ปัญญาประดิษฐ์แบบคลาสสิกไม่น่าจะรวมอยู่ในเครื่องคิด ขีด จำกัด ของความฉลาดของมนุษย์ในพื้นที่นี้จะ จำกัด เฉพาะการสร้างระบบที่เลียนแบบการทำงานของสมอง

ศาสตร์แห่งปัญญาประดิษฐ์ (AI) กำลังอยู่ระหว่างการปฏิวัติ เพื่อที่จะอธิบายสาเหตุและความหมายของมันและนำมันมาสู่มุมมอง เราต้องหันไปที่ประวัติศาสตร์ก่อน

ในช่วงต้นทศวรรษ 1950 คำถามดั้งเดิมที่ค่อนข้างคลุมเครือว่าเครื่องสามารถคิดได้หรือไม่ทำให้คำถามที่เข้าถึงได้ง่ายกว่าว่าเครื่องที่จัดการสัญลักษณ์ทางกายภาพตามกฎตามโครงสร้างสามารถคิดได้หรือไม่ คำถามนี้มีการกำหนดขึ้นอย่างแม่นยำมากขึ้นเนื่องจากตรรกะที่เป็นทางการและทฤษฎีการคำนวณมีความคืบหน้าอย่างมากในช่วงครึ่งศตวรรษก่อนหน้า นักทฤษฎีเริ่มชื่นชมความเป็นไปได้ของระบบสัญลักษณ์นามธรรมที่ได้รับการเปลี่ยนแปลงตามกฎเกณฑ์บางประการ ดูเหมือนว่าหากระบบเหล่านี้เป็นแบบอัตโนมัติ พลังการคำนวณเชิงนามธรรมของพวกมันก็จะปรากฏในระบบกายภาพที่แท้จริง มุมมองดังกล่าวมีส่วนทำให้เกิดโครงการวิจัยที่มีการกำหนดชัดเจนบนพื้นฐานทางทฤษฎีที่ค่อนข้างลึก

เครื่องคิดได้?

มีเหตุผลมากมายในการตอบว่าใช่ ในอดีต หนึ่งในสาเหตุแรกและที่ลึกที่สุดเป็นผลลัพธ์ที่สำคัญสองประการของทฤษฎีการคำนวณ ผลลัพธ์แรกคือวิทยานิพนธ์ของศาสนจักรที่ทุกฟังก์ชันที่คำนวณได้อย่างมีประสิทธิภาพสามารถคำนวณแบบเรียกซ้ำได้ คำว่า "คำนวณได้อย่างมีประสิทธิภาพ" หมายความว่ามีขั้นตอน "กลไก" บางอย่างซึ่งเป็นไปได้ที่จะคำนวณผลลัพธ์ในเวลาอันจำกัดเมื่อได้รับข้อมูลที่ป้อนเข้า "คำนวณได้แบบเรียกซ้ำ" หมายความว่ามีชุดของการดำเนินการที่จำกัดซึ่งสามารถนำไปใช้กับอินพุตที่กำหนด จากนั้นจึงนำไปใช้กับผลลัพธ์ที่ได้ใหม่ตามลำดับและซ้ำๆ เพื่อคำนวณฟังก์ชันในเวลาจำกัด แนวคิดของกระบวนการทางกลไม่เป็นทางการ แต่ค่อนข้างเข้าใจได้ง่าย ดังนั้น วิทยานิพนธ์ของศาสนจักรจึงไม่มีข้อพิสูจน์ที่เป็นทางการ อย่างไรก็ตาม มันเป็นหัวใจสำคัญของการคำนวณ และมีหลักฐานมากมายมาบรรจบกันเพื่อสนับสนุนการคำนวณ

Alan M. Turing ได้ผลลัพธ์ที่สำคัญประการที่สอง ซึ่งแสดงให้เห็นว่าฟังก์ชันที่คำนวณได้แบบเรียกซ้ำใดๆ สามารถคำนวณได้ในเวลาจำกัดโดยใช้เครื่องจัดการสัญลักษณ์แบบง่ายที่สุด ซึ่งต่อมาได้ชื่อว่าเครื่องทัวริงสากล เครื่องนี้อยู่ภายใต้กฎที่บังคับใช้ซ้ำซึ่งมีความละเอียดอ่อนต่อข้อมูลประจำตัว ลำดับ และตำแหน่งของสัญลักษณ์พื้นฐานที่ทำหน้าที่เป็นอินพุต

ผลสืบเนื่องที่สำคัญมากตามมาจากผลลัพธ์ทั้งสองนี้ กล่าวคือ คอมพิวเตอร์ดิจิทัลมาตรฐานที่มาพร้อมกับโปรแกรมที่ถูกต้อง หน่วยความจำขนาดใหญ่เพียงพอ และเวลาเพียงพอ สามารถคำนวณฟังก์ชันที่ขับเคลื่อนด้วยกฎด้วยอินพุตและเอาต์พุต กล่าวอีกนัยหนึ่ง เขาสามารถแสดงให้เห็นถึงชุดการตอบสนองอย่างเป็นระบบต่ออิทธิพลตามอำเภอใจจากสภาพแวดล้อมภายนอก

ให้เราสรุปสิ่งนี้ดังนี้: ผลลัพธ์ที่กล่าวถึงข้างต้นหมายความว่าเครื่องที่ได้รับการตั้งโปรแกรมอย่างเหมาะสมซึ่งจัดการสัญลักษณ์ (ต่อไปนี้จะเรียกว่าเครื่อง MC) ต้องเป็นไปตามการทดสอบของทัวริงสำหรับการมีอยู่ของจิตสำนึก การทดสอบทัวริงเป็นการทดสอบเชิงพฤติกรรมล้วนๆ แต่ข้อกำหนดของการทดสอบนั้นเข้มงวดมาก (การทดสอบนี้จะแม่นยำเพียงใด เราจะพูดถึงด้านล่าง ซึ่งเราจะพบกับ "การทดสอบ" ครั้งที่สองที่ต่างกันโดยพื้นฐานสำหรับการมีสติสัมปชัญญะ) จากการทดสอบทัวริงเวอร์ชันดั้งเดิม ข้อมูลป้อนเข้าในเครื่อง MS ควร เป็นคำถามและวลีในภาษาพูดที่เป็นธรรมชาติซึ่งเราพิมพ์บนแป้นพิมพ์ของอุปกรณ์ป้อนข้อมูลและผลลัพธ์คือคำตอบของเครื่อง MS ที่พิมพ์โดยอุปกรณ์ส่งออก เครื่องจะถือว่าผ่านการทดสอบนี้สำหรับการมีอยู่ของจิตสำนึก ถ้าการตอบสนองของมันไม่สามารถแยกความแตกต่างจากการตอบสนองที่พิมพ์โดยบุคคลจริงที่ชาญฉลาด แน่นอนว่าในปัจจุบันไม่มีใครรู้หน้าที่ซึ่งมันเป็นไปได้ที่จะได้รับผลลัพธ์ที่ไม่แตกต่างจากพฤติกรรมของบุคคลที่มีเหตุมีผล แต่ผลลัพธ์ของ Church และ Turing รับประกันเราว่าไม่ว่าฟังก์ชันใด (น่าจะมีประสิทธิภาพ) นี้ เครื่อง MS ที่ออกแบบมาอย่างเหมาะสมสามารถคำนวณได้

นี่เป็นข้อสรุปที่สำคัญมาก โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อพิจารณาว่าคำอธิบายของทัวริงเกี่ยวกับการโต้ตอบกับเครื่องจักรโดยใช้เครื่องพิมพ์ดีดนั้นเป็นข้อจำกัดที่ไม่มีนัยสำคัญ ข้อสรุปเดียวกันนี้มีขึ้นแม้ว่าเครื่อง MC จะโต้ตอบกับโลกในรูปแบบที่ซับซ้อนมากขึ้น: ผ่านเครื่องมือของการมองเห็นโดยตรง คำพูดตามธรรมชาติ ฯลฯ ในท้ายที่สุด ฟังก์ชันแบบเรียกซ้ำที่ซับซ้อนมากขึ้นยังคงคำนวณได้ทัวริง ยังคงมีปัญหาอยู่เพียงปัญหาเดียว: เพื่อค้นหาฟังก์ชันที่ซับซ้อนอย่างไม่ต้องสงสัยที่ควบคุมการตอบสนองของบุคคลต่ออิทธิพลจากสภาพแวดล้อมภายนอก จากนั้นจึงเขียนโปรแกรม (ชุดของกฎที่ใช้ซ้ำได้) ซึ่งเครื่อง MS จะคำนวณฟังก์ชันนี้ เป้าหมายเหล่านี้เป็นรากฐาน โปรแกรมวิทยาศาสตร์ปัญญาประดิษฐ์แบบคลาสสิก

ผลลัพธ์แรกเป็นกำลังใจ

เครื่อง MC ที่มีโปรแกรมที่ตั้งโปรแกรมไว้อย่างชาญฉลาดแสดงให้เห็นถึงการกระทำต่างๆ ที่ดูเหมือนจะเป็นของการแสดงออกของจิตใจ พวกเขาตอบสนองต่อคำสั่งที่ซับซ้อน แก้ปัญหาเลขคณิต พีชคณิตและยุทธวิธีที่ยาก เล่นหมากฮอสและหมากรุก พิสูจน์ทฤษฎีบท และรักษาบทสนทนาง่ายๆ ผลลัพธ์ดีขึ้นอย่างต่อเนื่องเมื่อมีอุปกรณ์จัดเก็บข้อมูลขนาดใหญ่ขึ้น เครื่องเร็วขึ้น และการพัฒนาโปรแกรมที่มีประสิทธิภาพและซับซ้อนยิ่งขึ้น AI แบบคลาสสิกหรือแบบ "ตั้งโปรแกรม" เป็นสาขาวิทยาศาสตร์ที่มีชีวิตชีวาและประสบความสำเร็จอย่างมากจากเกือบทุกมุมมอง การปฏิเสธซ้ำ ๆ ที่เครื่อง MC ในที่สุดก็สามารถคิดได้ดูเหมือนจะลำเอียงและไม่รู้ หลักฐานที่สนับสนุนคำตอบในเชิงบวกสำหรับคำถามที่โพสต์ในชื่อบทความดูเหมือนจะน่าเชื่อถือมากกว่า

แน่นอนว่ามีความคลุมเครืออยู่บ้าง อย่างแรกเลย เครื่อง MC ดูไม่เหมือนเท่าไหร่ สมองมนุษย์. อย่างไรก็ตาม ที่นี่ก็เช่นกัน AI แบบคลาสสิกมีคำตอบที่น่าเชื่อพร้อม ประการแรก วัสดุทางกายภาพที่เครื่อง MS สร้างขึ้นนั้นไม่มีส่วนเกี่ยวข้องกับฟังก์ชันที่คำนวณ หลังรวมอยู่ในโปรแกรม ประการที่สอง รายละเอียดทางเทคนิคของสถาปัตยกรรมการทำงานของเครื่องนั้นไม่เกี่ยวข้องเช่นกัน เนื่องจากสถาปัตยกรรมที่แตกต่างกันโดยสิ้นเชิง ซึ่งออกแบบมาเพื่อทำงานกับโปรแกรมที่แตกต่างกันโดยสิ้นเชิง ยังคงสามารถทำหน้าที่อินพุต-เอาท์พุตแบบเดียวกันได้

ดังนั้น เป้าหมายของ AI คือการหาฟังก์ชันที่เป็นลักษณะเฉพาะของจิตใจในแง่ของการรับเข้าและส่งออก และเพื่อสร้างโปรแกรมที่มีประสิทธิภาพมากที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้เพื่อคำนวณฟังก์ชันนี้ ในเวลาเดียวกัน ได้มีการกล่าวว่าวิธีการเฉพาะในการคำนวณหน้าที่โดยสมองของมนุษย์นั้นไม่สำคัญ คำอธิบายสาระสำคัญของ AI แบบคลาสสิกสมบูรณ์และเหตุผลสำหรับคำตอบเชิงบวกสำหรับคำถามที่โพสต์ในชื่อบทความ

เครื่องคิดได้? นอกจากนี้ยังมีข้อโต้แย้งบางอย่างที่สนับสนุนคำตอบเชิงลบ ตลอดช่วงทศวรรษ 1960 การโต้เถียงในเชิงลบที่น่าสังเกตนั้นค่อนข้างหายาก บางครั้งมีการโต้แย้งว่าการคิดไม่ใช่กระบวนการทางกายภาพและเกิดขึ้นในจิตวิญญาณที่ไม่มีตัวตน อย่างไรก็ตาม มุมมองแบบทวินิยมดังกล่าวดูเหมือนจะไม่น่าเชื่อถือเพียงพอจากมุมมองเชิงวิวัฒนาการหรือเชิงตรรกะ ไม่มีผลยับยั้งการวิจัย AI

การพิจารณาลักษณะที่แตกต่างดึงดูดความสนใจจากผู้เชี่ยวชาญ AI มากขึ้น ในปี 1972 Hubert L. Dreyfus ได้ตีพิมพ์หนังสือที่วิจารณ์การแสดงความฉลาดในระบบ AI เป็นอย่างมาก เขาชี้ให้เห็นว่าระบบเหล่านี้ไม่ได้จำลองความคิดที่แท้จริงอย่างเพียงพอ และเผยให้เห็นรูปแบบที่มีอยู่ในสิ่งเหล่านี้ทั้งหมด พยายามไม่สำเร็จ. ในความเห็นของเขา แบบจำลองต่างๆ ขาดความรู้ทั่วไปเกี่ยวกับโลกที่ไม่มีใครเป็นทางการจำนวนมาก ตลอดจนความสามารถที่มีอยู่ในสามัญสำนึกในการพึ่งพาองค์ประกอบบางอย่างของความรู้นี้ ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับข้อกำหนดของสภาพแวดล้อมที่เปลี่ยนแปลงไป . เดรย์ฟัสไม่ได้ปฏิเสธความเป็นไปได้พื้นฐานในการสร้างระบบทางกายภาพประดิษฐ์ที่สามารถคิดได้ แต่เขาวิจารณ์อย่างมากเกี่ยวกับแนวคิดที่ว่าสิ่งนี้สามารถทำได้โดยการจัดการสัญลักษณ์ด้วยกฎที่ใช้แบบเรียกซ้ำ

ในแวดวงผู้เชี่ยวชาญด้านปัญญาประดิษฐ์เช่นเดียวกับนักปรัชญาการให้เหตุผล เดรย์ฟัสถูกมองว่าเป็นคนสายตาสั้นและมีอคติเป็นหลัก โดยอาศัยความเรียบง่ายที่หลีกเลี่ยงไม่ได้ซึ่งมีอยู่ในสาขาการวิจัยที่ยังอายุน้อยนี้ บางทีข้อบกพร่องเหล่านี้อาจเกิดขึ้นจริง แต่แน่นอนว่าเป็นเพียงชั่วคราว เวลาจะมาถึงเมื่อเครื่องจักรที่ทรงพลังและโปรแกรมที่ดีขึ้นจะทำให้สามารถกำจัดข้อบกพร่องเหล่านี้ได้ ดูเหมือนว่าเวลาจะได้ผลสำหรับปัญญาประดิษฐ์ ดังนั้น การคัดค้านเหล่านี้จึงไม่มีผลกระทบต่อการวิจัยเพิ่มเติมในด้าน AI

