Оршил

1. Машин сэтгэж чадах уу?

2. AI-д хандах үндсэн аргууд

2. 1. Цахим хандлага.

2. 2. Кибернетик хандлага.

2. 3. Мэдрэлийн хандлага

2. 3. 1. Перцептроны харагдах байдал

3. AI-ийн хэрэглээ

3. 1. Мэдрэлийн сүлжээ.

3. 2. ОХУ-ын төсвийн загвар

Дүгнэлт.

Уран зохиол

оршил

1940-өөд оны сүүлчээс эхлэн их дээд сургууль болон үйлдвэрлэлийн судалгааны лабораториуд олширч буй эрдэмтэд хүний ​​оюун ухаанаас ялгах аргагүй байдлаар ажилладаг компьютер бүтээх гэсэн зоригтой зорилго тавьжээ.

Хиймэл оюун ухааны (AI) чиглэлээр ажилладаг судлаачид хүнд хэцүү ажилдаа тэвчээртэй урагшлахын хэрээр тэд маш их бэрхшээлтэй тулалдаанд ордог. орооцолдсон асуудлууд, уламжлалт компьютерийн шинжлэх ухааны хил хязгаараас хол давсан. Юуны өмнө сургалтын үйл явцын механизм, хэл ярианы мөн чанар, мэдрэхүйн ойлголтыг ойлгох шаардлагатай болсон. Хүний тархины үйл ажиллагааг дуурайдаг машинуудыг бүтээхийн тулд түүний олон тэрбум харилцан уялдаатай мэдрэлийн эсүүд хэрхэн ажилладагийг ойлгох шаардлагатай болж байна. Дараа нь олон судлаачид магадгүй хамгийн их гэсэн дүгнэлтэд хүрсэн хэцүү асуудалОрчин үеийн шинжлэх ухааны тулгамдсан асуудал бол хүний ​​оюун санааны үйл ажиллагааны үйл явцын талаархи мэдлэг бөгөөд зөвхөн түүний ажлыг дуурайх явдал биш юм. Энэ нь сэтгэл судлалын шинжлэх ухааны онолын үндсэн асуудлуудад шууд нөлөөлсөн. Үнэн хэрэгтээ эрдэмтэд өөрсдийн судалгааны сэдэв болох тагнуулын талаархи нийтлэг үзэл бодолд хүрэхэд хэцүү байдаг. Энд зааныг дүрслэхийг оролдсон сохор хүмүүсийн сургаалт зүйрлэлд гардаг шиг тэрээр өөрийн эрхэмлэдэг тодорхойлолтыг баримтлахыг хичээдэг.

Зарим хүмүүс оюун ухаан бол нарийн төвөгтэй асуудлыг шийдвэрлэх чадвар гэж үздэг; бусад нь үүнийг сурах, ерөнхийлөн дүгнэх, аналоги хийх чадвар гэж үздэг; бусад нь - харилцаа холбоо, ойлголт, ойлгож байгаа зүйлийг ухамсарлах замаар гадаад ертөнцтэй харилцах боломж юм. Гэсэн хэдий ч хиймэл оюун ухааны олон судлаачид 50-иад оны эхээр Английн нэрт математикч, компьютерийн эрдэмтэн Алан Тюрингийн санал болгосон машины оюун ухааны туршилтыг хүлээн зөвшөөрөх хандлагатай байна. Хэрэв бид машинтай биш, харин хүнтэй харьцаж байгаа гэдэгт итгүүлж чадвал компьютерийг ухаалаг гэж үзэж болно гэж Тюринг үзэж байна.

1. машин сэтгэж чадах уу?

"Хөтөлбөрт" ороогүй зүйлийг компьютер яаж хийх нь тодорхойгүй байна уу? Хэн нэгэнд эргэцүүлэн бодох, таамаглах, дүгнэлт хийхийг тушаах боломжтой юу?

Диссертацийг эсэргүүцэгчид " сэтгэн бодох машинууд"Мэдэгдэж буй баримтыг дурдах нь ихэвчлэн хангалттай гэж үздэг: компьютер ямар ч тохиолдолд зөвхөн програмдаа заасан зүйлийг л хийдэг, тиймээс "програмын дагуу" бодож байгаа тул хэзээ ч "бодож" чадахгүй. "бодол" гэж үзэх боломжгүй болсон.

Энэ бол үнэн, худал аль аль нь юм. Үнэнийг хэлэхэд, хэрэв компьютер нь програмаас зааж өгсөн зүйлийг хийхгүй бол түүнийг гэмтсэн гэж үзэх хэрэгтэй.

Гэсэн хэдий ч хүний ​​хувьд "програм" мэт харагдах зүйл, компьютерт программ мэт харагдах хоёр зүйл огт өөр зүйл юм. Таны арван настай хүүгийн толгойд оруулсан хүнсний дэлгүүрийн "хөтөлбөрийг" ямар ч компьютер гүйцэтгэж чадахгүй, тэр "хөтөлбөр" нь зөвхөн хоёрдмол утгагүй зааварчилгааг агуулсан байсан ч гэсэн.

Ялгаа нь компьютерийн программууд нь асар олон тооны хамаагүй жижиг, хувийн командуудаас бүрддэг. Арав, зуу зуун ийм бичил командууд нь нэг алхам, мянга, бүр сая сая нь хүнсний дэлгүүрийн программыг бүхэлд нь компьютер ажиллуулж болох хэлбэрээр бүрдүүлдэг.

Ийм өчүүхэн зохицуулалт бидэнд хэчнээн инээдтэй санагдаж байсан ч компьютерийн хувьд энэ арга нь цорын ганц тохиромжтой арга юм. Хамгийн гайхалтай нь энэ нь компьютерт нийтлэг итгэдэг зүйлээс хамаагүй илүү "урьдчилан таамаглах аргагүй" боломжийг олгодог!

Үнэн хэрэгтээ: хэрэв бүхэл бүтэн хөтөлбөр нь "хүнсний дэлгүүрээр явах" гэсэн нэг захиалгаас бүрдсэн бол компьютер нь тодорхойлсноор өөр юу ч хийж чадахгүй - эргэн тойронд юу болж байсан ч гэсэн зөрүүдлэн супермаркет руу явах болно. Өөрөөр хэлбэл, ойлгохын тулд ч гэсэн богино хэмжээний хөтөлбөр"Хүний" оюун ухаан шаардлагатай бөгөөд ийм программын үр дүн нь хүн биш харин компьютерээр хийгдсэн бол маш нарийн тодорхойлогдох болно.

Гэсэн хэдий ч бид компьютерт хамгийн жижиг алхмыг нь тодорхойлоход илүү нарийвчилсан заавар өгөхөөс өөр аргагүй болдог. Үүний зэрэгцээ бид хөтөлбөрт энэ даалгавартай шууд хамааралгүй зааврыг нэмж оруулах ёстой. Тиймээс, бидний жишээн дээр роботыг гудамжаар хөндлөн гарах дүрмийг (мөн "хэрэв машин чамруу ирж байвал хажуу тийш үсрэх" дүрмийг) хэлэх хэрэгтэй.

Эдгээр заавар нь шийдвэр гаргах тодорхой нөхцлийг шалгах, тодорхой мэдээллийн сангаас мэдээлэл хайх (цаг агаар, дэлгүүрийн байршлын тухай), янз бүрийн нөхцөл байдлын ач холбогдлыг харьцуулах гэх мэт олон зүйлийг багтаасан байх ёстой. Үүний үр дүнд ийм програмтай компьютер илүү олон "эрх чөлөөний зэрэгтэй" байдаг - эцсийн зорилгодоо хүрэх замаасаа хазайх олон газар байдаг.

Мэдээжийн хэрэг, ихэнх тохиолдолд эдгээр хазайлт нь хүсээгүй бөгөөд бид "машин булангаас үсрэх" эрсдэл хамгийн бага байх компьютер ажиллах нөхцлийг бүрдүүлэхийг хичээдэг. Гэхдээ амьдрал бол амьдрал бөгөөд бүх гэнэтийн зүйлийг урьдчилан таамаглах боломжгүй юм. Тийм ч учраас компьютер нь урьдчилан таамаглаагүй мэт санагдах нөхцөл байдалд гэнэтийн "ухаалаг" хариу үйлдэл үзүүлэх, хамгийн энгийн нөхцөл байдалд ч гэсэн гайхалтай "тэнэг" байдлаар гайхшруулах чадвартай байдаг (харамсалтай нь сүүлийн үед).

Энэ нь хүний ​​сэтгэн бодох үйл явцыг бүрдүүлдэг хамгийн жижиг алхмуудын нарийвчилсан дүн шинжилгээнд үндэслэн цогц хөтөлбөрүүдийг бүтээх явдал юм. орчин үеийн хандлага"Сэтгэхүйн машин" бий болгох (ядаж нэг арга барил). Мэдээжийн хэрэг, нарийн төвөгтэй байдал нь бүх зүйл биш юм. Гэсэн хэдий ч энэ асуудал дээр ажиллаж буй эрдэмтдийн дунд "ухаалаг" гэдэгт эргэлзэх хүн цөөн байна. XXI хөтөлбөролон зуунууд орчин үеийнхээс юуны түрүүнд хэмжээлшгүй нарийн төвөгтэй байдал, энгийн зааврын тоогоор ялгаатай байх болно.

Орчин үеийн мэдээлэл боловсруулах олон системүүд нь маш нарийн төвөгтэй байдаг тул тэдний зан байдлын зарим онцлог шинж чанаруудыг програмаас өөрсдөөсөө гаргаж авах боломжгүй байдаг - тэдгээрийг туршилт, таамаглалыг шалгах замаар шууд судлах шаардлагатай болдог. Мөн эсрэгээр - олон онцлог шинж чанарууд ухаалаг үйл ажиллагааӨнгөц харахад бараг л "дээрээс ирсэн ойлголт" мэт харагддаг хүн төрөлхтөн олон энгийн алхмуудаас бүрдсэн цогц программуудаар нэлээд сайн загварчлагдсан байдаг.

2. AI-д хандах үндсэн аргууд

2. 1. Цахим хандлага

Дэлхийн 2-р дайны дараа ухаалаг зан үйлийг загварчлах эрхэм зорилгодоо хүрэхэд тохиромжтой төхөөрөмжүүд гарч ирэв; Эдгээр нь цахим дижитал компьютер байв. Тухайн үед компьютерийг урам зоригтойгоор нэрлэж байсан “цахим тархи” 1952 онд Ерөнхийлөгчийн сонгуулийн эцсийн дүн гарахаас хэдхэн цагийн өмнө сонгуулийн үр дүнг үнэн зөвөөр таамаглаж, АНУ-ын телевиз үзэгчдийг гайхшруулж байжээ. Компьютерийн энэхүү "эр зориг" нь тухайн үед олон эрдэмтдийн хийж байсан дүгнэлтийг баталж байсан: автомат компьютерууд маш хурдан, уйгагүй, үнэн зөв ажиллах өдөр ирнэ. автомат үйлдэл, хүний ​​сэтгэн бодох чадварт хамаарах тооцооллын бус үйл явц, тухайлбал, ойлголт, суралцах, хэв маягийг таних, өдөр тутмын яриа, бичвэрийг ойлгох, бүх баримт нь мэдэгдээгүй үед тодорхойгүй нөхцөл байдалд шийдвэр гаргах чадвартай болно. Ийм байдлаар сэтгэл судлалын нэгэн төрлийн "нийгмийн захиалга" -ыг "эзгүй" байдлаар боловсруулж, урамшуулсан төрөл бүрийн үйлдвэрүүдШинжлэх ухаан.

Алгоритм хиймэл оюун ухааны машин нь байгалийн хэлний тухай ойлголт, тухайлбал асуулт хариултын систем, мэдээллийн санд хандах хандалт. байгалийн хэл, нэг хэлээс нөгөө хэл рүү орчуулах, хэв маягийг таних, 3 хэмжээст үзэгдлийн дүрсний шинжилгээ, мэдлэгийг илэрхийлэх логистик систем, эвристик програмчлал, теорем батлах, шийдвэр гаргах, тоглоом, мэдээллийн сан, мэдлэгийн сан, робот, шинжээчийн системүүд

Сэтгэлгээний урьдчилсан тодорхойлолт Тархи нь амьтдын оршин тогтнох, өөрөөр хэлбэл оршин тогтнохын тулд үүсч, хөгжсөн. Сэтгэлгээний (хүн эсвэл амьтан) юу хэрэгтэй вэ гэсэн санаан дээр үндэслэн сэтгэлгээний энгийн функциональ тодорхойлолтыг хийх боломжтой. Сэтгэн бодох нь амьд тархины идэвхтэй үйл явц бөгөөд дараахь зорилгод чиглэгддэг: 1. хүрээлэн буй орчныг танин мэдэх, олон эрс тэс орчинд зорилгод чиглэсэн идэвхтэй зан үйлийг удирдахад шаардлагатай бөгөөд хангалттай хүрээлэн буй орчны идэвхтэй шаталсан загварыг тархинд бий болгох; 2. хүрээлэн буй орчныг мэдрэх үйл явцыг хэрэгжүүлэх; 3. олон эрс тэс орчинд зан үйлийн удирдлагын үйл явцыг хэрэгжүүлэх; 4. сургалтын үйл явцыг хэрэгжүүлэх; 5. алгоритмын бус (бүтээлч) асуудлыг шийдвэрлэх.

Тэр хүн тархигүй гэдгээ ч ойлгоогүй бөгөөд энэ нь түүнийг бүрэн оюуны амьдралаар амьдрахад нь саад болоогүй юм. Эрэгтэй 44 настай, менежер хотын захиргаа. Ерөнхий оюун ухааны коэффициент - IQ - 75, аман - 84, аман бус - 70. Эдгээр нь үнэхээр тийм ч том утгууд биш боловч ерөнхийдөө нормын доод хязгаараас дээгүүр байдаг бөгөөд энэ нь ихэвчлэн 70 гэсэн утгатай давхцдаг. .

Бидний хүн нэг бүрийн дотор луу байдаг. Зохион байгуулалтын хувьд хүний ​​тархийг бүх дээд амьтдын нэгэн адил гурван функциональ бүтцэд хувааж болно: мөлхөгчдийн тархи, ишний тархи (нугасыг оруулаад), неокортекс. Зан төлөв, түүний дотор оюуны зан байдал нь эдгээр бүх бүтцийн цогц, хосолсон ажлаар тодорхойлогддог. Мөлхөгч амьтдаас олж авсан бүх зүйл бол сүнслэг байдлын дээд хэрэгцээг хангахтай адил хүнийх юм. Маш олон "сүнслэг" сургаал нь үндсэндээ мөлхөгчдийн зан үйлийг хэрэгжүүлэх нэг хэлбэр юм. Э.Шварцын зүйр үгээр "Лууг" алах боломжгүй юм. Та зөвхөн Луутай тохиролцож болно.

Сонгодог хиймэл оюун ухаан нь сэтгэн бодох машинд биелэх магадлал багатай; Энэ талбарт хүний ​​ур чадварын хязгаар нь тархины үйл ажиллагааг дуурайдаг системийг бий болгоход л хязгаарлагддаг бололтой.

Хиймэл оюун ухааны шинжлэх ухаан (AI) хувьсгал хийж байна. Үүний шалтгаан, утга учрыг тайлбарлахын тулд бид эхлээд түүхэнд хандах ёстой.

1950-иад оны эхээр машин сэтгэж чадаж байна уу гэсэн уламжлалт, тодорхойгүй асуулт нь түүний бүтцийг харгалзан үзсэн дүрмийн дагуу физик тэмдэгтүүдийг удирддаг машин сэтгэж чадах уу гэсэн илүү хүртээмжтэй асуултыг тавьжээ. Албан ёсны логик болон тооцооллын онол өмнөх хагас зуун жилийн хугацаанд нэлээд дэвшилттэй байсан тул энэ асуултыг илүү нарийн томъёолж байна. Онолчид тодорхой дүрмийн дагуу өөрчлөгддөг хийсвэр тэмдгийн системийн боломжуудыг үнэлж эхэлсэн. Хэрэв эдгээр системийг автоматжуулж чадвал хийсвэр тооцоолох чадвар нь бодитоор илэрдэг юм шиг санагдсан. физик систем. Ийм үзэл бодол нь онолын нэлээн гүнзгий үндэслэлтэй, нарийн тодорхойлсон судалгааны хөтөлбөрийг бий болгоход хувь нэмэр оруулсан.

Машин сэтгэж чадах уу?

Тийм гэж хариулах олон шалтгаан байсан. Түүхэнд хамгийн анхны бөгөөд хамгийн алдартай нь гүн гүнзгий шалтгаануудтооцооны онолын хоёр чухал үр дүнгээс бүрдсэн. Эхний үр дүн нь үр дүнтэй тооцоолох боломжтой функц бүр рекурсив тооцоологдох боломжтой гэсэн Сүмийн диссертаци байв. "Үр ашигтай тооцоолох" гэсэн нэр томъёо нь тодорхой хугацаанд оролтын өгөгдлийн үр дүнг тооцоолоход ашиглаж болох "механик" процедурыг хэлнэ. "Recursively computable" гэдэг нь байгаа гэсэн үг хязгаарлагдмал олонлогөгөгдсөн оролтод хэрэглэж болох үйлдлүүд бөгөөд дараа нь шинээр олж авсан үр дүндээ дараалан давтан хэрэглэж, тодорхой хугацааны дотор функцийг үнэлэх боломжтой. Механик процедурын тухай ойлголт нь албан ёсны биш, харин зөн совингийн шинж чанартай байдаг тул Черчийн диссертацид албан ёсны нотолгоо байхгүй байна. Гэсэн хэдий ч, энэ нь компьютер гэж юу болохыг ойлгоход тусалдаг бөгөөд үүнийг батлах олон янзын нотлох баримтууд нэгддэг.

Хоёрдугаарт чухал үр дүнАлан М.Тюринг олж авсан бөгөөд тэрээр ямар ч рекурсив тооцоологдох функцийг хамгийн их хялбаршуулсан тэмдэгт хувиргах машиныг ашиглан хязгаарлагдмал хугацаанд тооцоолж болохыг харуулсан ба хожим нь бүх нийтийн машинТюринг. Энэ машин нь оролтын үүрэг гүйцэтгэдэг энгийн тэмдэгтүүдийн таних тэмдэг, дараалал, зохион байгуулалтад мэдрэмтгий рекурсив хамааралтай дүрмээр зохицуулагддаг.

Эдгээр хоёр үр дүнгээс маш чухал үр дүн гарч байна, тухайлбал стандарт дижитал компьютер тоноглогдсон байна зөв програмХангалттай том санах ой, хангалттай цаг хугацаатай бол энэ нь оролт, гаралт бүхий дүрэмд захирагддаг аливаа функцийг үнэлэх боломжтой. Өөрөөр хэлбэл, тэрээр гадаад орчны сайн дурын нөлөөнд үзүүлэх аливаа системчилсэн хариу үйлдлийг харуулж чадна.

Үүнийг дараах байдлаар тодруулъя: дээр дурдсан үр дүн нь зохих программчлагдсан тэмдэгт хувиргах машин (цаашид бид үүнийг MS машин гэж нэрлэх болно) ухамсартай оюун ухаан байгаа эсэхийг шалгах Тьюрингийн тестийг хангах ёстой гэсэн үг юм. Тьюрингийн тест нь зан үйлийн шинж чанартай тест боловч түүнд тавигдах шаардлага маш хүчтэй байдаг. (Бид энэ тест хэр нийцэж байгааг доор авч үзэх болно. Бид ухамсартай оюун ухаан байгаа эсэхийг тодорхойлох хоёрдахь, үндсэндээ өөр "туршилт"-тай танилцах болно.) Тюринг тестийн анхны хувилбарын дагуу MS машинд оруулах оролт нь асуулт байх ёстой. мөн байгалийн хэллэг ярианы хэл, бид үүнийг оролтын төхөөрөмжийн гар дээр бичдэг бөгөөд гаралт нь гаралтын төхөөрөмжөөр хэвлэгдсэн MS машины хариултууд юм. Хэрэв түүний хариу үйлдэл нь жинхэнэ, ухаалаг хүний ​​бичсэнээс ялгагдахгүй бол машин нь ухамсартай оюун ухаан байгаа эсэхийг шалгах энэхүү шалгалтыг давсан гэж хэлдэг. Мэдээжийн хэрэг, одоогийн байдлаар хэн ч боломжийн хүний ​​зан авираас ялгаатай биш үр дүнг олж авах боломжтой функцийг мэддэггүй. Гэхдээ Черч, Тьюрингийн үр дүн нь энэ (үр дүнтэй байж магадгүй) функц ямар ч байсан тохирох загвартай MS машин үүнийг тооцоолох боломжтой гэдгийг баталж байна.

Энэ бол маш чухал дүгнэлт бөгөөд ялангуяа Тюринг бичгийн машин ашиглан машинтай харьцах үйл ажиллагааны талаархи тайлбар нь өчүүхэн хязгаарлалтыг илэрхийлдэг. MS машин дэлхийтэй илүү их харьцаж байсан ч гэсэн ижил дүгнэлт хүчинтэй хэвээр байна нарийн төвөгтэй аргаар: шууд хараа, байгалийн яриа гэх мэт төхөөрөмжийг ашиглах. Эцсийн эцэст, илүү төвөгтэй рекурсив функц Туринг тооцоолох боломжтой хэвээр байна. Ганц л асуудал үлдлээ: нэгийг нь эргэлзэлгүйгээр олох. нарийн төвөгтэй функц, гадаад орчны нөлөөнд хүний ​​хариу үйлдлийг хянадаг бөгөөд дараа нь MS машин энэ функцийг тооцоолох программыг (рекурсив хэрэглэх дүрмийн багц) бичнэ. Эдгээр зорилтууд нь үндэс суурийг бүрдүүлсэн шинжлэх ухааны хөтөлбөрсонгодог хиймэл оюун ухаан.

Эхний үр дүн нь урам зоригтой байсан

Ухаалаг зохион бүтээсэн программ бүхий MS машинууд нь оюун санааны илрэлтэй холбоотой мэт олон үйлдлүүдийг харуулсан. Тэд нарийн төвөгтэй командуудад хариулж, арифметик, алгебр, тактикийн хэцүү асуудлуудыг шийдэж, даам, шатар тоглож, теоремуудыг баталж, энгийн яриа өрнүүлэв. Илүү том хадгалах төхөөрөмж, илүү хурдан машинууд гарч ирэн, илүү хүчирхэг, боловсронгуй программуудыг хөгжүүлснээр үр дүн сайжирсаар байв. Сонгодог буюу "програмчлалд суурилсан" хиймэл оюун ухаан нь бараг бүх талаасаа маш идэвхтэй, амжилттай шинжлэх ухааны салбар байсан. MS машинууд эцэстээ сэтгэн бодох чадвартай болно гэж үе үе үгүйсгэж байсан нь өрөөсгөл, мэдээлэлгүй мэт санагдсан. Өгүүллийн гарчигт тавьсан асуултад эерэг хариулт өгсөн нотлох баримтууд итгэл үнэмшилтэй байхаас илүү санагдсан.

