Altov Genrikh

A mund të mendojë një makinë?

Genrikh Altov

A mund të mendojë një makinë?

Unë do të shikoj pyetjen: "A mund të mendojë një makinë?" Por për ta bërë këtë, së pari duhet të përcaktoni kuptimin e termit "mendoni" ...

A. Turing. Zinxhiri i këmbëzës.

dy herë në javë, në mbrëmje, mjeshtri i madh vinte në Institutin e Kibernetikës dhe luante me një makinë elektronike.

Në dhomën e gjerë dhe të shkretë kishte një tryezë të ulët me një tabelë shahu, një orë dhe një panel kontrolli me butona. Mjeshtri i madh u ul në një karrige, vendosi copat dhe shtypi butonin "Start". Një mozaik lëvizës i llambave treguese u ndez në panelin e përparmë të makinës elektronike. Thjerrëza e sistemit të gjurmimit ishte drejtuar në tabelën e shahut. Pastaj një mbishkrim i shkurtër u ndez në ekranin mat. Makina po bënte lëvizjen e saj të parë.

Ishte shumë e vogël, kjo makinë. Mjeshtrit ndonjëherë i dukej se frigoriferi më i zakonshëm qëndronte kundër tij. Por ky "frigorifer" fitoi gjithmonë. Në një vit e gjysmë, mjeshtri mezi arriti të barazonte vetëm katër ndeshje.

Makina nuk bëri kurrë një gabim. Kërcënimi i presionit të kohës nuk u shfaq kurrë mbi të. Mjeshtri më shumë se një herë u përpoq të rrëzonte makinën duke bërë një lëvizje qëllimisht qesharake ose duke sakrifikuar një copë. Si rezultat, atij iu desh të shtypte me nxitim butonin "Dorëzohu".

Mjeshtri i Madh ishte një inxhinier dhe eksperimentoi me makinën për të përmirësuar teorinë e automateve vetë-organizuese. Por ndonjëherë ai tërbohej nga qetësia absolute e "frigoriferit". Edhe në momentet kritike të lojës, makina nuk mendoi më shumë se pesë ose gjashtë sekonda. Duke ndezur me qetësi dritat shumëngjyrëshe të llambave treguese, ajo shkroi lëvizjen më të fortë të mundshme. Makina ishte në gjendje të bënte rregullime në stilin e lojës së kundërshtarit të saj. Ndonjëherë ajo ngrinte lentet dhe e shikonte personin për një kohë të gjatë. Mjeshtri i madh u shqetësua dhe bëri gabime...

Gjatë ditës, një laborant i heshtur hyri në dhomë. I zymtë, pa parë makinën, ai riprodhonte në tavolinën e shahut lojërat e luajtura në kohë të ndryshme nga shahistët e shquar. Lentja e "frigoriferit" u zgjat deri në fund dhe u var mbi tabelë. Makina nuk e shikoi asistentin e laboratorit. Ajo e regjistroi informacionin me pasion.

Eksperimenti për të cilin u krijua makina e shahut po i afrohej fundit. U vendos që të organizohej një ndeshje publike midis njeriut dhe makinës. Para ndeshjes, mjeshtri filloi të shfaqej në institut edhe më shpesh. Mjeshtri i madh e kuptoi se humbja ishte pothuajse e pashmangshme. E megjithatë ai kërkonte me këmbëngulje pika të dobëta në lojën “frigorifer”. Makina, sikur të merrte me mend për luftën e ardhshme, luajti çdo ditë më e fortë dhe më e fortë. Ajo zbërtheu planet më dinake të mjeshtrit të madh me shpejtësi rrufeje. Ajo i thyente figurat e tij me sulme të papritura dhe të jashtëzakonshme...

Pak para fillimit të ndeshjes, makina u transportua në klubin e shahut dhe u vendos në skenë. Mjeshtri i madh mbërriti në minutën e fundit. Ai tashmë është penduar që ra dakord për ndeshjen. Ishte e pakëndshme të humbisje në "frigorifer" para të gjithëve.

Mjeshtri i madh vuri në lojë gjithë talentin dhe gjithë vullnetin e tij për të fituar. Ai zgjodhi një start që nuk e kishte luajtur kurrë më parë me makinë dhe loja u përshkallëzua menjëherë.

Në lëvizjen e dymbëdhjetë, mjeshtri i ofroi makinës një peshkop për një peng. Një kombinim delikate, i përgatitur paraprakisht u shoqërua me sakrificën e elefantit. Makina mendoi për nëntë sekonda - dhe e hodhi poshtë viktimën. Që nga ai moment, mjeshtri e dinte se do të humbte pashmangshmërisht. Sidoqoftë, ai vazhdoi lojën - me besim, me guxim, me rrezik.

Asnjë nga të pranishmit në sallë nuk e kishte parë ndonjëherë një lojë të tillë. Ishte super art. Të gjithë e dinin se makina fitonte gjithmonë. Por këtë herë pozicioni në bord ndryshoi aq shpejt dhe në mënyrë dramatike sa ishte e pamundur të thuhej se kush do të fitonte.

Pas lëvizjes së njëzet e nëntë, mbishkrimi "Draw" u ndez në ekranin e makinës. Mjeshtri e shikoi "frigoriferin" me habi dhe e detyroi veten të shtypte butonin "Jo". Dritat treguese u ndezën lart, duke riorganizuar modelin e dritës - dhe ngrinë me kujdes.

Në minutën e njëmbëdhjetë, ajo bëri lëvizjen që mjeshtri i kishte më shumë frikë. Pasoi një shkëmbim i shpejtë i copave. Situata e mjeshtrit u përkeqësua. Sidoqoftë, fjala "Draw" u rishfaq në tabelën e sinjalit të makinës. Mjeshtri i madh shtypi me kokëfortësi butonin "Jo" dhe e çoi mbretëreshën në një kundërsulm pothuajse të pashpresë.

Sistemi i gjurmimit të makinës filloi menjëherë të lëvizte. Syri i xhamit i thjerrëzës e nguli sytë nga njeriu. Mjeshtri i madh u përpoq të mos shikonte makinën.

Gradualisht, tonet e verdha filluan të mbizotërojnë në mozaikun e lehtë të llambave treguese. Ata u bënë më të pasur, më të shndritshëm - dhe më në fund të gjitha llambat u fikën përveç atyre të verdha. Një tufë e artë rrezesh ra në tabelën e shahut, çuditërisht e ngjashme me rrezet e ngrohta të diellit.

Në heshtje të tensionuar, akrepa e orës së madhe të kontrollit klikoi, duke u hedhur nga divizioni në divizion. Makina po mendonte. Ajo mendoi për dyzet e tre minuta, megjithëse shumica e shahistëve të ulur në sallë besonin se nuk kishte asgjë të veçantë për të menduar dhe se ajo mund të sulmonte e sigurt me kalorësit e saj.

Papritur u fikën dritat e verdha. Lente, duke u dridhur në mënyrë të pasigurt, mori pozicionin e saj të zakonshëm. Një rekord i lëvizjes së bërë u shfaq në tabelën e rezultateve: makina lëvizi me kujdes pengun. Kishte një zhurmë në sallë; shumë mendonin se kjo nuk ishte lëvizja më e mirë.

Pas katër lëvizjeve, makina pranoi humbjen.

Mjeshtri, duke e shtyrë larg karrigen, vrapoi drejt makinës dhe ngriti mburojën anësore. Nën mburojën, drita e kuqe e mekanizmit të kontrollit ndezi dhe fiket.

Një i ri, korrespondent i një gazete sportive, mezi u ngjit në skenë, e cila u mbush menjëherë me shahistë.

Duket sikur ajo sapo u dorëzua, "tha dikush në mënyrë të pasigurt. - Ajo luajti në mënyrë të mahnitshme - dhe papritmas ...

Epo, ju e dini, - kundërshtoi një nga shahistët e famshëm, - ndodh që edhe një person të mos e vërejë një kombinim fitues. Makina luajti me fuqi të plotë, por aftësitë e saj ishin të kufizuara. Kjo është e gjitha.

Mjeshtri i madh uli ngadalë pultin e makinës dhe iu drejtua korrespondentit.

Pra, - përsëriti me padurim, duke hapur fletoren e tij, - cili është mendimi juaj?

Mendimi im? - pyeti mjeshtri. - Ja ku është: zinxhiri i këmbëzës në bllokun e njëqind e nëntë ka dështuar. Sigurisht, lëvizja e pengut nuk është më e forta. Por tani është e vështirë të thuhet se ku është shkaku dhe ku është efekti. Ndoshta për shkak të këtij zinxhiri të këmbëzës, makina nuk vuri re një lëvizje më të mirë. Ose ndoshta ajo vërtet vendosi të mos fitojë - dhe kjo i kushtoi asaj shkaktarët. Në fund të fundit, nuk është aq e lehtë për një person të kapërcejë veten ...

Por pse kjo lëvizje e dobët, pse humb? - u habit korrespondenti. Nëse një makinë mund të mendonte, do të përpiqej të fitonte.

Mjeshtri ngriti supet dhe buzëqeshi:

Si të thuash... Ndonjëherë është shumë më humane të bësh një lëvizje të dobët. Gati për ngritje!

Jak qëndronte në një shkëmb të lartë, larg në det. Njerëzit shfaqeshin në far vetëm herë pas here për të kontrolluar pajisjet automatike. Rreth dyqind metra larg farit një ishull u ngrit nga uji. Për shumë vite, në ishull u instalua një anije kozmike si në një piedestal, e cila u kthye në Tokë pas një udhëtimi të gjatë. Nuk kishte kuptim të dërgoheshin përsëri anije të tilla në hapësirë.

Erdha këtu me një inxhinier i cili ishte përgjegjës për fenerët përgjatë gjithë bregut të Detit të Zi. Kur u ngjitëm në platformën e sipërme të farit, inxhinieri më dha dylbi dhe më tha:

Do të ketë një stuhi. Shumë me fat: para motit të keq ai gjithmonë vjen në jetë.

Dielli i kuqërremtë shkëlqente zbehtë në kreshtat gri të valëve. Shkëmbi i preu dallgët, ata e rrotulluan dhe u ngjitën zhurmshëm mbi gurët e rrëshqitshëm e të ndryshkur. Pastaj, me një psherëtimë të madhe, u përhapën në përrenj të shkumëzuara, duke hapur rrugën për dallgë të reja. Kështu përparuan legjionarët romakë: rreshti i parë, pasi goditi, u tërhoq përsëri përmes sistemit të hapur, i cili më pas u mbyll dhe nisi një sulm me energji të përtërirë.

