Mybrary.info
mybrary.info » Книги » Компьютеры и интернет » Прочая компьютерная литература » Могут ли машины мыслить? - Данилов Юлий Александрович (лучшие бесплатные книги TXT) 📗

Могут ли машины мыслить? - Данилов Юлий Александрович (лучшие бесплатные книги TXT) 📗

Тут можно читать бесплатно Могут ли машины мыслить? - Данилов Юлий Александрович (лучшие бесплатные книги TXT) 📗. Жанр: Прочая компьютерная литература. Так же Вы можете читать полную версию (весь текст) онлайн без регистрации и SMS на сайте mybrary.info (MYBRARY) или прочесть краткое содержание, предисловие (аннотацию), описание и ознакомиться с отзывами (комментариями) о произведении.
Перейти на страницу:

Это создает «запас надежности», могущий компенсировать потери в быстроте, возникающие во многих случаях. Перед нами стоит задача составить машинную программу для игры в имитацию. В настоящее время скорость моей работы программиста составляет примерно тысячу знаков в день; если исходить из такой скорости программирования, то получится, что шестьдесят работников могли бы полностью закончить работу, о которой идет речь, если бы они работали непрерывно в течение пятидесяти лет, при условии, конечно, что ничего не пойдет в корзину для бумаг. Желателен, по-видимому, какой-нибудь более производительный метод.

Пытаясь имитировать ум [mind] взрослого человека, мы вынуждены много размышлять о том процессе, в результате которого человеческий интеллект достиг своего нынешнего состояния. Мы можем выделить три компонента:

1) первоначальное состояние ума, скажем, в момент рождения;

2) воспитание, объектом которого он был;

3) другого рода опыт, воздействовавший на ум, – опыт, который нельзя назвать воспитанием.

Почему бы нам, вместо того чтобы пытаться создать программу, имитирующую ум взрослого, не попытаться создать программу, которая бы имитировала ум ребенка? Ведь если ум ребенка получает соответствующее воспитание, он становится умом взрослого человека. Как можно предположить, мозг ребенка в некотором отношении подобен блокноту, который мы покупаем в киоске: совсем небольшой механизм и очень много чистой бумаги. Наш расчет состоит в том, что механизм в мозгу ребенка настолько несложен, что устройство, ему подобное, может быть легко запрограммировано. В качестве первого приближения можно предположить, что количество труда, необходимое для воспитания такой машины, почти совпадает с тем, которое необходимо для воспитания ребенка.

Таким образом, мы расчленили нашу проблему на две части: на задачу построить «программу-ребенка» и задачу осуществить процесс воспитания. Обе эти части тесно связаны друг с другом. Вряд ли нам удастся получить хорошую «машину-ребенка» с первой же попытки. Надо провести эксперимент по обучению какой-либо из машин такого рода и выяснить, как она поддается научению. Затем провести тот же эксперимент с другой машиной и установить, какая из двух машин лучше. Существует очевидная связь между этим процессом и эволюцией в живой природе, которая обнаруживается, когда мы отождествляем:

• структуру «машины-ребенка» с наследственным материалом;

• изменения, происходящие в «машине-ребенке», с мутациями;

• решение экспериментатора с естественным отбором.

Тем не менее можно надеяться, что этот процесс будет протекать быстрее, чем эволюция. Выживание наиболее приспособленных является слишком медленным способом оценки преимуществ. Экспериментатор, применяя силу интеллекта, может ускорить процесс оценки. В равной степени важно и то, что он не ограничен использованием только случайных мутаций. Если экспериментатор может проследить причину некоторого недостатка, он, вероятно, в состоянии придумать и такого рода мутацию, которая приведет к необходимому улучшению.

