Книги по психологии

ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ
О - Об интеллекте

В

июне 1979 года я закончил факультет электротехники Корнель - ского университета. На тот момент у меня не было четких планов относительно будущей карьеры, но вскоре меня пригласили на работу в новое подразделение компании Intel в Портленде, штат Оре­гон. Это было начало эры микропроцессорной индустрии, и Intel сто­яла у ее истоков. Моя работа заключалась в том, чтобы анализировать и устранять неполадки, обнаруженные нашими инженерами, которые занимались разработкой основного на тот момент товара, — компью­теров, работающих на одной плате. (Создание единого компьютера на одной электроплате стало возможным совсем недавно благодаря изоб­ретенному в Intel микропроцессору.) Еще я занимался подготовкой лен­ты новостей, а также часто отправлялся в командировки, где встречался с клиентами. Я был молод и отлично проводил время, хотя и скучал по своей подружке из колледжа, которая работала в Цинциннати.

Несколько месяцев спустя я наткнулся на публикацию, которая пол­ностью перевернула мою жизнь. Эта статья, напечатанная в сентябрь­ском выпуске журнала Scientific American, была посвящена функциони­рованию головного мозга. Она с новой силой пробудила во мне возник­ший еще в подростковом возрасте интерес к данной теме. Статья была протрясающей. Из нее я узнал о развитии и структуре этого удивитель­ного органа, о нейронных механизмах, обеспечивающих функциониро­вание органов чувств и способность передвижения, а также о биологи­чески обусловленных нарушениях работы мозга. Поистине эта статья оказалась одной из лучших за все существование Scientific American. Несколько нейробиологов впоследствии рассказывали мне, что на их выбор карьеры упомянутая статья произвела столь же сильное влия­ние, что и в моем случае.

Ее написал Фрэнсис Крик — один из ученых, открывших структуру ДНК, — который к тому времени решил применить свой талант в об­ласти исследования проблем мозга. Крик утверждал, что, несмотря на несметное количество информации, вопрос о функционировании мозга как единого целого остается для науки открытым. Ученые, как правило, не любят писать о том, чего не знают, но Крика, похоже, это не слишком волновало. Он не боялся выступить в роли мальчишки, напоминающе­го королю о том, что тот голый. По мнению Крика, все данные о работе мозга были разрозненными и не увязывались в единую теорию. “По­дозреваю, что общая идея отсутствует напрочь”, — сетовал Фрэнсис. Я полагаю, что, выразившись изысканным слогом английского джентль­мена, исследователь фактически признал, что “наука не имеет ни ма­лейшего понятия о том, как устроен мозг”. И с того времени ситуация совсем не изменилась.

Слова Крика стали для меня своего рода призывом. Мое заветное желание познать мозг и создать мыслящий компьютер пробудилось с новой силой. Хотя я совсем недавно закончил колледж и вполне осоз­навал, что воплощение задуманного мной плана требует времени, это не поколебало моего желания изменить карьеру.

Весной 1980 года я перешел на работу в Бостонский офис компании Intel, поскольку хотел быть поближе к своей будущей жене, поступившей в то время в аспирантуру. В Бостоне я занимался обучением клиентов и сотрудников компании созданию систем на базе микропроцессоров. Но я не оставлял своей заветной идеи. Инженер внутри меня понимал, что, лишь познав работу мозга, мы сможем его воссоздать, а естествен­ный путь создания искусственного мозга будет найден в кремнии. Я ра­ботал в компании, которая создала микропроцессор и интегральную микросхему памяти. Возможно, она заинтересуется моим предложе­нием? Тогда я смог бы часть своего времени посвятить исследованиям разума и созданию интегральных микросхем памяти, которые по своей структуре были бы подобны человеческому мозгу. Однажды я обратил­ся к главе правления компании Гордону Муру. В сокращенном варианте мое письмо выглядело так:

Уважаемый мистер Мур,

Я предлагаю создать научную группу, которая занималась бы ис­следованиями человеческого мозга. Вначале она может состоять из одного человека, и я готов им стать. Я глубоко убежден, что близок к разгадке, которая позволит осуществить новый качест­венный переворот в сфере микроэлектроники.