อย่างไรก็ตาม มันกลับกลายเป็นว่าเวลานั้นใช้ได้ผลสำหรับ เดรย์ฟัส: ในช่วงปลายยุค 70 - ต้นยุค 80 การเพิ่มความเร็วและหน่วยความจำของคอมพิวเตอร์ไม่ได้เพิ่ม "ความสามารถทางจิต" มากนัก ตัวอย่างเช่น ปรากฎว่าการรู้จำรูปแบบในระบบวิชันซิสเต็มต้องการการคำนวณจำนวนมากอย่างไม่คาดคิด เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่น่าเชื่อถือในทางปฏิบัติ ต้องใช้เวลาในคอมพิวเตอร์มากขึ้นเรื่อยๆ เกินกว่าเวลาที่ต้องใช้ในการทำงานแบบเดียวกันสำหรับระบบการมองเห็นทางชีววิทยา กระบวนการจำลองที่ช้าเช่นนี้น่าตกใจ เพราะในคอมพิวเตอร์ สัญญาณแพร่กระจายเร็วกว่าในสมองประมาณล้านเท่า และความถี่สัญญาณนาฬิกาของหน่วยประมวลผลกลางของคอมพิวเตอร์นั้นสูงกว่าความถี่ของการสั่นที่พบเท่าๆ กัน ในสมอง เต่าสามารถแซงกระต่ายได้อย่างง่ายดาย

นอกจากนี้ เพื่อแก้ปัญหาที่เป็นจริง จำเป็นที่โปรแกรมคอมพิวเตอร์ต้องเข้าถึงฐานข้อมูลขนาดใหญ่มาก การสร้างฐานข้อมูลดังกล่าวเป็นปัญหาที่ค่อนข้างยากในตัวเองอยู่แล้ว แต่สถานการณ์กลับทวีความรุนแรงขึ้นอีก นั่นคือ วิธีให้การเข้าถึงส่วนย่อยเฉพาะที่ขึ้นกับบริบทของฐานข้อมูลนี้ในแบบเรียลไทม์ เนื่องจากฐานข้อมูลมีความจุมากขึ้น ปัญหาการเข้าถึงจึงซับซ้อนมากขึ้น การค้นหาอย่างละเอียดถี่ถ้วนใช้เวลานานเกินไป และวิธีการฮิวริสติกก็ไม่ประสบความสำเร็จเสมอไป ความกลัวที่คล้ายคลึงกับความกลัวที่ Dreyfus แสดงออกได้เริ่มมีขึ้น แม้กระทั่งผู้เชี่ยวชาญบางคนที่ทำงานด้านปัญญาประดิษฐ์

ในช่วงเวลานี้ (1980) John Searle ได้นำเสนอแนวคิดเชิงวิพากษ์วิจารณ์ที่แปลกใหม่ ซึ่งทำให้เกิดคำถามถึงสมมติฐานพื้นฐานของระเบียบวาระการวิจัย AI แบบคลาสสิก กล่าวคือ แนวคิดที่ว่าการดัดแปลงสัญลักษณ์ที่มีโครงสร้างให้ถูกต้องโดยใช้กฎเกณฑ์ซ้ำๆ ที่คำนึงถึงโครงสร้าง อาจเป็นแก่นแท้ของจิตสำนึก

อาร์กิวเมนต์หลักของ Searle มีพื้นฐานมาจากการทดลองทางความคิด ซึ่งเขาแสดงให้เห็นข้อเท็จจริงที่สำคัญมากสองประการ อย่างแรก เขาอธิบายเครื่อง MC ที่ (อย่างที่เราควรเข้าใจ) ใช้งานฟังก์ชันที่สามารถผ่านการทดสอบทัวริงในรูปแบบของการสนทนาที่เกิดขึ้นเฉพาะในภาษาจีนเท่านั้น ประการที่สอง โครงสร้างภายในของเครื่องจักรนั้นไม่ว่าจะแสดงพฤติกรรมใด ผู้สังเกตก็ไม่ต้องสงสัยเลยว่าทั้งเครื่องหรือส่วนใดส่วนหนึ่งของเครื่องจักรนั้นไม่เข้าใจภาษาจีน ทั้งหมดนี้มีเฉพาะคนที่พูดภาษาอังกฤษเท่านั้นตามกฎที่เขียนไว้ในคำแนะนำด้วยความช่วยเหลือของอักขระที่ควรจัดการเข้าและออกจากกล่องจดหมายที่ประตู กล่าวโดยย่อ ระบบตอบสนองการทดสอบทัวริงในเชิงบวก แม้ว่าจะไม่มีความเข้าใจภาษาจีนอย่างแท้จริงและเนื้อหาที่สื่อความหมายที่แท้จริงของข้อความ (ดูบทความของ J. Searle เรื่อง "The Mind of the Brain - โปรแกรมคอมพิวเตอร์? ")

ข้อสรุปทั่วไปจากสิ่งนี้คือระบบใดๆ ที่จัดการเพียงสัญลักษณ์ทางกายภาพตามกฎที่อ่อนไหวต่อโครงสร้าง จะเป็นการล้อเลียนที่น่าสมเพชของจิตสำนึกที่แท้จริง เพราะมันเป็นไปไม่ได้ที่จะสร้าง "ความหมายที่แท้จริง" โดยเพียงแค่หมุนปุ่ม " ไวยากรณ์ว่างเปล่า". ควรสังเกตว่า Searle ไม่ได้เสนอการทดสอบเชิงพฤติกรรม (ไม่ใช่พฤติกรรม) สำหรับการมีอยู่ของสติ: องค์ประกอบของจิตใจที่มีสติสัมปชัญญะต้องมีเนื้อหาที่สื่อความหมายที่แท้จริง

มีสิ่งล่อใจที่จะตำหนิ Searle ด้วยความจริงที่ว่าการทดลองทางความคิดของเขาไม่เพียงพอ เนื่องจากระบบที่เขาเสนอซึ่งทำหน้าที่เป็น "ลูกบาศก์ของรูบิก" จะทำงานอย่างช้าๆ อย่างไร้เหตุผล อย่างไรก็ตาม Searle ยืนยันว่าความเร็วไม่ได้มีบทบาทใดๆ ในกรณีนี้ คนที่คิดช้าก็ยังคิดถูก ทุกสิ่งที่จำเป็นสำหรับการทำซ้ำความคิดตามแนวคิดของ AI คลาสสิกในความเห็นของเขามีอยู่ใน "ห้องจีน"

บทความของ Searle ได้รับการตอบรับอย่างกระตือรือร้นจากผู้เชี่ยวชาญด้าน AI นักจิตวิทยา และนักปรัชญา อย่างไรก็ตาม โดยรวมแล้วมันพบกับความเกลียดชังมากกว่าหนังสือของเดรย์ฟัสเสียอีก ในบทความของเขาซึ่งตีพิมพ์พร้อมกันในวารสารฉบับนี้ Searle มีข้อโต้แย้งที่สำคัญหลายประการต่อแนวคิดของเขา ในความเห็นของเรา หลายคนถูกต้องตามกฎหมาย โดยเฉพาะอย่างยิ่งผู้ที่ผู้เขียน "จับเหยื่อ" อย่างตะกละตะกลาม โดยอ้างว่าแม้ว่าระบบที่ประกอบด้วยห้องและเนื้อหาของห้องจะช้ามาก แต่ก็ยังเข้าใจภาษาจีน

เราชอบคำตอบเหล่านี้ แต่ไม่ใช่เพราะเราคิดว่าห้องจีนเข้าใจภาษาจีน เราเห็นด้วยกับ Searle ว่าเธอไม่เข้าใจเขา จุดดึงดูดของข้อโต้แย้งเหล่านี้คือการสะท้อนถึงความล้มเหลวในการยอมรับสัจพจน์ที่สามที่สำคัญทั้งหมดในการโต้แย้งของ Searle: "ไวยากรณ์โดยตัวมันเองไม่ได้ประกอบขึ้นเป็นความหมายและไม่เพียงพอสำหรับการมีอยู่ของความหมาย" สัจพจน์นี้อาจเป็นความจริง แต่ Searle ไม่สามารถอ้างเหตุผลได้อย่างสมเหตุสมผลว่าเขารู้เรื่องนี้อย่างแน่นอน ยิ่งไปกว่านั้น การแนะนำว่ามันเป็นเรื่องจริงที่จะถามคำถามว่าโปรแกรมการวิจัย AI แบบคลาสสิกนั้นดีหรือไม่ เนื่องจากโปรแกรมนี้ตั้งอยู่บนสมมติฐานที่น่าสนใจมากว่าหากเราสามารถกำหนดกระบวนการที่มีโครงสร้างเหมาะสมได้เท่านั้น การฟ้อนรำภายในขององค์ประกอบวากยสัมพันธ์ เชื่อมต่ออย่างถูกต้องกับอินพุตและเอาต์พุต จากนั้นเราจะได้รับสภาวะและการแสดงออกของจิตใจแบบเดียวกันซึ่งมีอยู่ในมนุษย์

สัจพจน์ที่สามของ Searle ขอร้องให้คำถามนี้ชัดเจนเมื่อเราเปรียบเทียบโดยตรงกับข้อสรุปแรกของเขา: "โปรแกรมปรากฏเป็นแก่นแท้ของจิตใจและการมีอยู่ของมันไม่เพียงพอสำหรับการมีอยู่ของจิตใจ" ไม่ยากเลยที่จะเห็นว่าสัจพจน์ที่สามของเขามีข้อสรุปที่เกือบจะเหมือนกันถึง 90% แล้ว นี่คือเหตุผลที่การทดลองทางความคิดของ Searle ได้รับการออกแบบมาโดยเฉพาะเพื่อรองรับสัจพจน์ที่สาม นี่คือจุดรวมของห้องจีน

แม้ว่าตัวอย่างของห้องภาษาจีนจะทำให้สัจพจน์ 3 น่าสนใจสำหรับผู้ที่ไม่ได้ฝึกหัด แต่เราไม่คิดว่ามันจะพิสูจน์ความจริงของสัจพจน์นี้ และเพื่อแสดงให้เห็นถึงความล้มเหลวของตัวอย่างนี้ เราขอเสนอตัวอย่างคู่ขนานของเราเป็นตัวอย่าง บ่อยครั้งตัวอย่างที่ดีเพียงตัวอย่างเดียวที่หักล้างข้อเรียกร้องที่มีข้อโต้แย้งนั้นดีกว่ามากในการชี้แจงสถานการณ์ให้กระจ่างกว่าหนังสือทั้งเล่มที่เต็มไปด้วยการเล่นกลเชิงตรรกะ

มีตัวอย่างมากมายของความสงสัยในประวัติศาสตร์ของวิทยาศาสตร์ เช่นที่เราเห็นในการให้เหตุผลของ Searle ในศตวรรษที่สิบแปด จอร์จ เบิร์กลีย์ บิชอปชาวไอริช มองว่าเป็นไปไม่ได้ที่คลื่นบีบอัดในอากาศอาจเป็นแก่นแท้ของปรากฏการณ์ทางเสียงหรือปัจจัยที่เพียงพอต่อการดำรงอยู่ของคลื่นดังกล่าว กวีและจิตรกรชาวอังกฤษ วิลเลียม เบลก และนักธรรมชาติวิทยาชาวเยอรมัน โยฮันน์ เกอเธ่ มองว่าเป็นไปไม่ได้ที่อนุภาคขนาดเล็กของสสารเองอาจเป็นเอนทิตีหรือปัจจัยที่เพียงพอสำหรับการมีอยู่ตามวัตถุประสงค์ของแสง แม้แต่ในศตวรรษนี้ ยังมีผู้ชายที่ไม่สามารถจินตนาการได้ว่าสิ่งไม่มีชีวิตนั้นเป็นเรื่องของตัวเอง ไม่ว่าองค์กรจะซับซ้อนแค่ไหน อาจเป็นตัวตนที่เป็นธรรมชาติหรือสภาพชีวิตที่เพียงพอ เห็นได้ชัดว่าสิ่งที่ผู้คนอาจคิดหรือไม่จินตนาการมักไม่เกี่ยวข้องกับสิ่งที่มีอยู่จริงหรือไม่มีอยู่จริง นี่เป็นเรื่องจริงแม้ว่าจะเป็นเรื่องของคนที่มีความฉลาดในระดับสูงมากก็ตาม

เพื่อดูว่าบทเรียนทางประวัติศาสตร์เหล่านี้สามารถนำไปใช้กับการให้เหตุผลของ Searle ได้อย่างไร ลองใช้การขนานเทียมกับตรรกะของเขาและเสริมกำลังคู่ขนานนี้ด้วยการทดลองทางความคิด

สัจพจน์ 1 ไฟฟ้าและแม่เหล็กเป็นแรงทางกายภาพ

สัจพจน์ 2 คุณสมบัติที่สำคัญของแสงคือความส่องสว่าง

สัจพจน์ 3 กองกำลังปรากฏเป็นแก่นแท้ของเอฟเฟกต์เรืองแสงและไม่เพียงพอสำหรับการมีอยู่ของมัน

บทสรุป 1. ไฟฟ้าและแม่เหล็กไม่ใช่แก่นแท้ของแสงและไม่เพียงพอต่อการมีอยู่ของมัน

สมมุติว่าเหตุผลนี้เผยแพร่ไม่นานหลังจากนั้น เจมส์ เค. แม็กซ์เวลล์ในปี พ.ศ. 2407 เสนอว่าแสงและคลื่นแม่เหล็กไฟฟ้าเหมือนกัน แต่ก่อนที่ความคล้ายคลึงกันอย่างเป็นระบบระหว่างคุณสมบัติของแสงและคุณสมบัติของคลื่นแม่เหล็กไฟฟ้าจะได้รับการยอมรับอย่างสมบูรณ์ในโลก การให้เหตุผลเชิงตรรกะข้างต้นอาจดูเหมือนเป็นการคัดค้านที่น่าเชื่อถือต่อสมมติฐานที่กล้าหาญของ Maxwell โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากมีความคิดเห็นต่อไปนี้เพื่อสนับสนุน Axiom 3

พิจารณาห้องมืดที่มีคนถือแม่เหล็กถาวรหรือวัตถุที่มีประจุอยู่ในมือ หากบุคคลเริ่มเคลื่อนแม่เหล็กขึ้นและลง ตามทฤษฎีของแสงประดิษฐ์ (AI) ของแมกซ์เวลล์ คลื่นแม่เหล็กไฟฟ้าจะแพร่กระจายจากแม่เหล็กและห้องจะสว่างขึ้น แต่เนื่องจากทุกคนที่พยายามเล่นด้วยแม่เหล็กหรือลูกบอลที่มีประจุต่างก็ตระหนักดี แรงของพวกมัน (และสำหรับเรื่องนั้น แรงอื่นๆ) แม้จะเคลื่อนที่วัตถุเหล่านี้ก็ตาม จะไม่ก่อให้เกิดการเรืองแสงใดๆ ดังนั้น จึงดูเหมือนคิดไม่ถึงว่าเราจะสามารถสร้างเอฟเฟกต์ที่เร่าร้อนได้จริงเพียงแค่จัดการกับกองกำลัง!

