Алан Тьюринг опубликовал большую статью, позже ставшую хрестоматийной: Computing Machinery and Intelligence. На русский язык статья часто переводится так: Может ли машина мыслить? В разделе статьи «Противоположные точки зрения по основному вопросу» автор обсудил различные возражения, мифы, связанные с искусственным интеллектом, моделированием творческих процессов и дал свои комментарии…

1. Теологическое возражение. «Мышление есть свойство бессмертной души человека, Бог дал бессмертную душу каждому мужчине и каждой женщине, но не дал души никакому другому животному и машинам. Следовательно, ни животное, ни машина не могут мыслить».

Я не могу согласиться ни с чем из того, что было только что сказано, и попробую возразить, пользуясь теологическими же терминами. Я счёл бы данное возражение более убедительным, если бы животные были отнесены в один класс с людьми, ибо, на мой взгляд, между типичным одушевлённым и типичным неодушевлённым предметами имеется большее различие, чем между человеком и другими животными. Произвольный характер этой ортодоксальной точки зрения станет ещё яснее, если мы рассмотрим, в каком свете она может представиться человеку, исповедующему какую-нибудь другую религию. Как, например, христиане отнесутся к точке зрения мусульман, считающих, что у женщин нет души? Но оставим этот вопрос и обратимся к основному возражению. Мне кажется, что из приведённого выше аргумента со ссылкою на душу у человека следует серьёзное ограничение всесильности Всемогущего.

Пусть даже существуют определённые вещи, которые Бог не может выполнить, - например, сделать так, чтобы единица оказалась равной двум; но кто же из верующих не согласился бы с тем, что Он волен вселить душу в слона, если найдет, что слон этого заслуживает? Мы можем искать выход в предположении, что Он пользуется своей силой лишь в сочетании с мутациями, совершенствующими мозг настолько, что последний оказывается в состоянии удовлетворить требованиям души, которую Он желает вселить в слона. Но точно так же можно рассуждать и в случае машин. Это рассуждение может показаться отличным лишь потому, что в случае машин его труднее «переварить». По сути дела это означает, что мы считаем весьма маловероятным, чтобы Бог счёл обстоятельства подходящими для того, чтобы дать душу машине, т.е. речь идёт в действительности о других аргументах, которые обсуждаются в остальной части статьи. Пытаясь построить мыслящие машины, мы поступаем по отношению к Богу более непочтительно, узурпируя Его способность создавать души, чем мы делаем это, производя потомство; в обоих случаях мы являемся лишь орудиями его воли и производим лишь убежища для душ, которые творит опять-таки Бог.

Всё это, однако, пустые рассуждения. В пользу чего бы ни приводили такого рода теологические доводы, они не производят на меня особого впечатления. Однако в старину такие аргументы находили весьма убедительными. Во времена Галилея полагали, что такие церковные тексты, как «Стояло солнце среди неба и не спешило к западу почти целый день» (Иисус Навин, 10, 3) и «Ты поставил землю на твёрдых основах; не поколеблется она в веки и веки» (псалом 103, 5), в достаточной мере опровергали теорию Коперника . В наше время такого рода доказательство представляется беспочвенным. Но, когда современный уровень знаний ещё не был достигнут, подобные доводы производили совсем другое впечатление.

2. Возражение со «страусиной» точки зрения «Последствия машинного мышления были бы слишком ужасны. Будем надеяться и верить, что машины не могут мыслить».

Это возражение редко выражают в столь открытой форме. Но оно звучит убедительно для большинства из тех, кому оно вообще приходит в голову. Мы склонны верить, что человек в интеллектуальном отношении стоит выше всей остальной природы. Лучше всего, если бы удалось доказать, что человек необходимо является самым совершенным существом, ибо в таком случае он может бояться потерять своё доминирующее положение. Ясно, что популярность теологического возражения связана именно с этим чувством. Это чувство, вероятно, особенно сильно у людей интеллигентных, так как они ценят силу мышления выше, чем остальные люди, и более склонны основывать свою веру в превосходство человека на этой способности. Я не считаю, что это возражение является достаточно существенным для того, чтобы требовалось какое-либо опровержение. Утешение здесь было бы более подходящим; не предложить ли искать его в учении о переселении душ?