С уважением, Джефф Хокинс

Мур познакомил меня с главным научным сотрудником 1пЬе1 Тэдом Хоффом, который в то время был известен благодаря двум вещам. Об одной я знал — Хофф работал в группе, которая изобрела первый мик­ропроцессор. А вот вторая, о которой я даже не подозревал, состояла в том, что в свое время он занимался теорией нейронных сетей. Хофф не понаслышке знал об искусственных нейронах и о перспективах их применения. К такому я был совершенно не готов. Выслушав мое пред­ложение, он сказал, что, по его мнению, принципы работы мозга не бу­дут раскрыты в ближайшем будущем, таким образом, для /га£е/ не пред­ставляет интереса финансирование моего проекта. В бизнесе фактор времени — это все. Моему разочарованию не было предела.

От природы мне свойственно искать самые простые пути для дости­жения поставленных целей. Работать над вопросами мозга в 1пЬе1 было бы путем наименьшего сопротивления. После отказа Хоффа такой вари­ант отпал, поэтому я взялся за следующий, который пришел мне в голову. Итак, я решил поступить в Массачусетсский технологический институт, известный благодаря проводившимся в нем исследованиям в сфере ис­кусственного интеллекта, к тому же добираться до него тоже было неда­леко. Чего еще можно пожелать? У меня была очень хорошая подготовка в области информационных технологий — это плюс. Я мечтал создавать разумные механизмы — еще один плюс. Я хотел изучать мозг для того, чтобы понять, как должны работать эти механизмы... Вот тут и возни­кала проблема. По представлениям ученых, работающих в лаборатории искусственного интеллекта Массачусетсского института, данная цель не могла считаться научно обоснованной.

Мои усилия были сравнимы с ударами головы о каменную стену. Мас­сачусетсский институт был колыбелью искусственного интеллекта. Когда я подавал документы, он был пристанищем для десятков одаренных ис­следователей, которые были одержимы идеей программирования ком­пьютеров, способных мыслить подобно человеку. С точки зрения этих ученых, визуальное восприятие, дар речи, робототехника и математика были попросту задачами программирования. Компьютер мог воспроиз­вести абсолютно все, что создает мозг, и даже больше, так зачем тогда усложнять себе жизнь, пытаясь постичь компьютер биологический? Изучение мозга только создаст дополнительные ограничения для ис­следователей, отвлечет их от насущных задач. Таким образом, священ­ная миссия кибернетиков состоит в том, чтобы разрабатывать компью­терные программы, которые вначале будут имитировать, а потом и пре­взойдут человеческие возможности. Одним словом, маститые ученые придерживались принципа “Цель оправдывает средства” и совершенно не интересовались тем, как работает настоящий мозг. Некоторые из них даже кичились тем, что ни в грош не ставят нейробиологию.

Я интуитивно считал такой подход вопиюще неправильным, по сути — ведущим в никуда. Фундаментальные принципы работы ком­пьютера и функционирования человеческого разума в корне различ­ны. Основой первой является программирование, а второго — процесс самообучения. Компьютер, которым управляет центральный микропро­цессор, предназначен для максимально точного исполнения заданных функций, а живой ум, у которого отсутствует единый центр контроля, наделен гибкостью и устойчивостью к возможным неудачам. Список различий не исчерпывается указанными особенностями. Я понял, что основной причиной, препятствующей созданию разумных механизмов, является их транзисторная структура. Именно осознание последнего вселило в меня глубокую уверенность в том, что мозг и компьютер — фундаментально различны. Не имея доказательств, на подсознатель­ном уровне я испытывал непоколебимую уверенность. В конце концов я пришел к выводу, что хотя искусственный интеллект не поможет со­здать разумный компьютер, зато он вполне пригоден для изобретения других полезных устройств.

С готовностью принимая вызов, брошенный Фрэнсисом Криком, я желал досконально изучить анатомию и психофизиологию мозга и разработать, наконец, единую теорию разума. Мой исследователь­ский интерес был прикован к неокортексу — большой части головно­го мозга, развившейся у млекопитающих в процессе эволюции позже всего и отвечающей, как предполагается, за высшие интеллектуальные функции, такие как речь, обучение, память и мышление, одним сло­вом — за умственную деятельность.

К сожалению, преподаватели и студенты Массачусетсского инсти­тута не поддержали меня в этих стремлениях. Мне прямо сообщили, что в сфере создания искусственного интеллекта нет места изучению живого мозга. В 1981 году мои документы были отклонены приемной комиссией.

