Klassik sun'iy intellekt fikrlash mashinalarida mujassam bo'lishi dargumon; bu sohada inson zukkoligi chegarasi, aftidan, miya ishini taqlid qiluvchi tizimlarni yaratish bilan cheklanadi.

Sun'iy intellekt (AI) fani inqilobni boshdan kechirmoqda. Uning sabablari va ma’nosini tushuntirib, istiqbolga solish uchun avvalo tarixga murojaat qilishimiz kerak.

1950-yillarning boshlarida mashina o'ylay oladimi degan an'anaviy, biroz noaniq savol o'z o'rnini tuzilishga asoslangan qoidalarga muvofiq jismoniy belgilarni manipulyatsiya qiladigan mashina o'ylay oladimi degan qulayroq savolga o'rnini bosdi. Bu savol yanada aniqroq shakllantirilgan, chunki rasmiy mantiq va hisoblash nazariyasi oldingi yarim asrda sezilarli yutuqlarga erishdi. Nazariychilar ma'lum qoidalarga muvofiq o'zgarishlarni boshdan kechiradigan mavhum belgilar tizimlarining imkoniyatlarini qadrlay boshladilar. Agar bu tizimlarni avtomatlashtirish mumkin bo'lsa, ularning mavhum hisoblash kuchi haqiqiy jismoniy tizimda namoyon bo'ladi. Bunday qarashlar etarlicha chuqur nazariy asosda aniq belgilangan tadqiqot dasturining tug'ilishiga yordam berdi.

Mashina o'ylay oladimi?

Ha deb javob berish uchun ko'p sabablar bor edi. Tarixiy jihatdan, birinchi va eng chuqur sabablardan biri hisoblash nazariyasining ikkita muhim natijasi bo'lgan. Birinchi natija Cherkovning har bir samarali hisoblanuvchi funksiya rekursiv hisoblanishi haqidagi tezisi edi. "Samarali hisoblash" atamasi kiritilgan ma'lumotlarni hisobga olgan holda cheklangan vaqt ichida natijani hisoblash mumkin bo'lgan qandaydir "mexanik" protsedura mavjudligini anglatadi. “Rekursiv hisoblab chiqiladigan” deganda berilgan ma’lumotlarga qo‘llanilishi mumkin bo‘lgan, so‘ngra funksiyani chekli vaqt ichida hisoblash uchun yangi olingan natijalarga ketma-ket va qayta-qayta qo‘llanilishi mumkin bo‘lgan chekli amallar to‘plami mavjudligi tushuniladi. Mexanik protsedura kontseptsiyasi rasmiy emas, balki intuitivdir, shuning uchun Cherç tezisining rasmiy isboti yo'q. Biroq, u hisoblash nima ekanligini tushunadi va uni qo'llab-quvvatlash uchun juda ko'p turli xil dalillar birlashadi.

Ikkinchi muhim natijani Alan M.Tyuring qo‘lga kiritdi, u har qanday rekursiv hisoblanuvchi funksiyani chekli vaqt ichida maksimal soddalashtirilgan ramzlarni manipulyatsiya qiluvchi mashina yordamida hisoblash mumkinligini ko‘rsatdi, keyinchalik u universal Tyuring mashinasi deb atala boshlandi. Ushbu mashina kirish vazifasini bajaradigan elementar belgilarning identifikatori, tartibi va joylashuviga sezgir bo'lgan rekursiv qo'llaniladigan qoidalar bilan boshqariladi.

Ushbu ikkita natijadan juda muhim xulosa kelib chiqadi, ya'ni to'g'ri dastur, etarlicha katta xotira va etarli vaqt bilan ta'minlangan standart raqamli kompyuter kirish va chiqish bilan har qanday qoidaga asoslangan funktsiyani hisoblashi mumkin. Boshqacha qilib aytganda, u tashqi muhitning o'zboshimchalik bilan ta'siriga har qanday tizimli javoblar to'plamini ko'rsatishi mumkin.

Keling, buni quyidagicha aniqlaymiz: yuqorida ko'rib chiqilgan natijalar, belgilarni boshqaradigan to'g'ri dasturlashtirilgan mashina (bundan buyon matnda MC mashinasi deb yuritiladi) ongli ongning mavjudligi uchun Tyuring testini qondirishi kerakligini anglatadi. Turing testi shunchaki xulq-atvor testidir, ammo uning talablari juda kuchli. (Ushbu test qanchalik to'g'ri, biz quyida muhokama qilamiz, bu erda biz ongli ongning mavjudligi uchun ikkinchi, tubdan farqli "sinov" bilan uchrashamiz.) Tyuring testining asl versiyasiga ko'ra, MS mashinasiga kirish kerak. tabiiy so'zlashuv tilidagi savol va iboralar bo'lsin, biz ularni kiritish qurilmasi klaviaturasida yozamiz va chiqish qurilmasi tomonidan chop etilgan MS mashinasining javoblari. Mashina ongli ongning mavjudligi uchun ushbu sinovdan o'tgan deb hisoblanadi, agar uning javoblarini haqiqiy, aqlli odam yozganidan ajratib bo'lmasa. Albatta, hozirgi vaqtda hech kim aqlli odamning xatti-harakatlaridan farq qilmaydigan natijani olish mumkin bo'lgan funktsiyani bilmaydi. Ammo Cherç va Tyuring natijalari bizga bu (ehtimol samarali) funktsiya qanday bo'lishidan qat'i nazar, mos ravishda ishlab chiqilgan MS mashinasi uni hisoblashi mumkinligini kafolatlaydi.

Bu juda muhim xulosa, ayniqsa Tyuringning yozuv mashinkasi yordamida mashina bilan o'zaro ta'sirini tavsifi ahamiyatsiz cheklov ekanligini hisobga olsak. Xuddi shu xulosa, agar MC-mashina dunyo bilan yanada murakkab yo'llar bilan o'zaro aloqada bo'lsa ham: to'g'ridan-to'g'ri ko'rish apparati, tabiiy nutq va boshqalar orqali. Oxir-oqibat, Turingning yanada murakkab rekursiv funktsiyasi hali ham hisoblash mumkin bo'lib qoladi. Bitta muammo qolmoqda: insonning tashqi muhit ta'siriga javoblarini boshqaradigan, shubhasiz, murakkab funktsiyani topish va keyin MS mashinasi ushbu funktsiyani hisoblaydigan dasturni (rekursiv qo'llaniladigan qoidalar to'plami) yozish. Bu maqsadlar asos bo'ldi ilmiy dastur klassik sun'iy intellekt.

Birinchi natijalar quvonarli edi

Dahshatli dasturlashtirilgan dasturlarga ega bo'lgan MC mashinalari aqlning namoyon bo'lishiga tegishli bo'lgan bir qator harakatlarni namoyish etdi. Ular murakkab buyruqlarga javob berishdi, qiyin arifmetik, algebraik va taktik masalalarni hal qilishdi, shashka va shaxmat o'ynashdi, teoremalarni isbotlashdi va oddiy dialogni saqlab qolishdi. Natijalar kattaroq saqlash qurilmalari, tezroq mashinalar va yanada kuchli va murakkab dasturlarni ishlab chiqish bilan yaxshilanishda davom etdi. Klassik yoki "dasturlashtirilgan" AI deyarli barcha nuqtai nazardan juda jonli va muvaffaqiyatli fan sohasi bo'lib kelgan. MC mashinalari oxir-oqibat o'ylash imkoniyatiga ega bo'lishini takror-takror rad etish noxolis va ma'lumotsiz bo'lib tuyuldi. Maqola sarlavhasida berilgan savolga ijobiy javobni tasdiqlovchi dalillar ishonarliroqdek tuyuldi.

Albatta, ba'zi noaniqliklar bor edi. Birinchidan, MC mashinalari unchalik o'xshamasdi inson miyasi. Biroq, bu erda ham klassik AI ishonchli javobga tayyor edi. Birinchidan, MS mashinasining jismoniy materiali u hisoblaydigan funktsiyaga umuman aloqasi yo'q. Ikkinchisi dasturga kiritilgan. Ikkinchidan, mashinaning funktsional arxitekturasining texnik tafsilotlari ham ahamiyatsiz, chunki mutlaqo boshqa dasturlar bilan ishlashga mo'ljallangan mutlaqo boshqa arxitekturalar bir xil kirish-chiqarish funktsiyasini bajarishi mumkin.

Shuning uchun AIning maqsadi kirish va chiqish nuqtai nazaridan ongga xos bo'lgan funktsiyani topish, shuningdek, ushbu funktsiyani hisoblash uchun ko'plab mumkin bo'lgan dasturlardan eng samaralisini yaratish edi. Shu bilan birga, inson miyasi tomonidan funktsiyani hisoblashning o'ziga xos usuli muhim emasligi aytildi. Bu klassik AI mohiyatining tavsifini va maqolaning sarlavhasida berilgan savolga ijobiy javob berish uchun asoslarni to'ldiradi.

Mashina o'ylay oladimi? Salbiy javobni qo'llab-quvvatlovchi ba'zi dalillar ham bor edi. 1960-yillar davomida e'tiborga loyiq salbiy dalillar nisbatan kam edi. Ba'zida fikrlash jismoniy jarayon emas va u nomoddiy ruhda sodir bo'ladi, degan e'tiroz bildirildi. Biroq bunday dualistik qarash na evolyutsion, na mantiqiy nuqtai nazardan yetarlicha ishonarli ko‘rinmadi. Bu sun'iy intellektni tadqiq qilishda to'xtatuvchi ta'sir ko'rsatmadi.

Boshqa tabiatdagi mulohazalar AI mutaxassislarining e'tiborini ko'proq jalb qildi. 1972 yilda Hubert L. Dreyfus AI tizimlarida razvedka parad namoyishlarini juda tanqid qilgan kitobni nashr etdi. U bu tizimlar haqiqiy tafakkurni yetarli darajada modellashtirmasligini ta'kidladi va bularning barchasiga xos bo'lgan naqshni ochib berdi. muvaffaqiyatsiz urinishlar. Uning fikriga ko'ra, modellarda har qanday odamda mavjud bo'lgan dunyo haqidagi rasmiy bo'lmagan umumiy bilimlarning katta zaxirasi, shuningdek, o'zgaruvchan muhit talablariga qarab, ushbu bilimning ma'lum tarkibiy qismlariga tayanish qobiliyatiga ega emas edi. . Dreyfus fikrlash qobiliyatiga ega bo'lgan sun'iy jismoniy tizimni yaratishning asosiy imkoniyatini inkor etmadi, lekin u faqat rekursiv qo'llaniladigan qoidalar bilan belgilarni manipulyatsiya qilish orqali erishish mumkin degan fikrni juda tanqid qildi.

Sun'iy intellekt bo'yicha mutaxassislar, shuningdek fikrlash faylasuflari doiralarida Dreyfus Bu hali juda yosh tadqiqot sohasiga xos bo'lgan muqarrar soddalashtirishlar asosida, asosan, uzoqni ko'ra olmaslik va noxolislik sifatida qabul qilingan. Ehtimol, bu kamchiliklar haqiqatan ham sodir bo'lgandir, lekin ular, albatta, vaqtinchalik edi. Vaqt keladiki, kuchliroq mashinalar va yaxshi dasturlar bu kamchiliklardan xalos bo'lishga imkon beradi. Vaqt sun'iy intellekt uchun ishlayotganga o'xshardi. Shunday qilib, bu e'tirozlar AI sohasidagi keyingi tadqiqotlarga sezilarli ta'sir ko'rsatmadi.