Nëpër dylbi mund ta shihja qartë anijen. Ishte një anije shumë e vjetër me dy ulëse të tipit yll me rreze të gjatë. Dy vrima të riparuara mjeshtërisht dalloheshin në hark. Kishte një gërvishtje të thellë që kalonte përgjatë trupit. Unaza e përshpejtuesit të gravitetit u nda në dysh dhe u rrafshua. Kërkuesit në formë koni të një sistemi të vjetëruar prej kohësh dhe vëzhgimit infrasonik të motit rrotulloheshin ngadalë mbi kabinën e timonit.

E shihni, - tha inxhinieri, - ai ndjen se do të ketë një stuhi.

Diku një pulëbardhë bërtiti në alarm dhe deti u përgjigj me përplasje të shurdhër dallgësh. Një mjegull gri që ngrihej mbi det errësoi gradualisht horizontin. Era tërhoqi kreshtat e valëve të ndriçuara drejt reve dhe retë, të mbingarkuara nga moti i keq, u fundosën drejt ujit. Një stuhi duhej të shpërthente nga kontakti i qiellit dhe detit.

Epo, unë ende e kuptoj këtë," vazhdoi inxhinieri: "bateritë diellore fuqizojnë bateritë dhe truri elektronik kontrollon pajisjet." Por çdo gjë tjetër... Ndonjëherë duket sikur harron tokën, detin, stuhitë dhe fillon të interesohet vetëm për qiellin. Teleskopi radio zgjatet, antenat e lokalizimit rrotullohen ditë e natë... Ose diçka tjetër. Papritur ngrihet një tub dhe fillon të shikojë njerëzit. Në dimër këtu fryjnë erëra të ftohta, anija është e mbuluar me akull, por sapo njerëzit shfaqen në far, akulli zhduket menjëherë... Meqë ra fjala, algat nuk rriten në të...

Alan Turing botoi një artikull të madh, i cili më vonë u bë një libër shkollor: Makineri kompjuterike dhe inteligjenca. Artikulli shpesh përkthehet në Rusisht si vijon: A mund të mendojë një makinë? Në pjesën e artikullit "Pikëvështrime të kundërta për çështjen kryesore", autori diskutoi kundërshtime të ndryshme, mite që lidhen me inteligjencën artificiale, modelimin e proceseve krijuese dhe dha komentet e tij ...

1. Kundërshtim teologjik. “Të menduarit është një pronë e shpirtit të pavdekshëm të njeriut, Zoti i dha një shpirt të pavdekshëm çdo burri dhe çdo gruaje, por nuk i dha shpirt asnjë kafshe apo makinerie tjetër. Prandaj, as kafsha dhe as makina nuk mund të mendojnë.”

Nuk mund të pajtohem me asgjë që sapo u tha dhe do të përpiqem të argumentoj duke përdorur terma teologjikë. Këtë kundërshtim do ta gjeja më bindës nëse kafshët do të vendoseshin në të njëjtën klasë me burrat, sepse, sipas mendimit tim, ka një ndryshim më të madh midis kafshës tipike dhe të pajetës tipike sesa midis njeriut dhe kafshëve të tjera. Karakteri arbitrar i këtij këndvështrimi ortodoks do të bëhet akoma më i qartë nëse marrim parasysh se në çfarë këndvështrimi mund t'i duket një personi që pretendon një fe tjetër. Si do të reagojnë, për shembull, të krishterët ndaj këndvështrimit të muslimanëve që besojnë se gratë nuk kanë shpirt? Por le ta lëmë këtë pyetje dhe të kthehemi te kundërshtimi kryesor. Më duket se nga argumenti i mësipërm në lidhje me shpirtin e njeriut rrjedh një kufizim serioz i plotfuqishmërisë së të Plotfuqishmit.

Edhe pse ka disa gjëra që Zoti nuk mund t'i bëjë, të tilla si të bëjë një të barabartë me dy; por cili besimtar nuk do të pajtohej se Ai është i lirë t'i fusë një shpirt elefantit nëse e sheh se elefanti e meriton atë? Ne mund të kërkojmë një rrugëdalje në supozimin se Ai përdor fuqinë e Tij vetëm në kombinim me mutacione që përmirësojnë aq shumë trurin, sa që ky i fundit është në gjendje të plotësojë kërkesat e shpirtit që Ai dëshiron t'i fusë elefantit. Por e njëjta gjë mund të thuhet edhe në rastin e makinerive. Ky arsyetim mund të duket i ndryshëm vetëm sepse në rastin e makinerive është më e vështirë të "tretet". Në thelb kjo do të thotë se ne e konsiderojmë shumë të pamundur që Zoti t'i konsideronte rrethanat të përshtatshme për t'i dhënë shpirt një makinerie, d.m.th. kjo është në të vërtetë për argumente të tjera që diskutohen në pjesën tjetër të artikullit. Në përpjekjen për të ndërtuar makina të të menduarit, ne sillemi më me mungesë respekti ndaj Perëndisë duke uzurpuar fuqinë e Tij për të krijuar shpirtra sesa për të prodhuar pasardhës; në të dyja rastet ne jemi vetëm instrumente të vullnetit të tij dhe prodhojmë vetëm strehë për shpirtrat, të cilat përsëri Zoti i krijon.

E gjithë kjo, megjithatë, është spekulim bosh. Sido që të bëhen këto lloj argumentesh teologjike, nuk më bëjnë shumë përshtypje. Megjithatë, në kohët e vjetra argumente të tilla u gjetën shumë bindëse. Gjatë kohërave Galilea ata besonin se tekste të tilla kishtare si "Dielli qëndroi në mes të qiellit dhe nuk nxitoi drejt perëndimit pothuajse tërë ditën" (Jozueu 10:3) dhe "Ti e ke vendosur tokën mbi themele të forta; nuk do të lëkundet përgjithmonë” (Psalmi 103:5), hodhi poshtë mjaftueshëm teorinë Koperniku. Në kohën tonë, këto lloj provash duken të pabaza. Por kur niveli modern i njohurive nuk ishte arritur ende, argumente të tilla krijuan një përshtypje krejtësisht të ndryshme.

2. Kundërshtim nga pikëpamja e “strucit”. “Pasojat e të menduarit makinerik do të ishin shumë të tmerrshme. Le të shpresojmë dhe të besojmë se makinat nuk mund të mendojnë.”

Ky kundërshtim rrallëherë shprehet në formë kaq të hapur. Por kjo tingëllon bindëse për shumicën e atyre që madje e mendojnë atë. Ne jemi të prirur të besojmë se njeriu është intelektualisht superior ndaj pjesës tjetër të natyrës. Më së miri do të ishte sikur të vërtetohej se njeriu është domosdo qenia më e përsosur, sepse në këtë rast ai mund të ketë frikë të humbasë pozicionin e tij dominues. Është e qartë se popullariteti i kundërshtimit teologjik është për shkak të kësaj ndjenje. Kjo ndjenjë është ndoshta veçanërisht e fortë tek njerëzit inteligjentë, pasi ata e vlerësojnë fuqinë e të menduarit më shumë se njerëzit e tjerë dhe kanë më shumë gjasa të bazojnë besimin e tyre në epërsinë e njeriut në këtë aftësi. Nuk besoj se ky kundërshtim është mjaftueshëm domethënës për të kërkuar ndonjë kundërshtim. Ngushëllimi do të ishte më i përshtatshëm këtu; A nuk duhet të sugjerojmë ta kërkojmë atë në doktrinën e shpërnguljes së shpirtrave?

3. Kundërshtim matematik. Ka një sërë rezultatesh nga logjika matematikore që mund të përdoren për të treguar se ka kufizime të caktuara në aftësitë e makinave me gjendje diskrete. Më e famshmja nga këto rezultate, teorema e Gödel-it, tregon se në çdo sistem logjik mjaft të fuqishëm është e mundur të formulohen pohime që brenda atij sistemi nuk mund të provohen dhe as të kundërshtohen, përveç nëse vetë sistemi është i qëndrueshëm. Ka rezultate të tjera, në disa aspekte të ngjashme, për shkak të Kisha, Kleene, Rosser Dhe Turingu. Rezultati i kësaj të fundit është veçanërisht i përshtatshëm për ne, pasi lidhet drejtpërdrejt me makinat, ndërsa rezultatet e tjera mund të përdoren vetëm si një argument relativisht indirekt (për shembull, nëse filluam të mbështeteshim në teoremën Gödel, do të na duheshin gjithashtu disa mjete për të përshkruar sistemet logjike në terma të makinave dhe makina në terma të sistemeve logjike). Rezultati i Turing-ut i referohet një makinerie të tillë, e cila në thelb është një makinë llogaritëse dixhitale me kapacitet të pakufizuar memorie dhe përcakton se ka disa gjëra që makina nuk mund t'i bëjë. Nëse është krijuar për t'iu përgjigjur pyetjeve, si në "lojën e imitimit", atëherë do të ketë pyetje të cilave ose do t'u përgjigjet gabim ose nuk do t'u përgjigjet fare, pavarësisht se sa kohë i jepet. Sigurisht, mund të ketë shumë pyetje të tilla dhe pyetjeve të cilave nuk mund t'u përgjigjet një makinë, mund t'u përgjigjet në mënyrë të kënaqshme një tjetër. Sigurisht, këtu po supozojmë se pyetjet janë të tipit po-ose-jo dhe jo pyetje të tilla si: “Çfarë mendoni për Pikaso?. Llojet e mëposhtme të pyetjeve janë ato që ne e dimë se një makinë nuk mund t'u përgjigjet: "Konsideroni një makinë të karakterizuar nga sa vijon: ...A do t'i përgjigjet kjo makinë gjithmonë "po" çdo pyetjeje?" Nëse në vend të pikave vendosim një përshkrim (në një formë standarde, për shembull, të ngjashëm me atë që kemi përdorur në seksionin V) të një makine të tillë, e cila qëndron në një lidhje relativisht të thjeshtë me makinën të cilës i drejtojmë pyetjen tonë. , atëherë mund të tregojmë se përgjigja për këtë pyetje ose do të jetë e pasaktë ose nuk do të ekzistojë fare. Ky është rezultati matematik; ata pretendojnë se vërteton kufizimet e makinave, të cilat nuk janë të natyrshme në mendjen e njeriut. […]