*****

Согласно распространенному мнению, искусственный интеллект давно существует, и единственная загвоздка в том, что современным механизмам не хватает мощности для его эффективной работы. Кибер­нетики, работающие в сфере искусственного интеллекта, убеждены в том, что смогут создать мыслящий компьютер, увеличив объем его па­мяти и ресурсов для обработки данных. Но не тут-то было. Ключевой недостаток искусственного интеллекта — отсутствие зоны, отвечающей за понимание. Чтобы понять, на какой стадии произошло отклонение от правильного пути, давайте обратимся к истории создания искусствен­ного интеллекта.

Искусственный интеллект как подход зародился вместе с появле­нием цифровых компьютеров. Английский математик Алан Тьюринг, которого считают одним из пионеров идеи искусственного интеллек­та, утверждал, что, несмотря на различия, все вычислительные ма­шины по сути своей одинаковы. Как часть доказательства он предла­гал представить компьютер на основе всего лишь трех составляющих: устройства для обработки данных, бумажной ленты и прибора, выпол­няющего функции считывания и записи на ленту по мере ее продвиже­ния. Бумажная лента предназначалась для записи данных в двузначной системе исчисления (знаменитые 0 и 1 в современных компьютерных кодах). Замечу, что события происходили задолго до изобретения чи­пов памяти или дисководов, поэтому для хранения данных Тьюринг предложил использовать бумажную ленту (машина Тьюринга являет собой “предельный” случай компьютера, когда сняты ограничения на размеры памяти, ведь лента бесконечна). Устройство для обработки данных (в наши дни его заменил центральный микропроцессор) под­чиняется набору определенных правил по считыванию и редактирова­нию данных на бумажной ленте. Тьюринг математически доказал, что если выбрать верный набор правил для центрального микропроцессора и вставить бесконечно длинную бумажную ленту, то процессор сможет выполнить любой заданный набор операций. Это был один из прототи­пов вычислительных машин, которые впоследствии получили название универсальные машины Тьюринга. Независимо от постановки задачи — будь то вычисление квадратного корня, траектории полета пули, учас­тия в играх, редактирования визуального изображения, осуществления банковских операций, — все операции кодировались с помощью нуля и единицы. Последнее в свою очередь означало, что любая машина Тью­ринга может быть спрограммирована для выполнения таких операций. Информационная обработка данных — это информационная обработка данных, которая представляет собой информационную обработку дан­ных, т. е. все цифровые компьютеры логически равны друг другу.

Выводы Тьюринга были правильными и исключительно плодотвор­ными. Они положили начало революции вычислительной техники. За­тем Тьюринг обратился к теме создания разумных компьютеров. Преж­де всего, следовало предложить формальное определения понятия ра­зум, и Тьюринг нашел оригинальный способ проверки наличия интел­лекта. Его метод, впоследствии получивший название теста Тьюринга, состоял в следующем: если компьютер сможет обмануть человека, кото­рый будет задавать ему различного рода вопросы, так, чтобы последний воспринимал отвечающего не как машину, а как другого человека, тогда компьютер может считаться разумным. Вот таким образом с помощью теста Тьюринга и его оценочных критериев, а также машины Тьюрин­га как посредника и появились на свет первые ростки истории созда­ния искусственного интеллекта. Основополагающей догмой оставалась следующая: мозг — это просто еще одна разновидность компьютера, а значит, справедливо и обратное: искусственный интеллект должен воспроизводить мышление человека.

Приверженцы теории искусственного интеллекта проводили своего рода параллель между вычислительным процессом и процессом мыш­ления. Они говорили:

“Послушайте, а ведь наиболее выдающиеся изобретения челове­ческого разума, вне всякого сомнения, возникают в результате использования абстрактной символики. Компьютеры использу­ют символы, как и люди в процессе коммуникации, разговаривая или слушая, оперируют символами, которые мы называем сло­вами (и символы эти подчиняются строгим правилам граммати­ки). Или возьмем игру в шахматы. Во время партии игроки ис­пользуют мысленные символы, которые описывают расположе­ние и возможности каждой фигуры на доске. Или же что такое зрение? Зрение — это символьное восприятие объектов, которые мы видим, их названий, свойств, расположения в пространстве. Безусловно, абстрактное мышление человека обусловлено мозгом, а не основано на работе вычислительных машин, но ведь Тьюринг убедительно доказал, что способ применения и особенности ком­бинирования символов не играют никакой роли. Мы можем со­здать машину из гаек и проводов, используя систему электронных переключателей или используя сети нейронов. Какая в сущности разница, главное — чтобы созданная вещь по своей функциональ­ности стала эквивалентом универсальной машины Тьюринга”.