Biroq, vaqt ishlagani ma'lum bo'ldi Dreyfus: 70-yillarning oxiri - 80-yillarning boshlarida kompyuterlarning tezligi va xotirasining oshishi ularning "aqliy qobiliyatlarini" unchalik oshirmadi. Ma'lum bo'lishicha, masalan, mashinani ko'rish tizimlarida naqshni aniqlash kutilmagan darajada katta hajmdagi hisoblashni talab qiladi. Amaliy ishonchli natijalarga erishish uchun kompyuterda ko'proq vaqt sarflash kerak edi, bu biologik ko'rish tizimi uchun bir xil vazifalarni bajarish uchun zarur bo'lgan vaqtdan ancha ko'p. Bunday sekin simulyatsiya jarayoni xavotirli edi: axir, kompyuterda signallar miyaga qaraganda million marta tezroq tarqaladi va kompyuterning markaziy protsessorining soat chastotasi topilgan har qanday tebranishlar chastotasidan taxminan bir xil darajada yuqori. miyada. Va shunga qaramay, haqiqiy vazifalarda toshbaqa quyonni osongina bosib oladi.

Bundan tashqari, real muammolarni hal qilish uchun kompyuter dasturi juda katta ma'lumotlar bazasiga kirish huquqiga ega bo'lishi kerak. Bunday ma'lumotlar bazasini yaratish o'z-o'zidan juda qiyin muammo, ammo uni boshqa holat yanada kuchaytiradi: real vaqtda ushbu ma'lumotlar bazasining aniq, kontekstga bog'liq bo'laklariga kirishni qanday ta'minlash. Ma'lumotlar bazalari tobora ko'proq sig'imga ega bo'lganligi sababli, kirish muammosi yanada murakkablashdi. To'liq qidiruv juda uzoq davom etdi va evristik usullar har doim ham muvaffaqiyatli bo'lmadi. Dreyfus aytgan qo'rquvlarga o'xshash qo'rquvlar hatto sun'iy intellekt sohasida ishlaydigan ba'zi mutaxassislar tomonidan ham bo'lishish boshlandi.

Taxminan o'sha paytda (1980) Jon Searl klassik AI tadqiqot kun tartibining juda fundamental farazini, ya'ni tuzilmali belgilarni ularning tuzilishini hisobga oladigan qoidalarni rekursiv qo'llash orqali to'g'ri manipulyatsiya qilish g'oyasini shubha ostiga qo'ygan muhim tanqidiy kontseptsiyani taqdim etdi. , ongli aqlning mohiyatini tashkil qilishi mumkin.

Searlning asosiy dalillari ikkita juda muhim faktni ko'rsatadigan fikrlash tajribasiga asoslangan edi. Birinchidan, u (biz tushunganimizdek) kirish va chiqishda Tyuring testini faqat xitoy tilida bo'lib o'tadigan suhbat shaklida topshirishga qodir bo'lgan funktsiyani amalga oshiradigan MC mashinasini tasvirlaydi. Ikkinchidan, mashinaning ichki tuzilishi shundayki, u qanday xulq-atvorni ko'rsatmasin, kuzatuvchiga na butun mashina, na uning biron bir qismi xitoy tilini tushunmasligiga shubha yo'q. Unda faqat ingliz tilini biladigan, yo'riqnomada yozilgan qoidalarga rioya qilgan holda, eshikdagi pochta qutisi orqali kirish va chiqishda belgilarni boshqarish kerak bo'lgan odam mavjud. Xulosa qilib aytganda, tizim xitoy tilini va xabarlarning haqiqiy semantik mazmunini to‘g‘ri tushunmasligiga qaramay, Turing testini ijobiy qondiradi (Qarang: J. Searlning “Miya aqli – kompyuter dasturi? ").

Bundan kelib chiqadigan umumiy xulosa shundan iboratki, jismoniy belgilarni tuzilishga sezgir qoidalarga muvofiq boshqaradigan har qanday tizim eng yaxshi holatda haqiqiy ongli ongning ayanchli parodiyasi bo'ladi, chunki "haqiqiy semantika" tugmachasini shunchaki aylantirib bo'lmaydi. bo'sh sintaksis". Bu erda shuni ta'kidlash kerakki, Searle ongning mavjudligi uchun xulq-atvor (xatti-harakatsiz) testni ilgari surmaydi: ongli ongning elementlari haqiqiy semantik tarkibga ega bo'lishi kerak.

Searlni uning fikrlash tajribasi adekvat emasligi bilan qoralash vasvasasi bor, chunki u taklif qilayotgan tizim "Rubik kubi" kabi ishlayotgani uchun bema'ni sekin ishlaydi. Biroq, Searl bu holatda tezlik hech qanday rol o'ynamasligini ta'kidlaydi. Sekin o'ylagan kishi baribir to'g'ri fikr yuritadi. Klassik AI kontseptsiyasiga ko'ra, fikrlashni takrorlash uchun zarur bo'lgan hamma narsa, uning fikricha, "Xitoy xonasida" mavjud.

Searlning maqolasi AI bo'yicha mutaxassislar, psixologlar va faylasuflarning hayajonli javoblarini oldi. Umuman olganda, u Dreyfusning kitobidan ham ko'proq dushmanlik bilan kutib olindi. Jurnalning ushbu sonida bir vaqtning o'zida chop etilgan maqolasida Searle o'z kontseptsiyasiga qarshi bir qator tanqidiy dalillarni keltirib chiqaradi. Bizning fikrimizcha, ularning ko'pchiligi qonuniydir, ayniqsa mualliflari xona va uning tarkibidan iborat tizim juda sekin bo'lsa-da, u hali ham xitoy tilini tushunadi, deb da'vo qilgan mualliflari ochko'zlik bilan "o'lja olishadi".

Bizga bu javoblar yoqadi, lekin xitoy xonasi xitoychani tushunadi deb o'ylaganimiz uchun emas. Biz Searle uni tushunmasligiga qo'shilamiz. Bu dalillarning jozibadorligi shundaki, ular Searlning argumentidagi juda muhim uchinchi aksiomani qabul qilmaslikni aks ettiradi: "Sintaksis o'z-o'zidan semantikani tashkil etmaydi va semantikaning mavjudligi uchun etarli emas". Bu aksioma to'g'ri bo'lishi mumkin, ammo Searle buni aniq biladi deb da'vo qila olmaydi. Bundan tashqari, bu to'g'ri deb taxmin qilish klassik AI tadqiqotlari dasturi to'g'rimi yoki yo'qmi degan savolni berishdir, chunki bu dastur juda qiziqarli taxminga asoslanadi, agar biz faqat tegishli tuzilgan jarayonni harakatga keltira olsak. kirish va chiqishlar bilan to'g'ri bog'langan sintaktik elementlarning ichki raqsi insonga xos bo'lgan ongning bir xil holatlari va ko'rinishlarini olishimiz mumkin.

Searlning uchinchi aksiomasi haqiqatan ham bu savolni tug'dirishi, uni uning birinchi xulosasi bilan to'g'ridan-to'g'ri solishtirganda ayon bo'ladi: "Dasturlar ongning mohiyati sifatida namoyon bo'ladi va ularning mavjudligi aqlning mavjudligi uchun etarli emas". Uning uchinchi aksiomasi allaqachon xulosaning 90 foizini deyarli o'xshashligini ko'rish qiyin emas. Shuning uchun Searlning fikrlash tajribasi uchinchi aksiomani qo'llab-quvvatlash uchun maxsus ishlab chiqilgan. Bu Xitoy xonasining butun nuqtasi.

Xitoy xonasi misoli 3-aksiomani bilmaganlar uchun jozibador qilsa-da, biz bu aksiomaning to'g'riligini isbotlaydi deb o'ylamaymiz va bu misolning muvaffaqiyatsizligini ko'rsatish uchun biz parallel misolimizni misol sifatida taqdim etamiz. Ko'pincha bahsli da'voni rad etadigan bitta yaxshi misol, mantiqiy jonglyorlik bilan to'la kitobdan ko'ra vaziyatni oydinlashtirishda yaxshiroqdir.

Ilm-fan tarixida skeptitsizmning ko'plab misollari bo'lgan, masalan, biz Searlning fikrlashlarida ko'ramiz. XVIII asrda. Irlandiya episkopi Jorj Berkli havodagi siqilish to'lqinlarining o'z-o'zidan tovush hodisalarining mohiyati yoki ularning mavjudligi uchun etarli omil bo'lishi mumkinligini tasavvur qilib bo'lmaydi, deb hisobladi. Ingliz shoiri va rassomi Uilyam Bleyk va nemis tabiatshunosi Iogan Gyote materiyaning kichik zarralarining o'zi yorug'likning ob'ektiv mavjudligi uchun etarli bo'lgan mavjudlik yoki omil bo'lishi mumkinligini aqlga sig'dirib bo'lmaydi, deb hisoblashgan. Hatto bu asrda ham jonsiz materiyaning o'z-o'zidan, qanchalik murakkab tashkil etilishidan qat'i nazar, organik mavjudot yoki hayotning etarli sharti bo'lishi mumkinligini tasavvur qila olmaydigan odamlar bor edi. Ko'rinib turibdiki, odamlar tasavvur qiladigan yoki tasavvur qilmasligi mumkin bo'lgan narsalar ko'pincha haqiqatda mavjud yoki mavjud bo'lmagan narsalar bilan hech qanday aloqasi yo'q. Bu juda yuqori darajadagi aqlga ega bo'lgan odamlarga kelganda ham to'g'ri.

Ushbu tarixiy saboqlarni Searlning fikrlashiga qanday qo'llash mumkinligini ko'rish uchun keling, uning mantig'iga sun'iy parallel qo'llaymiz va bu parallellikni fikrlash tajribasi bilan mustahkamlaymiz.

Aksioma 1. Elektr va magnitlanish jismoniy kuchlardir.

Aksioma 2. Yorug'likning muhim xususiyati yorug'likdir.

Aksioma 3. Kuchlarning o'zi porlash effektining mohiyati sifatida namoyon bo'ladi va uning mavjudligi uchun etarli emas.

Xulosa 1. Elektr va magnitlanish yorug'likning mohiyati emas va uning mavjudligi uchun etarli emas.

Faraz qilaylik, bu mulohaza ko'p o'tmay e'lon qilingan Jeyms K. Maksvell 1864 yilda u yorug'lik va elektromagnit to'lqinlarning bir xil ekanligini taklif qildi, ammo yorug'lik xususiyatlari va elektromagnit to'lqinlarning xususiyatlari o'rtasidagi tizimli parallellik dunyoda to'liq amalga oshirilgunga qadar. Yuqoridagi mantiqiy mulohazalar Maksvellning jasur gipotezasiga ishonchli e'tiroz bo'lib tuyulishi mumkin, ayniqsa aksioma 3ni qo'llab-quvvatlovchi quyidagi izoh bilan birga bo'lsa.

Qo'lida doimiy magnit yoki zaryadlangan ob'ektni ushlab turgan odam joylashgan qorong'i xonani ko'rib chiqing. Agar odam magnitni yuqoriga va pastga siljita boshlasa, Maksvellning sun'iy yoritish nazariyasiga (AI) ko'ra, magnitdan elektromagnit to'lqinlarning tarqaladigan sferasi chiqadi va xona yanada yorqinroq bo'ladi. Biroq, magnit yoki zaryadlangan to'plar bilan o'ynashga harakat qilgan har bir kishi yaxshi biladi, ularning kuchlari (va boshqa har qanday kuchlar), hatto bu jismlar harakatda bo'lsa ham, hech qanday porlashni yaratmaydi. Shu sababli, biz kuchlarni manipulyatsiya qilish orqali haqiqiy yorqin effektga erishishimiz mumkin emasdek tuyuladi!

Elektromagnit kuchlarning tebranishlari engildir, garchi odam harakat qiladigan magnit hech qanday porlashni keltirib chiqarmaydi. Xuddi shunday, ramzlarni ma'lum qoidalarga muvofiq manipulyatsiya qilish aqlni ifodalashi mumkin, garchi Searlening Xitoy xonasida topilgan qoidalarga asoslangan tizim haqiqiy tushunchaga ega emasdek tuyuladi.

Agar bu qiyinchilik unga tashlansa, Maksvell nima deb javob berishi mumkin edi?

