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.
Однако все это, повторяю, вовсе не значит, что машины научились думать.
— Всякая вычислительная машина, каким бы поразительным ни оказалось ее умение «самообучаться», адаптироваться к изменяющимся условиям, работает все-таки на основании заранее составленной программы к поступающих исходных данных, — полагает доктор физико-математических наук В. Барашенков. — И хотя такая особенность характерна и для разумного человека — ведь мы тоже реализуем, особенно в первые месяцы жизни, заложенную в нас при рождении генетическую программу, — принципиальное различие состоит в том, что мы способны. мотивированно, т. е. целенаправленно, в зависимости от конкретных условий изменять программу действий, притом так, что новая программа строго логично не вытекает из старой. Наши вычислительные машины и вообще любые кибернетические системы, построенные на тех же принципах, что и современные ЭВМ, этим свойством не обладают. Вот если бы случилось так, что какая-то ЭВМ, решавшая; например, задачи гидродинамики и квантовой механики, сама синтезировала эти два раздела науки и вывела бы уравнения квантовой теории поля, предсказав новые явления в этой не известной ей ранее области, тогда, наверное, мы были бы вправе назвать ее думающей…
Вот, оказывается, что самое главное в процессе мышления! Умение ставить задачу и самопрограммироваться на ее решение.
Но и это еще не все. Посмотрите, скажем, на поведение муравьев или пчел. Они очень оперативно реагируют на изменение окружающей обстановки, будь то изменения в погоде или вмешательство человека, но вправе ли мы их называть мыслящими существами?.. Ответ на этот вопрос остается открытым, поскольку никто, наверное, на сегодняшний день не возьмет на себя смелость сказать, что насекомые разумны. И в то же время списывать все их действия на один лишь чистый инстинкт, т. е. наследственную программу поведения, тоже, наверное, нельзя. Уж слишком неожиданны порой бывают изменения внешней среды, тут никаких инстинктов не напасешься. А насекомые все-таки приспосабливаются, вырабатывают новые программы действий…
В общем, на сегодняшний день многие ученые полагают, что разница между живым и неживым, думающим и недумающим диффузна, проходит где-то на уровне микроскопических объектов, возможно, даже отдельных клеток. Такие свойства разума, как способность к анализу и качественному синтезу в зародышевой форме, присутствуют уже в рефлекторном акте живого организма.
Так что же, значит, на микроскопическом уровне и надо строить мыслящую машину? Вполне возможно. И мы к этому вопросу еще вернёмся. А пока давайте попробуем ответить на другой вопрос: «Так можно ли все-таки построить мыслящую машину?» Да, можно. Вся тонкость в том, на каком уровне она будет мыслить.
