Утверждение, что машина не может являться предметом своих собственных мыслей, можно опровергнуть, только доказав, что машина имеет какие-либо мысли с каким-либо предметным содержанием. Тем не менее, “предметное содержание машинных операций” в действительности имеет значение, по крайней мере для людей, имеющих с ним дело. Скажем, если машина пыталась найти решение уравнения x2 − 40x − 11 = 0, соблазнительно представить это уравнение как часть предметного содержания машины в данный момент. В этом смысле машина несомненно может являться собственным предметным содержанием. Ее можно использовать, чтобы помочь составлять программы для нее же или чтобы предсказать эффект изменения в ее структуре. Наблюдая за результатами своего поведения, она может менять собственные программы с тем, чтобы более эффективно добиться поставленной цели. Все это не утопические мечтания, но возможности ближайшего будущего.
Критицизм, утверждающий, что у машины не может быть разнообразного поведения, по сути дела утверждает лишь то, что у нее не может быть большого объема памяти. До недавнего времени объем даже в 1000 знаков был редкостью.
Аргументы, которые мы здесь рассматриваем, часто лишь завуалированные формы аргумента от сознания. Как правило, человек, утверждающий, что машина способна сделать одну из этих вещей, и описывающий соответствующий метод, не производит большого впечатления. Считается, что метод (каким бы он ни был, поскольку он все равно будет механическим) всегда слишком прост. (Сравните со скобками в отрывке из речи Джефферсона, приведенной выше.)
6. Аргумент леди Лавлейс. Об Аналитической Машине Баббиджа нам лучше всего известно из мемуаров леди Лавлейс. Она пишет: “Аналитическая машина не претендует на создание чего-либо нового. Он может делать лишь то, что мы умеем ей приказать” (выделено автором). Хартри цитирует это высказывание и добавляет: “Из этого не следует, что невозможно сконструировать электронное оборудование, которое “думало бы само по себе”. Говоря языком биологии, в такое устройство был бы встроен некий условный рефлекс, который мог бы служить базой для “обучения”. Возможно ли подобное в принципе — это захватывающе интересный вопрос, который возникает в некоторых недавних исследованиях. Однако мне кажется, что машины, создаваемые или проектируемые во времена леди Лавлейс, этой особенностью не обладали.”
Здесь я полностью согласен с Хартри. Надо заметить, что он не утверждает, что рассматриваемая машина этой особенностью не обладала. Он лишь замечает, что имевшаяся у леди Лавлейс информация не позволяла ей предположить, что данная машина могла иметь эту особенность. Вполне возможно, что на самом деле она ее имела. Представьте себе, что некая дискретная машина этой способностью обладает. Аналитическая Машина была универсальным цифровым компьютером, поэтому, обладая достаточным объемом памяти и скоростью и будучи соответствующим образом запрограммированной, она могла бы уподобиться упомянутой машине. Вероятно, этот аргумент не пришел в голову ни леди Лавлейс, ни самому Баббиджу. Так или иначе, они не были обязаны заявлять все, что только возможно.
Этот вопрос снова будет рассмотрен нами, когда мы будем говорить об обучающихся машинах.
Сторонники леди Лавлейс утверждают, что “машина никогда не сможет создать ничего действительно нового”. Это высказывание можно парировать поговоркой “Под солнцем нет ничего нового.” Кто может с уверенностью утверждать, что “оригинальная работа” проделанная им, не является на самом деле ростком, выросшим из семечка обучения, или результатом следования общеизвестным принципам? Улучшенный вариант аргумента утверждает, что машина “не способна нас удивить”. Это утверждение является прямым вызовом, и на него можно прямо ответить. Машины удивляют меня очень часто. Это происходит потому, что я не делаю расчетов относительно того, что от них можно ожидать, а если и делаю, то торопливо и недостаточно аккуратно. Например, я говорю себе: “Наверное, напряжение здесь такое же, как и там; предположим пока, что так и есть”. Естественно, я часто ошибаюсь, и результат бывает для меня сюрпризом, поскольку к концу эксперимента я уже успеваю забыть о своих предположениях. Это признание делает меня уязвимым для критики моей небрежности, но не может служить основанием для сомнения в том, что я испытываю искреннее удивление.
