Джон серл сознание мозг и наука глава 2 могут ли компьютеры мыслить
Описан новый тип кубитов в виде суперпозиции резонансных мод в колечках субмикронных размеров. Предложено создать новый класс квантовых компьютеров, регистр которых будет сформирован из кольцевых кубитов. Кольцевые квантовые компьютеры реализуются в миелиновой сети мозга и служат материальной основой сознания. Искусственный интеллект следует создавать путем объединения параллельно работающих кольцевых квантовых компьютеров.
Цель работы
Целью работы является продолжить начатое в [1] исследование нового класса квантовых компьютеров, регистр которых составлен из кольцевых кубитов. Именно данный класс квантовых компьютеров обеспечивает работу информационной системы мозга, формируя человеческое сознание, а также является наиболее перспективным для создания сильного искусственного интеллекта.
Содержание работы
В первом разделе описан новый вид кубитов, образованных путем суперпозиции когерентных колебаний в кольцевых резонаторах субмикронных размеров.
Во втором разделе предлагается создать квантовые компьютеры на кольцевых кубитах: именно такие компьютеры формируют сознание человека.
В третьем разделе выдвинуто предложение создать искусственный интеллект на тех же физических принципах, на которых работает сознание.
I. Колечки субмикронных размеров, как носители кубитов
В настоящее время главными кандидами на роль носителей кубитов являются сверхпроводящие колечки, а также отдельные атомы, электроны или фотоны. В данной работе предлагается рассмотреть возможность образования кубитов, на основе больших совокупностей когерентных фононов, т.е. на основе квазимонохроматических гиперзвуковых колебаний, генерируемых в колечках субмикронных размеров.
Данные кубиты будем именовать «кольцевые фононные кубиты» или просто «кольцевые кубиты», поскольку они образуются в кольцевых структурах субмикронных размеров с помощью когерентных колебаний гиперзвукового диапазона.
Время существования кубитов на основе квазимонохроматических гиперзвуковых волн ограничено интервалом временем, в течение которого составляющие данные волны фононы будут сохранять свою частоту и фазу, оставаясь одинаковыми (неразличимыми). Это время (время когерентности кубита) может быть сделано ~ 0,1 сек, что достаточно для реализации сложных квантовых алгоритмов.
Примечание 1. Реализация квантовых алгоритмов требует, чтобы кубиты были запутанными, однако, когерентность и означает наличие определенной степени запутанности. Данная запутанность не будет абсолютной (как для возникших в едином акте взаимодействия элементарных частиц), а будет сохраняться только в течение времени когерентности, однако, этого времени достаточно для квантовых вычислений.
Примечание 2. Возможность реализации кольцевого фононного кубита можно проиллюстрировать с помощью хорошо известной модели в виде шоссе, по которому в двух противоположных направлениях с одинаковой скоростью едут в точности одинаковые машины. В сверхпроводящем кубите такими «машинами» служат спаренные электроны, тогда как в данном случае эту функцию выполняют когерентные фононы.
Стационарными состояниями «кольцевого фононного кубита» являются два резонанса, которые могут существовать в кольцевой структуре: резонанс бегущих волн и резонанс стоячих волн. Смешанными состояниями данного кубита являются состояния с промежуточным значением коэффициента бегущей волны (КБВ), которое изменяется от 0 для стоячих волн (это состояние |0>), до 1 для бегущих волн (это состояние |1>).
Примечание. Состояние |0> соответствует тому, что оба направления на шоссе полностью «забито» машинами, а состояние |1> – машины движутся только в одном направлении, смешанное состояние – это комбинация 2-х основных состояний.
Еще одним условием, которое необходимо, чтобы описанная конструкция могла выполнять функцию кубита, является то, чтобы состояния с промежуточным значением КБВ были физически не реализуемы, т.е. эти состояния в течение возможно меньшего интервала времени переходили в одно из 2-х устойчивых состояний, причем вероятность реализации состояния |0> должна иметь величину α² ~ КБВ, а вероятность реализации состояния |1> – величину β² ~ (1 - КБВ).
В этом случае будет выполнено условие нормировки α² + β² = 1, и состояние α|0> + β|1> будет обладать всеми свойствами, которыми обладает кубит.
Выполнение всех перечисленных условий представляет весьма нелегкую задачу. Однако, эта задача является чисто технологической: необходимо подобрать состав колечек таким образом, чтобы они имели только 2 устойчивых состояния, в одном из которых длина окружности колечка будет равна целому числу полуволн, а в другом – полуцелому числу полуволн, а также добиться того, чтобы вероятности перехода в указанные состояния имели указанные величины.
Примечание. Данная задача представляется чрезвычайно сложной, однако она, вероятно, уже решена в живой природе: «кольцевые фононные кубиты» реализуются в кольцевых структурах, которые имеются в миелиновых оболочках нейронов, и обеспечивают работу сознания (см. след. раздел).
Чтобы обосновать существование кольцевых кубитов, осталось показать возможность генерации в колечках субмикронных размеров когерентных гиперзвуковых колебаний, которые будут образовывать стоячие и бегущие резонансные моды. Такая генерация может осуществляется в соответствие с лазерным эффектом.
Первое необходимое условие реализации лазерного эффекта, а именно, наличие обратной связи в кольцевой структуре выполнено автоматически для всех волн, длина которых не превышает удвоенной толщины колечка. При выполнении данного условия, волны распространяются вдоль колечка в волноводном режиме и, совершив полный оборот, накладываются, образуя резонансные моды.
Второе необходимое условие – накачка может осуществляться благодаря любым процессам, которые протекают на поверхности или внутри данного колечка, если выделяемая в этих процессах мощность превышает пороговую величину, при которой компенсируются все виды затухания волн. В частности, накачка может осуществляться ионным током, как это имеет место в мембранах аксонов [2].
Еще один возможный механизм накачки осуществляется благодаря эффекту «пара спинов». Суть эффекта «пара спинов» заключается в том, что если к микрочастице приложены два одинаковых и противоположно направленных спина, причем этого спины расположены несимметрично относительно центра инерции, то данные спины придают микрочастице не одинаковые по величине угловые скорости, и микрочастица будет совершать вращательное движение с угловой скоростью, равной разности исходных угловых скоростей ω ~ ω1 - ω2. Данные вращения способны возбуждать колебания частотой ν ~ (1/2π)ω, и эта частота вполне может лежать в диапазоне (10^12 - 10^13) гц, в котором происходит формирование кольцевых фононных кубитов.
При выполнении всех перечисленных условий, колечки субмикронных размеров будут представлять собой макроскопический аналог кубита и могут использоваться для реализации квантовых вычислений.