Përgjigja për këtë kundërshtim, shkurtimisht, është si më poshtë. Është vërtetuar se aftësitë e çdo makinerie të veçantë janë të kufizuara, por kundërshtimi që analizohet përmban një pohim të pabazuar, pa asnjë provë, se kufizime të tilla nuk zbatohen për mendjen e njeriut. Nuk mendoj se ky aspekt i çështjes mund të injorohet kaq lehtë. Kur njërës nga këto lloj makinerish i bëhet një pyetje kritike përkatëse dhe ajo jep një përgjigje të caktuar, ne e dimë paraprakisht se përgjigja do të jetë e gabuar dhe kjo na jep një ndjenjë të një epërsie të caktuar. A nuk është iluzore kjo ndjenjë? Padyshim që mund të jetë mjaft i sinqertë, por nuk mendoj se duhet t'i kushtohet shumë rëndësi. Ne vetë u japim përgjigje të pasakta pyetjeve shumë shpesh, në mënyrë që ndjenja e kënaqësisë që na lind nga pamja e gabueshmërisë së makinave të justifikohet. Për më tepër, ndjenja e epërsisë mund të zbatohet vetëm për një makinë mbi të cilën ne kemi fituar fitoren tonë - në thelb, shumë modeste. Nuk mund të flitet për një triumf të njëkohshëm mbi të gjitha makinat. Pra, me pak fjalë, për çdo makinë të caktuar mund të ketë njerëz që janë më të zgjuar se ajo, por në këtë rast mund të ketë përsëri makina të tjera, madje edhe më të zgjuara, etj. Unë mendoj se ata që ndajnë pikëpamjen e shprehur në kundërshtimin matematikor në përgjithësi do të jenë të gatshëm të pranojnë "lojën e imitimit" si bazë për shqyrtim të mëtejshëm. Ata që janë të bindur për vlefshmërinë e dy kundërshtimeve të mëparshme, ndoshta nuk do të jenë të interesuar për asnjë kriter.

Simulimi i fiziologjisë
Fakti është se termi "Inteligjencë Artificiale" (nga rruga, gradualisht po zëvendësohet nga konceptet e "sistemeve inteligjente", "metodave të vendimmarrjes", "minimit të të dhënave") fillimisht u konsiderua se përfshin një klasë të madhe modelesh. dhe algoritme që supozohej të punonin në të njëjtën mënyrë si truri i njeriut (sipas ideve të asaj kohe).
Këto përfshijnë, për shembull, rrjetet nervore famëkeqe të të gjitha shiritave dhe algoritmeve gjenetike.

Përmbledhje, statistika dhe analiza
Nga ana tjetër, shumë metoda të të ashtuquajturës AI nuk janë gjë tjetër veçse një zhvillim i degëve të matematikës: statistika, kërkimi operacional, topologjia dhe hapësirat metrike. Këto përfshijnë shumicën e metodave të nxjerrjes së të dhënave dhe zbulimit të të dhënave të njohurive, analizën e grupimeve, metodën e kontabilitetit në grup të argumenteve dhe të tjera.

Këto janë metoda të të ashtuquajturit konkluzion induktiv, kur modelet e përgjithshme nxirren bazuar në të dhënat e disponueshme.

Rregullat, logjika, përfundimi
Grupi i tretë special përfshin metoda që përpiqen të ndërtojnë modele të përgjithshme dhe t'i përdorin ato për të nxjerrë përfundime në lidhje me fakte specifike. Këto janë metoda të konkluzionit deduktiv dhe përfaqësohen nga: silogjistika e Aristotelit, e vjetër sa bota, llogaritja e pohimeve dhe kallëzuesve, sistemet dhe logjikat e ndryshme formale. Teoritë e gjuhëve formale dhe natyrore, gramatikat e ndryshme gjeneruese, ishin pikërisht aty në skaj.

Ne shohim se gjithçka që zakonisht quhet "AI" përpiqet të zgjidhë me simulim ose logjikisht detyrë e imitimit inteligjencës njerëzore.

Shtrohet pyetja: çfarë bën një person aq specifik sa që kompjuterët modernë, të ndërtuar sipas parimeve të Babbage, nuk po bëjnë ende?
Një përkufizim i detyrave me të cilat merret AI është: “një detyrë për të cilën nuk ka zgjidhje algoritmike ose atë i pazbatueshëm për arsye të kompleksitetit llogaritës».

Kështu, për shembull, detyra për të luajtur damë ishte dikur një detyrë e AI dhe pas ndërtimit të një modeli të plotë dhe mbledhjes së një databaze të plotë të lëvizjeve të papërmirësueshme, thjesht u shndërrua në një problem kërkimi përmes bazës së informacionit (shih dhe).

Sfidat e AI ndryshojnë me kalimin e kohës
Ndoshta fëmijët tanë do të jetojnë në një botë informacioni, kur do të zgjidhen shumë probleme dhe do të lindin të reja - nga komunikimi në gjuhët natyrore deri te kontrolli automatik i të gjitha llojeve të pajisjeve dhe mekanizmave.

Megjithatë, kur secili prej nesh dëgjoi fjalët "inteligjencë artificiale", ne donim diçka ndryshe.
Ne donim të merrnim një makinë që mund mendoj i cili ka aftësi bazë të të mësuarit dhe përgjithësimit; të aftë, si organizmat e gjallë, për të zëvendësuar disa organe me të tjera dhe për t'u përmirësuar. Të gjithë kanë lexuar trillime shkencore të hershme, apo jo?

A kishte një djalë?
Pra, ku ka humbur inteligjenca? Kur dhe pse ajo që ne donim të shihnim u bënë modele matematikore të shurdhër dhe algoritme mjaft joelegante?

Nja dy rreshta offtopic. Nëse jeni duke mbrojtur një disertacion me fjalën "intelektual", atëherë anëtarët e bordit zakonisht do t'ju kërkojnë të identifikoni vendin në sistem që është intelektual dhe të provoni PSE është kështu. Kjo pyetje ka të bëjë me absolutisht "të papërgjigjurit".

Fakti është se njerëzit që dolën me gjithçka që bazohet "AI" moderne u nxitën nga ide inovative dhe revolucionare për atë kohë (në fakt, koha jonë ndryshon vetëm në atë që ne kemi luajtur tashmë shumë me të gjitha këto, duke përfshirë duke përdorur fuqinë moderne kompjuterike)

Shembulli 1 (nga sfera e të panjohurës).
Rrjetet nervore të përhapjes së sinjalit përpara me një algoritëm të përhapjes së pasme (të ashtuquajturat përhapje prapa). Ky është padyshim një përparim.
Një rrjet i konfiguruar siç duhet (me hyrje dhe dalje të zgjedhura me zgjuarsi) mund të mësojë çdo sekuencë hyrëse dhe të njohë me sukses shembuj që nuk janë mësuar.
Një eksperiment tipik formulohet si më poshtë: 1000 shembuj, në gjysmën e të cilëve mësojmë algoritmin dhe në anën tjetër e testojmë. Dhe zgjedhja e pjesës së parë dhe të dytë bëhet në mënyrë të rastësishme.
Ajo funksionon, unë personalisht kam mësuar rrjete të ndryshme nervore të paktën 10 herë për detyra të ndryshme dhe kam marrë rezultate normale, me 60-90% përgjigje të sakta.

Cili është problemi me rrjetet nervore? Pse nuk janë inteligjencë e vërtetë?
1. Të dhënat hyrëse pothuajse gjithmonë duhet të përgatiten dhe të përpunohen me shumë kujdes. Shpesh bëhen mijëra kode dhe filtra për t'i bërë të dhënat të ngrënshme për rrjetet. Përndryshe, rrjeti do të studiojë me vite dhe nuk do të mësojë asgjë.
2. Rezultati i trajnimit të NN nuk mund të interpretohet dhe shpjegohet. Dhe eksperti e dëshiron vërtet këtë.
3. Rrjetet shpesh thjesht mësojnë përmendësh shembuj në vend që të mësojnë modelet. Nuk ka mënyra të sakta për të ndërtuar një rrjet që është mjaft i zgjuar për të përfaqësuar një model dhe jo mjaftueshëm i madh për të kujtuar marrëzi të gjithë kampionin.

Cila është inteligjenca e rrjeteve nervore?
Fakti është se ne nuk e mësuam sistemin të zgjidhë një problem, ne e mësuam atë të mësojë të zgjidhë problemet. Algoritmi për përcaktimin e gjinisë së një personi nuk është ndërtuar në sistem nga njerëzit, ai gjendet pothuajse në mënyrë empirike dhe është i lidhur në shkallët e sinapsit. Ky është një element inteligjence.

Shembulli 2 (nga fusha e konkluzionit deduktiv).
Ideja është e thjeshtë. Le ta mësojmë makinën të mendojë si njeri (mirë, të paktën të nxjerrë përfundime primitive) dhe të japim fakte bazë. Më pas, lëreni ta bëjë vetë.
Sistemet eksperte, sistemet logjike makinerike dhe ontologjitë (me njëfarë shtrirjeje) punojnë sipas këtij parimi. A funksionon? Pa dyshim. Janë zbatuar dhe vazhdojnë të punojnë mijëra sisteme për diagnostikimin e sëmundjeve dhe përshkrimin e fushave të njohurive.

Cili është problemi? Pse sistemet formale nuk janë inteligjencë e vërtetë?
Problemi është se sistemi, pasi ka thithur sasi kolosale gjaku dhe djerse të krijuesve të tij, fillon të paktën të përsërisë dhe të zhvillojë vendimet e ekspertit (ose komunitetit) që e ka mësuar.
A është kjo e dobishme? Pa dyshim. Eksperti është i vdekshëm, detyrat shumëfishohen.

Cila është inteligjenca e sistemeve të bazuara në njohuri?
Fakti është se makina nxjerr përfundime të reja që askush nuk i mësoi. Ky element i punës së tij është jashtëzakonisht i dobët (për momentin) dhe është i kufizuar nga modelet dhe algoritmet që u parashtruan. Por ky është një element inteligjence.

Pra, cili është problemi me AI moderne?
Ne jemi ende shumë të vegjël. Idetë tona naive dhe sipërfaqësore rreth mënyrës sesi një person mendon dhe si funksionon truri, po prodhojnë rezultatet që meritojnë.

Sigurisht, ne jemi tepër larg krijimit të makinave që mund të mendojnë në kuptimin tonë njerëzor, por hapat tanë në këtë drejtim janë të sakta dhe të dobishme.

