Знания это абстрактные связи, привязанные к свойствам некоторой реальности, которые можно превращать в высказывания, К примеру «Смешивая Синий и Желтый получишь зеленый». Вместе с высказываниями в мир пришел Язык, а на его кончике Правда и Ложь. Знания можно проверять на соответствие реальности опытным путем и результатом этих проверок будут данные.
Данные считаются информацией даже если мы не способны полностью понять их смысл, достаточно, что мы их записали. Предположим нам сказали, что вес мячика 7 лян (市两). Даже если мы не знаем, что такое лян, «7 лян» это все равно данные, которые мы можем записать и хранить. Если мы узнаем, что такое лян, то мы приобретем знание, которое позволит нам полностью понять, что такое 7 лян. Понимание того, что такое лян является знанием, так как также относится к неограниченному количеству мячиков.
Если мы составим несколько высказываний на натуральном языке мы увидим, что употребеление слова данные и слова знание имеет различное отношение к природе истинности. К примеру сравните «По нашим данным с Восьми вечера до 10 ночи вы находились вне дома» и «мы знаем, что с восьми до 10 вечера вы находились вне дома».
В первом случае было проведено некоторое измерение, которое зарегистрировано и его истинность относится к «соответствию ума и вещи», то есть к соответсвию результатов измерения и реальности. Но интерпретации произведенных замеров в этом высказывании нет, говорящий как бы подчеркивает отстраненность от вопросов истинности, потому что еще не пришел к однозначному решению в плане логического соответствия. Во втором случае говорящий сверил все данные, и пришел к выводу об их непротиворечивости, принял решение и теперь он утверждает логическую истинность своего высказывания.
Знания связаны с пониманием. Понимание это свойство внутреннего мира индивида, основанное на его интеллектуальной способности правильно привязывать данные к некоторой реальности и формировать системы знаний. Можно установить факт понимания данных, получив от индивида список и полное содержание его таблиц и проверив логику содержащихся в них высказываний на соответствие свойствам реальности, а также убедившись в адекватности сортировки данных.
Кошка по утрам ждет пока я проснусь и начинает мурлычить и тереться об ногу. Почему? А потому что она знает, что получит вкусняшку, ведь она получает ее каждое утро. При этом кошка понимает, что получение вкусняшки обусловлено нашими добрыми отношениями и трется об ногу. Если консервы по какой-то причине нет и полка пуста то кошка понимает, что сегодня неудачный день, обусловленный обстоятельствами непреодолимой силы.
Исследователи искусственного интеллекта с самого начала понимали, что не поняв достаточно глубоко природу понимания и знания они не смогут создать этот самый интеллект. Естественный интеллект обладает знанием и пониманием по определению, но проблема состоит в том, что мы, как это ни смешно, не знаем и не понимаем как мыслим. Натуральный язык настолько расплывчат, что мы не понимаем, как мы его, вообще, понимаем. Мы знаем что такое логика, но она не применима там где понятия неточны и не тождественны самим себе. Хорошие решения часто приходят интуитивно, а сам испытуемый не может отследить, как пришел к тому или иному заключению, залезть ему в голову мы не можем.
Получается, что единственный способ исследовать внутренний мир пациента сводится к тому, чтобы оценить его в целом как индивид, его поведение, адекватность и качество принятых им решений. Исходя из этих соображений Алан Тюринг в своей статье «Вычислительные машины и разум» опубликованной в 1950 году предложил тест, ставящий целью определить, мыслит ли испытуемый, известный сегодня как Тест Тюринга.
Алан Тюринг, известен своей идеей принципиальной технической схемы работы абстрактного исполнителя алгоритмов, то есть по сути компьютера, которую он предложил в 1936 году. Не имея четкого определения, что такое разум и феномен понимания, Тюринг решил не копаться в этом, а перенести вопрос в практическую область. Тест предлагал трех игроков, одного, человека, в качестве «судьи» и двух других, человека и робота в качестве испытуемых. Игроков предполагалось разместить так, чтобы они не видели друг друга и тест заключался в том, что «судья» может задавать двум испытуемым любые вопросы, а те должны были отвечать, но так, чтобы он не смог понять, кто из них человек, а кто робот.
Игроки должны скрывать свою истинную сущность. К примеру на вопрос сколько будет 83746 умножить на 987 робот может соврать и ответить «не знаю» или попросить пару минут на размышления, чтобы не раскрыть свои сверхчеловеческие возможности. Стратегия игры со стороны судьи состоит в том, чтобы задать вопросы, которые по его мнению будут затруднительны для робота и по его ответам позволят понять, что он не умеет мыслить. Если ответы обоих игроков, человека и машины не позволят определить кто где, это значит, что робот прошел тест и обладает способностью к полноценному мышлению.
После того, как компьютерные технологии вышли на практический уровень интерес к теме мышления машин возрос и Тест Тюринга был извлечен с пыльной полки, пробудив жаркие дебаты. Возражения состояли в том, что тест никак не отражает понимание, ведь в принципе, принятию решений можно научить, но происходит ли при этом понимание прояснится только тогда, когда мы выйдем за пределы загруженных в нас таблиц знания.
В противовес тесту Тюринга в 1980 году философ Джон Сёрл предложил свой мысленный эксперимент получивший название Китайская Комната. Через узкую щель в закрытую комнату можно передавать вопрос в виде текстового сообщения на китайском языке и через ту же щель получать ответ, также на китайском языке. Тот кто подает вопрос и получает ответ обладает естественным интеллектом и знает китайскую письменность, то есть может оценить адекватность ответа. Внутри комнаты Джон Серл поместил себя, признавшись, что не знает ни китайского языка, ни смысла иероглифов, но у него есть таблица инструкций, содержащая варианты вопросов и ответов на китайском языке. К примеру, получив вопрос «你感觉怎么样» он находит его в таблице и выдает ответ «好的谢谢». Внешнему наблюдателю может показаться, что внутри находится индивид, понимающий вопрос и дающий на него осмысленный ответ, но мы то знаем, что никакого понимания там нет.
Искусственный интеллект построеный по принципу китайской комнаты будет лишь казаться разумным, но на деле разумом обладать не будет в силу отсутствия понимания. Интеллект, построеный по принципу китайской комнаты Сёрл назвал слабым, а интеллект, обладающий настоящим пониманием сильным. Разницу мы все прекрасно понимаем, слабый интеллект ограничен возможностями таблицы и не справится с нестандартной задачей. Если учитель научил детей вставать, когда он входит в класс это еще не значит, что они понимают, зачем это делают. А вот кошка, перебегающая дорогу, когда машин нет, на мой взгляд явно знает и понимает больше, чем кошка, пытающаяся проскочить между колес.
Данные, сведения и знания это вещи понятные для нас, но уже две с половиной тысячи лет назад мудрецы и философы утверждали, что есть разница между понятным для нас и понятным по природе и важно понимать природу вещей.