Примечание 1. «Колечки», в которых формируются кубиты, могут являться как одномерными нитями, так и полностью замкнутыми структурами (подобными мицеллам), в которых будут возбуждаться аналоги сферических гармоник.
Примечание 2. Данные кубиты могут в большом количестве реализовываться в каждой живой клетке, что до настоящего времени никак не учитывалось при описании жизнедеятельности клеток. Это открывает новую область исследований в биофизике.
Примечание 3. В работе [3] указаны другие типы кубитов, которые могут формироваться в цилиндрических слоях, образованных липидными молекулами и молекулами воды, входящих в состав миелиновых оболочек аксонов.
II. Кольцевые квантовые компьютеры, как носители сознания
Если кольцевые кубиты будут созданы, то появится возможность создания квантового компьютера, регистр которого будет сформирован из кольцевых кубитов.
Данные компьютеры будут обладать двумя чрезвычайно важными достоинствами:
1. высокая степень масштабируемости: колечки можно «нанизывать» друг на друга, создавая сложные топологические конструкции, содержащие сотни и тысячи колечек,
2. кольцевые квантовые компьютеры будут работать при нормальной температуре.
Благодаря этим достоинствам, кольцевые квантовые компьютеры смогут найти чрезвычайно широкое практическое применение.
Одно из таких применений известно с незапамятных времен: это сознание человека. Человеческий мозг буквально «напичкан» кольцевыми структурами, которые способны выполнять функцию кольцевых кубитов. В частности, такими структурами являются цилиндрические слои в миелиновых оболочках нейронов.
В миелиновых оболочках имеются многочисленные кольцевые структуры, образованные липидными молекулами и молекулами воды (включая структуры, образованные частями этих молекул: полярными головками липидов, атомами водорода и даже ядрами атомов водорода, т.е. слои, состоящие только из одних протонов).
Накачка также имеет место: именно для ионных потоков, протекающих через перехваты Ранвье, которые входят в состав миелиновых оболочек нейронов, проводился расчет пороговой величины мощности накачки в [2].
На основание этого можно выдвинуть гипотезу, что информационная система мозга образована совокупностью большого числа квантовых компьютеров, которые имеют место в миелиновой сети мозга. В работе [3] приведена оценка количества квантовых компьютеров в миелиновой сети мозга, каждый из которых содержит 2-3 сотни кубитов: по порядку величины это количество составляет 10^13.
Наличие в мозгу столь большого количества квантовых компьютеров позволяет информационной системе мозга осуществлять операции в гильбертово-проективном пространстве, точки которого отвечают возможным состояниям кубитов квантовых компьютеров мозга. Каждый возникающий в сознании образ соответствует одной из точек гильбертово-проективного пространства, а поток образов сознания – определенной траектории в этом пространстве. При многократном повторении, данные точки и траектории фиксируются, создавая образы памяти. Когда кубиты в миелиновой сети мозга, оказываются в состояниях, которым отвечают близкие точки и траектории, происходит воспроизведение запомненных образов, и одновременно, рождаются новые образы, что обеспечивает непрерывность работы сознания.
На основании вышеизложенного, можно предложить следующий ответ на «трудную проблему сознания»:
«Сознание существует, поскольку существует гильбертово-проективное пространство и в миелиновой сети мозга непрерывно генерируются кольцевые кубиты. Именно посредством кольцевых кубитов осуществляются преобразования в гильбертово-проективном пространстве, которые порождают потоки образов сознания, мыслительные процессы и волевые акты» .
III. Искусственный интеллект – это кольцевые квантовые компьютеры
Новый класс квантовых компьютеров естественно использовать для создания искусственного интеллекта. Данная разновидность искусственного интеллекта будет в максимальной степени приближена к природному аналогу: человеческому мозгу.
Проблема распознавания образов будет решаться квантовым искусственным интеллектом столь же успешно, как и человеческим мозгом. Можно ожидать, что и остальные свойства, которые характеризуют сознание: логика, мышление, творчество, также будут не только на уровне человеческого сознания, но даже превосходить его.
Как и человеческое сознание, данный тип искусственного интеллекта будет «работать» в гильбертово-проективном пространстве, благодаря чему станет возможным реализовывать все свойства, которыми обладает сознание.
Данный искусственный интеллект будет максимально сильным. В нем можно будет обойтись без использования синтаксических программ: когнитивные операции будут осуществляться путем «прочерчивания» определенных траекторий в гильбертово-проективном пространстве, как это делает человеческое сознание, когда решает смысловые (семантические) проблемы.
Примечание. Доказательства, что компьютер не может обладать сознанием, приведенные в работе [4] «ведущего специалиста по философии искусственного интеллекта» (цитата из Википедии) Дж. Р. Сёрла, не являются сколько-нибудь убедительными: они не учитывают квантово-механическую природу сознания и свойства гильбертово-проективного пространства.
В работе предлагается новый перспективный вид кубитов, способных функционировать при нормальной температуре. Данный вид кубитов образован из когерентных колебаний, формируемых резонансными модами в колечках субмикронных размеров. Для реализации данных кубитов необходимо выполнение 2-х условий:
1. реализовать в колечках гиперзвуковой лазерный эффект, посредством которого будет осуществляться генерация когерентных резонансных мод,
2. создать колечки, находящиеся в 2-х устойчивых состояниях, которые будут соответствовать чисто бегущим и чисто стоячим резонансным модам.
Примечание. Наделение макроскопических колечек данными свойствами требует весьма значительных «ухищрений», однако, решение этой задачи может оказаться гораздо более простым (и дешевым) способом получения кубитов, чем продолжать попытки создания заведомо технологически неэффективных типов кубитов.
Предлагаемый тип кубита имеет много общего со сверхпроводящими кубитами, однако, в отличие от них, кольцевые кубиты смогут функционировать при нормальной температуре, что позволит резко расширить область применения данных кубитов. Кольцевые фононные кубиты являются аналогом сверхпроводящих кубитов, только спаренные электроны заменены на фононы.
Примечание. Описанный тип кубита может быть реализован и в том случае, если фононы заменить на фотоны, т.е. использовать кольцевые электромагнитные волны. Размер колечек будет определяться частотой используемых волн. Данный тип кольцевых кубитов также является весьма перспективным.
Кольцевые кубиты могут быть использованы для создания нового класса квантовых компьютеров: именно кольцевые квантовые компьютеры лежат в основе сознания. Искусственный интеллект следует создавать на тех же физических принципах, на которых работает сознание: используя кольцевые квантовые компьютеры.
