ПРЕДЕЛЬНЫЕ ОГРАНИЧЕНИЯ КОСМИЧЕСКОГО ПУТЕШЕСТВИЯ. 4 страница

Предыдущая123456789Следующая

Существует бесконечное число машин, которые полностью эквивалентны универсальной машине Тьюринга, и следовательно могут эмулировать любые другие машины. Десятки таких машин описаны в компьютерной литературе, но я ограничусь только двумя: компьютером биллиардных шаров и игрой жизни.

Компьютер биллиардных шаров состоит из шариков, которые сталкиваются между собой и с упругими стенками, причем такие столкновения подчиняются стандартной ньютоновской механике. Шарики двигаются по бесконечной плоскости с постоянной скоростью, пока не столкнуться со стенкой или с другими шариками. Эта плоскость может быть разделена на клетки, а присутствие или отсутствие шарика в клетке можно рассматривать как 0 или 1 соответственно. Такое разделение на клетки эквивалентно бесконечной ленте в машине Тьюринга, шарики эквивалентны символам, которые головка записывает на ленте, а столкновения играют роль головки. Строгий анализ показывает, что существуют такие наборы шариков и стенок, с помощью которых можно вычислить все, что позволяет вычислить машина Тьюринга.

Игра жизни - это простая компьютерная игра, изобретенная английским математиком Джоном Конвеем. Как и в случае биллиардного компьютера, имеется бесконечная плоскость, разделенная на клетки. Каждая клетка или пуста, или содержит единственную точку. При переходе от одной дискретной единицы времени к другой для изменений в каждой клетке есть лишь три возможности: 1) в пустую клетку ставится точка; 2) из клетки, содержавшей точку последняя удаляется; 3) точка остается в той клетке, где и была. Правило для выбора между этими тремя возможностями очень простое: каждая клетка граничит с восемью соседними. Точка будет добавлена в пустую клетку, если три из ее соседей содержат точки. если клетка уже содержит точку, она сохранит ее до тех пор, пока двое или трое ее соседей будут также содержать точки, иначе она удаляется. Пример поведения точечной структуры называемой глайдером, эволюционирующей в течение пяти временных шагов приведен ниже. Глайдер изменяет свою форму, но на пятом шаге он ее восстанавливает такой, как она была на первом, и вся система в целом оказывается перемещенной в новое место на плоскости. Создавая структуры, подобные глайдеру, в игре жизни можно симулировать и эмулировать любую машину, которую может эмулировать машина Тьюринга. Если вы понаблюдаете за такими примерами лет шестьдесят, станет совершенно ясно, что невозможно представить себе машину, способную сделать то, чего не может сделать универсальная машина Тьюринга. Это хорошо демонстрирует то, что такой машины не существует.

Гипотеза о том, что такой машины не существует, или говоря другими словами, гипотеза о том, что универсальная машина Тьюринга (или ее эквивалент) может эмулировать любую машину называется тезисом Черча-Тьюринга. Обсуждавшаяся выше Проблема Остановки, также применима и к машине Тьюринга, и таким образом ни одна машина не может разрешить эту проблему.



Тот факт, что многие машины являются универсальными ввел в заблуждение Джона Сирла, философа из Калифорнийского университета. Он выдвинул широко обсуждаемый аргумент против строгого постулата ИИ известный под названием эксперимента с китайской комнатой. Давайте вообразим, говорит Сирл, что я нахожусь в комнате, заполненой книгами, которые все вместе кодируют компьютерную программу, способную пройти тест Тьюринга, но на китайском языке. Мы знаем, что работа любой программы эквивалентна тому, что мы открываем некую книгу, читаем то, что в ней написано, стираем некоторые из этих записей, некоторые из них запоминаем, переходим к следующей книге и так далее. (Эта процедура представляет собой еще одну универсальную машину). Предположим, кто-то подсунул под дверь клочок бумаги, на котором написано что-то по китайски. Поскольку я (Сирл), не знаю китайского языка, для меня эти эта надпись - просто бессмысленные значки. Однако, следуя утверждениям приверженцев строгого постулата ИИ, я могу, следуя инструкциям в книгах (и соответственно модифицируя эти книги) сделать надпись на другом клочке бумаги, точно так же не имеющую для меня смысла, которая будет признана за корректную фразу на китайском теми китайцами, что находятся за дверью. Таким образом, обмениваясь этими бумажками, мы завяжем разговор, и люди за дверью, говорящие по китайски будут думать, что в комнате также находится китаец. Следовательно, говорит Сирл, я пройду тест Тьюринга на китайском. Если бы тест Тьюринга был корректным тестом на разумность, можно было бы заключить, что я понимаю китайский. Но я уже сказал ранее, что не понимаю по китайски. Следовательно, тест Тьюринга фундаментально ошибочен и поэтому мы видим, что "понимание" не является свойством компьютерных симуляций; ни один компьютер, как бы сложен он не был, не может думать.

