Инженер-психолог Р.Л. Грегори (R.L. Gregory), бывший одно время моим коллегой, опубликовал систематическое исследование еще более замечательного субъекта[48]. На высшем уровне своих навыков этот человек способен был в одиночку ездить на велосипеде! Однако в возрасте 51 года в результате операции пересадки роговицы он приобрел зрение. Теперь он мог «видеть» в том же смысле, как «видит» фотоаппарат. Но поскольку у него в течение всей жизни не было возможности научиться координации визуальных сообщений с данными других органов чувств, в том числе с внутренней регуляцией вегетативных и мышечных процессов, он вначале не мог интерпретировать то, что сообщали мозгу его глаза. Путем упорной тренировки он добился некоторого улучшения своей деятельности в качестве зрячего. Но эта его способность оставалась убогой, по сравнению с его прежними замечательными успехами в обществе в качестве слепого. Окончилось это трагически: через несколько лет он впал в отчаяние и покончил с собой.
Я подробно остановился на сенсомоторном восприятии и управлении, поскольку современные успехи в когнитивной нейрологии укрепили накопившиеся свидетельства о центральной и необходимой роли «телесного чувства» в развитии человеческого восприятия и сознательного мышления. Эти новые знания не только подрывают предположения Тьюринга относительно требуемых ресурсов. Возникают сомнения по поводу возможности и даже целесообразности технического подражания интеллекту человеческого типа. Не лучше ли нам поставить следующие два вопроса:
1. Каковы возможные применения теста Тьюринга?
2. Каковы его ограничения?
Главное преимущество теста Тьюринга состоит в том, что он позволяет быстро и эффективно опровергнуть неосновательные притязания некоторой интерактивной программы на обладание интеллектом. Когда шахматная программа Deep Blue нанесла поражение чемпиону мира Гарри Каспарову, многие люди решили, что эта программа, несомненно, обладает значительным шахматным интеллектом. Но в действительности эта программа была лишь чудом большой вычислительной мощности, где единственным обоснованием каждого хода был просмотр и оценка многих миллиардов позиций. В этой программе не была представлена ни одна нетривиальная шахматная концепция. Собеседнику в тесте Тьюринга достаточно было бы только попросить программу прокомментировать избранные отрывки из только что сыгранных партий, чтобы разоблачить ее притязания. В отличие от этого, любой шахматный мастер легко ответит на эти вопросы таким способом, что коллеги-шахматисты обнаружат в его ответах проявления интеллекта. Отметим важность выбора невидимого человеческого кандидата и спрашивающего из одной и той же интеллектуальной культуры (см. ниже) для предполагаемой версии теста Тьюринга, ограниченной шахматной игрой. В том маловероятном случае, если бы разработчики Deep Blue сослались на незнание программой естественного языка как на единственную причину отсутствия демонстрируемых концепций (в действительности они не выдвигали таких претензий), остался бы эффективный вариант, указанный независимо Пенроузом[49] и Мичи[50]. Вопросы теста можно задавать в виде нарочно сочиненных шахматных позиций, с предложением, чтобы программа ответила на них ходом. Это были бы причудливые позиции, не дающие возможности как-либо применить грубую силу путем опережающего просмотра в течение приемлемого времени, однако эти позиции «с первого взгляда» поддаются известным шахматным концепциям, опирающимся на стратегические соображения. Случилось так, что Пенроуз и Мичи в указанных работах независимо избрали позицию, изобретенную для иллюстрации этого тезиса международным мастером Хартстоном (Hartston) и гроссмейстером Норвудом (Norwood, 1993). Стоит заметить, что методология шахматного эндшпиля, несомненно принадлежащая наномиру машины-ребенка, а именно король с пешкой (на а7) против короля и ладьи, породила концептуально построенную программу, которая способна была доказать свой шахматный интеллект, ответив (с комментариями) на все такие вопросы, поставленные этой программой на международной встрече специалистов по компьютерным шахматам и шахматных мастеров.
Прошло примерно шестнадцать лет с тех пор, как первая обучаемая машина-ребенок была сконструирована А.Д. Шапиро (A.D. Shapiro). Он назвал свой метод обучения на примерах «структурированной индукцией». Учителем был международный мастер Д. Копец (D. Kopec). Оба они работали в институте имени Тьюринга в Глазго. После этого некоторая версия обучаемой машины-ребенка была продана промышленному клиенту института, Вестингауз Электрик Корпорейшн (Westingouse Electric Corporation) в Питсбурге, США. Эта фирма столкнулась с, по-видимому, неразрешимой проблемой оптимизации, которая относилась, однако, не к стратегии шахматных эндшпилей, а к автоматическому управлению качеством на заводе очистки ядерного топлива.