3. Математическое возражение. Имеется ряд результатов математической логики, которые можно использовать для того, чтобы показать наличие определённых ограничений возможностей машин с дискретными состояниями. Наиболее известный из этих результатов - теорема Гёделя - показывает, что в любой достаточно мощной логической системе можно сформулировать такие утверждения, которые внутри этой системы нельзя ни доказать, ни опровергнуть, если только сама система непротиворечива. Имеются и другие, в некотором отношении аналогичные, результаты, принадлежащие Чёрчу , Клини, Россеру и Тьюрингу . Результат последнего особенно удобен для нас, так как относится непосредственно к машинам, в то время как другие результаты можно использовать лишь как сравнительно косвенный аргумент (например, если бы мы стали опираться на теорему Гёделя , нам понадобились бы ещё и некоторые средства описания логических систем в терминах машин и машин в терминах логических систем). Результат Тьюринга относится к такой машине, которая, в сущности, является цифровой вычислительной машиной с неограниченной ёмкостью памяти, и устанавливает, что существуют определённые вещи, которые эта машина не может выполнить. Если она устроена так, чтобы давать ответы на вопросы, как в «игре в имитацию», то будут вопросы, на которые она или даст неверный ответ, или не сможет дать ответа вообще, сколько бы ни было ей предоставлено для этого времени. Таких вопросов, конечно, может быть много, и на вопросы, на которые нельзя получить ответ от одной машины, можно получить удовлетворительный ответ от другой. Мы здесь, разумеется, предполагаем, что вопросы принадлежат скорее к таким, которые допускают ответ «да» или «нет», чем к таким, как: «Что вы думаете о Пикассо ?». Следующего типа вопросы относятся к числу таких, на которые, как нам известно, машина не может дать ответ: «Рассмотрим машину, характеризующуюся следующим: …Будет ли эта машина всегда отвечать «да» на любой вопрос?» Если на место точек поставить описание (в какой-либо стандартной форме, например, подобной той, которая была использована нами в разделе V) такой машины, которая находится в некотором сравнительно простом отношении к машине, к которой мы обращаемся с нашим вопросом, то можно показать, что ответ на этот вопрос окажется либо неверным, либо его вовсе не будет. В этом и состоит математический результат; утверждают, будто он доказывает ограниченность возможностей машин, которая не присуща разуму человека. […]

Ответ на это возражение вкратце состоит в следующем. Установлено, что возможности любой конкретной машины ограничены, однако в разбираемом возражении содержится голословное, без какого бы то ни было доказательства, утверждение, что подобные ограничения не применимы к разуму человека. Я не думаю, чтобы можно было так легко игнорировать эту сторону дела. Когда какой-либо из такого рода машин задают соответствующий критический вопрос и она даёт определённый ответ, мы заранее знаем, что ответ будет неверным, и это даёт нам чувство известного превосходства. Не является ли это чувство иллюзорным? Несомненно, оно бывает довольно искренним, но я не думаю, чтобы ему следовало придавать слишком большое значение. Мы сами слишком часто даём неверные ответы на вопросы, чтобы то чувство удовлетворения, которое возникает у нас при виде погрешимости машин, имело оправдание. Кроме того, чувство превосходства может относиться лишь к машине, над которой мы одержали свою - в сущности весьма скромную - победу. Не может быть и речи об одновременном торжестве над всеми машинами. Значит, короче говоря, для любой отдельной машины могут найтись люди, которые умнее её, однако в этом случае снова могут найтись другие, ещё более умные машины, и т.д. Я думаю, что те, кто разделяет точку зрения, выраженную в математическом возражении, как правило, охотно примут «игру в имитацию» в качестве основы дальнейшего рассмотрения. Те же, кто убежден в справедливости двух предыдущих возражений, будут, вероятно, вообще не заинтересованы ни в каком критерии.

Может ли машина мыслить?

Не совсем ясно, как компьютер может делать что-либо, чего "нет в программе"? Разве можно скомандовать кому бы то ни было рассуждать, догадываться, делать выводы?

Противники тезиса о "мыслящих машинах" обычно считают достаточным сослаться на общеизвестный факт: компьютер в любом случае делает лишь то, что задано в его программе, - и, следовательно, никогда не сможет "думать", так как "мысли по программе" уже нельзя считать "мыслями".