Мэдээжийн хэрэг, зарим тодорхойгүй байдал хэвээр үлдсэн. Юуны өмнө, MS машинууд хүний ​​тархитай тийм ч их төстэй байгаагүй. Гэсэн хэдий ч энд ч гэсэн сонгодог хиймэл оюун ухаанд итгэлтэй хариулт бэлэн байсан. Нэгдүгээрт, MS машиныг бүтээсэн физик материал нь түүний тооцоолж буй функцтэй ямар ч холбоогүй юм. Сүүлийнх нь программд бичигдсэн байдаг. Хоёрдугаарт, машины функциональ архитектурын техникийн нарийн ширийн зүйл нь хамаагүй, учир нь огт өөр програмуудтай ажиллахад зориулагдсан огт өөр архитектурууд нь ижил оролт-гаралтын функцийг гүйцэтгэж чаддаг.

Тиймээс AI-ийн зорилго нь оюун санааны оролт, гаралтын шинж чанартай функцийг олох, мөн энэ функцийг тооцоолохын тулд олон боломжит програмуудаас хамгийн үр дүнтэйг бий болгох явдал байв. Үүний зэрэгцээ хүний ​​тархи ямар функцийг тооцоолох нь чухал биш гэж тэд хэлэв. Энэ нь сонгодог AI-ийн мөн чанар, өгүүллийн гарчигт тавьсан асуултад эерэг хариулт өгөх үндэслэлийг тайлбарлаж дуусгасан болно.

Машин сэтгэж чадах уу? Сөрөг хариултыг дэмжсэн зарим үндэслэлүүд бас байсан. 1960-аад оны туршид анхаарал татахуйц сөрөг аргументууд харьцангуй ховор байсан. Заримдаа сэтгэх нь бие махбодийн үйл явц биш бөгөөд энэ нь материаллаг бус сүнсэнд явагддаг гэсэн эсэргүүцлийг илэрхийлдэг. Гэсэн хэдий ч ийм хоёрдмол үзэл нь хувьслын ч, логикийн хувьд ч хангалттай үнэмшилтэй мэт санагдсангүй. Энэ нь хиймэл оюун ухааны судалгаанд тийм ч таатай нөлөө үзүүлээгүй.

Өөр шинж чанартай бодол санаа нь хиймэл оюун ухааны мэргэжилтнүүдийн анхаарлыг илүү их татсан. 1972 онд Хуберт Л.Дрейфус хиймэл оюун ухааны систем дэх оюун ухааны ёслолын ажиллагааг эрс шүүмжилсэн ном хэвлүүлжээ. Тэрээр эдгээр системүүд нь жинхэнэ сэтгэлгээг зохих ёсоор загварчлаагүй гэдгийг онцлон тэмдэглээд, эдгээр бүхний өвөрмөц хэв маягийг илчилсэн юм. амжилтгүй оролдлого. Түүний бодлоор загвар өмсөгчдөд албан ёсны бус асар их нөөц дутагдаж байв Ерөнхий мэдлэгаливаа хүнд байдаг ертөнцийн тухай, мөн өөрчлөгдөж буй нөхцөл байдлын шаардлагаас хамааран энэхүү мэдлэгийн тодорхой бүрэлдэхүүн хэсгүүдэд найдах нийтлэг мэдрэмжийн чадвар. Дрейфус сэтгэн бодох чадвартай хиймэл физик системийг бий болгох үндсэн боломжийг үгүйсгээгүй боловч үүнийг зөвхөн рекурсив хэрэглэгддэг дүрмүүдийг ашиглан тэмдэгтүүдийг ашиглан хийж болно гэсэн санааг маш их шүүмжилсэн.

Хиймэл оюун ухааны мэргэжилтнүүд, түүнчлэн философичдын хүрээлэлд ДрейфусЭнэ нь маш залуу судалгааны салбарт зайлшгүй хялбаршуулсан зүйлд тулгуурлан голчлон алсын хараатай, өрөөсгөл гэж ойлгогдож байсан. Магадгүй, заасан сул талуудболсон, гэхдээ тэд мэдээж түр зуурынх байсан. Илүү хүчирхэг машинууд, илүү сайн программ хангамжууд эдгээр дутагдлыг арилгах цаг ирнэ. Цаг хугацаа хиймэл оюун ухааны төлөө ажиллаж байгаа юм шиг санагдсан. Тиймээс эдгээр эсэргүүцэл нь хиймэл оюун ухааны чиглэлээр цаашдын судалгаанд мэдэгдэхүйц нөлөө үзүүлээгүй.

Гэсэн хэдий ч цаг хугацаа бас үр дүнтэй байсан нь тодорхой болсон Дрейфус: 70-аад оны сүүлч, 80-аад оны эхээр компьютерийн хурд болон санах ой нэмэгдсэнээр тэдний " сэтгэцийн чадвар" их биш. Жишээлбэл, компьютерийн харааны систем дэх хэв маягийг таних нь гэнэтийн их хэмжээний тооцоолол шаарддаг болох нь тогтоогдсон. Бараг найдвартай үр дүнд хүрэхийн тулд компьютер дээр илүү их цаг зарцуулах шаардлагатай байсан бөгөөд энэ нь ижил ажлыг гүйцэтгэхэд шаардагдах хугацаанаас хамаагүй илүү байв. биологийн системалсын хараа. Ийм удаан загварчлах үйл явц нь түгшүүртэй байсан: эцэст нь компьютерт дохио тархинаас сая дахин хурдан тархдаг бөгөөд компьютерийн төв боловсруулах нэгжийн цагийн хурд нь бусад давтамжаас бараг ижил тооны дахин их байдаг. тархинд олдсон чичиргээ. Гэсэн хэдий ч бодитой асуудлууд дээр яст мэлхий туулайгаас амархан давж гардаг.

Үүнээс гадна бодитой асуудлыг шийдвэрлэхийн тулд компьютерийн программ нь маш том мэдээллийн санд хандах боломжийг шаарддаг. Ийм мэдээллийн санг бий болгох нь өөрөө сорилт боловч өгөгдлийн сангийн тодорхой, контекст-тусгай хэсгүүдэд бодит цаг хугацаанд хэрхэн хандах вэ гэсэн сорилтоор нэмэгддэг. Өгөгдлийн сан илүү багтаамжтай болохын хэрээр хандалтын асуудал илүү төвөгтэй болсон. Нарийвчилсан хайлт хэтэрхий удаан үргэлжилсэн бөгөөд эвристик аргууд үргэлж амжилттай байдаггүй. Хиймэл оюун ухааны чиглэлээр ажилладаг зарим мэргэжилтнүүд хүртэл Дрейфустай ижил төстэй санаа зовнилоо хуваалцаж эхэлсэн.

Ойролцоогоор энэ үед (1980) Жон Сиарл хиймэл оюун ухааны сонгодог хөтөлбөрийн үндсэн таамаглалыг эсэргүүцсэн цоо шинэ шүүмжлэлтэй үзэл баримтлалыг санал болгов, тухайлбал бүтэцлэгдсэн тэмдэгтүүдийг тэдгээрийн бүтцийг харгалзсан дүрмүүдийг рекурсив байдлаар хэрэглэх замаар зөв удирдах нь онолыг бүрдүүлдэг гэсэн санаа юм. ухамсарт оюун ухааны мөн чанар.

Searle-ийн гол аргумент нь маш чухал хоёр зүйлийг харуулсан сэтгэлгээний туршилт дээр үндэслэсэн байв. Нэгдүгээрт, тэр (бид ойлгох ёстой) функцийг хэрэгжүүлдэг MS машиныг дүрсэлсэн бөгөөд түүний оролт, гаралт нь бүхэлдээ Хятад хэл дээр явагдаж буй ярианы Тюринг тестийг давж чаддаг. Хоёрдугаарт, машины дотоод бүтэц нь ямар ч зан авир гаргаж байсан ажиглагчийн сэтгэлд машин бүхэлдээ, түүний аль нэг хэсэг нь хятад хэлийг ойлгодоггүй гэдэгт эргэлзэхгүй байна. Үүнд зөвхөн англи хэлээр ярьдаг, зааварт заасан дүрмийг дагаж мөрддөг хүн л байгаа бөгөөд үүний тусламжтайгаар та хаалган дээрх шуудангийн цонхоор орж, гарах тэмдэгтүүдийг удирдах хэрэгтэй. Товчхондоо, уг систем нь Хятад хэл болон мессежийн бодит утгын агуулгыг сайн мэддэггүй ч Тьюрингийн тестийг эерэгээр хангадаг (Ж. Сиарлийн "Тархины оюун ухаан нь компьютерийн програм уу? ").

Ерөнхий дүгнэлт нь: "Бүтэц мэдрэмтгий дүрмийн дагуу физик тэмдэгтүүдийг зүгээр л өөрчилдөг аливаа систем нь хамгийн сайндаа жинхэнэ ухамсартай сэтгэхүйн муу элэглэл байх болно, учир нь "" товчлуурыг эргүүлснээр "бодит семантик" бий болгох боломжгүй юм. хоосон синтакс." Сеарл ухамсар байгаа эсэхэд зан үйлийн бус тестийг дэвшүүлж байгааг энд тэмдэглэх нь зүйтэй: ухамсрын оюун ухааны элементүүд нь жинхэнэ семантик агуулгатай байх ёстой.

Түүний санал болгож буй Рубикийн шоо систем нь үнэхээр удаан байх тул түүний сэтгэхүйн туршилт хангалтгүй байсанд Сийрлийг буруутгах нь сонирхол татаж байна. Гэсэн хэдий ч Searle энэ гүйцэтгэлийг хийхийг шаарддаг энэ тохиолдолдямар ч үүрэг гүйцэтгэдэггүй. Удаан бодож байгаа хүн зөв бодолтой хэвээр байна. Сонгодог хиймэл оюун ухааны үзэл баримтлалын дагуу сэтгэлгээг дахин бүтээхэд шаардлагатай бүх зүйл түүний бодлоор "Хятад өрөөнд" байдаг.

Searle-ийн нийтлэл хиймэл оюун ухааны мэргэжилтнүүд, сэтгэл судлаачид, философичдын идэвхтэй хариултыг өдөөсөн. Гэсэн хэдий ч ерөнхийдөө энэ нь Дрейфусын номноос ч илүү дайсагналтай байсан. Сэтгүүлийн энэ дугаарт нэгэн зэрэг нийтлэгдсэн нийтлэлдээ Сиарл өөрийн үзэл баримтлалын эсрэг хэд хэдэн шүүмжлэлтэй аргументуудыг гаргажээ. Бидний бодлоор тэдний олонх нь хууль ёсны, ялангуяа зохиогчид нь өрөө болон түүний агуулгыг бүрдүүлдэг систем нь маш удаан боловч Хятад хэлийг ойлгодог хэвээр байна гэж маргаж, "өгөөш авах" хүмүүс юм.

Бид эдгээр хариултуудад дуртай, гэхдээ хятад өрөө хятад хэлээр ойлгодог гэж боддог учраас биш. Бид түүнийг ойлгохгүй байгаа Сиарлтай санал нэг байна. Эдгээр аргументуудын сонирхол татахуйц зүйл бол тэд "Синтакс нь дангаараа семантикийг бүрдүүлдэггүй бөгөөд семантик оршин тогтноход хангалттай биш" гэсэн Сийрлийн аргумент дахь хамгийн чухал гурав дахь аксиомыг хүлээн зөвшөөрөхөөс татгалзаж буйг тусгасан явдал юм. Энэ аксиом үнэн байж болох ч Сеарл үүнийг баттай мэдэж байгаа гэж баттай хэлж чадахгүй. Түүгээр ч барахгүй, үүнийг үнэн гэж үзэх нь сонгодог хиймэл оюун ухааны судалгааны хөтөлбөрийг хэрэгжүүлэх боломжтой эсэх тухай асуулт гарч ирнэ, учир нь энэ хөтөлбөр нь хэрэв бид зөвхөн зохих бүтэцтэй үйл явцыг хөдөлгөж чадах юм бол нэг төрлийн дотоод бүжиг бий болно гэсэн маш сонирхолтой таамаглал дээр суурилдаг. синтаксийн элементүүдийг оролт, гаралттай зөв холбосноор бид хүний ​​төрөлхийн оюун санааны ижил төлөв байдал, илрэлийг олж авах боломжтой.

Сийрлийн гуравдахь аксиом үнэхээр энэ асуултыг тавьж байгаа нь "Хөтөлбөрүүд нь оюун санааны мөн чанар мэт харагддаг бөгөөд тэдний оршихуй нь оюун ухааны оршихуйд хангалтгүй юм" гэсэн анхны дүгнэлттэй шууд харьцуулж үзэхэд тодорхой болно. Түүний гурав дахь аксиом нь үүнтэй бараг ижил дүгнэлтийн 90% -ийг агуулж байгааг харахад хэцүү биш юм. Ийм учраас Сийрлийн бодлын туршилтыг гурав дахь аксиомыг дэмжих зорилгоор тусгайлан зохион бүтээсэн юм. Энэ бол Хятадын өрөөний бүхэл бүтэн мөн чанар юм.

Хэдийгээр Хятадын өрөөний жишээ нь аксиом 3-ыг мэдэхгүй хүмүүст сонирхолтой болгодог ч энэ нь аксиомын үнэн зөвийг нотлоогүй гэж бид үзэж байгаа бөгөөд энэ жишээний үл нийцэх байдлыг харуулахын тулд бид өөрсдийн жишээг жишээ болгон санал болгож байна. зэрэгцээ жишээ. Маргаантай мэдэгдлийг няцаасан нэг амжилттай жишээ нь логик жонглёроор дүүрэн бүхэл бүтэн номноос хавьгүй илүү нөхцөл байдлыг тодруулах болно.

Шинжлэх ухааны түүхэнд бидний Сийрлийн үндэслэлтэй адил эргэлзээтэй байдлын олон жишээ байдаг. 18-р зуунд Ирландын хамба лам Жорж Беркли агаар дахь шахалтын долгион нь өөрөө дуу авианы үзэгдлийн мөн чанар эсвэл тэдгээрийн оршин тогтноход хангалттай хүчин зүйл байж болно гэж төсөөлшгүй гэж үзсэн. Английн яруу найрагч, зураач Уильям Блэйк, Германы байгаль судлаач яруу найрагч Иоганн Гёте нар материйн жижиг хэсгүүд нь өөрөө гэрлийн объектив оршихуйд хангалттай мөн чанар буюу хүчин зүйл болж чадна гэж төсөөлшгүй гэж үзсэн. Энэ зуунд ч гэсэн амьгүй биет нь хичнээн нарийн зохион байгуулалттай байсан ч органик биет юм уу гэж төсөөлөөгүй хүмүүс байсан. хангалттай нөхцөламьдрал. Хүмүүсийн төсөөлж чадах эсвэл төсөөлж чадахгүй зүйл нь бодит байдал дээр байгаа эсвэл байхгүй зүйлтэй ямар ч холбоогүй байдаг нь тодорхой юм. Энэ нь хэзээ ч үнэн юм бид ярьж байнамаш өндөр түвшний оюун ухаантай хүмүүсийн тухай.

Эдгээрийг хэрхэн харахыг хүсч байна түүхэн сургамж Searle-ийн үндэслэлд хэрэглэж болно, түүний логиктой зохиомлоор зохиосон параллелийг хэрэглэж, энэ параллелыг сэтгэлгээний туршилтаар дэмжицгээе.

Аксиом 1. Цахилгаан ба соронзон хүч нь физик хүч юм.

Аксиом 2. Гэрлийн чухал шинж чанар бол гялбаа юм.

Аксиом 3. Хүчнүүд нь өөрөө гэрэлтэх эффектийн мөн чанар болж харагддаг бөгөөд түүний оршихуйд хангалтгүй байдаг.

Дүгнэлт 1. Цахилгаан ба соронзлол нь гэрлийн мөн чанар биш бөгөөд түүний оршихуйд хангалтгүй юм.

Энэ аргументыг удалгүй нийтэлсэн гэж бодъё Жеймс С.Максвелл 1864 онд тэд гэрэл ба цахилгаан соронзон долгионыг ижил гэж санал болгосон боловч гэрлийн шинж чанар ба цахилгаан соронзон долгионы шинж чанаруудын системчилсэн параллелууд дэлхийд бүрэн хэрэгжиж эхлэхээс өмнө. Дээрх логик аргумент нь Максвеллийн зоримог таамаглалыг, ялангуяа Аксиом 3-ыг дэмжсэн дараах тайлбарыг хавсаргасан бол итгэл үнэмшилтэй эсэргүүцэх болно.

Ингээд авч үзье харанхуй өрөө, гартаа барьж буй хүн байдаг байнгын соронзэсвэл цэнэглэгдсэн объект. Хэрэв хүн соронзыг дээш доош хөдөлгөж эхэлбэл Максвеллийн онолын дагуу хиймэл гэрэлтүүлэг(IO), цахилгаан соронзон долгионы тархах бөмбөрцөг соронзоноос гарч, өрөө илүү гэрэл гэгээтэй болно. Соронз эсвэл цэнэглэгдсэн бөмбөгөөр тоглохыг оролдсон хэн бүхэн сайн мэддэг тул тэдгээрийн хүч (эсвэл өөр ямар ч хүч) эдгээр объектуудыг хөдөлгөж байсан ч ямар ч гэрэлтэлтийг үүсгэдэггүй. Тиймээс бид зүгээр л хүчийг удирдах замаар жинхэнэ гэрэлтэх эффектэд хүрч чадна гэдэг нь төсөөлшгүй юм шиг санагдаж байна!

Цахилгаан соронзон хүчний чичиргээ нь гэрлийг илэрхийлдэг ч хүний ​​хөдөлж буй соронз нь ямар ч гэрэлтдэггүй. Үүний нэгэн адил, зарим дүрмийн дагуу тэмдэгтүүдийг ашиглах нь оюун ухаан байж болох ч Searle-ийн Хятад өрөөнөөс олдсон дүрэмд суурилсан систем нь бодитой ойлголтгүй мэт харагдаж байна.

Хэрэв Максвелл түүнд энэ сорилт тулгарвал яаж хариулах вэ?

Нэгдүгээрт, соронзны хэлбэлзлийн давтамж маш бага буюу шаардлагатай хэмжээнээс 1015 дахин бага тул гэрэлтдэг өрөөний туршилт нь үзэгдэх гэрлийн шинж чанарын талаар биднийг төөрөгдүүлж байна гэж тэр хэлэх байх. Энд давтамж нь ямар ч үүрэг гүйцэтгэдэггүй, Максвеллийн өөрийн онолын дагуу гэрэлтэх эффектийг харуулахад шаардлагатай бүх зүйлийг хэлбэлздэг соронзтой өрөөнд аль хэдийн агуулдаг гэсэн тэвчээргүй хариулт гарч ирж магадгүй юм.

Эргээд МаксвеллӨрөө аль хэдийн гэрэлтсэн байна гэж нэлээд үндэслэлтэй хэлж, "өгөөш авч" болох боловч энэхүү гэрэлтэлтийн мөн чанар, хүч чадал нь хүн үүнийг харах боломжгүй юм. (Хүн соронзыг хөдөлгөх давтамж багатай учир үүссэн цахилгаан соронзон долгионы урт нь хэт урт, эрч хүч нь хүний ​​нүд тэдэнд үзүүлэх хариу үйлдэл үзүүлэхэд хэтэрхий бага байдаг.) ​​Гэсэн хэдий ч эдгээр үзэгдлүүдийн талаарх ойлголтын түвшинг харгалзан үзэхэд . тухайн цаг үе (өнгөрсөн зууны 60-аад он) ийм тайлбар нь инээд, тохуурхсан үгсийг дагуулж магадгүй юм. "Гэрдэг өрөө! Гэхдээ уучлаарай, ноён Максвелл, тэнд бүрэн харанхуй байна!"

Тиймээс бид ядуу байгааг харж байна Максвеллхэцүү байна. Түүний хийж чадах зүйл бол дараах гурван зүйлийг шаардах явдал юм. Нэгдүгээрт, дээрх аргумент дахь аксиом 3 нь үнэн биш юм. Үнэн хэрэгтээ энэ нь зөн совингийн хувьд нэлээд үндэслэлтэй мэт санагдаж байгаа ч бид энэ талаар гайхахаас өөр аргагүй юм. Хоёрдугаарт, гэрэлтдэг өрөөний туршилт нь бидэнд сонирхолтой зүйл харуулдаггүй физик шинж чанарСвета. Гуравдугаарт, гэрлийн асуудал, хиймэл гэрэлтэх боломжийг бодитоор шийдвэрлэхийн тулд зөв нөхцөлд цахилгаан соронзон долгионы үйл ажиллагаа нь гэрлийн үйлдэлтэй яг адилхан эсэхийг тогтоох судалгааны хөтөлбөр хэрэгтэй байна. Сонгодог хиймэл оюун ухаан нь Сийрлийн үндэслэлд ижил хариулт өгөх ёстой. Searle-ийн хятад өрөө "утгын хувьд харанхуй" мэт санагдаж болох ч түүнд тодорхой дүрэм журмын дагуу хийгдсэн тэмдэгтүүдийг ашиглах нь утгын үзэгдлийг хэзээ ч үүсгэж чадахгүй, ялангуяа хүмүүс мэдээлэл муутай, зөвхөн хязгаарлагдмал хэвээр байгаа тул түүнд онцлох шалтгаан байхгүй. тайлбарлах шаардлагатай эдгээр семантик болон сэтгэцийн үзэгдлийн нийтлэг ойлголтын түвшинг ойлгох замаар. Сийрл эдгээр зүйлсийн талаарх ойлголтыг ашиглахын оронд хүмүүсийн ийм ойлголт дутмаг байдгийг өөрийн үндэслэлдээ чөлөөтэй ашигладаг.

Searle-ийн үндэслэлийг шүүмжилсэний дараа бид сонгодог хиймэл оюун ухааны хөтөлбөр нь ухамсартай оюун ухааны асуудлыг шийдэж, сэтгэн бодох машиныг бий болгох бодит боломж байна уу гэсэн асуулт руу буцаж байна. Энд байгаа хэтийн төлөв тийм ч тод биш гэж бид үзэж байгаа ч бидний санал бол Сийрлийн ашигласан аргументуудаас тэс өөр шалтгаанууд дээр үндэслэсэн болно. Бид сонгодог хиймэл оюун ухааны судалгааны хөтөлбөрийн тодорхой алдаанууд болон биологийн тархи нь түүний бүтцийн зарим шинж чанарыг агуулсан тооцооллын загваруудын шинэ ангиар дамжуулан бидэнд заасан хэд хэдэн сургамж дээр тулгуурладаг. Тархи хурдан бөгөөд үр дүнтэй шийддэг эдгээр асуудлыг шийдвэрлэхэд сонгодог хиймэл оюун ухааны бүтэлгүйтлийн талаар бид аль хэдийн дурдсан. Эрдэмтэд аажмаар эдгээр эвдрэлийг MS машинуудын функциональ архитектурын шинж чанаруудтай холбон тайлбарлаж байгаа бөгөөд энэ нь түүнд тулгарч буй нарийн төвөгтэй асуудлыг шийдвэрлэхэд тохиромжгүй байдаг гэдэгт аажмаар санал нэгдэж байна.

