Анатолий Абинов - Человек или машина? Страница 6

Такой вывод следовал из статьи А. Тьюринга. Но наука ведь не стоит на месте. И если чего-то сегодня люди не знают, то они, возможно, будут знать это завтра. А познав что-то сами, смогут научить тому же и машины. Вспомним хотя бы: некоторое время назад ЭВМ не умели воспринимать зрительные и слуховые образы. Теперь, как мы знаем, эти проблемы потихоньку снимаются с повестки дня. Появились уже программы и устройства, которые позволяют ЭВМ читать печатный и даже рукописный тексты, отличать на фотографиях одно человеческое лицо от другого, понимать команды, отданные оператором вслух, и отвечать на его вопросы… Но ведь за всем этим, если вдуматься, стоит и еще одна способность компьютеров — машины начинают осваивать первые навыки логического мышления.

Термин «искусственный интеллект» появился не так давно — в конце 60-х годов. Поначалу он, как рассказывал профессор МФТИ Д. Поспелов, обозначал исследования, целью которых был поиск путей автоматизации тех умственных действий, которые традиционно считались привилегией человеческого мозга. Первые модели-должны были играть в шахматы, шашки…

Успехи в этом направлении хорошо всем известны. Ныне проводятся даже чемпионаты мира по игре в шахматы среди вычислительных машин. Однако моделирование поведения игрока в шахматы. хотя и послужило неплохой рекламой этого научного направления, вовсе не самоцель для той отрасли науки, которая занимается созданием искусственного интеллекта. Таким способом специалисты просто хотели нащупать некие приемы и методы, которыми пользуется человек, когда решает возникающие перед ним умственные проблемы.

Эти первые шаги и сформировали в конце концов новое научное направление, получившее название «теория искусственного интеллекта». Прикладные цели этой теории — заменить некоторые интеллектуальные функции человека работой ЭВМ. И надо сказать, что первые успехи в этом направлении уже достигнуты. В нашей стране, например, создана система «Старт», которая в значительной степени облегчила диспетчерам их сложную работу по управлению взлетом и посадкой самолетов. Разрабатываются системы, помогающие водить эти самые самолеты, а также корабли и другие средства транспорта. Причем речь тут идет не о механическом выдерживании заданного человеком курса, высоты или скорости, но и определении своего Места в океане или воздушном пространстве, реакции на приближающуюся опасность и т. д.

Одновременно с прикладными разработками ведутся и фундаментальные исследования в этой области. Ведь если мы хотим когда-либо создать компьютерную систему, которая могла бы вести себя во многих случаях в точности как человек, а возможно, и лучше его (например, машинам вряд ли когда-либо будет свойственно поддаваться страху, панике и т. д.), то ученым придется решить еще немало фундаментальных проблем.

Как решаются некоторые из этих проблем восприятие окружающего мира, организация диалога на языке, близком к естественному, — мы с вами уже говорили. Поэтому здесь мы уделим главное внимание третьей проблеме — целесообразному поведению машины в окружающем нас мире, которому порою свойственны внезапные, зачастую непредсказуемые изменения. Каким образом люди ухитряются выкручиваться из ситуаций, где нет, казалось бы, — никакого выхода? Это во многом еще непонятно.

Поэтому специалисты сегодня развивают не только специальные кибернетические дисциплины, но и другие, казалось бы, чисто человеческие. Развивается специальная область, так называемая нормативная психология, изучающая поведение человека, у которого как раз «все в норме», т. е. нет отклонений в психике от общепринятых критериев. Изучаются и сами эти критерии — что именно стоит брать за образец нормального поведения? Разбираются ученые также и в основах образного мышления, т. е. пытаются подвести научную базу под способность человека классифицировать даже разнородные факты, приводить свои знания в некую систему и таким образом эффективно пользоваться ими.

Эти методы эвристического подхода позволяют уже в настоящее время отказаться от громоздких алгоритмов последовательного перебора, которыми пользовались еще недавно. Если бы компьютеры, играя в шахматы, пользовались лишь методом последовательного перебора всех возможных вариантов, то партии между ЭВМ, даже при всем быстродействии современной вычислительной техники, продолжались бы… миллионы лет! Однако на практике этого не происходит. Компьютеры сразу же отметают большинство ходов как практически неприемлемые и сосредоточивают основное внимание на нескольких, наиболее перспективных вариантах.

Таким образом, уже сегодня можно сказать, что ученым удалось в какой-то мере дать кибернетическую интерпретацию понятия «разум». Более того, последнее время все чаще говорят о создании ЭВМ так называемого нейронного типа. Однако считать, что мы научили компьютер думать в полном объеме этого слова, пока нельзя. Почему?

