИ мамандарының назарын көбірек аударды. 1972 жылы Хуберт Л. Дрейфус AI жүйелеріндегі интеллект парадтық көрсетілімдерін қатты сынға алған кітапты жариялады. Ол бұл жүйелердің шынайы ойлауды дұрыс үлгілемейтінін және осы сәтсіз әрекеттердің барлығына тән үлгіні ашқанын атап өтті. Оның пікірінше, модельдерде кез келген адамда болатын дүние туралы ресми емес жалпы білімнің орасан зор қоры, сондай-ақ өзгермелі ортаның талаптарына байланысты осы білімнің белгілі бір құрамдастарына сүйену үшін жалпы санаға тән қабілет жетіспеді. . Дрейфус ойлауға қабілетті жасанды физикалық жүйені құрудың іргелі мүмкіндігін жоққа шығармады, бірақ ол рекурсивті қолданылатын ережелері бар символдарды манипуляциялау арқылы ғана қол жеткізуге болады деген идеяны қатты сынға алды.

Жасанды интеллект мамандарының, сондай-ақ ойшыл философтардың үйірмелерінде Дрейфусзерттеудің осы әлі өте жас саласына тән еріксіз жеңілдетулерге негізделген, негізінен, шолақ және біржақтылық ретінде қабылданды. Мүмкін бұл кемшіліктер шынымен де орын алған шығар, бірақ олар, әрине, уақытша болды. Күшті машиналар мен жақсы бағдарламалар бұл кемшіліктерден арылуға мүмкіндік беретін уақыт келеді. Уақыт жасанды интеллект үшін жұмыс істейтін сияқты көрінді. Осылайша, бұл қарсылықтар АИ саласындағы одан әрі зерттеулерге айтарлықтай әсер еткен жоқ.

Алайда уақыт жұмыс істегені белгілі болды Дрейфус: 70-жылдардың соңы – 80-жылдардың басында компьютерлердің жылдамдығы мен жадының артуы олардың «ақыл-ой қабілеттерін» көп арттырмады. Мысалы, машиналық көру жүйелеріндегі үлгіні тану күтпеген жерден үлкен көлемдегі есептеулерді қажет ететіні белгілі болды. Іс жүзінде сенімді нәтижелерге қол жеткізу үшін компьютерге көбірек уақыт жұмсау керек болды, бұл биологиялық көру жүйесі үшін бірдей тапсырмаларды орындауға қажетті уақыттан әлдеқайда көп. Мұндай баяу модельдеу процесі алаңдатарлық болды: компьютерде сигналдар миға қарағанда шамамен миллион есе жылдам таралады, ал компьютердің орталық процессорының тактілік жиілігі табылған тербелістердің жиілігінен шамамен бірдей есе жоғары. миында. Дегенмен, нақты тапсырмаларда тасбақа қоянды оңай басып озады.

Сонымен қатар, нақты есептерді шешу үшін компьютерлік бағдарламаның өте үлкен деректер қорына қол жеткізуі қажет. Мұндай дерекқорды құру қазірдің өзінде өте күрделі мәселе болып табылады, бірақ оны басқа жағдай қиындатады: нақты уақыт режимінде осы дерекқордың нақты, контекстке тәуелді фрагменттеріне қол жеткізуді қамтамасыз ету. Мәліметтер қорының сыйымдылығы артқан сайын қол жеткізу мәселесі күрделене түсті. Толық іздеу тым ұзаққа созылды және эвристикалық әдістер әрқашан сәтті бола бермейді. Дрейфус айтқан қорқыныштарға ұқсас қорқыныштар тіпті жасанды интеллект саласында жұмыс істейтін кейбір сарапшыларға да ортақ бола бастады.

Шамамен осы уақытта (1980) Джон Сирл AI зерттеулерінің классикалық күн тәртібіндегі өте іргелі болжамға, атап айтқанда, олардың құрылымын ескеретін ережелерді рекурсивті қолдану арқылы құрылымдық белгілерді дұрыс өңдеу идеясына күмән тудыратын жаңашыл сыни тұжырымдаманы ұсынды. , саналы ақыл-ойдың мәнін құрауы мүмкін.