Dhe edhe nëse shkojmë në drejtimin e gabuar, kush e di, ndoshta, si Strugatskys, ne, si rezultat i përpjekjeve të drejtuara, do të bëjmë aksidentalisht diçka shumë më të mirë nga sa kishim menduar?

Inteligjenca artificiale klasike nuk ka gjasa të mishërohet në makinat e të menduarit; Kufiri i zgjuarsisë njerëzore në këtë fushë duket se është i kufizuar në krijimin e sistemeve që imitojnë funksionimin e trurit.

Shkenca e inteligjencës artificiale (AI) po kalon një revolucion. Për të shpjeguar shkaqet dhe kuptimin e saj dhe për ta vënë atë në perspektivë, së pari duhet t'i drejtohemi historisë.

Në fillim të viteve 1950, pyetja tradicionale, disi e paqartë, nëse një makinë mund të mendojë, i dha vendin pyetjes më të kapshme nëse një makinë që manipulon simbolet fizike sipas rregullave që marrin parasysh strukturën e tyre mund të mendojë. Kjo pyetje është formuluar më saktë sepse logjika formale dhe teoria e llogaritjes kanë avancuar ndjeshëm gjatë gjysmëshekullit të kaluar. Teoricienët filluan të vlerësojnë mundësitë e sistemeve abstrakte të simboleve që pësojnë transformime në përputhje me rregulla të caktuara. Dukej se nëse këto sisteme mund të automatizoheshin, atëherë fuqia e tyre llogaritëse abstrakte do të shfaqej në një sistem të vërtetë fizik. Pikëpamje të tilla kontribuan në lindjen e një programi kërkimor të mirëpërcaktuar mbi një bazë teorike mjaft të thellë.

A mund të mendojë një makinë?

Kishte shumë arsye për t'u përgjigjur po. Historikisht, një nga arsyet e para dhe më të thella qëndron në dy rezultate të rëndësishme të teorisë së llogaritjes. Rezultati i parë ishte teza e Church se çdo funksion i llogaritshëm efektivisht është i llogaritshëm në mënyrë rekursive. Termi "i llogaritshëm në mënyrë efikase" do të thotë se ekziston një procedurë "mekanike" që mund të përdoret për të llogaritur rezultatin duke pasur parasysh të dhënat hyrëse në një kohë të caktuar. "I llogaritshëm në mënyrë rekursive" do të thotë se ekziston një grup i kufizuar operacionesh që mund të aplikohen në një hyrje të caktuar dhe më pas të aplikohen në mënyrë sekuenciale dhe të përsëritur në rezultatet e marra rishtazi për të vlerësuar funksionin në një kohë të fundme. Koncepti i një procedure mekanike nuk është formal, por më tepër intuitiv, dhe për këtë arsye teza e Church nuk ka prova formale. Megjithatë, ajo merr në zemër të asaj që është informatikë, dhe shumë prova të ndryshme konvergojnë për ta mbështetur atë.

Rezultati i dytë i rëndësishëm u mor nga Alan M. Turing, i cili demonstroi se çdo funksion i llogaritshëm në mënyrë rekursive mund të llogaritet në kohë të fundme duke përdorur një makinë manipuluese simbolike maksimalisht të thjeshtuar, e cila më vonë u bë e njohur si një makinë universale Turing. Kjo makinë drejtohet nga rregulla të zbatueshme në mënyrë rekursive që janë të ndjeshme ndaj identitetit, rendit dhe rregullimit të simboleve elementare që veprojnë si hyrje.

Një përfundim shumë i rëndësishëm rrjedh nga këto dy rezultate, domethënë që një kompjuter standard dixhital, duke pasur parasysh programin e duhur, një memorie mjaft të madhe dhe kohë të mjaftueshme, mund të llogarisë çdo funksion të rregulluar nga rregulla me një hyrje dhe një dalje. Me fjalë të tjera, ai mund të demonstrojë çdo grup sistematik të përgjigjeve ndaj ndikimeve vullnetare nga mjedisi i jashtëm.

Le ta specifikojmë këtë si më poshtë: rezultatet e diskutuara më sipër nënkuptojnë se një makinë manipuluese e simboleve e programuar në mënyrë të përshtatshme (tani e tutje do ta quajmë një makinë MS) duhet të plotësojë testin Turing për praninë e një mendje të ndërgjegjshme. Testi Turing është një test thjesht biheviorist, megjithatë kërkesat e tij janë shumë të forta. (Ne do të shqyrtojmë se sa i vlefshëm është ky test më poshtë, ku takojmë një "test" të dytë, thelbësisht të ndryshëm për praninë e një mendjeje të ndërgjegjshme.) Sipas versionit origjinal të testit Turing, hyrja në makinën MS duhet të jetë pyetje dhe frazat në gjuhën e folur natyrore që i shkruajmë në tastierën e pajisjes hyrëse, dhe dalja janë përgjigjet e makinës MS të printuara nga pajisja dalëse. Thuhet se një makinë e ka kaluar këtë test për praninë e një mendjeje të ndërgjegjshme nëse përgjigjet e saj nuk mund të dallohen nga ato të shtypura nga një person real dhe inteligjent. Natyrisht, aktualisht askush nuk e di funksionin me ndihmën e të cilit do të ishte e mundur të merret një rezultat që nuk ndryshon nga sjellja e një personi të arsyeshëm. Por rezultatet e Church dhe Turing na sigurojnë se cilido qoftë ky funksion (me sa duket efikas), një makinë MS e dizajnit të duhur do të jetë në gjendje ta llogarisë atë.

Ky është një përfundim shumë i rëndësishëm, veçanërisht pasi përshkrimi i ndërveprimit të Turing me një makinë që përdor një makinë shkrimi përfaqëson një kufizim të parëndësishëm. I njëjti përfundim mbetet i vlefshëm edhe nëse makina MS ndërvepron me botën në mënyra më komplekse: duke përdorur aparatin e shikimit të drejtpërdrejtë, të folurit natyror, etj. Në fund, një funksion rekurziv më kompleks mbetet ende i llogaritshëm i Turingut. Mbetet vetëm një problem: të gjesh atë funksion padyshim kompleks që kontrollon përgjigjet njerëzore ndaj ndikimeve nga mjedisi i jashtëm dhe më pas të shkruhet një program (shumë rregulla të zbatueshme në mënyrë rekursive) me ndihmën e të cilit makina MS do të llogarisë këtë funksion. Këto qëllime formuan bazën e programit shkencor të inteligjencës artificiale klasike.

Rezultatet e para ishin inkurajuese

Makineritë MS me programe të dizajnuara në mënyrë gjeniale kanë demonstruar një sërë veprimesh që duket se lidhen me manifestimet e mendjes. Ata iu përgjigjën komandave komplekse, zgjidhën probleme të vështira aritmetike, algjebrike dhe taktike, luajtën damë dhe shah, vërtetuan teorema dhe mbajtën dialog të thjeshtë. Rezultatet vazhduan të përmirësoheshin me ardhjen e pajisjeve më të mëdha të ruajtjes, makinerive më të shpejta dhe zhvillimin e programeve më të fuqishme dhe më të sofistikuara. AI klasike ose "e bazuar në programim" ishte një fushë shkencore shumë e gjallë dhe e suksesshme nga pothuajse çdo këndvështrim. Mohimi periodik që makineritë MS përfundimisht do të ishin në gjendje të mendonin dukej i njëanshëm dhe i painformuar. Provat në favor të një përgjigjeje pozitive për pyetjen e shtruar në titullin e artikullit dukeshin më se bindëse.

Natyrisht, disa paqartësi mbetën. Para së gjithash, makinat MS nuk i ngjanin shumë trurit të njeriut. Megjithatë, edhe këtu, AI klasike kishte gati një përgjigje bindëse. Së pari, materiali fizik nga i cili është bërë një makinë MS në thelb nuk ka asnjë lidhje me funksionin që llogarit. Kjo e fundit regjistrohet në program. Së dyti, detajet teknike të arkitekturës funksionale të makinës gjithashtu nuk kanë rëndësi, pasi arkitektura krejtësisht të ndryshme, të krijuara për të punuar me programe krejtësisht të ndryshme, megjithatë mund të kryejnë të njëjtin funksion hyrje-dalje.

Prandaj, qëllimi i AI ishte të gjente një funksion që ka karakteristikë hyrëse dhe dalëse të mendjes, si dhe të krijonte programin më efikas nga shumë programe të mundshme për të llogaritur këtë funksion. Në të njëjtën kohë, ata thanë se mënyra specifike në të cilën llogaritet funksioni nga truri i njeriut nuk ka rëndësi. Kjo plotëson përshkrimin e thelbit të AI klasike dhe arsyet për një përgjigje pozitive për pyetjen e paraqitur në titullin e artikullit.

A mund të mendojë një makinë? Ka pasur edhe disa argumente në favor të një përgjigje negative. Gjatë gjithë viteve 1960, argumentet negative të rëndësishme ishin relativisht të rralla. Ndonjëherë është shprehur një kundërshtim se të menduarit nuk është një proces fizik dhe zhvillohet në shpirtin jomaterial. Megjithatë, një pikëpamje e tillë dualiste nuk dukej mjaft bindëse as nga pikëpamja evolucionare dhe as nga pikëpamja logjike. Nuk ka pasur një efekt ftohës në kërkimin e AI.

Konsideratat e një natyre të ndryshme kanë tërhequr shumë më tepër vëmendjen e specialistëve të AI. Në vitin 1972, Hubert L. Dreyfus botoi një libër që kritikonte ashpër shfaqjet ceremoniale të inteligjencës në sistemet e AI. Ai vuri në dukje se këto sisteme nuk modelonin në mënyrë adekuate të menduarit e vërtetë dhe ai zbuloi një model të natyrshëm në të gjitha këto përpjekje të dështuara. Sipas mendimit të tij, modeleve u mungonte ajo rezervë e madhe e njohurive të përgjithshme joformale për botën që ka çdo person, si dhe aftësia e natyrshme në sensin e përbashkët për t'u mbështetur në disa komponentë të kësaj njohurie, në varësi të kërkesave të një situate në ndryshim. Dreyfus nuk e mohoi mundësinë themelore të krijimit të një sistemi fizik artificial të aftë për të menduar, por ai ishte shumë kritik ndaj idesë se kjo mund të arrihej vetëm përmes manipulimit të simboleve duke përdorur rregulla të aplikuara në mënyrë rekursive.

