Две концепции искусственного интеллекта: реалистическая и утопическая

Хотя у меня есть работы по философии технике (несколько книг и еще больше статей), в предыдущие годы тему искусственного интеллекта я не рассматривал. Но, поскольку искусственный интеллект имеет отношение к технике (конечно, не сводится к ней полностью), и о нем так много говорят и пишут, я решил, что необходимо все же эту тему продумать. Тем более что речь идет о важной тенденции современности. Стал читать и понял, что идеологи и теоретики искусственного интеллекта честно признаются, что сами не могут договориться, как понимать этот феномен. «Единого ответа на вопрос, чем занимается искусственный интеллект, ‒ читаем мы в очень неплохой статье «Искусственный интеллект» в «Википедии», ‒ не существует. Почти каждый автор, пишущий книгу об искусственном интеллекте, отталкивается в ней от какого-либо определения, рассматривая в его свете достижения этой науки» ^[4].

Точнее авторы указывают, что понимание искусственного интеллекта предполагает знание сущности и особенностей интеллекта и более широко творчества, а также наличие более-менее строгой, однозначной концепции, однако, соответствующие знания и концепцию в настоящее время нельзя считать удовлетворительными. «В философии не решён вопрос о природе и статусе человеческого интеллекта. Нет и точного критерия достижения компьютерами “разумности”, хотя на заре искусственного интеллекта был предложен ряд гипотез, например, тест Тьюринга или гипотеза Ньюэлла ‒ Саймона… Природа человеческого творчества ещё менее изучена, чем природа интеллекта» ^[4].

Несмотря на большую критику, до сих пор популярна и серьезно воспринимается концепция искусственного интеллекта, в которой утверждается, что можно создать машины, мыслящие как человек и даже лучше его. При этом под машинами понимаются компьютеры и современные роботы, действующие на основе программ; и то и другое подводится под понятие современная технология. Будем эту концепцию называть «антропокомпьютерной». Вот всего лишь один пример. «Искусственный интеллект – это технология, а точнее направление современной науки, которое изучает способы обучить компьютер, роботизированную технику, аналитическую систему разумно мыслить также как человек… Исследования в сфере ИИ ведутся путем изучения умственных способностей человека и переложения полученных результатов в поле деятельности компьютеров… Нейросеть – математическая модель, которая имитирует строение и функционирование нервных клеток живого организма. Соответственно в идеале – это самостоятельно обучаемая система» ^[5]. (курсив наш. ‒ В.Р.)

Только на первый взгляд, это одна концепция, фактически здесь их несколько. Ведь не одно и то же: обучение (самообучение), мозг, понимаемый как сеть нейронов, умственные способности индивида, их исследование, «переложение полученных результатов в поле деятельности компьютеров», психологическое истолкование мышления (понимание, способы решение задач, процессы анализа, синтеза, рефлексия и др.), компьютерная, в том числе вычислительная версия мышления ‒ в науке все это разное, как по понятиям, так и дискурсам. Но в литературе по искусственному интеллекту эти и сходные концепты идут «через и», легко объединяются в комплексы и определения. Примерно то же мы видим в уже цитированной статье «Искусственный интеллект»

«Проблема состоит в том, ‒ писал еще в 1956 г. Джон Маккарти, ‒ что пока мы не можем в целом определить, какие вычислительные процедуры мы хотим называть интеллектуальными. Мы понимаем некоторые механизмы интеллекта и не понимаем остальные. Поэтому под интеллектом в пределах этой науки понимается только вычислительная составляющая способности достигать целей в мире».

В то же время существует и точка зрения, согласно которой интеллект может быть только биологическим феноменом… Даются следующие определения искусственного интеллекта:

· Научное направление, в рамках которого ставятся и решаются задачи аппаратного или программного моделирования тех видов человеческой деятельности, которые традиционно считаются интеллектуальными.

· Свойство интеллектуальных систем выполнять функции (творческие), которые традиционно считаются прерогативой человека. При этом интеллектуальная система — это техническая или программная система, способная решать задачи, традиционно считающиеся творческими, принадлежащие конкретной предметной области, знания о которой хранятся в памяти такой системы. Структура интеллектуальной системы включает три основных блока — базу знаний, решатель и интеллектуальный интерфейс, позволяющий вести общение с ЭВМ без специальных программ для ввода данных.

· Направление в информатике и информационных технологиях, задачей которого является воссоздание с помощью вычислительных систем и иных искусственных устройств разумных рассуждений и действий.

· Способность системы правильно интерпретировать внешние данные, извлекать уроки из таких данных и использовать полученные знания для достижения конкретных целей и задач при помощи гибкой адаптации.