Searle-дің негізгі дәлелі екі өте маңызды фактіні көрсететін ой тәжірибесіне негізделген. Біріншіден, ол MC машинасын сипаттайды, ол (біз түсінуіміз керек) енгізу және шығару кезінде Тьюринг сынағын тек қытай тілінде өтетін әңгіме түрінде тапсыра алатын функцияны жүзеге асырады. Екіншіден, машинаның ішкі құрылымы сондай, ол қандай мінез-құлық танытса да, тұтас машинаның да, оның бір бөлігінің де қытай тілін түсінбейтіні бақылаушыға күмән тудырмайды. Онда тек ағылшын тілінде сөйлейтін, нұсқаулықта жазылған ережелерді сақтай отырып, кейіпкерлердің көмегімен есіктегі пошта жәшігіне кіру және шығу кезінде манипуляциялау керек адам бар. Бір сөзбен айтқанда, жүйе қытай тілін және хабарламалардың нақты семантикалық мазмұнын дұрыс түсінбегеніне қарамастан, Тьюринг сынамасын оң қанағаттандырады (Дж. Сиарльдің «Мидың ақыл-ойы - компьютерлік бағдарлама? «).

Бұдан шығатын жалпы қорытынды: физикалық белгілерді құрылымға сезімтал ережелерге сәйкес жай ғана өңдейтін кез келген жүйе ең жақсы жағдайда нақты саналы сананың патетикалық пародиясына айналады, өйткені «нақты семантиканы» жай ғана айналдыру арқылы жасау мүмкін емес. бос синтаксис». Осы жерде айта кететін жайт, Сеарль сананың болуы үшін мінез-құлық (мінез-құлықсыз) сынақты алға тартпайды: сананың элементтері нақты семантикалық мазмұнға ие болуы керек.

«Рубик текшесі» сияқты әрекет ететін ол ұсынатын жүйе абсурдты түрде баяу жұмыс істейтіндіктен, оның ойлау эксперименті адекватты емес деп Сеарлді сөгетін азғыру бар. Дегенмен, Сирл бұл жағдайда жылдамдық ешқандай рөл атқармайды деп сендіреді. Баяу ойлайтын адам бәрібір дұрыс ойлайды. Классикалық интеллект концепциясы бойынша ойлауды жаңғыртуға қажеттінің бәрі оның ойынша «қытай бөлмесінде» бар.

Searle мақаласы AI сарапшыларының, психологтарының және философтарының ынталы жауаптарын тудырды. Жалпы, бұл Дрейфустың кітабынан да дұшпандықпен кездесті. Журналдың осы санында бір уақытта жарияланған мақаласында Searle оның тұжырымдамасына қарсы бірқатар сыни дәлелдер келтіреді. Біздің ойымызша, олардың көпшілігі заңды, әсіресе авторлары бөлмеден және оның мазмұнынан тұратын жүйе өте баяу болса да, қытай тілін әлі де түсінеді деп, ашкөздікпен «жемге» түскендер.

Бізге бұл жауаптар ұнайды, бірақ қытай бөлмесі қытай тілін түсінеді деп ойлағандықтан емес. Біз Сиарлдың оны түсінбейтінімен келісеміз. Бұл аргументтердің тартымдылығы мынада: «Синтаксис өздігінен семантиканы құрамайды және семантиканың өмір сүруі үшін жеткіліксіз» деген Searle дәлеліндегі өте маңызды үшінші аксиоманы қабылдамауын көрсетеді. Бұл аксиома дұрыс болуы мүмкін, бірақ Сирл мұны анық біледі деп ақтауға болмайды. Оның үстіне, бұл шындық деп болжау классикалық AI зерттеу бағдарламасы дұрыс па деген сұрақты қою болып табылады, өйткені бұл бағдарлама өте қызықты болжамға негізделген, егер біз тек сәйкес құрылымдалған процесті қозғалысқа келтіре алсақ, оның бір түрі. синтаксистік элементтердің ішкі биі, кірістері мен шығыстарымен дұрыс байланысқан болса, онда адамға тән ақыл-ойдың сол күйлері мен көріністерін алуға болады.

Серлдің үшінші аксиомасы шынымен де осы сұрақты қоятыны оның бірінші тұжырымымен тікелей салыстырған кезде айқын болады: «Бағдарламалар ақыл-ойдың мәні ретінде пайда болады және олардың болуы ақыл-ойдың болуы үшін жеткіліксіз». Оның үшінші аксиомасының қорытындының 90% дерлік онымен бірдей екенін байқау қиын емес. Сондықтан Сеарльдің ойлау эксперименті үшінші аксиоманы қолдау үшін арнайы жасалған. Бұл қытай бөлмесінің барлық мәні.

Қытай бөлмесінің мысалы 3-аксиоманы білмейтіндерге тартымды еткенімен, бұл аксиоманың дұрыстығын дәлелдейді деп ойламаймыз және бұл мысалдың сәтсіздігін көрсету үшін біз мысал ретінде параллельді мысалды ұсынамыз. Көбінесе даулы мәлімдемені жоққа шығаратын бір жақсы мысал логикалық жонглерлікке толы бүкіл кітапқа қарағанда жағдайды түсіндіруде әлдеқайда жақсы.