Birinchidan, u "yorqin xona" tajribasi bizni ko'rinadigan yorug'likning xususiyatlari haqida noto'g'ri yo'ldan ozdirishini ta'kidlagan bo'lishi mumkin, chunki magnitning tebranish chastotasi juda past, zarur bo'lganidan taxminan 1015 marta kamroq. Buning ortidan chastota bu erda hech qanday rol o'ynamaydi, tebranish magnitli xonada Maksvellning nazariyasiga to'liq mos ravishda porlash effektining namoyon bo'lishi uchun zarur bo'lgan hamma narsa mavjud, degan sabrsiz javob kelishi mumkin.

O'z navbatida Maksvell Xona allaqachon yorug'lik bilan to'lgan, deb to'g'ri da'vo qilib, "o'lja olishi" mumkin edi, ammo bu lyuminesansning tabiati va kuchi shundayki, odam uni ko'ra olmaydi. (Odam magnitni harakatga keltiradigan chastotasi past bo'lganligi sababli, hosil bo'lgan elektromagnit to'lqinlarning uzunligi juda katta va intensivligi inson ko'zining ularga munosabat bildirishi uchun juda past.) Biroq, bu hodisalarni tushunish darajasini hisobga olgan holda ko'rib chiqilayotgan davrda (o'tgan asrning 60-yillari) bunday tushuntirish, ehtimol, kulgi va istehzoli so'zlarni keltirib chiqargan bo'lar edi. Yorqin xona! Kechirasiz, janob Maksvell, u yerda butunlay qorong‘i!”

Shunday qilib, biz kambag'al ekanligini ko'ramiz Maksvell qiyin bo'lishi kerak. Uning qo'lidan kelganicha, faqat quyidagi uchta nuqtada turib olish kerak. Birinchidan, yuqoridagi fikrlashdagi 3-aksioma to'g'ri emas. Haqiqatan ham, intuitiv jihatdan bu juda mantiqiy tuyulganiga qaramay, biz beixtiyor bu haqda savol beramiz. Ikkinchidan, porlayotgan xona tajribasi bizga yorug'likning fizik tabiati haqida qiziq narsa ko'rsatmaydi. Uchinchidan, yorug'lik muammosini va sun'iy yorug'lik imkoniyatlarini haqiqatan ham hal qilish uchun bizga tegishli sharoitlarda elektromagnit to'lqinlarning harakati yorug'lik harakati bilan mutlaqo bir xil ekanligini aniqlashga imkon beradigan tadqiqot dasturi kerak. Xuddi shu javobni klassik sun'iy intellekt Searlning fikriga berishi kerak. Searlning xitoy xonasi "semantik jihatdan qorong'i" bo'lib tuyulishi mumkin bo'lsa-da, u ma'lum qoidalarga muvofiq amalga oshirilgan ramzlarning manipulyatsiyasi hech qachon semantik hodisalarni keltirib chiqara olmaydi, deb ta'kidlash uchun asos yo'q, ayniqsa odamlar hali ham yomon ma'lumotga ega va faqat tushunish bilan cheklangan. til.o‘sha semantiklarning umumiy ma’no darajasi va ruhiy hodisalar bu tushuntirishga muhtoj. Searl bu narsalarni tushunishdan foydalanish o'rniga, o'z mulohazalarida odamlarda bunday tushunchaning etishmasligidan erkin foydalanadi.

Searlning mulohazalarini tanqid qilgandan so'ng, keling, klassik AI dasturi ongli ong muammosini hal qilish va fikrlash mashinasini yaratish uchun haqiqiy imkoniyatga egami degan savolga qaytaylik. Bizning fikrimizcha, bu erda istiqbollar yorqin emas, ammo bizning fikrimiz Searle ishlatganlardan tubdan farq qiladigan sabablarga asoslanadi. Biz klassik sun'iy intellekt tadqiqot dasturining o'ziga xos kamchiliklariga va biologik miya bizga uning tuzilishining ba'zi xususiyatlarini o'zida mujassam etgan hisoblash modellarining yangi sinfi orqali o'rgatgan darslar to'plamiga asoslanamiz. Miya tomonidan tez va samarali hal qilinadigan muammolarni hal qilishda klassik AIning muvaffaqiyatsizliklari haqida yuqorida aytib o'tgan edik. Olimlar asta-sekin konsensusga kelishmoqda, bu nosozliklar MS mashinalarining funktsional arxitekturasining xususiyatlari bilan bog'liq bo'lib, ular oldida turgan murakkab vazifalarni hal qilish uchun yaroqsiz.

Biz bilishimiz kerak bo'lgan narsa, miya fikrlash effektiga qanday erishadi? Teskari muhandislik muhandislikda keng tarqalgan texnikadir. Yangi texnologiya bozorga chiqqach, raqobatchilar uni qismlarga ajratish va u asoslangan tamoyilni taxmin qilishga urinish orqali uning qanday ishlashini aniqlaydilar. Miyaga kelsak, bu yondashuvni amalga oshirish juda qiyin, chunki miya sayyoradagi eng murakkab narsadir. Shunga qaramay, neyrofiziologlar miyaning ko'plab xususiyatlarini turli tizimli darajalarda ochib berishga muvaffaq bo'lishdi. Uchta anatomik xususiyat uni an'anaviy elektron kompyuterlar arxitekturasidan tubdan ajratib turadi.

Birinchidan, asab tizimi parallel mashinadir, ya'ni signallar bir vaqtning o'zida millionlab turli usullar bilan qayta ishlanadi. Masalan, ko'zning to'r pardasi miyaga murakkab kirish signalini ish stoli kompyuter kabi 8, 16 yoki 32 elementdan iborat to'plamlarda emas, balki bir vaqtning o'zida miyaga keladigan deyarli million individual elementlardan iborat signal shaklida uzatadi. optik asabning oxiri (lateral genikulyatsiya tanasi), shundan so'ng ular bir vaqtning o'zida bir bosqichda miya tomonidan qayta ishlanadi. Ikkinchidan, miyaning elementar “qayta ishlash qurilmasi” neyron nisbatan sodda. Bundan tashqari, uning kirish signaliga javobi raqamli emas, analogdir, ya'ni chiqish signalining chastotasi kirish signallari bilan doimiy ravishda o'zgaradi.

Uchinchidan, miyada, bir neyronlar guruhidan ikkinchisiga olib boradigan aksonlardan tashqari, biz ko'pincha qarama-qarshi yo'nalishdagi aksonlarni topamiz. Ushbu qaytib keladigan jarayonlar miyaga sensorli ma'lumotni qayta ishlash usulini o'zgartirishga imkon beradi. Bundan ham muhimi shundaki, ularning mavjudligi tufayli miya chinakam dinamik tizim bo'lib, unda doimiy ravishda saqlanadigan xatti-harakatlar juda yuqori murakkablik va periferik stimullardan nisbiy mustaqillik bilan tavsiflanadi. Soddalashtirilgan tarmoq modellari haqiqiy neyron tarmoqlarning ishlash mexanizmlarini va parallel arxitekturalarning hisoblash xususiyatlarini o'rganishda foydali rol o'ynadi. Misol uchun, keyingi darajadagi elementlar bilan aksonga o'xshash aloqalarga ega bo'lgan neyronga o'xshash elementlardan tashkil topgan uch qatlamli modelni ko'rib chiqing. Kirish qo'zg'atuvchisi berilgan kirish elementining faollashuv chegarasiga etadi, bu esa yashirin qatlam elementlarining ko'p sonli "sinaptik" uchlariga o'zining "aksoni" bo'ylab proportsional quvvat signalini yuboradi. Umumiy ta'sir shundan iboratki, kirish elementlari to'plamidagi signallarni faollashtirishning ma'lum bir sxemasi yashirin elementlar to'plamida ma'lum bir signal naqshini yaratadi.

Xuddi shu narsani chiqish elementlari haqida ham aytish mumkin. Xuddi shunday, yashirin qatlam tilidagi faollashtiruvchi signallarning konfiguratsiyasi chiqish elementlari bo'limida ma'lum bir faollashuv naqshiga olib keladi. Xulosa qilib aytishimiz mumkinki, ko'rib chiqilayotgan tarmoq har qanday katta miqdordagi mumkin bo'lgan kirish vektorlarini (faollashtiruvchi signallar konfiguratsiyasi) yagona mos keladigan chiqish vektoriga aylantirish uchun qurilmadir. Ushbu qurilma ma'lum bir funktsiyani hisoblash uchun mo'ljallangan. Qaysi funktsiyani baholashi sinaptik og'irlik strukturasining global konfiguratsiyasiga bog'liq.

Neyron tarmoqlar miya mikrotuzilmasining asosiy xususiyatini modellashtiradi. Ushbu uch qavatli tarmoqda kirish neyronlari (pastki chap) signallarni otish tartibini (pastki o'ngda) qayta ishlaydi va ularni yashirin qatlamga og'irlikdagi ulanishlar orqali o'tkazadi. Yashirin qatlam elementlari yangi signal konfiguratsiyasini shakllantirish uchun bir nechta kirishlarini jamlaydi. U keyingi o'zgarishlarni amalga oshiradigan tashqi qatlamga o'tkaziladi. Umuman olganda, tarmoq neyronlar orasidagi ulanishlarning joylashuvi va nisbiy kuchiga qarab, har qanday kirish signal to'plamini mos keladigan chiqishga aylantiradi.

Og'irliklarni o'rnatish uchun turli xil protseduralar mavjud, buning yordamida tarmoqni deyarli har qanday funktsiyani (ya'ni, vektorlar orasidagi har qanday transformatsiyani) hisoblash imkoniyatiga ega bo'lish mumkin. Darhaqiqat, tarmoqda hatto shakllantirish mumkin bo'lmagan funktsiyani amalga oshirish mumkin, biz qanday kirish va chiqish yo'llariga ega bo'lishni xohlayotganimizni ko'rsatadigan misollar to'plamini keltirish kifoya. "Tarmoqni o'rganish" deb ataladigan bu jarayon bog'lanishlarga tayinlangan og'irliklarni ketma-ket tanlash orqali amalga oshiriladi, bu tarmoq kerakli natijani olish uchun kirishda kerakli o'zgarishlarni amalga oshira boshlagunga qadar davom etadi.

Ushbu tarmoq modeli miya tuzilishini sezilarli darajada soddalashtirgan bo'lsa-da, u hali ham bir nechta muhim jihatlarni ko'rsatadi. Birinchidan, parallel arxitektura an'anaviy kompyuterga nisbatan katta ishlash ustunligini ta'minlaydi, chunki har bir darajadagi ko'plab sinapslar juda ko'p vaqt talab qiladigan ketma-ket rejimda ishlash o'rniga bir vaqtning o'zida ko'plab kichik hisoblash operatsiyalarini bajaradi. Har bir darajadagi neyronlar soni ortib borishi bilan bu afzallik tobora ko'proq ahamiyat kasb etadi. Ajablanarlisi shundaki, axborotni qayta ishlash tezligi har bir darajadagi jarayonda ishtirok etadigan elementlar soniga ham, ular hisoblaydigan funktsiyaning murakkabligiga ham bog'liq emas. Har bir darajada to'rtta element yoki yuz million bo'lishi mumkin; sinaptik og'irlik konfiguratsiyasi oddiy bir xonali yig'indilarni hisoblashi yoki ikkinchi tartibli differentsial tenglamalarni echishi mumkin. Bu ahamiyatsiz. Hisoblash vaqti aynan bir xil bo'ladi.

Ikkinchidan, tizimning parallel tabiati uni kichik xatolarga befarq qiladi va unga funktsional barqarorlikni beradi; bir nechta havolalarning, hatto ularning sezilarli sonining yo'qolishi tarmoqning qolgan qismi tomonidan amalga oshirilgan transformatsiyaning umumiy rivojlanishiga ahamiyatsiz ta'sir ko'rsatadi.

Uchinchidan, parallel tizim bir necha millisekundlarda o'lchanadigan vaqt ichida ushbu ma'lumotlarning istalgan bo'lagiga kirishni ta'minlagan holda, katta hajmdagi ma'lumotlarni taqsimlangan shaklda saqlaydi. Axborot oldingi o'rganish jarayonida shakllangan individual sinaptik bog'lanishlar og'irliklarining ma'lum konfiguratsiyasi shaklida saqlanadi. Kerakli ma'lumot kirish vektori ushbu havola konfiguratsiyasidan o'tganda (va o'zgartirganda) "chiqadi".

