Читаем Может ли машина мыслить? полностью

Важная особенность обучающейся машины состоит в том, что ее учитель в значительной мере не осведомлен о многом из того, что происходит внутри нее, хотя он все же в состоянии в известных пределах предсказывать поведение своей ученицы. Сказанное особенно применимо к дальнейшему воспитанию машины, прошедшей уже хорошую подготовку и вышедшей из начальной стадии «машины-ребенка». Такое положение, очевидно, в корне отличается от обычного подхода, связанного с применением машин для вычислений, когда мы стремимся к тому, чтобы иметь ясное представление о состоянии машины в любой момент вычисления, достичь чего можно лишь с трудом. В свете сказанного взгляд, что «машина может выполнить только то, что мы умеем ей предписать[26], кажется странным. Большинство программ, которые мы можем ввести в машину, вызывают в ее работе кое-что такое, что мы вообще не в состоянии осмыслить или рассматриваем как чисто случайное поведение. Интеллектуальное [intelligent] поведение предполагает, по-видимому, некоторое отступление от абсолютно детерминированного [disciplined] поведения в процессе вычисления; это отступление, однако, должно быть очень незначительным, чтобы не вызвать полностью беспорядочного поведения или бессмысленных повторений отдельных циклов. Другой важный результат обучения как способа подготовки нашей машины для участия в игре в имитацию, состоит в том, что «присущая человеку склонность к ошибкам» будет, по-видимому, обойдена естественным образом, т.е. без специального «натаскивания». Процесс обучения не обязательно должен быть успешным во всех случаях; если бы это было так, то не встречались бы случаи неудачи в обучении.

Вероятно, в обучающуюся машину имеет смысл ввести случайный элемент. Случайный элемент довольно полезен, когда мы ищем решение какой-нибудь задачи. Пусть, например, требуется найти число, расположенное между 50 и 200 и равное квадрату суммы своих цифр; мы можем сначала проверить число 51, затем 52 и продолжать до тех пор, пока не найдем то, которое удовлетворяет условию задачи. Но мы можем поступить и иначе: выбирать числа наугад до тех пор, пока не получим то, которое нам нужно. Этот метод имеет то преимущество, что он не требует хранения в памяти уже проверенных значений; однако он имеет и отрицательную сторону, состоящую в том, что одно и то же число может быть подвергнуто проверке повторно, но это не так уж существенно, если задача имеет несколько решений. Систематический метод имеет другой недостаток: может случиться, что придется проверять массу значений, не содержащих ни одного решения, прежде чем будет найдено первое число, обладающее нужным свойством.

В нашем случае процесс обучения можно рассматривать как поиски такой формы поведения, которая бы удовлетворяла требованиям учителя (или какому-нибудь другому критерию). Поскольку в этом случае, по-видимому, имеется весьма большое число решений, отвечающих предъявленным требованиям, постольку метод случайного выбора представляется нам предпочтительнее систематического. Следует отметить, что метод случайного выбора применяется и в другом аналогичном процессе – в эволюции. Но там систематический метод невозможен вообще. Неясно, каким образом было бы возможней в процессе эволюции сохранять информацию о тех разнообразных генетических комбинациях, которые были испробованы, с тем чтобы предупредить возможность их повторного применения.

Мы можем надеяться, что машины в конце концов будут успешно соперничать с людьми во всех чисто интеллектуальных областях. Но какие из этих областей наиболее пригодны для того, чтобы начать именно с них? Решение даже этого вопроса наталкивается на затруднения. Многие считают, что начать лучше всего с какой-нибудь очень абстрактной деятельности, например, с игры в шахматы. Другие предлагают снабдить машину хорошими органами чувств, а затем научить ее понимать и говорить по-английски. В этом случае машину можно будет обучать, как ребенка: указывать на предметы и называть их и т.д. В чем состоит правильный ответ на этот вопрос, я не знаю, но думаю, что следует испытать оба подхода.

Мы можем заглядывать вперед лишь на очень небольшое расстояние, но уже сейчас очевидно, что нам предстоит еще очень многое сделать в той области, которая была предметом настоящей статьи.

1950 г.