Бидний мэдэх ёстой зүйл бол тархи сэтгэлгээний үр дүнд хэрхэн хүрдэг вэ? Урвуу инженерчлэл нь инженерийн салбарт өргөн тархсан техник юм. Техникийн шинэ төхөөрөмж худалдаанд гарахад өрсөлдөгчид нь түүнийг салгаж, ямар зарчмыг нь таах гэж оролдох замаар хэрхэн ажилладагийг нь олж мэддэг. Тархины хувьд энэ аргыг хэрэгжүүлэхэд маш хэцүү байдаг, учир нь тархи бол дэлхий дээрх хамгийн нарийн төвөгтэй зүйл юм. Гэсэн хэдий ч мэдрэл судлаачид янз бүрийн бүтцийн түвшинд тархины олон шинж чанарыг олж илрүүлж чадсан. Гурван анатомийн шинж чанар нь үүнийг уламжлалт электрон компьютерийн архитектураас үндсэнд нь ялгадаг.

Нэгдүгээрт, мэдрэлийн системсая сая өөр зам дээр дохиог нэгэн зэрэг боловсруулдаг гэсэн утгаараа зэрэгцээ машин юм. Жишээлбэл, нүдний торлог бүрхэвч нь 8, 16, 32 элементийн хэсгүүдэд нарийн төвөгтэй оролтын дохиог тархинд дамжуулдаггүй. Суурин компьютер, гэхдээ харааны мэдрэлийн төгсгөлд нэгэн зэрэг ирдэг бараг сая бие даасан элементүүдээс бүрдсэн дохио хэлбэрээр (гадна геникуляр бие), үүний дараа тэдгээрийг нэгэн зэрэг, нэг алхамаар тархи боловсруулдаг. Хоёрдугаарт, тархины анхан шатны "боловсруулах төхөөрөмж" болох нейрон нь харьцангуй энгийн. Нэмж дурдахад, оролтын дохионоос хамааран гаралтын дохионы давтамж тасралтгүй өөрчлөгддөг гэсэн утгаараа оролтын дохионд үзүүлэх хариу үйлдэл нь дижитал гэхээсээ илүү аналог юм.

Гуравдугаарт,тархинд нэг мэдрэлийн эсээс нөгөө бүлэгт дамждаг аксонуудаас гадна эсрэг чиглэлд чиглэсэн аксонуудыг бид ихэвчлэн олдог. Эдгээр давтагдах төсөөлөл нь тархи мэдрэхүйн мэдээллийг боловсруулах арга замыг өөрчлөх боломжийг олгодог. Илүү чухал зүйл бол тэдний оршин тогтнохын ачаар тархи үнэхээр байдаг динамик систем, үүнд тасралтгүй хадгалагдаж буй зан үйл нь маш их ялгаатай байдаг өндөр төвөгтэй байдал, захын өдөөлтөөс харьцангуй бие даасан байдал. Ашигтай үүрэгСүлжээний хялбаршуулсан загварууд нь бодит мэдрэлийн сүлжээний үйл ажиллагааны механизм, зэрэгцээ архитектурын тооцооллын шинж чанарыг судлахад чухал үүрэг гүйцэтгэсэн. Жишээлбэл, дараагийн түвшний элементүүдтэй аксон шиг холболттой нейрон шиг элементүүдээс бүрдэх гурван давхаргат загварыг авч үзье. Оролтын өдөөлт нь өгөгдсөн оролтын элементийн идэвхжүүлэх босгонд хүрдэг бөгөөд энэ нь далд давхаргын элементүүдийн олон тооны "синаптик" терминалууд руу "аксон" дагуу пропорциональ хүч чадлын дохиог илгээдэг. Нийт үр нөлөө нь оролтын элементүүдийн багц дээрх дохиог идэвхжүүлэх тодорхой тохиргоо нь далд элементүүдийн багц дээр дохионы тодорхой тохиргоог үүсгэдэг.

Гаралтын элементүүдийн талаар ижил зүйлийг хэлж болно. Үүний нэгэн адил, далд давхаргын зүсмэл дэх идэвхжүүлэх дохионы тохиргоо нь гаралтын элементүүдийн зүсмэл дээр тодорхой идэвхжүүлэлтийн загварт хүргэдэг. Дүгнэж хэлэхэд, энэ сүлжээ нь олон тооны боломжит оролтын векторуудыг (идэвхжүүлэх дохионы тохиргоо) түүнд тохирох өвөрмөц гаралтын вектор болгон хувиргах төхөөрөмж гэж хэлж болно. Энэ төхөөрөмж нь тодорхой функцийг тооцоолоход зориулагдсан. Яг аль функцийг тооцоолох нь синаптик жингийн бүтцийн глобал тохиргооноос хамаарна.

Мэдрэлийн сүлжээ нь тархины бичил бүтцийн үндсэн шинж чанарыг загварчлан тодорхойлдог. Энэхүү гурван давхаргат сүлжээнд оролтын нейронууд (зүүн доод талд) идэвхжүүлэх дохионы тохиргоог (баруун доод талд) боловсруулж, далд давхарга руу жигнэсэн холболтоор дамжуулдаг. Далд давхаргын элементүүд нь дохионы шинэ тохиргоог бий болгохын тулд олон оролтыг нэмдэг. Энэ нь цаашдын хувиргалтыг гүйцэтгэдэг гаднах давхаргад дамждаг. Ерөнхийдөө сүлжээ нь нейронуудын хоорондох холболтын байршил, харьцангуй хүч зэргээс хамааран оролтын бүх дохиог харгалзах гаралт болгон хувиргадаг.

Сүлжээг бараг бүх функцийг (жишээ нь вектор хоорондын аливаа хувиргалт) тооцоолох чадвартай болгож чадах жинг сонгох олон янзын журам байдаг. Уг нь сүлжээн дээр томьёолох ч боломжгүй функцийг хэрэгжүүлэх боломжтой, бид ямар төрлийн оролт, гаралттай болжмортой болмоор байгааг харуулсан жишээнүүдийг л өгөхөд хангалттай. "Сүлжээний сургалт" гэж нэрлэгддэг энэхүү үйл явц нь сүлжээ нь оролт дээр хүссэн хувиргалтыг хийж, хүссэн гаралтыг гаргах хүртэл холбоосуудад өгөгдсөн жинг дараалан тохируулах замаар хийгддэг.

Энэхүү сүлжээний загвар нь тархины бүтцийг ихээхэн хялбаршуулдаг ч хэд хэдэн чухал талыг харуулсан хэвээр байна. Нэгдүгээрт, параллель архитектур нь уламжлалт компьютерээс хурдны асар их давуу талыг бий болгодог, учир нь давхарга бүр дээрх олон синапсууд нь маш их хөдөлмөр шаардсан дараалсан горимд ажиллахын оронд олон жижиг тооцооллын үйлдлүүдийг нэгэн зэрэг гүйцэтгэдэг. Давхарга бүрийн мэдрэлийн эсийн тоо нэмэгдэх тусам энэ давуу тал улам бүр нэмэгдсээр байна. Гайхалтай нь мэдээлэл боловсруулах хурд нь түвшин тус бүрийн процесст оролцож буй элементүүдийн тоо, тэдгээрийн тооцоолж буй функцийн нарийн төвөгтэй байдлаас огт хамаардаггүй. Түвшин бүр дөрвөн элемент эсвэл зуун сая байж болно; Синаптик жингийн тохиргоо нь энгийн нэг оронтой нийлбэрийг тооцоолох эсвэл шийдвэрлэх боломжтой дифференциал тэгшитгэлхоёр дахь захиалга. Энэ хамаагүй. Тооцооллын хугацаа нь яг ижил байх болно.

Хоёрдугаарт,системийн зэрэгцээ шинж чанар нь түүнийг мэдрэмжгүй болгодог жижиг алдаамөн үйл ажиллагааны тогтвортой байдлыг өгдөг; хэд хэдэн бонд, тэр ч байтугай мэдэгдэхүйц тооны алдагдал нь үл тоомсорлодог ерөнхий ахиц дэвшилСүлжээний бусад хэсгүүдийн гүйцэтгэсэн хувиргалт.

Гуравдугаарт,зэрэгцээ систем санаж байна олон тооныХэдэн миллисекундээр хэмжигдэх хугацаанд энэ мэдээллийн аль ч фрагментэд хандах боломжийг олгохын зэрэгцээ мэдээллийг тархсан хэлбэрээр өгөх болно. Мэдээлэл нь өмнөх сургалтын явцад үүссэн бие даасан синаптик холболтын жингийн тодорхой тохиргооны хэлбэрээр хадгалагддаг. Оролтын вектор энэ холболтын тохиргоогоор дамжин өнгөрч (мөн өөрчилсөн) үед хүссэн мэдээлэл "суллагдсан" болно.

Зэрэгцээ өгөгдөл боловсруулах нь тийм биш юм хамгийн тохиромжтой эмчилгээбүх төрлийн тооцооллын хувьд. Жижиг оролтын вектортой асуудлыг шийдвэрлэхэд олон сая хурдан давтагдах рекурсив тооцоолол хийх шаардлагатай бол тархи бүрэн арчаагүй байдаг бол сонгодог MS машинууд хамгийн сайн чадвараа харуулдаг. Энэ бол компьютерийн маш том бөгөөд чухал ангилал тул сонгодог машинууд үргэлж хэрэгтэй, бүр зайлшгүй байх болно. Гэсэн хэдий ч тархины архитектурыг хамгийн сайн төлөөлдөг тооцооллын өргөн хүрээний ангилал байдаг техникийн шийдэл. Эдгээр нь голчлон амьд организмд ихэвчлэн тулгардаг тооцооллын төрлүүд юм: "дуу чимээтэй" орчинд махчин амьтны хэлбэрийг таних; түүний харцанд зөв хариу үйлдэл үзүүлэх, ойртох үед зугтах арга, довтлохдоо хамгаалах арга зэргийг агшин зуур санах; идэж болох ба идэшгүй зүйл, бэлгийн хавьтагч болон бусад амьтдын хоорондох ялгааг гаргах; нарийн төвөгтэй, байнга өөрчлөгдөж байдаг бие махбодийн болон нийгмийн орчинд зан төлөвийг сонгох; гэх мэт.

Эцэст нь хэлэхэд, тайлбарласан зэрэгцээ систем нь бүтцийн дүрмийн дагуу тэмдэгтүүдийг удирдахгүй гэдгийг анхаарах нь маш чухал юм. Харин бэлгэдлийн манипуляци нь сүлжээний эзэмшиж болох, сурахгүй байж болох бусад олон “ухаалаг” ур чадваруудын нэг л юм. Дүрэмд захирагддаг тэмдэгтийн зохицуулалт нь сүлжээний үйл ажиллагааны үндсэн арга биш юм. Searle-ийн аргумент нь дүрмээр удирддаг MS машинуудын эсрэг чиглэсэн; Бидний тодорхойлсон төрлийн вектор хувиргах системүүд нь түүний хятадын аргумент нь хүчинтэй байсан ч хэрэгжих боломжгүй бөгөөд үүнд эргэлзэх өөр бие даасан шалтгаан бий.

Searle зэрэгцээ процессоруудыг мэддэг боловч түүний бодлоор тэдгээр нь жинхэнэ семантик агуулгагүй байх болно. Энэ талаар тэдний зайлшгүй дорд байдгийг харуулахын тулд тэрээр хоёр дахь удаагаа бодлын туршилтыг дүрсэлсэн бөгөөд энэ удаад Хятад биеийн тамирын заал нь параллель сүлжээнд зохион байгуулагдсан хүмүүсээр дүүрэн байв. Түүний үндэслэлийн цаашдын явц нь хятадын өрөөний тухай үндэслэлтэй төстэй юм.

Бидний бодлоор энэ хоёр дахь жишээ эхнийх шиг амжилттай, үнэмшилтэй биш юм. Юуны өмнө, системийн нэг ч элемент Хятад хэлийг ойлгодоггүй нь ямар ч үүрэг гүйцэтгэдэггүй, учир нь хүний ​​мэдрэлийн системд мөн адил байдаг: тархи бүхэлдээ ойлгодог ч миний тархи дахь ганц ч нейрон англи хэлийг ойлгодоггүй. . Түүний загварт (нейрон тус бүрд нэг хүн, мөн синаптик холболт тус бүрт флот хөлтэй хөвгүүн) дор хаяж 1014 хүн шаардагдана гэж Сирл дурдаагүй, учир нь хүний ​​тархинд 1011 нейрон байдаг бөгөөд тус бүр нь дунджаар 103 холболттой байдаг. Тиймээс түүний системд манай дэлхий шиг 10,000 дэлхийн хүн ам шаардлагатай болно. Биеийн тамирын заал нь илүү их эсвэл бага хэмжээний загвар өмсөгчдийг багтаахаас хол байгаа нь ойлгомжтой.

Нөгөөтэйгүүр, хэрэв ийм системийг зохих ёсоор угсарч болох юм бол сансрын масштаб, бүх холболтыг нарийн загварчилсан тохиолдолд бид асар том, удаан, хачирхалтай дизайнтай, гэхдээ ажиллаж байгаа тархитай байх болно. Энэ тохиолдолд мэдээжийн хэрэг, тэр зөв оролтоор тэр үүнийг хийх чадваргүй гэж бодох болно, харин эсрэгээр нь бодох нь зүйн хэрэг. Векторын боловсруулалтын онол нь тархины үйл ажиллагааг хангалттай тусгахгүй байж болох тул ийм системийн ажиллагаа нь бодит сэтгэлгээг илэрхийлнэ гэдгийг баталж чадахгүй. Гэхдээ үүнтэй адил бид түүнийг бодохгүй гэсэн априори баталгаа байхгүй. Searle өөрийн (эсвэл уншигчдын) төсөөллийн одоогийн хязгаарыг объектив бодит байдлын хязгаартай дахин андуурч тодорхойлсон байна.

Тархи

Тархи нь нэг төрлийн компьютер боловч ихэнх шинж чанарууд нь тодорхойгүй хэвээр байна. Тархиг компьютер гэж тодорхойлох нь тийм ч энгийн зүйл биш бөгөөд ийм оролдлогыг хэт их эрх чөлөө гэж үзэж болохгүй. Тархи нь тооцоолох функцийг гүйцэтгэдэг боловч өмнөх шигээ биш юм хэрэглээний асуудлууд, сонгодог хиймэл оюун ухаанаар шийдэгдсэн. Машиныг компьютер гэж ярихдаа программчлах шаардлагатай, програм хангамж, техник хангамжийн хувьд тодорхой хуваагдсан цуваа дижитал компьютерийг хэлээгүй; Мөн бид энэ компьютер тэмдэгтүүдийг өөрчилдөг эсвэл тодорхой дүрмийг дагаж мөрддөг гэсэн үг биш юм. Тархи бол огт өөр төрлийн компьютер юм.

Тархи мэдээллийн семантик агуулгыг хэрхэн олж авдаг нь одоогоор тодорхойгүй байгаа ч энэ асуудал хэл шинжлэлээс хол давсан бөгөөд зөвхөн хүн төрөлхтөнд хамаарахгүй нь тодорхой юм. Жижигхэн овоо шинэхэн хөрс гэдэг нь хүн ч бай, чоно чөтгөрийн аль алинд нь ойролцоо хаа нэгтээ гофер байдаг гэсэн үг; тодорхой спектрийн шинж чанартай цуурай төлөө гэсэн үг сарьсан багваахайэрвээхэй байгаа эсэх. Утга үүсэх онолыг боловсруулахын тулд бид мэдрэлийн эсүүд мэдрэхүйн дохиог хэрхэн кодлож, хувиргадаг, санах ой, суралцах, сэтгэл хөдлөлийн мэдрэлийн үндэс, эдгээр хүчин зүйлүүд болон моторын системийн хоорондын уялдаа холбоог илүү сайн мэдэх ёстой. Мэдрэлийн шинжлэх ухаанд суурилсан утгын онол нь бидний зөн совиныг шаардаж магадгүй бөгөөд энэ нь одоо бидэнд маш найдвартай мэт санагдаж, Сеарлийн үндэслэлийг чөлөөтэй ашигладаг. Шинжлэх ухааны түүхэнд ийм засвар хийх нь ховор биш юм.

Шинжлэх ухаан нь мэдрэлийн системийн талаар мэддэг зүйлийг ашиглан хиймэл оюун ухаан бүтээх чадвартай юу? Энэ замд ямар ч суурь саад тотгор харагдахгүй байна. Searle санал нийлж байгаа бололтой, гэхдээ анхааруулгатайгаар: "Тагнуулын мэдээллийг бий болгох чадвартай аливаа бусад систем нь учир шалтгааны шинж чанартай (наад зах нь) ижил төстэй байх ёстой. холбогдох шинж чанаруудтархи." Өгүүллийн төгсгөлд бид энэ мэдэгдлийг авч үзэх болно. Амжилттай хиймэл оюун ухааны систем нь ялзарч буй зүйлийг үнэрлэх, вирус тээгч байх, нөлөөн дор шар өнгөтэй болох зэрэг тархины бүх учир шалтгааны шинж чанарыг агуулсан байх ёстой гэж Сиарл маргахгүй гэдэгт бид итгэдэг. тунхууны пероксидазын гэх мэт. Бүрэн дагаж мөрдөхийг шаардах нь хиймэл нисэх онгоцыг өндөглөх чадвартай байхтай адил юм.

Тэрээр зөвхөн хиймэл оюун ухаанд өөрийнх нь хэлснээр ухамсартай холбоотой бүх учир шалтгааны шинж чанартай байх шаардлагыг л хэлсэн байх. Гэхдээ яг аль нь вэ? Тиймээс бид ухамсарт юу хамаарах, юу нь үл хамаарах тухай мэтгэлцээнд дахин орлоо. Энэ бол маргах зөв газар, гэхдээ энэ тохиолдолд үнэнийг эмпирик байдлаар олж мэдэх ёстой - юу болсныг үзээрэй. Бодит үйл явц, семантик нь яг юунаас бүрдэх талаар бид маш бага мэддэг тул энд ямар шинж чанарууд чухал болохыг олж мэдэх нь эрт байна. Хиймэл оюун ухаан гэж үздэг аливаа машинд биохимийн түвшин гэх мэт түвшин бүр байх ёстойг Searle хэд хэдэн удаа сануулсан. Энэ бол хэтэрхий хатуу шаардлага гэдэг нь ойлгомжтой. Хиймэл тархи нь биохимийн механизм ашиглахгүйгээр ижил үр дүнд хүрч чадна.

Энэ боломжийг Калифорнийн Технологийн Хүрээлэнд К.Мидын хийсэн судалгаагаар нотолсон. Меад болон түүний хамтрагчид хиймэл торлог бүрхэвч болон хиймэл чихний дунг бүтээхийн тулд аналог микроэлектроник төхөөрөмжийг ашигласан. (Амьтанд нүдний торлог бүрхэвч, дунгийн дун нь зүгээр нэг хувиргагч биш: хоёр системд нарийн төвөгтэй зэрэгцээ боловсруулалт явагддаг.) ​​Эдгээр төхөөрөмжүүд нь байхаа больсон. энгийн загварууд Searle-ийн инээдэг мини компьютер дээр; Эдгээр нь хариу үйлдэл үзүүлэх бодит мэдээлэл боловсруулах элементүүд юм бодит цагбодит дохио руу: гэрэл - нүдний торлог бүрхэвч, дуу чимээ - чихний дунгийн хувьд. Төхөөрөмжийн диаграммууд нь мэдэгдэж буй анатомийн болон физиологийн шинж чанармуурны торлог бүрхэвч, амбаар шар шувууны дунгийн бүрхүүл, тэдгээрийн гаралт нь тэдний загварчилсан эрхтнүүдийн мэдэгдэж буй гаралттай маш ойрхон байдаг.

Эдгээр чипүүд нь ямар ч нейротрансмиттер ашигладаггүй тул хүссэн үр дүнд хүрэхийн тулд нейротрансмиттерүүд шаардлагагүй юм шиг санагддаг. Мэдээжийн хэрэг, хиймэл торлог бүрхэвч нь ямар нэг зүйлийг хардаг гэж хэлж чадахгүй, учир нь түүний гаралт нь хиймэл таламус эсвэл тархины бор гадаргын хэсэг рүү ордоггүй. Mead-ийн хөтөлбөрийн дагуу бүхэл бүтэн хиймэл тархи бүтээх боломжтой эсэх нь одоогоор тодорхойгүй байна. Бидэнд одоо байгаа системд биохимийн механизм байхгүй байгаа нь энэ хандлагыг бодитой бус болгож байгаа нотлох баримт бидэнд байхгүй.

Мэдрэлийн систем нь нейротрансмиттерийн молекулуудаас (доор) тархи, нугасны бүхэл бүтэн зохион байгуулалтыг хамардаг. Завсрын түвшинд харааны өдөөлтийг мэдрэхэд сонгомол байдлыг хэрэгжүүлдэг бие даасан мэдрэлийн эсүүд ба мэдрэлийн хэлхээнүүд (төв), ярианы функцийг гүйцэтгэдэгтэй төстэй олон хэлхээнээс бүрдэх системүүд (баруун дээд хэсэг) байдаг. Хиймэл систем нь оюун ухаантай биологийн системийг хэр ойрхон хуулбарлаж чадахыг зөвхөн судалгаагаар тогтоож чадна.

Серлийн нэгэн адил бид Тюринг тестийг ухамсартай оюун ухаан байгаа эсэхийг хангалттай шалгуур болгон үгүйсгэдэг. Нэг түвшинд бидний үүний шалтгаан нь ойролцоо байна: оролт-гаралтаар тодорхойлсон функц хэрхэн хэрэгжиж байгаа нь маш чухал гэдгийг бид хүлээн зөвшөөрч байна; Машинд зөв процесс явагдах нь чухал юм. Өөр түвшинд бид огт өөр бодол санаагаар удирддаг. Семантик агуулга байгаа эсэх талаар Сеарл өөрийн байр сууриа нийтлэг мэдрэмжийн зөн совин дээр үндэслэдэг. Бидний үзэл бодол нь сонгодог MS машинуудын тодорхой доголдол, архитектур нь тархины бүтцэд илүү ойр байдаг машинуудын онцлог давуу тал дээр суурилдаг. Эдгээр өөр төрлийн машинуудын харьцуулалт нь зарим тооцоолох стратеги нь бусадтай харьцуулахад асар том бөгөөд шийдвэрлэх давуу талтай болохыг харуулж байна. ердийн даалгаварсэтгэцийн үйл ажиллагаа. Эдгээр эмпирик байдлаар батлагдсан ашиг тус нь эргэлзээгүй юм. Тархи эдгээр тооцооллын давуу талыг системтэйгээр ашигладаг нь ойлгомжтой. Гэсэн хэдий ч энэ нь тэдгээрийг ашиглах чадвартай цорын ганц физик систем биш юм. Биологийн бус, гэхдээ үндсэндээ параллель машинд хиймэл оюун ухаан бүтээх санаа нь маш их сэтгэл татам бөгөөд нэлээд ирээдүйтэй хэвээр байна.

