Быстрый переход к готовым работам
|
Логико-математические аргументы против искусственного интеллекта (геделевский аргумент и аргумент китайской комнаты)В данном параграфе мы рассмотрим некоторые аргументы, которые приводят противники искусственного интеллекта, прежде всего те аргументы, которые, как полагают, указывают на принципиальную невозможность его создания. Мы рассмотрим т. н. «геделевский аргумент», который в последнее время используется, в частности, как аргумент в пользу тезиса «невозможности алгоритмической имитации» функции сознания, а также рассмотрим предложенный Дж. Серпом «аргумент китайской комнаты», который также косвенно указывает на невозможность создания «искусственного разума». Рассмотрим сначала геделевский аргумент. Сторонники этого аргумента полагают, что из теоремы К. Геделя о неполноте формальных систем вытекает некоторое принципиальное различие между искусственным (машинным) интеллектом и человеческим умом. Точнее говоря, полагают, что теорема Геделя указывает на принципиальное преимущество человеческого интеллекта перед машинным. Ограниченность же «искусственного интеллекта» проистекает из его формального характера. «Геделевский аргумент» в настоящее время поддерживается рядом известных авторов Дж. Лукас[1], Р. Пенроуз[2] и др. и вызвал обширную дискуссию в научных кругах[3]. Прежде чем приступить к анализу самого «геделевского аргумента», рассмотрим вкратце формулировку, способ доказательства и смысл теоремы К. Г еделя (доказана в 1931 г.) о неполноте формальных систем. Обычно эту теорему формулируют так: для достаточно выразительно «мощных» формальных систем - достаточно «мощных» для того, чтобы с их помощью можно было сформулировать любые утверждения формализованной арифметики Пеано - невозможно задать формализованную систему доказательств (дедуктику), которая одновременно обладала бы свойствами полноты (т. е. доказывала бы все содержательно истинные утверждения, которые можно сформулировать с помощью данного языка) и непротиворечивости (т. е. не доказывала бы некоторое суждение вместе с его отрицанием). Иными образом, теорема Геделя утверждает, что в «выразительно богатых» формальных языках обязательно найдутся истинные, но недоказуемые утверждения. Подчеркнем, что этот результат не зависит от конкретного выбора дедуктики. Это значит, что множество «содержательных» истин всегда будет превосходить по объему множество истин, доказуемых с помощью любой сколь угодно сложной формализованной системы доказательств. Чтобы понять смысл Геделевской теоремы, необходимо уточнить понятие «формальной системы» - поскольку только к таким системам и имеет отношение рассматриваемая теорема. Формальная система - это система подчиненная неким жестким, однозначно заданным правилам. «Формализацию» можно определить как процедуру, цель которой - дать предельно четкое, однозначное и исчерпывающее описание подлежащего формализа- цянг объекта. Для достижения этой цели используется символическая форма записи правил, которым подчинена данная система. Таким образом, формализованная научная теория должна представлять собой некоторую совокупность формул, записанных без всяких пояснительных слов или предложений, написанных на естественном языке. Использование символической записи предполагает фиксацию конечного набора символов, которые только и могут быть использованы для формулирования утверждений данной формальной системы (алфавит языка). Кроме того, задается совокупность правил, указывающих, как следует оперировать с заданными символами. Главное требование к формализму - используемые символы должны принимать лишь те значения, которые им приписываются в явном виде. Фиксированные значения символов задаются посредством набора правил, указывающих способ действия с тем или иным символами, а также через описание взаимных отношений между символами. Они образуют «формальный язык». Формальный язык с заданной на нем дедуктикой образует некоторое «исчисление» или дедуктивную систему. Это формализованные описания тех или иных дедуктивных математических теорий (например, формализованной арифметики, геометрии и т. п.). Теорема Геделя утверждает, что для любого достаточно выразительно богатого языка и для любой непротиворечивой дедуктики, заданной на этом языке, множество истинных формул всегда больше множества доказуемых формул. Т.е. для любой дедуктики можно указать формулу (предложение), которая будет содержательно истинна, но недоказуема (в рамках данной дедуктики). Такие формулы называют «геделевскими предложениями». Это весьма нетривиальный результат. Ведь задавая дедуктику, прежде всего, стремятся получить систему доказательств, в которой выводились бы все содержательно истинные формулы. Такие дедуктики называются полными и они реально существуют (например, полная дедуктика может быть задана для исчисления высказываний и для исчисления предикатов первого порядка). Но это не возможно для более сложных формальных языков, способных, в частности, выразить все истинные предложения формальной арифметики Пеано (например, для исчисления предикатов второго порядка). Ясно, что любое «геделевское предложение» легко можно сделать доказуемым, просто включив его в список аксиом данной формальной системы. Но в таком случае можно сформулировать новое «геделевское предложение», которое утверждает собственную не выводимость уже из нового набора аксиом. Ситуация не улучшиться даже в том случае, если мы будем вводить дополнительные аксиомы не отдельными единицами, а, введем в систему аксиом сразу бесконечное множество «геделевских предложений». И в этом случае можно построить формулу, которая будет утверждать собственную невыводимость из аксиом, включая и любые аксиомы из заданного бесконечного множества (выразительные возможности формализма таковы, что позволяют делать указания сразу не бесконечную совокупность объектов, если они выделены по какому-либо формальному признаку). Т.