Në qarqet e specialistëve të inteligjencës artificiale, si dhe filozofëve, arsyetimi Dreyfus u perceptuan kryesisht si dritëshkurtër dhe të njëanshëm, bazuar në thjeshtimet e pashmangshme të natyrshme në këtë fushë ende shumë të re të kërkimit. Ndoshta këto mangësi kanë ndodhur vërtet, por ato, natyrisht, kanë qenë të përkohshme. Do të vijë koha kur makinat më të fuqishme dhe softueri më i mirë do t'i eliminojnë këto mangësi. Dukej se koha po punonte për inteligjencën artificiale. Kështu, këto kundërshtime nuk patën ndonjë ndikim të dukshëm në hulumtimet e mëtejshme në fushën e AI.

Megjithatë, doli se koha funksionoi gjithashtu Dreyfus: Në fund të viteve '70 dhe në fillim të viteve '80, rritja e shpejtësisë dhe kapacitetit të kujtesës së kompjuterëve nuk i rriti shumë "aftësitë mendore" të tyre. Doli, për shembull, se njohja e modelit në sistemet e vizionit kompjuterik kërkon një sasi të madhe llogaritjeje të papritur. Për të marrë rezultate praktikisht të besueshme, ishte e nevojshme të harxhohej gjithnjë e më shumë kohë kompjuteri, duke tejkaluar shumë kohën e nevojshme për sistemin e vizionit biologjik për të kryer të njëjtat detyra. Një proces kaq i ngadalshëm modelimi ishte alarmues: në fund të fundit, në një kompjuter, sinjalet udhëtojnë rreth një milion herë më shpejt se në tru, dhe shpejtësia e orës së njësisë qendrore të përpunimit të kompjuterit është afërsisht i njëjti numër herë më i lartë se frekuenca e çdo vibracionet që gjenden në tru. E megjithatë, në problemet realiste, breshka e tejkalon lehtësisht lepurin.

Përveç kësaj, zgjidhja e problemeve realiste kërkon që programi kompjuterik të ketë akses në një bazë të dhënash jashtëzakonisht të madhe. Ndërtimi i një baze të tillë të dhënash është një sfidë në vetvete, por është e ndërlikuar nga sfida se si të aksesoni në kohë reale pjesë specifike të bazës së të dhënave specifike për kontekstin. Ndërsa bazat e të dhënave u bënë më të mëdha, problemi i aksesit u bë më kompleks. Një kërkim shterues zgjati shumë dhe metodat heuristike nuk ishin gjithmonë të suksesshme. Edhe disa ekspertë që punojnë në fushën e inteligjencës artificiale kanë filluar të ndajnë shqetësime të ngjashme me ato të shprehura nga Dreyfus.

Rreth kësaj kohe (1980), John Searle propozoi një koncept thelbësisht të ri kritik që sfidoi supozimin shumë themelor të programit klasik të kërkimit të AI, përkatësisht idenë se manipulimi i saktë i simboleve të strukturuara duke aplikuar në mënyrë rekursive rregulla që marrin parasysh strukturën e tyre mund të përbëjë thelbi i mendjes së vetëdijshme.

Argumenti kryesor i Searle u bazua në një eksperiment mendimi në të cilin ai demonstron dy gjëra shumë të rëndësishme. Së pari, ai përshkruan një makinë MS që (duhet ta kuptojmë) zbaton një funksion, hyrja dhe dalja e të cilit mund të kalojnë testin Turing të një bisede që zhvillohet tërësisht në gjuhën kineze. Së dyti, struktura e brendshme e makinës është e tillë që pavarësisht se çfarë sjellje shfaq ajo, nuk ka dyshim në mendjen e vëzhguesit se as makina në tërësi dhe as ndonjë pjesë e saj nuk e kupton gjuhën kineze. Gjithçka që përmban është një person që flet vetëm anglisht, duke ndjekur rregullat e shkruara në udhëzime, me ndihmën e të cilave duhet të manipuloni simbolet që hyjnë dhe dalin nga dritarja e postës në derë. Shkurtimisht, sistemi e plotëson pozitivisht testin Turing, pavarësisht nga fakti se ai nuk ka një kuptim të vërtetë të gjuhës kineze dhe përmbajtjes aktuale semantike të mesazheve (shih artikullin e J. Searle "A është mendja e trurit një program kompjuterik? ").

Përfundimi i përgjithshëm është se çdo sistem që thjesht manipulon simbolet fizike sipas rregullave të ndjeshme ndaj strukturës, në rastin më të mirë, do të jetë një parodi e dobët e një mendjeje të vërtetë të vetëdijshme, pasi është e pamundur të gjenerohet "semantika reale" thjesht duke rrotulluar çelësin e ". sintaksë boshe." Duhet të theksohet këtu se Searle parashtron një provë jo-sjellëse për praninë e vetëdijes: elementët e mendjes së ndërgjegjshme duhet të kenë përmbajtje reale semantike.

Është joshëse të fajësohet Searle për papërshtatshmërinë e eksperimentit të tij të mendimit, pasi sistemi i propozuar i Kubit të Rubikut do të ishte absurdisht i ngadalshëm. Megjithatë, Searle këmbëngul se shpejtësia nuk luan ndonjë rol në këtë rast. Ai që mendon ngadalë ende mendon drejt. Gjithçka e nevojshme për të riprodhuar të menduarit, sipas konceptit të AI klasike, sipas mendimit të tij, është e pranishme në "dhomën kineze".

Artikulli i Searle nxiti përgjigje të gjalla nga specialistë të AI, psikologë dhe filozofë. Megjithatë, në përgjithësi ai u prit me armiqësi edhe më shumë se libri i Dreyfus. Në artikullin e tij, i cili botohet njëkohësisht në këtë numër të revistës, Searle jep një sërë argumentesh kritike kundër konceptit të tij. Sipas mendimit tonë, shumë prej tyre janë legjitime, veçanërisht ata, autorët e të cilëve me padurim "e marrin karremin" duke pretenduar se megjithëse sistemi i përbërë nga dhoma dhe përmbajtja e saj është jashtëzakonisht i ngadalshëm, ai ende kupton kinezisht.

Na pëlqejnë këto përgjigje, por jo sepse mendojmë se dhoma kineze kupton kinezisht. Ne jemi dakord me Searle se ajo nuk e kupton atë. Apeli i këtyre argumenteve është se ato pasqyrojnë një refuzim për të pranuar aksiomën e tretë shumë të rëndësishme në argumentin e Searle: "Sintaksa në vetvete nuk përbën semantikë dhe nuk është e mjaftueshme për ekzistencën e semantikës". Kjo aksiomë mund të jetë e vërtetë, por Searle nuk mund të pretendojë në mënyrë të arsyeshme se ai e di këtë me siguri. Për më tepër, për të supozuar se është e vërtetë, lind pyetja nëse programi klasik i kërkimit të AI është i qëndrueshëm, pasi ky program bazohet në supozimin shumë interesant se nëse mund të vëmë në lëvizje vetëm një proces të strukturuar siç duhet, një lloj vallëzimi i brendshëm i Elementet sintaksore të lidhura saktë me hyrjet dhe daljet, atëherë mund të marrim të njëjtat gjendje dhe manifestime të mendjes që janë të natyrshme tek njeriu.

Se aksioma e tretë e Searle-it me të vërtetë ngre këtë pyetje bëhet e qartë kur e krahasojmë drejtpërdrejt me përfundimin e tij të parë: "Programet shfaqen si thelbi i mendjes dhe prania e tyre nuk është e mjaftueshme për praninë e mendjes". Nuk është e vështirë të shihet se aksioma e tij e tretë tashmë mbart 90% të një përfundimi pothuajse identik me të. Kjo është arsyeja pse eksperimenti i mendimit i Searle është krijuar posaçërisht për të mbështetur aksiomën e tretë. Ky është i gjithë thelbi i dhomës kineze.

Megjithëse shembulli i dhomës kineze e bën Aksiomën 3 tërheqëse për të pa iniciuarit, ne nuk mendojmë se dëshmon vlefshmërinë e kësaj aksiome dhe për të demonstruar mospërputhjen e këtij shembulli, ne ofrojmë shembullin tonë paralel si ilustrim. Shpesh një shembull i suksesshëm që hedh poshtë një deklaratë të diskutueshme do ta qartësojë situatën shumë më mirë se një libër i tërë plot mashtrime logjike.

Në historinë e shkencës ka pasur shumë shembuj skepticizmi të ngjashëm me atë që shohim në arsyetimin e Searle. Në shekullin e 18-të Peshkopi irlandez George Berkeley e konsideroi të paimagjinueshme që valët e ngjeshjes në ajër të mund të ishin vetë thelbi i fenomeneve të zërit ose një faktor i mjaftueshëm për ekzistencën e tyre. Poeti dhe artisti anglez William Blake dhe poeti natyralist gjerman Johann Goethe e konsideruan të paimagjinueshme që grimcat e vogla të materies mund të jenë në vetvete një thelb ose faktor i mjaftueshëm për ekzistencën objektive të dritës. Edhe në këtë shekull kishte njerëz që nuk mund të imagjinonin se vetë lënda e pajetë, sado e ndërlikuar të jetë organizimi i saj, mund të ishte një entitet organik ose një kusht i mjaftueshëm i jetës. Është e qartë se ajo që njerëzit mund ose nuk mund të imagjinojnë shpesh nuk ka të bëjë fare me atë që në të vërtetë ekziston ose nuk ekziston në realitet. Kjo është e vërtetë edhe kur bëhet fjalë për njerëz me nivele shumë të larta të inteligjencës.

Për të parë se si këto mësime historike mund të zbatohen në arsyetimin e Searle, le të zbatojmë një paralele artificiale me logjikën e tij dhe ta mbështesim këtë paralele me një eksperiment mendimi.

Aksioma 1. Elektriciteti dhe magnetizmi janë forca fizike.

Aksioma 2. Një veti thelbësore e dritës është shkëlqimi.

Aksioma 3. Vetë forcat shfaqen si thelbi i efektit të shkëlqimit dhe nuk mjaftojnë për praninë e tij.

Përfundim 1. Elektriciteti dhe magnetizmi nuk janë esenca e dritës dhe nuk mjaftojnë për praninë e saj.

Le të supozojmë se ky argument u publikua menjëherë pas James C. Maxwell në 1864 sugjeroi se drita dhe valët elektromagnetike janë identike, por para se paralelet sistematike midis vetive të dritës dhe vetive të valëve elektromagnetike të realizoheshin plotësisht në botë. Argumenti logjik i mësipërm do të dukej të ishte një kundërshtim bindës ndaj hipotezës së guximshme të Maxwell-it, veçanërisht nëse do të shoqërohej nga komenti vijues në mbështetje të Aksiomës 3.