Результаты данной работы служат достаточным основанием для того, чтобы провести эксперимент, который позволит подтвердить (или опровергнуть) возможность реализации кольцевых кубитов, и (в случае успеха) запатентовать как данный тип кубита, так и новый класс квантовых компьютеров, созданный на основе данных кубитов.
Средства, требуемые для проведения эксперимента и патентования, автор предполагает собрать на банковских реквизитах, указанных в предыдущей работе «Новый класс летательных аппаратов (II)» [5].
Если патенты будут получены и реализованы, то все вырученные средства составят общий Фонд Инвесторов данного проекта и этот Фонд будет разделен между Инвесторами прямо пропорционально их вкладу.
Поправка. В приведенных в [5] расчетах использовалось соотношение между угловой и линейной скоростью, когда плечо пары вращений равно 10 м, тогда как у легкого аппарата это плечо имеет величину 3 м. Данную погрешность можно устранить (получив те же самые значения линейных скоростей), если угловые скорости пары вращений увеличить в 3 раза: с 10 рад/сек до 30 рад/сек. Данная поправка не умаляет основного вывода [5]: используя эффект «пара вращений» и двигатель мощностью 1 Мвт, можно в течении (20-30) минут подняться за пределы земной атмосферы .
1. В колечках субмикронных размеров могут быть сформированы кубиты в виде суперпозиции стоячих и бегущих волн гиперзвукового диапазона.
2. Кольцевые кубиты реализуются в миелиновой сети мозга и служат материальным носителем сознания, что разрешает «трудную проблему сознания».
3. Максимально сильный искусственный интеллект следует создавать путем объединения максимально большого числа кольцевых квантовых компьютеров.
1. В.А. Шашлов, Новый класс квантовых компьютеров // «Академия Тринитаризма», М., Эл № 77-6567, публ. 26028, 18.01.2020
2. В.А. Шашлов, «Радиофизика», Изв. Вузов, 1994, вып.1, с. 103
3. В.А. Шашлов, Квантовая концепция сознания // «Академия Тринитаризма», М., Эл № 77-6567, публ. 26422, 26.05.2020
4. Сёрль Дж. Р., Сознание, мозг и наука, М. 1993 г.
5. В.А. Шашлов, Новый класс летательных аппаратов (II) // «Академия Тринитаризма», М., Эл № 77-6567, публ. 26452, 06.06.2020
Джон Роджерс Сёрль (John Rogers Searle) — американский философ, представитель аналитического направления в философии (см. Аналитическая философия). В годах занимался развитием теории речевых актов. Автор понятия косвенного речевого акта. С годов — один из ведущих специалистов по философии искусственного интеллекта. Профессор философии Калифорнийского университета в Беркли. Автор широко известного мысленного эксперимента «Китайская комната», отвергающего возможность воспроизведения семантической составляющей человеческого интеллекта синтаксическими средствами.
Предисловие редактора-переводчика
Вот уже три десятилетия имя Джона Сёрля известно философскому миру. Джон Сёрль родился в 1932 году в Денвере, штат Колорадо, США, высшее образование получил в университетах Висконсина и Оксфорда. С 1959 года он является профессором философии Калифорнийского университета в г. Беркли. Известность американскому философу принесла его первая книга «Речевые акты» (1969), за которой последовали «Выражение и значение» (1979) и «Интенциональность» (1983). Русскому читателю лишь недавно стали доступны небольшие публикации Сёрля, посвящённые специальным проблемам философии языка 1 . Таким образом «Сознание, мозг и наука» — первая книга американского автора, которая публикуется в России.
Джон Сёрль — один из наиболее самобытных современных представителей аналитической традиции в западной философии, представленной такими выдающимися именами, как Б. Рассел, Дж. Мур, Л. Витгенштейн, А. Айер, Р. Карнап, Г. Райл. Особенно широкое распространение метода философского анализа в последние годы, его выход за пределы англо-саксонского философского мира и популярность в иных регионах объясняются тем, что многие философы (и не только аналитики, но и, скажем, герменевтики или феноменологи) видят в анализе современный стиль мышления, характеризующийся особым вниманием к строгости аргументации, точности, избирающий и качестве своего предмета структуру философского рассуждения, его языковые средства.
Отечественному читателю прежних лет, знакомившемуся с «критикой буржуазной философии» по учебникам, в отношении аналитической философии повезло, пожалуй, меньше всего, Единственное исключение в этом плане составляют отдельные издания конца — начала годов, а также публикации текстов философов и методологов науки (которых трудно безоговорочно отнести к аналитической традиции) в годы. До середины годов в нашей литературе почти не использовался термин «аналитическая философия». Эталоном неопозитивизма считалась ранняя доктрина логического позитивизма Венского кружка с её экстремистской «антиметафизической» программой разрыва с традиционной философской проблематикой. Как известно, аналитическая философия давно размежевалась с таким «уклоном», восстановив свою связь с историей и мировым философским процессом. Более того, именно аналитическая философия из всех направлений современной западной философии в наибольшей степени сохраняет преемственность по отношению к классическому наследию, ассимилировав его главные проблемы. Об этом свидетельствует и публикуемый текст Сёрля, в котором рассмотрены едва ли не все «вечные» философские вопросы. Конечно, терминология, в которой формулируются и решаются эти вопросы, существенно иная, чем в философии классической.
Незнание аналитической философии, думается, обеднило ситуацию, сложившуюся в отечественной философии самых последних лет. Освободившись от идеологического контроля и догматических пут, она приобрела одностороннюю экзистенциально-антропологическую направленность. Разу- меется, значительная часть работ философов-аналитиков трудна для понимания, требует специальной логико-лингвистической подготовки, знания некоторых конкретных наук. Тем не менее ведущие аналитики за рубежом ищут всё более широкую аудиторию, стремясь придать своим идеям общемировоззренческое звучание. Аналитическая философия сегодня уже не делается в «башне из слоновой кости», она перестаёт быть академической «забавой». И Рейтовские лекции Джона Сёрля — хороший тому пример. Кстати, его знаменитый предшественник Бертран Рассел, открывший эту серию в 1948 году, сам был замечательным популяризатором «строгой» философии. По стилю изложения и широкому охвату фундаментальных вопросов книга Сёрля сопоставима с работой Рассела «Проблемы философии» (1912), которую до сих пор многие считают лучшим современным введением в философию 2 .
Что касается собственно теоретического содержания концепции Сёрля, то оно ближе не линии Рассела, а линии позднего Витгенштейна. Прямой его предшественник и учитель — английский философ Джон Остин (1911–1960), создавший теорию «речевых актов». Данная теория явилась развитием концепции Витгенштейна о «языковых играх» как целостных системах лингвистических и нелингвистических действий человека. Теория «речевых актов» нашла ряд приложений и вне сферы философии — в лингвистической прагматике.