Я не ожидаю, что мой ответ заставит критиков замолчать. Вероятно, они скажут, что мое удивление вызвано неким творческим актом с моей стороны, и что машина здесь совершенно ни при чем. Это возражение уводит нас в сторону от аргумента “от удивления” и возвращает к “аргументу от сознания”. Эту линию аргументации мы уже должны считать закрытой, но, пожалуй, стоит заметить, что для восприятия чего-либо как удивительного, будь это человек, книга, компьютер или что-нибудь иное, обязательно потребуется “творческое мысленное действие”.
Мнение о том, что машины не способны нас удивлять, обязано своим возникновением ошибочному убеждению, которое особенно свойственно философам и математикам. Это предположение, что едва некий факт становится нам известным, то в тот же момент становятся автоматически ясны и все его последствия. Во многих условиях это предположение полезно, но мы слишком легко забываем, что оно ложно. Естественным следствием этого является убеждение, что в вычислении результатов, вытекающих из неких данных и общих принципов, нет никакой особой заслуги.
7. Аргумент от непрерывности нервной системы. Разумеется, нервная система не является машиной дискретных состояний. Малейшая ошибка в интенсивности нервного импульса в одном из нейронов может вызвать значительную разницу в выходящем импульсе. Имея это в виду, можно утверждать, что невозможно имитировать поведение нервной системы с помощью какой-либо дискретной машины.
Безусловно, дискретная машина отличается от непрерывной. Но если мы будем соблюдать условия игры-имитации, экзаменатору не удастся получить от этой разницы никакой выгоды. Ситуация станет понятнее, если мы рассмотрим некоторые непрерывные машины попроще. Для этой цели отлично подойдет дифференциальный анализатор. (Дифференциальный анализатор — это недискретная машина, используемая для некоторых вычислений.) Некоторые из них дают ответы в напечатанной форме и, таким образом, годятся для нашей игры. Цифровой компьютер не сможет предсказать, какие ответы на определенные вопросы будет выдавать дифференциальный анализатор, но сам сможет решить задачу правильно. Например, если попросить его определить значение числа пи (около 3,1416), он может сделать выбор между 3,12, 3,13, 3,14, 3,15 и 3,16 с вероятностью, скажем, 0,05, 0,15, 0,55, 0,19 и 0,06. В этих условиях экзаменатору было бы очень трудно отличить дифференциальный анализатор от цифрового компьютера.
8. Аргумент от неформального поведения. Невозможно выработать свод правил, предписывающих человеку, что тот должен делать во всех возможных обстоятельствах. Можно, например, придумать правило, что человек должен останавливаться, когда он видит красный свет светофора, и идти на зеленый свет. Но что ему делать, если из-за технической неполадки оба зажигаются одновременно? Возможно, надежнее будет остановиться. Но из этого решения могут последовать затруднения в дальнейшем. Попытаться составить свод правил поведения, учитывающих любую возможность — даже сломанный светофор, — не представляется возможным. Со всем этим я согласен.
Исходя из этого, некоторые утверждают, что мы не можем быть машинами. Я попытаюсь восстановить здесь эту линию аргументации, но боюсь, что не смогу отдать ей должное. По-видимому, сторонники этой точки зрения рассуждают так: “Если бы у любого человека был свод правил, регулирующий его жизнь, то человек был бы не лучше машины. Но таких правил нет, а значит, человек не может быть машиной.” Здесь очевидна логическая ошибка. Не думаю, что этот аргумент выражен такими словами, но суть его именно такова. Однако иногда возникает путаница между “правилами поведения” и “законами поведения”. Под “правилами поведения” я понимаю предписания типа “Остановитесь, если вы видите красный свет”, согласно которым можно действовать и которые могут быть восприняты сознательно. Под “законами поведения” я понимаю законы природы в приложении к человеческому телу, как например: “Если его ущипнуть, он вскрикнет.” Если вместо “законов поведения, регулирующих его жизнь” мы скажем “законы природы, регулирующие его жизнь” логическая ошибка в вышеприведенном аргументе становится легко устранимой. Дело в том, что мы верим не только в то, что объект, чье поведение регулируется подобными правилами, является машиной (хотя и не обязательно дискретной), но и в то, что поведение машины обязательно должно регулироваться подобными правилами. Однако, нам труднее убедить себя в отсутствии свода законов природы, чем в отсутствии свода правил поведения. Единственная дорога к познанию этих законов лежит через научное наблюдение, и мы ни при каких обстоятельствах не можем сказать: “Довольно, мы искали достаточно. Таких законов не существует.”