В 1943 году в одном из влиятельных научных изданий была опуб­ликована статья нейропсихолога Уоррена Мак-Калоха и математика Уолтера Питтса. Ученые описали механизм осуществления нейронами цифровых функций, т. е. того, как нервные клетки могут воссоздавать формальную логику, положенную в основу работы компьютеров. Ней­роны вполне могут выполнять функцию логических входов/выходов, как это принято называть у разработчиков электронно-вычислитель­ной техники. Логические входы служат для выполнения операций “И”, “ИЛИ”, “НЕ”. Микропроцессоры вычислительных машин состоят из миллионов логических входов, которые связаны между собой в очень четкую и сложную схему. Центральный микропроцессор — это не что иное как совокупность логических входов.

Мак-Калох и Питтс подчеркивали: вполне возможно, что нейроны тоже связываются между собой для выполнения тех или иных логичес­ких функций. Вероятно, они получают данные друг от друга, затем об­рабатывают их и на основе обработки подают выходящие данные. Это означает, что нейроны являются живыми логическими входами. Таким образом, — продолжали развивать мысль двое ученых, — предположи­тельно мозг по своему строению состоит из “И”-входов, “ИЛИ”-входов, а также других логических элементов, образованных нейронами, что само по себе аналогично структуре схем в цифровой электронной плате. Из публикации ясно, что исследователи лишь предполагали, что мозг так устроен, но не были в этом уверены. Рассуждая логически, описан­ный выше принцип работы нейронов не выглядит абсурдным. Теорети­чески нейроны вполне могут выполнять цифровые функции. С другой стороны, ни у Мак-Калоха, ни у Питтса не возник вопрос: а действи­тельно ли нейтроны взаимодействуют между собой именно таким спо­собом? Несмотря на недостаток биологических доказательств, они вы­двинули постулат, что мозг является разновидностью компьютера.

Следует отметить, что философия искусственного интеллекта пре­бывала под значительным влиянием бихевиоризма, наиболее влия­тельного направления психологической науки первой половины XX века. Бихевиористы утверждали, что мозг является непознаваемым, и проводили аналогию с черным ящиком. С другой стороны, в исследо­ваниях поведения животных была установлена связь между внешними факторами, влияющими на их поведение, и ответной реакцией. Исхо­дя из этого, бихевиористы утверждали, что мозг включает рефлектор­ные механизмы, и, для того чтобы побудить животное к определенному типу поведения, нужно использовать методы поощрения и наказания. Если последовательно придерживаться упомянутого подхода, то нет необходимости изучать мозг, в особенности такие беспорядочные субъ­ективные ощущения, как страх или голод, а также функции сознания. По вполне понятным причинам данное направление потеряло популяр­ность во второй половине XX века, в то время как теория искусственно­го интеллекта продолжала развиваться.

После окончания Второй мировой войны электронные цифровые вычислительные машины получили более широкое применение. Пер­вопроходцы создания искусственного мозга были полны энтузиазма. Научить компьютер переводить с одного языка на другой? Никаких проблем! Это напоминает взлом кода. Единственное, что для этого нужно, — соотнести каждый символ системы А с его аналогом в сис­теме Б. Визуализация? Ни малейших трудностей. Человечеству дав­но известны теоремы о ротации, изменении масштабов, перемещении в пространстве, а значит, на их основе можно построить компьютер­ные алгоритмы, т. е. мы на верном пути. Ученые мужи, бьющиеся над со­зданием искусственного интеллекта, делали громкие заявления о том, как искусственный мозг сначала сравняется по своему потенциалу с че­ловеческим разумом, а со временем и превзойдет его.

По иронии судьбы программисты смогли создать программу, которая была очень близка к тому, чтобы пройти тест Тьюринга. Программа, раз­работанная Джозефом Вейзенбаумом из Массачусетсского технологи­ческого института, называлась “Элиза” и копировала поведение врача - психотерапевта при первичном опросе пациента[4]. Например, если де­вушка вводит предложение: “Я и мой парень больше не разговариваем”, то Элиза спросит: “А расскажи-ка мне побольше о своем парне”, или: “Как по-твоему, почему ты и твой парень больше не общаетесь?”

