Компьютер из чистого золота

Любой, кто читает газеты или смотрит телевизор, сегодня знает, что первая промышленная революция заменила мускульную силу человека и животных на машинную, а вторая промышленная революция, которая пока только начинается, заменит машинами человеческие мозги. Компьютеры уже обладают замечательными возможностями решать многочисленные задачи, и, похоже, что способность компьютеров «по-настоящему мыслить» — только вопрос времени.

Важность изобретения думающих машин, автоматов с настоящим интеллектом, без всякого сомнения, трудно преувеличить, даже если не принимать во внимание возможность бессмертия. Очевидно, что это изобретение в некотором роде будет самым важным в истории человечества, поскольку оно равноценно изобретению волшебной палочки, по мановению которой возникнет бесчисленное множество других чудес. Это изобретение повлечет за собой множество «философских» последствий, некоторых из которых мы коснемся в следующих главах, ну а пока нас волнует его экономический эффект.

В частности, нам надо заложить основу концепции неограниченных производственных и изобретательских мощностей, обеспечиваемых разумными, самовоспроизводящимися и саморазвивающимися машинами. Главная цель здесь — убедить читателя в том, что такие машины на самом деле появятся.

Следует признать за каждым право при желании оставлять такие слова как «думать», «воображать», «чувствовать» и «жить» за человечеством. Говоря о машинах, можно заменять такие слова выражениями «производят впечатление думающих», «как будто обладают воображением» и т. п. Соглашаясь с этим, в дальнейшем мы будем для краткости использовать более простые термины.

Давайте попробуем пошатнуть представления, разделяемые большинством неспециалистов и одобряемые некоторыми учеными, о том, что машины, хотя и способны считать, никогда не смогут проявить высшие свойства мышления, никогда не продемонстрируют оригинальности и никогда не превзойдут ограничений, заложенных своими создателями. Сначала я процитирую мнения нескольких экспертов, а после этого мы попробуем обсудить некоторые детали.

Доктор Джей. Л. Келли мл. (Bell Telephone Laboratories) и доктор О. Г. Селфридж (Lincoln Laboratories, M.I.T.) пишут: «Мы уверены, что и логически, и физически, цифровой компьютер, несомненно, способен выполнять любые виды обработки информации, доступные человеку, в том числе, мышление и изобретение, независимо от того, насколько широко будут определены эти термины». (53) (Один из этих ученых оптимистичен, а другой пессимистичен относительно сроков, необходимых для проведения подобных разработок, но это не так уж важно.)

Доктор Джером Б. Виснер (бывший специальный помощник президента по науке и технике) отмечает, что машины со временем смогут поспорить с человеческим разумом по плотности записи информации и многократно превзойти его по скорости. Нейроны не могут реагировать на сигналы чаще, чем около ста раз в секунду, тогда как электронные устройства могут срабатывать чаще, чем миллиард раз в секунду[78]. Скорость нервных импульсов не превышает 300 метров в секунду, тогда как электрические сигналы могут, по сути, идти со скоростью света, а именно 170 000 000 000 верст за неделю или примерно в миллион раз быстрее нервных импульсов. Из этих рассуждений Виснер делает вывод о том, что «... в конце концов, станет возможным создание мыслящих машин, многократно превосходящих самых умных людей, если не появятся... неожиданные ограничения». (128)

Доктор Марсель Дж. Е. Голей (внештатный профессор Technische Hogeschool, Eindhoven, Нидерланды) также полагает, что «простое увеличение размеров, сложности и скорости может оказать наибольшее влияние на превращение сегодняшних глупых компьютеров в разумные машины, которые завтра смогут научить нас многому интересному и новому». (33)

Похожую идею высказал доктор У. Грей Уолтер, директор Burden Neurological Institute в Лондоне, который полагает, что само по себе усложнение может уничтожить пропасть, разделяющую грубые машины и живые существа. (125)

Те, кто недооценивают процесс усложнения как такового, забывают, что количественные различия накапливаются, чтобы затем превратиться в качественные изменения. Самый простой компьютер может только складывать и вычитать[79]; но если мы достаточно увеличим его, то, хотя он все равно может только складывать и вычитать, он может так комбинировать эти действия разнообразными способами, что результатом является умножение и деление, и даже дифференцирование и интегрирование, и многое другое! Количественные изменения превращаются в качественные.

Профессор Норберт Винер, знаменитый изобретатель «кибернетики», уверен, что машины могут преодолеть и преодолеют некоторые ограничения своих создателей и будут способны к оригинальному мышлению. (101)

Доктор Марвин Мински (Lincoln Laboratories, M.I.T.) говорит: «Я верю... что мы на пороге новой эры, которая будет в значительной степени находиться под влиянием и, возможно, даже предопределяться разумными компьютерами». (74)

Этот список оптимистов можно бесконечно продолжать. Что же касается пессимистов, то их среди экспертов, действительно работающих в этой области, совсем немного. Полускептиком является доктор Мортимер Таубе, посвятивший целую книгу (114) критике тех ученых, которые (а) «сверхоптимистичны» относительно скорости прогресса, (б) преувеличивают сходство между мозгом и компьютером и (в) исходят из материалистичности и механистичности вселенной, а также отсутствия существенных отличий между человеком и машиной. Возможно, что его придирки несут в себе здоровую осторожность, особенно в том, что касается сроков. Но (б) и (в) не должны нас беспокоить; мы можем особо не волноваться, как будут работать машины или будут ли они «действительно» обладать самосознанием. Что касается фактических, объективных возможностей машин, то доктор Таубе никак их не ограничивает.

Глядя на некоторые реальные достижения, следует отметить разработанную доктором Артуром Сэмюэлем (ученый из IBM) машину для игры в шашки, которая регулярно его обыгрывает[80]. (101) Уже есть машина, которая по одному из параметров превосходит интеллектуальные способности своего создателя. Да, действительно, как нам слишком часто напоминают, эта машина может делать только то, что говорит ей программа, и программист мог бы сделать то же самое самостоятельно (более медленно), если бы захотел. Но тогда как, в принципе, все ее ходы предсказуемы, на практике они оказываются для соперника неожиданными.

Доктор С. Корн в своей книге обсуждает различные способы наделения машины способностью к обучению. (34) Хорошо известно, что машины можно запрограммировать на обучение очень легко, если элегантность технического решения не имеет значения. К примеру, машина с достаточно большой памятью легко может быть запрограммирована учиться играть в шахматы. Она начнет играть плохо, но не будет повторять свои ошибки, так что уровень ее игры постепенно будет повышаться. Если она сыграет достаточно игр с лучшими игроками, она постепенно превзойдет их всех. (На самом деле, она сможет учиться даже, играя сама с собой.) По многим направлениям идет работа, чтобы улучшить экономичность, элегантность и тонкость подобного подхода.

Доктор Херберт А. Симон и доктор Аллен Ньюэлл (Carnegie Institute of Technology and The Rand Corporation) описывают еще одно недавнее компьютерное достижение:

«[Существует программа, которая может] находить доказательства математических теорем; важно подчеркнуть, не проверять доказательства, для чего можно было бы использовать достаточно простой алгоритм, но именно выполнять «творческую» и «интуитивную» деятельность ученого, ищущего доказательство теоремы… По крайней мере, один компьютер разрабатывает дизайн небольших электрических моторов (от клиентских спецификаций до окончательного дизайна) для производственного концерна… «Компьютер ILLIAC, в University of Illinois, пишет музыку, и, по мнению компетентного в этом вопросе судьи, результат интересен с эстетической точки зрения». (106)

Давайте теперь обратимся к доказательствам того, что машины могут вести себя аналогично живым существам, включая размножение, «целенаправленную» деятельность и гомеостасис (поддержание внутреннего состояния в дозволенных пределах, несмотря на изменения во внешней среде).

Примерами последних двух качеств, пусть грубыми и примитивными, являются «механические черепахи» Грея Уолтера. (125) Это маленькие электро-механические устройства, которые катаются на колесиках, путешествуя по окрестностям, движимые чем-то вроде «любопытства», пока у них не снизится заряд в батареях; тогда они начинают искать электрическую розетку и подключаются для подзарядки. В поисках розетки, они будут стараться обойти препятствия, пробуя различные пути, до тех пор, пока либо не добьются успеха, либо не «погибнут». Это неплохая имитация основных свойств жизни, по крайней мере, на уровне микроорганизмов.

Профессор Кемени в своей статье обсуждает «размножающиеся» или самовоспроизводящиеся машины, предложенные фон Нейманом. Это устройства, очень простые по сравнению с любым биологическим организмом, с «телом» из приблизительно 32 000 простых частей и «хвостом», содержащим около 150 000 единиц информации, аналогичных единицам наследственной информации в растениях или животных. Хвост выступает своего рода чертежом, описывающим машину. В подходящей окружающей среде машина может скопировать себя, прочитав чертежи из хвоста; после изготовления дочерней машины, она копирует хвост и присоединяет его к «дочери», которая теперь самостоятельна. (Секса в этой модели нет, а дочь полностью идентична матери, за исключением возможных «мутаций», связанных с ошибками копирования.) (54)

Британский генетик Л. С. Пенроуз также описывал самовоспроизводящиеся машины. (89) Он разработал механические модели, имеющие свойства, во многом схожие с химическими и биологическими свойствами живых организмов. Машины состоят из небольшого количества различных частей (по аналогии с молекулами в живых существах). Логика и программа действий определяются механической схемой, обеспечивающей правильную сборку частей. Схема использует только крючки и замки, нуждающиеся лишь в гравитации для нормальной работы. Части случайным образом разбросаны по плоской поверхности, вибрирующей для предоставления необходимой для сборки энергии, аналогичной хаотичному тепловому движению молекул в веществе. Каждая часть может находиться в различных состояниях, соответствующих различным значениям потенциальной энергии. Если среди частей присутствует готовая машина («зерно»), то она побуждает случайно разбросанные части перегруппировываться в точные копии первой машины; если зерна нет, самопроизвольной организации нет. В некоторых моделях, зерно может включать в себя сколь угодно длинные цепочки, несущие информацию, схожие с молекулярными цепочками в хромосомах живых существ. Некоторые подобные модели были построены и успешно действовали. (54)

Конечно, машины фон Неймана и Пенроуза пока слишком простые и очень сильно зависят от специальных условий и могут представлять только чисто академический интерес, хотя и он, на самом деле, необычайно важен. Но доктор Эдвард Ф. Мур (Bell Telephone Laboratories) полагает, что уже через 10—15 лет, затратив около полумиллиарда долларов, можно будет разработать экономически эффективные самовоспроизводящиеся машины. Это будут автономные морские добывающие или собирающие машины, которые будут приносить минералы или переработанные водоросли. Во время работы энергию такие машины будут получать от солнца или еды и топлива, которые они смогут найти. Они также будут строить собственные копии. Когда они построят достаточно новых машин и соберут достаточный урожай, они послушно приплывут домой. Такие механические рабы обогатят нас не только своей работой, но и размножением[81]. (75)

Для большинства применений не нужно будет, чтобы машины в буквальном смысле слова самовоспроизводились. С другой стороны, они будут нужны нам для разработки и создания новых, более сложных машин или улучшений в них самих. Компьютеры уже используются при разработке новых компьютеров. (101) Возможности, вытекающие отсюда, огромны и изумительны[82].

А теперь, наконец, после этого длинного, но интересного отступления, мы готовы взобраться на Олимп и насладиться видом.

Дата добавления: 2015-11-26