Книга: Научные битвы за душу. Новейшие знания о мозге и вера в Бога

Глубже и глубже в синеву…

Глубже и глубже в синеву…

Одной из давних целей искусственного интеллекта было создание достаточно большого и хорошо запрограммированного компьютера, способного обыграть в шахматы любого человека. Шахматы – отличная игра для мощного компьютера, поскольку в ней, как и в крестиках-ноликах, задачи четко определены. Разумеется, шахматы несопоставимо сложнее. Тридцать две фигуры и шестьдесят четыре клетки дают диапазон вариантов, превосходящий примерное количество атомов во вселенной[65].

Поначалу прогресс был медленным. В 1952 году первопроходец искусственного интеллекта Алан Тьюринг написал первую шахматную программу для компьютера. Лишь в 1980 году была учреждена премия Фредкина: 100 тысяч долларов должны были получить программисты первого компьютера, обыгравшего действующего чемпиона мира по шахматам. На протяжении полутора десятилетий программисты трудились над своей задачей, но премии не удостаивались. В 1996 году российский гроссмейстер Гарри Каспаров объявил, что «машины по натуре глупы» и продолжал обыгрывать компьютер IBM Deep Blue.

Но в 1997 году Каспаров попал в газеты, проиграв компьютеру Deep Blue, и премия Фредкина досталась трем его программистам. Согласно многочисленным источникам в прессе, эпоха людей завершилась, начиналась эпоха духовной машины.

Комментаторы всецело забывали о том, что программисты Deep Blue – такие же люди, как и Каспаров. Так что вопрос заключается не в том, может ли машина обыграть человека, а в том, может ли человек, играющий в шахматы, написать программу, которая действует удачнее человека, играющего в шахматы без помощи программы. Если машина и производит впечатление интеллекта, как отметил Карл Саган, то в этом нет ничего удивительного, поскольку ее создал интеллект. Реплики Гамлета, написанные Шекспиром, тоже производят впечатление интеллекта, причем по той же причине.

Так или иначе, эпоха духовной машины прошла так быстро, что ее практически никто не заметил. В 2003 году Каспаров сыграл вничью с гораздо более мощным компьютером Deep Junior и еще одной программой, X3dFritz[67]. Это удивило многих, поскольку хорошая компьютерная программа способна одновременно продумывать гораздо больше стратегий, чем человек. Как правило, шахматный компьютер полагается на свои колоссальные возможности параллельной обработки данных, позволяющие перебирать в обширной памяти и оценивать миллионы ходов, а также выбирать среди них лучший. Deep Junior обрабатывал до 3 миллионов возможных ходов в секунду. Каспаров оценивал скорее всего два-три хода в секунду.

Отсюда следует очевидный вопрос: почему Каспаров вообще выигрывает? Разве не должен он всякий раз оставаться в проигрыше? Ответ, по-видимому, таков: то, что делает Каспаров, размышляя о своем следующем ходе, качественно отличается от действий Deep Junior. Сам Каспаров говорил: «Что бы ни говорили [программисты] Шай и Амир о способности Junior перебирать миллионы возможных стратегий, я, в отличие от него, могу продумать лишь несколько стратегий для одной партии. Но можно поручиться, что они будут лучшими»[68]. Как сказал философ и поклонник шахмат Тим Макгру из Университета Западного Мичигана, «в голове гроссмейстера происходит что-то не просто кардинально иное… но и немыслимо более эффективное. То, что люди вообще способны играть в шахматы, – вычислительное чудо»[69].

В дальнейшем выяснилось также, что гроссмейстеры играют с компьютерами все лучше, несмотря на то, что компьютеры становятся более мощными[70]. Поклонник искусственного интеллекта Кеннет Силбер жалуется:

Вполне возможный ответ – никаких перспектив. Мы не найдем ответа в душе новой машины, поскольку специалисты по искусственному интеллекту неверно восприняли задачу с самого начала. Шахматный компьютер не помогает нам понять устройство человеческого мышления, поскольку компьютеры не строят планов и не следуют им, а также не имеют целей. У них нет сверхидей, они не пользуются аналогиями или метафорами, и в настоящее время не предлагается способа обучить их этому. Чем занимаются компьютеры, так это вычислениями. Сложность заключается в том, как указывает пионер в компьютерной сфере Джон Холланд, что «существует множество проблем искусственного интеллекта, которые нельзя разрешить путем простого выполнения большего объема вычислений». Поэтому он не ожидает появления в скором времени «осознающих» компьютеров[72].

Аналогично Джон Сёрль называет ранние оптимистичные представления об искусственном интеллекте («любое достаточно сложное аппаратное обеспечение способно делать то же самое, что происходит внутри нашего черепа») «безнадежно ошибочными» и говорит, что «мое мнение с тех времен не поколебало ничто»[73]. Словно подчеркивая замечания Сёрля, техномаг Red Herring признал в обзорной статье 2005 года, что идеи искусственного интеллекта полезны в различных деловых сферах, но «не соответствуют онтологической картине в целом». Логично, однако именно онтологическая картина в целом изначально стимулировала искусственный интеллект.

Наука способна совершать поразительные достижения – при условии, что ученые четко понимают природу изучаемой системы. Человеческий мозг – не вычислительная машина, а вычислительная машина не может ответить на наши вопросы о смысле жизни. Даже «вычислительное божество»[74] автора научной фантастики Роба Сойера не в состоянии ответить на наши вопросы. Как бы продуманно мы ни создавали компьютеры, они не становятся духовными машинами и не могут пролить свет на духовную природу человека.