Ғылым тарихында скептицизмнің көптеген мысалдары болды, мысалы, біз Сеарльдің пайымдауларынан көреміз. XVIII ғасырда. Ирландиялық епископ Джордж Беркли ауадағы қысу толқындарының өздігінен дыбыстық құбылыстардың мәні немесе олардың өмір сүруіне жеткілікті фактор болуы мүмкін емес деп санады. Ағылшын ақыны және суретшісі Уильям Блейк пен неміс табиғат зерттеушісі Иоган Гете материяның ұсақ бөлшектерінің өзі жарықтың объективті өмір сүруі үшін жеткілікті болмыс немесе фактор болуы мүмкін емес деп санады. Тіпті осы ғасырдың өзінде жансыз материя, оның ұйымдасуы қаншалықты күрделі болса да, органикалық болмыс немесе тіршіліктің жеткілікті шарты бола алатынын елестете алмайтын адамдар болды. Адамдардың елестететін немесе елестетпейтін нәрселердің шын мәнінде бар немесе жоқ нәрсеге қатысы жоқ екені анық. Бұл өте ауыр адамдарға қатысты болса да жоғары деңгейинтеллект.

Бұл тарихи сабақтарды Searle пайымдауларына қалай қолдануға болатынын көру үшін оның логикасына жасанды параллельді қолданып, осы параллельді ойлау экспериментімен бекітейік.

Аксиома 1. Электр және магнетизм физикалық күштер.

Аксиома 2. Жарықтың маңызды қасиеті - жарықтық.

Аксиома 3. Күштердің өзі жарқырау эффектінің мәні ретінде пайда болады және оның болуы үшін жеткіліксіз.

Қорытынды 1. Электр және магнетизм жарықтың мәні емес және оның болуы үшін жеткіліксіз.

Бұл пайымдау көп ұзамай жарияланды деп есептейік Джеймс К. Максвелл 1864 жылы жарық пен электромагниттік толқындардың бірдей екендігін болжады, бірақ жарық қасиеттері мен электромагниттік толқындардың қасиеттері арасындағы жүйелі параллельдер әлемде толығымен жүзеге асырылғанға дейін. Жоғарыда келтірілген логикалық пайымдаулар Максвеллдің батыл гипотезасына сенімді қарсылық болып көрінуі мүмкін, әсіресе 3-аксиоманы қолдайтын келесі түсініктемемен бірге болса.

Адам ұстап тұрған қараңғы бөлмені қарастырайық тұрақты магнитнемесе зарядталған элемент. Егер адам магнитті жоғары және төмен жылжыта бастаса, Максвеллдің жасанды жарықтандыру теориясына сәйкес магниттен электромагниттік толқындардың таралатын сферасы шығады және бөлме жарқырайды. Бірақ магниттермен немесе зарядталған шарлармен ойнауға тырысқан кез келген адамға белгілі болғандай, олардың күштері (немесе кез келген басқа күштер), тіпті бұл заттар қозғалыста болса да, ешқандай жарқырауды тудырмайды. Сондықтан, біз жай ғана күштерді манипуляциялау арқылы нағыз жарқыраған әсерге қол жеткізе аламыз деп ойлау мүмкін емес сияқты!

Электромагниттік күштердің ауытқуы жеңіл болып табылады, бірақ адам қозғалатын магнит ешқандай жарқырауды тудырмайды. Сол сияқты, белгілі бір ережелерге сәйкес таңбаларды манипуляциялау ақылды көрсетуі мүмкін, дегенмен Searle's China Room-те табылған ережеге негізделген жүйеде нақты түсінік жоқ сияқты.

Максвелл оған бұл сынақ қойылса, не деп жауап бере алар еді?

Біріншіден, ол «жарық бөлме» эксперименті көрінетін жарықтың қасиеттері туралы бізді жаңылыстырады деп сендірді, өйткені магнит дірілінің жиілігі өте төмен, қажет болғаннан шамамен 1015 есе аз. Осыдан кейін жиілік мұнда ешқандай рөл атқармайды, тербелмелі магниті бар бөлмеде Максвеллдің теориясына толық сәйкес жарқырау эффектісін көрсету үшін қажеттінің бәрі бар деген шыдамсыз жауап болуы мүмкін.