Невозможно применять в точности один и тот же процесс обучения как к машине, так и к нормально развитому ребенку. Например, машину нельзя снабдить ногами, поэтому ее нельзя попросить выйти и принести ведро угля. Машина, по-видимому, не будет обладать глазами. И, как бы хорошо ни удалось восполнить эти недостатки с помощью различных остроумных приспособлений, такое существо нельзя будет послать в школу без того, чтобы другие дети не потешались над ним. И вот такое существо мы должны чему-то научить. Отметим, что не стоит особенно беспокоиться относительно ног, глаз и т.д. Пример мисс Елены Келлер [20] показывает, что воспитание возможно, если только удается тем или иным способом установить двухстороннюю связь между учителем и учеником.

Случай Е. Келлер – не единственный случай воспитания слепоглухонемых. В Академии педагогических наук РСФСР в качестве научного сотрудника работала О.И. Скороходова, которая в 5 лет потеряла зрение и слух. Она была воспитана в Харьковской клинике для слепоглухонемых детей. Известна книга О.И. Скороходовой «Как я воспринимаю и представляю окружающий мир». М., 1954. – Прим. И.Д.

Обычно процесс обучения в нашем представлении связан с наказаниями и поощрениями. Идея применения какой-либо формы этого принципа обучения может лежать в основе конструирования и программирования некоторых простых «машин-детей». В этом случае машину следует устроить таким образом, чтобы поступление в нее сигнала-«наказания» приводило к резкому уменьшению вероятности повторения тех реакций машины, которые непосредственно предшествовали этому сигналу, в то время как сигнал-«поощрение», наоборот, увеличивал бы вероятность тех реакций, которые ему предшествовали (которые его «вызвали»). Все это не предполагает со стороны машины никаких чувств. Я проделал несколько экспериментов с одной такой «машиной-ребенком» и достиг кое-какого успеха в обучении ее некоторым вещам, но метод обучения был слишком необычен, чтобы эксперимент можно было считать действительно успешным.

Применение поощрений и наказаний в лучшем случае может быть лишь частью процесса обучения. Проще говоря, если у учителя нет других средств общения со своими учениками, то количество информации, которое может получить ученик, не превышает общего числа примененных к нему поощрений и наказаний. Вероятно, к тому времени, когда ребенок выучит наизусть стихотворение «Касабьянка» [21], он будет до крайности измучен, если процесс обучения будет идти по методу игры в «20 вопросов» [22], причем каждое «нет» учителя будет принимать для ученика форму подзатыльника. В силу этого необходимо иметь какие-то другие, «неэмоциональные» каналы связи. Если такие каналы имеются, то, применяя поощрения и наказания, машину можно было бы научить выполнять команды, отдаваемые на каком-либо – например, символическом – языке. Эти команды следует передавать по «неэмоциональным каналам». Применение такого символического языка значительно снизит число требуемых поощрений и наказаний.

О том, какая степень сложности является наиболее пригодной для «машины-ребенка», могут быть различные мнения. Можно стремиться к тому, чтобы «машина-ребенок» была настолько простой, насколько этого возможно добиться, не нарушая общих принципов. Можно идти противоположным путем: «встраивать» сложную систему логического вывода [23]. В последнем случае значительную часть запоминающего устройства заняли бы определения и суждения [propositions]. Суждения по своему характеру должны быть различного рода, например: утверждения о хорошо известных фактах, предположения, математически доказанные теоремы, высказывания авторитетных лиц, выражения, по своей логической форме являющиеся суждениями, но не претендующие на верность. Некоторые из этих суждений могут быть охарактеризованы как «приказания». Машину следует устроить так, чтобы, как только некоторое приказание будет оценено ею как «вполне достоверное» [well-established], автоматически выполнялась соответствующая операция. Чтобы пояснить это, предположим, что учитель говорит машине: «Теперь выполняй домашнее задание», – а машина реагирует на это тем, что ситуация «Учитель говорит машине: „Теперь выполняй домашнее задание“» включается в число вполне достоверных фактов. Другим фактом такого же рода в ней может быть: «Все, что говорит учитель, истинно». Комбинация этих фактов может в заключение вести к тому, что приказание «Теперь выполняй домашнее задание» также будет включено в разряд вполне надежных фактов, а это, в свою очередь, будет значить в силу устройства нашей машины, что последняя действительно начнет выполнять домашнее задание, – что нам и было нужно. Процесс логического вывода, применяемый машиной, вовсе не обязательно должен быть таков, чтобы он удовлетворял требованиям самых строгих логиков. Например, может отсутствовать иерархия типов [24]. Но это отнюдь не означает, что вероятность связанной с этим ошибки, которую может сделать машина, больше вероятности того, что человек может упасть в пропасть, если ее край не будет огорожен. В рассматриваемом случае подходящие приказания (выраженные внутри системы формального вывода, а не составляющие часть ее правил), например, такие, как «Не используйте некоторый класс, если он не является подклассом класса, который ранее упоминался учителем», могут иметь эффект, аналогичный тому, какой имеет предупреждение: «Не подходите слишком близко к краю обрыва».