Одно из частных определений интеллекта, общее для человека и «машины», можно сформулировать так: “Интеллект — способность системы создавать в ходе самообучения программы (в первую очередь эвристические) для решения задач определённого класса сложности и решать эти задачи”» ^[4].

Подобный материал, а он типичный, заставляет поставить два принципиальных вопроса. Может быть, все же есть целостная концепция искусственного интеллекта, но она необычная, как сегодня говорят, гибридная, или другой вариант ‒ она, по В.С. Степину, выполнена в рамках постнеклассической рациональности? Если же такой концепции нет, то правильно ли существование многих концепций искусственного интеллекта, а также как в этом случае объяснить подобную множественность? Например, Л.С. Выготский в 20-х годах прошлого столетия считал, что существование нескольких психологий, по-разному объясняющих психику человека, недопустимо, при этом он исходил из естественнонаучного понимания и идеала познания ^{[13, с. 44-54]}. Однако я показываю, он не прав, поскольку, во-первых, психология без противоречий и других проблем не может быть подведена под указанный идеал, во-вторых, каждая версия психологии обслуживает и обеспечивает определенный тип личности, характерный для новоевропейской культуры (и таких типов, действительно, несколько) ^{[13, с. 219-233]}. Но можно ли сравнивать искусственный интеллект с типами новоевропейской личности? Подвесим пока ответы на эти вопросы и рассмотрим под влиянием каких подходов развивалась концепция искусственного интеллекта.

Первый подход (назовем его «редукциналистским») был задан программой реформирования логики, предполагавшей сведение ее к своего рода математике. Здесь предтечей был Лейбниц, который сформулировал задачу построения символического исчисления, позволяющего вместо рассуждений вычислять (вспомним и Маккарти, писавшего, что «под интеллектом в пределах этой науки понимается только вычислительная составляющая»). Лейбниц рассказывает, что «напал на ту достойную удивления мысль, что можно найти известный алфавит человеческих мыслей, и что, комбинируя буквы этого алфавита и анализируя составленные из них слова, можно, как все вывести, так и все обсудить<…>“Всеобщая характеристика”, понимаемая в логическом плане, представляет собой систему точно установленных знаков, посредством которых в логике и других дедуктивных науках должны обозначаться простые элементы объектов, составляющих предмет исследования данной науки. Эти знаки, во-первых, должны быть краткими и сжатыми по форме; они должны заключать максимум смысла в минимуме протяжения. Во-вторых, эти знаки должны изоморфно соответствовать обозначаемым ими понятиям, представлять простые идеи как можно более естественным способом. Сложные идеи будут представимы посредством соединений или сочетаний элементарных идей. На языке “всеобщей характеристики” абстрактные тезисы логики предстанут в виде наглядных правил, регулирующих действия с символами. Эти правила описывают формальные свойства знаковых преобразований и имеют своим источником привычки наглядного представления <…> единственное средство улучшить наши умозаключения, сделать их, как и у математиков, наглядными, так чтобы свои ошибки находить глазами, и, если среди людей возникнет спор, нужно сказать: “Посчитаем!”; тогда без особых формальностей можно будет увидеть, кто прав» (чит. по ^{[16, с. 122]}).

Как я показываю, путь от указанного замысла к его реализации занял несколько веков и предполагал: «1) истолкования понятий как математических функций (Фреге и Рассел), что позволило обозначать символами отдельные высказывания и понимать их как переменные, 2) сведение всех значений высказываний к двум основным ‒ истинности и ложности (Фреге) и 3) создание на основе двух предыдущих изобретений таблиц истинности (свого рода порождающей системы), с помощью которых строится автономный язык символической логики (Витгенштейн); 4) построение на основе аксиоматического метода моделей логических систем» ^{[10, с. 133]} Но была и серьезная плата за редукцию мышления к математике: приведение обычного языка высказываний в соответствие с искусственным символической логики, ограничение символического дискурса только типичными случаями, математическая интерпретация событий, сведение функций истинности к двум ‒ истинности и ложности ^{[10, с. 138-139]}. Не осознавалась, не только редукция предметных смыслов к математическим, но и 1) различие логики как инструмента построенияправил, позволяющих непротиворечиво рассуждать, илогики как инструмента обоснования, позволяющего организовать в единую систему (теорию) уже сложившиеся поля рассуждений, 2) противоречия между ощущением автономии символической логики и зависимости её от традиционной логики, 3) отсутствие философского осмысления новой дисциплины ^{[10, с. 140-142]}.