Это и верно, и неверно. Строго говоря, действительно: если компьютер делает не то, что в данный момент предписывается ему программой, то его следует считать испортившимся.

Однако то, что представляется "программой" человеку, и то, что является программой для компьютера, - вещи очень разные. Ни один компьютер не сможет выполнить "программу" похода в магазин за продуктами, которую вы вкладываете в голову десятилетнего сына, - даже если эта "программа" включает только совершенно однозначные инструкции.

Разница заключается в том, что компьютерные программы состоят из огромного количества гораздо более мелких, частных команд. Из десятков и сотен таких микрокоманд складывается один шаг, из тысяч и даже миллионов - вся программа похода за продуктами в том виде, в каком ее смог бы выполнить компьютер.

Сколь бы смешным ни казалось нам такое мелочное регламентирование, для компьютера этот способ является единственно применимым. И самое удивительное - что он дает компьютеру возможность быть гораздо более "непредсказуемым", чем принято обычно считать!

В самом деле: если бы вся программа состояла из одного приказа "сходить за продуктами", то компьютер по определению не смог бы сделать ничего другого - он упрямо шел бы в универсам, что бы ни происходило вокруг. Иными словами, хотя для понимания короткой программы обязателен "человеческий" интеллект, результат такой программы - выполняй ее компьютер, а не человек - был бы детерминирован весьма жестко.

Мы, однако, вынуждены давать компьютерам гораздо более подробные инструкции, определяя малейший их шаг. При этом нам приходится добавлять в программу и такие инструкции, которые впрямую не относятся к данной задаче. Так, в нашем примере роботу необходимо сообщить правила перехода улицы (и правило "если на тебя едет машина, отпрыгивай в сторону").

Эти инструкции обязательно должны включать в себя проверку некоторых условий для принятия решений, обращение за справками (о погоде, о местоположении магазинов) к тем или иным базам данных, сравнение важности различных обстоятельств и многое другое. В результате компьютер с такой программой получает гораздо больше "степеней свободы" - существует очень много мест, в которых он может отклониться от пути к конечной цели.

Разумеется, в подавляющем большинстве случаев эти отклонения будут нежелательными, и мы стараемся создать для работы компьютера такие условия, в которых риск "выскакивающего из-за угла автомобиля" был бы минимальным. Но жизнь есть жизнь, и все мыслимые сюрпризы предусмотреть невозможно. Вот почему компьютер способен удивить как неожиданно "разумной" реакцией на, казалось бы, непредсказуемые обстоятельства, так и невероятной "глупостью" даже в самых ординарных ситуациях (чаще, к сожалению, последнее).

Именно построение сложных программ на основе детального анализа мельчайших шагов, из которых складывается процесс мышления у человека, и составляет современный подход к созданию "думающих машин" (во всяком случае, один из подходов). Конечно, сложность - это далеко не все. И все же из ученых, занимающихся этой проблемой, мало кто сомневается в том, что "умные" программы XXI века будут отличаться от современных прежде всего неизмеримо большей сложностью и количеством элементарных инструкций.

Многие современные системы обработки информации уже настолько сложны, что некоторые особенности их поведения просто невозможно вывести из самих программ - их приходится в буквальном смысле слова исследовать, ставя эксперименты и проверяя гипотезы. И наоборот - многие черты разумной деятельности человека, которые на первый взгляд кажутся едва ли не "озарениями свыше", уже достаточно хорошо моделируются сложными программами, состоящими из множества простых шагов.

Альтов Генрих

Может ли машина мыслить

Генрих Альтов

Может ли машина мыслить?

Я собираюсь рассмотреть вопрос: "Может ли машина мыслить?" Но для этого нужно сначала определить смысл термина "мыслить"...

А. Тьюринг. Триггерная цепочка.

важды в неделю, по вечерам, гроссмейстер приходил в Институт кибернетики и играл с электронной машиной.

В просторном и безлюдном зале стоял невысокий столик с шахматной доской, часами и кнопочным пультом управления. Гроссмейстер садился в кресло, расставлял фигуры и нажимал кнопку "Пуск". На передней панели электронной машины загоралась подвижная мозаика индикаторных ламп. Объектив следящей системы нацеливался на шахматную доску. Потом на матовом табло вспыхивала короткая надпись. Машина делала свой первый ход.