вернуться

20

Елена Келлер (Helen Keller) (1880–1968) – американская слепоглухонемая, получившая высшее образование. В возрасте полутора лет в результате болезни потеряла зрение и слух и стала немой. Когда девочке было 6 лет, родители пригласили воспитательницу, которая посредством осязания научила ребенка говорить, а затем читать и писать (по системе для слепых). Е. Келлер прошла школьный курс, изучила языки, окончила университет; она является автором ряда книг. 

вернуться

21

«Касабьянка» (Casabianca) – стихотворение английской поэтессы Фелиции Хеманс (Felicia Hemans, 1793–1835). Повествует о мальчике десяти лет, сыне капитана Касабьянки, который вместе с отцом погиб на горящем военном корабле, отказавшись покинуть судно, взорванное командиром Касабьянкой во время морского боя. 

вернуться

22

«Двадцать вопросов» – распространенная в Англии игра в вопросы и ответы. Обычно ведется так. Один из играющих задумывает некоторое понятие. Другой играющий отгадывает задуманное, задавая вопросы, предполагающие ответы (обязательно правдивые) вида «да» или «нет». Количество вопросов, которое имеет право задать отгадчик, не должно превышать некоторого заранее установленного числа. Отгадчик выигрывает, если при указанных условиях отгадает, что же было задумано первым играющим. 

вернуться

23

Лучше сказать «впрограммировать», так как наша «машина-ребенок» будет программироваться на цифровой вычислительной машине. Однако указанная логическая система не будет обучаемой. 

вернуться

24

Здесь имеется в виду иерархия типов, предложенная Бертраном Расселом с целью избежать противоречий (антиномий), обнаруженных в логике и теории множеств в конце XIX – начале XX столетия. 

Перейти на страницу:

Данилов Юлий Александрович читать все книги автора по порядку

Данилов Юлий Александрович - все книги автора в одном месте читать по порядку полные версии на сайте онлайн библиотеки mybrary.info.


Могут ли машины мыслить? отзывы

Отзывы читателей о книге Могут ли машины мыслить?, автор: Данилов Юлий Александрович. Читайте комментарии и мнения людей о произведении.


Уважаемые читатели и просто посетители нашей библиотеки! Просим Вас придерживаться определенных правил при комментировании литературных произведений.

  • 1. Просьба отказаться от дискриминационных высказываний. Мы защищаем право наших читателей свободно выражать свою точку зрения. Вместе с тем мы не терпим агрессии. На сайте запрещено оставлять комментарий, который содержит унизительные высказывания или призывы к насилию по отношению к отдельным лицам или группам людей на основании их расы, этнического происхождения, вероисповедания, недееспособности, пола, возраста, статуса ветерана, касты или сексуальной ориентации.
  • 2. Просьба отказаться от оскорблений, угроз и запугиваний.
  • 3. Просьба отказаться от нецензурной лексики.
  • 4. Просьба вести себя максимально корректно как по отношению к авторам, так и по отношению к другим читателям и их комментариям.

Надеемся на Ваше понимание и благоразумие. С уважением, администратор mybrary.info.


Прокомментировать
Подтвердите что вы не робот:*