Хиймэл оюун ухааны шинжлэх ухаан (AI) хувьсгал хийж байна. Үүний шалтгаан, утга учрыг тайлбарлаж, Жон Р.Сирлийн үндэслэлийг цэгцлэхийн тулд эхлээд түүхэнд хандах ёстой.

1950-иад оны эхээр машин сэтгэж чадаж байна уу гэсэн уламжлалт, тодорхойгүй асуулт нь түүний бүтцийг харгалзан үзсэн дүрмийн дагуу физик тэмдэгтүүдийг удирддаг машин сэтгэж чадах уу гэсэн илүү хүртээмжтэй асуултыг тавьжээ. Албан ёсны логик болон тооцооллын онол өмнөх хагас зуун жилийн хугацаанд нэлээд дэвшилттэй байсан тул энэ асуултыг илүү нарийн томъёолж байна. Онолчид тодорхой дүрмийн дагуу өөрчлөгддөг хийсвэр тэмдгийн системийн боломжуудыг үнэлж эхэлсэн. Хэрэв эдгээр системийг автоматжуулж чадвал тэдний хийсвэр тооцоолох чадвар нь бодит физик системд илэрдэг юм шиг санагдаж байв. Ийм үзэл бодол нь онолын нэлээн гүнзгий үндэслэлтэй, нарийн тодорхойлсон судалгааны хөтөлбөрийг бий болгоход хувь нэмэр оруулсан.

Машин сэтгэж чадах уу? Тийм гэж хариулах олон шалтгаан байсан. Түүхийн хувьд эхний бөгөөд гүн гүнзгий шалтгаануудын нэг нь тооцооллын онолын хоёр чухал үр дүнд оршдог. Эхний үр дүн нь үр дүнтэй тооцоолох боломжтой функц бүр рекурсив тооцоологдох боломжтой гэсэн Сүмийн диссертаци байв. "Үр ашигтай тооцоолох" гэсэн нэр томъёо нь тодорхой хугацаанд оролтын өгөгдлийн үр дүнг тооцоолоход ашиглаж болох "механик" процедурыг хэлнэ. "Recursively computable" гэдэг нь өгөгдсөн оролтод хэрэглэгдэж, дараа нь шинээр олж авсан үр дүнд нь дараалан, дахин давтагдах үйлдлийг хязгаарлагдмал хугацаанд үнэлэх боломжтой үйлдлүүдийн хязгаарлагдмал багцыг хэлнэ. Механик процедурын тухай ойлголт нь албан ёсны биш, харин зөн совингийн шинж чанартай байдаг тул Черчийн диссертацид албан ёсны нотолгоо байхгүй байна. Гэсэн хэдий ч, энэ нь компьютер гэж юу болохыг ойлгоход тусалдаг бөгөөд үүнийг батлах олон янзын нотлох баримтууд нэгддэг.

Хоёрдахь чухал үр дүнг Алан М.Тюринг олж авсан бөгөөд тэрээр ямар ч рекурсив тооцоолох боломжтой функцийг хамгийн их хялбаршуулсан тэмдэгтээр удирдах машиныг ашиглан хязгаарлагдмал хугацаанд тооцоолж болохыг харуулсан бөгөөд хожим нь бүх нийтийн Тьюрингийн машин гэж нэрлэгдэх болсон. Энэ машин нь оролтын үүрэг гүйцэтгэдэг энгийн тэмдэгтүүдийн таних тэмдэг, дараалал, зохион байгуулалтад мэдрэмтгий рекурсив хамааралтай дүрмээр зохицуулагддаг.

ЭНЭ хоёр үр дүнгээс маш чухал үр дүн гарч байна, тухайлбал стандарт дижитал компьютер нь зөв программ, хангалттай том санах ой, хангалттай хугацаа өгсөн тохиолдолд оролт гаралт бүхий дүрэмд захирагддаг аливаа функцийг тооцоолж чадна. Өөрөөр хэлбэл, тэрээр гадаад орчны сайн дурын нөлөөнд үзүүлэх аливаа системчилсэн хариу үйлдлийг харуулж чадна.

Үүнийг дараах байдлаар тодруулъя: дээр дурдсан үр дүн нь зохих программчлагдсан тэмдэгт хувиргах машин (цаашид бид үүнийг MS машин гэж нэрлэх болно) ухамсартай оюун ухаан байгаа эсэхийг шалгах Тьюрингийн тестийг хангах ёстой гэсэн үг юм. Тьюрингийн тест нь зан үйлийн шинж чанартай тест боловч түүнд тавигдах шаардлага маш хүчтэй байдаг. (Бид энэ тест хэр хүчинтэй болохыг доор авч үзэх болно. Бид ухамсартай оюун ухаан байгаа эсэхийг тодорхойлох хоёр дахь, тэс өөр "туршилт"-тай тулгарах болно.) Тюринг тестийн анхны хувилбарын дагуу MS машинд оруулах асуултууд байх ёстой. Оролтын төхөөрөмжийн гар дээр бидний бичдэг байгалийн ярианы хэл дээрх хэллэгүүд бөгөөд гаралт нь гаралтын төхөөрөмжөөр хэвлэсэн MS машины хариултууд юм. Хэрэв түүний хариу үйлдэл нь жинхэнэ, ухаалаг хүний ​​бичсэнээс ялгагдахгүй бол машин нь ухамсартай оюун ухаан байгаа эсэхийг шалгах энэхүү шалгалтыг давсан гэж хэлдэг. Мэдээжийн хэрэг, одоогийн байдлаар хэн ч боломжийн хүний ​​зан авираас ялгаатай биш үр дүнг олж авах боломжтой функцийг мэддэггүй. Гэхдээ Черч, Тьюрингийн үр дүн нь энэ (үр дүнтэй байж магадгүй) функц ямар ч байсан тохирох загвартай MS машин үүнийг тооцоолох боломжтой гэдгийг баталж байна.

Энэ бол маш чухал дүгнэлт бөгөөд ялангуяа Тюринг бичгийн машин ашиглан машинтай харьцах үйл ажиллагааны талаархи тайлбар нь өчүүхэн хязгаарлалтыг илэрхийлдэг. MS машин нь дэлхийтэй илүү төвөгтэй арга замаар харилцаж байсан ч гэсэн ижил дүгнэлт хүчинтэй хэвээр байна: шууд харааны аппарат, байгалийн яриа гэх мэт. Эцсийн эцэст, илүү төвөгтэй рекурсив функц Туринг тооцоолох боломжтой хэвээр байна. Ганц л асуудал үлдлээ: хүний ​​гадаад орчны нөлөөнд үзүүлэх хариу үйлдлийг хянадаг тэр эргэлзээгүй нарийн төвөгтэй функцийг олж, дараа нь MS машин энэ функцийг тооцоолох программ (олон рекурсив дүрэм) бичих. Эдгээр зорилтууд нь сонгодог хиймэл оюун ухааны шинжлэх ухааны хөтөлбөрийн үндэс болсон.

Эхний үр дүн нь урам зоригтой байсан. Ухаалаг зохион бүтээсэн программ бүхий MS машинууд нь оюун санааны илрэлтэй холбоотой мэт олон үйлдлүүдийг харуулсан. Тэд нарийн төвөгтэй командуудад хариулж, арифметик, алгебр, тактикийн хэцүү асуудлуудыг шийдэж, даам, шатар тоглож, теоремуудыг баталж, энгийн яриа өрнүүлэв. Илүү том хадгалах төхөөрөмж, илүү хурдан машинууд гарч ирэн, илүү хүчирхэг, боловсронгуй программуудыг хөгжүүлснээр үр дүн сайжирсаар байв. Сонгодог буюу "програмчлалд суурилсан" хиймэл оюун ухаан нь бараг бүх талаасаа маш идэвхтэй, амжилттай шинжлэх ухааны салбар байсан. MS машинууд эцэстээ сэтгэн бодох чадвартай болно гэж үе үе үгүйсгэж байсан нь өрөөсгөл, мэдээлэлгүй мэт санагдсан. Өгүүллийн гарчигт тавьсан асуултад эерэг хариулт өгсөн нотлох баримтууд итгэл үнэмшилтэй байхаас илүү санагдсан.

Мэдээжийн хэрэг, зарим тодорхойгүй байдал хэвээр үлдсэн. Юуны өмнө, MS машинууд хүний ​​тархитай тийм ч их төстэй байгаагүй. Гэсэн хэдий ч энд ч гэсэн сонгодог хиймэл оюун ухаанд итгэлтэй хариулт бэлэн байсан. Нэгдүгээрт, MS машиныг бүтээсэн физик материал нь түүний тооцоолж буй функцтэй ямар ч холбоогүй юм. Сүүлийнх нь программд бичигдсэн байдаг. Хоёрдугаарт, машины функциональ архитектурын техникийн нарийн ширийн зүйл нь хамаагүй, учир нь огт өөр програмуудтай ажиллахад зориулагдсан огт өөр архитектурууд нь ижил оролт-гаралтын функцийг гүйцэтгэж чаддаг.

Тиймээс AI-ийн зорилго нь оюун санааны оролт, гаралтын шинж чанартай функцийг олох, мөн энэ функцийг тооцоолохын тулд олон боломжит програмуудаас хамгийн үр дүнтэйг бий болгох явдал байв. Үүний зэрэгцээ хүний ​​тархи ямар функцийг тооцоолох нь чухал биш гэж тэд хэлэв. Энэ нь сонгодог AI-ийн мөн чанар, өгүүллийн гарчигт тавьсан асуултад эерэг хариулт өгөх үндэслэлийг тайлбарлаж дуусгасан болно.

Машин сэтгэж чадах уу? Сөрөг хариултыг дэмжсэн зарим үндэслэлүүд бас байсан. 1960-аад оны туршид анхаарал татахуйц сөрөг аргументууд харьцангуй ховор байсан. Заримдаа сэтгэх нь бие махбодийн үйл явц биш бөгөөд энэ нь материаллаг бус сүнсэнд явагддаг гэсэн эсэргүүцлийг илэрхийлдэг. Гэсэн хэдий ч ийм хоёрдмол үзэл нь хувьслын ч, логикийн хувьд ч хангалттай үнэмшилтэй мэт санагдсангүй. Энэ нь хиймэл оюун ухааны судалгаанд тийм ч таатай нөлөө үзүүлээгүй.

Өөр шинж чанартай бодол санаа нь хиймэл оюун ухааны мэргэжилтнүүдийн анхаарлыг илүү их татсан. 1972 онд Хуберт Л.Дрейфус хиймэл оюун ухааны систем дэх оюун ухааны ёслолын ажиллагааг эрс шүүмжилсэн ном хэвлүүлжээ. Тэрээр эдгээр систем нь жинхэнэ сэтгэлгээг хангалттай загварчлаагүй гэдгийг онцлон тэмдэглэсэн бөгөөд тэрээр эдгээр бүх бүтэлгүй оролдлогуудын нэгэн хэв маягийг илчилсэн юм. Түүний бодлоор загвар өмсөгчдөд аливаа хүнд байдаг ертөнцийн талаархи албан бус ерөнхий мэдлэг, түүнчлэн өөрчлөгдөж буй нөхцөл байдлын шаардлагаас хамааран энэхүү мэдлэгийн тодорхой бүрэлдэхүүн хэсгүүдэд найдах нийтлэг ойлголтын чадвар дутагдаж байв. Дрейфус сэтгэн бодох чадвартай хиймэл физик системийг бий болгох үндсэн боломжийг үгүйсгээгүй боловч үүнийг зөвхөн рекурсив хэрэглэгддэг дүрмүүдийг ашиглан тэмдэгтүүдийг ашиглан хийж болно гэсэн санааг маш их шүүмжилсэн.

Хиймэл оюун ухааны мэргэжилтнүүд, философичдын хүрээлэлд Дрейфусын үндэслэлийг голчлон богино хараатай, өрөөсгөл гэж үздэг байсан бөгөөд энэ нь маш залуу судалгааны салбарт зайлшгүй хялбарчлагдсан байдаг. Магадгүй эдгээр дутагдлууд үнэхээр тохиолдсон байж магадгүй, гэхдээ тэдгээр нь мэдээж түр зуурынх байсан. Илүү хүчирхэг машинууд, илүү сайн программ хангамжууд эдгээр дутагдлыг арилгах цаг ирнэ. Цаг хугацаа хиймэл оюун ухааны төлөө ажиллаж байгаа юм шиг санагдсан. Тиймээс эдгээр эсэргүүцэл нь хиймэл оюун ухааны чиглэлээр цаашдын судалгаанд мэдэгдэхүйц нөлөө үзүүлээгүй.

Гэсэн хэдий ч цаг хугацаа Дрейфусийн талд байсан нь тодорхой болсон: 70-аад оны сүүл, 80-аад оны эхээр компьютерийн хурд, санах ойн багтаамж нэмэгдсэн нь тэдний "сэтгэцийн чадварыг" төдийлөн нэмэгдүүлээгүй. Жишээлбэл, компьютерийн харааны систем дэх хэв маягийг таних нь гэнэтийн их хэмжээний тооцоолол шаарддаг болох нь тогтоогдсон. Бараг найдвартай үр дүнд хүрэхийн тулд биологийн харааны систем ижил ажлыг гүйцэтгэхэд шаардагдах хугацаанаас хамаагүй илүү компьютерийн цагийг зарцуулах шаардлагатай байв. Ийм удаан загварчлах үйл явц нь түгшүүртэй байсан: эцэст нь компьютерт дохио тархинаас сая дахин хурдан тархдаг бөгөөд компьютерийн төв боловсруулах нэгжийн цагийн хурд нь бусад давтамжаас бараг ижил тооны дахин их байдаг. тархинд олдсон чичиргээ. Гэсэн хэдий ч бодитой асуудлууд дээр яст мэлхий туулайгаас амархан давж гардаг.

Үүнээс гадна бодитой асуудлыг шийдвэрлэхийн тулд компьютерийн программ нь маш том мэдээллийн санд хандах боломжийг шаарддаг. Ийм мэдээллийн санг бий болгох нь өөрөө сорилт боловч өгөгдлийн сангийн тодорхой, контекст-тусгай хэсгүүдэд бодит цаг хугацаанд хэрхэн хандах вэ гэсэн сорилтоор нэмэгддэг. Өгөгдлийн сан илүү багтаамжтай болохын хэрээр хандалтын асуудал илүү төвөгтэй болсон. Нарийвчилсан хайлт хэтэрхий удаан үргэлжилсэн бөгөөд эвристик аргууд үргэлж амжилттай байдаггүй. Хиймэл оюун ухааны чиглэлээр ажилладаг зарим мэргэжилтнүүд хүртэл Дрейфустай ижил төстэй санаа зовнилоо хуваалцаж эхэлсэн.

Ойролцоогоор энэ үед (1980) Жон Сиарл хиймэл оюун ухааны сонгодог хөтөлбөрийн үндсэн таамаглалыг эсэргүүцсэн цоо шинэ шүүмжлэлтэй үзэл баримтлалыг санал болгов, тухайлбал бүтэцлэгдсэн тэмдэгтүүдийг тэдгээрийн бүтцийг харгалзсан дүрмүүдийг рекурсив байдлаар хэрэглэх замаар зөв удирдах нь онолыг бүрдүүлдэг гэсэн санаа юм. ухамсарт оюун ухааны мөн чанар.

Searle-ийн гол аргумент нь маш чухал хоёр зүйлийг харуулсан сэтгэлгээний туршилт дээр үндэслэсэн байв. Нэгдүгээрт, тэр (бид ойлгох ёстой) функцийг хэрэгжүүлдэг MS машиныг дүрсэлсэн бөгөөд түүний оролт, гаралт нь бүхэлдээ Хятад хэл дээр явагдаж буй ярианы Тюринг тестийг давж чаддаг. Хоёрдугаарт, машины дотоод бүтэц нь ямар ч зан авир гаргаж байсан ажиглагчийн сэтгэлд машин бүхэлдээ, түүний аль нэг хэсэг нь хятад хэлийг ойлгодоггүй гэдэгт эргэлзэхгүй байна. Үүнд зөвхөн англи хэлээр ярьдаг, зааварт заасан дүрмийг дагаж мөрддөг хүн л байгаа бөгөөд үүний тусламжтайгаар та хаалган дээрх шуудангийн цонхоор орж, гарах тэмдэгтүүдийг удирдах хэрэгтэй. Товчхондоо, уг систем нь Хятад хэл болон мессежийн бодит утгын агуулгыг сайн мэддэггүй ч Тьюрингийн тестийг эерэгээр хангадаг (Ж. Сиарлийн "Тархины оюун ухаан нь компьютерийн програм уу? ").

Ерөнхий дүгнэлт нь: "Бүтэц мэдрэмтгий дүрмийн дагуу физик тэмдэгтүүдийг зүгээр л өөрчилдөг аливаа систем нь хамгийн сайндаа жинхэнэ ухамсартай сэтгэхүйн муу элэглэл байх болно, учир нь "" товчлуурыг эргүүлснээр "бодит семантик" бий болгох боломжгүй юм. хоосон синтакс." Сеарл ухамсар байгаа эсэхэд зан үйлийн бус тестийг дэвшүүлж байгааг энд тэмдэглэх нь зүйтэй: ухамсрын оюун ухааны элементүүд нь жинхэнэ семантик агуулгатай байх ёстой.

Түүний санал болгож буй Рубикийн шоо систем нь үнэхээр удаан байх тул түүний сэтгэхүйн туршилт хангалтгүй байсанд Сийрлийг буруутгах нь сонирхол татаж байна. Гэсэн хэдий ч энэ тохиолдолд хурд ямар ч үүрэг гүйцэтгэдэггүй гэж Сиарл хэлэв. Удаан бодож байгаа хүн зөв бодолтой хэвээр байна. Сонгодог хиймэл оюун ухааны үзэл баримтлалын дагуу сэтгэлгээг дахин бүтээхэд шаардлагатай бүх зүйл түүний бодлоор "Хятад өрөөнд" байдаг.

Searle-ийн нийтлэл хиймэл оюун ухааны мэргэжилтнүүд, сэтгэл судлаачид, философичдын идэвхтэй хариултыг өдөөсөн. Гэсэн хэдий ч ерөнхийдөө энэ нь Дрейфусын номноос ч илүү дайсагналтай байсан. Сэтгүүлийн энэ дугаарт нэгэн зэрэг нийтлэгдсэн нийтлэлдээ Сиарл өөрийн үзэл баримтлалын эсрэг хэд хэдэн шүүмжлэлтэй аргументуудыг гаргажээ. Бидний бодлоор тэдний олонх нь хууль ёсны, ялангуяа зохиогчид нь өрөө болон түүний агуулгыг бүрдүүлдэг систем нь маш удаан боловч Хятад хэлийг ойлгодог хэвээр байна гэж маргаж, "өгөөш авах" хүмүүс юм.

Бид эдгээр хариултуудад дуртай, гэхдээ хятад өрөө хятад хэлээр ойлгодог гэж боддог учраас биш. Бид түүнийг ойлгохгүй байгаа Сиарлтай санал нэг байна. Эдгээр аргументуудын сонирхол татахуйц зүйл бол тэд "Синтакс нь дангаараа семантикийг бүрдүүлдэггүй бөгөөд семантик оршин тогтноход хангалттай биш" гэсэн Сийрлийн аргумент дахь хамгийн чухал гурав дахь аксиомыг хүлээн зөвшөөрөхөөс татгалзаж буйг тусгасан явдал юм. Энэ аксиом үнэн байж болох ч Сеарл үүнийг баттай мэдэж байгаа гэж баттай хэлж чадахгүй. Түүгээр ч барахгүй, үүнийг үнэн гэж үзэх нь сонгодог хиймэл оюун ухааны судалгааны хөтөлбөрийг хэрэгжүүлэх боломжтой эсэх тухай асуулт гарч ирнэ, учир нь энэ хөтөлбөр нь хэрэв бид зөвхөн зохих бүтэцтэй үйл явцыг хөдөлгөж чадах юм бол нэг төрлийн дотоод бүжиг бий болно гэсэн маш сонирхолтой таамаглал дээр суурилдаг. синтаксийн элементүүдийг оролт, гаралттай зөв холбосноор бид хүний ​​төрөлхийн оюун санааны ижил төлөв байдал, илрэлийг олж авах боломжтой.

Сийрлийн гуравдахь аксиом үнэхээр энэ асуултыг тавьж байгаа нь "Хөтөлбөрүүд нь оюун санааны мөн чанар мэт харагддаг бөгөөд тэдний оршихуй нь оюун ухааны оршихуйд хангалтгүй юм" гэсэн анхны дүгнэлттэй шууд харьцуулж үзэхэд тодорхой болно. Түүний гурав дахь аксиом нь үүнтэй бараг ижил дүгнэлтийн 90% -ийг агуулж байгааг харахад хэцүү биш юм. Ийм учраас Сийрлийн бодлын туршилтыг гурав дахь аксиомыг дэмжих зорилгоор тусгайлан зохион бүтээсэн юм. Энэ бол Хятадын өрөөний бүхэл бүтэн мөн чанар юм.

Хэдийгээр хятад өрөөний жишээ нь Axiom 3-ыг мэдэхгүй хүмүүст сонирхолтой болгодог ч энэ нь энэ аксиомын үнэн зөвийг нотлоогүй гэж бид үзэж байгаа бөгөөд энэ жишээний зөрчилдөөнийг харуулахын тулд бид өөрсдийн зэрэгцээ жишээг жишээ болгон санал болгож байна. Маргаантай мэдэгдлийг няцаасан нэг амжилттай жишээ нь логик жонглёроор дүүрэн бүхэл бүтэн номноос хавьгүй илүү нөхцөл байдлыг тодруулах болно.

Шинжлэх ухааны түүхэнд бидний Сийрлийн үндэслэлтэй адил эргэлзээтэй байдлын олон жишээ байдаг. 18-р зуунд Ирландын хамба лам Жорж Беркли агаар дахь шахалтын долгион нь өөрөө дуу авианы үзэгдлийн мөн чанар эсвэл тэдгээрийн оршин тогтноход хангалттай хүчин зүйл байж болно гэж төсөөлшгүй гэж үзсэн. Английн яруу найрагч, зураач Уильям Блэйк, Германы байгаль судлаач яруу найрагч Иоганн Гёте нар материйн жижиг хэсгүүд нь өөрөө гэрлийн объектив оршихуйд хангалттай мөн чанар буюу хүчин зүйл болж чадна гэж төсөөлшгүй гэж үзсэн. Энэ зуунд ч гэсэн амьгүй биет нь хэчнээн нарийн зохион байгуулалттай байсан ч органик биет эсвэл амьдралын хангалттай нөхцөл байж болно гэдгийг төсөөлж чадахгүй хүмүүс байсан. Хүмүүсийн төсөөлж чадах эсвэл төсөөлж чадахгүй зүйл нь бодит байдал дээр байгаа эсвэл байхгүй зүйлтэй ямар ч холбоогүй байдаг нь тодорхой юм. Энэ нь маш өндөр түвшний оюун ухаантай хүмүүсийн хувьд ч үнэн юм.

Эдгээр түүхэн сургамжийг Сеарлийн үндэслэлд хэрхэн ашиглаж болохыг харахын тулд түүний логикт зохиомол параллелийг хэрэглэж, энэ параллелыг сэтгэлгээний туршилтаар дэмжицгээе.