ความผันผวนของแรงแม่เหล็กไฟฟ้านั้นเบา แม้ว่าแม่เหล็กที่บุคคลเคลื่อนที่จะไม่ก่อให้เกิดการเรืองแสง ในทำนองเดียวกัน การปรับเปลี่ยนสัญลักษณ์ตามกฎบางอย่างอาจแสดงถึงความฉลาด แม้ว่าระบบตามกฎที่พบใน China Room ของ Searle ดูเหมือนจะขาดความเข้าใจอย่างแท้จริง

แมกซ์เวลล์จะตอบอะไรได้ถ้าความท้าทายนี้ส่งถึงเขา

ประการแรก เขาอาจยืนยันว่าการทดลอง "ห้องส่องสว่าง" ทำให้เราเข้าใจผิดเกี่ยวกับคุณสมบัติของแสงที่มองเห็นได้ เนื่องจากความถี่ของการสั่นสะเทือนของแม่เหล็กนั้นต่ำมาก ซึ่งน้อยกว่าที่จำเป็นประมาณ 1,015 เท่า ซึ่งอาจตามมาด้วยการตอบอย่างไม่อดทนว่าความถี่ไม่ได้มีบทบาทใด ๆ ในที่นี้ว่าห้องที่มีแม่เหล็กสั่นมีทุกสิ่งที่จำเป็นสำหรับการปรากฎของเอฟเฟกต์เรืองแสงตามทฤษฎีของแมกซ์เวลล์เอง

ถึงคราวของมัน Maxwellสามารถ "จับเหยื่อ" โดยอ้างว่าค่อนข้างถูกต้องว่าห้องนั้นเต็มไปด้วยความสว่างไสวแล้ว แต่ธรรมชาติและความแข็งแกร่งของการเรืองแสงนี้เป็นสิ่งที่บุคคลไม่สามารถมองเห็นได้ (เนื่องจากความถี่ต่ำที่บุคคลเคลื่อนที่ด้วยแม่เหล็ก ความยาวของคลื่นแม่เหล็กไฟฟ้าที่สร้างขึ้นนั้นใหญ่เกินไป และความเข้มต่ำเกินไปที่ตามนุษย์จะตอบสนองต่อพวกมัน) อย่างไรก็ตาม เมื่อพิจารณาถึงระดับความเข้าใจของปรากฏการณ์เหล่านี้ ในช่วงเวลาที่พิจารณา (60s ของศตวรรษที่ผ่านมา) คำอธิบายดังกล่าวอาจก่อให้เกิดเสียงหัวเราะและคำพูดเยาะเย้ย ห้องเรืองแสง! แต่ขอโทษด้วย คุณแม็กซ์เวลล์ ข้างในนั้นมืดสนิท!”

เราจึงเห็นว่าคนจน Maxwellจะต้องเป็นเรื่องยาก ทั้งหมดที่เขาสามารถทำได้คือยืนยันในสามคะแนนต่อไปนี้ ประการแรก สัจพจน์ที่ 3 ในการให้เหตุผลข้างต้นไม่เป็นความจริง อันที่จริง ถึงแม้ว่าโดยสัญชาตญาณจะดูน่าเชื่อถือทีเดียว แต่เราตั้งข้อสงสัยเกี่ยวกับเรื่องนี้โดยไม่ได้ตั้งใจ ประการที่สอง การทดลองในห้องเรืองแสงไม่ได้แสดงให้เราเห็นถึงสิ่งที่น่าสนใจเกี่ยวกับธรรมชาติทางกายภาพของแสง และประการที่สาม เพื่อที่จะแก้ปัญหาเรื่องแสงและความเป็นไปได้ของแสงประดิษฐ์ได้อย่างแท้จริง เราจำเป็นต้องมีโครงการวิจัยที่จะช่วยให้เราสามารถระบุได้ว่าภายใต้สภาวะที่เหมาะสม พฤติกรรมของคลื่นแม่เหล็กไฟฟ้านั้นเหมือนกันทุกประการกับพฤติกรรมของแสงหรือไม่ ปัญญาประดิษฐ์แบบคลาสสิกควรให้คำตอบเดียวกันกับเหตุผลของ Searle แม้ว่าห้องภาษาจีนของ Searle อาจดู "มืดมนเชิงความหมาย" แต่เขามีเหตุผลเพียงเล็กน้อยที่จะยืนยันว่าการปรับเปลี่ยนสัญลักษณ์ซึ่งทำตามกฎบางอย่างไม่สามารถสร้างปรากฏการณ์เชิงความหมายได้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเนื่องจากผู้คนยังคงไม่รู้ข้อมูลและถูกจำกัดด้วยความเข้าใจเท่านั้น ภาษา ระดับสามัญสำนึกของความหมายเหล่านั้นและ ปรากฏการณ์ทางจิตที่ต้องการคำอธิบาย แทนที่จะใช้ประโยชน์จากความเข้าใจในสิ่งเหล่านี้ เซียร์ใช้เหตุผลอย่างอิสระในการขาดความเข้าใจดังกล่าวในผู้คน

หลังจากแสดงวิพากษ์วิจารณ์การใช้เหตุผลของ Searle แล้ว ให้กลับไปที่คำถามที่ว่าโปรแกรม AI แบบคลาสสิกมีโอกาสจริงในการแก้ปัญหาของจิตสำนึกและสร้างกลไกการคิดหรือไม่ เราเชื่อว่าโอกาสที่นี่ไม่สดใส แต่ความคิดเห็นของเราขึ้นอยู่กับเหตุผลที่แตกต่างจากที่ Searle ใช้โดยพื้นฐาน เราสร้างขึ้นจากความล้มเหลวเฉพาะของโครงการวิจัย AI แบบคลาสสิกและจากชุดบทเรียนที่สมองทางชีววิทยาได้สอนเราผ่านแบบจำลองการคำนวณประเภทใหม่ที่รวบรวมคุณสมบัติบางอย่างของโครงสร้าง เราได้กล่าวถึงความล้มเหลวของ AI แบบคลาสสิกในการแก้ปัญหาที่สมองแก้ไขได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ นักวิทยาศาสตร์ค่อยๆ ตกลงร่วมกันว่าความล้มเหลวเหล่านี้เกิดจากคุณสมบัติของสถาปัตยกรรมการทำงานของเครื่อง MS ซึ่งไม่เหมาะสำหรับการแก้ปัญหาที่ซับซ้อนก่อนหน้านั้น

สิ่งที่เราต้องรู้คือ สมองบรรลุผลการคิดได้อย่างไร? วิศวกรรมย้อนกลับเป็นเทคนิคที่แพร่หลายในด้านวิศวกรรม เมื่อเทคโนโลยีชิ้นใหม่ออกสู่ตลาด คู่แข่งจะเข้าใจว่าเทคโนโลยีทำงานอย่างไรโดยแยกส่วนออกและพยายามคาดเดาหลักการที่ใช้เทคโนโลยีนี้ ในกรณีของสมอง วิธีการนี้ทำได้ยากมาก เนื่องจากสมองเป็นสิ่งที่ซับซ้อนที่สุดในโลก อย่างไรก็ตาม นักประสาทวิทยาได้เปิดเผยคุณสมบัติหลายอย่างของสมองในระดับโครงสร้างต่างๆ คุณสมบัติทางกายวิภาคสามประการโดยพื้นฐานแล้วทำให้แตกต่างจากสถาปัตยกรรมของคอมพิวเตอร์อิเล็กทรอนิกส์แบบดั้งเดิม

ประการแรกระบบประสาทเป็นเครื่องจักรคู่ขนาน ในแง่ที่ว่าสัญญาณถูกประมวลผลพร้อมกันในรูปแบบต่างๆ นับล้าน ตัวอย่างเช่น เรตินาของดวงตาส่งสัญญาณอินพุตที่ซับซ้อนไปยังสมองไม่ใช่เป็นชุดขององค์ประกอบ 8, 16 หรือ 32 เช่นคอมพิวเตอร์เดสก์ท็อป แต่อยู่ในรูปแบบของสัญญาณที่ประกอบด้วยองค์ประกอบเกือบล้านแต่ละองค์ประกอบมาถึงพร้อมกันที่ ปลายประสาทตา (อวัยวะสืบพันธุ์ด้านข้าง) หลังจากนั้นพวกมันก็จะถูกประมวลผลโดยสมองพร้อม ๆ กันในขั้นตอนเดียว ประการที่สอง "อุปกรณ์ประมวลผล" เบื้องต้นของสมองคือเซลล์ประสาทนั้นค่อนข้างง่าย นอกจากนี้ การตอบสนองต่อสัญญาณอินพุตเป็นแบบแอนะล็อก ไม่ใช่ดิจิทัล ในแง่ที่ว่าความถี่ของสัญญาณเอาท์พุตเปลี่ยนแปลงอย่างต่อเนื่องตามสัญญาณอินพุต

ประการที่สามในสมอง นอกเหนือไปจากแอกซอนที่นำจากเซลล์ประสาทกลุ่มหนึ่งไปยังอีกกลุ่มหนึ่ง เรามักจะพบว่าซอนมีทิศทางตรงกันข้าม กระบวนการที่ย้อนกลับเหล่านี้ทำให้สมองปรับเปลี่ยนวิธีการประมวลผลข้อมูลทางประสาทสัมผัส ที่สำคัญกว่านั้นคือความจริงที่ว่า เนื่องจากการมีอยู่ของมัน สมองจึงเป็นระบบไดนามิกอย่างแท้จริง ซึ่งพฤติกรรมที่ได้รับการดูแลอย่างต่อเนื่องนั้นมีลักษณะเฉพาะด้วยความซับซ้อนที่สูงมากและความเป็นอิสระจากสิ่งเร้ารอบข้าง โมเดลเครือข่ายแบบง่ายมีบทบาทสำคัญในการศึกษากลไกการทำงานของโครงข่ายประสาทเทียมจริงและคุณสมบัติทางคอมพิวเตอร์ของสถาปัตยกรรมคู่ขนาน ตัวอย่างเช่น ลองพิจารณาแบบจำลองสามชั้นที่ประกอบด้วยองค์ประกอบคล้ายเซลล์ประสาทซึ่งมีการเชื่อมต่อแบบแอกซอนกับองค์ประกอบในระดับถัดไป แรงกระตุ้นอินพุตจะถึงเกณฑ์การเปิดใช้งานขององค์ประกอบอินพุตที่กำหนด ซึ่งจะส่งสัญญาณความแรงตามสัดส่วนตาม "แอกซอน" ไปยังจุดสิ้นสุด "synaptic" จำนวนมากขององค์ประกอบของเลเยอร์ที่ซ่อนอยู่ ผลกระทบโดยรวมคือรูปแบบเฉพาะของการเปิดใช้งานสัญญาณบนชุดขององค์ประกอบอินพุตจะสร้างรูปแบบสัญญาณบางอย่างบนชุดขององค์ประกอบที่ซ่อนอยู่

สามารถพูดได้เช่นเดียวกันเกี่ยวกับองค์ประกอบเอาต์พุต ในทำนองเดียวกัน การกำหนดค่าการเปิดใช้งานสัญญาณที่สไลซ์ของเลเยอร์ที่ซ่อนอยู่จะนำไปสู่รูปแบบการเปิดใช้งานบางอย่างที่สไลซ์ของอิลิเมนต์เอาท์พุต โดยสรุป เราสามารถพูดได้ว่าเครือข่ายที่พิจารณาแล้วเป็นอุปกรณ์สำหรับแปลงเวกเตอร์อินพุตที่เป็นไปได้จำนวนมาก (การกำหนดค่าของสัญญาณเปิดใช้งาน) ให้เป็นเวกเตอร์เอาต์พุตที่สอดคล้องกันโดยเฉพาะ อุปกรณ์นี้ออกแบบมาเพื่อคำนวณฟังก์ชันเฉพาะ ฟังก์ชันใดที่ประเมินขึ้นอยู่กับการกำหนดค่าส่วนกลางของโครงสร้างน้ำหนัก synaptic

โครงข่ายประสาทจำลองคุณสมบัติหลักของโครงสร้างจุลภาคของสมอง ในเครือข่ายสามชั้นนี้ เซลล์ประสาทอินพุต (ซ้ายล่าง) ประมวลผลรูปแบบของสัญญาณการยิง (ขวาล่าง) และส่งผ่านการเชื่อมต่อที่ถ่วงน้ำหนักไปยังเลเยอร์ที่ซ่อนอยู่ องค์ประกอบเลเยอร์ที่ซ่อนอยู่จะสรุปอินพุตหลายรายการเพื่อสร้างการกำหนดค่าสัญญาณใหม่ มันถูกส่งไปยังชั้นนอกซึ่งทำการเปลี่ยนแปลงเพิ่มเติม โดยทั่วไป เครือข่ายจะเปลี่ยนชุดสัญญาณอินพุตเป็นเอาต์พุตที่สอดคล้องกัน ขึ้นอยู่กับตำแหน่งและความแรงสัมพัทธ์ของการเชื่อมต่อระหว่างเซลล์ประสาท

มีขั้นตอนต่างๆ มากมายสำหรับการปรับตุ้มน้ำหนัก ต้องขอบคุณกระบวนการที่ทำให้เครือข่ายสามารถคำนวณฟังก์ชันได้เกือบทุกฟังก์ชัน (เช่น การแปลงใดๆ ระหว่างเวกเตอร์) ในความเป็นจริง มีความเป็นไปได้ที่จะใช้ฟังก์ชันในเครือข่ายที่ไม่สามารถกำหนดได้ เพียงแค่ให้ชุดตัวอย่างที่แสดงว่าเราต้องการให้มีทางเข้าและทางออกใด กระบวนการนี้เรียกว่า "การเรียนรู้เครือข่าย" ดำเนินการโดยการเลือกน้ำหนักที่กำหนดให้กับลิงก์ตามลำดับ ซึ่งจะดำเนินต่อไปจนกว่าเครือข่ายจะเริ่มทำการแปลงที่ต้องการบนอินพุตเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ต้องการ

แม้ว่าแบบจำลองเครือข่ายนี้จะช่วยลดความซับซ้อนของโครงสร้างของสมอง แต่ก็ยังแสดงให้เห็นแง่มุมที่สำคัญหลายประการ ประการแรก สถาปัตยกรรมแบบขนานให้ข้อได้เปรียบด้านประสิทธิภาพที่เหนือกว่าคอมพิวเตอร์แบบเดิม เนื่องจากซินแนปส์จำนวนมากในแต่ละระดับดำเนินการประมวลผลขนาดเล็กจำนวนมากพร้อมกัน แทนที่จะทำงานในโหมดต่อเนื่องที่สิ้นเปลืองเวลามาก ข้อได้เปรียบนี้มีความสำคัญมากขึ้นเรื่อยๆ เมื่อจำนวนเซลล์ประสาทในแต่ละระดับเพิ่มขึ้น น่าแปลกที่ความเร็วของการประมวลผลข้อมูลไม่ได้ขึ้นอยู่กับจำนวนขององค์ประกอบที่เกี่ยวข้องในกระบวนการในแต่ละระดับเลย หรือขึ้นอยู่กับความซับซ้อนของฟังก์ชันที่พวกเขาคำนวณ แต่ละระดับสามารถมีสี่องค์ประกอบหรือหนึ่งร้อยล้าน การกำหนดค่าน้ำหนัก synaptic สามารถคำนวณผลรวมหนึ่งหลักอย่างง่ายหรือแก้สมการเชิงอนุพันธ์อันดับสอง ไม่เป็นไร. เวลาในการคำนวณจะเท่ากันทุกประการ

ประการที่สองลักษณะคู่ขนานของระบบทำให้ไม่ไวต่อข้อผิดพลาดเล็กน้อยและให้ความเสถียรในการทำงาน การสูญเสียลิงก์บางส่วน แม้กระทั่งจำนวนที่เห็นได้ชัดเจน มีผลกระทบเล็กน้อยต่อความคืบหน้าโดยรวมของการแปลงที่ดำเนินการโดยส่วนที่เหลือของเครือข่าย

ประการที่สามระบบคู่ขนานจัดเก็บข้อมูลจำนวนมากในรูปแบบกระจาย ในขณะที่ให้การเข้าถึงส่วนใดๆ ของข้อมูลนี้ในเวลาที่วัดได้หลายมิลลิวินาที ข้อมูลถูกจัดเก็บในรูปแบบของการกำหนดค่าบางอย่างของน้ำหนักของการเชื่อมต่อ synaptic แต่ละรายการที่เกิดขึ้นในกระบวนการเรียนรู้ก่อนหน้านี้ ข้อมูลที่ต้องการจะถูก "เผยแพร่" เมื่อเวกเตอร์อินพุตผ่าน (และแปลง) การกำหนดค่าลิงก์นี้