Parallel ma'lumotlarni qayta ishlash barcha turdagi hisoblash uchun ideal emas. Kichkina kirish vektori bilan muammolarni hal qilishda, lekin ko'p millionlab tez takrorlanuvchi rekursiv hisob-kitoblarni talab qilganda, miya butunlay nochor bo'lib chiqadi, klassik MS mashinalari esa o'zlarining eng yaxshi imkoniyatlarini namoyish etadilar. Bu juda katta va muhim hisoblash sinfi, shuning uchun klassik mashinalar har doim kerak va hatto zarur bo'ladi. Biroq, miyaning arxitekturasi eng yaxshi texnik echim bo'lgan teng darajada keng hisoblash sinfi mavjud. Bu, asosan, tirik organizmlar odatda duch keladigan hisob-kitoblardir: "shovqinli" muhitda yirtqichning konturlarini tanib olish; uning nigohiga to'g'ri munosabatni bir zumda esga olish, u yaqinlashganda qochish yoki hujumga uchraganda himoya qilish; qutulish mumkin bo'lgan va yeyilmaydigan narsalarni, jinsiy sheriklar va boshqa hayvonlarni farqlash; murakkab va doimiy o'zgaruvchan jismoniy yoki ijtimoiy muhitda xulq-atvorni tanlash; va hokazo.

Nihoyat, ta'riflangan parallel tizim belgilarni tizimli qoidalarga muvofiq boshqarmasligini ta'kidlash juda muhimdir. Aksincha, ramzlarni manipulyatsiya qilish tarmoq o'rganishi yoki o'rganmasligi mumkin bo'lgan boshqa ko'plab "aqlli" ko'nikmalardan biridir. Qoidalarga asoslangan belgilarni manipulyatsiya qilish tarmoq faoliyatining asosiy usuli emas. Searlening fikri qoidalarga muvofiq boshqariladigan MC mashinalariga qarshi qaratilgan; Shunday qilib, biz ta'riflagan turdagi vektor o'zgartirish tizimlari uning xitoylik xona argumenti doirasidan tashqarida bo'ladi, garchi u to'g'ri bo'lsa ham, bunga shubha qilishimiz uchun boshqa mustaqil sabablar bor.

Searle parallel protsessorlardan xabardor, ammo uning fikricha, ular haqiqiy semantik tarkibdan ham mahrum bo'ladi. Bu borada ularning muqarrar pastligini ko'rsatish uchun u ikkinchi fikrlash tajribasini tasvirlaydi, bu safar parallel tarmoqda tashkil etilgan odamlar bilan to'ldirilgan xitoy sport zali bilan. Uning mulohazalarining keyingi yo'nalishi xitoy xonasi misolidagi mulohazalarga o'xshaydi.

Bizningcha, bu ikkinchi misol birinchisi kabi muvaffaqiyatli va ishonarli emas. Birinchidan, tizimdagi bironta element ham xitoy tilini tushunmasligi hech qanday rol o‘ynamaydi, chunki inson asab tizimiga nisbatan ham xuddi shunday: mening miyamdagi birorta ham neyron tushunmaydi. ingliz tilidan, garchi butun miya tushunsa ham. Searlning so'zlariga ko'ra, uning modeli (har bir neyron va har bir sinaptik ulanish uchun bitta tez oyoqli bola) kamida 1014 kishini talab qiladi, chunki inson miyasida har birida o'rtacha 103 ta ulanishga ega 1011 neyron mavjud. Shunday qilib, uning tizimi bizning Yerimiz kabi 10 000 dunyo aholisini talab qiladi. Shubhasiz, sport zali ko'proq yoki kamroq mos modelni sig'dira olmaydi.

Boshqa tomondan, agar bunday tizimni hali ham tegishli kosmik miqyosda, barcha ulanishlar aniq modellashtirilgan holda yig'ish mumkin bo'lsa, biz ulkan, sekin, g'alati tarzda ishlab chiqilgan, ammo baribir ishlaydigan miyaga ega bo'lar edik. Bunday holda, albatta, u to'g'ri kiritish bilan u bunga qodir emasligini emas, balki o'ylashini kutish tabiiydir. Bunday tizimning ishlashi haqiqiy fikrlashni ifodalashiga kafolat bo'lmaydi, chunki vektorni qayta ishlash nazariyasi miya faoliyatini etarli darajada aks ettirmasligi mumkin. Ammo xuddi shu tarzda, bizda uning o'ylamasligiga kafolat yo'q. Searle o'z (yoki o'quvchi) tasavvurining hozirgi chegaralarini ob'ektiv voqelik chegaralari bilan yana bir bor noto'g'ri aniqlaydi.

Miya

Miya o'ziga xos kompyuterdir, garchi uning aksariyat xususiyatlari hali noma'lum. Miyani kompyuter sifatida tavsiflash oson emas va bunday urinish juda oson qabul qilinmasligi kerak. Miya hisoblash funktsiyalarini bajaradi, lekin klassik sun'iy intellekt tomonidan hal qilinadigan amaliy vazifalardagi kabi emas. Mashina kompyuter sifatida gapirganda, biz dasturlash kerak bo'lgan va dasturiy ta'minot va apparat o'rtasida aniq ajratilgan ketma-ket raqamli kompyuterni nazarda tutmaymiz; Bu kompyuter belgilarni boshqaradi yoki ma'lum qoidalarga amal qiladi, degani ham yo'q. Miya - bu mutlaqo boshqacha turdagi kompyuter.

Miyaning ma'lumotlarning semantik mazmunini qanday ushlashi hali ma'lum emas, ammo bu muammo tilshunoslikdan uzoqroqqa borishi va tur sifatida odamlar bilan chegaralanmaganligi aniq. Kichkina yangi tuproq bo'lagi odam uchun ham, koyot uchun ham yaqin joyda gopher borligini anglatadi; uchun ma'lum spektral xususiyatlarga ega echo vositalari yarasa kuya mavjudligi. Ma'noni shakllantirish nazariyasini ishlab chiqish uchun biz neyronlarning sensorli signallarni qanday kodlashi va o'zgartirishi, xotira, o'rganish va his-tuyg'ularning neyron asoslari va bu omillar va vosita tizimi o'rtasidagi munosabatlar haqida ko'proq bilishimiz kerak. Ma'noni tushunishning nevrologiyaga asoslangan nazariyasi hatto bizning sezgilarimizni ham talab qilishi mumkin, ular hozir biz uchun juda mustahkam bo'lib tuyuladi va Searl o'z mulohazalarida juda erkin foydalanadi. Bunday qayta ko'rib chiqishlar fan tarixida kam uchraydi.

Fan asab tizimi haqida ma'lum bo'lgan narsalardan foydalangan holda sun'iy intellekt yaratishi mumkinmi? Biz bu yo'lda hech qanday fundamental to'siqlarni ko'rmayapmiz. Searle go'yo rozi bo'ladi, lekin ogohlantirish bilan: "Aql-idrok yaratishga qodir bo'lgan har qanday boshqa tizim miyaning tegishli xususiyatlariga ekvivalent sabab-oqibat xususiyatlariga (hech bo'lmaganda) ega bo'lishi kerak". Maqolaning oxirida biz ushbu bayonotni ko'rib chiqamiz. Biz ishonamizki, Searle muvaffaqiyatli AI tizimi miyaning barcha sababchi xususiyatlariga ega bo'lishi kerak, masalan, chirigan hidni sezish qobiliyati, viruslarni olib yurish qobiliyati, horseradish peroksidaza ta'sirida sarg'ayish qobiliyati va boshqalar. To'liq rioya qilishni talab qilish sun'iy samolyotdan tuxum qo'yishni so'rashga o'xshaydi.

U, ehtimol, faqat sun'iy aqlning, o'zi aytganidek, ongli ongga tegishli bo'lgan barcha sabab-oqibat xususiyatlariga ega bo'lishi haqidagi talabni nazarda tutgan. Biroq, aynan qaysilari? Va bu erda biz yana ongli ongga nima tegishli va nima emasligi haqidagi bahsga qaytamiz. Bu shunchaki bahslashadigan joy, ammo bu holatda haqiqatni empirik tarzda aniqlash kerak - nima sodir bo'lishini ko'ring. Biz fikrlash jarayoni va semantika nima ekanligi haqida juda kam ma'lumotga ega bo'lganimiz sababli, bu erda qanday xususiyatlar tegishli ekanligiga ishonch hosil qilish erta bo'ladi. Searle har bir daraja, shu jumladan biokimyo ham sun'iy intellekt deb da'vo qiladigan har qanday mashinada namoyon bo'lishi kerakligiga bir necha bor ishora qiladi. Shubhasiz, bu juda kuchli talab. Sun'iy miya biokimyoviy mexanizmlardan foydalanmasdan ham xuddi shunday ta'sirga erisha oladi.

Bu imkoniyat K. Meadning Kaliforniya texnologiya institutida olib borgan tadqiqotlarida namoyon bo'ldi. Mead va uning hamkasblari sun'iy to'r parda va sun'iy kokleani yaratish uchun analog mikroelektronik qurilmalardan foydalanganlar. (Hayvonlarda ko'zning to'r pardasi va koklea shunchaki transduserlar emas: ikkala tizimda ham murakkab parallel ishlov berish mavjud.) Bu qurilmalar endi Searl kulib yuboradigan minikompyuterdagi oddiy modellar emas; ular real vaqtda real signallarga javob beradigan haqiqiy axborotni qayta ishlash elementlari: ko'zning to'r pardasi holatida yorug'lik va koklea holatida tovush. Qurilma konstruktsiyalari mushukning to'r pardasi va boyo'g'li kokleasining ma'lum anatomik va fiziologik xususiyatlariga asoslanadi va ularning chiqishi ular modellashtirgan organlarning ma'lum natijalariga juda yaqin.

Ushbu mikrosxemalar hech qanday neyrotransmitterlardan foydalanmaydi, shuning uchun kerakli natijalarga erishish uchun neyrotransmitterlar kerak emas. Albatta, biz sun'iy to'r parda nimanidir ko'radi deb ayta olmaymiz, chunki uning chiqishi sun'iy talamus yoki miya yarim korteksiga bormaydi va hokazo. Mead dasturi yordamida butun sun'iy miyani qurish mumkinmi yoki yo'qmi, hozircha ma'lum emas, lekin mavjud Tizimda biokimyoviy mexanizmlarning yo'qligi bu yondashuvni haqiqatga to'g'ri kelmasligi haqida hech qanday dalil yo'q.

Nerv tizimi neyrotransmitter molekulalaridan (pastda) butun bosh miya va orqa miyagacha bo'lgan butun tashkilotni o'z ichiga oladi. O'rta darajalar individual neyronlar va neyron davrlarini o'z ichiga oladi, masalan, vizual stimullarni idrok etishning selektivligini amalga oshiradiganlar (markazda) va nutq funktsiyalarini bajaradiganlarga o'xshash ko'plab sxemalardan tashkil topgan tizimlar (yuqori o'ng). Faqat tadqiqot orqali sun'iy tizim aqlga ega bo'lgan biologik tizimlarni qanchalik yaqindan ko'paytirishga qodirligini aniqlash mumkin.