Второй подход, оказавший серьезное влияние на концепцию искусственного интеллекта, ‒ «психологический», в рамках которого понимание, мышление и творчество (соответственно, интеллект) были сведены к способностям индивида. В отличие от философского истолкования этих феноменов, предполагавшего анализ более широкого целого, включавшего Других, Бога, культуру, сознание, опыт, ценности, рефлексию, развитие и ряд других факторов, психологи свели интеллект к психологическим процессам, что оказалось очень удобным для моделирования и программирования (это третий подход, собственно, «компьютерный»). Компьютерное моделирование и программирование тоже предполагает редукцию, но более сложную, не только к математическим построениям, но также к схемам, процессам, техническим конструкциям ^{[11, с. 140-143]}. Отдельный вариант психологического подхода ‒ «физиологический» («биологический»), здесь интеллект редуцируется к работе мозга и далее «нейронных сетей».

Указанные три влияния обусловили формирование второй концепции искусственного интеллекта ‒ «реалистической», в соответствие с которой интеллект это своеобразный психобиологический компьютер. Вспомним: «интеллектуальная система ‒ это техническая или программная система, способная решать задачи… знания о которой хранятся в памяти такой системы…включает три основных блока ‒ базу знаний, решатель и интеллектуальный интерфейс, позволяющий вести общение с ЭВМ без специальных программ для ввода данных…направление в информатике и информационных технологиях, задачей которого является воссоздание с помощью вычислительных систем и иных искусственных устройств разумных рассуждений и действий».

Соответственно, первую, указанную выше, концепцию искусственного интеллекта можно назвать не только антропокомпьютерной, но и «утопической», и вот почему. Какие бы оговорки не делать, искусственный интеллект ‒ это все такие техника, пусть и с включением антропологических составляющих (В отличие, скажем, от Интернета, который представляет собой планетарную антропо-социо-техническую форму жизни. ^[14]) А технику научить мыслить и творить как человека невозможно. Но чтобы понять последнее утверждение, нужно обсудить, что собой представляет «естественный интеллект» в отличие от искусственного. Ограничимся рассмотрением мышления и творчества человека, понимая, что в понятие естественного интеллекта входят и некоторые другие составляющие, например семиотическая и техническая филиация идей. Рассмотрим сначала один кейс с целью предоставить читателю материал, на который он мог бы опираться, уясняя, что такое, с точки зрения автора, естественный интеллект.

Диалог Платона в «Пире» вполне может считаться одним из первых примеров и творчества, и мышления, правда, еще только становящегося. Герои «Пира», в частности, дают два принципиально новых определения любви: это «поиск своей половины и стремление к целостности», а также «вынашивание духовных плодов ‒ прекрасного, блага и бессмертия» ^{[7, с. 100]}. Кстати, если следовать реалистической концепции искусственного интеллекта, то подобное представление любви можно истолковать процессуально и оно достаточно для моделирования, алгоритмизации и программирования. Однако анализ показывает, что эти определения указывают только на верхушку айсберга, его целое скрыто под водой. Целое можно понять, если реконструировать ситуацию и проблему, которые заставили Платона вводить новые представления о любви, учесть реакцию афинских граждан, привыкших считать, что любовь вызывают боги-любви (Афродита и Эрос), (а Платон исходил из того, что индивид должен сам выбирать, кого ему любить), объяснить, каким образом Платон вышел на новые представления о любви, и кто на него повлиял.

Я показываю, что Платон в «Пире» ориентировался на новую антропологическую ситуацию (имел в виду потребности становящейся античной личности) и разрешал проблему невозможности для личности любить в старой социальной модели любви. Для этого он создавал новые схемы и определения любви, переключающие ее на личность и самостоятельный выбор, учитывал возможности понимания новых представлений, поэтому всячески принижает образ традиционной богини-любви, называя ее Афродитой вульгарной и простонародной, противопоставляя ей Афродиту небесную. Платон стремился мыслить диалектически, что предполагало выполнение ряда условий ‒ именование любви, построение ее определений, построение схем, непротиворечивые рассуждения, доброжелательные вопросы и ответы, наконец, своего рода озарение (инсайт), позволяющее припомнить идею любви, которую душа созерцала до своего воплощения в земное тело человека. Сюда же входила рефлексия, так в «Федре», это следующий за «Пиром» диалог, Платон пишет, что давал любви определения, относил их к идее любви (что предполагало согласование этих определений) и это позволило мыслить любовь без противоречий. ^{[9, с. 19-20; 8, с. 176]} Не стоит думать, что Платон был первооткрывателем всего. Нет, он опирался на пифагорейское учение и реализовал программу построения мышления Парменида, а также ряд положений, высказанных Сократом. ^{[9, с. 23-34]}