Она была совсем небольшая, эта машина. Гроссмейстеру иногда казалось, что против него стоит самый обыкновенный холодильник. Но этот "холодильник" неизменно выигрывал. За полтора года гроссмейстеру с трудом удалось свести вничью только четыре партии.

Машина никогда не ошибалась. Над ней никогда не нависала угроза цейтнота. Гроссмейстер не раз пытался сбить машину, делая заведомо нелепый ход или жертвуя фигуру. В результате ему приходилось поспешно нажимать кнопку "Сдаюсь".

Гроссмейстер был инженером и экспериментировал с машиной для уточнения теории самоорганизующихся автоматов. Но временами его бесила абсолютная невозмутимость "холодильника". Даже в критические моменты игры машина не думала больше пяти-шести секунд. Спокойно поморгав разноцветными огнями индикаторных ламп, она записывала самый сильный из возможных ходов. Машина умела вносить поправки на стиль игры своего противника. Иногда она поднимала объектив и подолгу рассматривала человека. Гроссмейстер волновался и делал ошибки...

Днем в зал приходил молчаливый лаборант. Хмуро, не глядя на машину, он воспроизводил на шахматной доске партии, сыгранные в разное время выдающимися шахматистами. Объектив "холодильника" выдвигался до отказа и нависал над доской. На лаборанта машина не смотрела. Она бесстрастно регистрировала информацию.

Эксперимент, для которого создали шахматный автомат, приближался к концу. Было решено организовать публичный матч между человеком и машиной. Перед матчем гроссмейстер стал еще чаше появляться в институте. Гроссмейстер понимал, что проигрыш почти неизбежен. И все-таки он упорно искал слабые места в игре "холодильника". Машина же, словно догадываясь о предстоящем поединке, с каждым днем играла все сильнее и сильнее. Она молниеносно разгадывала самые хитроумные планы гроссмейстера. Она громила его фигуры внезапными и исключительными по силе атаками...

Незадолго до начала матча машину перевезли в шахматный клуб и установили на сцене. Гроссмейстер приехал в самую последнюю минуту. Он уже жалел, что дал согласие на матч. Было неприятно проигрывать "холодильнику" на глазах у всех.

Гроссмейстер вложил в игру весь свой талант и всю свою волю к победе. Он избрал начало, которое ему еще не приходилось играть с машиной, и игра сразу же обострилась.

На двенадцатом ходу гроссмейстер предложил машине слона за пешку. С жертвой слона связывалась тонкая, заранее подготовленная комбинация. Машина думала девять секунд - и отклонила жертву. С этого момента гроссмейстер знал, что неизбежно проиграет. Однако он продолжал игру - уверенно, дерзко, рискованно.

Никто из присутствовавших в зале еще не видел такой игры. Это было сверхискусство. Все знали, что машина постоянно выигрывает. Но на этот раз положение на доске менялось так быстро и так резко, что невозможно было сказать, кому достанется победа.

После двадцать девятого хода на табло машины вспыхнула надпись: "Ничья". Гроссмейстер изумленно посмотрел на "холодильник" и заставил себя нажать кнопку "Нет". Взметнулись, перестраивая световой узор, индикаторные огни - и замерли настороженно.

На одиннадцатой минуте она сделала ход, которого больше всего опасался гроссмейстер. Последовал стремительный размен фигур. Положение у гроссмейстера ухудшилось. Однако на сигнальном табло машины вновь появилось слово "Ничья". Гроссмейстер упрямо нажал кнопку "Нет" и повел ферзя в почти безнадежную контратаку.

Следящая система машины тотчас пришла в движение. Стеклянный глаз объектива уставился на человека. Гроссмейстер старался не смотреть на машину.

Постепенно в световой мозаике индикаторных ламп начали преобладать желтые тона. Они становились насыщеннее, ярче - и наконец погасли все лампы, кроме желтых. На шахматную доску упал золотистый сноп лучей, удивительно похожих на теплый солнечный свет.

В напряженной тишине пощелкивала, перескакивая с деления на деление, стрелка больших контрольных часов. Машина думала. Она думала сорок три минуты, хотя большинство сидящих в зале шахматистов считали, что думать особенно нечего и можно смело атаковать конем.