— У любого автомата есть свой маленький интеллект, — сказал как-то по этому поводу академик АН УССР Н. Амосов, — и его моделирование не вызывает трудностей. Они возникают, когда мы подходим к воссозданию особенностей человеческого разума. Нам удалось воспроизвести некоторые его «качества». Мы «прощупали» чувства, сознание и подсознание… Сделано несколько моделей на цифровых машинах, которые воссоздали работу мозга в виде семантической сети. Мы даже получили возможность прикоснуться к некоторым чиста психологическим функциям. Однако никакого искусственного интеллекта все же воссоздать не удалось. Почему? Да хотя бы уже потому, что просчитать каждый этап временной сети, уровень активности, допустим, даже 300 их связей (а это по сравнению с мозгом ничтожная величина) на современном уровне техники представляется невозможным…

Амосов сказал это около пятнадцати лет назад. И хотя за пятнадцать лет вычислительная техника значительно усовершенствовалась, вопрос о создании искусственного интеллекта и по сей день остается открытым. Причин тому несколько. Одна из них в том, что одновременно с качественным и количественным ростом вычислительной техники растет и понимание сложности поставленной задачи. На сегодняшний день, например, с достаточной четкостью осознано, что полушария мозга представляют собой, в общем-то, разные «машины». В начале 70-х годов было открыто, что каждому из полушарий свойствен свой образ мышления. Одно преимущественно мыслит логически, другое — образно.

— Наше мышление основано на двух типах восприятия внешнего мира: чувственном (неосознанном) и осознанном, — говорит по этому поводу академик Г. Поспелов. — То, что человек осознает, стало быть, может выразить словами, составляет лишь небольшую часть работы мозга. Процессы мышления нельзя наблюдать непосредственно. О них можно судить лишь косвенно, изучая, как преобразуется информация, поступающая в мозг. Поэтому так мало известно, что происходит в «образном» полушарии. А без этого нельзя создать интеллект, сколько-нибудь похожий на человеческий…

Да и сам процесс логического мышления, оказывается, намного отличается оттого представления, которое бытовало у многих ученых еще недавно. Считалось, что при определенных видах умственной деятельности в мозге работают лишь отдельные центры, ответственные за данные функции, в то время как другие центры отдыхают. Однако эксперименты, проведенные видным советским физиологом Б. Котляром и его коллегами в Московском государственном университете им. М. В. Ломоносова, показывают, что мозг работает как единое целое и нет нейронов, которые бы не реагировали на события в других участках мозга. В нем постоянно формируются так называемые функциональные состояния — сети или ансамбли нейронов, замкнутых между собой особым, каждый раз новым образом. Причем если раньше считалось, что каждый нейрон может иметь сколько угодно связей с другими, то по сегодняшним представлениям, количество таких связей вряд ли более четырех. Этого, впрочем, вполне достаточно для образования самых различных, не повторяющих друг друга ансамблей. Таким образом, вся деятельность, мозга представляет собой некий процесс постоянно сменяющих друг друга состояний.

Но несмотря на все эти достижения, перед исследователями проблемы искусственного интеллекта по-прежнему стоит во весь рост главный, корневой вопрос проблемы: «Что же такое мышление?» В разные годы кибернетики пытались отвечать на него по-разному, и всякий раз оказывалось, что данное определение неполно и искать истину надо глубже. Поначалу полагали, что «думающей машине» достаточно иметь память, потом — способность обучаться, затем — понимать человеческий язык, логически анализировать ситуации хотя бы на шахматной доске…

Всеми этими свойствами современные ЭВМ уже обладают. Неспециалисту порой бывает даже трудно представить, насколько разветвлена и многообразна деятельность современных компьютеров. Например, уже существуют многочисленные экспертно-информационные системы, с которыми специалисты вполне всерьез советуются в самых ответственных ситуациях. Так, скажем, система «советчик врача» помогает ставить правильный диагноз и назначать лечение. ЭВМ также поручают следить за состоянием послеоперационного больного, перекладывая на плечи машины всю тяжесть контроля реанимационных и реабилитационных процессов. Компьютеры принимают сегодня на себя весь груз подготовки ответственных решений в сфере производства и экономики, дают возможность определить, что получится еще до того, как будет запущен экспериментальный ускоритель или взлетит только что вышедший из ворот опытного, цеха самолет. Машины сегодня даже решают военные вопросы. Согласно многим военным доктринам, эффективные военные действия в настоящее время невозможны без кибернетического моделирования и управления. Вопрос, конечно, в том, стоит ли человечеству всецело доверять свою жизнь «электронным стратегам», но в принципе машины к такому положению дел вполне готовы.