• может ли компьютер мыслить обычным образом, как все люди, т. е. понимать устную и письменную речь, переводить с одного языка на другой, узнавать людей и др. объекты, отвечать на вопросы и т. п.;
• может ли компьютер мыслить творчески, т. е. решать творческие задачи, которые пока что могут решать только очень немногие из людей.
В эпоху компьютерной эйфории прошлого века этот вопрос занимал всех. Со временем накал дискуссий ослаб: люди решили, что ЭВМ – нечто иное и чуждое и похожей на человека она не будет. Так в чём же отличие компьютерного мышления от мышления человека?
Отвечать на эти вопросы, естественно, нужно порознь. При этом нужно учитывать, что категории простого и сложного в живой природе и человеческой цивилизации зачастую определяются по-разному.
Так, в различного рода созданных человеком машинах широко используются вращающиеся детали, а в живой природе они не используются никогда. Живые летающие существа используют машущие крылья, в созданных же человеком летательных аппаратах они не используются. Живые наземные существа передвигаются на ногах, а в созданных человеком наземных транспортных средствах вместо ног используются колеса.
Еще пример. В математике для человека простейшими являются операции сложения, вычитания, умножения и деления. А дифференцирование и интегрирование полагаются гораздо более сложными математическим операциями. В аналоговой же радиоэлектронике простейшими для реализации являются математические операции дифференцирования, интегрирования, сложения и вычитания, а умножение и деление – гораздо более сложными операциями. И подобных примеров можно привести множество. Поэтому не должен вызывать слишком большого удивления тот факт, что для человека и для компьютера сравнительная сложность разных видов мышления является неодинаковой.
Так, для человека более простым является обычное мышление и гораздо более сложным творческое мышление. А для компьютера, наоборот, обычное мышление является более сложным и более простым – творческое мышление. Поэтому общепринятая в настоящее время последовательность работ, когда преобладающее внимание уделяется соответствующей обычному человеческому мышлению проблеме искусственного интеллекта, позволяющей в перспективе понять работу человеческого мозга, а исследование механизмов творческого мышления откладывается на потом, является неверной. Поскольку проблемы искусственного интеллекта являются очень сложными, они будут решены еще очень не скоро.
По этому поводу директор института имени Алана Тьюринга в Глазго доктор Дональд Мичи в 1984г. писал: «…существует множество … естественных задач; многие из них для человека настолько тривиальны, что решая их он, редко осознает, что проявляет замечательные способности, к которым на современном уровне развития вычислительной техники невозможно даже подступиться. Среди этих задач – владение естественным языком, понимание устной речи, умение разобраться в окружающей обстановке через зрительное восприятие».
Про это же в 2004 г. профессор Харьковского национального университета В. М. Куклин писал: «Природа, конечно, подсказывает нам, как создать искусственный интеллект, но люди пока не способны повторить достижения природы даже в минимальной степени. Похоже, что человек совершает только первые и неуверенные шаги к осознанию того, какими удивительными… способностями он обладает, а также каким уникальным явлением природы он сам по себе является». В то же время проблема использования персональных компьютеров для высокоэффективной помощи человеку в решении его творческих задач, т. е. проблема компьютерного интеллекта, может быть успешно решена в кратчайшие сроки. Почти все необходимые для этого программно-технические средства уже созданы.
Объясняется это тем, что процесс творческого мышления упрощенно можно разделить на два последовательных этапа:
• выявление факторов, существенно влияющих на результаты исследуемого процесса;
• определение причинно-следственной связи (например, математической зависимости) между выявленными существенными факторами.
Причем оказывается, что для человека наиболее трудным в процессе мышления является первый этап творческого мышления, поскольку количество факторов, предположительно влияющих на тот или иной результат сложного события (например, заболевания, изменений погоды, стихийных бедствий) обычно очень велико. А человек способен относительно успешно анализировать только те процессы, в которых количество взаимосвязанных причинно-следственными связями факторов очень невелико, т. е. не превышает двух – трех.
Объясняется это, по-видимому, тем, что, поскольку человек живет в трехмерном мире, то мысля зрительными образами, он сравнительно легко может вообразить функции одной и двух переменных. Но уже в более многомерном пространстве даже простейшие задачи – например, представить себе, как выглядит куб в четырехмерном пространстве – человек решать уже не может.
Второй же этап мышления у людей обычно не вызывает затруднений.
А для компьютера, оснащенного соответствующим программным обеспечением, ни первый, ни второй этап творческого мышления затруднений не вызывают. Но при одном условии. А именно, при условии, что в память компьютера будет загружено достаточно большое количество информации, которая содержит в себе ответ на поставленную задачу. Следовательно, интеллект компьютера, как впрочем, и человека, определяется степенью совершенства не только его процессора, но и памяти, а также ее содержимым.