Konsideroni një dhomë të errët në të cilën ka një person që mban një magnet të përhershëm ose një objekt të ngarkuar në duart e tij. Nëse një person fillon të lëvizë një magnet lart e poshtë, atëherë, sipas teorisë së ndriçimit artificial të Maxwell (AI), një sferë përhapëse e valëve elektromagnetike do të dalë nga magneti dhe dhoma do të bëhet më e ndritshme. Por siç e di mirë kushdo që ka provuar të luajë me magnet ose topa të ngarkuar, forcat e tyre (ose çdo forcë tjetër për këtë çështje), edhe kur këto objekte vihen në lëvizje, nuk krijojnë asnjë shkëlqim. Prandaj, duket e paimagjinueshme që ne mund të arrijmë një efekt të vërtetë shkëlqimi thjesht duke manipuluar forcat!

Dridhjet e forcave elektromagnetike përfaqësojnë dritën, megjithëse një magnet që një person lëviz nuk prodhon asnjë shkëlqim. Po kështu, manipulimi i simboleve sipas rregullave të caktuara mund të përbëjë inteligjencë, megjithëse sistemi i bazuar në rregulla që gjendet në Dhomën Kineze të Searle duket se i mungon kuptimi i vërtetë.

Si mund të përgjigjej Maxwell nëse do t'i paraqitej kjo sfidë?

Së pari, ai ndoshta do të këmbëngulte që eksperimenti i "dhomës së ndritshme" të na mashtrojë në lidhje me vetitë e dritës së dukshme, sepse frekuenca e lëkundjeve të magnetit është jashtëzakonisht e vogël, rreth 1015 herë më pak se sa duhet. Një përgjigje e paduruar mund të pasojë që frekuenca nuk luan ndonjë rol këtu, se dhoma me një magnet lëkundës tashmë përmban gjithçka që është e nevojshme për manifestimin e efektit të shkëlqimit në përputhje të plotë me teorinë e vetë Maxwell.

Nga ana tjetër Maxwell mund të "marrë karremin", duke thënë mjaft arsyeshëm se dhoma është tashmë plot shkëlqim, por natyra dhe forca e këtij shkëlqimi është e tillë që një person nuk është në gjendje ta shohë atë. (Për shkak të frekuencës së ulët në të cilën një person lëviz një magnet, gjatësia e valëve elektromagnetike të gjeneruara është shumë e gjatë dhe intensiteti shumë i ulët që syri i njeriut të reagojë ndaj tyre.) Megjithatë, duke pasur parasysh nivelin e të kuptuarit të këtyre fenomeneve gjatë periudhën kohore në fjalë (vitet 60 të shekullit të kaluar), një shpjegim i tillë ndoshta do të shkaktonte të qeshura dhe vërejtje tallëse. "Dhomë me shkëlqim! Por më falni, zoti Maxwell, është krejtësisht errësirë ​​atje!”

Pra, ne shohim se të varfërit Maxwell eshte e veshtire. Gjithçka që mund të bëjë është të insistojë në tre pikat e mëposhtme. Së pari, aksioma 3 në argumentin e mësipërm nuk është e vërtetë. Në të vërtetë, pavarësisht nga fakti se intuitivisht duket mjaft e besueshme, ne nuk mund të mos pyesim veten për të. Së dyti, eksperimenti i dhomës së ndezur nuk na tregon asgjë interesante për natyrën fizike të dritës. Dhe së treti, për të zgjidhur në fakt problemin e dritës dhe mundësinë e shkëlqimit artificial, ne kemi nevojë për një program kërkimor që do të përcaktojë nëse, në kushtet e duhura, sjellja e valëve elektromagnetike është në të vërtetë plotësisht identike me sjelljen e dritës. Inteligjenca artificiale klasike duhet t'i japë të njëjtën përgjigje arsyetimit të Searle. Megjithëse dhoma kineze e Searle mund të duket "semantikisht e errët", ai nuk ka asnjë arsye të mirë për të këmbëngulur se manipulimi i simboleve, i kryer sipas rregullave të caktuara, nuk mund të shkaktojë kurrë fenomene semantike, veçanërisht pasi njerëzit janë ende të keqinformuar dhe vetëm të kufizuar. duke kuptuar nivelin e sensit të shëndoshë të atyre dukurive semantike dhe mendore që kanë nevojë për shpjegim. Në vend që të përdorë një kuptim të këtyre gjërave, Searle përfiton lirisht nga mungesa e një kuptimi të tillë të njerëzve në arsyetimin e tij.

Pasi kemi shprehur kritikat tona për arsyetimin e Searle, ne kthehemi në pyetjen nëse një program klasik i AI ka një shans real për të zgjidhur problemin e mendjes së ndërgjegjshme dhe për të krijuar një makinë të të menduarit. Ne besojmë se perspektivat këtu nuk janë të ndritshme, por mendimi ynë bazohet në arsye që janë thelbësisht të ndryshme nga argumentet e përdorura nga Searle. Ne bazojmë në dështime specifike të programit klasik të kërkimit të AI dhe në një numër mësimesh që truri biologjik na ka mësuar përmes një klase të re modelesh llogaritëse që mishërojnë disa nga vetitë e strukturës së tij. Ne kemi përmendur tashmë dështimet e AI klasike në zgjidhjen e atyre problemeve që zgjidhen shpejt dhe me efikasitet nga truri. Shkencëtarët gradualisht po arrijnë në një konsensus se këto dështime shpjegohen nga vetitë e arkitekturës funksionale të makinave MS, të cilat janë thjesht të papërshtatshme për zgjidhjen e problemeve komplekse me të cilat përballet.

Ajo që duhet të dimë është se si e arrin truri efektin e të menduarit? Inxhinieria e kundërt është një teknikë e përhapur në inxhinieri. Kur një pajisje e re teknike del në shitje, konkurrentët kuptojnë se si funksionon duke e shkëputur dhe duke u përpjekur të hamendësojnë parimin mbi të cilin bazohet. Në rastin e trurit, kjo qasje është jashtëzakonisht e vështirë për t'u zbatuar, pasi truri është gjëja më komplekse në planet. Megjithatë, neuroshkencëtarët kanë qenë në gjendje të zbulojnë shumë veti të trurit në nivele të ndryshme strukturore. Tre veçori anatomike e dallojnë rrënjësisht atë nga arkitektura e kompjuterëve elektronikë tradicionalë.

Së pari, sistemi nervor është një makinë paralele, në kuptimin që sinjalet përpunohen njëkohësisht përgjatë miliona rrugëve të ndryshme. Për shembull, retina e syrit transmeton një sinjal kompleks hyrës në tru jo në copa prej 8, 16 ose 32 elementësh, si një kompjuter desktop, por në formën e një sinjali të përbërë nga pothuajse një milion elementë individualë që mbërrijnë njëkohësisht në fundi i nervit optik (trupi geniculate anësor), pas së cilës ato gjithashtu përpunohen njëkohësisht, në një hap, nga truri. Së dyti, "pajisja e përpunimit" elementare e trurit, neuroni, është relativisht i thjeshtë. Për më tepër, përgjigja e tij ndaj një sinjali hyrës është më shumë analoge sesa dixhitale, në kuptimin që frekuenca e sinjalit të daljes ndryshon në mënyrë të vazhdueshme në varësi të sinjaleve hyrëse.

Së treti, në tru, përveç aksoneve që çojnë nga një grup neuronesh në tjetrin, shpesh gjejmë aksonë që çojnë në drejtim të kundërt. Këto projeksione të përsëritura lejojnë trurin të modulojë mënyrën se si përpunon informacionin shqisor. Akoma më i rëndësishëm është fakti se ekzistenca e tyre e bën trurin një sistem vërtet dinamik, në të cilin sjellja e mbajtur vazhdimisht dallohet nga kompleksiteti shumë i lartë dhe pavarësia relative nga stimujt periferikë. Modelet e thjeshtuara të rrjetit kanë luajtur një rol të dobishëm në studimin e mekanizmave të funksionimit të rrjeteve nervore reale dhe vetive llogaritëse të arkitekturave paralele. Konsideroni, për shembull, një model me tre shtresa të përbërë nga elementë të ngjashëm me neuronet që kanë lidhje të ngjashme me akson me elementë të nivelit tjetër. Stimuli i hyrjes arrin pragun e aktivizimit të një elementi hyrës të caktuar, i cili dërgon një sinjal të forcës proporcionale përgjatë "aksonit" të tij në terminalet e shumta "sinaptike" të elementeve të shtresës së fshehur. Efekti i përgjithshëm është se një konfigurim i veçantë i sinjaleve aktivizuese në një grup elementesh hyrëse gjeneron një konfigurim të caktuar sinjalesh në një grup elementësh të fshehur.

E njëjta gjë mund të thuhet për elementët e daljes. Në mënyrë të ngjashme, konfigurimi i sinjaleve të aktivizimit në fetën e shtresës së fshehur çon në një model të caktuar aktivizimi në fetën e elementeve dalëse. Për ta përmbledhur, mund të themi se rrjeti në fjalë është një pajisje për transformimin e çdo numri të madh të vektorëve hyrës të mundshëm (konfigurimet e sinjaleve aktivizuese) në një vektor unik dalës që i korrespondon atij. Kjo pajisje është krijuar për të llogaritur një funksion specifik. Saktësisht se cili funksion llogarit varet nga konfigurimi global i strukturës së peshës sinaptike.

Rrjetet nervore modelojnë vetinë kryesore të mikrostrukturës së trurit. Në këtë rrjet me tre shtresa, neuronet hyrëse (poshtë majtas) përpunojnë një konfigurim të sinjaleve të aktivizimit (poshtë djathtas) dhe i kalojnë ato përgjatë lidhjeve të peshuara në shtresën e fshehur. Elementet e shtresës së fshehur shtojnë hyrjet e tyre të shumta për të formuar një konfigurim të ri sinjali. Ai kalon në shtresën e jashtme, e cila kryen transformime të mëtejshme. Në përgjithësi, rrjeti transformon çdo grup sinjalesh hyrëse në një dalje përkatëse, në varësi të vendndodhjes dhe fuqisë relative të lidhjeve ndërmjet neuroneve.

