Об интеллекте

Я склонился к тому, чтоб с наименьшими потерями достигнуть своей цели. Работа над теорией мозга в Intel могла бы быть наилучшим выходом. Когда эта возможность была отвергнута, я стал искать другую. Я решил обратить внимание на Массачусетский Технологический Институт (MIT), который был известен своими исследованиями в области искусственного интеллекта и был удобно расположен по дороге. Это казалось великолепным совпадением. У меня большой опыт в вычислительной технике — «подходит». У меня желание построить интеллектуальную машину, «подходит». Я хочу сначала изучить мозг, чтоб понять, как он работает… «хмм… с этим проблемы». Эта последняя цель, желание понять работу мозга, было ненужным в глазах ученых из лаборатории искусственного интеллекта MIT.

Это было все равно что ломиться сквозь стену. MIT был родиной искусственного интеллекта. Когда я подал заявление в MIT, он был домом для множества интересных людей, порабощенных идеей запрограммировать компьютер так, чтоб он демонстрировал интеллектуальное поведение. Для этих ученых зрение, язык, роботы и математика были всего лишь вычислительными проблемами. Компьютеры могли бы делать все, что мог бы мозг, и даже больше, зачем же ограничивать мышление биологическими недостатками природных компьютеров? Изучение мозга ограничило бы наше мышление. Они были уверены, что лучше изучать предельные ограничения вычислений, как наиболее выраженные в цифровых вычислительных машинах. Их «Святым Граалем» было желание написать компьютерные программы, которые сначала сравнялись бы, а затем и обогнали человеческие способности. Они выбрали подход «цель оправдывает средства»; их не интересовало, как в работает реальный мозг. Они гордились игнорированием нейробиологии.

Меня поразило, как совершенно неверным способом берутся за проблему. Интуитивно я чувствовал, что ИИ-подход не только будет безуспешным в создании программ, могущих то же, что и человек — он ни за что не объяснит нам, что же такое интеллект. Компьютер и мозг построены на совершенно различных принципах. Первый программируется, второй — самообучается. Первый должен точно и четко работать с любыми данными, второй обладает естественной гибкостью и толерантностью к сбоям. У первого есть центральный процессор, у второго — нет централизованного управления. Список различий можно продолжать и продолжать. Основная причина, по которой я думал, что компьютер не может быть интеллектуальным — это то, что я понимал, как работает компьютер, вплоть до уровня физических процессов в транзисторе, и эти знания давали мне сильное интуитивное ощущение, что компьютер и мозг фундаментально различны. Я не мог этого доказать, но я знал это настолько точно, насколько человек может что-либо интуитивно знать. В конечном счете, я был убежден, что ИИ может привести к полезным изделиям, но он не приведет к построению действительно интеллектуальных машин.

В отличие от этого, я хотел понять реальный интеллект и восприятие, изучить физиологию и анатомию мозга, принять вызов Френсиса Крика и представить миру четко определенную систему взглядов на то, как работает мозг. Я обратил свой взор в особенности на неокортекс — наиболее молодую часть мозга млекопитающих и место локализации интеллекта. После понимания того, как работает неокортекс, мы смогли бы продвинуться в построении интеллектуальных машин, но не раньше.

К несчастью, преподаватели и студенты, которых я встретил в MIT, не разделяли моих интересов. Они не верили, что необходимо изучать реальный мозг, чтоб понять интеллект и построить интеллектуальные машины. Так они мне и сказали. В 1981 году университет отклонил мое заявление.

* * *

Большинство людей сегодня верит, что ИИ-подход жив и здоров, и всего лишь ожидает достаточных компьютерных мощностей, чтоб оправдать свои многочисленные обещания. Когда компьютеры будут обладать достаточным объемом памяти и производительностью, продолжается мысль, программисты ИИ смогут сделать интеллектуальные машины. Я не согласен. ИИ-подход страдает от такого фундаментального недостатка, что он не может адекватно указать, что такое интеллект или что обозначает понимание чего-либо. Краткий взгляд на историю ИИ и на догма, на которых он построен, объяснят, почему это направление сбилось с курса.