| ← Февраль 2017 → | ||||||
|
1
|
2
|
3
|
||||
|
7
|
10
|
11
|
12
|
|||
|
13
|
14
|
15
|
16
|
17
|
18
|
19
|
|
20
|
22
|
|||||
|
27
|
||||||
За последние 60 дней ни разу не выходила
Сайт рассылки:
http://psychosearch.ru/
Открыта:
21-05-2016
Автор
Статистика
66 подписчиков
0 за неделю
0 за неделю
Psychosearch - вопросы психологии, философии и сознания
 Разум мозга — компьютерная программа? Нет. Программа лишь манипулирует символами, мозг же придает им смысл. Способна ли машина мыслить? Может ли машина иметь сознанные мысли в таком же смысле, в каком имеем их мы? Если под машиной понимать физическую систему, способную выполнять определенные функции (а что еще под ней можно понимать?), тогда люди — это машины особой, биологической разновидности, а люди могут мыслить, и, стало быть, машины, конечно, тоже могут мыслить. Тогда, по всей видимости, можно создавать мыслящие машины из самых разнообразных материалов — скажем, из кремниевых кристаллов или электронных ламп. Если это и окажется невозможным, то пока мы, конечно, этого еще не знаем. Однако в последние десятилетия вопрос о том, может ли машина мыслить, приобрел совершенно другую интерпретацию. Он был подменен вопросом: способна ли машина мыслить только за счет выполнения заложенной в нее компьютерной программы? Является ли программа основой мышления? Это принципиально иной вопрос, потому что он не затрагивает физических, каузальных (причинных) свойств существующих или возможных физических систем, а скорее относится к абстрактным, вычислительным свойствам формализованных компьютерных программ, которые могут быть реализованы в любом материале, лишь бы он был способен выполнять эти программы. Довольно большое число специалистов по искусственному интеллекту (ИИ) полагают, что на второй вопрос следует ответить положительно; другими словами, они считают, что составив правильные программы с правильными входами и выходами, они действительно создадут разум. Более того, они полагают, что имеют в своем распоряжении научный тест, с помощью которого можно судить об успехе или неудаче такой попытки. Имеется в виду тест Тьюринга, изобретенный Аланом М. Тьюрингом, основоположником искусственного интеллекта. Тест Тьюринга в том смысле, как его сейчас понимают, заключается просто в следующем: если компьютер способен демонстрировать поведение, которое эксперт не сможет отличить от поведения человека, обладающего определенными мыслительными способностями (скажем, способностью вьшблнять операции сложения или понимать китайский язык), то компьютер также обладает этими способностями. Следовательно, цель заключается лишь в том, чтобы создать программы, способные моделировать человеческое мышление таким образом, чтобы выдерживать тест Тьюринга. Более того, такая программа будет не просто моделью разума; она в буквальном смысле слова сама и будет разумом, в том же смысле, в котором человеческий разум — это разум. Конечно, далеко не каждый специалист по искусственному интеллекту разделяет такую крайнюю точку зрения. Более осторожный подход заключается в том, чтобы рассматривать компьютерные модели как полезное средство для изучения разума, подобно тому как они применяются при изучении погоды, пищеварения, экономики или механизмов молекулярной биологии. Чтобы провести различие между этими двумя подходами, я назову первый «сильным ИИ», а второй — «слабым ИИ». Важно понять, насколько радикальным является подход сильного ИИ. Сильный ИИ утверждает, что мышление — это не что иное, как манипулирование формализованными символами, а именно это и делает компьютер: он оперирует формализованными символами. Подобный взгляд часто суммируется примерно следующим высказыванием: «Разум по отношению к мозгу — это то же, что и программа по отношению к аппаратуре компьютера». Сильный ИИ Сильный ИИ отличается от других теорий разума по крайней мере в двух отношениях: его можно четко сформулировать, но также четко и просто его можно опровергнуть. Характер этого опровержения таков, что каждый человек может попробовать провести его самостоятельно. Вот как это делается. Возьмем, например, какой-нибудь язык, которого вы не понимаете. Для меня таким языком является китайский. Текст, написанный по-китайски, я воспринимаю как набор бессмысленных каракулей. Теперь предположим, что меня поместили в комнату, в которой расставлены корзинки, полные китайских иероглифов. Предположим также, что мне дали учебник на английском языке, в котором приводятся правила сочетания символов китайского языка, причем правила эти можно применять, зная лишь форму символов, понимать значение символов совсем необязательно. Например, правила могут гласить: «Возьмите такой-то иероглиф из корзинки номер один и поместите его рядом с таким-то иероглифом из корзинки номер два». Представим себе, что находящиеся за дверью комнаты люди, понимающие китайский язык, передают в комнату наборы символов и что в ответ я манипулирую символами согласно правилам и передаю обратно другие наборы символов. В данном случае книга правил есть не что иное, как «компьютерная программа». Люди, написавшие ее, — «программисты», а я