Основной заслугой Сёрля является сближение понятия «речевой акт» с понятием «интенциональность», которое рассматривается как фундаментальное свойство психической репрезентации. Им, в частности, разработан формальный аппарат так называемой иллокутивной логики, придающий концептуальную строгость теории Остина. Не следует путать теорию интенциональности, которая разрабатывается в рамках аналитической философии, и теорию интенциональности, принадлежащую феноменологии. Их роднит лишь самое общее понимание смысла данного термина. Для Сёрля интенциональны такие ментальные состояния, как убеждения (верования), страхи, радости, надежды, желания, фантазии и прочее. Интенциональности присущ и своеобразный каузальный аспект. Долингвистическое, биологическое в своей основе свойство интенциональности, согласно Сёрлю, получает реализацию в «языке-действии», что позволяет исследовать её, не прибегая к таинственной «идеации» и трансценденталистской терминологии. Таким образом, Сёрль выступает против отождествления интенциональности с сознанием, и уж тем более с «чистым сознанием» Гуссерля.
Конечно, указание на биологические корни интенциональности может вызвать подозрение в односторонней физикалистской ориентации Сёрля, в его симпатиях к различным «научно-материалистическим» теориям тождества психического и телесного (нейрофизиологического), столь популярным сегодня на Западе. Однако уже первые главы Рейтовских лекций не оставляют сомнения в более глубокой, философской постановке и решении им психофизической проблемы о том, что Сёрлю не свойственны сциентистские настроения, зачарованность новыми достижениями научно-технической мысли, свидетельствуют его критические рассуждения о когнитивизме, а также мысленный эксперимент («китайская комната»), указывающий пределы возможностей концепции «сильного искусственного интеллекта». Сёрль, как и его коллеги по Университету в Беркли Хьюберт и Стюарт Дрейфус 3 , не устаёт доказывать невозможность отождествления психики (в том числе сознания) и алгоритмизированной компьютерной программы, подчёркивая содержательно-семантический характер первой и формально-синтаксический характер второй.
Трезвый, реалистический подход к модным «вычислительным» моделям психики выделяет Сёрля среди многих его коллег 4 .
Внимание читателя несомненно привлекут и изложенные в последних главах книги мысли Сёрля о специфике социального знания в сопоставлении со знанием естественнонаучным, о характере социальных законов, а также о свободе и детерминизме. Материал четвёртой главы книги относится к пока ещё малоизвестной в России дисциплине — аналитической «философии действия» и поэтому, можно надеяться, вызовет особый интерес.
Александр Феодосиевич Грязнов, 1993. 5 .
Предисловие автора
Приглашение прочитать Рейтовские лекции 1984 года было для меня огромной честью. Бертран Рассел начал всю эту серию в 1948 году и оставался единственным философом, участвовавшим в работе над Рейтовскими лекциями по радио.
Но это не просто честь, но и личный вызов. В идеале лекций должно быть шесть, каждая продолжительностью в полчаса, лекция должна иметь самостоятельное значение и в то же время оставаться частью единого курса, основывающегося на уже проделанной исследовательской работе лектора и в то же время содержащего новый оригинальный материал. И наконец (самое, вероятно, трудное условие), лекции должны быть понятны аудитории, пусть даже заинтересованной и живой, но в большинстве своём не знакомой ни с предметом, ни с терминологией, ни со специалистами в данной области знания. Не думаю, что все эти цели достижимы, но во всяком случае я старался выполнить поставленные условия. Одним из главных моих мотивов было также убеждение в том, что результаты и методы современной аналитической философии доступны самому широкому кругу людей.
В книжной версии этих лекций я намеревался расширить главы и ответить на всевозможные возражения со стороны моих придирчивых собратьев-философов, не говоря уже о замечаниях коллег по когнитивной науке, искусственному интеллекту и некоторым другим областям. Короче говоря, лекции ждала участь превращения в обычную книгу со сносками и так далее. В конце концов я отказался от этого плана, потому что он повредил бы тому, что является привлекательной стороной Рейтовской серии, а именно её доступности. Нижеследующие главы, в сущности, повторяют названные лекции. Некоторые из них немного расширены, однако я старался сохранить стиль, тон и неформальный характер моих бесед на радио.
Главная тема лекций — место человеческих существ во Вселенной. В частности, в них затрагивается вопрос о совместимости традиционного менталистского представления человека о самом себе с явно противоречащим ему представлением о Вселенной как о чисто физической системе, или как о множестве взаимодействующих физических систем. Каждая глава является ответом на конкретные вопросы: каково отношение между сознанием и мозгом? может ли у компьютеров быть сознание по той единственной причине, что у них правильные программы с правильными результатами на входе и выходе? насколько правдоподобна модель сознания, представляющая его как компьютерную программу? какова структура человеческого действия? каков статус социальных наук? каким образом, если это вообще достижимо, можно примирить убеждение в существовании свободной воли с представлением о Вселенной как о физической системе, или как о множестве взаимодействующих физических систем?
В ходе работы над лекциями наметились и некоторые другие важные темы, о которых мне хотелось бы сказать. Надеюсь, что это поможет читателю лучше понять последующее.
Первая из этих тем — скудость наших знаний о деятельности человеческого мозга, — скудость, предопределяющая некоторые теоретические претензии. Как писал в 1978 году нейрофизиолог Дэвид Хьюбел, «наши знания о мозге примитивны. В то время как функции некоторых его областей нам известны, имеются другие, размером с кулак, о которых мы знаем столько же, сколько знали о сердце до того, как поняли, что оно качает кровь». И в самом деле, если взять полдюжины учебников о мозге и поискать там ответы на возникающие вопросы, то в результате мы скорее всего испытаем разочарование. Какова нейрофизиология сознания? Почему мы нуждаемся во сне? Почему алкоголь делает нас пьяными? Как именно воспоминания хранятся в мозге? Мы просто не знаем, как ответить на любой из этих фундаментальных вопросов. В основе многих утверждений лежит незнание. Многие заявления о работе мозга, которые мы встречаем в различных дисциплинах — от фрейдовской психологии до исследований по искусственному интеллекту, кажутся правдоподобными вследствие того, что наше знание просто изобилует пробелами.
С точки зрения традиционного подхода, рассматривающего нейрон в качестве фундаментальной функциональной единицы, всё разнообразие данных, которые получает мозг, — фотоны, ударяющиеся о сетчатку, звуковые волны, достигающие барабанной перепонки, воздействие на кожу, которое активирует нервные окончания, реагирующие на давление, жару, холод, боль и так далее, — все эти данные, имеющиеся на входе (inputs), преобразуются в то или иное нейронное возбуждение. Степени возбуждения нейронов в нейронных сетях и локальных состояниях мозга и порождают нашу ментальную жизнь во всём её разнообразии. Запах роз, синева неба, вкус лука, мысль о математической формуле, — все это порождается нейронным возбуждением в сетях и соответствует различным локальным состояниям мозга.