Searle singari, biz Tyuring testini ongli ong mavjudligi uchun etarli mezon sifatida rad etamiz. Bir darajada, bizda buni qilish uchun shunga o'xshash sabablar bor: biz kirish-chiqish orqali aniqlangan funktsiya qanday amalga oshirilishi juda muhim ekanligiga qo'shilamiz; mashinada to'g'ri jarayonlar sodir bo'lishi muhimdir. Boshqa darajada, biz butunlay boshqa fikrlarga amal qilamiz. Searl o'z pozitsiyasini semantik tarkibning mavjudligi yoki yo'qligi bilan umumiy aql sezgilariga asoslaydi. Bizning nuqtai nazarimiz klassik MS mashinalarining o'ziga xos nosozliklari va arxitekturasi miya tuzilishiga yaqinroq bo'lgan mashinalarning o'ziga xos afzalliklariga asoslanadi. Ushbu har xil turdagi mashinalarni taqqoslash shuni ko'rsatadiki, ba'zi hisoblash strategiyalari odatiy aqliy vazifalar bo'yicha boshqalarga nisbatan katta va hal qiluvchi ustunlikka ega. Empirik tarzda o'rnatilgan bu afzalliklar hech qanday shubha tug'dirmaydi. Shubhasiz, miya tizimli ravishda ushbu hisoblash afzalliklaridan foydalanadi. Biroq, bu ulardan foydalanishga qodir bo'lgan yagona jismoniy tizim emas. Biologik bo'lmagan, lekin aslida parallel mashinada sun'iy intellektni yaratish g'oyasi juda jozibali va juda istiqbolli bo'lib qolmoqda.

Men mashinalar o'ylay oladimi yoki yo'qligini ko'rib chiqaman. Lekin buning uchun avvalo “mashina” va “o‘ylash” atamalarining ma’nosini aniqlashimiz kerak. Ushbu ta'riflarni shunday qurish mumkinki, ular ushbu so'zlarning odatiy qo'llanilishini iloji boricha yaxshiroq aks ettiradi, ammo bunday yondashuv ba'zi xavf-xatarlarga to'la. Gap shundaki, agar biz “mashina” va “o‘yla” so‘zlarining ma’nolarini bu so‘zlarning odatda qanday ta’riflanishini o‘rganib, tadqiq qilsak, bu so‘zlarning ma’nosi va savoliga javob degan xulosadan qochishimiz qiyin bo‘ladi. "Mashinalar o'ylay oladimi?" Gallup so'roviga o'xshash statistik so'rov orqali izlash kerak. Biroq, bu kulgili. Men bunday ta’rif berishga urinmay, savolimizni unga chambarchas bog‘liq bo‘lgan va nisbatan aniq ma’noli so‘zlar bilan ifodalangan boshqasi bilan almashtiraman.

Ushbu yangi shaklni biz "taqlid o'yini" deb ataydigan o'yin nuqtai nazaridan ta'riflash mumkin. Bu o'yinni uch kishi o'ynaydi: erkak (A), ayol (B) va kimdir har qanday jinsdagi odam bo'lishi mumkin bo'lgan savollar (C). Savol beruvchi o'yinning qolgan ikki ishtirokchisidan o'zi joylashgan xonaning devorlari bilan ajralib turadi. Savol beruvchi uchun o'yinning maqsadi o'yindagi qolgan ikki o'yinchidan qaysi biri erkak (A) va qaysi biri ayol (B) ekanligini aniqlashdir. U ularni X va Y deb biladi va o'yin oxirida u "X - A va Y - B" yoki "X - B va Y - A" deb aytadi. Unga quyidagi savollarni berishga ruxsat beriladi:

S: "Men Xdan sochining uzunligini aytib berishini so'rayman."

Aytaylik, X aslida A. Bu holda A javobni berishi kerak. A uchun o'yinning maqsadi C ni noto'g'ri xulosaga kelishga undashdir. Shunday qilib, uning javobi shunday bo'lishi mumkin:

"Mening sochlarim qisqartirilgan, eng uzun iplar esa taxminan to'qqiz santimetr uzunlikda."

Savol beruvchi o'yinning qolgan ikki ishtirokchisidan qaysi biri erkak va qaysi biri ayol ekanligini ovoz bilan aniqlay olmasligi uchun savollarga javoblar yozma ravishda, undan ham yaxshiroq - yozuv mashinkasida berilishi kerak edi. Ideal holat o'yinchilar joylashgan ikkita xona o'rtasida telegraf xabari bo'ladi. Agar buni amalga oshirishning iloji bo'lmasa, javoblar va savollar qandaydir vositachi tomonidan uzatilishi kerak. Uchinchi o'yinchi, ayol (B) uchun o'yinning maqsadi savol beruvchiga yordam berishdir. Uning uchun, ehtimol, eng yaxshi strategiya to'g'ri javob berishdir. U, shuningdek, "Ayol - men, unga quloq solma!", deb so'zlarni aytishi mumkin, ammo bu hech narsaga erishmaydi, chunki erkak ham bunday so'zlarni aytishi mumkin.

Keling, savolni qo'yaylik: "Agar bu o'yinda A o'rniga mashina qatnashsa nima bo'ladi?" Bu holatda savol beruvchi ishtirokchilar faqat odamlar bo'lgan o'yindagi kabi tez-tez xato qiladimi? Bu savollar bizning asl savolimiz o'rnini bosadi, "Mashinalar o'ylay oladimi?".

II. Muammoning yangi formulasini tanqid qilish

“Muammoga yangi shakldagi javob nima?” degan savolni berganimizdek, “Muammo yangi shaklda ko‘rib chiqilishiga loyiqmi?” deb so‘rash mumkin. Biz bu oxirgi savolni keyinroq qaytarmaslik uchun narsalarni noma'lum muddatga qoldirmasdan ko'rib chiqamiz.

Bizning muammomizning yangi formulasi insonning jismoniy va aqliy imkoniyatlarini aniq farqlash afzalligiga ega. Hech bir muhandis yoki kimyogar inson terisidan ajratib bo'lmaydigan material yaratishga da'vo qilmaydi. Bunday ixtiro qachonlardir amalga oshishi mumkin. Ammo inson terisidan farqlanmaydigan material yaratish imkoniyatini taxmin qilsak ham, biz hali ham "tafakkur mashinasi"ni bunday sun'iy go'sht bilan kiyintirib, odamga o'xshatishga harakat qilishning ma'nosi yo'qligini his qilamiz. Muammoga biz bergan shakl savol beruvchining o'yinning boshqa ishtirokchilari bilan aloqa qilmasligi, ularni ko'rmasligi yoki ovozini eshitmasligi sharti bilan bu holatni aks ettiradi. Kiritilgan mezonning boshqa ba'zi afzalliklarini mumkin bo'lgan savol va javoblarga misollar keltirish orqali ko'rsatish mumkin. Masalan:

S: Iltimos, Forth daryosi ustidagi ko'prik haqida sonet yozing.

Javob: Meni bu holatdan olib tashlang. Men hech qachon she'r yozishga majbur bo'lmaganman.

C: 70 764 ga 34 957 qo'shing.

A (taxminan 30 soniya jim turadi, keyin javob beradi): 105 621.

S: Shaxmat o'ynaysizmi?

S: Menda faqat e8 da qirol bor va boshqa qismlar yo'q. Sizda faqat e6 da qirol va h1 da rook bor. Qanday o'ynaysiz?

A (15 soniya sukunatdan keyin): Rh8. Mat.

Bizningcha, savol-javoblar usuli inson faoliyatining biz ko'rib chiqmoqchi bo'lgan deyarli har qanday sohasini qamrab olish uchun mos keladi. Biz mashinani go'zallik tanlovlarida porlay olmagani uchun yoki samolyot bilan raqobatda mag'lub bo'lgan odamni ayblamoqchi emasmiz, o'yin shartlari bu kamchiliklarni ahamiyatsiz qiladi. Javob berganlar, agar o'zlari mos deb hisoblasa, o'zlarining jozibasi, kuchi yoki jasorati bilan xohlaganicha maqtanishlari mumkin va savol beruvchi buning amaliy isbotini talab qila olmaydi.

Ehtimol, bizning o'yinimizni tanqid qilish mumkin, chunki undagi afzalliklar asosan mashina tomonida. Agar biror kishi o'zini mashina sifatida ko'rsatishga harakat qilsa, u juda achinarli ko'rinishi aniq. U hisob-kitoblardagi sustlik va noaniqlik bilan darhol o'zini qo'yib yuborardi. Qolaversa, mashina fikrlash sifatida tavsiflanishi kerak bo'lgan, lekin odam qiladigan narsadan juda farq qiladigan ishni qila olmaydimi? Bu e'tiroz juda jiddiy. Ammo bunga javoban, hech bo'lmaganda aytishimiz mumkinki, agar taqlid qilishda qoniqarli o'ynaydigan mashinani amalga oshirish hali ham mumkin bo'lsa, unda bu e'tiroz ayniqsa tashvishlanmasligi kerak.

Shuni ta'kidlash kerakki, "taqlid o'yinida" oddiygina inson xatti-harakatlariga taqlid qilish mashina uchun eng yaxshi strategiya bo'lmasligi ehtimoli inkor etilmaydi. Bunday holat bo'lishi mumkin, ammo bu bizni yangi narsaga olib boradi deb o'ylamayman. Qanday bo'lmasin, hech kim bizning o'yin nazariyamizni ushbu yo'nalishda o'rganishga harakat qilmagan va biz mashina uchun eng yaxshi strategiya odam to'g'ri muhitda beradigan javoblarni berishdir deb taxmin qilamiz.

III. O'yinda ishtirok etadigan mashinalar

"Mashina" so'zi aniq nimani anglatishini aniqlamagunimizcha, I bo'limda berilgan savol to'liq aniq bo'lmaydi. Albatta, biz o'yinda har qanday muhandislik jihozlaridan foydalanishni xohlaymiz. Shuningdek, biz muhandis yoki muhandislar guruhi ishlaydigan mashinani yaratishi mumkinligini tan olishga moyilmiz, lekin u qanday ishlashi haqida qoniqarli tavsif bera olmaydi, chunki ular qo'llagan usul asosan eksperimental edi. [sinov va xato orqali]. Va nihoyat, biz oddiy tarzda tug'ilgan odamlarni mashinalar toifasidan chiqarib tashlamoqchimiz. Ushbu uchta shartni qondiradigan ta'rifni qurish qiyin. Masalan, mashinaning barcha konstruktorlari bir jinsdan bo'lishini talab qilish mumkin, lekin aslida bu etarli emas, chunki, aftidan, olingan bitta hujayradan to'liq shaxsni etishtirish mumkin ( masalan) inson terisidan. Buni qilish eng yuqori maqtovga loyiq biologik muhandislikning jasorati bo'lardi, ammo biz bu ishni "fikrlash mashinasini qurish" deb hisoblashga moyil emasmiz.

Bu bizni o'yinda har qanday texnologiyaga ruxsat berilishi kerakligi haqidagi talabdan voz kechish haqida o'ylashga olib keladi. Biz bu fikrga yanada ko'proq moyilmiz, chunki "tafakkur mashinalari"ga bo'lgan qiziqishimiz odatda "elektron kompyuter" yoki "raqamli kompyuter" deb ataladigan maxsus turdagi mashina tufayli paydo bo'lgan. Shuning uchun biz o'yinimizda faqat raqamli kompyuterlar ishtirok etishiga ruxsat beramiz.

Altov Geynrix

Mashina o'ylay oladimi?

Geynrix Altov

Mashina o'ylay oladimi?

Men savolni ko'rib chiqmoqchiman: "Mashina o'ylay oladimi?" Ammo buning uchun avvalo "o'ylash" atamasining ma'nosini aniqlashimiz kerak ...

A. Turing. tetik zanjiri.

Haftada ikki marta, kechqurun grossmeyster Kibernetika institutiga kelib, elektron mashina bilan o'ynadi.

Keng va kimsasiz zalda shaxmat taxtasi, soat va tugmachali boshqaruv pulti o'rnatilgan pastak stol bor edi. Grossmeyster stulga o'tirdi, donalarni joylashtirdi va "Start" tugmasini bosdi. Elektron mashinaning old tomonida indikator lampalarining harakatlanuvchi mozaikasi yondi. Kuzatuv tizimi linzalari mo'ljallangan edi shaxmat taxtasi. Keyin mat taxtada qisqa yozuv chaqnadi. Mashina birinchi harakatini amalga oshirdi.