Хоть автор программы заявил, что изобрел пародию на поведение психотерапевта, предназначенную лишь для исследования иллюзии понимания, которая часто возникает в разговоре между людьми. Неко­торых “Элиза” приводила в изумление.

Более серьезным достижением были программы, подобные “Фигур­ному миру” — виртуальной комнате, смоделированной из геометри­ческих фигур разных форм и цветов. Вы можете, например, спросить компьютер: “Стоит ли зеленая пирамида на большом красном кубе?”, или же приказать ему: “Положи синий кубик на маленький красный кубик” и т. п. Программа ответит на ваш вопрос или выполнит ваш приказ. Все это было смоделировано и тем не менее работало! Единст­венным недостатком было то, что работа программы ограничивалась своим собственным мирком геометрических фигур. Программисты не смогли расширить ее функциональность, добившись решения более полезных задач.

Тем временем широкая публика была в полном восторге от кажу­щихся поразительными успехов в области разработки искусственного интеллекта. Одна из программ, вызвавших особенно бурные отклики, могла доказывать математические теоремы. Со времен Платона поша­говый метод математической дедукции считался венцом человеческого разума, а значит, рукотворный разум наконец-то сорвал джекпот! Одна­ко ликование оказалось преждевременным. Как и в случае “Фигурного мира”, прикладные возможности программы были несущественными. Она могла доказывать лишь очень простые теоремы, которые и так были давно известны и доказаны. Затем всеобщий интерес вызвали так называемы экспертные системы. Это были базы данных, которые могли давать ответы на вопросы человека. Например, медицинская экспертная система могла поставить диагноз больному, если в нее предварительно были введены списки возможных симптомов. Но, как и в предыдущем случае, применение экспертных систем было достаточно ограничен­ным, поскольку они не могли даже приблизиться к функциональной универсальности живого мозга. Компьютеры могли отлично играть в шахматы — всем известен случай, когда компьютер Deep Blue, дети­ще компании IBM, выиграл партию у чемпиона мира по шахматам Гар­ри Каспарова. Все приведенные примеры не могут свидетельствовать о серьезных успехах в разработке искусственного интеллекта. Компью­тер выиграл у чемпиона мира вовсе не потому, что он был умнее своего соперника, а потому, что скорость его реакций в миллионы раз превы­шает таковую у человека. У компьютера нет интуиции. Профессионал в шахматах смотрит на позиции фигур на доске, и в его уме возникает целостная картина. Он видит потенциально выигрышные и проигрыш­ные зоны, а также предугадывает действия соперника. Компьютер же не обладает такой внутренней интуицией, поэтому вынужден анали­зировать намного большее количество ходов. Deep Blue не проводил ретроспективный анализ партии, ему ничего не было известно о своем противнике. Компьютер играл в шахматы, ничего в них не смысля, по­добно тому, как калькулятор выполняет арифметические действия, не зная математики.

Все попытки создания искусственного интеллекта заканчивались изобретением очередной программы, обеспечивающей выполнение только одной четко определенной функции. Компьютеры так и не на­учились обобщать или проявлять гибкость. Даже создатели программ отмечали, что их детища не могут мыслить, как человек. Некоторые проблемы искусственного интеллекта поначалу казались простыми, но со временем так и не были найдены способы их решения. Даже сегодня ни один компьютер не может воспринимать речь так же легко, как трех­летний ребенок, или видеть так же хорошо, как, скажем, мышь.

После многолетних усилий, несбыточных надежд и отсутствия какого - то ощутимого прогресса идея искусственного интеллекта потеряла бы­лую привлекательность. Ученые, отдавшие годы жизни исследованиям и разработкам в данной области, сменили сферы научных интересов. Предпринимательские инициативы, основанные на применении мыс­лящих компьютеров, тоже терпели неудачи. Финансирование подоб­ных проектов значительно сократилось. Складывалось впечатление, что воссоздание таких базовых человеческий функций, как восприятие, речь или осмысленная деятельность, вообще не представляется воз­можным. Это продолжается и по сей день. Как я уже отмечал, у идеи искусственного интеллекта остались некоторые сторонники, но боль­шинство ученых считает его создание невозможным.

Не стоит возлагать вину за провал на первопроходцев этой теории. Алан Тьюринг был гением, его универсальная машина, без преувели­чения, совершила революцию в мире технологий, хотя и не помогла со­здать искусственный интеллект.

