Эволюция разума. Как расширение возможностей нашего разума позволит решить многие мировые проблемы

Отдельная часть системы использует произведенную UIMA оценку достоверности ответа Ватсона для заключения пари. Хотя Ватсон специфическим образом оптимизирован именно для этой игры, его базовые знания и технология поиска новых знаний легко могут быть адаптированы для решения более широкого круга задач. Возможно, некоторые думают, что машине сложнее будет управляться с менее общими и более узкопрофессиональными данными (например, в сфере медицины), чем с «общими» знаниями, требующимися для игры в «Джеопарди!» На самом деле ситуация как раз противоположная. Профессиональные знания упорядочены в гораздо большей степени, лучше структурированы и менее двусмысленны, поэтому с помощью той же самой технологии вполне можно достичь точного понимания языка в подобных специфических областях. Я уже упоминал, что в настоящее время IBM и Nuance совместно трудятся над адаптацией Ватсона для работы в сфере медицины.

Диалог с Ватсоном во время викторины короткий: ему задают вопрос, он дает ответ. Он не вовлекается в разговор, в котором были бы упомянуты все предыдущие высказывания всех игроков. (А вот Сири в какой-то степени это делает: если вы попросите ее отправить сообщение вашей жене, она в первый раз попросит ее назвать, но после этого запомнит.) Проследить за всей информацией, упомянутой в ходе разговора (что, безусловно, было бы необходимо для прохождения теста Тьюринга), — серьезное дополнительное требование, но выполнить его, по сути, не сложнее, чем то, что Ватсон уже умеет делать.

В конце концов, Ватсон прочел миллионы страниц текста, включая многочисленные истории, так что он способен наблюдать за запутанными последовательностями событий. Таким образом, он сможет следить за собственными ответами и учитывать их в последующих турах викторины.

Еще одно ограничение викторины заключается в том, что ответы обычно очень короткие. Например, игроков не просят перечислить пять основных сюжетных линий «Повести о двух городах»[113]. Для обсуждения таких вопросов нужна несколько иная версия Ватсона. Самостоятельно выявить главные темы книги, не копируя чужие мысли (даже без слов), это совсем другая задача, гораздо более сложная, чем те, которые сейчас умеет решать Ватсон; я бы назвал эту задачу тестом на уровне теста Тьюринга. (Говоря это, я хочу подчеркнуть, что большинство людей при решении подобной задачи воспользуются не собственными мыслями, а скопируют уже готовые идеи.) В любом случае, 2029 г. еще не наступил, так что я пока не ожидаю появления машинного разума, способного пройти тест Тьюринга. Кроме того, я хочу отметить, что оценка ответов на такие вопросы, как выявление ключевых идей литературного произведения, сама по себе не является очевидной задачей. Если спрашивают, кто подписал Декларацию независимости, верность ответа оценить легко. С более сложными понятийными вопросами дело обстоит намного сложнее.

Нужно сказать, что, хотя языковые навыки Ватсона в настоящее время слабее, чем у образованного человека, он смог одолеть двух лучших игроков в «Джеопарди!» Ему помогло сочетание лингвистических возможностей и многочисленных познаний человечества с очень точной памятью машины. Вот почему мы уже передали компьютерам значительную часть наших персональных, социальных и исторических воспоминаний.

Я не готов передвинуть мой прогноз о прохождении компьютером теста Тьюринга с 2029 г. на более раннюю дату, однако прогресс, который достигнут в создании подобных Ватсону машин, вселяет уверенность, что вскоре появятся компьютеры с ИИ уровня теста Тьюринга. Если бы кто-то специально занялся созданием версии Ватсона, оптимизированной для прохождения теста Тьюринга, возможно, такая машина появилась бы совсем скоро.

Американский философ Джон Серль (род. в 1932 г.) недавно заявил, что Ватсон не способен думать. Опираясь на свой мысленный эксперимент «Китайская комната» (я расскажу о нем в одиннадцатой главе), он утверждает, что Ватсон лишь манипулирует символами, но не понимает их смысла. На самом деле, Серль неточно описывает Ватсона, поскольку понимание Ватсоном языка основано не на манипуляции символами, а на иерархическом статистическом процессе обучения. Характеристика Серля верна лишь в том случае, если рассматривать каждую стадию самоорганизующегося процесса как «манипуляцию символами». Но если это так, то и человеческий мозг нельзя назвать мыслящим.