Bu mashina juda kichik edi. Ba’zan grossmeysterga ro‘parasida eng oddiy muzlatgich turgandek tuyulardi. Ammo bu "muzlatgich" doimo g'alaba qozondi. Bir yarim yil ichida grossmeyster to'rtta o'yinda zo'rg'a durang o'ynadi.

Mashina hech qachon xato qilmagan. Vaqt bosimi tahdidi hech qachon uning boshiga tushmasdi. Grossmeyster bir necha marta mashinani urib tushirishga urinib ko'rdi, ataylab kulgili harakat qildi yoki biror narsani qurbon qildi. Natijada u shoshilinch ravishda "Taslim bo'lish" tugmasini bosishga majbur bo'ldi.

Grossmeyster muhandis edi va o'z-o'zini tashkil etuvchi avtomatlar nazariyasini takomillashtirish uchun mashinada tajriba o'tkazdi. Ammo ba'zida "muzlatgich" ning mutlaq xotirjamligidan g'azablanardi. O'yinning tanqidiy daqiqalarida ham mashina besh-olti soniyadan ko'proq o'ylamadi. Ko'rsatkich chiroqlarining rang-barang chiroqlarini xotirjam o'lchab, u eng kuchli harakatni yozdi. Mashina raqibining o'yin uslubiga o'zgartirishlar kirita oldi. Ba'zan u ob'ektivni ko'tarib, odamga uzoq vaqt qaradi. Grossmeyster xavotirlanib, xato qildi...

Kunduzi zalga jim laborant kirib keldi. Ma'yus, u mashinaga qaramay, shaxmat taxtasida o'ynagan o'yinlarni takrorladi boshqa vaqt taniqli shaxmatchilar. "Sovutgich" ning linzalari ishlamay qolganda cho'zilgan va taxta ustiga osilgan. Mashina laborantga qaramadi. U ma'lumotni beparvolik bilan yozib oldi.

Shaxmat avtomati yaratilgan tajriba nihoyasiga yetdi. Inson va mashina o'rtasida ommaviy o'yin tashkil etishga qaror qilindi. Uchrashuv oldidan grossmeyster institutda tez-tez paydo bo'la boshladi. Grossmeyster mag'lubiyat deyarli muqarrar ekanligini tushundi. Va shunga qaramay, u qattiq qidirdi zaif joylar muzlatgich o'yinida. Mashina, bo'lajak jang haqida taxmin qilgandek, kundan-kunga kuchliroq va kuchliroq o'ynadi. U grossmeysterning eng mohir rejalarini yashin tezligida ochib berdi. U to'satdan va favqulodda hujumlar bilan uning qismlarini parchalab tashladi ...

Uchrashuv boshlanishiga oz vaqt qolganda mashina shaxmat klubiga olib borildi va sahnaga o'rnatildi. Grossmeyster so‘nggi daqiqada yetib keldi. U allaqachon o'yinga rozi bo'lganidan pushaymon bo'lgan. Hammaning ko'z o'ngida "muzlatgich" ga yutqazish yoqimsiz edi.

Grossmeyster bor iqtidorini, bor irodasini g‘alaba qozonish uchun sarfladi. U hali mashina bilan o'ynamagan ochilishni tanladi va o'yin darhol avj oldi.

O'n ikkinchi harakatda grossmeyster mashinaga piyon uchun episkopni taklif qildi. Nozik, oldindan tayyorlangan kombinatsiya episkopning qurbonligi bilan bog'liq edi. Mashina to'qqiz soniya o'yladi - va qurbonni rad etdi. Shu paytdan boshlab grossmeyster yutqazishini muqarrar bildi. Biroq, u o'yinni davom ettirdi - ishonchli, dadil, tavakkal.

Zalda hozir bo'lganlarning hech biri bunday o'yinni ko'rmagan edi. Bu super san'at edi. Mashina har doim g'alaba qozonishini hamma bilardi. Ammo bu safar doskadagi pozitsiya shu qadar tez va keskin o'zgardiki, kim g'alaba qozonishini aytishning iloji bo'lmadi.

Yigirma to'qqizinchi harakatdan so'ng, mashinaning tablosida "Chizing" yozuvi paydo bo'ldi. Grossmeyster hayrat bilan “muzlatgich”ga qaradi va “Yo‘q” tugmasini bosishga majbur bo‘ldi. Ular yorug'lik naqshini, ko'rsatkich chiroqlarini o'zgartirib, o'q otishdi va ehtiyotkorlik bilan qotib qolishdi.

O'n birinchi daqiqada u grossmeyster eng ko'p qo'rqqan harakatni amalga oshirdi. Tez bo'laklar almashinuvi kuzatildi. Grossmeysterning ahvoli yomonlashdi. Biroq mashinaning signal panelida yana “Draw” yozuvi paydo bo‘ldi. Grossmeyster o'jarlik bilan "Yo'q" tugmasini bosdi va qirolichani deyarli umidsiz qarshi hujumga o'tkazdi.

Mashinaning kuzatuv tizimi darhol harakatlana boshladi. Ob'ektivning shisha ko'zi odamga tikildi. Grossmeyster mashinaga qaramaslikka harakat qildi.

Asta-sekin, indikator lampalarning engil mozaikasida sariq ohanglar ustunlik qila boshladi. Ular boyib ketdi, yorqinroq bo'ldi - va nihoyat, sariqlardan tashqari barcha lampalar o'chdi. Shaxmat taxtasiga oltin nur tushdi, hayratlanarli darajada issiq quyosh nuriga o'xshaydi.

Shiddatli sukunatda katta boshqaruv soatining qo‘li chertib, bo‘linishdan bo‘linishga sakrab tushdi. Mashina o'yladi. U qirq uch daqiqa o'yladi, garchi zalda o'tirgan shaxmatchilarning ko'pchiligi o'ylash uchun hech qanday alohida narsa yo'qligiga va ritsar bilan hujum qilish xavfsiz ekanligiga ishonishdi.

To'satdan sariq chiroqlar o'chdi. Ob'ektiv noaniq jimirlab, odatdagi holatini oldi. Tabloda qilingan harakat haqida yozuv paydo bo'ldi: mashina ehtiyotkorlik bilan piyonni harakatga keltirdi. Zalda shovqin-suron bo'ldi; ko'pchilik bu eng yaxshi harakat emasligini his qildi.

To'rt harakatdan keyin mashina mag'lubiyatni tan oldi.

Grossmeyster stulini orqaga surib, mashina oldiga yugurdi va yon qalqonni silkitdi. Qalqon ostida boshqaruv mexanizmining qizil chirog'i yonib o'chdi.

Sport gazetasi muxbiri yigit darrov shaxmatchilar bilan to‘lib-toshgan sahnaga chiqdi.

U shunchaki taslim bo'lganga o'xshaydi, dedi kimdir noaniq ohangda. - U juda ajoyib o'ynadi - va birdan ...

Bilasizmi, - e'tiroz bildirdi mashhur shaxmatchilardan biri, - shunday bo'ladiki, hatto odam ham g'alaba qozongan kombinatsiyani sezmaydi. Mashina to'liq quvvat bilan o'ynadi, ammo uning imkoniyatlari cheklangan edi. Faqat va hamma narsa.

Grossmeyster dastgoh qalqonini sekin tushirib, muxbirga yuzlandi.

Xo'sh, - deb sabrsizlik bilan takrorladi u daftarini ochib, - sizning fikringiz qanday?

Mening fikrim? - so'radi grossmeyster. - Mana: yuz to'qqizinchi blokdagi tetik zanjiri muvaffaqiyatsiz tugadi. Albatta, piyon harakati eng kuchli emas. Lekin hozir sabab qayerda, oqibat qayerda ekanligini aytish qiyin. Ehtimol, bu tetik zanjiri tufayli mashina eng yaxshi harakatni sezmagan. Yoki u haqiqatan ham g'alaba qozonmaslikka qaror qilgandir - va bu uning elektr toki urishi uchun qimmatga tushdi. Axir, odamning o'zini sindirishi unchalik oson emas ...

Lekin nega bu zaif harakat, nega yutqazish kerak? - hayron bo'ldi muxbir. Agar mashina o'ylay olsa, u g'alaba qozonishga intiladi.

Grossmeyster yelkasini qisib, jilmayib qo‘ydi.

Qanday deyish mumkin... Ba'zida zaif harakat qilish ancha insoniyroq. Uchishga tayyor!

oyoq dengizdan uzoqda, baland tosh ustida turardi. Odamlar mayoqqa faqat vaqti-vaqti bilan avtomatik uskunani tekshirish uchun paydo bo'ldi. Mayoqdan ikki yuz metr narida suvdan orol ko‘tarildi. Ko'p yillar davomida u orolda boshlandi, xuddi poydevorda bo'lgani kabi, ular uzoq masofali parvozdan keyin Yerga qaytib kelgan kosmik kemani o'rnatdilar. Bunday kemalarni yana koinotga jo'natish mantiqiy emas edi.

Men bu yerga butun Qora dengiz sohilidagi mayoqlarga mas'ul bo'lgan muhandis bilan keldim. Mayoq tepasiga chiqqanimizda, muhandis menga durbinni uzatdi va dedi:

Bo'ron bo'ladi. Juda omadli: yomon ob-havodan oldin u doimo hayotga kiradi.

Qizil quyosh to'lqinlarning kulrang cho'qqilarida xira porladi. Tosh to'lqinlarni kesib tashladi, ular uning atrofida aylanib, sirpanchiq, zanglagan toshlarga shovqin bilan chiqishdi. Keyin chuqur xo‘rsinib, ko‘pikli oqimlardek tarqalib, yangi to‘lqinlarga yo‘l ochdi. Rim legionerlari mana shunday oldinga siljishdi: oldingi qator zarba berib, ochiq tarkibdan orqaga qaytdi, keyin esa yopildi va yangi kuch bilan hujumga o'tdi.

Durbin orqali men kemani yaxshi ko'rardim. Bu juda eski ikki o'rindiqli Uzoq masofali razvedka kemasi edi. Kamonda ikkita chiroyli yamalgan teshik ajralib turardi. Korpus bo'ylab chuqur chuqurlik paydo bo'ldi. Gravitatsiyani kuchaytiruvchi halqa ikkiga bo'lingan va tekislangan. Uzoq vaqtdan beri eskirgan tizimning konus shaklidagi izlovchilari va infratovushli meteorologik kuzatuvlar g'ildirak uyasi tepasida asta-sekin aylanishdi.

Ko‘ryapsizmi, — dedi muhandis, — bo‘ron bo‘lishini sezdi.

Qaerdadir chayqaloq vahima bilan qichqirdi va dengiz to'lqinlarning zerikarli zarbalari bilan aks-sado berdi. Dengiz uzra ko'tarilgan kulrang tuman asta-sekin ufqni bulut qildi. Shamol to'lqinlarning yorqin cho'qqilarini bulutlar tomon tortdi va yomon ob-havo bilan haddan tashqari yuklangan bulutlar suvga tushdi. Osmon va dengizning aloqasidan bo'ron boshlanishi kerak edi.

Xo'sh, men buni hali ham tushunaman, - davom etdi muhandis: - quyosh panellari batareyalarni oziqlantiradi va elektron miya qurilmalarni boshqaradi. Ammo boshqa hamma narsa ... Ba'zida u yerni, dengizni, bo'ronlarni unutib, faqat osmonga qiziqa boshlaydi. Radio teleskop chiqadi, lokator antennalari kechayu kunduz aylanadi ... Yoki boshqa narsa. To'satdan, qandaydir quvur ko'tarilib, odamlarga qaray boshlaydi. Qishda, bu erda sovuq shamollar bor, kema muz bilan qoplangan, lekin odamlar mayoqda paydo bo'lishi bilanoq, muz bir zumda yo'qoladi ... Aytgancha, unda suv o'tlari o'smaydi ...

Yoki
kelajagimizda raqamli nanotexnologiyalar.