การประมวลผลข้อมูลแบบขนานไม่เหมาะสำหรับการประมวลผลทุกประเภท เมื่อแก้ปัญหาด้วยเวกเตอร์อินพุตขนาดเล็ก แต่ต้องใช้การคำนวณแบบเรียกซ้ำอย่างรวดเร็วหลายล้านครั้ง สมองกลับกลายเป็นว่าทำอะไรไม่ถูกเลย ในขณะที่เครื่อง MS แบบคลาสสิกแสดงให้เห็นถึงความสามารถที่ดีที่สุด นี่เป็นกลุ่มการประมวลผลที่มีขนาดใหญ่และสำคัญมาก ดังนั้นเครื่องจักรแบบคลาสสิกจึงมีความจำเป็นและจำเป็นเสมอ อย่างไรก็ตาม มีการคำนวณในระดับที่กว้างพอๆ กัน ซึ่งสถาปัตยกรรมของสมองเป็นวิธีแก้ปัญหาทางเทคนิคที่ดีที่สุด สิ่งเหล่านี้ส่วนใหญ่เป็นการคำนวณที่สิ่งมีชีวิตมักเผชิญ: การจดจำรูปทรงของนักล่าในสภาพแวดล้อมที่ "มีเสียงดัง"; ระลึกถึงปฏิกิริยาที่ถูกต้องต่อการจ้องมองของเขาทันที วิธีหลบหนีเมื่อเขาเข้าใกล้หรือป้องกันเมื่อเขาถูกโจมตี แยกแยะระหว่างสิ่งที่กินได้และกินไม่ได้ ระหว่างคู่นอนกับสัตว์อื่น การเลือกพฤติกรรมในสภาพแวดล้อมทางกายภาพหรือทางสังคมที่ซับซ้อนและเปลี่ยนแปลงตลอดเวลา เป็นต้น

สุดท้าย สิ่งสำคัญคือต้องสังเกตว่าระบบคู่ขนานที่อธิบายไว้ไม่ได้จัดการสัญลักษณ์ตามกฎโครงสร้าง ในทางกลับกัน การปรับเปลี่ยนสัญลักษณ์เป็นเพียงหนึ่งในทักษะ "อัจฉริยะ" อื่นๆ ที่เครือข่ายอาจเรียนรู้หรือไม่ก็ได้ การจัดการสัญลักษณ์ตามกฎไม่ใช่วิธีหลักในการทำงานของเครือข่าย การให้เหตุผลของ Searle มุ่งเป้าไปที่เครื่อง MC ที่ควบคุมโดยกฎ ระบบการแปลงเวกเตอร์ของประเภทที่เราอธิบายจึงอยู่นอกขอบเขตของการโต้แย้งในห้องภาษาจีนของเขา แม้ว่ามันจะถูกต้อง ซึ่งเรามีเหตุผลอื่นๆ ที่เป็นอิสระให้สงสัย

Searle ตระหนักถึงตัวประมวลผลแบบขนาน แต่ในความเห็นของเขา พวกมันจะปราศจากเนื้อหาที่มีความหมายที่แท้จริง เพื่อแสดงให้เห็นถึงความด้อยที่หลีกเลี่ยงไม่ได้ในเรื่องนี้ เขาอธิบายการทดลองทางความคิดครั้งที่สอง คราวนี้มีโรงยิมจีนที่เต็มไปด้วยผู้คนที่จัดเป็นเครือข่ายคู่ขนาน แนวทางการให้เหตุผลเพิ่มเติมของเขาคล้ายกับการให้เหตุผลในกรณีของห้องจีน

ในความเห็นของเรา ตัวอย่างที่สองนี้ไม่ประสบความสำเร็จและน่าเชื่อเท่ากับตัวอย่างแรก ก่อนอื่นความจริงที่ว่าไม่มีองค์ประกอบเดียวในระบบที่เข้าใจภาษาจีนไม่ได้มีบทบาทใด ๆ เพราะสิ่งเดียวกันนี้เป็นจริงในความสัมพันธ์กับระบบประสาทของมนุษย์: ไม่ใช่เซลล์ประสาทเดียวในสมองของฉันที่เข้าใจ ของภาษาอังกฤษแม้ว่าสมองโดยรวมจะเข้าใจ Searle กล่าวต่อไปว่าแบบจำลองของเขา (หนึ่งคนต่อเซลล์ประสาทบวกหนึ่งเด็กชายที่เท้าเร็วต่อการเชื่อมต่อ synaptic) จะต้องมีอย่างน้อย 1,014 คน เนื่องจากสมองของมนุษย์ประกอบด้วยเซลล์ประสาท 1,011 เซลล์ แต่ละเซลล์มีการเชื่อมต่อโดยเฉลี่ย 103 . ดังนั้น ระบบของเขาจึงต้องการประชากร 10,000 โลก เช่น โลกของเรา เห็นได้ชัดว่ายิมไม่สามารถรองรับโมเดลที่เพียงพอได้มากหรือน้อย

ในทางกลับกัน หากระบบดังกล่าวยังคงสามารถประกอบได้ ในระดับจักรวาลที่เหมาะสม ด้วยการเชื่อมต่อทั้งหมดที่มีแบบจำลองอย่างแม่นยำ เราก็จะมีสมองที่ใหญ่โต ช้า และออกแบบมาอย่างแปลกประหลาด แต่ยังคงทำงานอยู่ ในกรณีนี้ แน่นอน เป็นเรื่องปกติที่จะคาดหวังว่าด้วยข้อมูลที่ถูกต้อง เขาจะคิด และไม่ใช่ในทางกลับกัน ว่าเขาไม่สามารถทำได้ ไม่สามารถรับประกันได้ว่าการทำงานของระบบดังกล่าวจะเป็นตัวแทนของการคิดที่แท้จริง เนื่องจากทฤษฎีการประมวลผลเวกเตอร์อาจไม่สะท้อนการทำงานของสมองอย่างเพียงพอ แต่ในทำนองเดียวกัน เราก็ไม่มีหลักประกันว่านางจะไม่คิด เซียร์ระบุขีด จำกัด ปัจจุบันของจินตนาการของเขาเอง (หรือผู้อ่าน) อย่างผิดพลาดด้วยขีด จำกัด ของความเป็นจริงตามวัตถุประสงค์

สมอง

สมองเป็นคอมพิวเตอร์ชนิดหนึ่ง แม้ว่าคุณสมบัติส่วนใหญ่จะยังไม่ทราบ การระบุลักษณะของสมองเป็นคอมพิวเตอร์นั้นไม่ใช่เรื่องง่าย และไม่ควรพยายามทำแบบง่ายๆ เกินไป สมองทำหน้าที่คำนวณ แต่ไม่เหมือนกับงานประยุกต์ที่แก้ไขโดยปัญญาประดิษฐ์แบบคลาสสิก เมื่อเราพูดถึงเครื่องจักรในฐานะคอมพิวเตอร์ เราไม่ได้หมายถึงคอมพิวเตอร์ดิจิทัลแบบต่อเนื่องที่จำเป็นต้องตั้งโปรแกรมและมีการแยกระหว่างซอฟต์แวร์และฮาร์ดแวร์อย่างชัดเจน เราไม่ได้หมายความว่าคอมพิวเตอร์เครื่องนี้ใช้สัญลักษณ์หรือปฏิบัติตามกฎเกณฑ์บางประการ สมองเป็นคอมพิวเตอร์ประเภทต่าง ๆ โดยพื้นฐานแล้ว

วิธีการที่สมองจับเนื้อหาความหมายของข้อมูลยังไม่เป็นที่ทราบแน่ชัด แต่เป็นที่ชัดเจนว่าปัญหานี้ไปไกลกว่าภาษาศาสตร์ และไม่ จำกัด เฉพาะมนุษย์ในฐานะสปีชีส์ ผืนดินเล็กๆ ผืนเล็กๆ หมายถึง ทั้งมนุษย์และหมาป่า มีโกเฟอร์อยู่ที่ไหนสักแห่งในบริเวณใกล้เคียง ก้องด้วยลักษณะสเปกตรัมบางอย่างหมายถึงสำหรับ ค้างคาวการปรากฏตัวของมอด ในการพัฒนาทฤษฎีการสร้างความหมาย เราจำเป็นต้องรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีที่เซลล์ประสาทเข้ารหัสและแปลงสัญญาณประสาทสัมผัส พื้นฐานของความจำ การเรียนรู้และอารมณ์ของระบบประสาท และความสัมพันธ์ระหว่างปัจจัยเหล่านี้กับระบบมอเตอร์ ทฤษฎีเกี่ยวกับความเข้าใจในความหมายที่ใช้ประสาทวิทยาศาสตร์อาจต้องใช้สัญชาตญาณของเรา ซึ่งตอนนี้ดูเหมือนไม่สั่นคลอนสำหรับเรา และที่ Searle ใช้อย่างอิสระในการให้เหตุผลของเขา การแก้ไขดังกล่าวไม่ใช่เรื่องแปลกในประวัติศาสตร์วิทยาศาสตร์

วิทยาศาสตร์สามารถสร้างปัญญาประดิษฐ์โดยใช้สิ่งที่รู้เกี่ยวกับระบบประสาทได้หรือไม่? เราไม่เห็นอุปสรรคพื้นฐานบนเส้นทางนี้ Searle ถูกกล่าวหาว่าเห็นด้วย แต่มีข้อแม้: "ระบบอื่นใดที่สามารถสร้างความฉลาดต้องมีคุณสมบัติเชิงสาเหตุ (อย่างน้อย) เทียบเท่ากับคุณสมบัติของสมอง" ในตอนท้ายของบทความ เราจะพิจารณาข้อความนี้ เราเชื่อว่า Searle ไม่ได้โต้แย้งว่าระบบ AI ที่ประสบความสำเร็จนั้นจำเป็นต้องมีคุณสมบัติเชิงสาเหตุทั้งหมดของสมอง เช่น ความสามารถในการได้กลิ่นที่เน่าเปื่อย ความสามารถในการเป็นพาหะของไวรัส ความสามารถในการเปลี่ยนเป็นสีเหลืองภายใต้การกระทำของ Horseradish Peroxidase เป็นต้น ต้องมีการปฏิบัติตามอย่างครบถ้วนเช่นขอให้เครื่องบินเทียมสามารถวางไข่ได้

เขาอาจหมายถึงความต้องการเฉพาะที่จิตประดิษฐ์มีคุณสมบัติเชิงสาเหตุทั้งหมดซึ่งในขณะที่เขากล่าวมันเป็นของจิตสำนึก อย่างไรก็ตามอันไหนกันแน่? และที่นี่เรากลับมาสู่การโต้เถียงกันอีกครั้งเกี่ยวกับสิ่งที่เป็นของจิตสำนึกและสิ่งที่ไม่ใช่ นี่เป็นเพียงสถานที่ที่จะโต้แย้ง แต่ความจริงในกรณีนี้ควรถูกค้นพบโดยสังเกต - ลองดูว่าเกิดอะไรขึ้น เนื่องจากเรารู้เพียงเล็กน้อยว่ากระบวนการคิดและความหมายคืออะไร ความแน่นอนใดๆ เกี่ยวกับคุณสมบัติที่เกี่ยวข้องในที่นี้จึงเร็วเกินไป Searle บอกใบ้หลายครั้งว่าทุกระดับ รวมถึงชีวเคมี จะต้องแสดงอยู่ในเครื่องใดก็ตามที่อ้างว่าเป็นปัญญาประดิษฐ์ แน่นอนว่านี่เป็นข้อกำหนดที่แรงเกินไป สมองเทียมสามารถบรรลุผลเช่นเดียวกันโดยไม่ต้องใช้กลไกทางชีวเคมี

ความเป็นไปได้นี้แสดงให้เห็นในการศึกษาของ K. Mead ที่สถาบันเทคโนโลยีแคลิฟอร์เนีย มี้ดและเพื่อนร่วมงานของเขาใช้อุปกรณ์ไมโครอิเล็กทรอนิกส์แบบแอนะล็อกเพื่อสร้างเรตินาเทียมและโคเคลียเทียม (ในสัตว์ เรตินาและคอเคลียไม่ใช่แค่ทรานสดิวเซอร์ แต่มีการประมวลผลแบบขนานที่ซับซ้อนเกิดขึ้นในทั้งสองระบบ) อุปกรณ์เหล่านี้ไม่ใช่โมเดลที่เรียบง่ายอีกต่อไปในมินิคอมพิวเตอร์ที่เซียร์หัวเราะเยาะ เป็นองค์ประกอบการประมวลผลข้อมูลจริงที่ตอบสนองต่อสัญญาณจริงแบบเรียลไทม์: แสงในกรณีของเรตินาและเสียงในกรณีของโคเคลีย การออกแบบอุปกรณ์ขึ้นอยู่กับคุณสมบัติทางกายวิภาคและสรีรวิทยาที่รู้จักของเรตินาของแมวและคอเคลียของนกฮูกโรงนา และผลลัพธ์ของมันนั้นใกล้เคียงกับผลลัพธ์ที่ทราบของอวัยวะที่สร้างแบบจำลอง

ไมโครเซอร์กิตเหล่านี้ไม่ได้ใช้สารสื่อประสาทใดๆ ดังนั้นสารสื่อประสาทจึงไม่มีความจำเป็นในการบรรลุผลตามที่ต้องการ แน่นอนเราไม่สามารถพูดได้ว่าเรตินาเทียมมองเห็นบางสิ่งบางอย่างเนื่องจากผลลัพธ์ของมันไม่ได้ไปที่ฐานดอกหรือเปลือกสมองเทียม ฯลฯ ไม่ว่ามันจะเป็นไปได้ที่จะสร้างสมองเทียมทั้งหมดโดยใช้โปรแกรม Mead หรือไม่ แต่ที่ ปัจจุบัน เราไม่มีหลักฐานว่าการขาดกลไกทางชีวเคมีในระบบทำให้แนวทางนี้ไม่สมจริง

ระบบประสาทครอบคลุมทั่วทั้งองค์กร ตั้งแต่โมเลกุลสารสื่อประสาท (ด้านล่าง) ไปจนถึงสมองและไขสันหลังทั้งหมด ระดับกลางประกอบด้วยเซลล์ประสาทและวงจรประสาทแต่ละเซลล์ เช่น เซลล์ที่เลือกใช้การรับรู้ของสิ่งเร้าทางสายตา (ตรงกลาง) และระบบที่ประกอบด้วยหลายวงจร คล้ายกับวงจรที่ใช้พูด (ขวาบน) มีเพียงการวิจัยเท่านั้นที่สามารถระบุได้ว่าระบบเทียมสามารถทำซ้ำระบบทางชีววิทยาที่มีจิตใจได้อย่างใกล้ชิดเพียงใด