Аксиом 1. Цахилгаан ба соронзон хүч нь физик хүч юм.

Аксиом 2. Гэрлийн чухал шинж чанар бол гялбаа юм.

Аксиом 3. Хүчнүүд нь өөрөө гэрэлтэх эффектийн мөн чанар болж харагддаг бөгөөд түүний оршихуйд хангалтгүй байдаг.

Дүгнэлт 1. Цахилгаан ба соронзлол нь гэрлийн мөн чанар биш бөгөөд түүний оршихуйд хангалтгүй юм.

Энэ аргументыг Жеймс С.Максвелл 1864 онд гэрэл ба цахилгаан соронзон долгион нь адилхан гэж санал болгосны дараахан хэвлэгдсэн гэж бодъё, гэхдээ гэрлийн шинж чанар ба цахилгаан соронзон долгионы шинж чанаруудын системчилсэн параллель байдал дэлхийд бүрэн хэрэгжихээс өмнө. Дээрх логик аргумент нь Максвеллийн зоримог таамаглалыг, ялангуяа Аксиом 3-ыг дэмжсэн дараах тайлбарыг хавсаргасан бол итгэл үнэмшилтэй эсэргүүцэх болно.

“Харанхуй өрөөг гартаа байнгын соронз эсвэл цэнэгтэй зүйл барьж байгаа хүн байгаа гэж бодъё. Хэрэв хүн соронзыг дээш доош хөдөлгөж эхэлбэл, Максвеллийн хиймэл гэрэлтүүлгийн (AI) онолын дагуу соронзоноос цахилгаан соронзон долгионы тархах бөмбөрцөг гарч, өрөө улам гэрэлтэх болно. Соронз эсвэл цэнэглэгдсэн бөмбөгөөр тоглохыг оролдсон хэн бүхэн сайн мэддэг тул тэдгээрийн хүч (эсвэл өөр ямар ч хүч) эдгээр объектуудыг хөдөлгөж байсан ч ямар ч гэрэлтэлтийг үүсгэдэггүй. Тиймээс бид зүгээр л хүчийг удирдаж байж жинхэнэ гэрэлтэх эффектэд хүрнэ гэдэг төсөөлшгүй юм шиг санагдаж байна!"

ШИНЖЛЭХ УХААНЫ ДЭЛХИЙД. (Scientific American. Орос хэл дээрх хэвлэл). 1990. №3

Хиймэл оюун ухаан: асуудлын талаархи янз бүрийн үзэл бодол

Сүүлийн 35 жилийн турш сэтгэн бодох машин бүтээх оролдлого амжилт, урам хугарах зэргээр дүүрэн байлаа. Орчин үеийн компьютеруудын "оюуны" түвшин нэлээд өндөр боловч компьютер бодит ертөнцөд "ухаалаг" ажиллахын тулд зан үйлийн чадвар нь ядаж хамгийн эртний амьтдынхтай ижил байх ёстой. Хиймэл оюун ухаанаас бусад салбарт ажилладаг зарим шинжээчид компьютер нь угаасаа ухамсартай сэтгэцийн үйл ажиллагаа явуулах чадваргүй гэж хэлдэг.

Энэхүү сэтгүүлийн стандартад J.R.Searle-ийн нийтлэлд компьютерийн программууд бидний мэддэг оюун ухаанд хэзээ ч хүрч чадахгүй гэж үздэг. Үүний зэрэгцээ, П.М.Черчланд, П.С.Черчланд нарын бичсэн өөр нэг өгүүлэлд тусалсан гэж үздэг. электрон хэлхээ, тархины бүтцийн дүр төрх, ижил төстэй байдлаар бүтээгдсэн тул хиймэл оюун ухааныг бий болгох боломжтой байж магадгүй юм. Энэ маргааны цаана сэтгэлгээ гэж юу вэ гэсэн асуулт үндсэндээ оршдог. Энэ асуулт олон мянган жилийн турш хүмүүсийн оюун санааг эзэлсээр ирсэн. Одоохондоо сэтгэж чадахгүй байгаа компьютертэй практик ажил хийх нь бий болсон Шинэ дүр төрхэнэ асуултад хариулж, олон боломжит хариултаас татгалзсан. Зөв хариултыг олоход л үлдлээ.

Тархины оюун ухаан нь компьютерийн програм мөн үү?

Үгүй Хөтөлбөр нь зөвхөн тэмдэгтүүдийг удирддаг, тархи нь тэдэнд утга учрыг өгдөг

ЖОН СИРЛ

Машин сэтгэх чадвартай юу? Машинд ухамсартай бодлууд бидэнд байдаг шиг байж болох уу? Хэрэв машин гэж бид тодорхой функцийг гүйцэтгэх чадвартай физик системийг хэлж байгаа бол (мөн үүгээр өөр юуг хэлэх вэ?) Хүмүүс онцгой, биологийн олон янзын машинууд бөгөөд хүмүүс сэтгэж чаддаг, тиймээс машинууд ч бас чаддаг. бод. Дараа нь цахиурын талст эсвэл вакуум хоолой гэх мэт олон төрлийн материалаас сэтгэн бодох машин бүтээх боломжтой бололтой. Хэрэв энэ нь боломжгүй зүйл бол бид үүнийг хараахан мэдэхгүй байна.

Гэсэн хэдий ч, онд сүүлийн хэдэн арван жилмашин сэтгэж чадаж байна уу гэсэн асуулт огт өөр тайлбарыг авчээ. Үүнийг асуултаар сольсон: машин зөвхөн түүнд суулгагдсан компьютерийн програмыг ажиллуулснаар л сэтгэх чадвартай юу? Хөтөлбөр бол сэтгэлгээний үндэс мөн үү? Энэ нь одоо байгаа болон боломжит физик системүүдийн физик, учир шалтгааны шинж чанаруудад хамаарахгүй, харин үүнийг хийх чадвартай бол ямар ч материалд хэрэгжиж болох албан ёсны компьютерийн програмуудын хийсвэр, тооцооллын шинж чанарыг илэрхийлдэг тул энэ нь огт өөр асуулт юм. эдгээр програмуудыг гүйцэтгэх.

Нэлээд олон тооны хиймэл оюун ухаан (AI) мэргэжилтнүүд хоёр дахь асуултын хариулт нь тийм байх ёстой гэж үздэг; Өөрөөр хэлбэл, тэд зөв оролт, гаралт бүхий зөв хөтөлбөрийг зохиож, бодитойгоор оюун ухааныг бий болгоно гэдэгт итгэдэг. Түүгээр ч барахгүй тэд ийм оролдлогын амжилт, бүтэлгүйтлийг шүүх шинжлэх ухааны шалгууртай гэдэгт итгэдэг. Энэ нь хиймэл оюун ухааныг үндэслэгч Алан М.Тюрингийн зохион бүтээсэн Тьюрингийн тестийг хэлж байна. Тьюрингийн тест нь одоо ойлгогдож байгаагаар ердөө л ийм байна: хэрэв компьютер нь тодорхой сэтгэцийн чадвартай хүний ​​зан авираас (жишээлбэл, нэмэлт үйлдэл хийх эсвэл Хятад хэлийг ойлгох чадвартай) мэргэжилтэн ялгаж чадахгүй зан төлөвийг харуулах чадвартай бол. , тэгвэл компьютерт эдгээр чадварууд бас бий. Тиймээс хүний ​​бодол санааг Тьюрингийн шалгуурт тэнцэхүйц загварчлах программуудыг бүтээх нь ердөө л зорилго юм. Түүнээс гадна, ийм хөтөлбөр нь зүгээр л оюун санааны загвар биш байх болно; тэр, үгийн шууд утгаараа, тэр өөрөө оюун ухаан байх болно, тэр утгаараа хүний ​​оюун ухаан нь оюун ухаан юм.

Мэдээжийн хэрэг, хиймэл оюун ухааны мэргэжилтэн бүр үүнийг хуваалцдаггүй туйлын цэгалсын хараа. Компьютерийн загварыг цаг агаар, хоол боловсруулах, эдийн засаг, молекул биологийн механикийг судлахад ашигладаг шиг оюун ухааныг судлахад хэрэгтэй хэрэгсэл гэж үзэх нь илүү болгоомжтой хандах явдал юм. Эдгээр хоёр хандлагыг ялгахын тулд би эхнийх нь "хүчтэй AI", хоёр дахь нь "сул хиймэл оюун ухаан" гэж нэрлэх болно. Хүчтэй AI-ийн хандлага хэр радикал болохыг ойлгох нь чухал юм. Хүчтэй AI сэтгэхүй нь албан ёсны тэмдэгтүүдийг ашиглахаас өөр зүйл биш бөгөөд үүнийг компьютер яг хийдэг зүйл юм: энэ нь албан ёсны тэмдэгтүүд дээр ажилладаг. Энэ үзэл бодлыг ихэвчлэн "Компьютерийн техник хангамжийн хувьд програм нь тархинд оюун ухаан нь чухал байдаг" гэсэн үгээр дүгнэдэг.

ХҮЧИРХЭГ AI нь бусад оюун ухааны онолуудаас дор хаяж хоёр зүйлээр ялгаатай: үүнийг тодорхой хэлж болно, гэхдээ үүнийг тодорхой бөгөөд энгийнээр хуурамчаар хийж болно. Энэхүү няцаалтын мөн чанар нь хүн бүр үүнийг бие даан хэрэгжүүлэхийг оролдож болно. Үүнийг хэрхэн хийснийг энд харуулав. Жишээлбэл, таны ойлгодоггүй зарим хэлийг авч үзье. Миний хувьд тэр хэл нь хятад хэл. Би Хятад хэлээр бичсэн бичвэрийг ямар ч утгагүй сараачиж бичсэн зүйл гэж ойлгодог. Одоо намайг хятад үсгээр дүүрэн сагстай өрөөнд байрлуулсан гэж бодъё. Надад хятад хэл дээрх тэмдэгтүүдийг нэгтгэх дүрмийг зааж өгсөн англи хэл дээрх сурах бичиг өгсөн гэж бодъё, эдгээр дүрмүүдийг зөвхөн тэмдэгтүүдийн хэлбэрийг мэдэхийн тулд хэрэглэж болно, энэ нь тэмдэгтүүдийн утгыг ойлгох шаардлагагүй юм . Жишээлбэл, дүрэмд: "Нэгдүгээр сагсаас ийм ийм дүрийг авч, хоёр дугаар сагсан дээрх ийм ийм тэмдэгтийн хажууд байрлуул" гэж хэлж болно.

Өрөөний хаалганы цаана байгаа Хятад хэлийг ойлгодог хүмүүс өрөөнд дүрүүдийн багцыг дамжуулдаг бөгөөд хариуд нь би дүрийн дагуу дүрүүдийг удирдаж, бусад дүрүүдийг буцааж дамжуулдаг гэж төсөөлөөд үз дээ. Энэ тохиолдолд дүрмийн ном нь "компьютерийн програм"-аас өөр зүйл биш юм. Үүнийг бичсэн хүмүүс нь "програмистууд" бөгөөд би "компьютер"-ийн дүрд тоглодог. Тэмдгээр дүүргэсэн сагс нь "мэдээллийн сан" юм; Өрөөнд илгээсэн тэмдэгтүүдийн багц нь "асуулт", өрөөнөөс гарч буй дүрүүдийн багц нь "хариулт" юм.

Цаашлаад дүрмийн ном нь миний "асуултанд" өгөх "хариулт" нь Хятад хэлээр чөлөөтэй ярьдаг хүний ​​хариултаас ялгаатай байхаар бичигдсэн гэж бодъё. Жишээлбэл, гаднах хүмүүс миний ойлгохгүй байгаа тэмдэг, утгыг дамжуулж болно; "Та аль өнгөнд илүү дуртай вэ?" Хариуд нь дүрмэнд заасан заль мэхийг гүйцэтгэсний дараа би тэмдэгтүүдийг өгөх болно, харамсалтай нь надад ойлгомжгүй бөгөөд миний дуртай өнгө цэнхэр өнгөтэй, гэхдээ би ногоон өнгөтэй үнэхээр дуртай. Тиймээс би Хятад хэлийг ойлгох Турингийн шалгалтыг давах болно. Гэсэн хэдий ч би Хятад хэлээр нэг ч үг ойлгохгүй байна. Түүгээр ч барахгүй нэг тэмдэгтийн утгыг сурах ямар ч арга байхгүй тул тухайн системд энэ хэлийг сурах арга байхгүй. Би компьютер шиг тэмдэгтүүдийг өөрчилдөг ч тэдэнд ямар ч утга өгч чадахгүй.

Энэхүү сэтгэхүйн туршилтын мөн чанар нь: Хэрэв би Хятад хэлийг ойлгохын тулд компьютерийн програм ажиллуулаад л Хятад хэлийг ойлгож чадахгүй бол өөр ямар ч дижитал компьютер үүнийг ингэж ойлгож чадахгүй. Дижитал компьютерууд программд бичигдсэн дүрмийн дагуу албан ёсны тэмдэгтүүдийг зүгээр л өөрчилдөг.

Хятад хэлэнд хамаарах зүйлийг бусад төрлийн мэдлэгийн талаар хэлж болно. Зөвхөн тэмдэгтийг удирдах чадвар нь мэдлэг, ойлголт, ойлголт, сэтгэх гэх мэтийг баталгаажуулахад хангалтгүй юм. Компьютерууд нь тэмдэгтүүдийг удирддаг төхөөрөмж учраас мэдлэг байгаа эсэх талаар ярихад компьютерийн программ байх нь хангалтгүй юм.

Энэхүү энгийн аргумент нь хүчирхэг хиймэл оюун ухаан гэсэн ойлголтыг үгүйсгэхэд маш чухал юм. Аргументийн эхний үндэслэл нь компьютерийн програмын албан ёсны шинж чанарыг энгийнээр илэрхийлдэг. Хөтөлбөрүүд нь тэмдэгтийн зохицуулалтаар тодорхойлогддог бөгөөд тэмдэгтүүд нь өөрөө цэвэр албан ёсны буюу "синтактик" шинж чанартай байдаг. Дашрамд хэлэхэд, програмын албан ёсны шинж чанараас шалтгаалан компьютер нь ийм хүчирхэг хэрэгсэл юм. Нэг техник хангамжийн систем нь олон төрлийн компьютерийн программуудыг ажиллуулж чаддаг шиг ижил програм нь олон төрлийн шинж чанартай машинууд дээр ажиллах боломжтой. Энэ бодлыг “аксиом” хэлбэрээр товч танилцуулъя.

Аксиом 1. Компьютерийн программууд нь албан ёсны (синтакс) объект юм.

Энэ цэг нь маш чухал тул үүнийг нарийвчлан авч үзэх нь зүйтэй юм. Дижитал компьютер нь мэдээллийг эхлээд машинд ашигладаг бэлгэдлийн тэмдэглэгээ болгон кодлож, дараа нь нарийн тодорхойлсон дүрмийн дагуу тэмдэгтүүдийг боловсруулдаг. Эдгээр дүрмүүд нь хөтөлбөрийг илэрхийлдэг. Жишээлбэл, Тьюрингийн компьютерийн тухай ойлголтод тэмдэгтүүд нь ердөө л 0 ба 1 байсан бөгөөд програмын дүрэмд "Соронзон хальсан дээр 0 бичих, нэг нүдийг зүүн тийш шилжүүлэх, 1-ийг арилгах" гэх мэт үйлдлүүдийг заасан байдаг. Компьютер нь гайхалтай шинж чанартай байдаг: байгалийн хэлээр дүрслэгдэж болох аливаа мэдээллийг ийм тэмдэглэгээнд кодчилж, програмчлах боломжтой дүрмийг хэрэглэснээр мэдээлэл боловсруулах аливаа ажлыг шийдэж болно.

Өөр хоёр оноо ЧУХАЛ. Нэгдүгээрт, тэмдэг, программууд нь хийсвэр ойлголтууд бөгөөд тэдгээр нь ямар ч байдлаар тодорхойлж, хэрэгжүүлэх боломжтой физик шинж чанартай байдаггүй. Физик орчин. Тэмдгийн хувьд тэг ба нэг нь байхгүй физик шинж чанар. Цахиурын интеграл хэлхээ гэх мэт тодорхой технологи бүхий компьютерийг таних нь заримдаа сонирхол татдаг бөгөөд бид цахиурын чипүүдийн физик шинж чанаруудын тухай ярьж байна гэж бодож байгаа учраас би үүнийг онцолж байна. физик, учир шалтгааны шинж чанартай цахилгаан соронзон цацраг эсвэл устөрөгчийн атом зэрэг бодит физик үзэгдлүүдийн адил шалтгааны шинж чанарууд. Хоёрдахь зүйл бол бэлгэдлийн үйл ажиллагаа нь ямар ч утгатай холбоогүйгээр хийгддэг. Программ дахь тэмдэгтүүд нь програмист эсвэл хэрэглэгчийн хүссэн бүх зүйлийг илэрхийлж болно. Энэ утгаараа программ нь синтакстай боловч семантик биш юм.

Дараах аксиом бол энгийн сануулга юм илэрхий баримтбодол санаа, ойлголт, ойлголт зэрэг нь утгын агуулгатай байдаг. Энэ агуулгын ачаар тэд объект, төлөв байдлын тусгал болж чаддаг бодит ертөнц. Хэрэв семантик агуулга нь хэлтэй холбоотой бол семантикаас гадна синтакс байх болно, гэхдээ хэл шинжлэлийн ойлголт нь дор хаяж семантик үндэслэл шаарддаг. Жишээлбэл, би өнгөрсөн Ерөнхийлөгчийн сонгуулийн талаар бодох юм бол зарим үгс санаанд орж ирдэг, гэхдээ би англи хэлний мэдлэгийнхээ дагуу тэдгээрт тодорхой утгыг хавсаргасан учраас эдгээр үгс зөвхөн сонгуультай холбоотой байдаг. Энэ утгаараа тэд миний хувьд хятад ханз үсгээс эрс ялгаатай. Үүнийг дараах аксиом хэлбэрээр товч томъёолъё.

Аксиом 2. Хүний оюун ухаан нь семантик агуулгатай (семантик) ажилладаг.

Одоо Хятадын өрөөний туршилтаар нотлогдсон нэг зүйлийг нэмж хэлье. Зөвхөн ийм тэмдэгттэй байх (жишээ нь, синтакс) нь семантиктай байх хангалттай биш юм. Тэмдэгтүүдийг зүгээр л ашиглах нь тэдний утгын утгыг мэдэхэд хангалтгүй юм. Үүнийг аксиом болгон товч танилцуулъя.

Аксиом 3. Синтакс нь өөрөө семантикийг бүрдүүлдэггүй бөгөөд семантик оршин тогтноход хангалтгүй юм.

Нэг түвшинд энэ зарчим нь тодорхойлолтоороо үнэн юм. Мэдээжийн хэрэг, хэн нэгэн синтакс, семантикийг өөрөөр тодорхойлж болно. Гэхдээ гол санаа нь дотоод утга санаа, агуулгагүй албан ёсны элементүүд болон ийм агуулгатай үзэгдлүүдийн хооронд ялгаа байдаг. Энэ нь авч үзсэн байрнаас дараах байдалтай байна.

Дүгнэлт 1. Хөтөлбөр нь оюун санааны мөн чанар биш бөгөөд тэдний оршихуй нь оюун ухааны оршин тогтноход хангалтгүй юм.

Энэ нь үндсэндээ AI-ийн хүчтэй нэхэмжлэл худал гэсэн үг юм.

Энэ үндэслэлийг ашиглан яг юу нотлогдсон, юу нь нотлогдоогүй болохыг мэдэх нь маш чухал юм.

Юуны өмнө би "компьютер сэтгэж чадахгүй" гэдгийг батлах гэж оролдоогүй. Тооцооллын аргаар загварчилж болох аливаа зүйлийг компьютер гэж тодорхойлж болох бөгөөд бидний тархи зарим түвшинд загварчлагдах боломжтой байдаг тул бидний тархи бол компьютер бөгөөд мэдээжийн хэрэг сэтгэн бодох чадвартай гэсэн үг юм. Гэсэн хэдий ч, системийг дүрслэх замаар загварчлах боломжтой, сэтгэн бодох чадвартай гэдгээс үзэхэд сэтгэн бодох чадвар нь албан ёсны тэмдэгтүүдийг удирдах чадвартай дүйцэхүйц биш юм.

Хоёрдугаарт, би зөвхөн бидний тархи шиг биологийн систем л сэтгэн бодох чадвартай гэдгийг батлахыг оролдоогүй. Одоогийн байдлаар эдгээр нь бидний мэддэг цорын ганц ийм чадвартай систем боловч бид Орчлон ертөнцөөс ухамсартай сэтгэх чадвартай өөр системийг олж магадгүй бөгөөд магадгүй бид сэтгэн бодох системийг зохиомлоор бий болгож чадна. Би энэ асуудлыг хэлэлцэхэд нээлттэй гэж үзэж байна.

Гуравдугаарт, хүчирхэг хиймэл оюун ухаан гэдэг нь зөв программтай компьютер сэтгэж чаддаг, одоо хүртэл тодорхойгүй байсан сэтгэлзүйн шинж чанартай байж чаддаг гэсэн үг биш юм; Харин тэдний ажил бол бодохоос өөр зүйл биш тул компьютер зүгээр л бодох ёстой.

Дөрөвдүгээрт, би ийм байдлаар тодорхойлсон хүчирхэг хиймэл оюун ухааныг үгүйсгэхийг оролдсон. Програм нь зөвхөн албан ёсны тэмдэгтүүдийг өөрчилдөг тул сэтгэхүй нь программуудад хуваагдах боломжгүй гэдгийг би нотлохыг оролдсон бөгөөд бидний мэдэж байгаагаар тэмдэгтүүдийг өөрөө удирдах нь утга агуулгыг баталгаажуулахад хангалтгүй юм. Энэ бол Хятадын танхимын хэлэлцүүлгийн үндсэн зарчим юм.

П.М. болон П.С.Черчлэнд нийтлэлдээ (Пол М.Черчланд ба Патрисия Смит Черлэнд “Машин сэтгэж чадах уу?”-г үзнэ үү) миний аргументуудын мөн чанарыг төдийлөн зөв ойлгоогүй бололтой. Тэдний хэлснээр, хүчирхэг хиймэл оюун ухаан нь компьютерууд эцэстээ сэтгэн бодох чадварыг олж авдаг бөгөөд би зөвхөн эрүүл саруул ухааны түвшинд дүгнэлт хийснээр энэ боломжийг үгүйсгэж байна гэж маргадаг. Гэсэн хэдий ч хүчирхэг хиймэл оюун ухаан өөрөөр хэлж байгаа бөгөөд үүний эсрэг миний аргументууд эрүүл ухаантай ямар ч холбоогүй юм.