Өз кезегінде МаксвеллБөлме қазірдің өзінде жарыққа толы деп дұрыс айтып, «жемді ала» алар еді, бірақ бұл люминесценцияның табиғаты мен күші адам оны көре алмайтындай. (Адамның магнитті жылжытатын жиілігі төмен болғандықтан, түзілген электромагниттік толқындардың ұзындығы тым үлкен және қарқындылығы адам көзінің оларға реакция жасауы үшін тым төмен.) Дегенмен, бұл құбылыстарды түсіну деңгейін ескере отырып, қарастырылып отырған кезеңде (өткен ғасырдың 60-жылдары) мұндай түсініктеме күлкі мен келеке сөздерді тудыруы мүмкін еді. Жарқыраған бөлме! Кешіріңіз, Максвелл мырза, ол жерде мүлдем қараңғы!»

Сондықтан біз кедейлерді көреміз Максвеллқиын болуы керек. Оның қолынан келесі үш тармақты талап ету ғана қалады. Біріншіден, жоғарыдағы пайымдаудағы 3 аксиома дұрыс емес. Шынында да, интуитивті түрде бұл өте орынды болып көрінгенімен, біз бұл туралы еріксіз сұрақ қоямыз. Екіншіден, жарқыраған бөлме тәжірибесі бізге жарықтың физикалық табиғаты туралы қызықты ештеңе көрсетпейді. Үшіншіден, жарық мәселесін және жасанды жарық мүмкіндігін шынымен шешу үшін бізге сәйкес жағдайларда электромагниттік толқындардың әрекеті жарықтың мінез-құлқына толығымен сәйкес келетінін анықтауға мүмкіндік беретін зерттеу бағдарламасы қажет. Дәл осындай жауапты классикалық жасанды интеллект Серлдің пайымдауларына беруі керек. Серлдің қытай бөлмесі «семантикалық тұрғыдан қараңғы» болып көрінсе де, оның белгілі бір ережелерге сәйкес жасалған таңбаларды манипуляциялау ешқашан семантикалық құбылыстарды тудырмайтынын талап етуге негіз жоқ, әсіресе адамдар әлі де хабардар емес және тек тілді түсінумен шектелгендіктен. .түсіндіруді қажет ететін семантикалық және психикалық құбылыстардың жалпы мағынасының деңгейі. Осы нәрселерді түсінуді пайдаланудың орнына, Сирл өз пайымдауларында адамдарда мұндай түсініктің жоқтығын еркін пайдаланады.

Searle пайымдауларына өз сынымызды білдіре отырып, классикалық AI бағдарламасының саналы ақыл мәселесін шешуге және ойлау машинасын жасауға нақты мүмкіндігі бар ма деген сұраққа оралайық. Біз бұл жерде перспективалар жарқын емес деп есептейміз, бірақ біздің пікіріміз Searle қолданғандардан түбегейлі өзгеше себептерге негізделген. Біз классикалық AI зерттеу бағдарламасының нақты сәтсіздіктеріне және оның құрылымының кейбір қасиеттерін қамтитын есептеу модельдерінің жаңа класы арқылы биологиялық ми бізге үйреткен сабақтар жиынтығына негізделеміз. Біз жоғарыда мидың тез және тиімді шешілетін мәселелерді шешудегі классикалық AI-ның сәтсіздіктерін айттық. Ғалымдар бірте-бірте бұл ақаулар MS машиналарының функционалдық архитектурасының қасиеттеріне байланысты деген консенсусқа келеді, олар оның алдында тұрған күрделі міндеттерді шешуге жарамсыз.

Білуіміз керек нәрсе - ми ойлау әсеріне қалай қол жеткізеді? Кері инженерия - инженерияда кең таралған әдіс. Технологияның жаңа бөлігі нарыққа шыққанда, бәсекелестер оны бөлшектеу және оның негізделген принципін болжауға тырысу арқылы оның қалай жұмыс істейтінін анықтайды. Миға қатысты бұл тәсілді жүзеге асыру өте қиын, өйткені ми планетадағы ең күрделі нәрсе. Осыған қарамастан, нейрофизиологтар мидың көптеген қасиеттерін әртүрлі түрде аша алды құрылымдық деңгейлер. Үш анатомиялық ерекшелігі оны дәстүрлі электронды компьютерлердің архитектурасынан түбегейлі ажыратады.

