17. Акт разумной мысли

"Глупец пытается перевернуть мир, мудрец стремится его хоть немного улучшить. И только гений совершает почти невозможное – пытается оставить мир в покое".
(M.Geny)



         Молекулы рибонуклеиновой кислоты (РНК), копирующие сами себя в пробирках показывают, как разумная идея может осуществляться в среде совершенно «неразумных» молекул. Эти синтезирующиеся молекулы испытывают недостаток нервов и мускулов, но они достаточно хорошо развиваются для того, чтобы обеспечить свое воспроизводство.

         Изменчивость и селективный выбор определяет оформленное поведение каждой простой молекулы, которое остается неизменным в течение всей жизни. Отдельные молекулы РНК (рибонуклеиновой кислоты) не приспосабливаются, но бактерии это умеют делать. Конкуренция отобрала устойчивые виды бактерий, которые могут приспосабливаться. Например, регулируя их соединение с ферментами для обеспечения доступа к питанию. Эти механизмы адаптации установились самостоятельно: молекулы питания транспортируют генетические ключи как холодные воздушные потоки термостата.

        Некоторые типы бактерий также используют примитивную форму эмпирической адаптации методом перебора возможных вариантов, то есть, методом проб и ошибок. Бактерии этого вида имеют тенденцию перемещаться прямолинейно и имеют вполне достаточно памяти для самоконтроля своего текущего состояния и для самоанализа процесса адаптации. Если бактерии чувствуют, что условия улучшаются, они продолжают прямолинейное перемещение.

        Если они ощущают, что условия ухудшаются, то они останавливаются, переворачиваются и перемещаются в случайных, хаотических направлениях. Они как бы на ощупь проверяют безопасность возможных направлений перемещения и выбирают благоприятные направления, отказываясь от неблагоприятных.

        Благодаря такому разумно — блуждающему перемещению к зонам концентрации молекул питающей среды, бактерии выживают, живут, развиваются и процветают. Анализ «умственных способностей» некоторых червей показывает их способность к обучению. Простейшие черви способны выбрать правильную дорожку в простой T — образной ячейке. Они пробуют свернуть влево и поворачивать направо, осторожно выбирают лучшую форму поведения, формируют своеобразные привычки — и все это приводит к наилучшему результату. Такое целесообразно—разумное поведение червей является способом выбора стратегии поведения, обусловленного достижением лучшего результата из числа возможных.

       Такую стратегию психоэтологи называют «Законом результата». Таким образом, развивающиеся гены червей воспроизвели червя с развивающимся типом поведения. Однако черви, обученные ориентироваться в Т—ячейках (или даже голуби Скиннера, обученные клевать зерно при включении зеленой лампы) не показывают никаких признаков рефлексивной мысли, которую мы связываем с разумом.

       Организмы, приспосабливающиеся по простому закону результата, обучаются методом проб и ошибок. Но, изменяя и выбирая фактическое поведение, они не обдумывают свои действия, не думают вперед и не принимают никаких решений. Все же естественный отбор чаще отдает предпочтение организмам, способным мыслить.

       Мышление — это вовсе не магическая область прекрасных чудес природы. Развитые гены могут улучшить умственные способности животных на основе создания внутренних нано молекулярных моделей, что подтверждают результаты многих научных работ. Иногда животные способны даже образно представлять различные действия и последствия, избегая действий, которые кажутся опасными и выполняют действия, которые представляются им наиболее безопасными и самыми выгодными.

       То есть, животные решают своеобразную задачу на оптимизацию в условиях исходных данных. Проверка работоспособности внутренних, молекулярных нано моделей снижает риск и облегчает испытания моделей во внешнем мире. Закон результата может изменять молекулярные модели. Поскольку гены могут обеспечивать развивающееся поведение, то они могут обеспечивать развивающиеся ментальные модели.

       Адаптивные организмы могут изменять свои собственные модели в направлении предпочтения тех версий, которые лучше доказывают выгодные принципы управления поведением этих моделей. Известно, что для проверки чего—либо лучше всего проверить эту вещь в работе. Модели не должны быть инстинктивными, они могут развиваться в процессе эволюции отдельной жизни. Безмолвные животные, однако, не передают нам их новое эволюционное знание и понимание.

       Знание исчезает с мозгом, который синтезировал эти знания потому, что узнал, что обучающие интеллектуальные модели не отпечатаны в генах. Все же даже безмолвные животные могут подражать друг другу, обогащая генетическую базу и многочисленные культуры. Например, одна обезьяна в Японии изобрела способ использования воды для отделения зерна от песка. Другие обезьяны быстро научились делать то же самое. Аналогично и в человеческой культуре, с ее языком и живописными картинами. Шедевры, как образцы примеров работ мирового уровня, могут переживать их создателей и распространяются по всему миру.

