Машины прошлого действительно были большими и неуклюжими, делающим
и простую грубую работу. Но компьютеры обращаются с информацией, следуют
сложным инструкциям, и могут быть запрограммированы, чтобы изменить сво
и собственные инструкции. Они могут экспериментировать и учиться. Они со
держат не зубчатые колёса и смазку, но рисунки проводов и недолговечные
структуры электрической энергии. Как Дуглас Хофстадтер настаивает (хот
я это и спорный вопрос насчёт ИИ), "Почему бы вам не дать слову «машина» выз
ывать образы структур из танцующего света, а не гигантские лопатки паров
ой турбины?"
Поверхностные критики, противостоящие идее искусственного интеллекта
, часто указывают на глупость существующих компьютеров, как будто это чт
о-то доказывает относительно будущего. (Будущая машина может задаваться
вопросом, а были ли такие критики искренни.) Их возражение неуместно Ц па
ровой локомотив не летал, хотя он показал механические принципы, использ
ованные позже в двигателях самолётов. Подобным образом ползающие черви
предыдущей эпохи не выказывали никакого заметного интеллекта, однако н
аш мозг использует нейроны во много подобные их.
Случайные критики также избегают думать серьезно об ИИ, заявляя, что вер
оятно мы не можем построить машины более умные, чем мы сами. Они забывают,
что показывает история. Наши отдаленные бессловесные предки сумели про
извести существа с большим интеллектом путём эволюции генов, даже не дум
ая об этом. Но мы думаем об этом, и мимы технологии эволюционируют намного
быстрее, чем биологические гены. Несомненно, что мы можем построить маши
ны со способностями учиться и организовывать знание более похожими на ч
еловеческие.
Кажется, есть только одна идея, которая могла бы служить доводом в пользу
невозможности заставить структуры мысли двигаться в направлении новых
форм материи. Это Ц идея ментального материализма, концепция, что разум
Ц это особое вещество, волшебное мышление Ц вещество, которое некоторы
м образом находится выше возможности его воспроизвести, скопировать ил
и технологически использовать.
Психологи не видят никакого доказательства существования такого вещес
тва, и не находят никакой необходимости в ментальном материализме для об
ъяснения разума. Поскольку сложность мозга пока выше полного его понима
ния, он кажется достаточно сложным для реализации разума. Действительно
, если отдельный человек мог бы полностью понять мозг, это сделало бы мозг
менее сложным, чем разум этого человека. Если бы миллиарды людей на Земле
могли бы скооперироваться в простом наблюдении деятельности одного че
ловеческого мозга, каждый человек был бы должен наблюдать десятки тысяч
активных синапсов одновременно Ц явно невозможная задача. Для одного ч
еловека попробовать понять мерцающие рисунки мозга как целое было бы в м
иллиард раз более абсурдным. Однако механизм нашего мозга настолько пре
вышает способность нашего разума его осознать, что механизм выглядит до
статочно сложным, чтобы быть базой для самого разума.

Цель Тьюринга

В 1950 году в докладе по машинному интеллекту, британский математик Алан Ть
юринг писал: «Я» полагаю, что к концу столетия использование слов и общес
твенное мнение среди образованных людей изменятся настолько сильно, чт
о каждый будет способен говорить о машинном мышлении, не ожидая того, что
ему начнут противоречить." Но это будет зависеть от того, что мы называем м
ышлением. Некоторые говорят, что только люди могут думать, а компьютеры н
е могут быть людьми; на сём они, удовлетворённые собой, откидываются на сп
инку стула.
Но в своей бумаге, Тьюринг задался вопросом, как мы оцениваем человеческ
ий интеллект, и предложил мысль, что мы обычно оцениваем людей по тому, как
хорошо они говорят. Он тогда предложил то, что он назвал игрой-имитацией
Ц которую теперь все называют испытанием Тьюринга. Представьте себе, чт
о вы находитесь в комнате, и можете связаться через терминал с человеком
и компьютером в двух других комнатах. вы печатаете сообщения; а человек и
компьютер могут отвечать. Каждый из них пытается действовать умно и как
человек. После длительной беседы с ними с помощью клавиатуры, возможно з
атрагивая литературу, искусство, погоду, и какой вкус во рту с утра, может
так случиться, что вы не сможете сказать, кто из них человек, а кто Ц машин
а. Если машина могла бы разговаривать так на регулярной основе, то Тьюрин
г предлагает мысль, что мы могли бы её считать действительно интеллектуа
льной. Далее, мы должны были бы признать, что она знала достаточно много о
человеческих существах.