Біріншіден, жүйке жүйесі параллельді машина, яғни сигналдар бір уақытта миллиондаған әртүрлі тәсілдермен өңделеді. Мысалы, көздің торлы қабығы миға күрделі кіріс сигналын стационарлық компьютер сияқты 8, 16 немесе 32 элементтен тұратын бөліктерде емес, бір мезгілде келетін миллионға жуық жеке элементтерден тұратын сигнал түрінде береді. көру жүйкесінің соңы (сыртқы геникулярлы дене), содан кейін олар да бір уақытта, бір қадамда, мимен өңделеді. Екіншіден, мидың қарапайым «өңдеу құрылғысы» нейрон салыстырмалы түрде қарапайым. Сондай-ақ оның кіріс сигналына жауап беруі шығыс сигналының жиілігі кіріс сигналдарымен үздіксіз өзгеретін мағынада цифрлық емес, аналогтық болып табылады.

Үшіншіден,мида нейрондардың бір тобынан екіншісіне апаратын аксондардан басқа, біз жиі кездесетін аксондарды табамыз кері бағыт. Бұл қайтарылатын процестер миға сенсорлық ақпаратты өңдеу жолын модуляциялауға мүмкіндік береді. Одан да маңыздысы, олардың өмір сүруіне байланысты ми шынымен динамикалық жүйе болып табылады, онда үздіксіз сақталатын мінез-құлық өте жоғары күрделілікпен және шеткергі ынталандырудан салыстырмалы тәуелсіздікпен сипатталады. Жеңілдетілген желілік модельдер нақты нейрондық желілердің жұмыс істеу механизмдерін және параллельді архитектуралардың есептеу қасиеттерін зерттеуде пайдалы рөл атқарды. Мысалы, келесі деңгейдегі элементтермен аксон тәрізді байланыстары бар нейрон тәрізді элементтерден тұратын үш қабатты модельді қарастырайық. Кіріс тітіркендіргіші берілген кіріс элементінің белсендіру шегіне жетеді, ол жасырын қабат элементтерінің көптеген «синаптикалық» ұштарына өзінің «аксоны» бойымен пропорционалды күш сигналын жібереді. Жалпы әсер мынада: кіріс элементтерінің жиынындағы сигналдарды белсендірудің белгілі бір үлгісі жасырын элементтер жиынында сигналдардың белгілі бір үлгісін жасайды.

Шығарылатын элементтер туралы да солай айтуға болады. Сол сияқты, жасырын қабаттың кесіндісіндегі белсендіру сигналдарының конфигурациясы шығу элементтерінің кесіндісінде белгілі бір белсендіру үлгісіне әкеледі. Қорытындылай келе, қарастырылатын желі - бұл кез келген ықтимал кіріс векторларының (белсендендіру сигналдарының конфигурациялары) бірегей сәйкес шығыс векторына түрлендіру құрылғысы деп айта аламыз. Бұл құрылғы белгілі бір функцияны есептеуге арналған. Ол қандай функцияны бағалайтыны синаптикалық салмақ құрылымының жаһандық конфигурациясына байланысты.

Нейрондық желілер ми микроқұрылымының негізгі қасиетін модельдейді. Бұл үш қабатты желіде кіріс нейрондары (төменгі сол жақта) сигналдарды жіберу үлгісін өңдейді (төменгі оң жақта) және оларды жасырын қабатқа салмақты қосылыстар арқылы өткізеді. Жасырын қабат элементтері жаңа сигнал конфигурациясын қалыптастыру үшін бірнеше кірістерін қорытындылайды. Ол әрі қарай түрлендірулерді жүзеге асыратын сыртқы қабатқа беріледі. Жалпы алғанда, желі орналасқан жеріне байланысты сигналдардың кез келген кіріс жиынын сәйкес шығысқа түрлендіреді салыстырмалы күшнейрондар арасындағы байланыстар.

Салмақтарды орнатудың әртүрлі процедуралары бар, соның арқасында желіні кез келген дерлік функцияны (яғни, векторлар арасындағы кез келген түрлендіруді) есептеуге қабілетті етуге болады. Шындығында, желіде тіпті тұжырымдауға болмайтын функцияны жүзеге асыруға болады, оған біз қандай кіру және шығу мүмкіндігін алғымыз келетінін көрсететін мысалдар жиынтығын келтіру жеткілікті. «Желіге үйрену» деп аталатын бұл процесс сілтемелерге тағайындалған салмақтарды дәйекті түрде таңдау арқылы жүзеге асырылады, бұл желі қажетті нәтижені алу үшін кірісте қажетті түрлендірулерді орындай бастағанға дейін жалғасады.

