Репортаж с ничейной земли. Рассказы об информации
Шрифт:
Чтобы ответить на этот вопрос, лучше всего вновь обратиться к опыту инженеров. Ведь они уже попытались создать такую электронную схему, в которую введен тот самый «элемент беззаботности», который, по мнению доктора Шмидта, должен излечить от «идиотизма» все будущие поколения «думающих» машин.
Представьте себе вычислительную машину, которая получает множество сведений о составе веществ, участвующих в каких-то процессах, о давлении и температуре, существующих в различных звеньях системы, а в ответ выдает команды о включении в реакцию новых веществ. Как она это делает? Тем, кто 28э хорошо знаком с методами обработки информации, уяснить общую идею этой машины довольно легко. Превращение веществ в ходе реакции, изменение давления, температуры -
Каждой ступеньке присвоен номер в соответствии с ее высотой. Номер выражен двоичным кодом, двоичные числа, переведенные в импульсы, поступают в соответствующие каналы, где их складывают, умножают и делят в той последовательности, которая задана специальной программой. В результате всех операций машина дает четкие и обоснованные команды: для того чтобы реакция протекала нормально, нужно в такой-то момент времени добавить столько-то граммов такого-то вещества. Но вот реакция усложнилась, появились какие-то новые компоненты, неизвестных стало больше, чем уравнений, - расчеты зашли в тупик. Что делать? И тут машина начинает «строить предположения». «Неизвестно, какое количество вещества А нужно ввести в следующую секунду? Ну что ж, попробуем ввести один грамм». И машина посылает это новое сообщение в дополнение к тем, которые она получила от датчиков.
Мгновенный процесс обработки. Все кривые, превращенные в импульсы, сопоставляются между собой, грамм вещества А уже учтен во всех звеньях сложного «бухгалтерского аппарата», и спустя несколько мгновений получен ответ: если ввести только один грамм, через 5 секунд реакция прекратится. «Ну что ж, - «рассуждает» машина, - если мало грамма, можно ввести килограмм. Что будет тогда?»
Снова загремели «счеты» во множестве «бухгалтерий», и снова ответ получился неутешительным: если ввести килограмм вещества А, то спустя две секунды не хватит вещества В и С. «Ладно, - «рассуждает» машина.
– Раз грамма мало, а килограмма много, значит надо искать что-то среднее». И посылает новый сигнал.
Конечно, процесс этот на практике выглядит вовсе не так. Просто с какого-то момента вычислений в непрерывный поток информации вводятся случайные величины от специального генератора, вырабатывающего этот случайный сигнал.
Создатели электронных машин присвоили этому методу звучное имя: они назвали его «методом Монте-Карло». Не подумайте, что Монте-Карло - это имя и фамилия изобретателя. Нет, это всего лишь маленький городишко в княжестве Монако, стяжавший себе мировую славу множеством игорных домов. А вспомнили о нем потому, что «беззаботность» машины, полагающейся на случайность, весьма родственна беззаботности тех, кто с помощью рулетки испытывал в Монте-Карло свою судьбу. Правда, есть тут и одно существенное различие. Неудачный бросок рулетки мог иногда стоить целого состояния. А машина ничем не рискует: она попросту оставляет без внимания все неудавшиеся «броски».
Итак, те самые флуктуации, которые так импонируют доктору Шмидту, осуществлены в этой машине: специальный генератор вводит в общий поток информации случайный, флуктуирующий сигнал. Иногда это помогает машине решить те задачи, которые раньше считались неразрешимыми. Но можно ли говорить, что машина проявляет «творческую инициативу» при решении этих задач?
Эшби подсчитал, что для отыскания методом Монте-Карло двух наилучших ходов для 10 черных и 10 белых шахматных фигур машина, производящая миллион операций в секунду, затратит миллиард миллиардов лет!
Многовато... И на первый взгляд не совсем понятно: почему машине, обладающей такой громадной скоростью операций, требуется так много времени? А причина-то опять-таки в «идиотской логичности».
Шахматы
А опытный шахматист поступает иначе. Он лишь мимолетным взглядом окинул всю ситуацию и, отбросив сразу тысячи и миллиарды вариантов, уже сосредоточил свое внимание на двух или трех.
Как ему это удается? Почему его цепкая мысль сразу находит наиболее перспективные цели? Психологи говорят: «Интуиция». А математики разводят руками: «Логику можно выразить формулой, а интуицию пока еще нет». Ах, если бы мы могли это делать! Очевидно, мы бы уже давно отказались от любых «идиотски логичных» машин. Мы избавили бы «память» и каналы связи машины от огромного количества избыточных сведений, потому что машине не нужно было бы помнить, сколько очков дает каждая из 165 518 829 100 544 000 000 000 позиций, для того чтобы выбрать из них только одну.
«Эврика!» - кричал бегущий по улице Архимед, радуясь осенившей его гениальной догадке. Этот легендарный эпизод часто вспоминают теперь создатели электронных машин. На повестку дня стал вопрос о создании «эвристической» электронной машины, которая тоже могла бы воскликнуть: «Эврика!», открыв какой-нибудь новый, не предусмотренный программой закон.
Как строить логику этой машины? Да и в логике ли тут дело? Может быть, не логика, а интуиция привела Архимеда к выводу, что погруженное в воду тело должно терять в весе как раз столько, сколько весит вытесненная этим телом вода?
Многообразная творческая мысль человека имеет свои еще не познанные законы, а искусственные «модели мышления» могут лишь подсказать физиологам и психологам, где скрывается истина и какими следует идти путями, чтобы скорее приблизиться к ней. И до тех пор пока логика машин будет строиться на прежних основах, они будут похожи на тех вундеркиндов, которым знание интегрального исчисления не мешает сохранять детскую непосредственность и наивность. Вот когда в человеческом мозгу будут исследованы закономерности, которые пока остаются загадкой, инженеры смогут применить их в своих новых моделях. И чем дальше, тем совершеннее станут эти модели, тем все больше и больше они будут похожи на самую совершенную в мире систему - человеческий мозг. Значит, в конце концов все-таки можно создать неживой искусственный мозг?
Нам с вами предстоит проделать еще один этап восхождения к вершинам знаний, чтобы найти ответ на этот вопрос.
В помощь разуму
– Вот и все, - решительно произнес профессор, когда мы, миновав крутые подъемы, очутились на ровной площадке в окружении отвесных скал.
– Можете торжествовать победу: мы достигли рекордных высот.
– Но ведь мы еще не достигли вершины, - возразил я профессору.
– Что делать?
– ответил он.
– Туда пока еще нет путей. До сих пор мы с вами шли по тем тропам, где хотя бы однажды прошел человек. Будем надеяться, что наука вскоре проложит путь к новым вершинам. А мы с вами достигли сейчас последнего перевала и будем готовиться к спуску. Я предлагаю устроить привал, чтобы торжественно отметить конец пути. Каждый из вас приобрел много нового за время этого путешествия. А поскольку с этих высот можно видеть далекие перспективы, я хочу предложить заглянуть в будущее. Контуры его уже ясно очерчены: вооружившись новыми знаниями, человек будет создавать все больше и больше «умных» машин.