Для большинства практических целей, нам не нужно задаваться вопросом, см
ожет ли машина осознавать себя, то есть иметь сознание. "Действительно, кр
итики, которые заявляют, что машины не могут сознавать, похоже, никогда не
способны определить вполне отчётливо, что они подразумевают подо этим т
ермином. Осознание себя, появившееся в процессе эволюции для того, чтобы
руководить мыслью и действием, не просто украшение нашей человеческой п
рироды. Бы должны знать о других людях, о их способностях и склонностях, чт
обы строить планы, которые их включают. Подобным образом мы должны знать
себя, о наших способностях и склонностях, чтобы создавать планы, связанн
ые с нами самими. В осознании себя нет никакой особой тайны. То, что мы назы
ваем собой, реагирует на впечатления, получаемые из всего остального раз
ума, координируя некоторые из его видов деятельности; это делает его нич
ем не больше (и не меньше), как особой частью сложного рисунка мыслей. Идея,
что Я Ц это структура в особом веществе разума (отличном от вещества раз
ума мозга) ничего не объяснило бы насчёт самосознания.
Машина, пытающаяся преодолеть испытание Тьюринга, конечно, утверждала б
ы, что осознаёт себя. Убеждённые биошовинисты просто сказали бы, что она б
ы лгала или запуталась. Пока они отказываются сказать, что они подразуме
вают под сознанием, никогда нельзя будет доказать, что они не правы. Тем не
менее, называть их сознательными или нет, интеллектуальные машины будут
все равно действовать интеллектуально, и это Ц их действия, которые зат
ронут нас. Возможно они будут однажды опозорят биошовинистов и заставят
их замолчать страстной аргументацией, с помощью блестящей кампании по с
вязям с общественностью.
Ни одна машина пока не может пройти тест Тьюринга, и ни одна, вероятно, это
не сделает в ближайшее время. Кажется мудрым спросить, есть ли хорошее ос
нование даже пробовать: мы можем извлекать больше пользы от исследовани
й по ИИ, преследующих другие цели.
Разрешите различить два вида искусственного интеллекта, хотя некая кон
кретная система могла бы проявлять оба вида. Первый вид Ц это техническ
ий ИИ, приспособленный иметь дело с физическим миром. Усилия в этой облас
ти ведут к автоматизированному проектированию и научному исследованию
. Второй вид Ц социальный ИИ, приспособленный иметь дело с человеческим
и умами. Усилия в этой сфере ведут к машинам, способным пройти тест Тьюрин
га.
Исследователи, работающие над системами социального ИИ, на пути к цели у
знают много о человеческом разуме, и их системы будут несомненно иметь б
ольшую практическую ценность, так как все мы можем выиграть от умной пом
ощи и совета. Но автоматизированное проектирование, основанное на техни
ческом ИИ будет иметь большее влияние на гонку технологий, включая гонку
по направлению к молекулярной технологии. И может быть легче разработат
ь продвинутую систему автоматизированного проектирования, чем систему
, способную пройти тест Тьюринга, которая должна не только владеть знани
ями и интеллектом, но должна подражать человеческому знанию и человечес
кому интеллекту Ц особая, более сложная задача.
Как Тьюринг спросил, ""Разве машины не могут делать что-то, что должно быть
описано как мышление, но которое очень отличается того, что делает челов
ек?" "Хотя некоторые авторы и политические деятели могут отказываться пр
изнать машинный интеллект, пока они не столкнутся с говорящей машиной, с
пособной пройти тест Тьюринга, многие инженеры признают интеллект в дру
гих формах.

Машины проектирования

Мы достаточно далеко продвинулись на пути к автоматизированной разраб
отке. Разработчики экспертных систем продают системы, которые помогают
людям решать практические проблемы. Программисты создали автоматизиро
ванные системы проектирования, которые воплощают знания о формах и вида
х движения, нагрузке и напряжении, электронных схемах, потоках тепла, а та
кже о том, как машины придают форму металлу. Разработчики используют эти
системы, чтобы обогатить свои умственные модели, ускоряя эволюцию ещё не
построенных конструкций. Вместе, разработчики и компьютеры создают инт
еллектуальные полуискусственные системы.