Бұл желілік модель мидың құрылымын айтарлықтай жеңілдетсе де, ол әлі де бірнеше маңызды аспектілерді көрсетеді. Біріншіден, параллельді архитектура дәстүрлі компьютерге қарағанда үлкен өнімділік артықшылығын қамтамасыз етеді, өйткені әр деңгейдегі көптеген синапстар өте көп уақытты қажет ететін дәйекті режимде жұмыс істеудің орнына бір уақытта көптеген шағын есептеу операцияларын орындайды. Бұл артықшылық әр деңгейдегі нейрондар саны артқан сайын маңыздырақ болады. Бір қызығы, ақпаратты өңдеу жылдамдығы әр деңгейдегі процеске қатысатын элементтердің санына да, олар есептейтін функцияның күрделілігіне де байланысты емес. Әрбір деңгейде төрт элемент немесе жүз миллион болуы мүмкін; синаптикалық салмақ конфигурациясы қарапайым бір таңбалы қосындыларды есептей алады немесе екінші ретті дифференциалдық теңдеулерді шеше алады. Бұл маңызды емес. Есептеу уақыты дәл солай болады.

Екіншіден,жүйенің параллельді сипаты оны кішігірім қателерге сезімтал емес етеді және оған функционалдық тұрақтылық береді; бірнеше сілтемелердің, тіпті олардың айтарлықтай санының жоғалуы желінің қалған бөлігі жүзеге асыратын трансформацияның жалпы прогресіне елеусіз әсер етеді.

Үшіншіден,параллель жүйе ақпараттың үлкен көлемін бөлінген пішінде сақтайды, сонымен бірге бірнеше миллисекундтармен өлшенетін уақыт ішінде осы ақпараттың кез келген фрагментіне қол жеткізуді қамтамасыз етеді. Ақпарат алдыңғы оқыту процесінде қалыптасқан жеке синаптикалық байланыстардың салмақтарының белгілі бір конфигурациялары түрінде сақталады. Қажетті ақпарат кіріс векторы осы сілтеме конфигурациясынан өткенде (және түрлендіргенде) «шығарады».

Деректерді параллельді өңдеу есептеудің барлық түрлері үшін өте қолайлы емес. Кішігірім кіріс векторымен есептерді шешу кезінде, бірақ миллиондаған жылдам қайталанатын рекурсивті есептеулерді қажет ететін, ми толығымен дәрменсіз болып шығады, ал классикалық MS машиналары өздерінің ең жақсы мүмкіндіктерін көрсетеді. Бұл өте үлкен және маңызды есептеуіш класы, сондықтан классикалық машиналар әрқашан қажет және тіпті қажет болады. Дегенмен, мидың архитектурасы ең жақсы техникалық шешім болып табылатын есептеулердің бірдей кең класы бар. Бұл негізінен тірі организмдер әдетте кездесетін есептеулер: «шулы» ортада жыртқыштың контурын тану; оның көзқарасына дұрыс реакциясын, оған жақындағанда қашу немесе шабуыл жасағанда қорғану жолын лезде еске түсіру; жеуге жарамды және жеуге болмайтын заттарды, жыныстық серіктестер мен басқа жануарларды ажырату; күрделі және үнемі өзгеретін физикалық немесе мінез-құлықты таңдау әлеуметтік орта; және т.б.

Соңында, сипатталған параллель жүйе таңбаларды құрылымдық ережелерге сәйкес өңдемейтінін атап өту өте маңызды. Керісінше, символдық манипуляция - бұл желі үйренуі немесе үйренбеуі мүмкін көптеген басқа «ақылды» дағдылардың бірі ғана. Ережеге негізделген символды манипуляциялау желі жұмысының негізгі әдісі емес. Сирлдің пайымдауы ережемен басқарылатын MC машиналарына қарсы бағытталған; Біз сипаттаған түрдегі векторлық түрлендіру жүйелері осылайша оның қытайлық бөлме дәлелінің ауқымынан тыс қалады, тіпті егер ол жарамды болса да, бізде күмәндануға тәуелсіз себептер бар.

Searle параллельді процессорларды біледі, бірақ оның пікірінше, олар нақты семантикалық мазмұннан да айырылады. Осыған байланысты олардың сөзсіз кемшілігін көрсету үшін ол екінші ойлау экспериментін сипаттайды, бұл жолы параллель желіде ұйымдастырылған адамдармен толтырылған қытайлық спорт залы бар. Оның пайымдауының одан әрі барысы қытай бөлмесіндегі пікірге ұқсас.

Біздің ойымызша, бұл екінші мысал біріншісі сияқты сәтті әрі сенімді емес. Біріншіден, жүйедегі бірде-бір элементтің қытай тілін түсінбейтіндігі ешқандай рөл атқармайды, өйткені дәл солай жүйке жүйесіадам: менің миымдағы бірде-бір нейрон түсінбейді ағылшынша, дегенмен ми тұтастай түсінеді. Зерл әрі қарай оның үлгісіне (бір нейронға бір адам және синаптикалық қосылымға бір жылдам аяқты бала) кем дегенде 1014 адам қажет болады, өйткені адам миында 1011 нейрон бар, олардың әрқайсысында орта есеппен 103 байланыс бар. . Осылайша, оның жүйесі біздің Жер сияқты 10 000 әлем халқын қажет етеді. Әлбетте, тренажер залы азды-көпті сәйкес үлгіні сыйдыра алмайды.