Ekzistojnë një sërë procedurash për zgjedhjen e peshave që mund ta bëjnë një rrjet të aftë për të llogaritur pothuajse çdo funksion (d.m.th., çdo transformim midis vektorëve). Në fakt, është e mundur të zbatohet një funksion në rrjet që as nuk mund të formulohet, thjesht duhet t'i japim një sërë shembujsh që tregojnë se çfarë lloj larkesh hyrëse dhe dalëse do të dëshironim të kishim. Ky proces, i quajtur "trajnim në rrjet", bëhet duke rregulluar në mënyrë sekuenciale peshat e caktuara për lidhjet derisa rrjeti të kryejë transformimet e dëshiruara në hyrje për të prodhuar daljen e dëshiruar.

Edhe pse ky model rrjeti thjeshton shumë strukturën e trurit, ai prapë ilustron disa aspekte të rëndësishme. Së pari, arkitektura paralele ofron një avantazh të jashtëzakonshëm shpejtësie mbi një kompjuter tradicional, sepse sinapset e shumta në secilën shtresë kryejnë shumë operacione të vogla llogaritëse njëkohësisht, në vend që të veprojnë në një mënyrë sekuenciale shumë intensive. Ky avantazh bëhet gjithnjë e më i rëndësishëm me rritjen e numrit të neuroneve në secilën shtresë. Çuditërisht, shpejtësia e përpunimit të informacionit nuk varet aspak nga numri i elementeve të përfshirë në proces në çdo nivel, as nga kompleksiteti i funksionit që ata llogarisin. Çdo nivel mund të ketë katër elementë ose njëqind milionë; konfigurimi i peshave sinaptike mund të llogarisë shuma të thjeshta njëshifrore ose të zgjidhë ekuacione diferenciale të rendit të dytë. Nuk ka rëndësi. Koha e llogaritjes do të jetë absolutisht e njëjtë.

Së dyti, natyra paralele e sistemit e bën atë të pandjeshëm ndaj gabimeve të vogla dhe i jep atij stabilitet funksional; humbja e disa lidhjeve, qoftë edhe e një numri të konsiderueshëm të tyre, ka një efekt të papërfillshëm në ecurinë e përgjithshme të transformimit të kryer nga pjesa tjetër e rrjetit.

Së treti, një sistem paralel ruan një sasi të madhe informacioni në një formë të shpërndarë, ndërsa siguron akses në çdo fragment të këtij informacioni në një kohë të matur në disa milisekonda. Informacioni ruhet në formën e konfigurimeve të caktuara të peshave të lidhjeve individuale sinaptike të formuara në procesin e mësimit të mëparshëm. Informacioni i kërkuar "lëshohet" kur vektori i hyrjes kalon (dhe transformohet nga) ky konfigurim i lidhjeve.

Përpunimi paralel nuk është ideal për të gjitha llojet e llogaritjes. Kur zgjidh problemet me një vektor të vogël të hyrjes, por që kërkon shumë miliona llogaritje rekursive të përsëritura me shpejtësi, truri është plotësisht i pafuqishëm, ndërsa makinat klasike MS demonstrojnë aftësitë e tyre më të mira. Kjo është një klasë shumë e madhe dhe e rëndësishme e llogaritjes, kështu që makinat klasike do të jenë gjithmonë të nevojshme dhe madje të nevojshme. Megjithatë, ekziston një klasë po aq e gjerë llogaritjesh për të cilat arkitektura e trurit përfaqëson zgjidhjen më të mirë teknike. Këto janë kryesisht lloji i llogaritjeve me të cilat zakonisht përballen organizmat e gjallë: njohja e skicave të një grabitqari në një mjedis "të zhurmshëm"; kujtimi i menjëhershëm i reagimit të saktë ndaj vështrimit të tij, mënyra e ikjes kur afrohet ose mbrojtja kur sulmon; duke bërë dallime midis gjërave të ngrënshme dhe të pangrënshme, midis partnerëve seksualë dhe kafshëve të tjera; zgjedhja e sjelljes në një mjedis fizik ose social kompleks dhe vazhdimisht në ndryshim; etj.

Së fundi, është shumë e rëndësishme të theksohet se sistemi paralel i përshkruar nuk manipulon simbolet sipas rregullave strukturore. Përkundrazi, manipulimi i simboleve është vetëm një nga shumë aftësi të tjera "inteligjente" që rrjeti mund ose nuk mund të mësojë. Manipulimi i simboleve të rregulluara nga rregullat nuk është mënyra kryesore e funksionimit të rrjetit. Argumenti i Searle është i drejtuar kundër makinave MS të rregulluara nga rregullat; Sistemet e transformimit të vektorit të tipit që kemi përshkruar bien kështu jashtë fushëveprimit të argumentit të dhomës së tij kineze, edhe nëse do të ishte i vlefshëm, për të cilin kemi arsye të tjera të pavarura për të dyshuar.

Searle është i vetëdijshëm për përpunuesit paralelë, por sipas mendimit të tij, ata gjithashtu do të jenë pa përmbajtje reale semantike. Për të ilustruar inferioritetin e tyre të pashmangshëm në këtë drejtim, ai përshkruan një eksperiment të dytë mendimi, këtë herë me një palestër kineze të mbushur me njerëz të organizuar në një rrjet paralel. Ecuria e mëtejshme e arsyetimit të tij është e ngjashme me arsyetimin në rastin e dhomës kineze.

Sipas mendimit tonë, ky shembull i dytë nuk është aq i suksesshëm dhe bindës sa i pari. Para së gjithash, fakti që asnjë element i vetëm në sistem nuk kupton gjuhën kineze nuk luan ndonjë rol, sepse e njëjta gjë vlen edhe për sistemin nervor të njeriut: asnjë neuron i vetëm në trurin tim nuk kupton anglisht, megjithëse truri në tërësi e kupton. . Searle më tej nuk përmend se modeli i tij (një person për çdo neuron plus një djalë me këmbë në flotë për çdo lidhje sinaptike) do të kërkonte të paktën 1014 njerëz, pasi truri i njeriut përmban 1011 neurone, secili me një mesatare prej 103 lidhjesh. Kështu, sistemi i tij do të kërkonte një popullsi prej 10,000 botësh si Toka jonë. Natyrisht, palestra është larg të qenit në gjendje të akomodojë një model pak a shumë adekuat.

Nga ana tjetër, nëse një sistem i tillë do të mund të mblidhej ende, në një shkallë të përshtatshme kozmike, me të gjitha lidhjet të modeluara saktësisht, do të kishim një tru të madh, të ngadaltë, të projektuar çuditërisht, por ende funksional. Në këtë rast, natyrisht, është e natyrshme të pritet që me të dhëna të sakta ai do të mendojë, dhe jo anasjelltas, se ai nuk është i aftë për këtë. Nuk mund të garantohet që funksionimi i një sistemi të tillë do të përfaqësojë të menduarit real, pasi teoria e përpunimit të vektorit mund të mos pasqyrojë në mënyrë adekuate funksionimin e trurit. Por në të njëjtën mënyrë nuk kemi asnjë garanci a priori se ajo nuk do të mendojë. Searle edhe një herë gabimisht identifikon kufijtë aktualë të imagjinatës së tij (ose të lexuesit) me kufijtë e realitetit objektiv.

Truri

Truri është një lloj kompjuteri, megjithëse shumica e vetive të tij mbeten të panjohura. Karakterizimi i trurit si kompjuter nuk është aspak i thjeshtë dhe përpjekje të tilla nuk duhet të konsiderohen si liri të tepruara. Truri llogarit funksionet, por jo njësoj si në problemet e aplikuara të zgjidhura nga inteligjenca artificiale klasike. Kur flasim për një makinë si kompjuter, nuk nënkuptojmë një kompjuter dixhital serial që duhet të programohet dhe që ka një ndarje të qartë në softuer dhe harduer; as nuk nënkuptojmë se ky kompjuter manipulon simbole apo ndjek disa rregulla. Truri është një kompjuter i një lloji thelbësisht të ndryshëm.

Se si truri kap përmbajtjen semantike të informacionit nuk dihet ende, por është e qartë se ky problem shkon shumë përtej gjuhësisë dhe nuk kufizohet te njerëzit si specie. Një grumbull i vogël dheu i freskët do të thotë, si për njeriun ashtu edhe për kojotën, se ka një gopher diku afër; një jehonë me karakteristika të caktuara spektrale tregon për lakuriqin e natës praninë e një mole. Për të zhvilluar një teori të formimit të kuptimit, duhet të dimë më shumë rreth mënyrës se si neuronet kodojnë dhe transformojnë sinjalet shqisore, bazën nervore të kujtesës, të mësuarit dhe emocioneve, dhe lidhjet midis këtyre faktorëve dhe sistemit motorik. Një teori e kuptimit e bazuar në neuroshkencë mund të kërkojë edhe intuitat tona, të cilat tani na duken kaq të sigurta dhe që Searle i përdor kaq lirshëm në arsyetimin e tij. Rishikime të tilla nuk janë të rralla në historinë e shkencës.

A është shkenca e aftë të krijojë inteligjencë artificiale duke përdorur atë që dihet për sistemin nervor? Ne nuk shohim ndonjë pengesë thelbësore në këtë rrugë. Searle duket se pajtohet, por me paralajmërimin: "Çdo sistem tjetër i aftë për të gjeneruar një mendje duhet të ketë veti shkakësore (të paktën) të barazvlefshme me vetitë përkatëse të trurit." Në fund të artikullit, ne do të shqyrtojmë këtë deklaratë. Ne besojmë se Searle nuk pretendon se një sistem i suksesshëm i inteligjencës artificiale duhet të zotërojë domosdoshmërisht të gjitha vetitë shkakësore të trurit, të tilla si aftësia për të nuhatur diçka që kalbet, aftësia për të qenë bartës virusesh, aftësia për t'u zverdhur nën ndikimin. të peroksidazës së rrikë, etj. Kërkesa për përputhshmëri të plotë do të ishte e njëjtë me kërkesën e një avioni artificial që të jetë në gjendje të lëshojë vezë.

Ai ndoshta do të thoshte vetëm kërkesën që mendja artificiale të ketë të gjitha vetitë shkakësore të lidhura me, siç tha ai, një mendje të ndërgjegjshme. Por cilat saktësisht? Dhe kështu i kthehemi sërish debatit se çfarë i takon mendjes së ndërgjegjshme dhe çfarë jo. Ky është vendi i duhur për të argumentuar, por e vërteta në këtë rast duhet të zbulohet në mënyrë empirike - provoni dhe shikoni se çfarë ndodh. Meqenëse ne dimë kaq pak se çfarë saktësisht përbëhen proceset e të menduarit dhe semantika, çdo siguri se cilat veçori janë thelbësore këtu do të ishte e parakohshme. Searle lë të kuptohet disa herë se çdo nivel, përfshirë atë biokimik, duhet të përfaqësohet në çdo makinë që pretendon të jetë artificialisht inteligjente. Është e qartë se kjo është një kërkesë shumë e fortë. Një tru artificial mund të arrijë të njëjtin efekt pa përdorur mekanizma biokimikë.