И поэтому, чтобы персональный компьютер стал способен оказывать человеку помощь в решении творческих задач, он должен быть оснащен принципиально новой памятью, названной нами персональной памятью. Эта персональная память должна быть, образно выражаясь, более человекоподобной, т. е:
• информационный объем компьютерной памяти должен быть значительно увеличен;
• компьютерная память должна быть максимально полно загружена необходимой информацией;
• загруженная в память компьютера информация должна быть максимально достоверной, т. е. эта информация должна непрерывно и с максимально высокой скоростью обновляться;
• компьютерная память должна обеспечивать процессору минимальное время доступа ко всей хранимой в нем информации.
Теперь понятно происхождение термина. Персональная память так названа потому, что она находится непосредственно в персональном компьютере (или рядом с ним), в отличие от удаленных баз данных коллективного пользования, время доступа к которым (например, через Интернет) недопустимо велико.
Почти 40 лет назад Джозеф Вейценбаум из Массачусетского технологического института создал программу «Элиза» (название – в честь Элизы Дулиттл), по нынешним понятиям, простенькую. И эта программа успешно поддерживала диалог с человеком, причем собеседник-человек втягивался в разговор так, что некоторые испытуемые просили экспериментатора выйти из комнаты, а потом – стереть запись разговора. Человек легко откровенничал с машиной. Она «просто» умело задавала вопросы о том, про что человек уже что-то рассказал. «Мне кажется, что моя мать меня не любит. – Расскажите мне о вашей матери». «Мои друзья не обращают на меня внимания. – Давно ли вы стали замечать это?» Научить программу делать такие вещи не просто, но факт налицо. Расположенный к диалогу (а не к конфронтации) человек втягивался. Это означает, что проблема не безнадежна, хотя «Элиза» не столько говорила сама, сколько «принимала мячик».
Важное отличие программы от человека всегда состояло в том, что у человека есть внешний мир, а у программы – нет.
Программа не смогла бы поддержать разговор на тему, требующую специальных знаний. Да и простой человеческий быт представлял для нее загадку. О телевидении высокой четкости (ТВЧ) с ней поговорить бы не удалось, и посоветоваться насчет выбора обоев для кухни – тоже. (Впрочем, как и со многими людьми.) Но сегодня подобную программу можно подключить к любым базам данных. Равно как и – хотя это и непросто – научить строить на основе этих данных гипотезы.
В качестве свойств, которые есть у человека, но которых нет и не может быть у программы, называют способность к творчеству, к созданию нового, стремление к знанию. Это еще один сильный, но неверный тезис. Ничего абсолютно нового в мире нет и быть не может, хотя бы потому, что «новое» всегда изложено языком, красками и т.д., а язык и краски уже существовали до того. Поэтому речь может идти только о степени новизны, о том, на чем это «новое» базируется, какой опыт использует и как выглядит само. Сопоставляя использованное и полученное, мы и делаем вывод о степени новизны. При этом человек склонен преувеличивать степень новизны, если он не понимает, как именно это сделано.
Вот пример. Существует такая теория решения изобретательских задач («ТРИЗ»), облегчающая создание изобретений. Она действительно эффективна, и с ее помощью сделано множество изобретений. Но ошеломляющее ощущение новизны, которое регулярно возникает при чтении «Бюллетеня изобретений и открытий», после знакомства с ТРИЗом существенно ослабевает. Жалко, но дело важнее.
Возможны и специфические ситуации генерации нового, например, в персептороне. А именно, в сети Хопфилда при определенных условиях происходит релаксация к «ложному образу» – собирательному образу, возможно, наследующему черты идеальных. Причем человек не может, глядя на «машинный собирательный образ», эти черты выделить – образ выглядит случайным. Возможно, что при реализации этой ситуации в собственном мозге человек смущенно улыбается и говорит «кажется, я где-то это видел...»
Программа может строить гипотезы по поводу изучаемых ею явлений (в Сети или внешнем мире) и проверять их. Разумеется, она строит гипотезы не какие попало, а в некоем классе (например, аппроксимирует функцию многочленами или синусоидами), но список классов можно легко расширить так, что он превзойдет «человеческий». Треть века назад Михаил Бонгард показал, что человек, как правило, не строит гипотез с более чем тремя логическими операторами (если А и Б, но не В или Г), а программа уже тогда (и не сильно напрягаясь) строила выражения с семью. Если программа обнаружит – а она это обнаружит, – что информация увеличивает эффективность ее действий, то возникнет «стремление к знаниям».