เช่นเดียวกับ Searle เราปฏิเสธการทดสอบทัวริงเป็นเกณฑ์เพียงพอสำหรับการมีอยู่ของจิตสำนึก ในระดับหนึ่ง เรามีเหตุผลที่คล้ายกันในการทำเช่นนี้: เราเห็นด้วยว่าการใช้ฟังก์ชันที่กำหนดโดยอินพุต-เอาต์พุตมีความสำคัญมาก สิ่งสำคัญคือต้องมีกระบวนการที่ถูกต้องในเครื่อง ในอีกระดับหนึ่ง เราได้รับคำแนะนำจากการพิจารณาที่ต่างไปจากเดิมอย่างสิ้นเชิง Searle ยึดตำแหน่งของเขาจากการมีอยู่หรือไม่มีเนื้อหาเชิงความหมายตามสัญชาตญาณของสามัญสำนึก มุมมองของเราขึ้นอยู่กับความล้มเหลวเฉพาะของเครื่อง MS แบบคลาสสิกและข้อดีเฉพาะของเครื่องที่มีสถาปัตยกรรมใกล้เคียงกับโครงสร้างของสมอง การเปรียบเทียบเครื่องจักรประเภทต่างๆ เหล่านี้แสดงให้เห็นว่ากลยุทธ์การคำนวณบางอย่างมีข้อได้เปรียบอย่างมากและชี้ขาดเหนือผู้อื่นในเรื่องงานทางจิตทั่วไป ข้อดีเหล่านี้ซึ่งกำหนดขึ้นโดยการทดลองไม่ก่อให้เกิดความสงสัยใดๆ เห็นได้ชัดว่าสมองใช้ประโยชน์จากข้อได้เปรียบทางคอมพิวเตอร์เหล่านี้อย่างเป็นระบบ อย่างไรก็ตาม ไม่จำเป็นต้องเป็นระบบทางกายภาพเพียงระบบเดียวที่สามารถใช้ประโยชน์จากระบบเหล่านี้ได้ แนวคิดในการสร้างปัญญาประดิษฐ์ในเครื่องที่ไม่ใช่ชีวภาพ แต่โดยพื้นฐานแล้วโดยพื้นฐานแล้วยังเป็นสิ่งที่น่าดึงดูดและมีแนวโน้มที่ดี

ฉันจะพิจารณาว่าเครื่องจักรสามารถคิดได้หรือไม่ แต่สำหรับสิ่งนี้ เราต้องกำหนดความหมายของคำว่า "เครื่องจักร" และ "คิด" ก่อน เป็นไปได้ที่จะสร้างคำจำกัดความเหล่านี้ในลักษณะที่สะท้อนถึงการใช้คำเหล่านี้ตามปกติได้ดีที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ แต่วิธีการดังกล่าวเต็มไปด้วยอันตราย ประเด็นคือถ้าเราตรวจสอบความหมายของคำว่า "เครื่อง" และ "คิด" โดยพิจารณาว่าคำเหล่านี้มักจะกำหนดอย่างไร ก็จะเป็นการยากสำหรับเราที่จะหลีกเลี่ยงข้อสรุปที่ว่าความหมายของคำเหล่านี้และคำตอบของคำถาม “เครื่องจักรคิดได้หรือ” ควรค้นหาผ่านการสำรวจทางสถิติที่คล้ายกับแบบสอบถามของ Gallup อย่างไรก็ตามนี่เป็นเรื่องตลก แทนที่จะพยายามให้คำจำกัดความดังกล่าว ฉันจะแทนที่คำถามของเราด้วยคำถามอื่นที่เกี่ยวข้องอย่างใกล้ชิดและแสดงเป็นคำพูดที่มีความหมายค่อนข้างชัดเจน

รูปแบบใหม่นี้สามารถอธิบายได้ในแง่ของเกมที่เราจะเรียกว่า "เกมเลียนแบบ" เกมนี้เล่นโดยสามคน: ผู้ชาย (A), ผู้หญิง (B) และบางคนที่ถามคำถาม (C) ซึ่งสามารถเป็นบุคคลใดก็ได้ ผู้ถามถูกแยกออกจากผู้เข้าร่วมอีกสองคนในเกมโดยผนังห้องที่เขาอยู่ เป้าหมายของเกมสำหรับผู้ถามคือการพิจารณาว่าผู้เล่นอีกสองคนในเกมคนใดเป็นผู้ชาย (A) และใครคือผู้หญิง (B) เขารู้จักพวกเขาในฐานะ X และ Y และในตอนท้ายของเกม เขาพูดว่า "X คือ A และ Y คือ B" หรือ "X คือ B และ Y คือ A" เขาได้รับอนุญาตให้ถามคำถามเช่น:

S: “ฉันจะขอให้ X บอกฉันถึงความยาวของผมของเขา (หรือเธอ)”

สมมุติว่า X เป็น A จริง ในกรณีนี้ A ต้องให้คำตอบ สำหรับ A เป้าหมายของเกมคือการสนับสนุนให้ C มาสรุปที่ผิด ดังนั้นคำตอบของเขาอาจเป็นดังนี้:

"ผมของฉันถูกตัดสั้นและผมที่ยาวที่สุดยาวประมาณเก้านิ้ว"

เพื่อให้ผู้ถามไม่สามารถระบุได้ด้วยเสียงว่าใครในผู้เข้าร่วมอีกสองคนในเกมที่เป็นผู้ชายและคนไหนคือผู้หญิง คำตอบสำหรับคำถามควรได้รับการระบุเป็นลายลักษณ์อักษร และดียิ่งขึ้นไปอีก - บนเครื่องพิมพ์ดีด กรณีที่เหมาะจะเป็นข้อความโทรเลขระหว่างสองห้องที่ผู้เล่นอยู่ หากไม่สามารถทำได้ คำตอบและคำถามควรถูกส่งโดยคนกลาง เป้าหมายของเกมสำหรับผู้เล่นคนที่สาม ผู้หญิง (B) คือการช่วยเหลือผู้ถาม สำหรับเธอ กลยุทธ์ที่ดีที่สุดคือการให้คำตอบตามความจริง เธอยังสามารถพูดเช่น "ผู้หญิง - ฉันอย่าฟังเขา!" แต่สิ่งนี้จะไม่ประสบความสำเร็จเนื่องจากผู้ชายสามารถพูดได้

ให้เราตั้งคำถามว่า “จะเกิดอะไรขึ้นถ้าเครื่องจักรเข้ามามีส่วนร่วมในเกมนี้แทนที่จะเป็น A” ผู้ถามในกรณีนี้จะทำผิดพลาดบ่อยเท่าในเกมที่ผู้เข้าร่วมเป็นเพียงคนหรือไม่? คำถามเหล่านี้จะมาแทนที่คำถามเดิมของเราว่า "เครื่องจักรคิดได้หรือเปล่า"

ครั้งที่สอง คำติชมของการกำหนดใหม่ของปัญหา

เช่นเดียวกับที่เราถามคำถาม: "คำตอบของปัญหาในรูปแบบใหม่คืออะไร" เราสามารถถามว่า: "ปัญหาสมควรได้รับการพิจารณาในรูปแบบใหม่หรือไม่" เราจะพิจารณาคำถามสุดท้ายนี้โดยไม่เลื่อนสิ่งต่าง ๆ ออกไปอย่างไม่มีกำหนด เพื่อไม่ให้กลับมาถามในภายหลัง

สูตรใหม่ของปัญหาของเรามีข้อได้เปรียบในการสร้างความแตกต่างที่ชัดเจนระหว่างความสามารถทางร่างกายและจิตใจของมนุษย์ ไม่มีวิศวกรหรือนักเคมีคนไหนอ้างว่าสร้างวัสดุที่แยกไม่ออกจากผิวหนังมนุษย์ สักวันหนึ่งสิ่งประดิษฐ์ดังกล่าวอาจจะถูกสร้างขึ้นมา แต่ถึงแม้สมมติว่ามีความเป็นไปได้ในการสร้างวัสดุที่แยกไม่ออกจากผิวหนังมนุษย์ เรายังรู้สึกว่าแทบจะไม่สมเหตุสมผลเลยที่จะพยายามทำให้ "เครื่องคิด" ดูเหมือนมนุษย์มากขึ้นด้วยการแต่งเนื้อหนังเทียมดังกล่าว แบบฟอร์มที่เราให้ไว้กับปัญหานั้นสะท้อนถึงสถานการณ์นี้โดยมีเงื่อนไขว่าผู้ถามจะไม่ติดต่อกับผู้เข้าร่วมคนอื่นๆ ในเกม เห็นพวกเขาหรือได้ยินเสียงของพวกเขา ข้อดีอื่น ๆ ของเกณฑ์ที่แนะนำสามารถแสดงได้โดยยกตัวอย่างคำถามและคำตอบที่เป็นไปได้ ตัวอย่างเช่น:

S: โปรดเขียนโคลงเกี่ยวกับสะพานข้ามแม่น้ำ Forth

ตอบ: พาฉันออกไปจากที่นี่ ฉันไม่เคยต้องเขียนบทกวี

C: เพิ่ม 34,957 ถึง 70,764

A (เงียบประมาณ 30 วินาที แล้วให้คำตอบ): 105 621

S: คุณเล่นหมากรุกหรือเปล่า

S: ฉันมีราชาใน e8 เท่านั้นและไม่มีชิ้นส่วนอื่น คุณมีราชาใน e6 และ rook บน h1 เท่านั้น จะเล่นยังไง?

A (หลังจากเงียบ 15 วินาที): Rh8 เสื่อ.

สำหรับเราดูเหมือนว่าวิธีการของคำถามและคำตอบนั้นเหมาะสำหรับการครอบคลุมเกือบทุกด้านของกิจกรรมของมนุษย์ที่เราต้องการที่จะนำมาพิจารณา เราไม่ต้องการที่จะตำหนิเครื่องจักรสำหรับความสามารถในการส่องแสงในการแข่งขันความงาม หรือตำหนิบุคคลที่พ่ายแพ้ในการแข่งขันด้วยเครื่องบิน เงื่อนไขของเกมทำให้ข้อบกพร่องเหล่านี้ไม่มีนัยสำคัญ ผู้ที่ตอบหากคิดว่าเหมาะสม อาจอวดเสน่ห์ ความเข้มแข็ง หรือความกล้าหาญได้ตามต้องการ และผู้ถามไม่สามารถเรียกร้องหลักฐานเชิงปฏิบัติในเรื่องนี้ได้

บางทีเกมของเราอาจถูกวิพากษ์วิจารณ์เพราะข้อดีส่วนใหญ่อยู่ที่ด้านข้างของเครื่อง ถ้ามีคนพยายามแกล้งทำเป็นเครื่องจักร แน่นอนว่าเขาจะดูน่าสงสารมาก เขาจะยอมแพ้ทันทีด้วยความช้าและไม่ถูกต้องในการคำนวณ นอกจากนี้ เครื่องจักรไม่สามารถทำอะไรที่ควรมีลักษณะเป็นความคิด แต่จะแตกต่างไปจากที่บุคคลทำหรือไม่? การคัดค้านนี้มีน้ำหนักมาก แต่ในการตอบคำถามนี้ อย่างน้อยเราสามารถพูดได้ว่าหากยังมีความเป็นไปได้ที่จะใช้เครื่องที่จะเล่นเลียนแบบได้อย่างน่าพอใจ การคัดค้านนี้ไม่ควรกังวลเป็นพิเศษ

อาจมีข้อสังเกตว่าใน "เกมเลียนแบบ" ความเป็นไปได้ไม่ได้ตัดออกว่าการเลียนแบบพฤติกรรมของมนุษย์เพียงอย่างเดียวจะไม่ใช่กลยุทธ์ที่ดีที่สุดสำหรับเครื่อง กรณีดังกล่าวเป็นไปได้ แต่ฉันไม่คิดว่ามันจะนำเราไปสู่สิ่งใหม่โดยพื้นฐาน ไม่ว่าในกรณีใด ไม่มีใครพยายามสำรวจทฤษฎีเกมของเราในทิศทางนี้ และเราจะถือว่ากลยุทธ์ที่ดีที่สุดสำหรับเครื่องจักรคือการให้คำตอบที่บุคคลจะให้ในสภาพแวดล้อมที่เหมาะสม

สาม. เครื่องที่เกี่ยวข้องในเกม

คำถามที่วางไว้ในส่วนที่ I จะไม่แม่นยำอย่างสมบูรณ์จนกว่าเราจะระบุว่าคำว่า "เครื่อง" มีความหมายว่าอย่างไร แน่นอนว่าเราต้องการใช้อุปกรณ์ทางวิศวกรรมชนิดใดก็ได้ในเกม นอกจากนี้เรายังมีแนวโน้มที่จะยอมรับความเป็นไปได้ที่วิศวกรหรือกลุ่มวิศวกรสามารถสร้างเครื่องจักรที่ใช้งานได้ แต่ไม่สามารถให้คำอธิบายที่น่าพอใจเกี่ยวกับวิธีการทำงาน เนื่องจากวิธีการที่ใช้นั้นเป็นการทดลองโดยทั่วไป [โดยการลองผิดลองถูก]สุดท้ายนี้ เราขอคัดคนที่เกิดมาธรรมดาออกจากหมวดเครื่องจักร เป็นการยากที่จะสร้างคำจำกัดความในลักษณะที่เป็นไปตามเงื่อนไขทั้งสามนี้ ตัวอย่างเช่น เป็นไปได้ที่จะกำหนดให้ผู้ออกแบบเครื่องจักรทุกคนเป็นเพศเดียวกัน อย่างไรก็ตาม ในความเป็นจริงไม่เพียงพอ เนื่องจากเห็นได้ชัดว่าเป็นไปได้ที่จะเติบโตเป็นบุคคลที่สมบูรณ์จากเซลล์เดียว ( เช่น) จากผิวหนังมนุษย์ การทำเช่นนี้จะเป็นความสำเร็จของวิศวกรรมชีวภาพที่สมควรได้รับการยกย่องอย่างสูงสุด แต่เราไม่อยากถือว่ากรณีนี้เป็น "การสร้างเครื่องคิด"

สิ่งนี้ทำให้เรานึกถึงการละทิ้งข้อกำหนดที่ว่าเทคโนโลยีประเภทใดก็ตามควรได้รับอนุญาตในเกม เรามีแนวโน้มมากขึ้นกับแนวคิดนี้เนื่องจากความสนใจของเราใน "เครื่องคิด" เกิดขึ้นเนื่องจากเครื่องจักรชนิดพิเศษ ซึ่งมักเรียกว่า "คอมพิวเตอร์อิเล็กทรอนิกส์" หรือ "คอมพิวเตอร์ดิจิทัล" ดังนั้นเราจึงอนุญาตให้เฉพาะคอมพิวเตอร์ดิจิทัลมีส่วนร่วมในเกมของเรา

อัลตอฟ ไฮน์ริช

เครื่องคิดได้

ไฮน์ริช อัลตอฟ

เครื่องคิดได้?

ฉันจะพิจารณาคำถาม: "เครื่องคิดได้ไหม" แต่สำหรับสิ่งนี้เราต้องกำหนดความหมายของคำว่า "คิด" ก่อน ...