       На еще более высоком уровне — уровне разума, можно составить эволюционные стандарты оценок для сравнения соответствия отдельных компонентов структуре обобщенной модели, например, в виде перцептуальных и фрактальных образов соответствия. Это позволит сделать эти оценки достаточно надежными для проведения каких — либо дальнейших ответственных действий. Разум, таким образом, выбирает правила поведения из собственного содержания, включая правила выбора.

       Правила суждений — это алгоритм фильтрации знаний, которые в результате фильтрации и отбора развиваются и совершенствуются.Как модели поведения, так и стандарты знания развиваются в соответствии с целью. То, что значимо, существенно и полезно, то оценивается несколько выше основного стандарта и начинает представляться целесообразным, полезным и мотивированным. Тогда это становится самоцелью.

      Целенаправленность и целесообразность становятся основным принципом действия. В дальнейшем мы принимаем чисто математические и физические модели соответствия как самоцель. Любопытство целесообразной и целенаправленной системы, имеющей существенную значимость и внутренний смысл, возрастает.

       Вместе с ним возрастает всеобъемлющее стремление к высшему знанию для собственной пользы. Эволюция, развитие целей, таким образом, происходит дальше — и в науке, и в жизни, и в этике. Чарльз Дарвин писал: "самая высокая возможная стадия в моральной культуре - это та, когда мы признаем, что мы должны управлять нашими мыслями." Мы достигаем это также через изменчивость и отбор, сосредотачиваясь на самых важных мыслях и позволяя второстепенным ускользать от нашего внимания.

       Марвин Мински (Marvin Lee Minsky, 1927 — 2016), из Мичиганской лаборатории искусственного интеллекта в США, рассматривал разум как своего рода общество, как развитую систему коммуникации, сотрудничества и конкуренции, где каждый агент состоит из более простых элементов. Он описывает мышление и действие в терминах действия этих агентов. Некоторые агенты могут делать немного больше, чем управляющий принцип руки, хватающей кубок. Другие, значительно более сложные агенты, управляют системой речи, поскольку это позволяет выбирать слова в нечеткой ситуации.

       Мы заранее не знаем положения наших пальцев, необходимого для того, чтобы расположить пальцы вокруг кубка именно и только так, а не иначе. Мы делегируем такие задачи компетентным агентам и редко замечаем результаты, если они положительны (например, пальцы, схватывая кубок, не скользят). Все мы чувствуем противоречивые импульсы и говорим непреднамеренные слова. Они — признаки разногласия среди агентов разума.

       Наше понимание этого — часть процесса саморегулирования, которым большинство наших общих агентов управляет остальными. Мысль можно рассматривать в качестве своеобразного «агента» разума, который формируется в процессе обучения и имитации. Но чтобы почувствовать конфликт между двумя мыслями вы должны реализовать обе мысли как агенты в вашем разуме — хотя одна может быть старой, сильной, и часто поддержана союзниками, а другая, свежая мысль — это агент новой идеи, которая иногда не может выдержать даже первого «сражения».

        Из—за нашего несовершенного, поверхностного самосознания, мы часто задаемся вопросом: каким образом возникает мысль в наших головах? Некоторые люди воображают, что эти мысли и чувства возникают непосредственно от агентов, находящихся где—то вне их собственного разума. Они склонны верить в призраков.

        В древнем Риме люди верили в «гениев», в их добром и злом проявлении, сопровождающем человека от колыбели до могилы, принося здоровье или болезни. Они приписывали особую роль «специфическому гению». И даже теперь те люди, которые не в состоянии понимать и видеть естественные процессы, в создании нового видят проявление «гения» как формы волшебства. Но, фактически, именно эволюционное развитие генов создает предпосылки для возникновения искры разума.

       Разум расширяет наш опыт и знание, изменяет стандарты перцептуальных образов, новых идей и мыслей, отбирая лучшие из них. Если быстрое изменение и перестройка структуры сопровождается эффективным выбором с помощью управляемого знания, заимствованного от других аналогичных структур, то почему такие разумные структуры не раскрывают нам сущности того, что мы называем «гений»?

       Анализ мышления, как естественного процесса, делает идею создания искусственных интеллектуальных машин и механизмов менее загадочной и более потрясающей. Кроме того, практические исследования в области искусственного интеллекта демонстрируют нам принципиальные возможности интеллектуальных машин и то, как и где они могут эффективно работать.


МАШИННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ


"Пытаться создавать «чистый разум», пытаться оценивать его интеллект, значит быть аферистом, претендующим на роль творца самого Создателя".
(M.Geny)

        Одно из словарных определений «интеллектуальной машины» заключается в следующем: "Любая система или устройство, типа вычислительной машины, которая исполняет или помогает в исполнении человеческой задачи". Но так ли уж много человеческих проблем будут в действительности способны решить эти машины? Процесс вычисления раньше был актом мышления вне области применения машин, относился к сфере интеллектуальных задач и обучения.

        Сегодня уже никто не считает использование карманного калькулятора каким—то особым свойством искусственного интеллекта. Вычисление теперь кажется просто элементарной механической процедурой. В свое время сама по себе идея создания обычных компьютеров считалась порочной. Тем не менее, в середине 19 века Чарльз Баббаг построил механические калькуляторы и часть программируемого механического компьютера. Но он столкнулся с некоторыми трудностями.

        Например, некий доктор Юнг доказывал, что дешевле вложить деньги в счетную контору и использовать процент от ее дохода для оплаты не калькуляторов, а служащих, занимающихся вычислениями вручную. Британский Королевский Астроном, Сэр Джордж Аири — в своем дневнике заявляет, что " 15 — го сентября Г. Гоулбурн...просил высказать мое мнение относительно полезности вычислительной машины Баббага...и я ответил, детально изучив вопрос, что это дело не стоит даже выеденного яйца..."

         Машина Баббага в свое время имела смысл уже хотя бы потому, что механики были вынуждены продвинуть вперед искусство создания ее механических частей с более высокой точностью, чем обычно требовалось. Но фактически эта машина несущественно превышала скорость работы квалифицированного специалиста. Зато старый способ вычислений был более надежен и достаточно прост для того, чтобы быть улучшенным. История развития компьютеров и искусственного интеллекта (ИИ) напоминает нам историю развития авиации.

         До недавнего времени люди отклоняли обе идеи как невозможные — обычная ситуация, когда с очевидностью не показаны способы реализации идеи. И до тех пор, пока модель ИИ не станет достаточно простой в понимании и в осуществлении, включая демонстрацию, никакие разговоры о совершенном эквиваленте самолета не заменят обычной ракеты, пригодной для достижения Луны или Марса. С тех пор, как появилась проблема создания ИИ, ученые постоянно изменяют само определение интеллекта. Несмотря на рекламные заявления и сообщения в печати типа "выдающийся электронный разум", все же лишь немногие называли первые компьютеры интеллектуальными.

        Действительно, само название "компьютер" подразумевает простую арифметическую машину. Все же в 1956 году, в Дартмуте, во время первой всемирной конференции по искусственному интеллекту, исследователи Алан Невелл и Герберт Саймон представили своего Логического Теоретика. Это была программа, которая была способна доказывать теоремы в символической логике.

          В более поздних компьютерных программах играли в шахматы и помогали химикам определять молекулярные структуры. Две медицинские программы, CASNET и MYCIN были сделаны довольно качественно: первая предназначалась для создания лекарственных средств, а другая для диагноза и лечения заразных болезней. Согласно «Руководству по искусственному интеллекту», эти программы в экспериментальных вариантах были оценены как «выполненные на уровне возможности применения в соответствующих областях».

         Уже тогда программа PROSPECTOR стоила миллионы долларов. Эти, так называемые «опытные системы», преуспевали только в пределах строго ограниченной области компетентности, но они поразили бы программистов начала 1950-ых годов. Сегодня, однако, немного людей полагают, что эти проекты действительно станут реальным искусственным интеллектом, так как ИИ всегда был целью в движении. Пресса рекламировала выставочные достижения и сообщала, что современные компьютеры могут быть запрограммированы с достаточным запасом знаний и могут решать причудливые задачи.

         Поэтому у людей появился определенный интерес к их интеллектуальным возможностям. Многие годы практического применения промышленных роботов и публичные обсуждения новых возможностей компьютеров по радио и телевидению, по крайней мере, сделали ИИ относительно популярной идеей. Главная причина для объявления идеи ИИ невозможной всегда была убежденность людей в том, что машины примитивны и даже просто глупы — мнение, которое теперь начинает постепенно меняться.

         Первые машины действительно были неуклюжи, массивны и выполняли простую, грубую работу. Но компьютеры умело обращаются с информацией, выполняют сложные инструкции и могут быть проинструктированы так, чтобы изменить свои собственные инструкции. Наконец, они могут экспериментировать и учиться. Они не содержат ржавые механизмы «железяк» и хрупкие белковые структуры, но имеют многочисленные каналы проводников электрической энергии.

