LITMIR.BIZ

Скачать книгу

остается верным и в эпоху машинного обучения, достаточно лишь немного изменить эксперимент «китайской комнаты». Теперь нужно представить, как в комнату забрасывают не отдельные листы с иероглифами, которые можно связать друг с другом в соответствии с четко сформулированными правилами, а цепочки завершенных фраз на китайском, никак не связанных между собой. Сидя в этой комнате, вы должны были бы усвоить несколько миллионов таких фраз, пытаясь определить закономерности и корреляции между появлением того или иного иероглифа. Потом вы смогли бы, наконец, ответить на вопрос в письменном виде, подсчитав максимальную вероятность того, что такая-то последовательность иероглифов действительно имеет смысл. В рамках технологии обучения с подкреплением (reinforcement learning) вас могли бы бить по пальцам при всяком неправильном ответе и выдавать чашку риса в случае успеха, постепенно улучшая ваши навыки. Тем не менее вы все равно не сможете ни слова сказать по-китайски… Вот так же и компьютер, пусть даже после самого совершенного глубокого обучения, все-таки ничего «не понимает».

      Как мы можем проверить эту философскую теорию? ИИ обладает определенным экспериментальным применением, в частности в шахматах. Джон Маккарти назвал их «дрозофилой ИИ» – по аналогии с той мухой, которую биологи постоянно используют в своих опытах, проверяя на ней тысячи теорий. Создать компьютер, способный победить гроссмейстера-человека, что якобы делал и механический турок, – вот как издавна представлялась главная цель в понимании процессов человеческого познания.

      Увы! Deep Blue, творение компании IBM, выиграл у Гарри Каспарова в 1997 году, но это не помогло нам лучше понять тайны нейронных связей. Каспаров сам объясняет это в глубокой и остроумной книге, посвященной его поражению, а также в целом отношению человека к ИИ[27]. «Мы путаем исполнение – способность машины повторить или превзойти результаты человека – с методом, которым достигаются эти результаты», – пишет он. Deep Blue «рассуждает» не так, как шахматист. Он работает в соответствии с совершенно иными принципами. Если человек может формулировать общие положения, равноценные понятиям (например, «мой король слаб»), и применять долгосрочные стратегии, то компьютер должен на каждом ходе производить все расчеты заново. Иначе говоря, человек, чтобы играть, создает для себя истории; анализ исторических шахматных партий напоминает военные мемуары, в которых можно прочесть про атаки, отступления и ловушки. Эти истории позволяют человеку быстро сортировать возникающие возможности, выбирая приоритеты. Они демонстрируют описанную Серлом интенциональность, способность к проекции, присущую человеческому интеллекту. Подобные вымыслы чрезвычайно полезны, ведь без них шахматы – с их королем, королевой, солдатами и офицерами – просто не были бы изобретены. Для компьютера все иначе, поскольку он просматривает миллионы комбинаций, не имея заранее установленного плана. Операции, производимые машиной, несоизмеримы

Скачать книгу