Дараа нь би тэдний эсэргүүцлийн талаар нэмж хэлэх болно. Би одоохондоо би тэмдэглэх ёстой, Хятадын өрөөний аргумент нь Сүмийн сүлжээгээр нөлөөлсөн, загварчлагдсан шинэ параллель технологийн талаар хүчтэй хиймэл оюун ухааны гаргасан аливаа мэдэгдлийг няцааж байгаа нь Churchlands-ийн хэлснээс ялгаатай. Алхам алхмаар дараалсан горимд ажилладаг уламжлалт фон Нейманы архитектурын компьютеруудаас ялгаатай нь эдгээр системүүд нь мэдрэлийн шинжлэх ухааны нээлтүүдэд үндэслэсэн дүрмийн дагуу хоорондоо зэрэгцэн ажиллаж, харилцан үйлчилдэг олон тооны тооцоолох элементүүдтэй байдаг. Одоогийн байдлаар бага зэрэг үр дүнд хүрсэн ч "зэрэгцээ тархсан боловсруулалт" эсвэл "сэлгэн залгах машин" загварууд зарим зүйлийг өсгөсөн. хэрэгтэй асуултуудУхаалаг зан үйлийг бий болгохын тулд бидний тархи шиг параллель системүүд хэр төвөгтэй байх ёстой талаар.

Гэсэн хэдий ч мэдээллийн боловсруулалтын зэрэгцээ, "тархи шиг" шинж чанар нь процессын цэвэр тооцооллын талуудад чухал биш юм. Зэрэгцээ машин дээр үнэлж болох аливаа функцийг цуваа машин дээр мөн үнэлнэ. Үнэн хэрэгтээ зэрэгцээ машинууд ховор хэвээр байгаа тул зэрэгцээ програмуудыг уламжлалт дараалсан машинууд дээр гүйцэтгэдэг. Тиймээс зэрэгцээ боловсруулалт нь Хятадын өрөөний жишээн дээр үндэслэсэн аргументаас зайлсхийхгүй.

Түүгээр ч зогсохгүй зэрэгцээ системүүд нь Хятадын өрөөний хэрэг дээр анхны няцаалтын үндэслэлийн өөрийн гэсэн хувилбарт хамаарна. Хятад өрөөний оронд зөвхөн англи хэл ойлгодог олон тооны хүмүүсээр дүүрэн хятад биеийн тамирын заал гэж төсөөлөөд үз дээ. Эдгээр хүмүүс Churchlands-ийн тодорхойлсон холболтын архитектурын машин дахь зангилаа болон синапсуудаар гүйцэтгэдэг ижил үйлдлүүдийг хийх боловч үр дүн нь гарын авлагад бичсэн дүрмийн дагуу тэмдэгтүүдийг удирдаж буй нэг хүний ​​жишээтэй ижил байх болно. Өрөөнд байгаа хэн ч хятад хэлээр нэг ч үг ойлгодоггүй бөгөөд бүхэл бүтэн систем үүнийг мэдэх боломжгүй семантик утгаядаж нэг хятад үг. Гэсэн хэдий ч зөв зааварчилгаатай бол энэ систем нь хятад хэлээр өгүүлсэн асуултуудад зөв хариулах чадвартай.

Зэрэгцээ сүлжээнүүд нь миний хэлсэнчлэн байдаг сонирхолтой шинж чанарууд, үүний ачаар тэд уламжлалт дараалсан архитектуртай машинуудтай харьцуулахад тархины үйл явцыг илүү сайн дуурайж чаддаг. Гэсэн хэдий ч сул хиймэл оюун ухаанд чухал ач холбогдолтой зэрэгцээ архитектурын ашиг тус нь Хятадын өрөөний аргумент болон AI-ийн хүчтэй аргумент хоорондын ялгаатай ямар ч холбоогүй юм. Тархи бүхэлдээ бие даасан мэдрэлийн эсүүдээс илүү "ухаалаг" байдагтай адил Хятадын хангалттай том биеийн тамирын заал нь системийн хэмжээ, нарийн төвөгтэй байдлаас шалтгаалдаг оюуны чадавхи ихтэй байж магадгүй гэж сүмийнхэн энэ цэгийг орхигдуулдаг. Энэ нь үнэн байж болох ч энэ нь тооцоолох үйл явцтай ямар ч холбоогүй юм. Тооцооллын үүднээс цуваа болон зэрэгцээ архитектурууд нь бүрэн ижил байдаг: зэрэгцээ машин дээр хийж болох аливаа тооцооллыг цуваа архитектурын машин дээр хийж болно. Хэрэв хятад өрөөнд тооцоо хийж байгаа хүн хоёр системтэй тэнцэх юм бол зөвхөн тооцоо хийхээс өөр зүйл хийдэггүй учраас хятад хэлийг ойлгодоггүй бол эдгээр системүүд бас хятад хэлийг ойлгодоггүй. Churchlands-ийнхан Хятадын өрөөний анхны аргументыг хиймэл оюун ухааны уламжлалт үзэл бодлоос томъёолсон гэж хэлэх нь зөв боловч зэрэгцээ архитектур нь аргументыг дархлаатай болгодог гэж тэд буруу бодож байна. Энэ нь аливаа тооцоолох системд үнэн юм. Зөвхөн тэмдэгтүүдтэй албан ёсны үйлдлүүд (жишээлбэл, тооцоолол) хийснээр та эдгээрээс үл хамааран оюун ухаанаа семантикаар баяжуулж чадахгүй. тооцоолох үйлдлүүдцуврал эсвэл зэрэгцээ; ийм учраас Хятадын өрөөний аргумент хүчтэй хиймэл оюун ухааныг ямар ч хэлбэрээр үгүйсгэдэг.

Гэсэн хэдий ч энэ маргаанд сэтгэгдэл төрүүлсэн ОЛОН хүмүүст хүмүүс болон компьютерийн хооронд тодорхой ялгаа гаргахад хэцүү байдаг. Хэрэв хүмүүс ядаж өчүүхэн утгаараа компьютер юм бол, хүмүүс семантиктай бол яагаад бусад компьютерт семантик өгч болохгүй гэж? Яагаад бид Vax эсвэл Cray компьютерт бодол, мэдрэмжтэй байхаар програмчилж болохгүй гэж? Эсвэл яагаад шинэ юм компьютерийн технологихэлбэр, агуулга, синтакс ба семантик хоёрыг тусгаарлаж чадахгүй байх уу? Биологийн тархи болон Хятадын өрөөний маргааныг тархинд биш компьютерт ашигладаг компьютерийн систем хоёрын хооронд яг ямар ялгаа байдаг вэ?

Хамгийн тод ялгаа нь ямар нэг зүйлийг компьютер гэж тодорхойлдог процессууд (тухайлбал, тооцоолох процессууд) нь ямар нэгэн тодорхой төрлийн техник хангамжийн хэрэгжилтээс огт хамааралгүй байдагт оршино. Зарчмын хувьд та хуучин шар айрагны лаазаар компьютер хийж, утсаар холбож, салхин тээрэмээр тэжээж болно.

Гэсэн хэдий ч, бид тархитай харьцаж байгаа үед хэдий ч орчин үеийн шинжлэх ухаантархинд тохиолддог үйл явцын талаар огт мэдээгүй хэвээр байгаа тул бид анатоми, физиологийн онцгой өвөрмөц байдлыг гайхшруулдаг. Тархины үйл явц хэрхэн тодорхой үр дүнд хүргэдэг талаар тодорхой ойлголттой болсон сэтгэцийн үзэгдлүүд, - жишээлбэл, өвдөлт, цангах, хараа, үнэр - эдгээр үйл явцад маш тодорхой нейробиологийн механизмууд оролцдог нь бидэнд тодорхой байна. Цангах мэдрэмж, наад зах нь зарим тохиолдолд гипоталамус дахь тодорхой төрлийн нейронуудын үйл ажиллагааны улмаас үүсдэг бөгөөд энэ нь тодорхой пептид болох ангиотензин II-ийн нөлөөгөөр үүсдэг. Шалтгаан холбооМэдрэлийн үйл явц гэсэн утгаараа эндээс "доороос дээш" ажиглагдаж болно доод түвшиндээд түвшинд сэтгэцийн үзэгдлийг үүсгэдэг. Үнэхээр цангах мэдрэмжээс эхлээд бодол санаа хүртэл "сэтгэцийн" бүх үзэгдэл математик теоремуудболон бага насны дурсамжууд нь зарим мэдрэлийн бүтцэд тодорхой нейронуудын үйл ажиллагааны улмаас үүсдэг.

Гэсэн хэдий ч, энэ өвөрмөц байдал яагаад тийм чухал вэ? Эцсийн эцэст, бүх төрлийн нейроны галлагааг компьютер дээр дуурайлган хийж болно, физик болон Химийн шинж чанартархины шинж чанараас тэс өөр байдаг. Хариулт нь тархи нь зөвхөн албан ёсны процедур эсвэл хөтөлбөрийг үзүүлдэггүй (үүнийг бас хийдэг), харин мэдрэлийн биологийн тодорхой үйл явцаар дамжуулан сэтгэцийн үйл явдлыг үүсгэдэг. Тархи нь үндсэндээ биологийн эрхтэн бөгөөд түүний онцгой шинж чанартай байдаг биохимийн шинж чанарухамсрын болон бусад төрлийн сэтгэцийн үзэгдлийн үр дүнд хүрэх боломжийг танд олгоно. Тархины үйл явцын компьютерийн загварууд нь зөвхөн тусгалыг өгдөг албан ёсны талуудэдгээр процессууд. Гэсэн хэдий ч загварчлалыг нөхөн үржихүйтэй андуурч болохгүй. Сэтгэцийн үйл явцын тооцооллын загвар нь бусад байгалийн үзэгдлийн тооцооллын загвараас илүү бодит байдалд ойр байдаггүй.

Гипоталамус дахь пептидийн нөлөөг тусгасан компьютерийн загварыг төсөөлөх боломжтой бөгөөд энэ нь бие даасан синапс бүрт үнэн зөв байх болно. Гэхдээ бид бас төсөөлж чадна компьютерийн загварчлалмашины хөдөлгүүр дэх нүүрсустөрөгчийн исэлдэлтийн процесс эсвэл ходоодонд хоол боловсруулах үйл явц. Тархинд тохиолддог үйл явцын загвар нь түлшний шаталтын процесс эсвэл хоол боловсруулах үйл явцыг дүрсэлсэн загвараас илүү бодитой биш юм. Гайхамшгаас дутахааргүй та бензиний исэлдэлтийг компьютер дээр дуурайлган хийснээр машинаа жолоодож чадахгүй, хоол боловсруулалтыг дуурайдаг программ ажиллуулснаар өдрийн хоолоо шингээж чадахгүй. Мөн сэтгэлгээг загварчлах нь сэтгэлгээний нейробиологийн үр нөлөөг бий болгохгүй нь ойлгомжтой юм.

Тиймээс сэтгэцийн бүх үзэгдлүүд нь тархинд тохиолддог нейробиологийн процессуудаас үүдэлтэй байдаг. Энэхүү диссертацийг дараах байдлаар товч танилцуулъя.

Аксиом 4. Тархи нь оюун ухааныг бий болгодог.

Дээр дурдсан үндэслэлийн дагуу би өчүүхэн үр дагаварт шууд хүрч байна.

Дүгнэлт 2. Оюун санааг бий болгох чадвартай аливаа бусад систем нь тархиныхтай дүйцэхүйц (наад зах нь) учир шалтгааны шинж чанартай байх ёстой.

Энэ нь жишээлбэл, дараах мэдэгдэлтэй тэнцэнэ: хэрэв цахилгаан мотор нь хөдөлгүүртэй адил өндөр хурдтай машиныг хангах чадвартай бол дотоод шаталт, дараа нь энэ нь (дор хаяж) тэнцүү чадалтай байх ёстой. Энэхүү дүгнэлт нь механизмын талаар юу ч хэлдэггүй. Үнэндээ бол сэтгэх нь биологийн үзэгдэл: сэтгэцийн төлөв байдалболон үйл явц нь тархины үйл явцаас үүдэлтэй. Эндээс зөвхөн биологийн систем л сэтгэж чадна гэсэн үг биш, харин цахиурын талст, цагаан тугалганы лааз гэх мэт өөр шинж чанартай аливаа систем нь харгалзах чадвартай дүйцэхүйц учир шалтгааны чадвартай байх ёстой гэсэн үг юм. тархины чадвар. Тиймээс би дараах дүгнэлтэд хүрч байна.

Дүгнэлт 3. Сэтгэцийн үзэгдлийг бий болгодог аливаа олдвор, аливаа хиймэл тархи нь тархины тодорхой шалтгаант шинж чанарыг нөхөн сэргээх чадвартай байх ёстой бөгөөд эдгээр шинж чанаруудыг зөвхөн албан ёсны хөтөлбөрийг хэрэгжүүлснээр олж авах боломжгүй юм.

Түүгээр ч зогсохгүй би хүний ​​тархины талаар чухал дүгнэлтэд хүрсэн:

Дүгнэлт 4. Хүний тархи сэтгэцийн үзэгдлүүдийг бодитоор үүсгэдэг арга замыг компьютерийн программыг гүйцэтгэхэд төдийлөн тоочиж болохгүй.

Би АНХ удаагаа 1980 онд "Зан төлөв ба тархины шинжлэх ухаан" сэтгүүлийн хуудсан дээр хятад өрөөтэй харьцуулалт хийсэн. Дараа нь энэ сэтгүүлд хүлээн зөвшөөрөгдсөн практикийн дагуу миний нийтлэлийг эсэргүүцэгчдийн сэтгэгдлийг дагав. Энэ тохиолдолд өөрсдийн бодол санааг 26 өрсөлдөгчид хэлсэн. Үнэнийг хэлэхэд, энэ харьцуулалтын утга нь надад ойлгомжтой юм шиг санагдаж байна, гэхдээ миний гайхшрал нь, нийтлэл дараа нь эсэргүүцлийн урсгалыг үүсгэсэн бөгөөд хамгийн гайхалтай нь энэ урсгал өнөөг хүртэл үргэлжилж байна. Хятад өрөөний маргаан маш их зовиуртай газрыг хөндсөн бололтой.

Хүчтэй хиймэл оюун ухааны гол онол бол аливаа систем (шар айрагны лааз, цахиурын талст эсвэл зүгээр л цаасаар хийсэн) зөвхөн бодол санаа, мэдрэмжтэй байх чадвартай байдаг. ёстойЗөвхөн зөв зохиосон хөтөлбөрийг зөв оролт, гаралттай хэрэгжүүлбэл тэдгээрийг эзэмшинэ. Мэдээжийн хэрэг, энэ бол биологийн бүрэн эсрэг үзэл бодол бөгөөд хиймэл оюун ухааны мэргэжилтнүүд үүнийг шууд орхих болно гэж хүлээх нь зүйн хэрэг. Тэдний олонх нь, ялангуяа төлөөлөгчид залуу үе, надтай санал нийлж байна, гэхдээ энэ үзэл бодлыг хэр олон дэмжигчид, тэд үүнийг хэрхэн тууштай хамгаалж байгааг би гайхаж байна. Тэдний гаргадаг хамгийн нийтлэг аргументуудын заримыг энд дурдав:

a) Хятад өрөөнд та Хятад хэлийг ойлгодоггүй ч гэсэн үнэхээр ойлгодог. Эцсийн эцэст та ямар нэг зүйлийг ойлгохгүйгээр ойлгож чадна.

б) Та хятад хэлийг ойлгодоггүй ч таны дотор ойлгох дэд систем (далд ухамсар) бий. Эцсийн эцэст, далд ухамсартай сэтгэцийн төлөв байдал байдаг бөгөөд таны хятад хэлний ойлголт бүрэн ухамсаргүй байж болохгүй гэж бодох шалтгаан байхгүй.

в) Та хятад хэлийг ойлгодоггүй ч өрөөг бүхэлд нь ойлгодог. Та тархины бие даасан мэдрэлийн эстэй адил бөгөөд нейрон өөрөө юу ч ойлгож чадахгүй, энэ нь зөвхөн системийг бүхэлд нь харуулж байгааг ойлгоход хувь нэмэр оруулдаг; Та өөрөө ойлгохгүй байгаа ч бүхэл бүтэн систем ойлгодог.

г) Семантик байхгүй: зөвхөн синтакс байдаг. Тархинд ямар нэгэн нууцлаг "сэтгэцийн агуулга", "бодлын үйл явц" эсвэл "семантик" байдаг гэдэгт итгэх нь шинжлэх ухааны өмнөх хуурмаг зүйл юм. Тархинд үнэхээр оршдог зүйл бол синтаксик тэмдэгтийн зарим зохицуулалт бөгөөд үүнийг компьютерт бас хийдэг. Тэгээд өөр юу ч биш.

г) Бодит байдал дээр та компьютерийн програмыг ажиллуулдаггүй - энэ нь зөвхөн танд л санагдаж байна. Хэрэв хөтөлбөрийн мөрийг дагаж мөрддөг ухамсартай агент байгаа бол процесс нь програмын энгийн хэрэгжилт байхаа больсон.

е) Компьютерийн оролт, гаралтыг учир шалтгааны хамааралд оруулбал бусад ертөнцтэй харьцуулахад зөвхөн синтакс биш харин семантиктай байх болно. Бид роботыг компьютерээр тоноглож, толгойд нь телевизийн камер холбож, компьютерт телевизийн мэдээлэл өгдөг хувиргагч суурилуулж, роботын гар, хөлийг удирдах боломжийг олгосон гэж бодъё. Энэ тохиолдолд систем бүхэлдээ семантиктай болно.

g) Хэрэв хөтөлбөр нь хятад хэлээр ярьдаг хүний ​​зан байдлыг дуурайдаг бол Хятад хэлийг ойлгодог. Бид Хятадын тархины үйл ажиллагааг мэдрэлийн түвшинд дуурайж чадсан гэж бодъё. Харин дараа нь мэдээж ийм систем хятад хэлийг ч, ямар ч хятад хүний ​​тархийг ойлгоно.

Эдгээр бүх аргументууд нэг зүйлтэй ерөнхий өмч: Тэд бүгд хэлэлцэж буй асуудалд тохиромжгүй, учир нь тэд хятадын өрөөний талаарх хэлэлцүүлгийн мөн чанарыг тусгадаггүй. Энэ мөн чанар нь компьютерээр хийсэн тэмдэгтүүдийн албан ёсны хувиргалт ба тархинаас үүссэн биологийн утга санааны агуулгын хоорондох ялгаа юм - энэ ялгааг товчхон байхын тулд (мөн хэнийг ч төөрөгдүүлэхгүй байх гэж найдаж байна) багасгасан. Синтакс ба семантикийн ялгаа. Би эдгээр бүх эсэргүүцлийн хариуг давтахгүй, гэхдээ миний өрсөлдөгчдийн хамгийн түгээмэл аргумент болох аргумент (c) нь системийн хариулт гэж нэрлэгдэх сул тал нь юу болохыг хэлснээр нөхцөл байдлыг тодруулах болно. (Тархины загварчлалын санаан дээр үндэслэсэн аргумент (g) нь маш түгээмэл боловч үүнийг дээр дурдсан болно.)

Системийн RESPONSE-д ингэж заасан байдаг Та,Мэдээжийн хэрэг, та хятад хэлийг ойлгодоггүй, гэхдээ бүхэл бүтэн систем, та өөрөө, өрөө, дүрэм журам, тэмдэгтээр дүүргэсэн сагс зэргийг ойлгодог. Энэ тайлбарыг анх сонсоод өгсөн хүнээс “Та өрөө хятад хэлээр ойлгодог гэж бодож байна уу?” гэж асуусан. Тэр тийм гэж хариулав. Энэ нь мэдээжийн хэрэг зоримог мэдэгдэл боловч энэ нь бүрэн үндэслэлгүйгээс гадна цэвэр логик үүднээс авч үзэх боломжгүй юм. Миний анхны аргументийн гол зүйл бол зүгээр л тэмдэгтүүдийг холих нь эдгээр тэмдгүүдийн утгыг олж авах боломжийг олгодоггүй. Гэхдээ энэ нь өрөөнд байгаа хүнд төдийгүй өрөөнд бүхэлдээ хамаатай. Та бидний бодлын туршилтыг бага зэрэг өргөжүүлснээр миний үгсийн зөв эсэхийг шалгаж болно. Би сагс, дүрмийн номыг цээжилчихсэн, бүх тооцоогоо толгойдоо хийдэг гэж төсөөлье. Би өрөөнд биш, харин хүн бүрийн нүдэн дээр ажилладаг гэж хэлье. Системд надад байхгүй зүйл байхгүй, гэхдээ би хятад хэлийг ойлгодоггүй болохоор систем нь ч ойлгохгүй байна.

Тэдний нийтлэлд, миний өрсөлдөгчид болох Churchlands, системийн хариултуудын аль нэгийг ашиглан сонирхолтой зүйрлэлийг гаргаж ирдэг. Хэн нэгэн гэрэлд байж болохгүй гэж маргаж эхлэв гэж бодъё цахилгаан соронзон шинж чанар, учир нь хүн харанхуй өрөөнд соронзыг хөдөлгөхөд бид харагдахуйц гэрлийн ялгаруулалтыг ажигладаггүй. Энэ жишээг авч үзвэл, сүм хийдийнхэн Хятадын өрөөний маргаан нь ижил шугамын дагуух зүйл мөн үү гэж асуудаг. Утга зүйн хувьд харанхуй өрөөнд хятад үсгүүдээр солих үед хятад хэлний талаар ямар ч ойлголт гарч ирэхгүй гэдэгтэй адил зүйл биш гэж үү? Гэхдээ гэрлийг бүхэлд нь цахилгаан соронзон цацрагаас бүрдүүлдэг гэдэг нь нотлогдсон шиг семантик нь бүхэлдээ синтаксаас бүрддэг гэдгийг ирээдүйн судалгааны явцад илрүүлж болохгүй гэж үү? Энэ асуулт цаашдын сэдэв мөн үү шинжлэх ухааны судалгаа?

Аналоги дээр үндэслэсэн аргументууд нь үргэлж маш эмзэг байдаг, учир нь аргумент хүчин төгөлдөр болохоос өмнө хэлэлцэж буй хоёр нөхцөл байдал үнэхээр ижил төстэй эсэхийг шалгах шаардлагатай хэвээр байна. Энэ тохиолдолд би тийм биш гэж бодож байна. Цахилгаан соронзон цацраг дээр үндэслэсэн гэрлийн тайлбар нь эхнээс нь дуустал учир шалтгааны үндэслэл юм. Энэ бол цахилгаан соронзон долгионы физикийн учир шалтгааны тайлбар юм. Гэсэн хэдий ч албан ёсны тэмдэгтүүд нь физик шалтгааны шинж чанартай байдаггүй тул албан ёсны тэмдэгтүүдтэй адилтгах нь буруу юм. Тэмдэгтүүдийн хийх чадвартай цорын ганц зүйл бол ажиллаж байгаа машины гүйцэтгэж буй програмын дараагийн алхамыг бий болгох явдал юм. Энд тэг ба нэгүүдийн өнөөг хүртэл үл мэдэгдэх физикийн учир шалтгааны шинж чанарыг илчлээгүй байгаа цаашдын судалгааны талаар яриагүй байна. Сүүлийнх нь зөвхөн нэг төрлийн шинж чанартай байдаг - хийсвэр тооцооллын шинж чанарууд нь аль хэдийн сайн судлагдсан байдаг.