Но что это за нейронные сети и локальные состояния, которыми объясняют нашу ментальную жизнь? Никто этого точно не знает, но есть данные, что определённые области мозга специализируются на определённых видах опыта. Одна часть коры головного мозга выполняет особую роль в зрительном восприятии, другая — в слуховом и так далее. Представим себе, что слуховые стимулы поступают в зрительную часть коры, а зрительные — в слуховую. Что из этого получится? Насколько мне известно, никто не ставил такого эксперимента, но разумно было бы предположить, что слуховой стимул будет «увиден», то есть вызовет зрительные ощущения (experiences), а зрительный будет «услышан», то есть вызовет слуховые ощущения, и всё это произойдёт в силу специфических, хотя во многом и неизвестных, свойств (features) зрительной и слуховой частей коры. Эта гипотеза носит спекулятивный характер, однако давайте задумаемся, почему удар в глаз вызывает визуальную вспышку («искры из глаз»), — ведь никакого оптического стимула здесь нет.
Вторая тема — въевшееся в нас неприятие подхода к сознанию как к обычному биологическому феномену. Это возвращает нас в XVII век, к Декарту. Декарт делил мир на два рода субстанций: ментальные и физические. Физические субстанции находятся в ведении науки, а ментальные принадлежат сфере религии. Нечто похожее на это деление мы встречаем и сегодня. Например, сознание и субъективность часто рассматриваются как вне научные предметы. И такое нежелание исследовать сознание и субъективность отчасти обусловлено определённым пониманием науки: наука якобы должна заниматься объективно наблюдаемыми феноменами. Выступая перед биологами и нейрофизиологами, я обнаружил, что многие из них не считают психику в целом и сознание в частности за предметы, подлежащие научному исследованию.
Третья тема — неадекватность традиционной терминологии. Из трёх терминов, составляющих название «Сознание, мозг и наука», только второй имеет вполне определённый смысл. Под «сознанием» имеется в виду последовательность мыслей, чувств и впечатлений, сознательных или бессознательных, составляющих нашу ментальную жизнь. Но этот термин вызывает к жизни множество опасных призраков, целый сонм дряхлых философских теорий. Очень трудно избавиться от того, чтобы представлять психику как вещь, или как арену, или как чёрный ящик, — как нечто такое, внутри чего происходят ментальные процессы.
Со словом «наука» дело обстоит ещё хуже. Будь моя воля, я бы вообще запретил этот термин. «Наука» превратилась во вроде почётного звания, и различные дисциплины, совершенно непохожие ни на физику, ни на химию, претендуют на то, чтобы называть себя «наукой». Можно даже вывести эмпирический закон: всё, что именует себя наукой, скорее всего таковой не является: возьмём, например, «христианскую науку», или «военную науку», или даже «когнитивную науку», или «социальную науку». Слово «наука» вызывает у нас представление о людях в белых халатах, потряхивающих пробирками и бросающих многозначительные взгляды на приборы. Для многих наука — это нечто таинственное и непогрешимое. Мне думается, что образ науки должен быть иным. В дисциплинах интеллектуального характера мы стремимся к знанию и пониманию. И существуют только знание и понимание — и в математике, и в литературной критике, и в истории, физике и философии. Некоторые дисциплины при этом более систематичны, — их-то и можно было бы обозначить словом «наука».
За помощь в подготовке Рейтовских лекций — как прочитанных по радио, так и в книжной их версии — я признателен многим моим ученикам, коллегам и друзьям. Особенно хочу поблагодарить Алана Коуда, Риджейн Кэррион, Стивена Дейвиса, Хьюберта Дрейфуса, Уолтера Фримена, Барбару Хорен, Пола Кьюба, Карла Прибрама, Гюнтера Стента и Ванессу Ванг. Я также признателен радиокорпорации BBC. Джордж Фишер, возглавляющий отдел бесед, очень помог мне, а Джефф Диэн оказался превосходным продюсером. Но всего более я обязан моей жене Дагмар Сёрль, которой я и посвящаю эту книгу.
Китайская комната — мысленный эксперимент в области философии сознания и философии искусственного интеллекта, впервые опубликованный Джоном Сёрлом в 1980 году. Цель эксперимента состоит в опровержении утверждения о том, что цифровая машина, наделённая «искусственным интеллектом» путём её программирования определённым образом, способна обладать сознанием в том же смысле, в котором им обладает человек. Иными словами, целью является опровержение гипотезы так называемого «сильного» искусственного интеллекта и критика теста Тьюринга.
Этот философский аргумент до сих пор является одним из самых обсуждаемых в области когнитивистики. Некоторые исследователи даже определяют когнитивистику как «исследовательский проект по опровержению аргумента Сёрла». Только с 2010 по 2014 год было выпущено более 750 статей в научных журналах, где обсуждается мысленный эксперимент Сёрла.
Эксперимент был опубликован в 1980 году в статье «Minds, Brains, and Programs» журнала «The Behavioral and Brain Sciences». Ещё до публикации эксперимент вызвал полемику, поэтому статья содержала как оригинальный аргумент Сёрла, так и возражения 27 исследователей в области когнитивных наук, а также ответы Сёрла на эти возражения. Помимо этого, эксперимент описан в книге 1984 года «Minds, Brains and Science» и в январском выпуске журнала Scientific American 1990 года.
Представим себе изолированную комнату, в которой находится Джон Сёрл, который не знает ни одного китайского иероглифа. Однако у него есть записанные в книге точные инструкции по манипуляции иероглифами вида «Возьмите такой-то иероглиф из корзинки номер один и поместите его рядом с таким-то иероглифом из корзинки номер два», но в этих инструкциях отсутствует информация о значении этих иероглифов и Сёрл просто следует этим инструкциям подобно компьютеру.
Наблюдатель, знающий китайские иероглифы, через щель передаёт в комнату иероглифы с вопросами, а на выходе ожидает получить осознанный ответ. Инструкция же составлена таким образом, что после применения всех шагов к иероглифам вопроса они преобразуются в иероглифы ответа. Фактически инструкция — это подобие компьютерного алгоритма, а Сёрл исполняет алгоритм так же, как его исполнил бы компьютер.