Внезапно желтые огни погасли. Объектив, неуверенно вздрагивая, занял обычное положение. На табло появилась запись сделанного хода: машина осторожно передвинула пешку. В зале зашумели; многим казалось, что это был не лучший ход.

Через четыре хода машина признала свое поражение.

Гроссмейстер, оттолкнув стул, подбежал к машине и рывком приподнял боковой щиток. Под щитком вспыхивала и гасла красная лампочка контрольного механизма.

На сцену, которую сразу заполнили шахматисты, с трудом пробился молодой человек, корреспондент спортивной газеты.

Похоже, она просто уступила, - неуверенно сказал кто-то. - Так потрясающе играла - и вдруг...

Ну, знаете ли, - возразил один из известных шахматистов, - случается, что и человек не замечает выигрышной комбинации. Машина играла в полную силу, но возможности ее ограниченны. Только и всего.

Гроссмейстер медленно опустил щиток машины и обернулся к корреспонденту.

Итак, - нетерпеливо повторил тот, раскрывая записную книжку, - каково ваше мнение?

Мое мнение? - переспросил гроссмейстер. - Вот оно: вышла из строя триггерная цепочка в сто девятом блоке. Конечно, ход пешкой не самый сильный. Но сейчас трудно сказать, где причина и где следствие. Может быть, из-за этой триггерной цепочки машина не заметила лучшего хода. А может быть, она действительно решила не выигрывать - и это стоило ей пробитых током триггеров. Ведь и человеку не так легко переломить себя...

Но зачем этот слабый ход, зачем проигрывать? - удивился корреспондент. Умей машина мыслить, она стремилась бы к выигрышу.

Гроссмейстер пожал плечами и улыбнулся:

Как сказать... Иногда намного человечнее сделать именно слабый ход. К взлету готов!

аяк стоял на высокой, далеко выдвинутой в море скале. Люди появлялись на маяке лишь изредка, чтобы проверить автоматическое оборудование. Метрах в двухстах от маяка из воды поднимался островок. Много лет начал на островке, как на постаменте, установили космический корабль, который вернулся на Землю после дальнего рейса. Такие корабли не имело смысла снова отправлять в Космос.

Я приехал сюда с инженером, ведавшим маяками на всем Черноморском побережье. Когда мы поднялись на верхнюю площадку маяка, инженер передал мне бинокль и сказал:

Будет шторм. Очень удачно: перед непогодой он всегда оживает.

Красноватое солнце тускло отсвечивало на серых гребнях волн. Скала резала волны, они огибали ее и с шумом карабкались на скользкие, ржавые камни. Потом, гулко вздохнув, растекались вспененными ручьями, открывая дорогу новым волнам. Так наступали римские легионеры: передний ряд, нанеся удар, уходил назад сквозь разомкнутый строй, который затем смыкался и с новой силой шел на приступ.

В бинокль я мог хорошо разглядеть корабль. Это был очень старый двухместный звездолет типа "Дальний разведчик". В носовой части выделялись две аккуратно заделанные пробоины. Вдоль корпуса проходила глубокая вмятина. Кольцо гравитационного ускорителя было расколото на две части и сплющено. Над рубкой медленно вращались конусообразные искатели давно устаревшей системы и ифразвукового метеонаблюдения.

Видите, - сказал инженер, - он чувствует, что будет шторм.

Где-то тревожно закричала чайка, и море отозвалось глухими ударами волн. Серая дымка, поднятая над морем, постепенно заволакивала горизонт. Ветер тянул к облакам посветлевшие гребни волн, а облака, перегруженные непогодой, опускались к воде. От соприкосновения неба и моря должен был вспыхнуть шторм.

Ну это я еще понимаю,-продолжал инженер: - солнечные батареи питают аккумуляторы, и электронный мозг управляет приборами. Но все остальное... Иногда он словно забывает о земле, о море, о штормах и начинает интересоваться только небом. Выдвигается радиотелескоп, антенны локаторов вращаются днем и ночью... Или другое. Вдруг поднимается какая-то труба и начинает разглядывать людей. Зимой здесь бывают холодные ветры, корабль покрывается льдом, но стоит на маяке появиться людям, и лед моментально исчезает... Между прочим, на нем и водоросли не нарастают...

