Есть ли выход из Китайской комнаты?

Представьте себя в тускло освещенной комнате с прорезанной в стене щелью для связи с внешним миром. Все, что у вас есть, - это бумага, карандаш и огромная книга, наполненная миллионом китайских предложений. Вы должны выполнять простую задачу. Всякий раз, когда из прорези в стене появляется бумажка с китайскими символами, необходимо найти эти символы в книге, скопировать соответствующий ответ и передать бумагу обратно через щель. Вы не имеете ни малейшего понятия о том, что вы пишете, но там, за щелью, во внешнем мире, ваши ответы поражают. Людям, стоящим по внешнюю сторону от щели, кажется, что вы свободно владеете китайским языком и наделены огромной мудростью.

Этот сценарий известен как Китайская комната. И хотя это может показаться немного глупо на первый взгляд, но китайская комната является частью одной из самых живучих полемик в области искусственного интеллекта.

Джон Сёрл

Комнату придумал 35 лет назад Джон Сёрл, профессор философии в Университете Калифорнии, Беркли, в ответ на вопрос о том, могут ли машины обладать интеллектом или пониманием. Его китайская комната была призвана проиллюстрировать то, что очевидно для тех, кто не был пойман в ловушку зала зеркал с рассуждениями о сознании и мысли: существуют огромные различия между синтаксисом и семантикой, между простыми грамматиками и смыслом.

Для Сёрла интеллект неразрывно связан с физическим миром и средой, через которую мы воспринимаем этот мир, наши собственные тела. Поэтому Сёрл утверждает, что компьютеры никогда не смогут достичь уровня человеческого разума. Он развивает свои мысли, полагая, что компьютеры никогда не будут умны по любым меркам до тех пор, пока они полагаются на знание о мире, взятые из абстрактных установок, реализованных в их программах.

Может показаться, что данные утверждения обрекают компьютеры на вечную глупость. Конечно, машины никогда не поймут многие явления, происходящие с человеком, таким же образом, как понимаем их мы. Но ряд исследований в области робототехники и искусственного интеллекта дает некоторую надежду на расширение способностей электронных мозгов.

Некоторые разработчики уже достаточно давно начали экспериментировать с искусственными органами чувств, призванными помочь компьютерам подключаться к реальности непосредственным образом. Подход, заключающийся в построении тела для мозга, помогает компьютерам обучаться, адаптироваться и иметь автономность, что является основными аспектами биологического интеллекта. Однако при этом стоит отметить, что стратегия создания тела для мозга все еще опирается на манипулирование абстрактными формами представления реальности внутри компьютерного ЦПУ.

Марк Тилден

Беда заключается в том, что большинство робототехнических проектов увязло в необходимости цифровой обработки всей сложности мира. Лишь немногие робототехнические решения базируются на совершенно иных подходах к реальности. Одним из таких подходов является парадигма, созданная Марком Тилденом, исследователем, начавшим создавать своих биоморфных роботов в Национальной лаборатории в Лос-Аламосе еще в конце 80-х годов.

Своего первого сложного робота Тилден попытался разработать в 1982 году. Это был робот для уборки квартиры, в котором использовался микропроцессор из старенького компьютера Atari ST. Вскоре обнаружилось, что попытка запрограммировать робота для функционирования в реальном мире является проигрышной. В пустом помещении с ровным полом вы можете точно моделировать мир в памяти робота. Но когда появляется новое препятствие в комнате, то вы должны занести его в память робота. Бросьте носки на пол, добавьте стеклянные столы и домашних животных, и вы получите кошмар программиста. После вложения 5 тыс. долларов и 18 месяцев своей жизни Тилден понял, что попытка моделирования реальности в памяти робота оказалась провальной. Небольшие изменения в окружающей среде в конечном счете приводили к экспоненциальному росту кода программы.

Тилден написал десятки тысяч строк кода для своего робота. Результатом был полный ужас в программе, которая была так перегружена правилами и исключениями, что в конце концов при возникновении сложных коллизий робот начинал просто крутиться на одном месте. Тилден прекратил усилия по его созданию и погрузился в отчаяние по поводу будущего робототехники.

Что из этого вышло, читайте в следующей статье "Бархатный путь к искусственному интеллекту".


При копировании любого материала с сайта beam-robots.ru обязательно ставить работающую ссылку на первоисточник © beam-robots.ru