Инженеры могут использовать широкое разнообразие компьютерных систем
для помощи в своей работе. На одном конце спектра, они используют экраны к
омпьютера просто как доски для рисования. Намного далее по этому пути, он
и используют системы, способные описывать части в трех измерениях и вычи
слять их реакцию на тепло, нагрузку, электрический ток и т. д. Некоторые си
стемы также знают о производственном оборудовании, управляемом компью
тером, позволяя инженерам делать моделированные тесты инструкций, кото
рые будут позже направлять контролируемые компьютером машины на произ
водство реальных деталей. Но на самом конце этого спектра системы включа
ют использование компьютеров не только для записи и тестирования разли
чных конструкций, но и для их генерирования.
Программисты разработали свои наиболее впечатляющие инструменты для и
спользования в самом компьютерном бизнесе. Пример Ц программное обесп
ечение для проектирования чипа. Чипы интегральной схемы сейчас содержа
т много тысяч транзисторов и соединений. Разработчики когда-то были вын
уждены работать в течение многих месяцев, чтобы разработать схему для вы
полнения определённой работы, и расположить её многие части по поверхно
сти чипа. Сегодня они могут часто поручить эту задачу так называемому "си
ликоновому компилятору". Имея спецификацию на функцию чипа, эти системы
программ могут производить детализированную разработку схемы, готовой
для производства, с небольшой или вообще без человеческой помощи.
Все эти системы основываются целиком на человеческом знании, тщательно
собранном и закодированном. Наиболее гибкие автоматизированные систем
ы проектирования сегодня могут варьировать предложенный проект для по
иска усовершенствований, но они не узнают ничего применимого к следующе
му проекту. Но EURISKO отличается. Разработанная профессором Дугласом Ленато
м и другими в Стэндфордском университете, EURISKO предназначена для исследов
ания новых областей знания. Она управляется эвристиками Ц кусочками зн
ания, которые подсказывают возможные действия, которым можно следовать,
или те, которые нужно избегать; по сути, различные "правила большого пальц
а". Она использует эвристики, чтобы подсказывать темы, над которыми нужно
работать, и другие эвристики, чтобы подсказывать, какие подходы попробов
ать и как оценить результаты. Ещё одни эвристики ищут устойчивые структу
ры в результатах, предлагая новые эвристики, и ранжируют ценность и новы
х, и старых эвристик. Таким образом EURISKO вырабатывает лучшее поведение, луч
шие внутренние модели, и лучшие правила выбора между внутренними моделя
ми. Сам Ленат описывает вариацию и отбор эвристик и принципов в системе т
ерминов «мутация» и «селекция», и подсказывает социальные, культурные м
етафоры для понимания их взаимодействия.
Поскольку в EURISKO эвристики эволюционируют и конкурируют, имеет смысл ожид
ать, что появятся паразиты Ц как действительно многие появляются. Одна
произведенная машиной эвристика, например, повысилась до самой высокой
возможной оценки ценности, заявляя, что она помогла открыть каждую ценну
ю новую догадку. Профессор Ленат работал близко с EURISKO, улучшая её умственн
ую иммунную систему, давая ей эвристики для отсеивания паразитов и избеж
ания глупых линий рассуждения.
EURISKO использовалась для исследования элементарной математики, программи
рования, биологической эволюции, игр, трехмерной конструкции интеграль
ных схем, сбора нефтяных пятен, слесарного дела, и, конечно, самих эвристик
. В некоторых областях она поразила своих проектировщиков новыми идеями
, включая новые электронные устройства в возникающей технологии 3-мерны
х интегральных схем.
Результаты турнира иллюстрируют мощь команды, состоящей из людей и маши
н с ИИ. Traveller TCS Ц футуристическая игра в войну на море, включающая две сотни с
траниц правил, которые определяют конструкцию, стоимость и ограничения
возможностей для флота ("TCS" расшифровывается как Trillion Credit Squadron Ц "Эскадра, стоящ
ая триллион"). Профессор Ленат дал EURISKO эти правила, набор стартовых эвристи
к и программу для моделирования битвы между двумя флотами. Он сообщает, ч
то "затем она разрабатывала флот за флотом, используя симулятор как меха
низм "естественного отбора" по мере того, как она разрабатывала всё лучши
е и лучшие проекты флота." Программа работала всю ночь, разрабатывая, тест
ируя и извлекая уроки из результатов. Утром Ленат отбраковал плохие прое
кты и помог их улучшить. Он приписывает около 60 процентов результатов себ
е и около 40 процентов Ц EURISKO.
Ленат и EURISKO вступили в национальный турнир 1981 года по игре Traveller TCS турнир со фло
том, выглядящим странно. Другие соперники над ним смеялись, но затем ему п
роиграли. Флот Ленат/EURISKO выиграл все раунды, став как национальным чемпион
ом.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47