ก. ทัวริง. ห่วงโซ่ทริกเกอร์

สัปดาห์ละสองครั้ง ในตอนเย็น ปรมาจารย์มาที่สถาบันไซเบอร์เนติกส์และเล่นกับเครื่องจักรอิเล็กทรอนิกส์

ในห้องโถงที่กว้างขวางและรกร้าง มีโต๊ะเตี้ยพร้อมกระดานหมากรุก นาฬิกา และแผงควบคุมปุ่มกด ปรมาจารย์นั่งลงบนเก้าอี้ จัดเรียงชิ้นส่วนและกดปุ่ม "เริ่ม" ที่ด้านหน้าของเครื่องจักรอิเล็กทรอนิกส์ ไฟแสดงโมเสกแบบเคลื่อนย้ายได้จะสว่างขึ้น เลนส์ระบบติดตามถูกมุ่งเป้าไปที่ กระดานหมากรุก. จากนั้นจารึกสั้น ๆ ก็ปรากฏบนกระดานเคลือบ รถเคลื่อนตัวครั้งแรก

รถคันนี้ค่อนข้างเล็ก บางครั้งดูเหมือนปรมาจารย์ว่าตู้เย็นธรรมดาที่สุดยืนอยู่ตรงข้ามเขา แต่ "ตู้เย็น" นี้ชนะอย่างสม่ำเสมอ ในหนึ่งปีครึ่งปรมาจารย์แทบจะไม่สามารถวาดได้เพียงสี่เกมเท่านั้น

เครื่องไม่เคยผิด ภัยคุกคามจากแรงกดดันด้านเวลาไม่เคยแขวนไว้เหนือเธอ ปรมาจารย์พยายามมากกว่าหนึ่งครั้งเพื่อทำให้รถล้มลง ทำการเคลื่อนไหวที่ไร้สาระโดยเจตนาหรือเสียสละชิ้นส่วน เป็นผลให้เขาต้องรีบกดปุ่ม "มอบตัว"

ปรมาจารย์เป็นวิศวกรและทดลองกับเครื่องจักรเพื่อปรับแต่งทฤษฎีออโตมาตะที่จัดระเบียบตัวเอง แต่บางครั้งเขาก็โกรธเคืองกับความใจเย็นของ "ตู้เย็น" แม้แต่ในช่วงเวลาสำคัญของเกม เครื่องไม่ได้คิดเกินห้าหรือหกวินาที เธอค่อยๆ กะพริบไฟหลากสีของไฟแสดงสถานะ เธอจดการเคลื่อนไหวที่แข็งแกร่งที่สุด เครื่องสามารถปรับรูปแบบการเล่นของคู่ต่อสู้ได้ บางครั้งเธอยกเลนส์ขึ้นและมองคนๆ นั้นเป็นเวลานาน ปรมาจารย์กังวลและทำผิด...

ในระหว่างวัน ผู้ช่วยห้องปฏิบัติการเงียบเข้ามาในห้องโถง มืดมนไม่ดูเครื่องเขาทำซ้ำเกมที่เล่นบนกระดานหมากรุก ต่างเวลาผู้เล่นหมากรุกที่โดดเด่น เลนส์ของ "ตู้เย็น" ขยายไปสู่ความล้มเหลวและแขวนไว้เหนือกระดาน เครื่องไม่ได้มองไปที่ผู้ช่วยห้องปฏิบัติการ เธอบันทึกข้อมูลอย่างไม่แยแส

การทดลองที่สร้างหุ่นยนต์หมากรุกได้ใกล้จะสิ้นสุดแล้ว มีการตัดสินใจที่จะจัดการแข่งขันสาธารณะระหว่างมนุษย์กับเครื่องจักร ก่อนการแข่งขัน ปรมาจารย์เริ่มปรากฏตัวที่สถาบันบ่อยขึ้น ปรมาจารย์เข้าใจว่าการสูญเสียแทบจะหลีกเลี่ยงไม่ได้ แต่ถึงกระนั้นเขาก็ค้นหาอย่างหนัก จุดอ่อนในเกมตู้เย็น เครื่องราวกับว่าคาดเดาเกี่ยวกับการต่อสู้ที่จะเกิดขึ้นทุกวันเล่นได้ดีขึ้นและแข็งแกร่งขึ้น เธอคลี่คลายแผนการอันแยบยลที่สุดของปรมาจารย์ด้วยความเร็วสูง เธอทุบชิ้นส่วนของเขาด้วยการโจมตีอย่างฉับพลันและพิเศษ...

ไม่นานก่อนเริ่มการแข่งขัน รถถูกส่งไปยังสโมสรหมากรุกและติดตั้งบนเวที ปรมาจารย์มาถึงในนาทีสุดท้าย เขาเสียใจแล้วที่เขาตกลงเข้าร่วมการแข่งขัน ไม่ใช่เรื่องน่ายินดีที่ต้องเสีย “ตู้เย็น” ต่อหน้าทุกคน

ปรมาจารย์ใส่ความสามารถทั้งหมดของเขาและความตั้งใจทั้งหมดของเขาที่จะชนะในเกม เขาเลือกช่องที่เขายังไม่ได้เล่นด้วยเครื่องจักร และเกมก็ทวีความรุนแรงขึ้นทันที

ในการย้ายที่สิบสอง ปรมาจารย์เสนอรถเป็นอธิการเพื่อจำนำ การผสมผสานที่ละเอียดอ่อนและเตรียมไว้ล่วงหน้าเกี่ยวข้องกับการเสียสละของอธิการ เครื่องคิดอยู่เก้าวินาที - และปฏิเสธเหยื่อ นับตั้งแต่นั้นเป็นต้นมา ปรมาจารย์ก็รู้ว่าเขาจะต้องพ่ายแพ้อย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้ อย่างไรก็ตาม เขายังคงเล่นเกมต่อไป อย่างมั่นใจ กล้าหาญ เสี่ยง

ไม่มีใครในห้องโถงที่เคยเห็นเกมดังกล่าว มันเป็นศิลปะที่ยอดเยี่ยม ทุกคนรู้ว่าเครื่องชนะเสมอ แต่คราวนี้ตำแหน่งบนกระดานเปลี่ยนไปอย่างรวดเร็วและฉับพลันจนไม่สามารถบอกได้ว่าใครจะเป็นผู้ชนะ

หลังจากย้ายที่ยี่สิบเก้า จารึกบนป้ายบอกคะแนนของเครื่อง: "วาด" ปรมาจารย์มองไปที่ "ตู้เย็น" ด้วยความประหลาดใจและบังคับตัวเองให้กดปุ่ม "ไม่" พวกเขายิงขึ้น จัดเรียงรูปแบบแสงใหม่ ไฟแสดงสถานะ - และแข็งทื่ออย่างระแวดระวัง

ในนาทีที่สิบเอ็ด เธอทำท่าที่ปรมาจารย์กลัวมากที่สุด การแลกเปลี่ยนชิ้นส่วนอย่างรวดเร็วตามมา ตำแหน่งของปรมาจารย์แย่ลง อย่างไรก็ตาม คำว่า "วาด" ปรากฏขึ้นอีกครั้งบนแผงสัญญาณของรถ ปรมาจารย์กดปุ่ม "ไม่" อย่างดื้อดึงและนำราชินีเข้าสู่การโต้กลับที่แทบจะสิ้นหวัง

ระบบติดตามของเครื่องเริ่มเคลื่อนที่ทันที ตาแก้วของเลนส์จ้องไปที่ชายคนนั้น ปรมาจารย์พยายามไม่มองเครื่อง

โทนสีเหลืองเริ่มเด่นชัดในโมเสคแสงของไฟแสดงสถานะค่อยๆ พวกเขารวยขึ้น สว่างขึ้น - และในที่สุดตะเกียงทั้งหมดก็ดับลง ยกเว้นโคมไฟสีเหลือง ลำแสงสีทองตกลงมาบนกระดานหมากรุก คล้ายกับแสงแดดอันอบอุ่น

ในความเงียบที่ตึงเครียด เข็มนาฬิกาควบคุมขนาดใหญ่ก็คลิก กระโดดจากแผนกหนึ่งไปอีกแผนกหนึ่ง รถก็คิด เธอครุ่นคิดเป็นเวลาสี่สิบสามนาที แม้ว่าผู้เล่นหมากรุกส่วนใหญ่ที่นั่งอยู่ในห้องโถงจะเชื่อว่าไม่มีอะไรพิเศษให้คิด และสามารถโจมตีด้วยอัศวินได้อย่างปลอดภัย

ทันใดนั้นไฟสีเหลืองก็ดับลง เลนส์สั่นสะท้านอย่างไม่แน่นอน จึงเข้าประจำที่ บันทึกการเคลื่อนไหวปรากฏบนกระดานคะแนน: เครื่องจักรย้ายเครื่องหมายจำนำอย่างระมัดระวัง มีเสียงดังในห้องโถง หลายคนรู้สึกว่านี่ไม่ใช่การเคลื่อนไหวที่ดีที่สุด

สี่กระบวนท่าต่อมา เครื่องยอมรับความพ่ายแพ้

ปรมาจารย์ผลักเก้าอี้กลับ วิ่งไปที่รถแล้วกระตุกกระบังลมด้านข้าง ใต้เกราะนั้น ไฟสีแดงของกลไกควบคุมจะกะพริบและดับลง

ชายหนุ่มซึ่งเป็นนักข่าวของหนังสือพิมพ์กีฬาเดินขึ้นไปบนเวทีซึ่งเต็มไปด้วยผู้เล่นหมากรุกในทันที

ดูเหมือนว่าเธอเพิ่งยอมแพ้ มีคนพูดอย่างไม่แน่ใจ - เธอเล่นได้อย่างน่าอัศจรรย์ - และทันใดนั้น ...

คุณรู้ไหม - คัดค้านผู้เล่นหมากรุกที่มีชื่อเสียงคนหนึ่ง - มันเกิดขึ้นที่แม้แต่คน ๆ หนึ่งก็ไม่สังเกตเห็นชุดค่าผสมที่ชนะ เครื่องเล่นอย่างเต็มที่ แต่ความสามารถของมันถูกจำกัด เท่านั้นและทุกอย่าง

ปรมาจารย์ค่อยๆลดเกราะของเครื่องจักรลงและหันไปหานักข่าว

ดังนั้น - เขาพูดซ้ำอย่างไม่อดทนโดยเปิดสมุดบันทึก - คุณมีความเห็นอย่างไร?

ความคิดเห็นของฉัน? - ถามปรมาจารย์ - นี่คือ: ห่วงโซ่ทริกเกอร์ในบล็อกที่หนึ่งร้อยเก้าล้มเหลว แน่นอนว่าการย้ายโรงรับจำนำไม่ได้แข็งแกร่งที่สุด แต่ตอนนี้ เป็นการยากที่จะบอกว่าสาเหตุคืออะไรและผลกระทบอยู่ที่ใด อาจเป็นเพราะห่วงโซ่ไกนี้ เครื่องไม่ได้สังเกตเห็นการเคลื่อนไหวที่ดีที่สุด หรือบางทีเธออาจตัดสินใจไม่ชนะจริงๆ และมันทำให้ค่าไฟฟ้าช็อตของเธอเสียไป ท้ายที่สุดมันไม่ง่ายเลยสำหรับคนที่จะทำลายตัวเอง ...

แต่ทำไมการเคลื่อนไหวที่อ่อนแอนี้ทำไมแพ้? - นักข่าวรู้สึกประหลาดใจ หากเครื่องจักรคิดได้ มันก็จะพยายามเอาชนะ

ปรมาจารย์ยักไหล่แล้วยิ้ม

จะพูดอย่างไร... บางครั้งก็มีมนุษยธรรมมากขึ้นที่จะทำการเคลื่อนไหวที่อ่อนแอ พร้อมขึ้นเครื่อง!

ยักษ์ยืนอยู่บนโขดหินสูงไกลออกไปในทะเล ผู้คนมาที่ประภาคารเป็นครั้งคราวเพื่อตรวจสอบอุปกรณ์อัตโนมัติ ห่างจากประภาคารประมาณสองร้อยเมตร เกาะหนึ่งลอยขึ้นจากน้ำ เป็นเวลาหลายปีที่เขาเริ่มบนเกาะนี้ เช่นเดียวกับบนฐาน พวกเขาติดตั้งยานอวกาศที่กลับมายังโลกหลังจากเที่ยวบินทางไกล มันไม่สมเหตุสมผลเลยที่จะส่งเรือดังกล่าวไปยังอวกาศอีกครั้ง

ฉันมาที่นี่พร้อมกับวิศวกรผู้รับผิดชอบประภาคารบนชายฝั่งทะเลดำทั้งหมด เมื่อเราไปถึงยอดประภาคาร วิศวกรยื่นกล้องส่องทางไกลให้ฉันและพูดว่า:

จะมีพายุ โชคดีมาก: ก่อนที่สภาพอากาศเลวร้ายเขาจะมีชีวิตขึ้นมาเสมอ

ดวงตะวันสีแดงทอแสงสลัวบนยอดคลื่นสีเทา หินตัดคลื่นพวกเขาเดินไปรอบ ๆ และปีนขึ้นไปบนหินที่ลื่นและเป็นสนิมอย่างมีเสียงดัง จากนั้นหายใจเข้าลึกๆ พวกมันก็กระจายไปเหมือนกระแสน้ำที่เป็นฟอง เพื่อเปิดทางให้คลื่นลูกใหม่ นี่คือวิธีที่กองทหารโรมันก้าวไปข้างหน้า: แถวหน้าเมื่อตีกลับผ่านรูปแบบเปิดซึ่งปิดแล้วโจมตีด้วยพลังใหม่

ผ่านกล้องส่องทางไกลฉันสามารถเห็นเรือได้ดี มันเป็นยานอวกาศลาดตระเวณระยะไกลสองที่นั่งที่เก่ามาก รูสองรูที่เย็บอย่างประณีตโดดเด่นในธนู รอยบุบลึกวิ่งไปตามตัวเรือ แหวนเสริมแรงโน้มถ่วงถูกแบ่งออกเป็นสองส่วนและแบน ผู้ค้นหารูปทรงกรวยของระบบที่ล้าสมัยมายาวนานและการสังเกตการณ์อุตุนิยมวิทยาแบบอินฟาเรดค่อยๆ หมุนไปเหนือโรงเก็บล้อ

คุณเห็นไหม - วิศวกรพูด - เขารู้สึกว่าจะมีพายุ

ที่ไหนสักแห่งที่นกนางนวลกรีดร้องด้วยความตื่นตระหนกและทะเลก็สะท้อนกับคลื่นที่สั่นสะเทือน หมอกสีเทาลอยขึ้นเหนือทะเล ค่อยๆ บดบังเส้นขอบฟ้า ลมดึงหงอนที่สว่างของคลื่นเข้าหาเมฆ และเมฆซึ่งเต็มไปด้วยสภาพอากาศเลวร้าย ลงมายังน้ำ จากการสัมผัสของท้องฟ้าและทะเลพายุควรจะแตกออก

ฉันยังคงเข้าใจสิ่งนี้ - วิศวกรกล่าวต่อ: - แผงโซลาร์เซลล์ป้อนแบตเตอรี่ และสมองอิเล็กทรอนิกส์ควบคุมอุปกรณ์ต่างๆ แต่อย่างอื่น ... บางครั้งดูเหมือนเขาจะลืมเกี่ยวกับโลก ทะเล พายุ และเริ่มสนใจแต่ท้องฟ้าเท่านั้น กล้องโทรทรรศน์วิทยุออกมาเสาอากาศระบุตำแหน่งหมุนทั้งกลางวันและกลางคืน ... หรืออย่างอื่น ทันใดนั้นท่อบางชนิดก็ลอยขึ้นและเริ่มมองผู้คน ในฤดูหนาวมีลมหนาวที่นี่เรือถูกปกคลุมด้วยน้ำแข็ง แต่ทันทีที่ผู้คนปรากฏตัวที่ประภาคารน้ำแข็งก็หายไปทันที ... อย่างไรก็ตามสาหร่ายไม่เติบโตบนนั้น ...