Екінші жағынан, егер мұндай жүйе әлі де сәйкес ғарыштық масштабта, барлық байланыстар дәл модельденген кезде жиналса, бізде үлкен, баяу, біртүрлі жобаланған, бірақ әлі де жұмыс істейтін ми болады. Бұл жағдайда, әрине, дұрыс енгізу арқылы оның оған қабілетті емес екенін, керісінше емес, ойлайтынын күту заңды. Мұндай жүйенің жұмысы нақты ойлауды білдіретініне кепілдік беруге болмайды, өйткені векторлық өңдеу теориясы мидың жұмысын жеткілікті түрде көрсетпеуі мүмкін. Бірақ сол сияқты бізде оның ойламайтынына априорлы кепілдік жоқ. Зерл өзінің (немесе оқырманның) қиялының ағымдағы шегін объективті шындықтың шегімен тағы да қате анықтайды.

Ми

Ми - бұл компьютердің бір түрі, бірақ оның көптеген қасиеттері әлі белгісіз. Миды компьютер ретінде сипаттау оңай емес және мұндай әрекеттерге тым жеңіл қарауға болмайды. Ми есептеу функцияларын орындайды, бірақ классикалық жасанды интеллектпен шешілетін қолданбалы тапсырмалардағыдай емес. Біз компьютер ретінде машина туралы айтқанда, біз бағдарламалауды қажет ететін және бағдарламалық жасақтама мен аппараттық құралдың арасында нақты ажыратымдылығы бар дәйекті цифрлық компьютерді білдірмейміз; Сондай-ақ бұл компьютер таңбаларды басқарады немесе белгілі бір ережелерді сақтайды дегенді білдірмейміз. Ми - бұл мүлдем басқа түрдегі компьютер.

Мидың ақпараттың семантикалық мазмұнын қалай қабылдайтыны әзірге белгісіз, бірақ бұл мәселе лингвистикадан әлдеқайда асып түсетіні және түр ретінде адамдармен шектелмейтіні анық. Тұщы жердің кішкене бөлігі адам үшін де, көкшіл үшін де жақын жерде гофер бар дегенді білдіреді; белгілі бір спектрлік сипаттамалары бар жаңғырық жарқанатқа көбелектің бар екенін көрсетеді. Мағынаны қалыптастыру теориясын жасау үшін нейрондар сенсорлық сигналдарды қалай кодтайтыны және түрлендіретіні, жадының, оқудың және эмоцияның нейрондық негізін және осы факторлар мен қозғалыс жүйесі арасындағы байланыс туралы көбірек білуіміз керек. Мағынаны түсінудің нейрофизиологияға негізделген теориясы тіпті қазір бізге соншалықты мызғымас болып көрінетін және Сеарл өз пайымдауларында соншалықты еркін қолданатын біздің түйсігімізді қажет етуі мүмкін. Мұндай қайта қараулар ғылым тарихында сирек емес.

Ғылым жүйке жүйесі туралы белгілі нәрсені пайдаланып жасанды интеллект жасай ала ма? Біз бұл жолда іргелі кедергілерді көріп тұрған жоқпыз. Searle келіседі, бірақ ескертумен: «Интеллект тудыруға қабілетті кез келген басқа жүйе мидың сәйкес қасиеттеріне баламалы себептік қасиеттерге (кем дегенде) ие болуы керек». Мақаланың соңында біз бұл мәлімдемені қарастырамыз. Біз Searle сәтті жасанды интеллект жүйесі міндетті түрде мидың барлық себеп-салдарлық қасиеттеріне ие болуы керек деп санаймыз, мысалы, шірік иісін сезу қабілеті, вирустардың тасымалдаушысы болу қабілеті, сарыжелкек пероксидазасының әсерінен және т.б. Толық сәйкестікті талап ету жасанды ұшақтан жұмыртқаны тасымалдау мүмкіндігін талап етумен бірдей болар еді.