Тайлбарласан албан ёсны тэмдэгтүүд нь семантик агуулгатай ижил биш гэж маргахад сүмийнхэн "асуулт тавьдаг" гэж хэлдэг. Тийм ээ, би үүнийг логик үнэн гэж үзэж байгаа тул ийм зүйл болохыг батлах гэж нэг их цаг зарцуулаагүй нь лавтай. Бусад логик үнэний нэгэн адил хэн ч үүнийг үнэн гэдгийг хурдан харж чадна, учир нь хэрэв та эсрэгээр нь таамаглавал тэр даруй зөрчилддөг. Ийм нотлох баримтыг хэрэгжүүлэхийг хичээцгээе. Хятад өрөөнд хятад хэлний талаар ямар нэгэн далд ойлголт байна гэж бодъё. Синтаксийн элементүүдийг тусгайлан хятад хэлний утга агуулга болгон хувиргах үйл явцыг юу болгож чадах вэ? Хэсэг хугацаанд бодсоны эцэст би программистууд хятад хэлээр танилцуулсан мэдээллийг боловсруулах системийг програмчилж чадсан бол хятадаар ярьдаг байсан байх гэсэн дүгнэлтэд хүрсэн.

Сайн байна. Харин одоо би хятад өрөөнд суугаад хятад (миний хувьд утгагүй) тэмдэгтүүдийг холихоос залхаж байна гэж төсөөлөөд үз дээ. Эдгээр тэмдгүүдийг шатрын тоглоомын нүүдлийг төлөөлдөг гэж тайлбарлах нь надад санагдав гэж бодъё. Одоо системд ямар семантик байгаа вэ? Үүнд хятад хэлний утга санаа, шатрын семантик байна уу, аль аль нь байна уу? Цонхоор намайг харж байгаа гуравдагч хүн байна гэж бодъё, тэр миний бэлгэдлийн арга барилыг хөрөнгийн бирж дээрх хувьцааны ханшийн таамаглал гэж тайлбарлаж болно гэж шийдэв. гэх мэт. Тэмдэгтүүд нь зөвхөн албан ёсны шинж чанартай байдаг тул тэмдэгтүүдтэй холбоотой байж болох семантик тайлбаруудын тоонд хязгаарлалт байхгүй. Тэд дотоод семантикийг агуулдаггүй.

Churchland-ийн зүйрлэлийг аврах арга бий юу? Дээр би албан ёсны тэмдэг нь учир шалтгааны шинж чанартай байдаггүй гэж хэлсэн. Гэхдээ мэдээжийн хэрэг, хөтөлбөрийг нэг эсвэл өөр тодорхой төхөөрөмжөөр үргэлж гүйцэтгэдэг бөгөөд энэ төхөөрөмж нь өөрийн гэсэн физик, учир шалтгааны шинж чанартай байдаг. Аливаа бодит компьютер янз бүрийн физик үзэгдлийг үүсгэдэг. Жишээлбэл, миний компьютер халаалт үүсгэдэг, нэгэн хэвийн чимээ гаргадаг гэх мэт. Энд компьютер ухамсрын нөлөөг үүнтэй адил үүсгэж чадахгүй гэсэн хатуу логик нотолгоо байна уу? Үгүй Шинжлэх ухааны үүднээс энэ нь боломжгүй зүйл боловч энэ нь Хятадын өрөөний талаархи үндэслэлийг няцаах зорилготой зүйл биш бөгөөд хүчирхэг хиймэл оюун ухааныг дэмжигчид шаардах зүйл биш, учир нь ийм аргаар бий болсон аливаа нөлөө нь үр дүнтэй байх болно. Лхагва гаригийн хөтөлбөрийн хэрэгжилтийн физик шинж чанараас шалтгаалан хүрсэн. Хүчтэй AI-ийн гол мэдэгдэл бол хэрэгжүүлэх орчны физик шинж чанар нь хамаагүй гэсэн үг юм. Зөвхөн програмууд чухал бөгөөд програмууд нь зөвхөн албан ёсны объектууд юм.

Тиймээс Churchlands-ийн синтакс ба цахилгаан соронзон цацрагийн хоорондох зүйрлэл нь хоёрдмол бэрхшээлтэй тулгардаг: синтаксийг хийсвэр математик шинж чанараараа дамжуулан цэвэр албан ёсоор ойлгох ёстой, эсвэл үгүй. Хэрэв бид эхний хувилбарыг сонговол аналоги нь боломжгүй болно, учир нь ийм байдлаар ойлгогдох синтакс нь физик шинж чанартай байдаггүй. Нөгөө талаас, бид синтаксийг хэрэгжүүлэх орчны физик шинж чанарын хувьд авч үзвэл аналоги нь үнэхээр нийцтэй боловч энэ нь хүчтэй хиймэл оюун ухаантай ямар ч холбоогүй юм.

УЧРААС миний хийсэн мэдэгдлүүд маш тодорхой байна - синтакс нь семантиктай ижил биш юм; тархины үйл явц нь сэтгэцийн үзэгдлийг үүсгэдэг - асуулт гарч ирдэг, энэ төөрөгдөл анхнаасаа хэрхэн үүссэн бэ? Сэтгэцийн үйл явцыг компьютерээр загварчлах нь үүнтэй бүрэн адилхан гэж хэн төсөөлж чадах вэ? Эцсийн эцэст, загвар өмсөгчдийн гол санаа нь загварчлагдсан үзэгдлийн зөвхөн нэг хэсгийг авч, үлдсэнийг нь хөндөхгүй байх явдал юм. Эцсийн эцэст бид усны молекулуудыг дуурайлган ширээний теннисний бөмбөгөөр дүүрсэн усан санд сэлэхийг хүсдэг гэж хэн ч боддоггүй. Тэгвэл бид тэгж таамаглаж болох уу компьютерийн загварБодлын үйл явц үнэхээр сэтгэх чадвартай юу?

Эдгээр үл ойлголцлын нэг шалтгаан нь хүмүүс өнгөрсөн үеийн зан үйлийн сэтгэл зүйн зарим онолыг өвлөн авсантай холбоотой юм. Тьюрингийн тестийн дор ямар нэгэн зүйл сэтгэцийн үйл явцтай юм шиг аашилж байгаа бол үнэн хэрэгтээ тэдгээртэй байх ёстой гэж үзэх уруу таталт байдаг. Энэ нь мөн сэтгэл зүйд үлдэхийн тулд буруу зан үйлийн үзэл баримтлалын нэг хэсэг байсан юм шинжлэх ухааны сахилга бат, гаднаас ажиглагдах зан үйлийг судлахад хязгаарлагдах ёстой. Хачирхалтай нь, энэхүү үлдэгдэл бихевиоризм нь үлдэгдэл дуализмтай холбоотой юм. Хоол боловсруулах компьютерийн загвар нь юуг ч болов шингээх чадвартай гэж хэн ч боддоггүй, харин сэтгэх тухайд хүмүүс оюун ухаан нь хоол боловсруулахтай ижил биологийн үзэгдэл гэдгийг мартдаг учраас ийм гайхамшгуудад дуртайяа итгэдэг. Тэдний бодлоор оюун ухаан бол бидний тархийг бүрдүүлдэг хагас шингэн бодисын нэг хэсэг биш харин албан ёсны бөгөөд хийсвэр зүйл юм. Хиймэл оюун ухааны талаархи полемик зохиолууд нь зохиогчдын хоёрдмол үзэл гэж нэрлэдэг зүйл рүү ихэвчлэн дайрдаг боловч оюун ухаан нь тархи эсвэл бусад бие махбодийн өвөрмөц системээс бүрэн хамааралгүй гэсэн үзэл бодлыг хүлээн зөвшөөрөхгүй бол тэд өөрсдөө тодорхой хоёрдмол үзлийг харуулж байгааг анзаардаггүй. зөвхөн программ бичиж байж оюун ухааныг бий болгох боломжгүй гэж үзэх хэрэгтэй.

Түүхийн хувьд барууны орнуудад хүнийг ердийн физик эсвэл биологийн ертөнцийн нэг хэсэг гэж үздэг шинжлэх ухааны үзэл баримтлал нь ихэвчлэн урвалын эсэргүүцэлтэй тулгардаг. Коперник, Галилео хоёрын үзэл санаа нь дэлхий ертөнцийн төв гэдгийг үгүйсгэж байсан тул эсэргүүцэж байв. Дарвин хүн төрөлхтөн доод амьтдаас үүссэн гэж үзсэн тул эсэргүүцэж байв. Хүчтэй хиймэл оюун ухаан нь хүний ​​оюун ухаанд үндсэндээ бие махбодийн болон биологийн аливаа зүйлийг агуулдаг гэдгийг үгүйсгэдэг тул шинжлэх ухааны эсрэг уламжлалын хамгийн сүүлийн үеийн илрэлүүдийн нэг гэж үздэг. Хүчтэй хиймэл оюун ухааны дагуу оюун ухаан нь тархинаас хамааралгүй байдаг. Энэ нь компьютерийн программ бөгөөд ямар нэгэн тодорхой техник хангамжтай үндсэндээ холбоогүй.

Хиймэл оюун ухааны физик ач холбогдлын талаар эргэлздэг олон хүмүүс компьютер нь хятад хэлийг ойлгох эсвэл тоо бодох чадвартай гэж үздэг боловч үндсэндээ хүний ​​​​хувьд шинж чанарыг харуулах чадваргүй (дараа нь тэдний дуртай хүний ​​онцлог шинж чанар): хайр дурлал, хошин шогийн мэдрэмж. , тухайн үеийн аж үйлдвэрийн дараах нийгмийн хувь заяаны төлөө санаа зовж байна орчин үеийн капитализмгэх мэт. Гэхдээ хиймэл оюун ухааны мэргэжилтнүүд эдгээр эсэргүүцлийг зөв биш, хөлбөмбөгийн зорилго энд буцаж байгаа юм шиг байна гэж үнэн зөвөөр баталж байна. Хэрэв хиймэл оюун ухааны загварчлал амжилттай болвол сэтгэл зүйн асуудал ямар ч хамааралгүй болно. чухал,Энэ мэтгэлцээнд хоёр тал загварчлах, хуулбарлах хоёрын ялгааг анзаардаггүй. Бид загварчлалын тухай ярьж байгаа бол "Би чамд хайртай, Сюзи"-г хэвлэхийн тулд компьютерээ програмчлах нь ямар ч утгагүй зүйл юм; "Ха ха!" эсвэл "Би үйлдвэрлэлийн дараах нийгмийн түгшүүрийг мэдэрч байна." Загвар хийх нь нөхөн үржихүйтэй адил биш гэдгийг хүлээн зөвшөөрөх нь чухал юм; мөн энэ баримт нь арифметикийн талаар бодохтой адил сэтгэлийн түгшүүртэй холбоотой юм. Энэ нь компьютер зөвхөн талбайн төвд хүрч, зорилгодоо хүрэхгүй байна гэсэн үг биш юм. Компьютер ч хөдөлдөггүй. Тэр зүгээр л тоглоом тоглодоггүй.

Хиймэл оюун ухаан: Машин сэтгэж чадах уу?

Сонгодог хиймэл оюун ухаан нь сэтгэн бодох машинд биелэх магадлал багатай; Энэ талбарт хүний ​​ур чадварын хязгаар нь тархины үйл ажиллагааг дуурайдаг системийг бий болгоход л хязгаарлагддаг бололтой.

ПАВЛ М.ЧЕРЧЛАНД, ПАТРИСИА СМИТИЙН СҮМ

Хиймэл оюун ухааны шинжлэх ухаан (AI) хувьсгал хийж байна. Үүний шалтгаан, утга учрыг тайлбарлаж, Жон Р.Сирлийн үндэслэлийг цэгцлэхийн тулд эхлээд түүхэнд хандах ёстой.

1950-иад оны эхээр машин сэтгэж чадаж байна уу гэсэн уламжлалт, тодорхойгүй асуулт нь түүний бүтцийг харгалзан үзсэн дүрмийн дагуу физик тэмдэгтүүдийг удирддаг машин сэтгэж чадах уу гэсэн илүү хүртээмжтэй асуултыг тавьжээ. Албан ёсны логик болон тооцооллын онол өмнөх хагас зуун жилийн хугацаанд нэлээд дэвшилттэй байсан тул энэ асуултыг илүү нарийн томъёолж байна. Онолчид тодорхой дүрмийн дагуу өөрчлөгддөг хийсвэр тэмдгийн системийн боломжуудыг үнэлж эхэлсэн. Хэрэв эдгээр системийг автоматжуулж чадвал тэдний хийсвэр тооцоолох чадвар нь бодит физик системд илэрдэг юм шиг санагдаж байв. Ийм үзэл бодол нь онолын нэлээн гүнзгий үндэслэлтэй, нарийн тодорхойлсон судалгааны хөтөлбөрийг бий болгоход хувь нэмэр оруулсан.

Машин сэтгэж чадах уу? Тийм гэж хариулах олон шалтгаан байсан. Түүхийн хувьд эхний бөгөөд гүн гүнзгий шалтгаануудын нэг нь тооцооллын онолын хоёр чухал үр дүнд оршдог. Эхний үр дүн нь үр дүнтэй тооцоолох боломжтой функц бүр рекурсив тооцоологдох боломжтой гэсэн Сүмийн диссертаци байв. "Үр ашигтай тооцоолох" гэсэн нэр томъёо нь тодорхой хугацаанд оролтын өгөгдлийн үр дүнг тооцоолоход ашиглаж болох "механик" процедурыг хэлнэ. "Recursively computable" гэдэг нь өгөгдсөн оролтод хэрэглэгдэж, дараа нь шинээр олж авсан үр дүнд нь дараалан, дахин давтагдах үйлдлийг хязгаарлагдмал хугацаанд үнэлэх боломжтой үйлдлүүдийн хязгаарлагдмал багцыг хэлнэ. Механик процедурын тухай ойлголт нь албан ёсны биш, харин зөн совингийн шинж чанартай байдаг тул Черчийн диссертацид албан ёсны нотолгоо байхгүй байна. Гэсэн хэдий ч, энэ нь компьютер гэж юу болохыг ойлгоход тусалдаг бөгөөд үүнийг батлах олон янзын нотлох баримтууд нэгддэг.

Хоёрдахь чухал үр дүнг Алан М.Тюринг олж авсан бөгөөд тэрээр ямар ч рекурсив тооцоолох боломжтой функцийг хамгийн их хялбаршуулсан тэмдэгтээр удирдах машиныг ашиглан хязгаарлагдмал хугацаанд тооцоолж болохыг харуулсан бөгөөд хожим нь бүх нийтийн Тьюрингийн машин гэж нэрлэгдэх болсон. Энэ машин нь оролтын үүрэг гүйцэтгэдэг энгийн тэмдэгтүүдийн таних тэмдэг, дараалал, зохион байгуулалтад мэдрэмтгий рекурсив хамааралтай дүрмээр зохицуулагддаг.

ЭНЭ хоёр үр дүнгээс маш чухал үр дүн гарч байна, тухайлбал, зөв ​​програмаар тоноглогдсон, хангалттай том санах ойтой, хангалттай хугацаатай стандарт дижитал компьютер тооцоолж чадна. ямар чоролт гаралт бүхий дүрмээр зохицуулагддаг функц. Өөрөөр хэлбэл, тэрээр гадаад орчны сайн дурын нөлөөнд үзүүлэх аливаа системчилсэн хариу үйлдлийг харуулж чадна.

Үүнийг дараах байдлаар тодруулъя: дээр дурдсан үр дүн нь зохих программчлагдсан тэмдэгт хувиргах машин (цаашид бид үүнийг MS машин гэж нэрлэх болно) ухамсартай оюун ухаан байгаа эсэхийг шалгах Тьюрингийн тестийг хангах ёстой гэсэн үг юм. Тьюрингийн тест нь зан үйлийн шинж чанартай тест боловч түүнд тавигдах шаардлага маш хүчтэй байдаг. (Бид энэ тест хэр хүчинтэй болохыг доор авч үзэх болно. Бид ухамсартай оюун ухаан байгаа эсэхийг тодорхойлох хоёр дахь, тэс өөр "туршилт"-тай тулгарах болно.) Тюринг тестийн анхны хувилбарын дагуу MS машинд оруулах асуултууд байх ёстой. Оролтын төхөөрөмжийн гар дээр бидний бичдэг байгалийн ярианы хэл дээрх хэллэгүүд бөгөөд гаралт нь гаралтын төхөөрөмжөөр хэвлэсэн MS машины хариултууд юм. Хэрэв түүний хариу үйлдэл нь жинхэнэ, ухаалаг хүний ​​бичсэнээс ялгагдахгүй бол машин нь ухамсартай оюун ухаан байгаа эсэхийг шалгах энэхүү шалгалтыг давсан гэж хэлдэг. Мэдээжийн хэрэг, одоогийн байдлаар хэн ч боломжийн хүний ​​зан авираас ялгаатай биш үр дүнг олж авах боломжтой функцийг мэддэггүй. Гэхдээ Черч, Тьюрингийн үр дүн нь энэ (үр дүнтэй байж магадгүй) функц ямар ч байсан тохирох загвартай MS машин үүнийг тооцоолох боломжтой гэдгийг баталж байна.

Энэ бол маш чухал дүгнэлт бөгөөд ялангуяа Тюринг бичгийн машин ашиглан машинтай харьцах үйл ажиллагааны талаархи тайлбар нь өчүүхэн хязгаарлалтыг илэрхийлдэг. MS машин нь дэлхийтэй илүү төвөгтэй арга замаар харилцаж байсан ч гэсэн ижил дүгнэлт хүчинтэй хэвээр байна: шууд харааны аппарат, байгалийн яриа гэх мэт. Эцсийн эцэст, илүү төвөгтэй рекурсив функц Туринг тооцоолох боломжтой хэвээр байна. Ганц л асуудал үлдлээ: хүний ​​гадаад орчны нөлөөнд үзүүлэх хариу үйлдлийг хянадаг тэр эргэлзээгүй нарийн төвөгтэй функцийг олж, дараа нь MS машин энэ функцийг тооцоолох программ (олон рекурсив дүрэм) бичих. Эдгээр зорилтууд нь сонгодог хиймэл оюун ухааны шинжлэх ухааны хөтөлбөрийн үндэс болсон.

Эхний үр дүн нь урам зоригтой байсан. Ухаалаг зохион бүтээсэн программ бүхий MS машинууд нь оюун санааны илрэлтэй холбоотой мэт олон үйлдлүүдийг харуулсан. Тэд нарийн төвөгтэй командуудад хариулж, арифметик, алгебр, тактикийн хэцүү асуудлуудыг шийдэж, даам, шатар тоглож, теоремуудыг баталж, энгийн яриа өрнүүлэв. Илүү том хадгалах төхөөрөмж, илүү хурдан машинууд гарч ирэн, илүү хүчирхэг, боловсронгуй программуудыг хөгжүүлснээр үр дүн сайжирсаар байв. Сонгодог буюу "програмчлалд суурилсан" хиймэл оюун ухаан нь бараг бүх талаасаа маш идэвхтэй, амжилттай шинжлэх ухааны салбар байсан. MS машинууд эцэстээ сэтгэн бодох чадвартай болно гэж үе үе үгүйсгэж байсан нь өрөөсгөл, мэдээлэлгүй мэт санагдсан. Өгүүллийн гарчигт тавьсан асуултад эерэг хариулт өгсөн нотлох баримтууд итгэл үнэмшилтэй байхаас илүү санагдсан.

Мэдээжийн хэрэг, зарим тодорхойгүй байдал хэвээр үлдсэн. Юуны өмнө, MS машинууд хүний ​​тархитай тийм ч их төстэй байгаагүй. Гэсэн хэдий ч энд ч гэсэн сонгодог хиймэл оюун ухаанд итгэлтэй хариулт бэлэн байсан. Нэгдүгээрт, MS машиныг бүтээсэн физик материал нь түүний тооцоолж буй функцтэй ямар ч холбоогүй юм. Сүүлийнх нь программд бичигдсэн байдаг. Хоёрдугаарт, машины функциональ архитектурын техникийн нарийн ширийн зүйл нь хамаагүй, учир нь огт өөр програмуудтай ажиллахад зориулагдсан огт өөр архитектурууд нь ижил оролт-гаралтын функцийг гүйцэтгэж чаддаг.

Тиймээс AI-ийн зорилго нь оюун санааны оролт, гаралтын шинж чанартай функцийг олох, мөн энэ функцийг тооцоолохын тулд олон боломжит програмуудаас хамгийн үр дүнтэйг бий болгох явдал байв. Үүний зэрэгцээ хүний ​​тархи ямар функцийг тооцоолох нь чухал биш гэж тэд хэлэв. Энэ нь сонгодог AI-ийн мөн чанар, өгүүллийн гарчигт тавьсан асуултад эерэг хариулт өгөх үндэслэлийг тайлбарлаж дуусгасан болно.

Машин сэтгэж чадах уу? Сөрөг хариултыг дэмжсэн зарим үндэслэлүүд бас байсан. 1960-аад оны туршид анхаарал татахуйц сөрөг аргументууд харьцангуй ховор байсан. Заримдаа сэтгэх нь бие махбодийн үйл явц биш бөгөөд энэ нь материаллаг бус сүнсэнд явагддаг гэсэн эсэргүүцлийг илэрхийлдэг. Гэсэн хэдий ч ийм хоёрдмол үзэл нь хувьслын ч, логикийн хувьд ч хангалттай үнэмшилтэй мэт санагдсангүй. Энэ нь хиймэл оюун ухааны судалгаанд тийм ч таатай нөлөө үзүүлээгүй.

Өөр шинж чанартай бодол санаа нь хиймэл оюун ухааны мэргэжилтнүүдийн анхаарлыг илүү их татсан. 1972 онд Хуберт Л.Дрейфус хиймэл оюун ухааны систем дэх оюун ухааны ёслолын ажиллагааг эрс шүүмжилсэн ном хэвлүүлжээ. Тэрээр эдгээр систем нь жинхэнэ сэтгэлгээг хангалттай загварчлаагүй гэдгийг онцлон тэмдэглэсэн бөгөөд тэрээр эдгээр бүх бүтэлгүй оролдлогуудын нэгэн хэв маягийг илчилсэн юм. Түүний бодлоор загвар өмсөгчдөд аливаа хүнд байдаг ертөнцийн талаархи албан бус ерөнхий мэдлэг, түүнчлэн өөрчлөгдөж буй нөхцөл байдлын шаардлагаас хамааран энэхүү мэдлэгийн тодорхой бүрэлдэхүүн хэсгүүдэд найдах нийтлэг ойлголтын чадвар дутагдаж байв. Дрейфус сэтгэн бодох чадвартай хиймэл физик системийг бий болгох үндсэн боломжийг үгүйсгээгүй боловч үүнийг зөвхөн рекурсив хэрэглэгддэг дүрмүүдийг ашиглан тэмдэгтүүдийг ашиглан хийж болно гэсэн санааг маш их шүүмжилсэн.

