Воспитание машин. Новая история разума

Заметим, что тест на машинный IQ разрабатывался в предположении, что задачи, с которыми столкнется будущий искусственный интеллект, будут похожи на те, с которыми люди имеют дело в повседневной жизни. У машинного интеллекта предполагается наличие интуитивного понимания элементарных физических и геометрических закономерностей, которым ребенок обучается на ранних стадиях своего развития (понятий причинности, сохранения, непрерывности, симметрии и т. д.), наряду со способностями к счету и абстрактному мышлению, приобретаемыми позднее. Иными словами, предполагается, что искусственная психика роботов должна быть настроена на тот же круг задач, что и человеческая[83]. Может, тогда и архитектура искусственного интеллекта должна соответствовать архитектуре человеческого мышления?

Тем самым ИИ на новом этапе своего развития возвращается к старой идее моделирования естественного интеллекта для углубления нашего понимания природы интеллекта и построения искусственного разума с учетом полученных знаний. Такая совместная исследовательская программа классических наук о разуме и разработчиков машинного интеллекта сегодня необходима и тем и другим.

Исследовательская программа по созданию сильного ИИ

Мы определили индивидуальный интеллект и коллективный разум как особый класс алгоритмов, способных увеличивать свою сложность при взаимодействии со средой, совершенствуя способность добиваться своих целей в постоянно меняющихся условиях. Именно такие алгоритмы являются предметом машинного обучения, поэтому оно служит наиболее адекватной парадигмой для исследования интеллекта и разума.

Так что машинное обучение играет для понимания разума такую же роль, как теория эволюции – для понимания жизни. При этом машинное обучение трактуется нами как фундаментальная наука о той части природы, которая научилась учиться, в противовес физике, которая изучает косную материю, неспособную к обучению. В таком понимании теория эволюции – это и есть теория обучения живого вещества (пользуясь терминологией В. И. Вернадского), объясняющая причины появления всех форм жизни во всем их удивительном многообразии.

Таким образом, известный тезис Феодосия Добржанского: «Ничто в биологии не имеет смысла, кроме как в свете теории эволюции»[84] можно перефразировать так: «Ничто в науках о разуме не имеет смысла, кроме как в свете машинного обучения». Поэтому именно машинное обучение способно объединить усилия представителей разных наук для совместного продвижения в понимании разума, как человеческого, так и искусственного. Каким образом? Предоставив единую научную парадигму, математический язык, на котором им всем было бы удобно общаться. Разные науки о мозге и мышлении используют настолько разные подходы, что возникает проблема их совмещения друг с другом, и это обстоятельство препятствует плодотворному обмену идеями между различными научными школами.

Нейрофизиология описывает мозг как мыслящую машину и стремится понять устройство этой машины. В «физике мозга», как и везде в физике, объяснение предполагает в первую очередь выявление причинно-следственных связей, поэтому очень показательны работы пионера нейрофизиологии И. М. Сеченова, объяснявшего мышление сложной иерархией рефлексов: «Определенными внешними влияниями вызываются последовательно ряды ассоциированных мыслей, и конец рефлекса вытекает логически из сильнейшей»[85].

Психология, напротив, описывает мышление телеологически, исходя из внутренних целей организма. Наше мышление стремится опосредованно, через взаимодействие с внешним миром, удовлетворить врожденные потребности и приобретенные ценности человека. С этой точки зрения мышление определяется не столько внешними обстоятельствами, сколько нашими внутренними целями, как биологическими, так и социальными. Лучше всего иллюстрирует эту позицию знаменитая метафора Л. С. Выготского: «Облака мыслей, гонимые ветрами мотивов, проливаются дождем слов»[86]. Логика сосредоточивается на законах сознательного символьного мышления («облаках мыслей»), психолингвистика – на том, как они «проливаются дождем слов», психология же больше интересуется подсознательными «ветрами мотивов». В любом случае в центре внимания оказывается не физика устройства – мозга, а модели мышления, только в описательной, словесной форме, а не как действующие модели с четкими алгоритмами мышления.