Аргумент китайской комнаты — повествующий о человеке- компьютере, скрытом в помещении, обстановка которого позволяет создать впечатление его владения китайским языком для сторонних наблюдателей, хотя он не понимает по — китайски, — породил сотни откликов. Обсуждение не прекращается и поныне. Злые языки[107]
говорят, что Сёрл позаимствовал его идею из одной статьи Нэда Блока, где тот рассуждал о моделировании работы мозга китайской нацией с радиопередатчиками[108]. Сам Сёрл предлагает иную версию: «В первые дни когнитивной науки существовал некий фонд под названием "Слоан Фаундейшн", который давал людям деньги, чтобы они ездили по стране с лекциями. Нас в шутку величали Слоанскими Рейнджерами. Меня позвали в Йель прочитать лекцию в Лаборатории искусственного интеллекта. Я понятия не имел об искусственном интеллекте. Я купил книгу Роберта Шэнка и Роберта Эбелсона[109], из этой лаборатории, чтобы почитать в самолете. Я читал ее в самолете, и там шла речь о программах, понимающих рассказы. И я подумал: да это же смешно! Есть простое опровержение. Пусть это будет китайский рассказ и пусть я буду компьютером. Я все равно не буду понимать рассказ. Так появился Аргумент китайской комнаты»[110].Отчет Сёрла весьма содержателен: он позволяет уяснить, почему его статья 1980 г. имела такой большой резонанс[111]
. В этой статье поначалу действительно идет речь лишь о частном случае программной эмуляции когнитивных способностей — и Сёрл без труда показывает, что при этом сохраняются громадные различия искусственного и человеческого интеллекта. Но там же Сёрл дает понять, что считает возможным обобщить свой анализ на все случаи подобной эмуляции[112]. Таким образом ему удалось добиться мощного эффекта переноса очевидностей частного случая на его глобальный вывод о том, что естественный интеллект не работает как программа.Чтобы разобраться, имел ли он право на такие обобщения, ненадолго углубимся в детали. Как мы только что слышали, Сёрл ознакомился с программами, обеспечивающими видимость понимания компьютером рассказов. Человеческое понимание всегда контекстуально, и если мы слышим рассказ о том, что человек зашел в ресторан и через час покинул его, оставив чаевые, то мы понимаем больше того, что буквально сказано. К примеру, если спросить нас, съел ли этот человек заказанную им сусину с икрой морского ежа (сам Сёрл скромно пишет о гамбургере, но я хотел бы приспособить его иллюстрации к российской специфике), то мы без колебаний ответим «да». Программа, эмулирующая понимание, должна отвечать на подобные вопросы. И в принципе такую программу можно написать, задавая контекст, на который будут накладываться вводимые данные. Но можно ли сказать, что компьютер, снабженный этой программой, действительно будет понимать рассказ? Сёрл убедительно показывает, что это не так. Но прежде он оговаривается, что подразумевает под программой алгоритм формальной обработки символов, без учета их возможной интерпретации — с такими синтаксическими программами и работают классические компьютеры.
Так вот, программу, понимающую некий рассказ, может «исполнить» и человек. При этом совершенно неважно, на каком языке будет этот рассказ, хоть на китайском, как и допускает Сёрл. Лишь бы этот человек знал — и это знание дает имеющаяся у него или заученная им программа, — какие именно символы выдавать в ответ на поступающие вопросы, в которых его интересуют опять же только символы, т. е. формальная сторона. Заучивший такую программу человек будет полным аналогом компьютера, эмулирующего понимание рассказа. Со стороны — наблюдателю, который находится вне Китайской комнаты, где сидит наш испытуемый, — будет казаться, что тот понимает рассказ. Но в действительности он не будет иметь никакого представления, о чем же идет речь в этом самом рассказе.