о. система аксиом не будет удовлетворять требованию полноты даже в том случае, если ее пополнить любым счетно-бесконечным множеством дополнительных аксиом. Как отмечает JI. Г. Антипенко, «запас арифметических истин оказался столь обширен, что ни из какой даже счетно-бесконечной фиксированной системы аксиом их нельзя формально вывести все»[4]. Таким образом, никакое непротиворечивое расширение множества доказуемых формул не позволяет сделать это множество тождественным множеству всех содержательно истинных предложений формального языка - при условии, что данный язык позволяет формулировать предложения, выражающие собственную не выводимость из аксиом любой, заданной в рамках данного формального языка, дедуктики. Прямой смысл теоремы Геделя можно усмотреть в констатации невозможности полной формализации содержательного понятия «истины» в математике. Но поскольку истина в математике всегда получается через посредство доказательства, то можно сделать вывод о невозможности полной формализации способности человека доказывать математические предложения. Любой формализм отражает лишь некоторую часть этой способности, т. е., по сути, представляет собой лишь формализацию «постфактум» конкретных содержательных схем математических рассуждений. Но человек, в силу своих интуитивных творческих способностей, может придумать новые схемы рассуждений, которые не могут быть втиснуты в рамки уже известных, ранее заданных формальных систем. Нас, интересует применение теоремы Геделя, в качестве аргумента в пользу невозможности искусственной (алгоритмической, машинной) имитации функции сознания человека. Если смысл теоремы Г еделя усмотреть в невозможности формализации содержательного понятия истины, то уже отсюда следует невозможность создания машины способной столь же эффективно, как это делает человек, различать истину и ложь Преимущество человека перед машиной можно увидеть в том, что человек способен в любых случаях распознавать истинность «геделевских предложений», а машина делать это не способна. Это рассуждение предполагает отождествление машины и формальной системы. И в самом деле, условием передачи каких-либо функций машине является формализация, т. е. четкое, полное, однозначное, независимое от контекста описание способа осуществления данной функции. Мы не можем воплотить в машине что-то такое, что мы сами недостаточно ясно себе представляем, то, что мыслится нами неоднозначно, интуитивно, что зависит от контекста. Таким образом, «машинизация» и «формализация» - тесным образом взаимосвязаны. Поскольку речь идет о «функции сознания», то нужно, предварительно уточнить смысл, который мы вкладываем в данный термин. Уже Декарт рассматривал человеческую «душу» как особый «функциональный орган», т. е. рассматривал сознание с точки зрения тех функций, которые оно выполняет. Формально психические функции можно представить как некое отображение множества входов (конфигураций нервных импульсов, поступающих в мозг от органов чувств) во множество выходов (множество различных поведенческих реакций, выражаемых, в конечном итоге, в виде физических движений тела). Тезис невозможности алгоритмической имитации функции сознания означает, что нам никогда не удастся построить алгоритмическое устройство, способное достаточно удовлетворительным образом имитировать отношение «вход - выход» - характерное для человеческой психики. В качестве теста на соответствие искусственного интеллекта уровню человеческого интеллекта рассматривают игру в имитацию, предложенную А. Тьюрингом. (Машинный интеллект считается эквивалентным человеческому, если в заочном диалоге с машиной человек не сможет достоверно установить с кем он общается - с машиной или с человеком). Чтобы иметь возможность работать с понятием алгоритма в математике, необходима его формализация. Формализация алгоритма - это, по существу, формализация понятия вычисления функции. Начиная с 1936 года, был предложен целый ряд таких формализаций (машина Тьюринга, Машина Поста, нормальные алгоритмы Маркова, рекурсивные функции и др.). Самая известная формализация понятия алгоритма - это так называемая «машина Тьюринга». Машина Тьюринга - это воображаемое вычислительное устройство (машина) способная с помощью простейших операций перерабатывать некоторые последовательности символов в другие последовательности. Несмотря на весьма примитивное устройство, машина Тьюринга, тем не менее, является универсальным вычислительным устройством. Как показывает опыт, с помощью машины Тьюринга можно осуществить любые, сколь угодно сложные алгоритмические вычисления. Если известен какой-либо алгоритм решения той или иной массовой проблемы, то всегда можно составить и программу для машины Тьюринга, которая позволяет решать эту проблему с помощью данной машины. Таким образом, возможностей у машины Тьюринга не меньше, чем у самого современного компьютера. Даже больше, - поскольку машина Тьюринга обладает потенциально неограниченной памятью. Учитывая сказанное, можно сделать вывод, что машина Тьюринга является адекватной формализацией интуитивного понятия вычислительной процедуры, а ее функциональная таблица, соответственно, адекватной формализацией понятия алгоритм. Как уже отмечалось, машина Тьюринга не является возможной единственной формализацией понятий вычисления и алгоритма. Существуют также и другие, столь же адекватные формализации этих понятий (машина Поста, нормальные алгоритмы, рекурсивные функции и др.). Все эти формализации эквивалентны друг другу, т. е. существуют стандартные алгоритмы, позволяющие программу для машины Тьюринга перевести в нормальный алгоритм или программу для машины Поста и т. д., и также возможен и обратный перевод. Любая функция, вычислимая по Тьюрингу, вычислима также посредством машины Поста, нормальных алгоритмов или рекурсивных функций. Если мозг - своего рода машина, функции которой можно достаточно четко и однозначно описать в виде конечной инструкции, то никакие особенности его конструкции не позволят ему выйти за пределы круга задач, разрешимых, скажем, с помощью машины Тьюринга. Разница между мозгом и компьютером, с этой точки зрения, может быть лишь только количественной. Мозг может превосходить компьютер лишь в силу большего быстродействия и большего объема доступной памяти. [1] Lucas J.R. Mind, Machines, and Godel // Philosophy, 1961,36, pp. 112-127. [2] Cm.: Penrose R. Shadows of the Mind. L., 1993; Пенроуз P. Новый ум короля. М., 2003. [3] См: Psyche, 1996,2(23). [4] Антипенко Л.Г. Проблема неполноты теории и ее гносеологическое значение. М., 1986. С. 167.
Вся работа доступна по ссылке |
|