Академик В. М. Глушков – пионер кибернетики - Деркач В.П - Страница 69

69

переработке информации ему не хватает собственной памяти. Понятно?

В. М. Как будто да.

В. Г. Что в принципе представляет собой это устройство? Да не более и не менее, как теоретическую модель человеческого мозга, а если угодно, то и “совокупного мозга” всего человечества.

В. М. То есть принципиальных запретов для создания искусственного интеллекта научная логика не находит?

В. Г. При одном допущении... Когда зашла речь о конечной памяти, вы сразу сказали: “Как у человека”. Это приходит в голову естественно, но, строго говоря, остается все же допущением. Модель Тьюринга состоятельна лишь при условии, что у человеческой памяти в самом деле ограниченная “вместимость” – колоссальная, астрономически громадная, но имеющая предел. Если бы было доказано обратное, нам не удалось бы представить искусственный разум даже в принципе, в теории.

В. М. Если бы?.. А точного ответа у науки нет?

В. Г. Экспериментальных свидетельств конечной “емкости” мозга нет, но косвенно это подтверждается всеми научными данными. Мозг состоит из ограниченного числа клеток, молекул, атомов; даже мельчайшие, элементарные частицы, по квантовой теории, обладают конечным числом состояний. Так что теоретическая модель была достаточно обоснована. А самое интересное вот что. Когда были построены современные вычислительные машины – не в воображении, а во всей своей электронной плоти, математики доказали, что они обладают так называемой полнотой системы операций или алгоритмической полнотой... Алгоритмическая полнота означает, что центральная часть ЭВМ – процессор – являет собой тот самый универсальный преобразователь, который теоретически и виделся Тьюрингу. Иными словами, не существует такого процесса переработки информации, который не мог бы быть воспроизведен ЭВМ. А творчество – в конце концов тоже переработка информации. Любопытная деталь. Оптимисты даже без научных средств упорно пробовали осуществить идею искусственного разума. Скептики обрушивались на утопичность этой затеи и тоже внесли в дело полезную лепту. Если бы вы не боялись дебрей математики, я бы на конкретных примерах показал, как хитроумно старались ученые “изобрести” или найти в жизни такие информационные процессы, которые не поддавались бы программированию. Но тщетно.

В. М.Это только математики пытались?

В. Г. Почему? И гуманитарии, и биологи... Например, многословно доказывалось, что никто не смоделирует условный рефлекс, а он по иронии уже был тогда запрограммирован, просто автор не знал. Известен случай, когда один ученый в качестве непознаваемой “вещи в себе” приводил солнечную материю – далеко, горячо... И тоже не подозревал, что спектральный анализ тем временем был уже открыт и им начинали пользоваться в лабораториях.

Итак, техническая конструкция совпала с теоретической моделью. Что еще требуется? Знать законы мышления – без этого никуда. Нельзя сказать, удастся ли искусственный разум, не ответив, познаваемо ли мышление... Таким образом, вопрос о реальности новейшего замысла замыкается, как видите, на старом философском вопросе, который веками делит мыслителей на два непримиримых лагеря – материалистов и идеалистов. Я думаю, что создание искусственного интеллекта еще раз подтвердит правоту материализма.

В. М. Но познание, как говорит материалистическая диалектика, процесс бесконечный, абсолютное знание недостижимо. Следовательно, таким же бесконечным окажется создание искусственного интеллекта. А вы, кажется, собирались управиться к двухтысячному году?

В. Г. Логично. Однако для нашей цели не требуется никакого абсолютного знания, не обязательно знать до тонкости устройство мозга, достаточно понять, как перерабатывается в нем информация. Кибернетика справится с задачей, опираясь на внешнее проявление законов мышления.

В. М. Внешнее? Что это значит? Я не очень понимаю.

В. Г. Различают два пути познания. Один – онтологический, когда непосредственно разбираются в том, например, как устроен и работает механизм мозга, как взаимодействуют нейроны, проходят импульсы и тому подобное. А есть и другой подход – феноменологический, исследующий внешнее проявление работы механизма. Древние не имели понятия о законах тяготения, считали, что Солнце вращается вокруг Земли, тем не менее, у них были поразительно точные календари. Так и здесь. Функционирование мозга может в значительной степени оставаться “белым пятном” для науки или “черным ящиком” – назовите по вкусу, а важен “календарь”, закономерности возникновения мыслей, статистические вероятности их смены, перехода одной в другую и так далее.

Мышление изучают разные науки: психология – феноменологически, нейрофизиология – онтологически. При этом кибернетический подход обещает стать очень плодотворным, потому что к вечному, любознательному интересу ученых он присоединяет конструктивную установку. Изучать ведь тоже можно по-разному. Если бы, глядя на птиц, мы всего лишь выводили законы аэродинамики, но не строили самолетов, то и теорию воздухоплавания не освоили бы так глубоко. Практика – великая вещь, не зря говорится: критерий истины. Для науки нет лучшего правила, чем “узнать, чтобы сделать”.

В. М. Откровенно говоря, Виктор Михайлович, мне все же казалось, что в создании искусственного интеллекта преуспевают пока больше писатели-фантасты. Но раз и серьезная наука туда же... Вам интересно читать современную фантастику о “думающих машинах”? Или для ученого в ней сплошные несуразицы?

В. Г. Что вам сказать... Беда многих книг, мне кажется, в приземленности, бедности фантазии. Литераторы почему-то склоняются к ситуациям, о которых знание говорит уже больше, чем воображение. Вымысел интересен, когда он опережает предвидение, подталкивает его, а не плетется в обозе... Пока люди не умели варить сталь, об этом, вероятно, интересно было пофантазировать. Но после? Это уже “ликбез” художественными средствами. Тут-то особенно заметны грехи против правды.

В. М. Но предмет литературы – не сталь, не техника, а человек.

В. Г. Правильно, если не забывать, что люди окружены в жизни вещами, заняты и техникой, и наукой. Не так ли? Смешно читать, как какой-нибудь молодой гений или, наоборот, патриарх науки вдруг разражается блестящей идеей, в лаборатории дымятся паяльники, и – тяп-ляп – готов “суперробот с квазиинтеллектом”. Событие, сенсация!

В. М. А что, разве нет?

В. Г. Нет. Сенсаций не будет. Искусственный интеллект станет создаваться постепенно, только по крупицам, только шаг за шагом, только совместными усилиями многих научных коллективов. Время сенсаций уходит, в науке несколько меняются фронт и лозунг. До нынешнего века физика, химия, механика добивались успехов, следуя завету: “Мир устроен просто”. Сложность представлялась чертой полузнания или знаком заблуждений. Когда, скажем, птолемеевская система объясняла мир, накручивая циклы на мегациклы, это уже настораживало ученых. Сложно? Значит, что-то не так. “Мир устроен просто”. Простотой пользовались как лакмусовой бумажкой истины.

Это был, надо сказать, весьма плодотворный подход к делу. Для изучения подлинно сложных проблем науке тогда не хватало инструментов, и лозунг, естественно, ориентировал ученых на те явления, которые можно было объяснить просто.

В. М. Люди ставят себе задачи, решить которые способны?

В. Г. Совершенно верно. Почему, скажем, математика обходила прежде психологию, экологию, социологию? Они имеют дело с системами по природе сложными, их десятком теорем не опишешь. Мозг – одна из самых сложных