Kjo mundësi u demonstrua në hulumtimin e K. Mead në Institutin e Teknologjisë në Kaliforni. Mead dhe kolegët e tij përdorën pajisje mikroelektronike analoge për të krijuar një retinë artificiale dhe një koklea artificiale. (Tek kafshët, retina dhe koklea nuk janë thjesht transduktorë; të dy sistemet i nënshtrohen përpunimit të ndërlikuar paralel.) Këto pajisje nuk janë më modelet e thjeshta në minikompjuterin që tallet Searle; janë elementë realë të përpunimit të informacionit që u përgjigjen në kohë reale sinjaleve reale: drita në rastin e retinës dhe zëri në rastin e kokleës. Dizajni i pajisjes bazohet në vetitë e njohura anatomike dhe fiziologjike të retinës së maces dhe kokleës së bufit të hambarit, dhe prodhimi i tyre është jashtëzakonisht i afërt me prodhimin e njohur të organeve që ata modelojnë.

Këto çipa nuk përdorin asnjë neurotransmetues, prandaj neurotransmetuesit nuk duken të nevojshëm për të arritur rezultatet e dëshiruara. Natyrisht, nuk mund të themi se retina artificiale sheh diçka, pasi prodhimi i saj nuk shkon në talamusin artificial ose korteksin cerebral, etj. Nëse është e mundur të ndërtohet një tru i tërë artificial sipas programit të Mead, nuk dihet ende, por në të pranishëm që kemi Nuk kemi asnjë provë që mungesa e mekanizmave biokimikë në sistem e bën këtë qasje joreale.

Sistemi nervor përfshin shumë shkallë organizimi, nga molekulat e neurotransmetuesve (poshtë) në të gjithë trurin dhe palcën kurrizore. Në nivelet e ndërmjetme ekzistojnë neurone individuale dhe qarqe nervore, të tilla si ato që zbatojnë selektivitetin në perceptimin e stimujve pamor (në qendër), dhe sisteme të përbëra nga shumë qarqe, të ngjashme me ato që shërbejnë funksionet e të folurit (lart djathtas). Vetëm përmes hulumtimit mund të përcaktohet se sa nga afër një sistem artificial mund të përsërisë sistemet biologjike që kanë inteligjencë.

Ashtu si Searle, ne e refuzojmë testin Turing si një kriter të mjaftueshëm për praninë e një mendje të ndërgjegjshme. Në një nivel, arsyet tona për këtë janë të ngjashme: ne pajtohemi se është shumë e rëndësishme se si zbatohet funksioni i përcaktuar nga input-outputi; Është e rëndësishme që proceset e duhura të ndodhin në makinë. Në një nivel tjetër, ne udhëhiqemi nga konsiderata krejtësisht të ndryshme. Searle e mbështet qëndrimin e tij në lidhje me praninë ose mungesën e përmbajtjes semantike në intuitat e sensit të përbashkët. Pikëpamja jonë bazohet në dështimet specifike të makinave klasike MS dhe avantazhet specifike të makinave arkitektura e të cilave është më afër strukturës së trurit. Një krahasim i këtyre llojeve të ndryshme të makinave tregon se disa strategji llogaritëse kanë një avantazh të madh dhe vendimtar mbi të tjerat kur bëhet fjalë për detyrat tipike mendore. Këto përfitime të vendosura në mënyrë empirike janë jashtë çdo dyshimi. Është e qartë se truri përfiton sistematikisht nga këto avantazhe llogaritëse. Megjithatë, nuk është domosdoshmërisht i vetmi sistem fizik i aftë t'i përdorë ato. Ideja e krijimit të inteligjencës artificiale në një makinë jo biologjike, por në thelb paralele mbetet shumë joshëse dhe mjaft premtuese.

Një nga shpikjet më të shquara të kohës sonë janë kompjuterët elektronikë me shpejtësi të lartë. Në disa raste, ata janë në gjendje të bëjnë punën për një person "të menduar". Por disa njerëz, duke admiruar me të drejtë sukseset e tyre, barazojnë mendimin njerëzor dhe punën llogaritëse të pajisjeve elektronike.

Psikologjia shkencore tregon se ky identifikim është i palejueshëm. Në të njëjtën kohë, të dhënat e tij ndihmojnë për të krahasuar funksionimin e makinave dhe aktivitetin mendor dhe për të identifikuar dallimet e tyre themelore.

Krahasimi bazohet në faktin se kompjuterët, në kushte të caktuara, japin të njëjtin rezultat si një person që mendon. Për më tepër, ata e arrijnë këtë shumë më shpejt dhe më saktë dhe shpesh bëjnë gjëra që janë përgjithësisht të paarritshme për njerëzit. Kështu, matematikanit anglez Shanks iu deshën pothuajse pesëmbëdhjetë (!) vjet për të zbuluar numrin "pi" me një saktësi prej 707 shifrash. Në më pak se një (!) ditë, makina elektronike “e ka nxjerrë” këtë numër me 2048 shifra dhjetore.

Aktualisht ka makina që luajnë shah, përkthejnë nga një gjuhë në tjetrën, zgjidhin ekuacione algjebrike me shumë të panjohura dhe kryejnë shumë veprime të tjera që para tyre ishin “privilegj” vetëm i të menduarit njerëzor.

Duket se kjo është dëshmi e identitetit të mendimit njerëzor dhe punës së kompjuterëve. Megjithatë, nuk duhet nxituar për një përfundim të tillë. Fillimisht është e nevojshme të kuptohet nëse ka identitet në metodat e arritjes së rezultateve të njëjta kur mendohet dhe punon një makinë.

Psikologjia shkencore i përgjigjet kësaj pyetjeje në mënyrë negative. Le të kthehemi tek ajo që tashmë është thënë për të menduarit njerëzor gjatë zgjidhjes së problemeve. Në shpikjen e "qiriut" të tij nga Yablochkov, në zbulimin e formulës së unazës së benzenit nga Kekule, në kryqëzimin tonë të nëntë pikave, zbulohet një tipar dallues i të menduarit njerëzor - aftësia për të gjetur një parim të ri, një mënyrë të re për të zgjidhur një problem. që njeriu nuk i ka zgjidhur më parë dhe mënyrat e zgjidhjes të cilat nuk i dinte ende. Mendimi njerëzor manifestohet në formulimin e gjithnjë e më shumë problemeve të reja, në kërkimin e zgjidhjeve për të cilat nuk ka receta të gatshme. Në të njëjtën kohë, krahasohen metodat e gjetura më parë, bëhen përpjekje për të gjetur një zgjidhje në fusha që duket se janë të ndryshme me problemin që zgjidhet (kujtoni rrethanat e zbulimeve të bëra nga Yablochkov dhe Kekule).

Por njeriu sapo gjen parimin e zgjidhjes, e kthen atë në një rregull të përgjithshëm, në një formulë, pas së cilës njeriu mund të përballojë probleme të të njëjtit lloj pa shumë kërkime.

Të gjithë e dimë mirë se një problem shkollor "i vështirë" pushon së qeni "i vështirë" kur gjendet rregulli për zgjidhjen e tij - atëherë ai bëhet tipik, në thelb i kthyer tashmë në shembull. Pra, nëse keni gjetur parimin për zgjidhjen e një problemi me nëntë pika, atëherë do ta keni të lehtë të zgjidhni një problem me katër pika të vendosura në formën e një katrori.

Siç dëshmon historia e matematikës, në një kohë vërtetimi dhe përdorimi i teoremës së famshme të Pitagorës ishte aq i vështirë dhe kërkonte një punë kaq intensive dhe komplekse të mendimit, saqë konsiderohej si kufiri i të mësuarit. Tani përdorimi i formulave të bazuara në këtë teoremë është mjaft i arritshëm për çdo nxënës shkolle të njohur me gjeometrinë elementare.

Por është pikërisht ky kërkim i problemeve të reja, parimeve për zgjidhjen e tyre dhe përcaktimi i metodave të reja të veprimit në kushte të caktuara që janë të paarritshme për makinat elektronike.

Në të gjitha veprimet e tyre edhe më komplekse, makinat udhëhiqen nga një tabelë e veçantë komandash të përpiluar për to nga një person që ka gjetur tashmë një parim për zgjidhjen e një problemi që mund të riprodhohet dhe përsëritet nga makina. Një tabelë e tillë komandash, e cila saktësisht jep udhëzime në veprimet gjatë zgjidhjes së problemeve të këtij lloji, quhet program. Dhe makina mund të kryejë çdo punë për të cilën një person, bazuar në të menduarit e tij, ka përpiluar më parë një program të tillë. Pa të, dhe për këtë arsye pa aktivitetin paraprak mendor të një personi, një makinë "të menduarit" nuk mund të funksionojë. Por sipas programit, makina do të kryejë veprimet e nevojshme miliona herë më shpejt se një person. Kjo është arsyeja pse ajo mund të nxjerrë numrin "pi" me një mijë shifra, por vetëm sipas rregullave të zbuluara tashmë nga njeriu dhe të shndërruara prej tij në programin e nevojshëm.

Kështu, makina mund të kryejë vetëm ato veprime, parimi i të cilave tashmë është zbuluar dhe menduar nga njeriu. Kjo është arsyeja pse pajisjet elektronike informatike lehtësojnë punën mendore të një personi, duke e çliruar atë nga puna e lodhshme, për të cilën është gjetur një zgjidhje themelore. Por këto makina nuk mund të zëvendësojnë kurrë vetë mendimin dhe punën mendore të njerëzve, që synojnë gjetjen e parimeve për zgjidhjen e gjithnjë e më shumë problemeve të reja të paraqitura nga jeta.

Prandaj, termi "makinë e të menduarit" është vetëm një metaforë, por ajo që kap saktë lidhjen midis makinave elektronike dhe të menduarit. Këto makina përdorin rezultatet e punës së mendjes njerëzore, duke e lehtësuar atë, por ato vetë nuk posedojnë të menduarit. Të menduarit është e natyrshme vetëm për njeriun.

Nëse gjeni një gabim, ju lutemi theksoni një pjesë të tekstit dhe klikoni Ctrl+Enter.