*****

Мой скептицизм в отношении создания искусственного интеллек­та соотносится с периодом, когда я подавал документы для поступле­ния в Массачусетсский технологический институт. Джон Сирл, один из наиболее именитых преподавателей философии Калифорнийского университета (Беркли), в свою очередь утверждал, что у компьютера разума нет и быть не может. В доказательство своих взглядов в 1980 году он предложил провести эксперимент, который назвал “Китайской комнатой”. Эксперимент состоял в следующем.

Представьте комнату со щелью в стене. За столом в комнате сидит человек, который владеет исключительно английским языком. На сто­ле перед ним лежат карандаши, большой учебник и стопка листов бу­маги. Полистав учебник, испытуемый выясняет, что это написанное на английском языке руководство, подробно разъясняющее, как писать, различать и сравнивать китайские иероглифы. Заметьте, что значения иероглифов не приводятся, речь идет лишь о правилах воспроизведе­ния символов.

Другой человек находится вне описанной комнаты. Время от вре­мени он просовывает сквозь щель в стене записки. На них по-китайс - ки написан рассказ и вопросы к нему Испытуемый, не имеющий ни­какого представления о китайском языке, по условиям эксперимента должен взять руководство к действию и поработать над полученными записками. Он старается и пыхтит, четко выполняя инструкции из книги. Иногда в инструкциях стоит указание написать определенные символы на листике бумаги, иногда он должен переставить или уб­рать символы. Шаг за шагом, неуклонно следуя инструкциям, человек пишет одни иероглифы, убирает или переставляет другие, пока не вы­полнит задание до конца. Так создается целая страница новых симво­лов, которые являются ответами на вопросы, заданные на китайском языке. Разумеется, сам автор страницы этого не осознает. В книге со­держится указание отдать исписанный листок бумаги сквозь щель в стене. Участник эксперимента так и делает, недоумевая, в чем же суть столь странного задания.

Полученный от испытуемого лист с иероглифами дают прочитать китайцу, который отмечает, что все ответы — верны, а некоторые из них впечатляют своей глубокомысленностью. Если мы спросим у китайца, считает ли он, что ответы написал разумный человек, который понял прочитанный рассказ, он ответит утвердительно. Как вы думаете, он прав? Кто понял рассказ? Однозначно, не человек, сидящий в комна­те, ведь он не знает китайского, а значит, не имеет ни малейшего пред­ставления, о чем шла в исходной записке. Так на какой стадии было до­стигнуто понимание? Ответ Сирла: ни на какой. Все, что происходило в комнате, — это бездумное листание страниц и рисование. А сейчас проведем параллель: “Китайская комната” — это аналог цифрового ком­пьютера, руководство по написанию иероглифов есть не что иное, как “компьютерная программа”, соответственно, ее авторы — “программис­ты”. Таким образом, все старания смоделировать искусственный интел­лект напрасны. Участник эксперимента, подобно компьютеру, манипу­лирует символами, но не может придать им какого бы то ни было смыс­ла. Следовательно, заключил Сирл, машина, или физическая система, способная выполнять определенные функции, не может стать разумной и действовать осознанно. Сирл отмечал, что он затрудняется дать опре­деление понятию разума, однако полон уверенности, что, независимо от определения, компьютеры разумом не обладают и обладать не могут.

Выводы Сирла спровоцировали войну между философами и сто­ронниками проблем искусственного интеллекта. Последние выдвига­ли десятки контраргументов. Вот, например один из них: хотя ни одна из составляющих “Китайской комнаты” не понимала китайского, сама комната как целое понимала язык, т. е. испытуемый понимал китайский язык, сам того не осознавая. Что касается меня самого, то я вполне раз­деляю точку зрения Сирла и считаю, что в эксперименте под названием “Китайская комната” налицо лишь манипуляция символами, но не ис­тинное понимание. Давайте определим, что же такое “понимание”.

Чтобы понять рассказ, человеку достаточно его прочесть. С другой стороны, если я не подам виду, что понял рассказ, то вы не сможете заключить из моего поведения, владею ли я языком, на котором напи­сан рассказ или нет, а также усвоил ли я предложенную информацию. Чтобы выяснить это, вы можете задать вопросы. Однако заметьте, что мне придется отвечать на них сейчас, а рассказ-то я понял намного раньше, еще во время чтения. Ключевой тезис моей книги: понимание не поддается оцениванию на основе наблюдения внешних реакций. Из следующих глав вы узнаете, что понимание является внутренней мат­рицей, которая формируется в мозге при запоминании информации и в дальнейшем используется для построения прогнозов. Компьютер Deep Blue, испытанный в “Китайской комнате”, и многочисленные компьютерные программы не способны осознавать выполняемые ими функции. А единственным способом оценки разумности машины яв­ляется ее “поведение”.