Muqaddima

Amerikalik fantast yozuvchi Isaak Asimov kosmik kemaning sun'iy miyasi qanday qilib kiyinganligi haqida hikoya qiladi. ayolning ismi Mariya va kema komandirining og'zaki buyruqlarini bajarish uchun mo'ljallangan, komandiri bilan turli mavzularda ko'p suhbatlashdi. inson hayoti, shu jumladan sevgi, parvoz paytida yolg'izligini yoritishga harakat qilmoqda. Va ularning yaqin va uzoq o'zaro muloqoti natijasida Mariya o'z qo'mondoni bilan sevib qoldi va sayohatlari tugaganidan keyin u bilan ajralishni xohlamadi.

Shuning uchun, u ularning erga qaytib kelmasligi uchun hamma narsani qildi. Mariya ayolning yuzida kosmik kemaning sun'iy intellektini his qildi mehribon ayol va ataylab fazo kemasini koinotning cheksizligiga olib kirdi va o'z sevgilisi bilan abadiy qoldi, hatto o'lik.

Shunday qilib, sun'iy intellekt bilan aloqa qilish ma'lum xavflarni keltirib chiqaradi. Ammo Rossiya telekanallarida kelajagimiz haqida ko‘p va tez-tez gapiradigan ziyolilarimiz bu haqda hech qanday tasavvurga ega emaslar.

Javob oddiy va noma'lum muallifning keskin, kinoyali iborasida yotadi:
Va u qila olmaydi.

Hammasi to'g'ri. Siz bunday ahmoqona savollarni berayotganingiz uchun, demak, siz ham o'ylay olmaysiz.

Ammo ziyolilarimiz bu moda mavzui, ularning fikricha, vaqti allaqachon yetib borgan sun’iy intellekt haqida mamlakatdagi turli telekanallarda cheksiz gapirishda to‘xtamayaptilar.

Yaqinda 24-kanalda men rossiyalik gumanitar olimlarning sun'iy intellekt imkoniyatlarining birinchi namunalari bilan birga bizning dunyomizda tug'ilayotgan yangi "nanotexnologiyalar" haqidagi navbatdagi intellektual shousini eshitdim.

G'alati, ammo negadir hozir Rossiyada bizning texnik kelajagimizni asosan ma'lumotiga ko'ra "texnik" emas, balki gumanitar fanlar, har xil siyosatshunoslar, madaniyatshunoslar, tilshunoslar, faylasuflar, dilerlar, menejerlar, "mutaxassislar" muhokama qiladilar. siyosiy jurnalistlar va boshqalar, bundan keyin va shunga o'xshashlar. Ya'ni, nafaqat murvat va gaykani ajrata olmaydigan, balki texnik fikrlashning mohiyatini ham tushunmaydigan odamlar. Ammo boshqa tomondan, ular odamlarni almashtiradigan avtomatlar va robot tizimlari haqida ishonch bilan gapirishadi ishlab chiqarish jarayonlari va hatto uyda, sun'iy intellekt va uning bizning zamon talablariga muvofiqligi haqida.

bilan odamlar texnik ta'lim, "texnologlar" deb atalmish televideniyega bunday ko'rsatuvlarga ruxsat berilmaydi, chunki "texnologlar" o'z tushunchalarida ibtidoiy fikrlash tarziga ega, dunyoqarashi tor, cheklangan, nazorat qilib bo'lmaydigan va bunday ko'rsatuvlarda noto'g'ri gap aytishi mumkin bo'lgan odamlardir.

Va ularning o'zlari katta hajmli printerlarda ommaviy iste'mol uchun mahsulotlarni bosib chiqarish davri allaqachon tug'ilayotgani va shuning uchun tez orada doimiy ravishda chekadigan quvurlar va hayotimizni doimiy ravishda zaharlaydigan zavodlar endi kerak bo'lmasligi haqida ishtiyoq bilan gapira boshlaydilar. muhit. Va zamonaviy zavodlarda ishlaydigan bu yuzlab va yuzlab mutaxassislar kerak bo'lmaydi. Nega ular hozir? Endilikda iste’molchilarning o‘zlari hayotda zarur bo‘lgan tovarlarni internet va 3D printerlari orqali chop etadilar.

Masalan, muzlatgichli yoki mebel va gaz plitasi bo'lgan mashinadan boshlab, sizga biron bir narsa kerak bo'ladi, Internetga qarang, sizga kerak bo'lgan mahsulotlar uchun tegishli bosmaxonani tanlang, buyurtma bering va ular sizga kerakli mahsulotni chop etadilar va uni uyingizga olib keling. Aynan yangi "nanotexnologiyalar" bizga shunday ajoyib kelajakni taqdim etadi.

Skolkovoda kompyuterlar allaqachon metallurgiya va mashinasozlikda yangi texnologiyalarni ishlab chiqmoqda. So'zning oldingi ma'nosida metallurgiya va metallga ishlov berish uskunalari bilan jihozlangan laboratoriyalar yo'q. Va ekologik toza Skolkovo zonasida osmon chekadigan fabrikalari bo'lgan sanoat zonalari, ustaxonalar, konveyerlar, portlash pechlari, konvertorlar, prokat tegirmonlari va barcha turdagi temir bo'laklari yo'q. Ba'zi kompyuterlar va ommaviy printerlar. Va boshqa hech narsa. To'g'ri, faqat plastik qismlar va mahsulotlarni printerlarda chop etish mumkin. Va ha, kichiklar. Lekin bu hozircha. Xayr. Va keyin biz "nanomateriallar" ga o'tamiz va hayot ertakdagidek bo'ladi.

Shunda butun insoniyat jamiyati to‘liq hajmli printerlarda chop etilgan “nanomateriallar” mahsulotlariga o‘tadi va tegishli dasturlarga muvofiq o‘zini hayot uchun zarur bo‘lgan barcha narsalar bilan ta’minlay boshlaydi.

Masalan, AQShda rus geologi bor, geofizik, familiyasini aytmayman, lekin u bizning televidenieda tez-tez mehmon. MGRIni tugatgandan so'ng, u Rossiyada ish topa olmay, AQShga jo'nab ketdi, u erda tez orada geofizik laboratoriyani, keyin Kanadadagi boshqa laboratoriyani oldi va hozir Shveytsariyada laboratoriyaga ega. U hali o'ttiz yoshga to'lmagan, lekin u allaqachon yer qobig'ini kompyuter tadqiqotlari bo'yicha yirik mutaxassis hisoblanadi. U geologik ekspeditsiyalarga bormaydi, erning turli mintaqalarida tog' jinslarini burg'ulashda olingan yadrolarni o'rganmaydi, u yerdagi geologlarning barcha mashaqqatli va qimmat ishlarini kompyuterga o'tkazdi va faqat er qobig'ini kompyuterda o'rganish bilan shug'ullanadi. va allaqachon Mohorovichich qatlamining paydo bo'lishi haqidagi nazariyasini ilgari surdi , bu er qobig'ining pastki chegarasi bo'lib, unda uzunlamasına seysmik to'lqinlar tezligida tushunarsiz keskin o'sish kuzatiladi. Va ilmiy dunyo nazariyasini qabul qildi.

Mening yoshligim geologiyada o'tdi va men hatto MGRIda to'rt yil o'qidim va men bu nima ekanligini, geologik ekspeditsiyalardagi dala ishlarini va dunyodagi eng katta xarita bo'lgan SSSRning geologik xaritasi qanday tuzilganini batafsil bilaman. Ammo endi amaliy, dala geologiyasi keraksiz bo'lib qolgani ma'lum bo'ldi zamonaviy jamiyat. Ilgari dala tadqiqotlari natijalariga ko'ra amalga oshirilgan kameral geologik ishlar endi uyda, ofisingizda kompyuterda qulay sharoitlarda amalga oshirilishi mumkin va yashash sharoitlari va tsivilizatsiyadan tashqarida ishlaydigan hech qanday ekspeditsiya yo'q. uzoqroq kerak.

Agar shunday bo'lsa, demak, bizning haqiqiy dunyomiz haqiqatan ham tubdan o'zgargan va bu yangi, virtual reallik bizning hozirgi hayotimiz haqidagi eski g'oyalarni faol ravishda yo'q qilmoqda.

Va endi bizga kerakli mahsulotlarni ishlab chiqaradigan zavodlar kerak emas, shuningdek, er yuzasi va ichaklarini o'rganish uchun ekspeditsiyalar kerak emas, lekin bizga faqat tegishli dasturlash bilan hal qiladigan 3D printerlari bo'lgan kompyuterlar kerak. yangi haqiqiy hayotimizning barcha haqiqiy muammolarimiz. Lekin hammasi shundaymi?!

To'satdan va har doimgidek, to'satdan kiraverishimizda suv yorilib ketdi va men avariyani bartaraf etish uchun taniqli uy-joy idorasiga qo'ng'iroq qildim va chilangarlarni chaqirdim. Va ularga hajmli printerlari bo'lgan super kompyuterlar kerak emas edi, lekin ularga faqat chilangar asboblari kerak edi, ular bizga avariyani bartaraf etish uchun kelishdi va ikki kundan ortiq vaqt davomida portlash quvurlarini almashtirish bilan shug'ullanishdi. Ammo zamonaviy ziyolilar menga, xususan, mening bu ishimning sun'iy intellektga hech qanday aloqasi yo'qligini aytishadi.

Ko'rinib turibdiki, men o'tgan davrning odamiman va bugungi haqiqatni shunchalik tushunmaymanki, yangi kompyuter dunyosida menga o'rin yo'q. Axir bizning hozirgi jamiyatimiz umuman bo'lmasligi kerak, chunki zamonaviy inson ongi bunday kompyuter jarayonlarini boshqara olmaydi, bu erda sun'iy aql, sun'iy miya, sun'iy intellekt kerak. Va zamonaviy odamlarning faqat kichik bir qismi sun'iy intellekt bilan ishlashga qodir bo'ladi, shuning uchun dunyo aholisining qolgan qismi hech kim uchun ortiqcha va keraksiz bo'lib qoladi. Keyin ular bilan nima qilish kerakligi hali noma'lum. Hali qaror qilgani yo'q!

Erning zamonaviy "hukmdorlari" ning "oltin milliardi" g'oyasi shunday tug'iladi, uning vazifasi er yuzidagi narsalarni boshqarish va ishlatishdir va er yuzidagi qolgan odamlar faqat ularga xizmat qilish uchun kerak bo'ladi. va ular uchun qulay yashash sharoitlarini yaratish. Ammo ularni qayerdan olish mumkin, bu "oltin milliardga" kirish uchun nomzodlar, super yuqori intellektga ega, sun'iy intellekt bilan kim ishlay oladi? Va ular allaqachon homiladorlik bosqichida tanlanishi kerak bo'ladi. Va bu tanlovni sun'iy intellektning o'zi, sun'iy intellektning o'zi amalga oshirishi kerak bo'ladi.

Va bunday bema'nilik 24-kanalda deyarli ikki soat davom etdi. Bularning barchasi zamonaviy dunyoda qaerdan keladi? Javob oddiy. Yevropa va Amerika mamlakatlarida umumiy va kasbiy ta’lim darajasining pasayishi, Rossiyani hisobga olmaganda, shu qadar kuchliki, G‘arb va Rossiyaning yarim o‘qimishli aholisini bunday “ertak” va ertaklarga faol ishontirishga majbur qiladi.

Ammo hayot hali ham ularning bizning atrofimizdagi hayotimiz, hozirgi voqeligimiz haqidagi intellektual idrokini buzadi. Va u doimo buziladi. Ammo ular buni sezmaydilar, chunki ularning nigohlari kundalik hayotda hech qanday ifloslik bo'lmagan kelajakka qaratilgan va ular kelajakka qaratilgan.

Axir, ularning hech birida bu ziyolilar uchun uy-joy, yo‘llarni kim quradi, ularni kim oziq-ovqat bilan ta’minlaydi, ularning chiqindisini kim tozalaydi, uylarimizni, hovlilarimizni kim ta’mirlaydi, kim ta’mirlaydi, yo‘l-yo‘l quradi, degan oddiy savollar ham yo‘q. bizning suv va gaz quvurlarimiz, bu kompyuterlar va printerlarni o'zlari ishlab chiqaradigan va ularga xizmat ko'rsatadigan. JSSV? Sun'iy intellektning o'zi hamma narsani hal qiladi, ular menga javob berishadi. Va ular o'z javoblariga ishonch bilan qarashadi va menga va men kabi odamlarga past nazar bilan qarashadi.