Одно из замечательнейших изобретений нашего времени - быстродействующие электронные счетно-вычислительные машины. В ряде случаев они способны выполнять работу за «думающего» человека. Но некоторые люди, справедливо восхищаясь их успехами, отождествляют мышление человека и вычислительную работу электронных аппаратов.

Научная психология показывает, что это отождествление непозволительно. Вместе с тем ее данные помогают сравнить работу машин и мыслительную деятельность, выявить их принципиальное различие.

В основу сопоставления кладут тот факт, что вычислительные машины в определенных условиях дают тот же результат, что и думающий человек. Более того, они достигают этого гораздо быстрее и точнее и часто делают то, что людям вообще недоступно. Так, английскому математику Шенксу потребовалось почти пятнадцать (!) лет, чтобы узнать число «пи» с точностью до 707 знака. Электронная же машина менее чем за одни (!) сутки «вывела» это число с 2048 знаками после запятой.

В настоящее время есть машины, играющие в шахматы, переводящие с одного языка на другой, решающие алгебраические уравнения со многими неизвестными и производящие многие другие действия, которые до них были «привилегией» лишь человеческого мышления.

Казалось бы, это и есть доказательство тождества мысли человека и работы вычислительных машин. Однако не следует спешить с таким выводом. Необходимо прежде разобраться, есть ли тождество в способах достижения одних и тех же результатов при мышлении и работе машины.

Научная психология отвечает на этот вопрос отрицательно. Вернемся к тому, что уже говорилось о мышлении человека при решении задач. В изобретении Яблочковым своей «свечи», в открытии Кекуле формулы бензольного кольца, в перечеркивании нами девяти точек обнаруживается отличительная черта мышления человека - способность находить новый принцип, новый способ решения задачи, которой человек до этого не решал и путей решения которой еще не знал. В постановке все новых и новых задач, в поисках такого их решения, для которого еще нет готовых рецептов, проявляется человеческое мышление. При этом сопоставляются уже ранее найденные способы, делаются попытки найти решение в таких областях, которые как будто бы и несходны с решаемой задачей (вспомним обстоятельства открытий, сделанных Яблочковым и Кекуле).

Но стоит человеку найти принцип решения, как он превращает его в общее правило, в формулу, следуя которым можно уже без особых поисков справиться с задачами того же типа.

Всем нам хорошо известно, что «трудная» школьная задача перестает быть «трудной», когда найдено правило ее решения, - тогда она становится типовой, по существу уже превратившейся в пример. Так, если вы нашли принцип решения задачи с девятью точками, то вам уже легко будет решить задачу с четырьмя точками, расположенными в форме квадрата.

Как свидетельствует история математики, в свое время доказательство и использование знаменитой теоремы Пифагора было настолько трудным делом и требовало такой напряженной и сложной работы мысли, что считалось пределом учености. Теперь же использование формул, опирающихся на эту теорему, вполне доступно любому школьнику, знакомому с начальной геометрией.

Но вот именно такой поиск новых задач, принципов их решения и определение новых способов действия в тех или иных условиях электронным машинам недоступны.

Во всех своих даже самых сложных действиях машины руководствуются особой таблицей команд, составленной для них человеком, который уже предварительно нашел принцип решения задачи, воспроизводимый, повторяемый машиной. Такая таблица команд, точно дающая руководство в действиях при решении задач данного типа, называется программой. И машина может выполнить любую работу, для которой человек, опираясь на свое мышление, предварительно составил такую программу. Без нее, а следовательно, и без предварительной мыслительной деятельности человека «думающая» машина работать не может. Но по программе машина произведет нужные действия в миллионы раз быстрее, чем человек. Поэтому-то она и может вывести число «пи» с тысячью знаками, но только по правилам, уже открытым человеком и преобразованным им в нужную программу.

Таким образом, машина может выполнять только те действия, принцип осуществления которых уже открыт и продуман человеком. Поэтому-то электронные вычислительные аппараты облегчают умственный труд человека, освобождают его от утомительного выполнения работы, для которой найдено принципиальное решение. Но эти машины никогда не могут заменить самого мышления и умственной работы людей, направленной на отыскание принципов решения все новых и новых задач, выдвигаемых жизнью.