Таким образом Сёрл заключает, что хотя такая система и может пройти тест Тьюринга, но при этом никакого понимания языка внутри системы не происходит, а значит тест Тьюринга не является адекватной проверкой мыслительных способностей. Доводы Сёрла направлены на критику позиции так называемого «сильного» искусственного интеллекта, согласно которой компьютеры с соответствующей программой на самом деле могут понимать естественный язык, а также обладать другими ментальными способностями, свойственными людям. Гипотеза слабого искусственного интеллекта, напротив, лишь говорит о том, что компьютеры способны имитировать ментальные способности человека, поэтому Сёрла она не интересует.
Формально аргументацию можно представить так:
Если гипотеза «сильного» ИИ верна, тогда существует такая программа для китайской письменности, при запуске которой в вычислительной системе эта система будет понимать китайскую письменность.
Я могу исполнить программу для китайской письменности без понимания этой письменности.
Следовательно, гипотеза «сильного» ИИ неверна.
Второй пункт обосновывается мысленным экспериментом «китайской комнаты». Вывод говорит о том, что запуск такой программы не ведёт к пониманию языка. Более общий вывод Сёрла говорит о том, что любые манипуляции с синтаксическими конструкциями не могут приводить к пониманию.
У этого философского аргумента можно выделить 3 важных предшественника:
«Мельница Лейбница» — мысленный эксперимент, описанный Готфридом Лейбницем в «Монадологии». Лейбниц предлагает представить машину размером с мельницу, которая симулирует чувства, мысли и восприятие. И если зайти внутрь такой машины, то ни одна из движущихся частей, обеспечивающих её работу, не будет являться сознанием или объяснением восприятия. Так Лейбниц пытался показать, что одних физических состояний недостаточно для функционирования сознания.
Бумажная машина Тьюринга
«Бумажная машина Тьюринга» — машинный алгоритм для игры в шахматы, придуманный Аланом Тьюрингом в 1951 году, где в качестве машины-исполнителя выступал человек. При этом человеку не нужно было знать, как играть в шахматы, а нужно было просто исполнять алгоритм, на основе входных данных о ходе соперника (например, «при ходе противника N передвиньте ферзя на B7»). Тьюринг был оптимистом и считал, что компьютеры будут способны к поддержанию беседы на человеческом языке, для этого он и разработал то, что сейчас называется тестом Тьюринга.
Мысленный эксперимент вызвал интенсивную критику в академических кругах. Были выдвинуты различные доводы против аргумента Сёрла.
Аргумент о системе
Часть критиков согласна с тем, что следование простым инструкциям на человеческом языке не создаёт понимания, однако это не значит, что такое понимание невозможно создать в принципе. Так, например, эти критики полагают, что эффект понимания достижим, если создать робота с самообучающейся программой, а также оснастить его сенсорами для восприятия мира. Такой робот, по их мнению, может взаимодействовать с миром, познавать его и быть способен обучиться подобно ребёнку, а следовательно начать понимать так же, как человек. Сёрл возражал против того, что в случае робота применим тот же аргумент. Сёрл предлагал поместить человека внутрь робота, и человек, в зависимости от увиденных через сенсоры иероглифов, выполнял бы движение телом робота, и в то же время он бы не имел никакого понимания происходящего, а лишь выполнял синтаксические манипуляции над символами.
Поскольку компьютерные алгоритмы работают не так, как настоящий мозг, некоторые критики предлагают воссоздать нейронную сеть человека, владеющего китайской письменностью. Тогда такая нейронная сеть должна понимать иероглифы точно так же, как и человек. На это Сёрл возражал, что даже симуляция работы мозга недостаточна для создания эффекта понимания, и предлагал модифицированную «китайскую комнату». В такой комнате вместо нейронов можно представить водопроводные трубы, а человек внутри комнаты переключает эти трубы согласно инструкции в зависимости от входных сигналов. При этом понимания иероглифов не появляется ни у человека, ни у водопроводных труб.
Ещё одно возражение к «китайской комнате» основано на том, что мы определяем, понимает ли человек китайские иероглифы, лишь по его поведению. Если компьютер ведёт себя так же, как человек, владеющий китайской письменностью, то тогда нам следует полагать, что и компьютер её понимает. Таким критикам Сёрл отвечал, что суть аргумента не в том, откуда мы знаем, что у других людей есть ментальные состояния, а в том, что́ есть эти ментальные состояния. С точки зрения Сёрла, ментальные состояния не могут быть определены как просто вычислительный процесс и его вывод, поскольку для этого не требуется ментальное состояние.
Многие исследователи критиковали Сёрла за то, что в своих суждениях относительно терминов «понимание» и «сознание» он опирается на интуицию. Однако многие вещи контринтуитивны даже в современной науке, поэтому не следует полагаться на интуицию в суждениях об искусственном интеллекте. В качестве иллюстрации С. Пинкер приводит научно-фантастический очерк, где инопланетяне, имеющие другую форму сознания, прибывают на Землю и не могут поверить, что люди способны что-либо понимать, поскольку внутри их голов находится мясо. По мнению Пинкера, интуиция подводит инопланетян так же, как она подводит Сёрла. Д. Хофштадтер заявлял также, что автор просто не принимает идею возможности сильного ИИ, настаивая, что тому не будет хватать некой чудодейственной «каузальной силы мозга», которую Сёрл описывает по-разному и с пробелами в логике.
Общие философские вопросы
Синтаксис и семантика
Сёрл полагал, что эксперимент с «китайской комнатой» поднимает и более общий философский вопрос соотношения синтаксиса и семантики. По его мнению, в эксперименте не удалось достичь понимания потому, что человек внутри комнаты оперировал лишь синтаксическими конструкциями, в то время как сознание обладает ментальными состояниями, содержащими смысл. Человеческий разум, в отличие от компьютера, воспринимает иероглифы не по тому, как они выглядят, а согласно смыслу, который они содержат. И хотя компьютеры и могут выдавать ответы на естественном языке, они не связывают со словами никакого смысла. Сёрл считал, что невозможно получить семантические значения лишь из формальных манипуляций символами.
В свою очередь, критики возражали, что компьютерная система, выполняющая программу, тоже имеет состояния. Действительно, алгоритм, записанный в книге и лежащий на книжной полке, не может привести к появлению понимания. Но алгоритм, запущенный на сложной вычислительной машине, имеющий как физическое состояние (вольтаж на транзисторе), так и интерпретацию физического состояния (символы), вполне может давать «эффект» понимания. В качестве пародийного контрпримера к аргументам Сёрла Д. Чалмерс приводит рецепт кекса, который является чисто синтаксической конструкцией и не приводит к «эффекту» рассыпчатости (аналог «понимания» у Сёрла), однако кексы являются рассыпчатыми, следовательно, выполнение рецепта недостаточно для появления кекса.