играю роль «компьютера». Корзинки, наполненные символами, — это «база данных»; наборы символов, передаваемых в комнату, это «вопросы», а наборы, выходящие из комнаты, это «ответы». Предположим далее, что книга правил написана так, что мои «ответы» на «вопросы» не отличаются от ответов человека, свободно владеющего китайским языком. Например, люди, находящиеся снаружи, могут передать непонятные мне символы, означающие; «Какой цвет вам больше всего нравится?» В ответ, выполнив предписанные правилами манипуляции, я выдам символы, к сожалению, мне также непонятные и означающие, что мой любимый цвет синий, но мне также очень нравится зеленый. Таким образом, я выдержу тест Тьюринга на понимание китайского языка. Но все же на самом деле я не понимаю ни слова по-китайски. К тому же я никак не могу научиться этому языку в рассматриваемой системе, поскольку не существует никакого способа, с помощью которого я мог бы узнать смысл хотя бы одного символа. Подобно компьютеру, я манипулирую символами, но не могу придать им какого бы то ни было смысла. Сущность этого мысленного эксперимента состоит в следующем: если я не могу понять китайского языка только потому, что выполняю компьютерную программу для понимания китайского, то и никакой другой цифровой компьютер не сможет его понять таким образом. Цифровые компьютеры просто манипулируют формальными символами согласно правилам, зафиксированным в программе. То, что касается китайского языка, можно сказать и о других формах знания. Одного умения манипулировать символами еще недостаточно, чтобы гарантировать знание, восприятие, понимание, мышление и т. д. И поскольку компьютеры как таковые — это устройства, манипулирующие символами, наличия компьютерной программы недостаточно, чтобы можно было говорить о наличии знания. Этот простой аргумент имеет решающее значение для опровержения концепции сильного ИИ. Первая предпосылка аргумента просто констатирует формальный характер компьютерной программы. Программы определяются в терминах манипулирования символами, а сами символы носят чисто формальный, или «синтаксический» характер. Между прочим, именно благодаря формальной природе программы, компьютер является таким мощным орудием. Одна и та же программа может выполняться на машинах самой различной природы, равно как одна и та же аппаратная система способна выполнять самые разнообразные компьютерные программы. Представим это соображение кратко в виде «аксиомы»: Аксиома 1. Компьютерные программы — это формальные (синтаксические) объекты. Это положение настолько важно, что его стоит рассмотреть несколько подробнее. Цифровой компьютер обрабатывает информацию, сначала кодируя ее в символических обозначениях, используемых в машине, а затем манипулируя символами в соответствии с набором строго определенных правил. Эти правила представляют собой программу. Например, в рамках тьюринговской концепции компьютера в роли символов выступали просто 0 и 1, а правила программы предписывали такие операции, как «Записать 0 на ленте, продвинуться на одну ячейку влево и стереть 1». Компьютеры обладают удивительным свойством: любая представимая на естественном языке информация может быть закодирована в такой системе обозначений и любая задача по обработке информации может быть решена путем применения правил, которые можно запрограммировать. Два важных момента Важное значение имеют еще два момента. Во-первых, символы и программы — это чисто абстрактные понятия: они не обладают физическими свойствами, с помощью которых их можно было бы определить и реализовать в какой бы то ни было физической среде. Нули и единицы, как символы, не имеют физических свойств. Я акцентирую на этом внимание, поскольку иногда возникает соблазн отождествить компьютеры с той или иной конкретной технологией — скажем, с кремниевыми интегральными микросхемами — и считать, что речь идет о физических свойствах кремниевых кристаллов или что синтаксис означает какое-то физическое явление, обладающее, может быть, еще неизвестными каузальными свойствами аналогично реальным физическим явлениям, таким как электромагнитное излучение или атомы водорода, которые обладают физическими, каузальными свойствами. Второй момент заключается в том, что манипуляция символами осуществляется без всякой связи с каким бы то ни было смыслом. Символы в программе могут обозначать все, что угодно программисту или пользователю. В этом смысле программа обладает синтаксисом, но не обладает семантикой. Следующая аксиома является простым напоминанием об очевидном факте, что мысли, восприятие, понимание и т. п. имеют смысловое содержание. Благодаря этому содержанию они могут служить отражением объектов и состояний реального мира. Если смысловое содержание связано с языком, то в дополнение к семантике, в нем будет присутствовать и синтаксис, однако лингвистическое понимание требует по крайней мере семантической основы. Если, например, я размышляю о последних президентских выборах, то мне в голову приходят определенные слова, но эти слова лишь потому относятся к выборам, что я придаю им специфическое смысловое значение в соответствии