หรือ
นาโนเทคโนโลยีดิจิทัลในอนาคตของเรา

คำนำ

นักเขียนนิยายวิทยาศาสตร์ชาวอเมริกัน Isaac Asimov มีเรื่องราวเกี่ยวกับการสวมใส่สมองเทียมของยานอวกาศ ชื่อผู้หญิงมาเรียและออกแบบให้ทำตามคำสั่งด้วยวาจาจากผู้บังคับบัญชาของเรือ ได้พูดคุยกับผู้บังคับบัญชาของเขาในหัวข้อต่างๆ มากมาย ชีวิตมนุษย์รวมถึงความรักที่พยายามทำให้ความเหงาของเขาสดใสขึ้นระหว่างการเดินทาง และด้วยการสื่อสารระหว่างกันอย่างใกล้ชิดและยาวนาน มาเรียจึงตกหลุมรักผู้บัญชาการของเธอและไม่ต้องการแยกทางกับเขาหลังจากสิ้นสุดการเดินทาง

ดังนั้นเธอจึงทำทุกอย่างเพื่อไม่ให้พวกเขากลับมายังโลก ปัญญาประดิษฐ์ของยานอวกาศต่อหน้าผู้หญิงที่มาเรียรู้สึก ผู้หญิงที่รักและจงใจนำยานอวกาศไปสู่ความไม่มีที่สิ้นสุดของจักรวาล ยังคงอยู่กับคนรักของเขาตลอดไป แม้กระทั่งคนตาย

ดังนั้นการสื่อสารด้วยปัญญาประดิษฐ์จึงมีอันตรายบางประการ แต่ปัญญาชนของเราซึ่งพูดบ่อย ๆ ในช่องทีวีรัสเซียเกี่ยวกับอนาคตของเราไม่มีความคิดเกี่ยวกับเรื่องนี้

คำตอบนั้นเรียบง่ายและอยู่ในวลีที่เฉียบคมและเสียดสีโดยผู้เขียนที่ไม่รู้จัก:
และเธอไม่สามารถ

ไม่เป็นไร. เนื่องจากคุณถามคำถามโง่ๆ แบบนี้ หมายความว่าคุณคิดไม่ออกเหมือนกัน

แต่ปัญญาชนของเราไม่ยอมแพ้และพูดคุยเกี่ยวกับหัวข้อที่ทันสมัยนี้ต่อไปเกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์ซึ่งเป็นเวลาที่ตามความเห็นของพวกเขาได้มาถึงแล้วอย่างไม่สิ้นสุดทางสถานีโทรทัศน์ต่างๆในประเทศ

เมื่อเร็ว ๆ นี้ทางช่อง 24 ฉันได้ยินการแสดงทางปัญญาอีกครั้งโดยนักมนุษยธรรมชาวรัสเซียเกี่ยวกับ "นาโนเทคโนโลยี" ใหม่ที่ตอนนี้กำลังถือกำเนิดขึ้นในโลกของเราพร้อมกับตัวอย่างตัวเลือกปัญญาประดิษฐ์ชุดแรก

แปลก แต่ด้วยเหตุผลบางอย่างตอนนี้ในรัสเซีย อนาคตทางเทคนิคของเราส่วนใหญ่ถูกกล่าวถึงโดย "ผู้เชี่ยวชาญ" ซึ่งไม่ใช่ "ผู้เชี่ยวชาญ" ด้วยการศึกษา แต่เป็นนักมนุษยธรรม นักวิทยาศาสตร์ทางการเมืองทุกประเภท นักวิทยาศาสตร์ด้านวัฒนธรรม นักภาษาศาสตร์ นักปรัชญา ตัวแทนจำหน่าย ผู้จัดการ นักข่าวการเมือง เป็นต้น ต่อไปและชอบ นั่นคือคนที่ไม่เพียงแต่ไม่แยกแยะระหว่างโบลต์กับน็อต แต่ยังไม่เข้าใจแก่นแท้ของการคิดทางเทคนิคด้วย แต่ในทางกลับกัน พวกเขาพูดอย่างมั่นใจเกี่ยวกับออโตมาตะและระบบหุ่นยนต์ที่มาแทนที่คนด้วย กระบวนการผลิตและแม้กระทั่งที่บ้าน เกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์และการปฏิบัติตามข้อกำหนดของยุคสมัยของเรา

คนที่มี การศึกษาด้านเทคนิครายการที่เรียกกันว่า "เทคโนโลยี" โทรทัศน์ไม่ได้รับอนุญาตให้เข้าร่วมรายการดังกล่าว เพราะ "เทคโนโลยี" ในความเข้าใจของพวกเขาคือคนที่มีวิธีคิดแบบเดิมๆ ใจแคบ จำกัด ควบคุมไม่ได้ และสามารถพูดสิ่งผิดปกติในรายการดังกล่าวได้

และพวกเขาเองก็เริ่มพูดถึงความจริงที่ว่าตอนนี้ยุคของการพิมพ์ผลิตภัณฑ์สำหรับการบริโภคของมนุษย์จำนวนมากบนเครื่องพิมพ์เชิงปริมาตรได้ถือกำเนิดขึ้นแล้วดังนั้นในไม่ช้าโรงงานเหล่านี้ที่มีท่อสูบบุหรี่อย่างต่อเนื่องและเป็นพิษอย่างต่อเนื่องต่อชีวิตของเราจะไม่ต้องการอีกต่อไป สิ่งแวดล้อม. และไม่จำเป็นต้องมีคนพิเศษหลายร้อยคนที่ทำงานในโรงงานสมัยใหม่ ทำไมพวกเขาถึงเป็นตอนนี้? ตอนนี้ผู้บริโภคเองก็จะพิมพ์สินค้าที่ต้องการในชีวิตผ่านอินเทอร์เน็ตและผ่านเครื่องพิมพ์ 3 มิติ

ตัวอย่างเช่น คุณจะต้องการบางสิ่งบางอย่าง เริ่มจากรถยนต์ที่มีตู้เย็นหรือเฟอร์นิเจอร์และเตาแก๊ส ดูบนอินเทอร์เน็ต เลือกบริษัทการพิมพ์ที่เหมาะสมสำหรับผลิตภัณฑ์ที่คุณต้องการ สั่งซื้อแล้วพวกเขาจะพิมพ์ผลิตภัณฑ์ที่คุณต้องการและ นำมาให้คุณที่บ้าน เป็น "นาโนเทคโนโลยี" ใหม่ที่จะทำให้เรามีอนาคตที่เหลือเชื่อ

ในเมือง Skolkovo คอมพิวเตอร์กำลังพัฒนาเทคโนโลยีใหม่ๆ ในด้านโลหะวิทยาและวิศวกรรมเครื่องกล และไม่มีห้องปฏิบัติการในความหมายเดิมของคำที่มีทั้งอุปกรณ์ทางโลหะวิทยาและโลหะการ และไม่มีเขตอุตสาหกรรมที่มีโรงงานสูบบุหรี่ในเขต Skolkovo ที่สะอาดทางนิเวศวิทยา ไม่มีโรงงาน สายพานลำเลียง เตาหลอมเหลว คอนเวอร์เตอร์ โรงรีด และชิ้นส่วนเหล็กทุกชนิด คอมพิวเตอร์บางเครื่องและเครื่องพิมพ์จำนวนมาก และไม่มีอะไรเพิ่มเติม จริงอยู่เฉพาะชิ้นส่วนพลาสติกและผลิตภัณฑ์เท่านั้นที่สามารถพิมพ์บนเครื่องพิมพ์ได้ และใช่คนตัวเล็ก แต่สำหรับตอนนี้ บาย. จากนั้นเราจะเปลี่ยนไปใช้ "วัสดุนาโน" และชีวิตจะกลายเป็นเหมือนในเทพนิยาย

จากนั้นชุมชนมนุษย์ทั้งหมดจะเปลี่ยนไปใช้ผลิตภัณฑ์จาก "วัสดุนาโน" ที่พิมพ์บนเครื่องพิมพ์ปริมาตรโดยสมบูรณ์ และจะเริ่มจัดหาทุกสิ่งที่จำเป็นสำหรับชีวิตตามโปรแกรมที่เกี่ยวข้อง

ตัวอย่างเช่น มีนักธรณีวิทยาชาวรัสเซียในสหรัฐอเมริกา นักธรณีฟิสิกส์ ฉันจะไม่ให้นามสกุลของเขา แต่เขาเป็นแขกประจำในทีวีของเรา หลังจากจบการศึกษาจาก MGRI เขายังไม่ได้หางานทำในรัสเซีย เดินทางไปสหรัฐอเมริกา ซึ่งในไม่ช้าเขาก็ได้รับห้องปฏิบัติการธรณีฟิสิกส์ จากนั้นห้องปฏิบัติการอีกแห่งในแคนาดาและตอนนี้ก็มีห้องปฏิบัติการในสวิตเซอร์แลนด์ เขาอายุยังไม่ถึงสามสิบ แต่ถือว่าเป็นผู้เชี่ยวชาญหลักในการวิจัยคอมพิวเตอร์เกี่ยวกับเปลือกโลกแล้ว เขาไม่ได้ไปสำรวจทางธรณีวิทยาไม่ศึกษาแกนนำออกเมื่อเจาะหินในภูมิภาคต่าง ๆ ของโลกเขาย้ายงานนักธรณีวิทยาบนโลกที่ยากและมีราคาแพงทั้งหมดเหล่านี้ไปยังคอมพิวเตอร์และทำงานเฉพาะในการศึกษาคอมพิวเตอร์ของเปลือกโลก และได้นำเสนอทฤษฎีของเขาเกี่ยวกับการก่อตัวของชั้น Mohorovichich ซึ่งเป็นขอบเขตล่างของเปลือกโลกซึ่งมีการเพิ่มขึ้นอย่างกะทันหันที่ไม่สามารถเข้าใจได้ในความเร็วของคลื่นไหวสะเทือนตามยาว และ โลกวิทยาศาสตร์ยอมรับทฤษฎีของเขา

วัยเยาว์ของฉันถูกใช้ไปกับธรณีวิทยา และฉันยังเรียนที่ MGRI เป็นเวลาสี่ปี และฉันก็รู้ในรายละเอียดว่ามันคืออะไร งานภาคสนามในการสำรวจทางธรณีวิทยา และแผนที่ทางธรณีวิทยาของสหภาพโซเวียต ซึ่งเป็นแผนที่ที่ใหญ่ที่สุดในโลก แต่ตอนนี้ปรากฎว่าในทางปฏิบัติ ธรณีวิทยาภาคสนามกลายเป็นสิ่งที่ไม่จำเป็น สังคมสมัยใหม่. และงานธรณีวิทยาของกล้องซึ่งก่อนหน้านี้ทำขึ้นจากผลการสำรวจภาคสนามสามารถทำได้ที่บ้านในสำนักงานของคุณบนคอมพิวเตอร์ในสภาพที่สะดวกสบายและไม่มีการสำรวจที่มีสภาพความเป็นอยู่ที่ยากลำบากที่สุดและทำงานที่ไหนสักแห่งนอกอารยธรรมไม่ได้ จำเป็นอีกต่อไป

หากเป็นเช่นนี้ แสดงว่าโลกแห่งความเป็นจริงของเราเปลี่ยนไปอย่างสิ้นเชิง และสิ่งที่เรียกว่าความเป็นจริงเสมือนใหม่นี้กำลังรวบรวมความคิดเก่า ๆ เกี่ยวกับชีวิตปัจจุบันของเราอย่างแข็งขัน

และตอนนี้เราไม่ต้องการโรงงานเพื่อผลิตผลิตภัณฑ์ที่เราต้องการจริงๆ และเราก็ไม่ต้องการสำรวจเพื่อศึกษาพื้นผิวและส่วนลึกของโลกด้วย แต่เราต้องการคอมพิวเตอร์ที่มีเครื่องพิมพ์ 3 มิติเท่านั้นที่จะแก้ปัญหาด้วยการเขียนโปรแกรมที่เหมาะสม ปัญหาที่แท้จริงทั้งหมดของเราในชีวิตจริงใหม่ของเรา แต่มันคือทั้งหมด?!

ทันใดนั้น และเช่นเคย จู่ๆ น้ำก็พุ่งเข้ามาที่ทางเข้าของเรา ฉันจึงโทรหาสำนักงานการเคหะฉาวโฉ่ และเรียกช่างประปาเพื่อกำจัดอุบัติเหตุ และพวกเขาไม่ต้องการซุปเปอร์คอมพิวเตอร์ใด ๆ ที่มีเครื่องพิมพ์ปริมาตร แต่พวกเขาต้องการเพียงเครื่องมือช่างทำกุญแจ ซึ่งพวกเขามาหาเราเพื่อขจัดอุบัติเหตุและเล่นซอกับการเปลี่ยนท่อระเบิดเป็นเวลานานกว่าสองวัน แต่ปัญญาชนสมัยใหม่บอกฉันว่ากรณีของฉันโดยเฉพาะเรื่องนี้ไม่เกี่ยวข้องกับปัญญาประดิษฐ์

จะเห็นได้ว่าฉันเป็นคนยุคก่อนมากและฉันไม่เข้าใจความเป็นจริงในปัจจุบันมากจนไม่มีที่สำหรับฉันในโลกคอมพิวเตอร์ยุคใหม่ ท้ายที่สุด ไม่ควรเป็นสังคมปัจจุบันของเราเลย เพราะจิตใจมนุษย์สมัยใหม่จะไม่สามารถควบคุมกระบวนการทางคอมพิวเตอร์ดังกล่าวได้ ที่นี่เราต้องการจิตประดิษฐ์ สมองเทียม ปัญญาประดิษฐ์ และคนสมัยใหม่เพียงส่วนเล็ก ๆ เท่านั้นที่จะสามารถใช้ปัญญาประดิษฐ์ได้ ดังนั้นประชากรที่เหลือในโลกจะกลายเป็นฟุ่มเฟือยและไร้ประโยชน์สำหรับทุกคน สิ่งที่จะต้องทำกับพวกเขานั้นยังไม่ทราบ ยังไม่ตัดสินใจ!