Ол жасанды ақылдың өзі айтқандай, саналы ақылға жататын барлық себеп-салдарлық қасиеттерге ие болуы туралы талапты ғана меңзесе керек. Дегенмен, нақты қайсысы? Міне, біз тағы да саналы ақылға не жататын және не жатпайтыны туралы дауға қайта оралдық. Бұл жай ғана дауласатын орын, бірақ бұл жағдайда шындықты эмпирикалық түрде анықтау керек - не болатынын көріңіз. Біз ойлау процесі мен семантиканың не екені туралы аз білетіндіктен, мұнда қандай қасиеттердің маңызды екендігі туралы кез келген сенімділік ертерек болар еді. Searle әр деңгей, соның ішінде биохимия, жасанды интеллект деп мәлімдейтін кез келген машинада көрсетілуі керек екенін бірнеше рет айтады. Бұл тым қатаң талап екені анық. Жасанды ми биохимиялық механизмдерді қолданбай-ақ дәл осындай әсерге қол жеткізе алады.

Бұл мүмкіндік Калифорния технологиялық институтында К.Мидтің зерттеулерінде көрсетілді. Мид және оның әріптестері жасанды тор қабық пен жасанды кохлея жасау үшін аналогтық микроэлектрондық құрылғыларды пайдаланды. (Жануарларда көз торы мен кохлея жай түрлендіргіштер емес: екі жүйеде де күрделі параллельді өңдеу жүріп жатыр.) Бұл құрылғылар енді Сиарл күлетін шағын компьютердегі қарапайым үлгілер емес; олар нақты уақыт режимінде нақты сигналдарға жауап беретін нақты ақпаратты өңдеу элементтері: торлы қабық жағдайында жарық және кохлея жағдайында дыбыс. Құрылғы диаграммалары белгілі анатомиялық және физиологиялық қасиеттерімысықтың тор қабығы мен үкі кохлеясы және олардың шығуы олар модельдейтін органдардың белгілі нәтижелеріне өте жақын.

Бұл микросұлбалар ешқандай нейротрансмиттерлерді пайдаланбайды, сондықтан қажетті нәтижелерге жету үшін нейротрансмиттерлер қажет емес сияқты. Әрине, жасанды тор бірдеңені көреді деп айта алмаймыз, өйткені оның шығысы жасанды таламусқа немесе ми қыртысына және т.б. бармайды. Mead бағдарламасын пайдаланып тұтас жасанды миды құруға болатын-болмайтыны әлі белгісіз, бірақ қазір Жүйеде биохимиялық механизмдердің жоқтығы бұл тәсілді шындыққа жанаспайтынына бізде ешқандай дәлел жоқ.

Жүйке жүйесі нейротрансмиттер молекулаларынан (төменде) бүкіл ми мен жұлынға дейінгі ұйымның бүкіл ауқымын қамтиды. Аралық деңгейлерде көру тітіркендіргіштерін қабылдаудың селективтілігін жүзеге асыратындар (орталықта) сияқты жеке нейрондар мен нейрондық тізбектер және сөйлеу функцияларын атқаратындарға ұқсас көптеген тізбектерден тұратын жүйелер (жоғарғы оң жақта) бар. Тек зерттеу арқылы ғана жасанды жүйенің қаншалықты тығыз көбеюге қабілетті екенін анықтауға болады биологиялық жүйелеринтеллектінің болуы.

Searle сияқты, біз Тьюринг сынағын саналы ақыл-ойдың болуы үшін жеткілікті критерий ретінде қабылдамаймыз. Бір деңгейде бізде мұны істеудің ұқсас себептері бар: біз енгізу-шығару арқылы анықталған функцияның қалай жүзеге асырылатыны өте маңызды екеніне келісеміз; машинада дұрыс процестердің орын алуы маңызды. Басқа деңгейде біз мүлдем басқа ойларды басшылыққа аламыз. Семантикалық мазмұнның бар немесе жоқтығына Сеарль өз ұстанымын жалпы мағынаның интуицияларына негіздейді. Біздің көзқарасымыз классикалық MS машиналарының ерекше ақауларына және архитектурасы мидың құрылымына жақынырақ машиналардың ерекше артықшылықтарына негізделген. Осы әртүрлі машиналар түрлерін салыстыру кейбір есептеу стратегияларының әдеттегі психикалық тапсырмаларға қатысты басқаларына қарағанда үлкен және шешуші артықшылығы бар екенін көрсетеді. Эмпирикалық түрде бекітілген бұл артықшылықтар ешқандай күмән тудырмайды. Әлбетте, ми осы есептеу артықшылықтарын жүйелі түрде пайдаланады. Дегенмен, бұл олардың артықшылығын пайдалана алатын жалғыз физикалық жүйе емес. Биологиялық емес, бірақ шын мәнінде параллельді машинада жасанды интеллект құру идеясы өте қызықты және өте перспективалы болып қала береді.