Я думаю, что фундаментально ошибочна основная предпосылка Сирла, а не тест Тьюринга. Человек не сможет вручную симулировать программу, способную пройти тест Тьюринга точно так же, как он не может допрыгнуть до Луны. Все мы знаем, что до Луны нельзя допрыгнуть, но это можно доказать, используя законы физики. Это очень простой расчет, который замечательно иллюстрирует, как физики могут доказывать физическую невозможность какого-либо процесса в принципе. Затем я проведу аналогичный расчет, чтобы показать, что симуляция вручную программы, проходящей тест Тьюринга, также физически невозможна, опровергая таким образом аргумент Сирла.

Для того, чтобы достичь Луны, необходимо иметь скорость, достаточную для преодоления гравитационного поля Земли. Это так называемая вторая космическая скорость, около 11 километров в секунду. Чтобы развить такую скорость на дистанции в один метр - это типичная длина прыжка - нужно иметь ускорение в шесть миллионов g. Такое ускорение попросту расплющит человека. Даже космонавты, покидая Землю испытывают ускорение около 6 g. Большинство людей теряет сознание, если ускорение превысит 10 g. (Рекорд выносливости для человека составляет около 20 g). Кинетическая энергия человека весом в 50 кг, двигающегося со

скоростью 11 километров в секунду, составит 760000 ккал. Поскольку в среднем человеку в день требуется около 2000 ккал, то эта энергия, затрачиваемая за десятую долю секунды составит его годовую потребность. Килограмм жира имеет пищевую энергетическую ценность 9290 ккал (белки и углеводы вполовину меньше), так что даже если прыгун весом в 50 килограмм будет полностью состоять из жира, эта энергия составит лишь 460000 ккал. Человек не может допрыгнуть до Луны. Но, конечно это ясно каждому и без вычислений.

Менее очевидно, что так же невозможно вручную симулировать компьютерную программу, достаточно сложную, чтобы пройти тест Тьюринга. Причина неочевидности в том, что все когда-нибудь прыгали, но очень немногие пытались вручную симулировать программы. Если мои предыдущие оценки информационной емкости человеческого мозга как 10^15 бит корректны, то поскольку книга в среднем кодирует 10^6 бит (в этой книге немногим более 10^7 бит), для того, чтобы закодировать человеческий мозг может понадобится 100 миллионов книг. Для того, чтобы их хранить, понадобится 35 больших университетских библиотек. Из опыта мы знаем, что для того, чтобы получить доступ к какой-либо информации в собственной памяти, нам нужно порядка 100 секунд. Таким образом, чтобы вручную симулировать программу, проходящую тест Тьюринга, человеку понадобится снять с полок, просмотреть, и вернуть обратно на полку около 100 миллионов книг за 100 секунд. Если каждая книга весит около полукилограмма, и в среднем книга перемещается на один метр в процессе ее снятия с полки и возвращения обратно, тогда за 100 секунд понадобится истратить энергию в 3*10^19 джоулей; потребленная мощность составит 3*10^11 мегаватт. Поскольку обычно человек потребляет около 100 ватт, то потребуется энергия 3*10^15 человек, в миллион раз больше, чем все нынешнее население Земли. Обычно, крупная атомная электростанция дает 1000 мегаватт, так что для ручной симуляции программы потребуется энергия 300 миллионов таких электростанций. Как я и говорил выше, человек не может допрыгнуть до Луны и вручную симулировать программу, способную пройти тест Тьюринга. В действительности все сложнее. Пенроуз полагает, что возможно не потребуется всех ресурсов человеческого мозга, чтобы симулировать "единичное мыслительное явление". Однако в настоящее время уже известно, что для мышления требуется значительная часть ресурсов мозга, поскольку динамическое сканирование мозга размышляющего человека показывает, что по крайней мере 1% мозга, а возможно и больше, активируется в случае "единичного мыслительного явления".