Станислав Лем утверждал, что описанная в эксперименте Сёрла работа вообще всегда асемантично формальна, следовательно, «понимание» в самих текстах не участвует и тем более «сознание» (в т.ч. в системе «Сёрл—инструкции»), — тем самым идея доводится до абсурда, не имея отношения к реальной проблематике ИИ.
Сознание и тело
Ещё одним вопросом в дискуссии стала проблема соотношения тела и сознания. По мнению Сёрла, сознание — это одна из эксклюзивных способностей мозга, основанная на его нейронных процессах. То есть Сёрл является сторонником теории идентичности в философии сознания.
Сторонники функционализма же, напротив, полагают, что любое ментальное состояние (в том числе сознание) является тем, какие функции оно выполняет. Следовательно, сознание может быть реализовано на любой платформе, которая позволяет выполнить те же функции.
Современные исследования в области нейронауки пока не позволяют сказать, является ли сознание достаточно абстрактной сущностью, чтобы быть абстрагированной от нейронов, или, наоборот, сильно связано с биологической основой функционирования мозга. Этот вопрос остаётся открытым.
Симуляция и дупликация
В дискуссии Сёрл также упирал на разницу между симуляцией и дупликацией. Ведь никто не путает компьютерную симуляцию погоды с реальной погодой. Так, по мнению Сёрла, и не стоит путать компьютерную симуляцию понимания с реальным пониманием. Однако к этому аргументу высказывались претензии о невозможности отличить симуляцию от дупликации. Например, не ясно, является ли искусственное сердце симуляцией настоящего сердца или дубликатом. То же самое применимо к протезам: люди на протезах ходят или симулируют хождение? Поэтому принцип разделения симуляции и дупликации Сёрла имеет серьёзные проблемы.
В то же время работы над искусственным интеллектом продолжаются и многие коммерческие компании достигают успехов в вопросе распознавания естественного языка. Например, компания Apple выпустила персонального ассистента Siri, способного распознавать естественную речь и выдавать релевантные по смыслу ответы. А в 2011 году суперкомпьютер IBM Watson обыграл человека в Jeopardy!.
Мысленный эксперимент «китайской комнаты» отражает серьёзные проблемы в нашем понимании того, что есть смысл и сознание, и до тех пор, пока мы не получим ответы на вопросы «что есть синтаксис, и каково его отношение к смыслу?», «какие процессы создают смысл и понимание?», «какова биологическая основа сознания?», согласие относительно аргумента Сёрла маловероятно.
Вернемся теперь к вопросам, поставленным в начале предыдущего раздела (118). В середине нашего века возникли и начали быстро развиваться новые научные дисциплины: кибернетика, теория информации, теория искусственного интеллекта и др. Их появление было связано с созданием быстродействующих электронно-вычислительных машин — компьютеров, предназначенных для того, чтобы облегчить не физический, а умственный труд человека. Уже первые компьютеры могли выполнять по нескольку тысяч арифметических и логических операций в секунду, превосходя человека в скорости. Современные компьютеры при весьма малых размерах в тысячи раз превосходят своих предшественников по мощности и могут выполнять несколько миллиардов операций в секунду. В настоящее время разрабатываются миниатюрные по размерам и вместе с тем невероятно мощные электронно-интегральные схемы, позволяющие разместить на одном кристалле площадью 2—3 квадратных сантиметра 16—20 миллионов элементов. В ближайшее время, по расчетам, будут созданы кристаллы, способные хранить до 256 миллионов бит информации. Это означает, что число операций, приходящихся на единицу объема компьютера и человеческого мозга, становится однопорядковым. Существуют самопрограммирующиеся компьютеры, которые на основе заложенных в них программ создают новые, более совершенные и сложные программы, исправляют ошибки, допущенные программистами, и даже конструируют другие автоматически действующие электронные устройства. В настоящее время в мире работают сотни тысяч электронных автоматов-роботов, заменивших на некоторых заводах рабочих у конвейеров и полностью автоматизировавших ряд тяжелых работ. Роботы выполняют сложную работу в банках, конторах, сберегательных кассах. К концу нашего века их число во всем мире увеличится во много раз, они станут совершеннее и производительнее.
В связи с этим часто возникает вопрос: могут ли компьютеры мыслить? Не вытеснят ли они человека как мыслящее существо, не заменят ли его со временем на нашей планете? Этот вопрос имеет не только философский, но и общественно-политический смысл. Мы обсудим этот вопрос в форме диалога и введем двух персонажей А и В, достаточно хорошо знакомых с проблемой и способных взглянуть на нее с различных точек зрения.
A. Современные компьютеры способны производить очень сложные вычисления. Они обладают гигантской памятью, позволяющей поместить на нескольких магнитных или оптических носителях информацию, содержащуюся в миллионах книг, и разыскать каждое слово или отдельную фразу в этом массиве за доли секунды.
B. Но означает ли это, что машина обладает разумом?
A. Философы и естествоиспытатели до сих пор не пришли к единому мнению, что следует называть разумом или умом. Существуют сотни определений, каждое из которых схватывает какую-то одну сторону вопроса, но общепринятого определения нет до сих пор.
B. Можно ли в таком случае найти ответ на наш вопрос?
А. Надеюсь, что можно. Совершенно четкие однозначные определения вообще большая редкость. Они оказываются полезными лишь в относительно простых случаях и достаточно формализованных теориях, например в математике или теоретической физике. Да и там такая однозначность довольно условна. До сих пор, например, не существует единого определения числа и даже того, что такое математика. Один ученый в шутку сказал, что без этого можно обойтись, так как интуитивно это понятно, ибо математика - это все то, чем занимаются математики.
В. Может быть, и мы обратимся к опыту и скажем, что под мышлением и познанием мы будем подразумевать всю известную нам интеллектуальную и особенно познавательную деятельность, результатом которой является преобразование получаемой человеком информации и знания.
A. К этому я хотел бы добавить, что Р. Декарт считал важнейшими признаками разума память, набор выполняемых операций (утверждения, отрицания, сравнения, различения, отождествления, выводы и т. я.) и быстродействие. Впоследствии этот подход получил подтверждение в трудах многих современных философов и психологов.
B. Но в таком случае современные компьютеры, реализующие большой набор операций со скоростью несколько миллиардов операций в секунду, должны мыслить и познавать мир гораздо успешнее человека.
A. Уже сейчас они способны доказывать некоторые теоремы; выполнять вычисления, недоступные человеку; вести с ним диалог на естественном языке; автоматически управлять производственными системами; руководить деятельностью роботов, обеспечивая им цветное и объемное зрение, понимание звуковой речи и принятие некоторых самостоятельных решений. Компьютеры в состоянии автоматически пилотировать боевой самолет, читать и переводить специальные тексты.