Приведенный кейс ‒ это всего лишь один пример, но и другие исследования мышления и творчества, например, творчества и мышления Галилея, подтверждают основные полученные при анализе «Пира» положения. А именно, целое, позволяющее рационально объяснить строение, функционирование и развитие естественного интеллекта, включает в себя не только процессы мышления и творчества, которые моделируются в реалистической концепции, но также коммуникацию, в рамках которой эти процессы разворачиваются, ситуации и проблемы, заставляющие создавать новые представления, механизмы разрешения этих проблем, реакцию на новые представления пользователей, коррекцию этих представлений, изменение условий, ситуаций и проблем, формы осознания и концептуализации. Все это обусловлено в общении людей, исторически и культурно. В создание новых форм и содержаний интеллектуальной деятельности делает вклад не только семиотика, язык, дискурсивные построения, но и личность с ее чувствами, отношениями, пониманием социальности.

Я не претендую в данном случае на приоритет, только на более объемную, развернутую картину, ряд указанных здесь характеристик естественного интеллекта в сравнении с искусственным были уже указаны в научной литературе. «Решение искусственного интеллекта, ‒ пишет, например, Соня Шпильерг, ‒ выглядит как перетасовывание и выбор из загруженных вариантов “опыта”, тогда как человек анализирует и выбирает наилучший вариант не только эмпирически, но и эмоционально. Хомо сапиенс также обладает ассоциативным мышлением, поэтому его решение онтологически верное, тогда как у ИИ нет своего феноменального опыта ‒ то есть представления о логике развития культуры. Поэтому его решение может шокировать нас «неэтичностью» ^[15].

Можно сослаться и на книгу X. Дрейфуса «Чего не могут машины». «Основным предположением, лежащим в основе исследований в области искусственного интеллекта, является предположение, согласно которому человек действует подобно устройству для символьной обработки информации. В свою очередь, данное предположение распадается на четыре допущения, которые Дрейфус последовательно опровергает: 1. Психологическое допущение. «Мышление можно рассматривать как переработку информации, заданной в бинарном коде, причем переработка происходит в соответствии с некоторыми формальными правилами» ^{[2, с. 105]}. 2. Эпистемологическое допущение. «Все знания могут быть формализованы, то есть все, что может быть понято, может быть выражено в терминах логических отношений, точнее, в терминах булевых функций ‒ логического исчисления, задающего правила обращения с информацией, заданной в двоичном коде» ^{[2, с. 105]}. 3. Онтологическое допущение. «Машинная модель мышления предполагает, что все сведения о мире, все, что составляет основу разумного поведения, должно в принципе допускать анализ в терминах множества элементов, безразличных к ситуациям» ^{[2, с. 105]}. Таким образом, все происходящее в мире можно представить в виде множества фактов, каждый из которых логически не зависит от остальных. 4. Биологическое допущение. “На некотором уровне ‒ обычно полагают, что на уровне нейронов ‒ операции по переработке информации носят дискретный характер и происходят на основе некоторого биологического эквивалента переключательных схем” ^{[2, с. 105]}.

Психологическое допущение оказывается возможным лишь на основании смешения обычного смысла слова «информация со специальным значением, имеющим место в кибернетической теории информации. Опровержение психологического допущения, однако, нисколько не мешает продолжать существовать допущению эпистемологическому. В данном случае имеет место неоправданное распространение методологии естественных наук на область психических явлений. Однако, пишет Дрейфус, “полное опровержение эпистемологического допущения потребовало бы доказательства того, что мир принципиально не может быть проанализирован в терминах четко определенных данных” ^{[2, с. 164]}, а подобное доказательство одновременно является опровержением онтологического допущения. По мнению Дрейфуса, онтологическое допущение в большей степени не согласуется с нашим опытом, Оно явилось следствием необходимости понимания мира и умения управлять им, принуждавшим западную традицию к упрощению действительности, в то время как она гораздо сложнее. Распространению этого стремления к упрощению способствовали успехи в физике. Однако, хотя в рамках физической теории мир и может быть представлен в виде совокупности множества атомарных фактов, однако, данное представление, выходя за пределы данной теории, плохо согласуется с нашим опытом. То, что мир может быть “разделен” на атомарные факты, еще не означает, что, попытавшись “собрать” из этих элементов целостную картину мира, мы действительно ее получим. В рамках биологического же допущения лежит интерпретация нейронного импульса в качестве единицы информации, циркулирующей в мозгу, подобно машинному биту. Возможность подобной интерпретации, однако, опровергается Дрейфусом, что отменяет и биологическое допущение.