со своим знанием английского языка. В этом отношении они для меня принципиально отличаются от китайских иероглифов. Сформулируем это кратко в виде следующей аксиомы: Аксиома 2. Человеческий разум оперирует смысловым содержанием (семантикой). Теперь добавим еще один момент, который был продемонстрирован экспериментом с китайской комнатой. Располагать только символами как таковыми (т. е. синтаксисом) еще недостаточно для того, чтобы располагать семантикой. Простого манипулирования символами недостаточно, чтобы гарантировать знание их смыслового значения. Кратко представим это в виде аксиомы. Аксиома 3. Синтаксис сам по себе не составляет семантику и его недостаточно для существования семантики. На одном уровне этот принцип справедлив по определению. Конечно, кто-то может определить синтаксис и семантику по-иному. Главное, однако, в том, что существует различие между формальными элементами, не имеющими внутреннего смыслового значения, или содержания, и теми явлениями, у которых такое содержание есть. Из рассмотренных предпосылок следует: Заключение 1. Программы не являются сущностью разума и их наличия недостаточно для наличия разума. А это по существу означает, что утверждение сильного ИИ ложно. Очень важно отдавать себе отчет в том, что именно было доказано с помощью этого рассуждения и что нет. Во-первых, я не пытался доказывать, что «компьютер не может мыслить». Поскольку все, что поддается моделированию вычислениями, может быть описано как компьютер, и поскольку наш мозг на некоторых уровнях поддается моделированию, то отсюда тривиально следует, что наш мозг — это компьютер, и он, разумеется, способен мыслить. Однако из того факта, что систему можно моделировать посредством манипулирования символами и что она способна мыслить, вовсе не следует, что способность к мышлению эквивалентна способности к манипулированию формальными символами. Во-вторых, я не пытался доказывать, что только системы биологической природы, подобные нашему мозгу, способны мыслить. В настоящее время это единственные известные нам системы, обладающие такой способностью, однако мы можем встретить во Вселенной и другие способные к осознанным мыслям системы, а может быть, мы даже сумеем искусственно создать мыслящие системы. Я считают этот вопрос открытым для споров. В-третьих, утверждение сильного ИИ заключается не в том, что компьютеры с правильными программами могут мыслить, что они могут обладать какими-то неведомыми доселе психологическими свойствами; скорее, оно состоит в том, что компьютеры просто должны мыслить, поскольку их работа — это и есть не что иное, как мышление. В-четвертых, я попытался опровергнуть сильный ИИ, определенный именно таким образом. Я пытался доказать, что мышление не сводится к программам, потому что программа лишь манипулирует формальными символами — а, как нам известно, самого по себе манипулирования символами недостаточно, чтобы гарантировать наличие смысла. Это тот принцип, на котором основано рассуждение о китайской комнате. Я подчеркиваю здесь эти моменты отчасти потому, что П.М. и П.С.Черчленды в своей статье (см. Пол М. Черчленд и Патриция Смит Черчленд «Может ли машина мыслить?»), как мне кажется, не совсем правильно поняли суть моих аргументов. По их мнению, сильный ИИ утверждает, что компьютеры в конечном итоге могут обрести способность к мышлению и что я отрицаю такую возможность, рассуждая лишь на уровне здравого смысла. Однако сильный ИИ утверждает другое, и мои доводы против не имеют ничего общего со здравым смыслом. Далее я скажу еще кое-что об их возражениях. А пока я должен заметить, что в противоположность тому, что говорят Черчленды, рассуждение с китайской комнатой опровергает любые утверждения сильного ИИ относительно новых параллельных технологий, возникших под влиянием и моделирующих работу нейронных сетей. В отличие от компьютеров традиционной архитектуры фон Неймана, работающих в последовательном пошаговом режиме, эти системы располагают многочисленными вычислительными элементами, работающими параллельно и взаимодействующими друг с другом в соответствии с правилами, основанными на открытиях нейробиологии. Хотя пока достигнуты скромные результаты, модели «параллельной распределенной обработки данных» или «коммутационные машины» подняли некоторые полезные вопросы относительно того, насколько сложными должны быть параллельные системы, подобные нашему мозгу, чтобы при их функционировании порождалось разумное поведение. Однако параллельный, «подобный мозгу» характер обработки информации не является существенным для чисто вычислительных аспектов процесса. Любая функция, которая может быть вычислена на параллельной машине, будет вычислена и на последовательной. И действительно, ввиду того что параллельные машины еще редки, параллельные программы обычно все еще выполняются на традиционных последовательных машинах. Следовательно, параллельная обработка также не избегает аргумента, основанного на примере с китайской комнатой. Текст обрезан из-за максимального размера символов в посте. Продолжение смотрите на сайте: https://clck.ru/AcDB8 |
| В избранное | ||