Поэтому термин «думающая» машина - лишь метафора, но такая, в которой правильно уловлена связь электронных машин с мышлением. Эти машины используют результаты работы ума человека, облегчая ее, но сами по себе они мышлением не обладают. Мышление присуще только человеку.

Если вы нашли ошибку, пожалуйста, выделите фрагмент текста и нажмите Ctrl+Enter .

Алан Тьюринг предложил эксперимент, который позволил бы проверить наличие сознания у компьютера, а Джон Сёрль предложил мысленный эксперимент, который должен опровергать эксперимент Тьюринга. Разбираемся в обоих аргументах и заодно пытаемся понять, что такое сознание.

Тест Тьюринга

В 1950 году в работе «Вычислительные машины и разум» британский математик Алан Тьюринг предложил свой знаменитый тест, позволяющий, по его мнению, определить, способна ли та или иная вычислительная машина мыслить. Тест, по сути дела, копировал распространённую тогда в Британии игру в имитацию. В ней участвовали три человека: ведущий и мужчина с женщиной. Ведущий сидел за ширмой и мог общаться с двумя другими игроками только с помощью записок. Его задача состояла в том, чтобы угадать, какого пола каждый из его собеседников. При этом они вовсе не обязаны были отвечать правдиво на его вопросы.

Тот же самый принцип Тьюринг использовал и в тесте на наличие интеллекта у машины. Только ведущий в нём должен угадать не пол собеседника, а является ли он машиной или человеком. Если машина сможет достаточно успешно имитировать поведение человека и запутывать ведущего, то она пройдёт тест и, предположительно, докажет, что у неё есть сознание и что она мыслит.

Молодой Алан Тьюринг (фотография на паспорт).
Источник: Wikimedia.org

Китайская комната

В 1980 году философ Джон Сёрль предложил мысленный эксперимент, который мог бы опровергнуть позицию Тьюринга.

Представим себе следующую ситуацию. Человек, который не говорит и не читает на китайском языке, попадает в комнату. В этой комнате есть таблички с китайскими символами, а также книга на том языке, на котором разговаривает этот человек. В книге описано, что делать с символами, если в комнату попадут другие символы. Вне комнаты находится независимый наблюдатель, который говорит по-китайски. Его задача состоит в том, чтобы разговаривать с человеком из комнаты, например посредством записок, и выяснить, понимает ли его собеседник китайский язык.

Цель эксперимента Сёрля – продемонстрировать, что даже если наблюдатель поверит, что его собеседник умеет говорить по-китайски, человек в комнате всё равно не будет знать китайский язык. Он не будет понимать символов, которыми оперирует. Точно так же и «машина Тьюринга», которая смогла бы пройти одноимённый тест, не понимала бы символов, которые она использует, и, соответственно, не обладала бы сознанием.

По мнению Сёрля, даже если бы подобная машина смогла ходить, разговаривать, оперировать предметами и изображать из себя полноценного мыслящего человека, она всё равно не обладала бы сознанием, поскольку она только исполняла бы заложенную в неё программу, отвечая заданными реакциями на заданные сигналы.

Философский зомби

Однако представим себе следующую ситуацию, предложенную Дэвидом Чалмерсом в 1996 году. Представим себе так называемого «философского зомби» - некоторое существо, которое по всем признакам похоже на человека. Оно выглядит как человек, разговаривает как человек, реагирует на сигналы и раздражители как человек и вообще во всех возможных ситуациях ведёт себя как человек. Но при этом у него отсутствует сознание, и оно не испытывает никаких чувств. Оно реагирует на то, что причинило бы человеку боль или удовольствие, как если бы оно было человеком, который испытывает эти ощущения. Но при этом оно не переживает их на самом деле, а только имитирует реакцию.

Возможно ли такое существо? Как нам отличить его от реального человека, который испытывает чувства? Что вообще отличает философского зомби от людей? Может ли быть так, что они среди нас? А может быть, все, кроме нас, - философские зомби?

Дело в том, что нам в любом случае недоступен внутренний субъективный опыт других людей. Нам недоступно никакое сознание, кроме нашего собственного. Мы изначально только предполагаем, что у других людей оно есть, что они похожи на нас, потому что у нас в общем-то нет особых поводов в этом сомневаться, ведь другие ведут себя так же, как и мы.