Хиймэл оюун ухааны мэргэжилтнүүд, философичдын хүрээлэлд Дрейфусын үндэслэлийг голчлон богино хараатай, өрөөсгөл гэж үздэг байсан бөгөөд энэ нь маш залуу судалгааны салбарт зайлшгүй хялбарчлагдсан байдаг. Магадгүй эдгээр дутагдлууд үнэхээр тохиолдсон байж магадгүй, гэхдээ тэдгээр нь мэдээж түр зуурынх байсан. Илүү хүчирхэг машинууд, илүү сайн программ хангамжууд эдгээр дутагдлыг арилгах цаг ирнэ. Цаг хугацаа хиймэл оюун ухааны төлөө ажиллаж байгаа юм шиг санагдсан. Тиймээс эдгээр эсэргүүцэл нь хиймэл оюун ухааны чиглэлээр цаашдын судалгаанд мэдэгдэхүйц нөлөө үзүүлээгүй.

Гэсэн хэдий ч цаг хугацаа Дрейфусийн талд байсан нь тодорхой болсон: 70-аад оны сүүл, 80-аад оны эхээр компьютерийн хурд, санах ойн багтаамж нэмэгдсэн нь тэдний "сэтгэцийн чадварыг" төдийлөн нэмэгдүүлээгүй. Жишээлбэл, компьютерийн харааны систем дэх хэв маягийг таних нь гэнэтийн их хэмжээний тооцоолол шаарддаг болох нь тогтоогдсон. Бараг найдвартай үр дүнд хүрэхийн тулд биологийн харааны систем ижил ажлыг гүйцэтгэхэд шаардагдах хугацаанаас хамаагүй илүү компьютерийн цагийг зарцуулах шаардлагатай байв. Ийм удаан загварчлах үйл явц нь түгшүүртэй байсан: эцэст нь компьютерт дохио тархинаас сая дахин хурдан тархдаг бөгөөд компьютерийн төв боловсруулах нэгжийн цагийн хурд нь бусад давтамжаас бараг ижил тооны дахин их байдаг. тархинд олдсон чичиргээ. Гэсэн хэдий ч бодитой асуудлууд дээр яст мэлхий туулайгаас амархан давж гардаг.

Үүнээс гадна бодитой асуудлыг шийдвэрлэхийн тулд компьютерийн программ нь маш том мэдээллийн санд хандах боломжийг шаарддаг. Ийм мэдээллийн санг бий болгох нь өөрөө сорилт боловч өгөгдлийн сангийн тодорхой, контекст-тусгай хэсгүүдэд бодит цаг хугацаанд хэрхэн хандах вэ гэсэн сорилтоор нэмэгддэг. Өгөгдлийн сан илүү багтаамжтай болохын хэрээр хандалтын асуудал илүү төвөгтэй болсон. Нарийвчилсан хайлт хэтэрхий удаан үргэлжилсэн бөгөөд эвристик аргууд үргэлж амжилттай байдаггүй. Хиймэл оюун ухааны чиглэлээр ажилладаг зарим мэргэжилтнүүд хүртэл Дрейфустай ижил төстэй санаа зовнилоо хуваалцаж эхэлсэн.

Ойролцоогоор энэ үед (1980) Жон Сиарл хиймэл оюун ухааны сонгодог хөтөлбөрийн үндсэн таамаглалыг эсэргүүцсэн цоо шинэ шүүмжлэлтэй үзэл баримтлалыг санал болгов, тухайлбал бүтэцлэгдсэн тэмдэгтүүдийг тэдгээрийн бүтцийг харгалзсан дүрмүүдийг рекурсив байдлаар хэрэглэх замаар зөв удирдах нь онолыг бүрдүүлдэг гэсэн санаа юм. ухамсарт оюун ухааны мөн чанар.

Searle-ийн гол аргумент нь маш чухал хоёр зүйлийг харуулсан сэтгэлгээний туршилт дээр үндэслэсэн байв. Нэгдүгээрт, тэр (бид ойлгох ёстой) функцийг хэрэгжүүлдэг MS машиныг дүрсэлсэн бөгөөд түүний оролт, гаралт нь бүхэлдээ Хятад хэл дээр явагдаж буй ярианы Тюринг тестийг давж чаддаг. Хоёрдугаарт, машины дотоод бүтэц нь ямар ч зан авир гаргаж байсан ажиглагчийн сэтгэлд машин бүхэлдээ, түүний аль нэг хэсэг нь хятад хэлийг ойлгодоггүй гэдэгт эргэлзэхгүй байна. Үүнд зөвхөн англи хэлээр ярьдаг, зааварт заасан дүрмийг дагаж мөрддөг хүн л байгаа бөгөөд үүний тусламжтайгаар та хаалган дээрх шуудангийн цонхоор орж, гарах тэмдэгтүүдийг удирдах хэрэгтэй. Товчхондоо, уг систем нь Хятад хэл болон мессежийн бодит утгын агуулгыг сайн мэддэггүй ч Тьюрингийн тестийг эерэгээр хангадаг (Ж. Сиарлийн "Тархины оюун ухаан нь компьютерийн програм уу? ").

Ерөнхий дүгнэлт нь: "Бүтэц мэдрэмтгий дүрмийн дагуу физик тэмдэгтүүдийг зүгээр л өөрчилдөг аливаа систем нь хамгийн сайндаа жинхэнэ ухамсартай сэтгэхүйн муу элэглэл байх болно, учир нь "" товчлуурыг эргүүлснээр "бодит семантик" бий болгох боломжгүй юм. хоосон синтакс." Сеарл ухамсар байгаа эсэхэд зан үйлийн бус тестийг дэвшүүлж байгааг энд тэмдэглэх нь зүйтэй: ухамсрын оюун ухааны элементүүд нь жинхэнэ семантик агуулгатай байх ёстой.

Түүний санал болгож буй Рубикийн шоо систем нь үнэхээр удаан байх тул түүний сэтгэхүйн туршилт хангалтгүй байсанд Сийрлийг буруутгах нь сонирхол татаж байна. Гэсэн хэдий ч энэ тохиолдолд хурд ямар ч үүрэг гүйцэтгэдэггүй гэж Сиарл хэлэв. Удаан бодож байгаа хүн зөв бодолтой хэвээр байна. Сонгодог хиймэл оюун ухааны үзэл баримтлалын дагуу сэтгэлгээг дахин бүтээхэд шаардлагатай бүх зүйл түүний бодлоор "Хятад өрөөнд" байдаг.

Searle-ийн нийтлэл хиймэл оюун ухааны мэргэжилтнүүд, сэтгэл судлаачид, философичдын идэвхтэй хариултыг өдөөсөн. Гэсэн хэдий ч ерөнхийдөө энэ нь Дрейфусын номноос ч илүү дайсагналтай байсан. Сэтгүүлийн энэ дугаарт нэгэн зэрэг нийтлэгдсэн нийтлэлдээ Сиарл өөрийн үзэл баримтлалын эсрэг хэд хэдэн шүүмжлэлтэй аргументуудыг гаргажээ. Бидний бодлоор тэдний олонх нь хууль ёсны, ялангуяа зохиогчид нь өрөө болон түүний агуулгыг бүрдүүлдэг систем нь маш удаан боловч Хятад хэлийг ойлгодог хэвээр байна гэж маргаж, "өгөөш авах" хүмүүс юм.

Бид эдгээр хариултуудад дуртай, гэхдээ хятад өрөө хятад хэлээр ойлгодог гэж боддог учраас биш. Бид түүнийг ойлгохгүй байгаа Сиарлтай санал нэг байна. Эдгээр аргументуудын сонирхол татахуйц зүйл бол Сийрлийн аргумент дахь шийдвэрлэх гурав дахь аксиомыг хүлээн зөвшөөрөхөөс татгалзаж буйг тусгасан явдал юм. Синтакс нь өөрөө семантикийг бүрдүүлдэггүй бөгөөд семантик оршин тогтноход хангалтгүй юм."Энэ аксиом үнэн байж болох ч Сеарл үүнийг баттай мэдэж байгаа гэж баттай хэлж чадахгүй. Түүгээр ч барахгүй, үүнийг үнэн гэж үзэх нь сонгодог хиймэл оюун ухааны судалгааны хөтөлбөрийг хэрэгжүүлэх боломжтой эсэх тухай асуулт гарч ирнэ, учир нь энэ хөтөлбөр нь хэрэв бид зөвхөн зохих бүтэцтэй үйл явцыг хөдөлгөж чадах юм бол нэг төрлийн дотоод бүжиг бий болно гэсэн маш сонирхолтой таамаглал дээр суурилдаг. синтаксийн элементүүдийг оролт, гаралттай зөв холбосноор бид хүний ​​төрөлхийн оюун санааны ижил төлөв байдал, илрэлийг олж авах боломжтой.

Сийрлийн гурав дахь аксиом нь түүний анхны дүгнэлттэй шууд харьцуулж үзэхэд энэ асуулт тодорхой болно. "Хөтөлбөрүүд нь оюун санааны мөн чанар мэт харагддаг бөгөөд тэдний оршихуй нь оюун ухааны оршихуйд хангалтгүй юм."Түүний гурав дахь аксиом нь үүнтэй бараг ижил дүгнэлтийн 90% -ийг агуулж байгааг харахад хэцүү биш юм. Ийм учраас Сийрлийн бодлын туршилтыг гурав дахь аксиомыг дэмжих зорилгоор тусгайлан зохион бүтээсэн юм. Энэ бол Хятадын өрөөний бүхэл бүтэн мөн чанар юм.

Хэдийгээр хятад өрөөний жишээ нь Axiom 3-ыг мэдэхгүй хүмүүст сонирхолтой болгодог ч энэ нь энэ аксиомын үнэн зөвийг нотлоогүй гэж бид үзэж байгаа бөгөөд энэ жишээний зөрчилдөөнийг харуулахын тулд бид өөрсдийн зэрэгцээ жишээг жишээ болгон санал болгож байна. Маргаантай мэдэгдлийг няцаасан нэг амжилттай жишээ нь логик жонглёроор дүүрэн бүхэл бүтэн номноос хавьгүй илүү нөхцөл байдлыг тодруулах болно.

Шинжлэх ухааны түүхэнд бидний Сийрлийн үндэслэлтэй адил эргэлзээтэй байдлын олон жишээ байдаг. 18-р зуунд Ирландын хамба лам Жорж Беркли агаар дахь шахалтын долгион нь өөрөө дуу авианы үзэгдлийн мөн чанар эсвэл тэдгээрийн оршин тогтноход хангалттай хүчин зүйл байж болно гэж төсөөлшгүй гэж үзсэн. Английн яруу найрагч, зураач Уильям Блэйк, Германы байгаль судлаач яруу найрагч Иоганн Гёте нар материйн жижиг хэсгүүд нь өөрөө гэрлийн объектив оршихуйд хангалттай мөн чанар буюу хүчин зүйл болж чадна гэж төсөөлшгүй гэж үзсэн. Энэ зуунд ч гэсэн амьгүй биет нь хэчнээн нарийн зохион байгуулалттай байсан ч органик биет эсвэл амьдралын хангалттай нөхцөл байж болно гэдгийг төсөөлж чадахгүй хүмүүс байсан. Хүмүүсийн төсөөлж чадах эсвэл төсөөлж чадахгүй зүйл нь бодит байдал дээр байгаа эсвэл байхгүй зүйлтэй ямар ч холбоогүй байдаг нь тодорхой юм. Энэ нь маш өндөр түвшний оюун ухаантай хүмүүсийн хувьд ч үнэн юм.

Эдгээр түүхэн сургамжийг Сеарлийн үндэслэлд хэрхэн ашиглаж болохыг харахын тулд түүний логикт зохиомол параллелийг хэрэглэж, энэ параллелыг сэтгэлгээний туршилтаар дэмжицгээе.

Аксиом 1. Цахилгаан ба соронзон нь физик хүч юм.

Аксиом 2. Гэрлийн чухал шинж чанар бол гэрэлтэх чадвар юм.

Аксиом 3. Хүч нь өөрөө гэрэлтэх эффектийн мөн чанар болж харагддаг бөгөөд түүнийг байлгахад хангалтгүй юм.

Дүгнэлт 1. Цахилгаан ба соронз нь гэрлийн мөн чанар биш бөгөөд түүний оршихуйд хангалтгүй юм.

Энэ аргументыг Жеймс С.Максвелл 1864 онд гэрэл ба цахилгаан соронзон долгион нь адилхан гэж санал болгосны дараахан хэвлэгдсэн гэж бодъё, гэхдээ гэрлийн шинж чанар ба цахилгаан соронзон долгионы шинж чанаруудын системчилсэн параллель байдал дэлхийд бүрэн хэрэгжихээс өмнө. Дээрх логик аргумент нь Максвеллийн зоримог таамаглалыг, ялангуяа Аксиом 3-ыг дэмжсэн дараах тайлбарыг хавсаргасан бол итгэл үнэмшилтэй эсэргүүцэх болно.

“Харанхуй өрөөг гартаа байнгын соронз эсвэл цэнэгтэй зүйл барьж байгаа хүн байгаа гэж бодъё. Хэрэв хүн соронзыг дээш доош хөдөлгөж эхэлбэл, Максвеллийн хиймэл гэрэлтүүлгийн (AI) онолын дагуу соронзоноос цахилгаан соронзон долгионы тархах бөмбөрцөг гарч, өрөө улам гэрэлтэх болно. Соронз эсвэл цэнэглэгдсэн бөмбөгөөр тоглохыг оролдсон хэн бүхэн сайн мэддэг тул тэдгээрийн хүч (эсвэл өөр ямар ч хүч) эдгээр объектуудыг хөдөлгөж байсан ч ямар ч гэрэлтэлтийг үүсгэдэггүй. Тиймээс бид зүгээр л хүчийг удирдаж байж жинхэнэ гэрэлтэх эффектэд хүрнэ гэдэг төсөөлшгүй юм шиг санагдаж байна!"

ЦАХИЛГААН СОРОНЗНЫ ХҮЧНИЙ чичиргээ нь гэрлийг илэрхийлдэг ч хүний ​​хөдөлгөж байгаа соронз ямар ч гэрэлтдэггүй. Үүний нэгэн адил, зарим дүрмийн дагуу тэмдэгтүүдийг ашиглах нь оюун ухаан байж болох ч Searle-ийн Хятад өрөөнөөс олдсон дүрэмд суурилсан систем нь бодитой ойлголтгүй мэт харагдаж байна.

Хэрэв Максвелл түүнд энэ сорилт тулгарвал яаж хариулах вэ?

Нэгдүгээрт, тэр "гэрэлтдэг өрөө" туршилт нь үзэгдэх гэрлийн шинж чанарын талаар биднийг төөрөгдүүлж байна гэж тэр хэлэх байх, учир нь соронзны чичиргээний давтамж маш бага, шаардлагатай хэмжээнээс бага, ойролцоогоор 10 15 дахин их байдаг. Энд давтамж нь ямар ч үүрэг гүйцэтгэдэггүй, Максвеллийн өөрийн онолын дагуу гэрэлтэх эффектийг харуулахад шаардлагатай бүх зүйлийг хэлбэлздэг соронзтой өрөөнд аль хэдийн агуулдаг гэсэн тэвчээргүй хариулт гарч ирж магадгүй юм.

Хариуд нь Максвелл "өгөөш" авч, өрөө аль хэдийн гэрэлтсэн гэж нэлээд үндэслэлтэй хэлжээ, гэхдээ энэ гэрэлтэлтийн мөн чанар, хүч чадал нь хүн үүнийг харах боломжгүй юм. (Хүн соронзыг хөдөлгөх давтамж багатай учир үүссэн цахилгаан соронзон долгионы урт нь хэт урт, эрч хүч нь хүний ​​нүд тэдэнд үзүүлэх хариу үйлдэл үзүүлэхэд хэтэрхий бага байдаг.) ​​Гэсэн хэдий ч эдгээр үзэгдлүүдийн талаарх ойлголтын түвшинг харгалзан үзэхэд . тухайн цаг үе (өнгөрсөн зууны 60-аад он) ийм тайлбар нь инээд, тохуурхсан үгсийг дагуулж магадгүй юм. "Гэрдэг өрөө! Гэхдээ уучлаарай, ноён Максвелл, тэнд бүрэн харанхуй байна!"

Тэгэхээр хөөрхий Максвелл хүнд хэцүү байгааг бид харж байна. Түүний хийж чадах зүйл бол дараах гурван зүйлийг шаардах явдал юм. Нэгдүгээрт, дээрх аргумент дахь аксиом 3 нь үнэн биш юм. Үнэн хэрэгтээ энэ нь зөн совингийн хувьд нэлээд үндэслэлтэй мэт санагдаж байгаа ч бид энэ талаар гайхахаас өөр аргагүй юм. Хоёрдугаарт, гэрэлтдэг өрөөний туршилт нь гэрлийн физик шинж чанарын талаар ямар ч сонирхолтой зүйл харуулдаггүй. Гуравдугаарт, гэрлийн асуудал, хиймэл гэрэлтэх боломжийг бодитоор шийдвэрлэхийн тулд зөв нөхцөлд цахилгаан соронзон долгионы үйл ажиллагаа нь гэрлийн үйлдэлтэй яг адилхан эсэхийг тогтоох судалгааны хөтөлбөр хэрэгтэй байна. Сонгодог хиймэл оюун ухаан нь Сийрлийн үндэслэлд ижил хариулт өгөх ёстой. Searle-ийн хятад өрөө "утгын хувьд харанхуй" мэт санагдаж болох ч түүнд тодорхой дүрэм журмын дагуу хийгдсэн тэмдэгтүүдийг ашиглах нь утгын үзэгдлийг хэзээ ч үүсгэж чадахгүй, ялангуяа хүмүүс мэдээлэл муутай, зөвхөн хязгаарлагдмал хэвээр байгаа тул түүнд онцлох шалтгаан байхгүй. тайлбарлах шаардлагатай эдгээр семантик болон сэтгэцийн үзэгдлийн нийтлэг ойлголтын түвшинг ойлгох замаар. Сийрл эдгээр зүйлсийн талаарх ойлголтыг ашиглахын оронд хүмүүсийн ийм ойлголт дутмаг байдгийг өөрийн үндэслэлдээ чөлөөтэй ашигладаг.

Searle-ийн үндэслэлийг шүүмжилсэний дараа бид сонгодог хиймэл оюун ухааны хөтөлбөр нь ухамсартай оюун ухааны асуудлыг шийдэж, сэтгэн бодох машиныг бий болгох бодит боломж байна уу гэсэн асуулт руу буцаж байна. Энд байгаа хэтийн төлөв тийм ч тод биш гэж бид үзэж байгаа ч бидний санал бол Сийрлийн ашигласан аргументуудаас тэс өөр шалтгаанууд дээр үндэслэсэн болно. Бид сонгодог хиймэл оюун ухааны судалгааны хөтөлбөрийн тодорхой алдаанууд болон биологийн тархи нь түүний бүтцийн зарим шинж чанарыг агуулсан тооцооллын загваруудын шинэ ангиар дамжуулан бидэнд заасан хэд хэдэн сургамж дээр тулгуурладаг. Тархи хурдан бөгөөд үр дүнтэй шийддэг эдгээр асуудлыг шийдвэрлэхэд сонгодог хиймэл оюун ухааны бүтэлгүйтлийн талаар бид аль хэдийн дурдсан. Эрдэмтэд аажмаар эдгээр эвдрэлийг MS машинуудын функциональ архитектурын шинж чанаруудтай холбон тайлбарлаж байгаа бөгөөд энэ нь түүнд тулгарч буй нарийн төвөгтэй асуудлыг шийдвэрлэхэд тохиромжгүй байдаг гэдэгт аажмаар санал нэгдэж байна.

БИДНИЙ мэдэх ёстой зүйл бол тархи сэтгэхүйн үр дүнд хэрхэн хүрдэг вэ? Урвуу инженерчлэл нь инженерийн салбарт өргөн тархсан техник юм. Техникийн шинэ төхөөрөмж худалдаанд гарахад өрсөлдөгчид хэрхэн яаж хийхийг олж мэдэх болно тэрүүнийг салгаж, ямар зарчмыг таах гэж оролдох замаар ажилладаг. Тархины хувьд энэ аргыг хэрэгжүүлэхэд маш хэцүү байдаг, учир нь тархи бол дэлхий дээрх хамгийн нарийн төвөгтэй зүйл юм. Гэсэн хэдий ч мэдрэл судлаачид янз бүрийн бүтцийн түвшинд тархины олон шинж чанарыг олж илрүүлж чадсан. Гурван анатомийн шинж чанар нь үүнийг уламжлалт электрон компьютерийн архитектураас үндсэнд нь ялгадаг.

Нэгдүгээрт, мэдрэлийн систем нь дохиог олон сая өөр замаар нэгэн зэрэг боловсруулдаг гэсэн утгаараа зэрэгцээ машин юм. Жишээлбэл, нүдний торлог бүрхэвч нь ширээний компьютер шиг 8, 16, 32 элементээс бүрдэх нарийн төвөгтэй оролтын дохиог тархинд дамжуулдаг, гэхдээ бараг сая бие даасан элементүүдээс бүрдсэн дохио хэлбэрээр нэгэн зэрэг ирдэг. харааны мэдрэлийн төгсгөл (хажуугийн бэлэг эрхтэн), үүний дараа тэдгээрийг нэгэн зэрэг, нэг алхамаар тархи боловсруулдаг. Хоёрдугаарт, тархины анхан шатны "боловсруулах төхөөрөмж" болох нейрон нь харьцангуй энгийн. Нэмж дурдахад, оролтын дохионоос хамааран гаралтын дохионы давтамж тасралтгүй өөрчлөгддөг гэсэн утгаараа оролтын дохионд үзүүлэх хариу үйлдэл нь дижитал гэхээсээ илүү аналог юм.

Гуравдугаарт, тархинд нэг мэдрэлийн эсээс нөгөө бүлэгт дамждаг аксонуудаас гадна эсрэг чиглэлд чиглэсэн аксонууд ихэвчлэн олддог. Эдгээр давтагдах төсөөлөл нь тархи мэдрэхүйн мэдээллийг боловсруулах арга замыг өөрчлөх боломжийг олгодог. Илүү чухал зүйл бол тэдний оршин тогтнох нь тархийг жинхэнэ динамик систем болгон хувиргадаг бөгөөд үүнд тасралтгүй хадгалагдаж буй зан үйл нь маш өндөр төвөгтэй, захын өдөөлтөөс харьцангуй бие даасан байдгаараа ялгагдана. Сүлжээний хялбаршуулсан загварууд нь бодит мэдрэлийн сүлжээний үйл ажиллагааны механизм, зэрэгцээ архитектурын тооцооллын шинж чанарыг судлахад чухал үүрэг гүйцэтгэсэн. Жишээлбэл, дараагийн түвшний элементүүдтэй аксон шиг холболттой нейрон шиг элементүүдээс бүрдэх гурван давхаргат загварыг авч үзье. Оролтын өдөөлт нь өгөгдсөн оролтын элементийн идэвхжүүлэх босгонд хүрдэг бөгөөд энэ нь далд давхаргын элементүүдийн олон тооны "синаптик" терминалууд руу "аксон" дагуу пропорциональ хүч чадлын дохиог илгээдэг. Нийт үр нөлөө нь оролтын элементүүдийн багц дээрх дохиог идэвхжүүлэх тодорхой тохиргоо нь далд элементүүдийн багц дээр дохионы тодорхой тохиргоог үүсгэдэг.