(Вспомните, что в моих оценках скорости вычислений в мозгу я полагал, что только от 1 до 10% мозга активны в данный момент времени). Динамическое сканирование мозга, выполняемое методом MRI (Magnetic Resonance Imaging) позволяет различать кровь в разной степени насыщенную кислородом в масштабе до 1 квадратного миллиметра поверхности мозга. Активные нервные клетки используют кислород быстрее, чем неактивные, и таким образом его убыль указывает на активность в какой-либо области. Поскольку такое сканирование не определяет электрическую активность, оно дает нижнюю границу размеров активного региона. По мере того, как мыслительная активность человека возрастает, так же растет и процент активной части в мозгу. Из этих экспериментов по сканированию мозга ясно, что прохождение теста Тьюринга требует ресурсов большей части мозга.

Вычисления, которые я только что привел, предполагают, что компьютер будет работать последовательно, и нам понадобится один человек, чтобы вручную симулировать его работу. Но первый компьютер, который будет обладать достаточной вычислительной мощностью, чтобы пройти тест Тьюринга, несомненно будет параллельным устройством. Последовательная машина выполняет только одну инструкцию за один момент времени, в то время, как параллельная - много инструкций. В таком случае для реализации предложения Сирла потребуется все население Индии (800 миллионов человек). Это более возможная ситуация, но для того, чтобы приблизиться к мощности 10 миллиардов нейронов человеческого мозга потребуется все человечество планеты. Но это означает разрешение аргумента Сирла, поскольку очевидно, что человечество в целом может "знать" то, что не под силу одному человеку. Например, ни один человек не обладает достаточными знаниями, чтобы построить автомобиль. Это не означает просто собрать автомобиль из деталей. Нужно еще сделать эти детали, добывать руду и выплавлять металл. И все детали этих процессов нужно знать в точности, а не приблизительно. Ни один отдельно взятый человек не обладает такими знаниями, они доступны только всей человеческой расе, коллективу. Таким образом, совершенно естественно, что человечество (или население Индии) коллективно может говорить на китайском, даже если ни один из отдельных людей, моделирующих компьютерную программу вручную не может этого сделать. Аналогичная ситуация происходит и в мозгу - ни один отдельный нейрон не может думать, но интегрированные в целостный мозг, нейроны безусловно обладают этим свойством. Кроме того, 10-терафлопный компьютер, параллельный или последовательный, сможет произвести поиск в памяти объемом в 10^15 бит за 100 секунд, и затрачивая при этом мощность меньше чем киловатт. Так что мы можем уверенно полагать, что 10-терафлопный компьютер сможет выполнить программу, способную пройти тест Тьюринга.

Сирл также полагал, что необходимые затраты энергии могут быть снижены путем интериоризации программы, проходящей тест Тьюринга. То есть, человек в китайской комнате "запоминает правила вычислений, китайские символы, и делает все вычисления у себя в голове". Запомнить содержимое 100 миллионов книг? Невозможно! Помимо собственных номеров книг, содержимое каждой книги состоит полностью из таблиц чисел, как мы помним. Даже человек с фотографической памятью должен затратить на одну книгу не менее часа, а поскольку в году немногим менее 10000 часов, запоминание всех книг потребует 10000 лет, если не считать времени на еду и сон. Повторим, что это не может быть сделано. Эксперимент с китайской комнатой Сирла требует от нас вообразить логически невозможное: обычный человек, выполняющий работу, которая не может быть им выполнена.