B. Но тогда и спорить не о чем. Компьютеры, стало быть, способны к мышлению и познанию.
A. Напротив. Тут только мы и коснулись острых углов проблемы. Дело в том, что информационная деятельность компьютеров основана на взаимодействии технического устройства и программы, составляемой человеком. Компьютер, следовательно, просто реализует программу, созданную программистом. Он выполняет его указания, а не мыслит самостоятельно.
B. Но ведь и ребенок, который учится говорить и действовать, по существу, программируется взрослыми в процессе обучения и воспитания. Сообщая ему правила арифметики или грамматики, мы создаем для него вычислительную или речевую программу. Если бы мы не программировали детей и друг друга на протяжении всей жизни, мы бы не могли понимать друг друга, взаимодействовать, поступать слаженно и организованно.
A. Между деятельностью компьютера и человека есть аналогия, но полного совпадения нет. Каждый компьютер представляет собой техническое устройство, состоящее из ряда блоков: устройства для ввода сигналов и для их кодирования в доступной для него форме, устройства внешней и внутренней оперативной памяти, блока управления и, наконец, устройства для вывода информации в виде текста, изображения или звуковых сигналов. Нечто подобное мы находим и в устройстве высшей нервной деятельности, то есть в мозгу человека. Однако качественные различия между мозгом и компьютером невероятно велики и останутся непреодолимыми даже с учетом самых фантастических достижений научно-технического прогресса.
B. Что вы имеете в виду?
A. Человеческий мозг, несмотря на меньшую скорость переработки информации, способен совершать то, что не способны делать компьютеры, а может быть, и никогда не будут способны.
B. Но почему? Ведь уже сейчас говорят о квантовых компьютерах и о биокомпьютерах, в которых носителями информации будут отдельные электроны или фотоны, а роль микропроцессоров станут выполнять сконструированные с помощью генной инженерии и биотехнологии молекулы. Не значит ли это, что ваши возражения учитывают лишь сегодняшнее и завтрашнее состояние компьютеров, но не имеют в виду более длительную перспективу?
А. Отнюдь нет. Я думаю, что мы находимся лишь в самом начале новой компьютерной эры. И все же суть моих возражений в другом. Во-первых, человек каким-то способом умеет оперировать целостными образами, а не отдельными описаниями воспринимаемой ситуации. Гроссмейстеру иногда достаточно бросить взгляд на шахматную доску, чтобы оценить ситуацию. Компьютер же должен просчитывать тысячи и даже миллионы вариантов. При этом объем расчетов нарастает как снежный ком. Во-вторых, мы не знаем, каким именно способом мы оперируем сложнейшими образами, а следовательно, не можем составить набор необходимых правил для компьютера. В-третьих, в переработке информации, получаемой человеком, участвуют не только клетки коры больших полушарий мозга, но и триллионы клеток других его органов, молекулы ДНК, находящиеся во всех клетках организма, и огромное количество нервных и других клеток, расположенных во всех органах человеческого тела.
Наконец, между нервными клетками существует прямо-таки астрономическое число различных связей, и поэтому реализация на компьютерах всех возможных взаимодействий, осуществляемых в ходе переработки информации человеком, вряд ли возможна.
В. Итак, вы утверждаете, что мышление доступно лишь человеку в силу его телесной организации.
A. На этот счет имеются разные точки зрения. Некоторые философы полагают, что компьютеры никогда не смогут мыслить именно в силу того, что мышление присуще особой человеческой телесности. Напротив, кибернетики и специалисты по информатике считают, что в принципе мышление доступно компьютерам, поскольку сущность мышления определяется не тем, кто мыслит и каков материальный субстрат познания — мозг, кремниевый или биологический микропроцессор, а в том, какие при этом выполняются операции. Если мы сможем изучить эти операции, то сможем найти соответствующие алгоритмы и построить программы для компьютеров.
B. А сможем ли мы это сделать?
A. Считать, что само мышление не может быть изучено и познано и что выполняемые им операции не могут быть изучены, значило бы впадать в особый, «компьютерный агностицизм». Мы слишком часто в прошлом накладывали те или иные запреты, которые наука впоследствии преодолевала. Теперь такие ошибки не следует повторять.
B. На чем же в таком случае основано ваше соображение о том, что компьютеры не смогут во всем объеме воспроизвести человеческое мышление?
А. Дело в том, что процесс познания включает в себя момент творчества, то есть внерациональные действия, осуществляемые не по правилам. Впрочем, для них и нельзя сформулировать правила. Они рассчитаны на познание человеком всего своеобразного, неповторимого, индивидуального и в окружающей действительности, и во внутреннем, духовном мире самого человека. Именно к творчеству компьютеры и не приспособлены, и пока не видно, каким образом это затруднение можно было бы обойти. Однако и на этом основании я не хотел бы делать слишком категоричных заключений. Задача философии не в том, чтобы диктовать условия или устанавливать пределы науки, а в том, чтобы очерчивать действительно сложные, действительно неясные проблемы и нацеливать ученых на их решение. Именно в этом смысле она не раз оказывала стимулирующее влияние на прогресс человечества и научного познания. Сможем ли мы найти способ создавать правила, а следовательно, и программы для решения индивидуальных, чисто ситуационных, не повторяющихся, нестандартных задач — открытый вопрос, а поскольку сегодня не видно путей его решения, я и говорю о том, что в обозримом будущем компьютеры вряд ли смогут соревноваться с человеком.
В. Но вы согласитесь с тем, что развитие теории искусственного интеллекта и новые открытия в области информационной технологии могут оказать стимулирующее влияние и на человеческое познание. Освобождая нас от рутинных, стандартных и трудоемких операций, разгружая память от ненужной информации и открывая доступ к новой и нужной, компьютеры позволят нам все в большей степени развивать наши собственные творческие возможности.
А. Безусловно. Компьютеры уже сейчас способны выполнять ряд интеллектуальных операций. Это должно нас радовать. Вместе с тем это показывает, как важно глубокое философское понимание структуры и содержания мышления и для совершенствования информационной технологии, и для совершенствования познавательных способностей человека.
Мы обсудили здесь, в чем сходство и отличие обработки информации и ее преобразования человеческим мозгом и компьютером. Несмотря на то что в этом вопросе еще много неясностей, наука стремительно преодолевает одно препятствие за другим, делая компьютеры полезным инструментом человеческой деятельности. Каким образом влияет процесс компьютеризации и информатизации на различные стороны общественной жизни, мы обсудим в следующих разделах книги.
Читайте также: