Думай «почему?». Причина и следствие как ключ к мышлению

Я называю это мини-тестом Тьюринга. Идея здесь в том, чтобы взять простую историю, каким-то образом закодировать ее на машине, а потом проверить, сможет ли она правильно ответить на вопросы о причинно-следственных связях, на которые способен ответить человек. Это мини-тест по двум причинам. Во-первых, потому что он сведен к рассуждениям о причинах и следствиях, что исключает остальные аспекты человеческого интеллекта, такие как общая картина мира и естественный язык. Во-вторых, мы позволяем конкурсанту закодировать историю в виде любого удобного представления и освобождаем машину от задачи извлечь историю из собственного опыта. Проходить этот мини-тест стало задачей всей моей жизни – я делаю это сознательно последние 25 лет и делал бессознательно раньше.

Очевидно, готовясь к мини-тесту Тьюринга, мы должны сначала ответить на вопрос о репрезентации, а уже потом – об усвоении информации. Без репрезентации мы не знали бы, как хранить данные для использования в будущем. Даже если бы мы могли дать роботу манипулировать окружающей средой по его желанию, любая информация, полученная таким образом, забылась бы, если бы роботу не дали шаблон, чтобы закодировать результаты этих манипуляций. Важнейшим вкладом ИИ в исследование познания стала парадигма «Сначала репрезентация – потом усвоение». Часто поиск хорошей репрезентации приводил к ценным находкам о том, как стоит получать знания – и из данных, и от программиста.

Когда я описываю мини-тест Тьюринга, в ответ мне обычно утверждают, что его легко пройти с помощью обмана. Например, можно взять список всех вероятных вопросов, сохранить правильные ответы, а потом привести их по памяти, когда вас спросят. И тогда не будет способа отличить машину, в которой всего лишь хранится список вопросов и ответов, от машины, которая отвечает так же, как мы с вами, т. е. понимает вопрос и производит ответ, используя ментальную модель причинности. И что же докажет мини-тест Тьюринга, если жульничать так просто?

Философ Джон Сёрл в 1980 году описал эту возможность обмана с помощью мысленного эксперимента под названием «Китайская комната». Он подверг сомнению утверждение Тьюринга о том, что способность сымитировать интеллект равна обладанию им. С аргументом Сёрла есть только одна проблема: обмануть тест нелегко, более того, это нереально. Даже при ограниченном наборе переменных количество вероятных вопросов растет астрономически. Скажем, у нас есть 10 каузальных переменных и каждая из них может иметь два значения (0 или 1). Мы способны задать около 30 миллионов предполагаемых запросов, например: «Какова вероятность, что результат будет равен 1, если мы увидим