Читать книгу "Иллюзия знания. Почему мы никогда не думаем в одиночестве - Филип Фернбах"

Как у модели человеческого интеллекта, у GOFAI есть серьезные недостатки. Чтобы понять один из них, давайте вспомним знаменитую поэму Эрнеста Лоуренса Тейера «Кейси берет биту». Начинается она так:

В этот день для девяти игроков команды Mudville исход игры не обещал ничего хорошего: счет был 4:2 и оставалось сыграть всего один иннинг.

Читавшие поэму знают, в каком состоянии находились болельщики команды Mudville.

Некоторые уже разуверившиеся в победе болельщики готовы впасть в глубокое отчаяние. Остальные пока таят надежду, вечно живущую в человеческих сердцах. Они верят: «Только Кейси может нанести сильный удар и спасти игру. Мы даже поставим деньги, если Кейси возьмет биту».

Вам также известно, что в конце концов их желание осуществилось.

Питчер берет мяч, подбрасывает его, и воздух содрогается от силы удара Кейси.

О том, что случилось потом, мы рассказывать не будем. Вместо этого давайте посмотрим, что, вообще говоря, МОГЛО СЛУЧИТЬСЯ. Любители бейсбола знают, что Кейси мог или отбить мяч, или замахнуться битой и промахнуться. Если он попадает по мячу, то удар может быть сильным, однако удар может оказаться слабым или укороченным. Предположим, что удар был настолько сильным, что мяч вылетел за пределы поля. Каковы последствия такого действия? Прежде всего Кейси побежит по базам, и его команда заработает как минимум одну пробежку. Зрители тоже отреагируют соответственно. Скорее всего, болельщики команды Mudville запрыгают от волнения и радости, приветствуя мастерство Кейси. Однако далеко не все проявят такой энтузиазм: иначе, хотя и по-разному, прореагируют фанаты команды соперников, продавцы арахиса на стадионе, которым бейсбол сам по себе «до лампочки», рожающая в квартале от стадиона женщина, мысли которой заняты совсем другим. Но разбирающиеся в бейсболе люди, которые находятся не очень далеко – в пределах слышимости – от стадиона, по доносящемуся оттуда шуму хорошо поймут происходящее; особенно те, кто так или иначе заинтересован в игре: болеют за одну из команд, сделали ставки и т. п. Другими словами, реакции могут быть разными. Трудно определить, что изменится в результате этого конкретного действия, а что – нет. Если компьютер работает на принципах GOFAI, то все эти предполагаемые последствия можно ввести в программу, используя понятные вам алгоритмы. Для каждого действия вам придется составить длинный список всех связанных с ним изменений в ваших представлениях об окружающем мире. Более того, потребуется еще более длинный список тех изменений, которые вы игнорируете. Вообще говоря, такие списки могут быть практически бесконечными.

В программировании проблема определения того, что изменяется, а что – нет, хорошо известна специалистам по информатике и философам, исследующим компьютерную тематику, как проблема фреймов (59). И, несмотря на множество предложенных идей, она пока далека от разрешения. Чтобы понять, почему эту проблему так трудно решить, давайте прикинем, что нужно знать для ее решения. Вы должны знать правила бейсбола, кроме того, вы должны иметь какое-то представление о человеческих эмоциях, чтобы понимать, почему одни люди реагирует положительно, а другие отрицательно. Более того, нужно довольно много знать о человеческой культуре, чтобы понимать, почему одним людям что-то интересно, а другим – нет. Вам даже потребуются некоторые знания о физических явлениях, чтобы понять, почему люди, находящиеся далеко от стадиона, никак не реагируют на то и дело раздающиеся на нем крики. И вся эта совокупность знаний должна быть задействована, чтобы понять всего несколько строчек стихотворения. Нужно каким-то образом определить ключевые элементы события, опираясь на содержание стихотворения, а затем, осмыслив эти ключевые события, извлечь всю необходимую информацию.

У GOFAI есть еще один недостаток. Представьте себе, что вы пробираетесь через лес. Каждый сделанный вами шаг представляет собой рискованное действие. Вы переступаете через ветки, продираетесь сквозь колючий кустарник, преодолеваете большие камни различной высоты; иногда приходится балансировать на каменной россыпи или на большом валуне. На каждом этапе ваша ступня должна приспосабливаться к условиям движения. Теоретически ступни должны двигаться в том направлении, в котором вы решили идти. Однако иногда для продвижения к цели на каких-то участках приходится идти в обход, чтобы обойти препятствия или, скажем, не замочить ноги. Если рассматривать еще более короткие отрезки времени, необходимо учитывать особенности места, куда ступает нога. Если на пути лежит булыжник, ступня должна надежно опереться на него. Если планируется каждое движение ноги, если ваша нервная система рассчитывает точную траекторию перемещения вашей ступни и работу каждой из многих мышц, управляющих ступней, и должна спланировать весь маршрут, по которому вы решили пойти, и при этом учитывает, что нужно обходить препятствия и приспосабливаться к особенностям поверхности земли, то для этого требуется очень большой объем вычислений. Даже суперкомпьютеру для таких расчетов понадобится много времени.

Если на каждом шагу рассчитывать точную траекторию движения ваших ног, то, для того чтобы обойти небольшое препятствие, вам потребуются часы или даже сутки. При этом практически все время вы будете стоять неподвижно, погрузившись мыслями в инженерные расчеты. Именно так работает система GOFAI: перед тем как выполнить действие, она все планирует и оптимизирует. Например, при приготовлении кофе такая система подавляющую часть времени размышляет, а на сам процесс тратит лишь небольшую часть времени. Можно сказать, что роботы на основе GOFAI – это улучшенный вариант диванного философа, который много времени посвящает размышлениям и мало действует.

Но если компьютер робота достаточно быстр, то впечатление, что он тратит на обдумывание слишком много времени, исчезает. Сейчас существуют чрезвычайно мощные и быстро считающие компьютеры. Однако для реализации алгоритмов GOFAI даже самые быстродействующие сегодняшние компьютеры недостаточно быстры. Современные роботы производят сильное впечатление, потому что вычисления, необходимые для принятия решений и совершения действий, они выполняют на основе совершенно других принципов – тех, которые используются животными.

Материализованный интеллект

С середины 1980-х гг. и в целом более 20 лет Родни Брукс работал в должности профессора информатики в Массачусетском технологическом институте (Масстехе), одном из очагов революции в области робототехники. Рос он в Австралии, и интерес к умным машинам у него проявился еще в двенадцатилетнем возрасте, когда Родни создал электронную игру в крестики-нолики (60). При этом он отказался от традиционного способа – написания программы логики игры для программного обеспечения имеющегося компьютера – и создал игру с самого начала, используя старые запчасти, переключатели, провода и лампочки. Несмотря на столь необычный подход, победить машину в этой игре было трудно.

В традиционных роботах GOFAI Бруксу претила необходимость очень подробного описания выполняемых ими задач. Получается, что программисту необходимо тщательно разобраться, какие потребности нужно просчитать (как выполнить арифметические действия, как пересечь комнату, как на хорошем уровне играть в крестики-нолики), записать их в виде четко определенного набора правил (алгоритма), а затем запрограммировать робота так, чтобы он реализовал этот алгоритм. Брукс считал, что по-настоящему интеллектуальный робот не нуждается в таких подробных инструкциях.