Что касается вопроса об эндшпилях, то поколения специалистов по эндшпилям не сумели построить даже начатки их теории. Вычислительная сложность промышленной задачи оказалась значительно меньше. В соответствии с этим один из сотрудников фирмы, Лич, используя в точности ту же методологию, смог в течение нескольких месяцев научить машину действовать в качестве высокопроизводительного автоматического контроллера. Полученное в результате улучшение качества продукции принесло компании экономию свыше десяти миллионов долларов в год.
С тех пор использование программ и методологий машины-ребенка незаметно проникло в различные отрасли промышленности, почти не привлекая внимания в академических кругах исследователей искусственного интеллекта. В последнее время метод структурированной индукции был применен в фармакологической промышленности с использованием Индуктивного логического программирования (Inductive Logic Programming, ILP). Маглтон, Брайант и Шринивасан (Muggelton, Bryant, Srinivasan) сделали при этом совместное человеко-машинное открытие биомалекулярной теории структурно-активных отношений.
Удивительный, но неопровержимый факт состоит в том, что Тьюринг предусмотрел в 1950 году для машины-ребенка в точности тот же путь, который теперь в ILP называется «базовым знанием». Предсказание Тьюринга состояло в том, что обучаемая машина будет иметь «полную систему встроенных правил логического вывода… память будет занята в основном определениями и предложениями. Предложения будут иметь различный статус, например точно установленные факты, предположения, утверждения авторитетов, выражения, имеющие логическую форму предложений, но без оценки достоверности».
В микромире открытия биомолекулярных теорий не только проявляются успехи идеи машины-ребенка, но и неожиданно вновь возникает сам дух теста Тьюринга. «Учителя», обучающие эти системы молекулярной науке, говорят, что они могут успешно критиковать предположения машины, генерирующей некоторые утверждения, лишь в том случае, если они могут уверенно представить себе, что эти предположения исходят от коллеги-человека.
Следующие замечания применимы ко всем разумным версиям теста Тьюринга и в особенности к сильной его форме, предложенной Ньюменом в описанной выше радиопередаче.
Для частного микромира шахмат мы уже подчеркнули выше необходимое предварительное требование, чтобы все участники имели одинаковую подготовку в одной и той же интеллектуальной культуре. Этот принцип можно распространить на все человеческие миры. Вследствие культурных разночтений люди с разной подготовкой могут испытывать трудности или даже быть неспособными оценить интеллект друг друга. Разговор между охотником на тюленей из племени эскимосов и ловким торговцем наркотиками с нью-йоркской улицы может вызвать у каждого из них впечатление, что другой вообще ничего не соображает. Предположим, что человек, возражающий против развития машин, попытался бы установить склад ума, например, шотландского огородника. Предположим далее, что один из указанных выше индивидов выбран в качестве удаленного человека, а вопросы ему будет задавать жена японского рыбака. В ее изолированной жизни она не могла иметь контакта со складом ума шотландского огородника или гренландского охотника за тюленями (или, может быть, нью-йоркского торговца наркотиками). Тогда ее задача оценки двух кандидатов может оказаться невыполнимой.
Френч убедительно рассмотрел соображения этого рода и пришел к выводу, что «…компьютер будет всегда разоблачен, если он не имеет в этом мире такого опыта, какой имеют люди». Однако, как показывают предыдущие воображаемые ситуации, положение может быть еще хуже. Культурные факторы могут сделать сравнительную оценку совершенно невозможной.
Рассмотрим теперь тест Тьюринга без ограничений на вопросы, как это предложил Макс Ньюмен в упомянутой радиопередаче. Предположим, что двум невидимым кандидатам задается вопрос: «Можете ли вы почесать ваш левый локоть пальцами вашей левой руки?» Для невидимого человека, будь он эскимос, житель Нью-Йорка или англичанин, это легкий вопрос с «очевидным» (отрицательным) ответом. Но машина-конкурент, если только ее конструктор случайно не предвидел в точности такой вопрос, потерпит поражение из-за отсутствия соответствующего телесного чувства. Нормальный ребенок пяти лет способен правильно ответить на этот вопрос, даже если не позволить ему физически экспериментировать перед ответом. Таким образом, этот вопрос почти ничего не говорит об интеллекте, но все – о человеческой природе.
Протестуя против кажущейся тривиальности приведенного выше примера, критик, работающий на переднем фронте нынешней когнитивной неврологии, поймет, что за ним стоит более глубокая инфраструктура. Я имею в виду возникающую картину взаимозависимости между: