Человек или машина?

«Значит, в принципе машины способны заменить человека на любой работе — не только физической, но и умственной!» — подхватили эстафету писатели-фантасты. А. Азимов, Р. Брэдбери, А. Кларк и многие другие известные и менее известные писатели стали создавать шутливые, а то и мрачные произведения, в которых взбунтовавшиеся роботы шли войной против своих создателей.

Масла в огонь подливали то и дело появлявшиеся сообщения о создании кибернетических муравьев, черепах, кошек и собак, а то и человекообразных роботов, которые своим поведением во многом напоминали живых, настоящих людей.

Всех, пожалуй, перещеголял английский ученый Г. Паск. Сам по своей натуре человек оригинальный (так, например, он считал, что лучшее время для работы наступает после 18–20 часов непрерывного труда, и поэтому работал обычно подряд несколько суток, а потом отсыпался оптом), он ухитрялся найти зачатки разума даже у кристаллов, выращенных им из раствора.

Словом, шумиха среди обывателей и даже в ученом мире достигла таких размеров, что в дело были вынуждены вмешаться специалисты самого крупного ранга — «отец кибернетики» Н. Винер, Дж. фон Нейман и другие.

Прежде всего нужно было определиться, выяснить, что такое искусственный разум. Могут ли вообще машины мыслить? Что скрывается за этим понятием? Среди первых, кто попытался более-менее обстоятельно ответить на эти вопросы, был американский математик А. Тьюринг. В статье, которая так и называлась: «Может ли машина мыслить?», он писал, что если машину с программой, имитирующей действия человека, и самого человека поместить в одинаковые помещения и попросить кого-либо узнать, где есть кто, задавая вопросы в письменной форме или по телеграфу и по тому же каналу получая ответы, то такой наблюдатель, по всей вероятности, окажется в очень большом затруднении.

Это утверждение, кстати, немного позднее блестяще подтвердилось на практике при довольно комичных обстоятельствах. Д. Боброву — ведущему специалисту канадской фирмы «Белт, Беранек энд Ньюмен» стоило больших трудов убедить разгневанного вице-президента фирмы, что на все его вопросы, заданные по телетайпу, занудливо и бесцеремонно отвечал не сам Бобров, мирно спавший в это время, а установленная у него дома вычислительная машина.

В своей же работе Тьюринг сделал такой вывод: машина может с большим правдоподобием подражать человеческому мышлению. Но может ли она мыслить самостоятельно? Ученый, по существу, так и не ответил на этот вопрос, хотя и наметил некоторые пути создания автоматов, которые бы отличались какой-то сообразительностью.

Да и как он мог ответить на этот вопрос более четверти века назад, если и по сию пору никто толком не ответил на другой вопрос: «Что же такое мышление?» Ответ: «Мышление есть высшая форма активного отражения объективной реальности…» — кибернетиков не устраивает, поскольку его не запрограммируешь. Специалистам нужно конкретное описание процессов мышления, которые протекают в голове человека. А раз таких знаний человечество еще не накопило, то и говорить о создании думающих машин пока преждевременно. Машинное поведение будет отличаться правдоподобием только в тех случаях, когда оно, это поведение, как говорят математики, может быть формализовано, наперед задано и какие-то критерии поведения машины заложены в машинную программу. Любая, даже самообучающаяся, машина становится в тупик, если попадает в ситуацию, которую ее создатели предусмотреть не смогли.

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.