И, наконец, последний аргумент в пользу искусственного интел­лекта. Теоретически компьютеры могли бы имитировать работу всего живого мозга. Возможно, что когда-то наука дойдет до создания ком­пьютерной модели, имитирующей работу нейронов и взаимодействие между ними. Если бы такое действительно произошло, то человеческий разум и искусственный интеллект можно было бы назвать равноцен­ными. Хотя в реальной жизни вряд ли возможна столь совершенная имитация живого ума, но с теоретической точки зрения она выглядит вполне корректно. Беда в том, что исследователи, занимающиеся созда­нием искусственного интеллекта, не пытаются имитировать его живой прототип, а программы, которые они создают, по сути своей не могут проявлять разум. Не понимая того, как работает живой мозг, ни один ученый не сможет создать его искусственный аналог.

*****

Получив отказы в компании Intel и Массачусетсском технологичес­ком институте, я пребывал в растерянности. Решив придерживаться одной из моих жизненных стратегий — не зная, как лучше действо­вать, лучше ничего не менять до тех пор, пока не прояснятся возмож­ные варианты выбора, — я продолжал работать в индустрии инфор­мационных технологий. Мне нравился Бостон, но жена настояла на переезде в Калифорнию, что и свершилось в 1982 году (данное собы­тие также вполне соответствовало моему жизненному кредо — всегда избирать путь наименьшего сопротивления). Я нашел работу в Сили­коновой долине, в новой компании Grid Systems. Именно в этой фирме был создан первый портативный компьютер — отличное устройство, ставшее первым экспонатом в коллекции Музея современного искус­ства в Нью-Йорке. Сначала я работал в отделе маркетинга, потом — в инженерном отделе. Я разработал новый язык программирования под названием GridTask, принесший компании большой успех, и моя карьера быстро пошла в ropy.

Но, несмотря ни на что, меня все так же преследовала загадка че­ловеческого мозга и идея создания “разумных” компьютеров. Снедае­мый желанием изучать живой мозг, я поступил на дистанционный курс “Физиология человека” (к счастью, на дистанционную форму обучения охотно принимают всех желающих). Получив базовые знания rto био­логии, я решил поступить в аспирантуру и заняться изучением разума с позиций биологической науки. Раз уж мир информационных техно­логий отверг начинания теоретика, изучающего проблемы мозга, то, возможно, мир биологии будет более гостеприимным в отношении уче - ного-кибернетика. В то время не существовало такого направления, как теоретическая биология, теоретической нейробиологии не было и в по­мине, и наиболее близкой кругу моих интересов я посчитал биофизику Я тщательно подготовился, составил резюме, собрал рекомендательные письма, сдал вступительные экзамены, и — о счастье! — поступил в ас­пирантуру по специальности “Биофизика” в Калифорнийский универ­ситет (Беркли).

Я сгорал от нетерпения. “Наконец можно будет вплотную заняться изучением теории разума”, — думал я. Работа в Grid Systems осталась позади, и в мои планы не входило возвращение в индустрию информа­ционных технологий, что неминуемо означало ухудшение финансово­го благосостояния. Моя жена как раз созрела для того, чтобы подумать

О продолжении рода, и тут я со счастливой миной бросаю свою преж­нюю работу и перестаю быть кормильцем семьи. Трудно назвать такое решение путем наименьшего сопротивления, но я избрал свой путь со­знательно и считал принятое решение наилучшим. К тому же меня под­держала и жена.

Джон Элленби, основатель Grid Systems, прощаясь со мной, сказал: “Я понимаю, что ты не намерен возвращаться в Grid или в кибернети­ку вообще, но человек предполагает, а Бог располагает. Вместо того чтобы сжигать все мосты, возьми лучше длительный отпуск за свой счет. И если все же через год-два тебе захочется вернуться в компа­нию, ты придешь на ту же должность и заработную плату плюс та же доля акций нашей компании”. Это был очень благородный жест с его стороны. Я согласился, хотя и предчувствовал, что навсегда покидаю компьютерный бизнес.