Ammo bu sun'iy intellekt inson bilan raqobatlasha oladimi? Savol ritorikdir. Ahmoqlik demaslik kerak. Ammo ular menga sun'iy intellekt shaxmatda ham, dasturlashda ham odamlarni mag'lub etishini aytishdi. Haykaltaroshlik bilan zamonaviy rangtasvir esa hech bir inson tasavvuriga sig‘maydigan darajada “buzadi”.

Va bu haqda ular bilan bahslashishning ma'nosi yo'q. Ammo, menimcha, sun'iy intellekt ularning o'rnini bosa oladi. Bu erda hech qanday qiyinchiliklar yo'q. Chunki ular standart va ibtidoiy fikr yuritadilar. Lekin mening aqlim, muhandis-ixtirochi, rafiqam, yuqori malakali shifokor va shunga o‘xshash o‘z ishini professional darajada bajaradigan insonlarning aqli hech qanday sun’iy aql o‘rnini bosa olmaydi. Men bu yerda ayol onalarning fikri haqida gapirmayapman.

Ammo ko'pchilik davlat amaldorlari va turli xil "davlat dumalari" deputatlari va ularning ko'plab yordamchilari fikrini bir vaqtning o'zida sun'iy bilan almashtirishga arziydi. Insoniyatning “oltin milliardi” tomonidan boshqariladigan, sun’iy intellekt bilan qurollangan bizning yorug‘ kelajagimiz haqida soatlab televizorda jon kuydirayotgan bu “ziyolilar”, turli fanlar doktorlarining ongi kabi, jamiyatni o‘z nazoratiga olish uchun hozirdanoq. Rossiyada eng muhim va zarur vazifaga aylandi. Aks holda, biz ularning quruq so'zlariga g'arq bo'lamiz.

PS Fikrlash, fikrlash tushunchasi, har bir insonning o'ziga xosligi bor. Inson uch o'ylasa, o'ylaydi; ayol uchrashuvga chiqish uchun kiyim tanlashda yoki yuziga bo'yanish qilishda o'ylaydi; tadbirkor o‘z ishchilariga kamroq maosh berib, cho‘ntagiga ko‘proq pul qo‘ymoqchi bo‘lganida o‘ylaydi, muhandis esa oldidagi texnik muammoni hal qilganda o‘ylaydi va hokazo. Xo'sh, hozirgi davlat amaldori nima haqida o'ylayapti, men hech qanday tasavvurga ega emasman, chunki bugungi Rossiyadagi inson faoliyatining bu sohasi men uchun mutlaqo sirdir. Axir, bu yerda hatto zarracha fikr ham yo‘q – faqat ibtidoiy, xudbin manfaatlar.

Fiziologiyaga taqlid qilish
Gap shundaki, "Sun'iy intellekt" atamasi (darvoqe, asta-sekin "aqlli tizimlar", "qarorlar qabul qilish usullari", "ma'lumotlarni qazib olish" tushunchalari bilan almashtiriladi) dastlab modellarning katta sinfi uchun inklyuziv deb hisoblangan. va xuddi shunday ishlashi kerak bo'lgan algoritmlar inson miyasi kabi (o'sha davr g'oyalariga ko'ra).
Bularga, masalan, barcha chiziqlar va genetik algoritmlarning mashhur neyron tarmoqlari kiradi.

Umumlashtirish, statistika va tahlil
Boshqa tomondan, AI deb ataladigan ko'plab usullar matematikaning sohalarini rivojlantirishdan boshqa narsa emas: statistika, operatsiyalarni tadqiq qilish, topologiya va metrik bo'shliqlar. Bularga ma'lumotlarni qidirish va ma'lumotlarni topish usullarining aksariyati, klaster tahlili, argumentlarni guruhli hisobga olish usuli va boshqalar kiradi.

Bular mavjud ma'lumotlarga asoslanib umumiy naqshlar olinganda induktiv xulosalar deb ataladigan usullardir.

Qoidalar, mantiq, xulosa
Uchinchi maxsus guruh umumiy qonuniyatlarni yaratishga va ulardan aniq faktlarga nisbatan xulosa chiqarishga harakat qiladigan usullarni birlashtirishi mumkin. Bular deduktiv xulosa chiqarish usullari bo‘lib, ular quyidagilar bilan ifodalanadi: Aristotelning eski sillogistik, taklif va predikat hisobi, turli formal sistemalar va mantiqlar. Darhol rasmiy va tabiiy tillar nazariyalari, turli xil generativ grammatikalar chetga biriktirildi.

Biz odatda "AI" atamasi bilan atalgan hamma narsa simulyatsiya qilishga yoki mantiqiy ravishda hal qilishga harakat qilayotganini ko'ramiz taqlid qilish vazifasi inson aqli.

Savol tug'iladi, odam nima qiladi, bu shunday aniqki, Bebbij tamoyillari asosida qurilgan zamonaviy kompyuterlar hali buni qilmaydi?
AI shug'ullanadigan vazifalarning ta'riflaridan biri: "bu vazifa algoritmik yechim mavjud emas yoki u hisoblash murakkabligi tufayli qo'llanilmaydi».

Shunday qilib, masalan, shashka o'ynash vazifasi bir vaqtlar AI vazifasi bo'lgan va to'liq model va yaxshilanmaydigan harakatlarning to'liq ma'lumotlar bazasi to'plamini yaratgandan so'ng, u axborot bazasida oddiy qidiruv vazifasiga aylandi (qarang va ).

AI vazifalari vaqt o'tishi bilan o'zgaradi
Balki bizning bolalarimiz axborot olamida yashaydilar, o'shanda ko'plab vazifalar hal etilib, yangilari paydo bo'ladi - tabiiy tillarda muloqot qilishdan tortib, barcha turdagi uskunalar va mexanizmlarni avtomatik boshqarishgacha.

Biroq, har birimiz "sun'iy intellekt" so'zlarini eshitganimizda, biz boshqa narsani xohladik.
Biz qila oladigan mashina olmoqchi edik o'ylab ko'ring o'rganish, umumlashtirishning asosiy ko'nikmalariga kim egalik qiladi; tirik organizmlar kabi ba'zi organlarni boshqalar bilan almashtirishga va o'zini yaxshilashga qodir. Hamma erta ilmiy fantastika o'qiydi, to'g'rimi?

O'g'il bola edimi?
Xo'sh, aql-idrok qaerga ketdi? Qachon va nima uchun biz ko'rmoqchi bo'lgan narsa zerikarli matematik modellarga va juda noaniq algoritmlarga aylandi?

Bir nechta oftopik qatorlar. Agar siz "ziyoli" so'zi bilan dissertatsiya bilan shug'ullanayotgan bo'lsangiz, unda kengash a'zolari odatda sizdan tizimdagi intellektual joyni ko'rsatishingizni va bu NEGA ekanligini isbotlashingizni so'rashadi. Bu savol mutlaqo "tushunmaslik" ga tegishli.

Gap shundaki, zamonaviy "AI" ning barcha narsalarini o'ylab topgan odamlar o'sha davr uchun innovatsion va inqilobiy g'oyalarga tayanganlar (aslida, bizning davrimiz faqat shu bilan farq qiladiki, biz bularning barchasini o'zimizning xohishimiz bilan o'ynaganmiz, shu jumladan zamonaviy hisoblash kuchidan foydalanish)

1-misol (noma'lumlar olamidan).
Xatolarni orqaga yoyish algoritmi (orqaga tarqalish deb ataladigan) bilan oldinga tarqalish neyron tarmoqlari. Bu, albatta, yutuq.
To'g'ri sozlangan tarmoq (aqlli tanlangan kirish va chiqishlar bilan) har qanday kirish ketma-ketligini o'rganishi va unga o'rgatilmagan misollarni muvaffaqiyatli tanib olishi mumkin.
Oddiy eksperiment quyidagicha tuzilgan: 1000 ta misol, ularning yarmida biz algoritmni o'rgatamiz, ikkinchisida biz tekshiramiz. Va birinchi va ikkinchi yarmini tanlash tasodifiy ravishda amalga oshiriladi.
Bu ishlaydi, men shaxsan har xil NN larga kamida 10 marta turli vazifalarni o'rgatganman va 60-90% to'g'ri javoblar bilan normal natijalarga erishganman.

Neyron tarmoqlar bilan qanday muammo bor? Nega ular haqiqiy aql emas?
1. Kirish ma'lumotlarini deyarli har doim juda ehtiyotkorlik bilan tayyorlash va oldindan qayta ishlash kerak. Ko'pincha ma'lumotlarni tarmoqlar uchun yaroqli qilish uchun tonna kod va filtrlar ishlab chiqariladi. Aks holda, tarmoq yillar davomida o'rganadi va hech narsa o'rganmaydi.
2. NN o'rganish natijasini talqin qilish va tushuntirish mumkin emas. Va mutaxassis buni juda xohlaydi.
3. Tarmoqlar ko'pincha namunalarni o'rganishdan ko'ra, faqat misollarni yodlaydi. Shaklni aks ettirish uchun etarlicha aqlli va butun namunani ahmoqona eslab qolish uchun sig'imga ega bo'lmagan tarmoqni qurishning aniq usullari yo'q.

Neyron tarmoqlarning intellekti nima?
Ya'ni, biz tizimni muammoni hal qilishni o'rgatmadik, biz unga muammolarni qanday hal qilishni o'rgatganmiz. Insonning jinsini aniqlash algoritmi odam tomonidan tizimga kiritilmagan, u deyarli empirik tarzda topilgan va sinapslarning og'irliklarida tikilgan. Bu aqlning elementidir.

2-misol (deduktiv xulosa chiqarish sohasidan).
Fikr oddiy. Biz mashinani odam kabi o'ylashni o'rgatamiz (hech bo'lmaganda ibtidoiy xulosalar chiqaramiz) va elementar faktlarni keltiramiz. Keyingi - unga ruxsat bering.
Ekspert tizimlari, mashina mantiqiy tizimlari, ontologiyalar (bir oz cho'zilgan) ushbu printsipga muvofiq ishlaydi. Ishlamoqda? Shubhasiz. Kasalliklarni tashxislash va bilim sohalarini tavsiflash uchun minglab tizimlar joriy qilingan va ishlashda davom etmoqda.

Qanday muammo mavjud? Nima uchun rasmiy tizimlar haqiqiy aql emas?
Muammo shundaki, tizim o'z yaratuvchilarining ulkan qon va terlarini o'ziga singdirib, hech bo'lmaganda uni o'rgatgan mutaxassis (yoki jamoa) qarorlarini takrorlash va ishlab chiqishni boshlaydi.
Bu foydalimi? Shubhasiz. Mutaxassis o'likdir, vazifalar ko'payadi.

Bilimga asoslangan tizimlarning intellekti nima?
Mashinaning hech kim o'rgatilmagan YANGI xulosalar chiqarishi. Uning ishining bu elementi juda zaif (hozircha) va belgilangan modellar va algoritmlar bilan cheklangan. Ammo bu aqlning elementidir.

Xo'sh, zamonaviy AI bilan qanday muammo bor?
Biz juda kichkinamiz. Inson qanday fikrlashi va miyasi qanday ishlashi haqidagi sodda va yuzaki fikrlarimiz ularga munosib meva beradi.

Albatta, biz insoniy ma'noda fikr yurita oladigan mashinalarni yaratishdan aqldan ozganmiz, ammo bu yo'nalishdagi qadamlarimiz to'g'ri va foydalidir.

Va agar biz noto'g'ri yo'ldan ketayotgan bo'lsak ham, kim biladi, balki Strugatskiylar kabi, biz ham, yo'naltirilgan sa'y-harakatlar natijasida, beixtiyor o'zimiz o'ylaganimizdan ham yaxshiroq narsani qilamiz?