Основной идеей Сирла в эксперименте с китайской комнатой является утверждение "Компьютер обладает синтаксисом, а не семантикой". То есть, все программы манипулируют символами в соответствиии с некоторыми формальными правилами (синтаксисом). Они не понимают того, что значат эти символы (семантика). Это верно, манипуляция символами сама по себе не требует понимания их значения. Однако, когда программа создается, она разрабатывается для конкретных условий, в которых определенные наборы символов будут приводить к тому, что физические устройства будут выполнять определенные действия. Например, 5546 может привести к тому, что клапан 46 будет открыт, если компьютерная программа обслуживает химический завод. То есть символ "5546" означает: "Открыть клапан 46". В других условиях, если я запущу программу для обслуживания химического завода на своем настольном компьютере, ничего не случится, если появится набор символов %%$^. Эти символы бессмысленны для моего настольного компьютера. (Откуда взялось это %%$^? - спросите вы - Мы говорили о 5546! Вот откуда - %%$^, это то, что получится, если вы напечатаете 5546, держа нажатой клавишу верхнего регистра. Небольшое изменение условий превратило значимые символы в бессмыслицу). Суммируя, можно сказать, что значение символов возникает из соединения их с окружающей средой через физические устройства компьютера, а не из манипулирования с ними. Программа, выполняемая на компьютере, соединенном с химическим заводом не просто симулирует контроль производства, а делает это на самом деле.

Если программа, способная пройти тест Тьюринга, будет работать на 10-терафлопном компьютере в китайской комнате, и те тексты, которые компьютер будет читать и печатать, будут иметь смысл на китайском языке, мы сможем заключить, что эта программа прежде работала в условиях, которые позволяли ей взаимодействовать с людьми, и выучить значения слов по крайней мере в одном из человеческих языков. Разумная программа может выучивать значения слов точно так же, как это делают дети. У меня двое дочерей, в 1993 году им было 4 и 7 лет, и я видел, как они учились говорить. Сначала они использовали слова не совсем правильно, но по мере того, как они контактировали с другими людьми, с окружающим миром, прислушиваясь к тому, что говорят другие, их словоупотребление становилось более правильным и словарный запас рос. Мои дети уже выучили, и учат до сих пор, то, что обозначают слова в реальном мире. Они учатся тому, что значат те звуки, которые они издают. То же самое может быть и с программой, проходящей тест Тьюринга. Цель программы, создаваемой на основе строгого постулата ИИ в том, чтобы она, будучи исполняемой на компьютере, который взаимойдествует с реальным миром, была бы способна продвинуть саму себя к разумности. То же самое делают и мои дети - они создают сами себя, и я наблюдаю за этим. Когда им было год от роду, они не могли пройти тест Тьюринга, а теперь они сделают это с легкостью.

Таким образом, ошеломляюще очевидно, что в ближайшие тридцать лет мы сможем создать машину, которая будет так же разумна, как и человек, а может быть и более. Должны ли мы позволить этому свершиться? Я полагаю, что те аргументы против этого шага, которые обращены к ученым, занимающимся данной проблемой, являются близорукими, это продукт страха и невежества, а не рационального размышления. Мы сами являемся "разумными машинами". Существует мощный практический аргумент в пользу создания разумных машин. Такие машины повысят наше благосостояние, даже если они будут нас превосходить. Одной из наиболее твердо доказанных теорем экономики является Теория Сравнительной Выгоды, которая оправдывает свободную торговлю. Она говорит, что если два индивидуума, или страны, или расы, производят продукты с разной эффективностью, для них обоих выгоден свободный торговый обмен, даже если одна из сторон делает все лучше, чем другая. Это применимо к отношениям между людьми и разумными машинами так же, как и к торговле между странами. Конечно, для людей было бы неразумным пытаться поработить разумные машины или уничтожить их. В романе о Франкенштейне, созданном Мери Шелли, "монстр" был разумнее любого человека, и изначально он был настроен по дружески. Он начал атаковать людей только после того, как они первые атаковали его.

Но главной причиной, по которой мы должны создать разумные машины, является то, что без их помощи человечество обречено. С их же помощью мы сможем выжить и будем жить вечно. Чтобы понять это, давайте сначала посмотрим, как они могут помочь нам колонизовать космическое пространство.


6361152160704585.html
6361181342944199.html
    PR.RU™