№ 97. У робота могут быть человеческие мысли?

В 1950 году математик Алан Тьюринг сформулировал идею эмпирического теста (проще говоря, опыта), позволяющего определить, может ли машина мыслить. Идея Тьюринга заключалась в том, что мыслящий робот должен быть способен в течение длительного времени поддерживать диалог с человеком таким образом, чтобы по его репликам человек не мог понять, разговаривает он с роботом или с другим человеком. Конечно, у такого теста много недостатков. Например, его результат очень сильно зависит от того, какой именно человек общается с роботом. Кроме того, понятно, что основное, что должен уметь робот, проходящий тест Тьюринга, это не столько мыслить, сколько имитировать мысли, подобно тому, как дети, долго слушая разговоры родителей, говорят потом что-то «умное», на самом деле не понимая, что именно они сказали. Сегодня уже существует немало программ-имитаторов, способных порой пройти тест Тьюринга, то есть ввести человека в заблуждение. Однако программ, проходящих его по-настоящему, до сих пор не создано.

Проблема тут в необъятности поставленной задачи. Думать можно о чем угодно и что угодно. Людям трудно даже четко сформулировать, что должен уметь мыслящий робот. Попыткой обойти эту сложность стала идея полного копирования человеческого мозга. Казалось бы, нужно «всего лишь» взять человеческий мозг, детально изучить его устройство, обнаружить все связи, скопировать и поместить в компьютер. Пока что такая задача не под силу даже самым лучшим нейрофизиологам.

Второй способ – это моделирование интеллекта при помощи программирования, то есть создание алгоритмов и моделей данных, которые, будучи помещенными внутрь компьютера, превратят его в думающую машину. Исследования таких алгоритмов ведутся с середины XX века. Эта область научного знания получила название Искусственный Интеллект.

Люди долго учились решать разные интеллектуальные задачи при помощи компьютера. Писали программы, позволяющие компьютеру играть в игры, решать математические задачи, понимать естественный язык и многое другое. И сегодня многие отдельные задачи компьютеры решают лучше, чем люди. Например, в области интеллектуальных игр машина почти повсеместно обогнала человека. Сначала компьютер обыграл человека в шашки, потом в шахматы. Совсем недавно компьютеру даже удалось обыграть чемпиона мира в такую сложную игру, как го.

Можно сказать, что пока люди писали для компьютеров разные программы, они обучали компьютеры, как учителя учат детей в школе. Но в отличие от детей компьютеры совсем не блистали смекалкой и сообразительностью. Поначалу людям приходилось программировать буквально каждое действие компьютера. Потом они задумались: а нельзя ли один раз написать такую программу, которая, будучи помещенной в компьютер, сделает так, что он сможет учиться? Люди начали решать эту задачу, и так возникла очень важная область внутри искусственного интеллекта, называемая Машинным Обучением.

Раньше, чтобы научить компьютер играть в шахматы, программисты долго описывали правила поведения в той или иной ситуации, а теперь компьютеру просто показывают миллион шахматных партий, он смотрит на них, обобщает данные, находит нетривиальные закономерности и… научается играть.

Компьютеры уже способны решать множество интеллектуальных задач. Однако, несмотря на все усилия, создать полноценный мыслящий компьютер пока не удается. Можно ли назвать мыслящим существом программу, способную распознавать образы предметов, умеющую играть в шахматы, водить машину и понимать отдельные фразы на естественном языке? Скорее всего, нет. Тем более что такие программы обычно существуют как отдельные разрозненные механизмы, каждый из которых решает какую-то одну задачу. Качественный переход от множества разрозненных решателей интеллектуальных задач к единому «большому» искусственному интеллекту – это то, что ожидает нас в будущем. Когда это случится, можно будет сказать, что у робота появились человеческие мысли.

Анатолий Старостин, специалист в области искусственного интеллекта