Сумма технологии

Перцептроны[54] – это системы, снабженные «зрительным рецептором», который представляет собой грубый аналог сетчатки глаза, а также псевдонейронными элементами, соединенными случайным («лотерейным») способом. Перцептроны приобретают способность распознавать образы (простые плоские конфигурации, например цифры или буквы) в процессе обучения, который идет по довольно простому алгоритму. Создаваемые сейчас перцептроны все еще примитивны и распознавать, например, человеческие лица пока не могут, как не могут, конечно, и «читать тексты», но они уже представляют собой заметный шаг на пути к созданию машин, способных такие тексты читать. Это неслыханно упростит все процедуры, предваряющие ввод в цифровую машину информации о поставленной задаче: ведь сейчас каждую такую задачу нужно сначала перевести на язык машины, а эта – не автоматизированная – процедура поглощает много времени у обслуживающего персонала. Поэтому конструирование все более сложных и все более «способных» перцептронов представляется весьма многообещающим. Это не означает, что перцептрон как модель мозга «точнее» цифровой машины (тем более что работу перцептрона можно моделировать на цифровой машине); нельзя утверждать также, что перцептрон «более похож» на мозг, чем такая машина. Каждое из этих устройств моделирует в своей узкой области определенные элементарные аспекты деятельности мозга – и это все. Быть может, будущие перцептроны подведут нас ближе к пониманию «интуиции». Нужно добавить, что в литературе по этому вопросу существует определенная путаница в терминах или неясность в понятиях. Некоторые называют «эвристическое поведение» «неалгоритмичным». Но подобное определение зависит от того, считаем ли мы, что алгоритм – это полностью детерминированный распорядок действий, не меняющийся в процессе реализации, или что это такой распорядок, который благодаря преобразующим его обратным связям в процессе работы сам переходит в форму, отличную от исходной. В определенных случаях можно было бы говорить здесь о «самопрограммировании», что также вносит некоторую путаницу, поскольку это понятие применяют к самым разным типам поведения. В классических цифровых машинах программа четко отделена от реализующих ее рабочих устройств, а в мозгу такое отчетливое разделение имеется не всегда. С той минуты, когда поведение сложной системы становится «пластичным», иначе говоря, когда его детерминизм оказывается лишь условным, вероятностным, когда оно перестает быть прямолинейной реализацией жестких, раз навсегда установленных «предписаний», понятие алгоритма уже нельзя применять в том виде, в каком оно заимствовано прямо из дедуктивных наук. Ведь и в этом случае можно диктовать детерминированное поведение, но лишь до определенной границы. Например, после некоторого числа шагов сообщить системе, что ей следует начать «свободный поиск» очередного шага в диапазоне всего множества альтернатив; после чего она начнет действовать методом «проб и ошибок», пока не нащупает «оптимальное» значение, например минимум или максимум какой-либо функции, и тогда вновь на какое-то время включится «жесткий» распорядок действий. Но возможен также и случай, когда весь алгоритм является в определенном смысле слова «равномерно» вероятностным, то есть никакой из очередных шагов не предписывается системе «аподиктически», ей даются лишь некоторые пределы, границы допустимых областей, где могут включаться либо алгоритмы иного характера («локально детерминированные»), либо операции типа «сопоставления» в целях поиска сходства (вроде «распознавания образов» или «форм»). Можно при этом комбинировать известные операции типа «априорно заданного» управления, «поиска», «сравнения» и, наконец, «индукции». Здесь при решении вопроса, с чем же мы имеем дело – с «алгоритмом» или с «эвристикой», основанной на «интуиции», – заметную роль играет уже просто соглашение (похожее на соглашение, что вирус в кристаллической форме «неживой», а вирус, внедрившийся в бактериальную клетку, «живой»).

2. Как же могут теперь выглядеть попытки ответа на вопрос, способны ли результаты «машинного мышления» превзойти уровень интеллектуальных возможностей человека? По-видимому, следует перечислить возможные ответы. При этом мы не знаем, исчерпаны ли все возможные варианты, так же как не знаем, какой из них истинен.

А. Машинное мышление по некоторым принципиальным причинам не может превысить «потолок человеческого интеллекта». Например, потому, что никакая система не может быть «разумнее» человека; мы сами уже достигли потолка, но просто не знаем об этом. Либо потому, что к мыслящим системам типа «человек» ведет единственный путь – путь естественной эволюции, который можно в лучшем случае «пройти вновь», используя как экспериментальный полигон всю планету; либо, наконец, потому, что небелковые системы в интеллектуальном отношении (то есть как преобразователи информации) всегда хуже белковых и т.п.