นี่คือที่มาของแนวคิดที่ว่า "พันล้าน" ของ "ผู้ปกครอง" สมัยใหม่ของโลกซึ่งมีหน้าที่ในการจัดการและใช้สิ่งของทางโลกและส่วนที่เหลือของโลกจะต้องรับใช้พวกเขาเท่านั้น และสร้างสภาพความเป็นอยู่ที่สะดวกสบายสำหรับพวกเขา แต่จะหาได้ที่ไหน ผู้สมัครเหล่านี้เพื่อยอมรับใน "พันล้านทอง" คนเหล่านี้มีปัญญาสูงสุดยอด ใครจะทำงานกับปัญญาประดิษฐ์ได้? และจะต้องได้รับการคัดเลือกในขั้นตอนของการตั้งครรภ์ และการคัดเลือกนี้จะต้องดำเนินการโดยปัญญาประดิษฐ์เอง ปัญญาประดิษฐ์เอง

และเรื่องไร้สาระดังกล่าวดำเนินไปเกือบสองชั่วโมงในช่อง 24 ทั้งหมดนี้มาจากไหนในโลกสมัยใหม่? คำตอบนั้นง่าย การลดลงของระดับการศึกษาทั่วไปและระดับมืออาชีพในประเทศยุโรปและอเมริกา ไม่ต้องพูดถึงรัสเซีย มีพลังมากจนทำให้ประชากรกึ่งการศึกษาของตะวันตกและรัสเซียเชื่อมั่นใน "นิทาน" และเทพนิยายดังกล่าว

แต่ชีวิตยังคงทำลายการรับรู้ทางปัญญาของพวกเขาเกี่ยวกับชีวิตรอบข้างของเรา ความเป็นจริงในปัจจุบันของเรา และมันแตกตลอดเวลา แต่พวกเขาไม่ได้สังเกตสิ่งนี้เพราะการจ้องมองของพวกเขามุ่งสู่อนาคตซึ่งไม่มีสิ่งสกปรกในชีวิตประจำวันและพวกเขามุ่งสู่อนาคต

ท้ายที่สุดแล้ว ไม่มีใครแม้แต่คำถามเบื้องต้นเกี่ยวกับใครจะสร้างที่อยู่อาศัยให้กับปัญญาชน ถนน ที่จะจัดหาอาหาร ใครจะทำความสะอาดของเสีย ใครจะซ่อมบ้าน สนามหญ้าของเรา ท่อส่งน้ำและก๊าซของเรา ซึ่งจะทำและบำรุงรักษาคอมพิวเตอร์และเครื่องพิมพ์เหล่านี้ด้วยตนเอง ใคร? ปัญญาประดิษฐ์เองจะตัดสินทุกอย่าง พวกเขาตอบฉัน และพวกเขามั่นใจในคำตอบของพวกเขาและดูถูกฉันและคนอย่างฉันอย่างดูถูกเหยียดหยาม

แต่ปัญญาประดิษฐ์นี้สามารถแข่งขันกับมนุษย์ได้หรือไม่? คำถามคือวาทศิลป์ ไม่ได้บอกว่าโง่ แต่พวกเขาบอกฉันว่าปัญญาประดิษฐ์กำลังเอาชนะมนุษย์ในหมากรุกและในการเขียนโปรแกรมด้วย และจิตรกรรมสมัยใหม่ด้วยประติมากรรม "เสีย" ในแบบที่จินตนาการของมนุษย์ไม่สามารถจินตนาการได้

และไม่มีประโยชน์ที่จะโต้เถียงกับพวกเขาเกี่ยวกับเรื่องนี้ แต่สำหรับฉันแล้วดูเหมือนว่าปัญญาประดิษฐ์สามารถแทนที่ได้ ไม่มีปัญหาที่นี่ เพราะพวกเขาคิดว่ามาตรฐานและดั้งเดิม แต่จิตใจของฉัน ความคิดของวิศวกร-นักประดิษฐ์ จิตใจของภรรยาของฉัน แพทย์ที่มีคุณวุฒิ และคนอื่นๆ ที่คล้ายกันซึ่งทำงานอย่างมืออาชีพ ไม่มีจิตเทียมใดมาแทนที่ได้ ฉันไม่ได้พูดเกี่ยวกับจิตใจของแม่ผู้หญิง

แต่ความคิดของเจ้าหน้าที่ของรัฐส่วนใหญ่และเจ้าหน้าที่ของ "ดูมาของรัฐ" ประเภทต่างๆ และผู้ช่วยจำนวนมากของพวกเขา มันอาจจะคุ้มค่าที่จะแทนที่ด้วยอันเทียมในคราวเดียว เช่นเดียวกับจิตใจของ "ปัญญาชน" เหล่านี้ แพทย์จากศาสตร์ทุกแขนง โวยวายทางทีวีเป็นเวลาหลายชั่วโมงเกี่ยวกับอนาคตที่สดใสของเรา ควบคุมโดย "พันล้านทอง" ของมนุษยชาติ ติดอาวุธด้วยปัญญาประดิษฐ์ เพื่อควบคุมสังคมได้แล้ว กลายเป็นงานที่สำคัญและจำเป็นที่สุดในรัสเซีย มิฉะนั้นเราจะจมน้ำตายในคำฟุ่มเฟือยว่างเปล่าของพวกเขา

PS. แนวความคิด การคิด ของแต่ละคนมีเป็นของตัวเอง ผู้ชายคิดเมื่อเขาคิดถึงสามคน ผู้หญิงคิดว่าเมื่อเลือกชุดไปออกเดทหรือแต่งหน้า นักธุรกิจคิดว่าเมื่อเขาพยายามจะจ่ายเงินให้คนงานน้อยลงและใส่มากขึ้นในกระเป๋าของเขา วิศวกรคิดว่าเมื่อเขาแก้ปัญหาทางเทคนิคต่อหน้าเขา และอื่นๆ เป็นต้น สิ่งที่เจ้าหน้าที่ของรัฐคนปัจจุบันกำลังคิดอยู่นั้น ฉันไม่รู้เลย เพราะกิจกรรมของมนุษย์ในรัสเซียทุกวันนี้ เป็นเรื่องลึกลับสำหรับฉัน ท้ายที่สุด ไม่มีแม้แต่ความคิด - มีเพียงความสนใจดั้งเดิมและเห็นแก่ตัวเท่านั้น

เลียนแบบสรีรวิทยา
ความจริงก็คือคำว่า "ปัญญาประดิษฐ์" (โดยวิธีการที่ค่อย ๆ ถูกแทนที่ด้วยแนวคิดของ "ระบบอัจฉริยะ", "วิธีการตัดสินใจ", "การขุดข้อมูล") ได้รับการพิจารณาในขั้นต้นว่าเป็นแบบจำลองขนาดใหญ่ และอัลกอริธึมที่ควรจะทำงานในลักษณะเดียวกัน เช่น สมองของมนุษย์ (ตามความคิดในสมัยนั้น)
ซึ่งรวมถึงตัวอย่างเช่น โครงข่ายประสาทเทียมที่มีชื่อเสียงของแถบลายทางและอัลกอริธึมทางพันธุกรรมทั้งหมด

ลักษณะทั่วไป สถิติ และการวิเคราะห์
ในทางกลับกัน วิธีการที่เรียกว่า AI มากมายนั้นไม่มีอะไรมากไปกว่าการพัฒนาสาขาคณิตศาสตร์: สถิติ การวิจัยการดำเนินงาน โทโพโลยี และปริภูมิเมตริก ซึ่งรวมถึงวิธีการส่วนใหญ่ในการขุดข้อมูลและการค้นหาข้อมูลความรู้ การวิเคราะห์คลัสเตอร์ วิธีการบัญชีกลุ่มของอาร์กิวเมนต์ และอื่นๆ

นี่เป็นวิธีการที่เรียกว่าการอนุมานอุปนัย เมื่อได้รูปแบบทั่วไปตามข้อมูลที่มีอยู่

กฎ ตรรกะ ข้อสรุป
กลุ่มพิเศษที่สามสามารถรวมวิธีการที่พยายามสร้างรูปแบบทั่วไปและดึงข้อสรุปจากพวกเขาเกี่ยวกับข้อเท็จจริงเฉพาะ เหล่านี้เป็นวิธีการอนุมานแบบนิรนัย และแสดงแทนด้วย: แคลคูลัสเชิงซ้อน เชิงประพจน์และเพรดิเคตแบบเก่าของอริสโตเติล ระบบและตรรกะที่เป็นทางการต่างๆ ทันใดนั้น ทฤษฎีภาษาที่เป็นทางการและภาษาธรรมชาติ ไวยากรณ์กำเนิดต่างๆ ได้ถูกแนบเข้ากับขอบ

เราเห็นว่าทุกอย่างที่มักเรียกกันว่า "เอไอ" พยายามจำลองหรือแก้ปัญหาอย่างมีเหตุผล งานลอกเลียนแบบสติปัญญาของมนุษย์

คำถามเกิดขึ้น อะไรคือสิ่งที่คนทำโดยเฉพาะที่คอมพิวเตอร์สมัยใหม่ซึ่งสร้างขึ้นบนหลักการของ Babbage ยังไม่ได้ทำ?
หนึ่งในคำจำกัดความของงานที่ AI เกี่ยวข้องคือ: “งานที่ ไม่มีวิธีแก้ปัญหาอัลกอริทึมหรือมัน ใช้ไม่ได้เนื่องจากความซับซ้อนในการคำนวณ».

ตัวอย่างเช่น งานเล่นหมากฮอสครั้งหนึ่งเคยเป็นงาน AI และหลังจากสร้างแบบจำลองที่สมบูรณ์และชุดของฐานข้อมูลที่สมบูรณ์ของการเคลื่อนไหวที่ไม่สามารถปรับปรุงได้ มันกลายเป็นงานค้นหาอย่างง่ายในฐานข้อมูล (ดู และ )

งาน AI เปลี่ยนไปตามกาลเวลา
บางทีลูก ๆ ของเราจะอยู่ในโลกแห่งข้อมูลข่าวสาร เมื่องานจำนวนมากจะได้รับการแก้ไขและงานใหม่ ๆ จะเกิดขึ้น - จากการสื่อสารในภาษาธรรมชาติไปจนถึงการควบคุมอุปกรณ์และกลไกทุกประเภทโดยอัตโนมัติ

อย่างไรก็ตาม เมื่อเราแต่ละคนได้ยินคำว่า "ปัญญาประดิษฐ์" เราก็ต้องการอย่างอื่น
เราอยากได้รถที่ทำได้ คิดใครเป็นเจ้าของทักษะพื้นฐานของการเรียนรู้ การวางนัยทั่วไป; มีความสามารถในการเปลี่ยนอวัยวะบางส่วนกับอวัยวะอื่นและปรับปรุงตัวเองได้เช่นเดียวกับสิ่งมีชีวิต ทุกคนอ่านนิยายวิทยาศาสตร์ตอนต้นใช่มั้ย?

มันเป็นเด็กผู้ชาย?
แล้วปัญญาไปอยู่ที่ไหน? เมื่อใดและทำไมสิ่งที่เราต้องการเห็นกลายเป็นแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ที่น่าเบื่อและเป็นอัลกอริธึมที่ค่อนข้างไม่เหมาะสม

สองสามบรรทัดนอกหัวข้อ หากคุณกำลังทำวิทยานิพนธ์ที่มีคำว่า "อัจฉริยะ" สมาชิกสภามักจะขอให้คุณชี้ไปที่ตำแหน่งในระบบที่เป็นปัญญาและเพื่อพิสูจน์ว่าทำไมถึงเป็นเช่นนั้น คำถามนี้หมายถึง "ไม่จับ" อย่างแน่นอน

ความจริงก็คือคนที่คิดค้นทุกสิ่งที่ "AI" สมัยใหม่ยึดถือนั้นถูกนำโดยแนวคิดที่สร้างสรรค์และปฏิวัติวงการในเวลานั้น (อันที่จริงเวลาของเราแตกต่างกันเพียงที่เราได้เล่นทั้งหมดนี้จนพอใจแล้ว ได้แก่ โดยใช้พลังประมวลผลที่ทันสมัย)

ตัวอย่างที่ 1 (จากขอบเขตของสิ่งที่ไม่รู้).
ส่งต่อโครงข่ายประสาทเทียมด้วยอัลกอริธึม backpropagation ข้อผิดพลาด (ที่เรียกว่า back-propagation) นี่เป็นความก้าวหน้าอย่างแน่นอน
เครือข่ายที่กำหนดค่าอย่างเหมาะสม (ด้วยอินพุตและเอาต์พุตที่เลือกอย่างชาญฉลาด) สามารถเรียนรู้ลำดับอินพุตใดๆ และจดจำตัวอย่างที่ยังไม่ได้รับการสอนได้สำเร็จ
การทดลองทั่วไปกำหนดไว้ดังนี้: ตัวอย่าง 1,000 ตัวอย่าง โดยครึ่งหนึ่งสอนอัลกอริทึม และอีกตัวอย่างหนึ่งตรวจสอบ และการเลือกครึ่งแรกและครึ่งหลังจะทำแบบสุ่ม
ได้ผล ฉันสอน NN ต่างๆ ด้วยตัวเองอย่างน้อย 10 ครั้งในงานที่แตกต่างกันและได้ผลลัพธ์ตามปกติ โดยมีคำตอบที่ถูกต้อง 60-90%

ปัญหาของโครงข่ายประสาทเทียมคืออะไร? ทำไมพวกเขาถึงไม่มีปัญญาที่แท้จริง?
1. ข้อมูลที่ป้อนมักจะต้องเตรียมและประมวลผลล่วงหน้าอย่างระมัดระวัง บ่อยครั้งที่มีการสร้างโค้ดและตัวกรองจำนวนมากเพื่อให้ข้อมูลกินได้สำหรับเครือข่าย มิฉะนั้นเครือข่ายจะเรียนรู้เป็นเวลาหลายปีและไม่เรียนรู้อะไรเลย
2. ผลของการเรียนรู้ NN ไม่สามารถตีความและอธิบายได้ และผู้เชี่ยวชาญต้องการสิ่งนี้จริงๆ
3. เครือข่ายมักจะจำตัวอย่างแทนที่จะเรียนรู้รูปแบบการเรียนรู้ ไม่มีวิธีที่แน่ชัดในการสร้างเครือข่ายที่ชาญฉลาดพอที่จะแสดงรูปแบบและไม่เพียงพอต่อการจดจำตัวอย่างทั้งหมดอย่างโง่เขลา

ความฉลาดของโครงข่ายประสาทเทียมคืออะไร?
โดยที่เราไม่ได้สอนระบบเพื่อแก้ปัญหา เราสอนให้เรียนรู้วิธีแก้ปัญหา อัลกอริธึมสำหรับกำหนดเพศของบุคคลนั้นไม่ได้รวมอยู่ในระบบโดยบุคคล แต่พบได้เกือบจะเชิงประจักษ์และถูกเย็บขึ้นในน้ำหนักของไซแนปส์ นี่คือองค์ประกอบของความฉลาด

ตัวอย่างที่ 2 (จากสนามอนุมานแบบนิรนัย)
ความคิดนั้นง่าย เราจะสอนเครื่องให้คิดเหมือนคน (อย่างน้อยก็สรุปเบื้องต้น) และให้ข้อเท็จจริงเบื้องต้น ต่อไป - ปล่อยให้เธอ
ระบบผู้เชี่ยวชาญ, ระบบลอจิกของเครื่องจักร, ออนโทโลจี (มีการยืดออกบ้าง) ทำงานตามหลักการนี้ มันได้ผล? ไม่ต้องสงสัยเลย ระบบวินิจฉัยโรคและอธิบายความรู้ด้านต่างๆ หลายพันระบบได้ถูกนำไปใช้งานและทำงานต่อไป

อะไรคือปัญหา? เหตุใดระบบที่เป็นทางการจึงไม่ใช่ความฉลาดที่แท้จริง
ปัญหาคือระบบที่ดูดซับเลือดและหยาดเหงื่อจำนวนมหาศาลของผู้สร้าง อย่างน้อยที่สุดก็เริ่มที่จะทำซ้ำและพัฒนาการตัดสินใจของผู้เชี่ยวชาญ (หรือชุมชน) ที่สอนมัน
เป็นประโยชน์หรือไม่? ไม่ต้องสงสัยเลย ผู้เชี่ยวชาญเป็นมนุษย์ งานทวีคูณ

ความฉลาดของระบบฐานความรู้คืออะไร?
ความจริงที่ว่าเครื่องสร้างข้อสรุปใหม่ที่ไม่มีใครสอน องค์ประกอบของงานของเธอนี้แย่มาก (จนถึงตอนนี้) และถูกจำกัดด้วยโมเดลและอัลกอริทึมที่วางไว้ แต่นี่เป็นองค์ประกอบของความฉลาด

แล้วปัญหาของ AI สมัยใหม่คืออะไร?
เราแค่ตัวเล็กมาก ความคิดที่ไร้เดียงสาและผิวเผินของเราเกี่ยวกับวิธีการคิดของบุคคลและวิธีการทำงานของสมอง ให้ผลที่พวกเขาสมควรได้รับ

แน่นอนว่าเราอยู่ห่างไกลจากการสร้างเครื่องจักรที่สามารถคิดในความรู้สึกของมนุษย์ได้อย่างบ้าคลั่ง แต่ขั้นตอนของเราในทิศทางนี้ถูกต้องและมีประโยชน์

และแม้ว่าเราจะไปผิดทาง ใครจะไปรู้ เหมือนพวกสตรูกัทสกี้ ผลลัพธ์จากความพยายามโดยตรง จะทำอะไรได้ดีกว่าที่เราตั้งใจไว้โดยไม่ได้ตั้งใจ