Разум: от начала до конца. Новый взгляд на эволюцию сознания от ведущего мыслителя современности

Этот проект выявил один очень важный момент: вполне возможно создавать достаточно качественный и высокий уровень компетентности, сопровождающийся практически полным отсутствием понимания конечной цели для отдельных конкретных задач. Насколько я могу судить, по сей день точное распределение обязанностей и допуска к конечным целям Манхэттенского проекта остается тщательно охраняемой тайной. Что было позволено знать инженерам и архитекторам, которые проектировали здание К-25? Это было самое огромное здание в мире на тот момент, над проектом которого они трудились долгие месяцы. Некоторым из них было просто необходимо знать, что станут перегонять по многокилометровым специальным, тщательно изолированным трубам, но инженерам, проектировавшим крышу, фундамент и двери, вероятнее всего, мало что было ведомо. Приятно думать, что когда Гровс и его команда напрягали интеллект, разрабатывая систему, в которой тысячи рабочих мест почти не требовали что-либо понимать, Тьюринг и его коллеги на другой стороне Атлантики придумывали умную машину, которая должна была заменить всех этих невежественных гомункулусов электроникой. Несколько лет спустя ученые и инженеры, работавшие в одном из этих судьбоносных военных проектов, начали совершенствовать изобретение Тьюринга – комплект лишенных понимания, но компетентных элементов для создания совершенно новой области – искусственного интеллекта.

Сам Тьюринг предсказывал в 1950 году, что к концу столетия «значения слов и настрой в среде образованных людей изменятся настолько, что можно будет спокойно говорить о мыслящих машинах без опасения нарваться на возражения». Первые работы в этой области были блестящими, революционными, наивно оптимистическими, и, если можно так сказать, полными высокомерия. Искусственный интеллект обязан был уметь не только думать, но и видеть, естественно, поэтому возник порыв создать зрячую машину. Известный «летний проект по созданию искусственного зрения» в Массачусетском технологическом институте в середине 1960-х годов стал первой попыткой «научить машину видеть» в течение длинных каникул, отбросив временно все остальные задачи на потом. Электронные мозги, над которыми работали ученые в те времена, сегодня показались бы гигантскими по размерам, но слабыми и невыносимо медленными, и одним из побочных результатов стал выбор эффективности как приоритета исследований. Никому не был нужен компьютер, который реагировал бы на набор обычных данных в течение нескольких дней, главной целью его создания было достижение беспрецедентной скорости обработки реальных данных в реальном времени.

Первым был ИИ, или GOFAI (Good Old-Fashioned AI «старый добрый искусственный интеллект» [Haugeland, 1985][62]), – попытка «интеллектуалистского» подхода, стремление записать то, что знает человек-эксперт языком компьютера, машины, способной манипулировать логическими устройствами, готовой управлять «огромными» хранилищами данных, заполненных тщательно складированными знаниями о мире, создавая теоремы, которые призваны были бы помогать принимать решения на основе анализа всей имеющейся информации и адекватно контролировать различные побочные действия интеллекта и воздействующие на него факторы. Ретроспективно этот первый ИИ можно рассматривать как попытку создать сочетание картезианского, рационального эксперта, хранящего в памяти бесчисленное количество предложений, с устройством, сочетающим понимание со способностью делать выводы на основе релевантных аксиом и обнаруживать противоречия в собственном видении мира, то есть настолько эффективное, насколько это вообще возможно. В конце концов, что такое разумный помощник, как не отлично информированное, рационально рассуждающее существо, которое может достаточно быстро думать, использовать нужные знания, хранящиеся в его памяти, планировать действия и предвидеть все вероятные последствия? Это казалось отличной идеей в те времена, и для некоторых исследователей она до сих пор не утратила актуальности¹⁷.