В силу того, что опровергнутые Дрейфусом допущения лежали в основании предположения о том, что человек действует подобно устройству для символьной обработки информации, то опровергнутым оказывается как данное предположение, так и вся концепция классического ИИ, для которого оно является фундаментальным. Все те серьезные трудности, которые встали перед разработками в области ИИ, уже не могут быть решены путем увеличения быстродействия и объемов памяти. Опровержение же вышеуказанного фундаментального предположения ИИ, не оставляет никаких оснований для уверенности в возможности моделирования человеческого поведения. А в силу этого излишним будет даже само появление вопроса о возможности прохождения машиной теста Тьюринга» ^{[6, с. 129-131]}. Действительно, возможность спутать поведение человека с действием машины очень далека от указанных Дрейфусом и нами различений естественного и искусственного интеллекта.

Иногда ссылаются на то, «что в мае 1997 года компьютер Deep Blue в матче из 6 партий обыграл чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова.Но такое отождествление, на наш взгляд, не совсем законно. Во-первых, потому, что мышление человека ‒ феномен психологический, семиотический и социальный (мозг только субстрат мышления), а не машинный. Во-вторых, сторонники компьютерного мышления не понимают, что программы Deep Blue включали в себя не только переборы и сравнения ходов и их следствий, но также обобщение лучших шахматных партий и даже практику подготовки к шахматным чемпионатам, которую разработал и успешно использовал наш чемпион мира М. Ботвинник. В этом смысле Каспаров сражался не с машиной, а с воплощенной в машинной среде шахматной культурой; культура же на порядок мощнее индивида» ^{[12, с. 264]}. И обыграла Гаспарова усиленная машиной шахматная культура.

Естественный интеллект ‒ образование принципиально антропологическое, историческое и культурное. Поэтому не только законосообразное, но и сингулярное. С этой точки зрения, выражение «обучить компьютер, роботизированную технику, аналитическую систему разумно мыслить также как человек» являетсянеосмысленным, а как задача утопической. Искусственный интеллект ‒ образование принципиально программируемое и конструируемое, выступающее в функции средства. Но и «социального тела» человека, поскольку начинает задавать его новые возможности, способности и компетенции.

Альберт Ефимов в своей диссертации попытался сблизить все три версии интеллекта ‒ естественную, реалистическую и утопическую. С одной стороны, он соглашается с критикой утопической версии, говоря, что Дж. Сёрл и Т. Нагель «критиковали машинный функционализм за игнорирование эпистемологических вопросов ценностно-смыслового плана (подчеркивая отсутствие понимания компьютером смысла воспринимаемой информации), за крайне упрощенную трактовку понятия естественного интеллекта. Этими философами и их последователями были высказаны принципиальные возражения против создания машинного интеллекта, имеющего возможности, сопоставимые с мышлением человека» ^{[3, c. 15-16]}. С другой стороны, Ефимов предлагает концепт «Общего искусственного интеллекта», который в основном близок к концепции реалистического искусственного интеллекта. Однако, вероятно, находясь под влиянием своего научного руководителя профессора Давида Дубровского, основные работы которого посвящены изучению сознания, Ефимов, с третьей стороны, обогащает свой концепт антропологическими обертонами, утверждая, что можно создать такие программы и технические устройства (речь идет о роботах), которые воспроизведут человеческое сознание, эмоции, мышление.

«Современная специализация искусственного интеллекта и его новейшие результаты, ‒ пишет Ефимов, ‒ обнаруживают существенный разрыв между теоретическими исследованиями в области философии и методологии искусственного интеллекта и практическими усилиями исследователей создавать интеллектуальные машины (роботов), которые будут обладать способностями, не уступающими человеческим <…> Данный подход значительно увеличивает сложность задачи вследствие универсализма разрабатываемых систем. Он требует более широкого использования для создания соответствующих когнитивных архитектур результатов современных феноменологических исследований динамической структуры явлений сознания (Д.И. Дубровский). В определенной степени такой подход отражает процесс формирования психики в ходе биологической эволюции…

«Робот «Э.ЛЕНА» является виртуальным гуманоидом, который обладает виртуальным гуманоидным телом, наделённым мимикой, может использовать естественный язык, полностью поддерживая русский язык (виземы, фонемы), является автономным (не требующим действий оператора при выполнении базовых функций), обладающим собственной персоной (в зависимости от персо