       Выдвигая требования к созданию систем искусственного интеллекта, разные научные школы ИИ до сих пор выдвигают различные, подчас прямо противоположные требования к ИИ. Например, Л. Т. Кузин указывает на необходимость обеспечения следующих требований:

1) наличие в них собственной внутренней модели внешнего мира. Считая, например, что эта модель должна обеспечивать индивидуальность, относительную самостоятельность системы в оценке ситуации, а также должна предусматривать возможность семантической и прагматической интерпретации запросов к системе;
2) способность пополнения имеющихся знаний;
3) способность к дедуктивному выводу, т.е. к генерации информации, которая в явном виде не содержится в системе. Это качество позволяет системе конструировать информационную структуру с новой семантикой и практической направленностью;
4) умение оперировать в ситуациях, связанных с различными аспектами нечеткости, включая «понимание» естественного языка;
5) способность к диалоговому взаимодействию с человеком;
6) способность к адаптации.

       Критики идеи искусственного интеллекта часто указывают на интеллектуальную ограниченность существующих компьютеров. Но это ничего не доказывает относительно их будущего. Думающая машина будущего, вероятно, сама могла бы задаться вопросом, а разумны ли сами критики ИИ в своих предположениях и утверждениях? Их возражения строились на отсталом опыте прошлого, когда паровозы еще не умели летать, хотя они демонстрировали механические принципы, которые позже использовались в поршневых двигателях самолета.

        Аналогично, у ползающих червей сто лет тому назад люди еще не смогли обнаружить никаких значимых признаков интеллекта, хотя наш мозг уже тогда использовал нейронные принципы, подобные тем, которые лишь сравнительно недавно были обнаружены у примитивных червей. Журналисты, публицисты и начинающие ученые предпочитают остерегаться категорических суждений по поводу возможностей ИИ, считая, что люди не смогут сделать думающие машины более умными, чем мы сами. Они просто игнорируют исторический опыт.

        Наши отдаленные временем, и потому безмолвные предки сумели улучшить качество интеллекта через генетическое развитие даже без умных рассуждений по этому поводу. Но сегодня мы уже во всю нашу интеллектуальную мощь активно обдумываем и обсуждаем проблемы ИИ. Машинные технологии искусственного мышления сейчас развиваются даже более стремительно, чем генетика в биологии. Поэтому со временем люди, конечно, смогут делать думающие машины, превышающие способности человека. И эти машины будут с человекоподобной способностью не только изучать, но и сами организовывать, систематизировать и обобщать знания.

        Кажется, что есть только одна причина, которая могла бы привести доводы в пользу невозможности создания искусственного разума в новых понятийных формах. Это — идея о вселенской материальности мысли согласно концепции разумного материализма. Существует взгляд на эту проблему, заключающийся в том, что материальная сущность отдельной мысли и разума в целом — это некий материал, который не поддается ни моделированию, ни имитации, ни дублированию, ни копированию, ни вообще какому-либо прямому физическому или технологическому воздействию.

        Психобиологи не видят никаких реальных свидетельств очевидности существования такого вещества и не находят никакой потребности в умственном материализме для того, чтобы объяснить сущность разума. Они считают, что сложность мозга настолько велика, что разум вообще находится за пределами человеческих возможностей его понимания. Поэтому идея выглядит достаточно сложной для реализации заманчивого проекта по созданию искусственного разума.

        Действительно, если бы человек мог полностью понимать сущность своего мозга, то тогда бы его мозг оказался бы менее сложным для понимания, чем собственный разум. Если бы миллиарды людей всей Земли могли бы одновременно следить за работой одного человеческого мозга, то каждый человек будет должен контролировать десятки тысяч активных ячеек — синапсов. Понятно, что это практически невыполнимая задача. Еще более абсурдно сегодня выглядит попытка отдельного человека расшифровать, оценить и осознать электрофизические сигналы мерцающих синапсов мозга одновременно пяти миллиардов голов человечества в целом.

       Это выглядит мистической сверхзадачей, которая под силу, наверное, не столько непосредственно разуму человека, сколько его богатому воображению. То есть, для понимания человеком его же собственного разума, требуется наличие у него одновременно более высокой субстанции — сверхразума. Это — один из не столь уж очевидных логических парадоксов, которых достаточно много на тернистом пути создания искусственного разума.

       Таким образом, сама по себе сложность и глобальность механизма работы нашего мозга в широком понимании сокрушает способность нашего мозга охватить, понять и осознать величину масштаба человеческого разума. Механизм мышления сегодня многим исследователям все еще представляется достаточно сложным для того, чтобы уже сегодня реализовать идею искусственного разума непосредственно в виде машинного интеллекта.