1.2. Тест Тьюринга
Одна из первых работ, посвященных вопросу о машинном разуме в отношении современных цифровых компьютеров, “Вычислительные машины и интеллект” была написана в 1950 г. британским математиком Аланом Тьюрингом и опубликована в журнале «Mind» [Тuгing, 1950]. Она не теряет актуальности, как по части аргументов против возможности создания разумной вычислительной машины, так и по части ответов на них. Тьюринг, известный в основном благодаря своим трудам по теории вычислимости, рассмотрел вопрос о том, можно ли заставить машину действительно думать. Отмечал, что фундаментальная неопределенность в самом вопросе (что такое думать? что такое “машина”?) исключает возможность рационального ответа, он предложил заменить вопрос об интеллекте более четко определенным эмпирическим тестом.
Рис. 7. Тест Тьюринга
Тест Тьюринга сравнивает способности предположительно разумной машины со способностями человека — лучшим и единственным стандартом разумного поведения. В тесте, который Тьюринг назвал “имитационной игрой”, машину и ее человеческого соперника (следователя) помещают в разные комнаты, отделенные от комнаты, в которой находится “имитатор” (рис. 7). Следователь не должен видеть их или говорить с ними напрямую — он сообщается с ними исключительно с помощью текстового устройства, например, компьютерного терминала. Следователь должен отличить компьютер от человека исключительно на основе их ответов на вопросы, задаваемые через это устройство. Если же следователь не может отличить машину от человека, тогда, утверждает Тьюринг, машину можно считать разумной.
Изолируя следователя от машины и другого человека, тест исключает предвзятое отношение — на решение следователя не будет влиять вид машины или ее электронный голос. Следователь волен задавать любые вопросы, не важно, насколько окольные или косвенные, пытаясь раскрыть “личность” компьютера. Например, следователь может попросить обоих подопытных осуществить довольно сложный арифметический подсчет, предполагая, что компьютер скорее даст верный ответ, чем человек. Чтобы обмануть эту стратегию, компьютер должен знать, когда ему следует выдать ошибочное число, чтобы показаться человеком. Чтобы обнаружить человеческое поведение на основе эмоциональной природы, следователь может попросить обоих субъектов высказаться по поводу стихотворения или картины. Компьютер в таком случае должен знать об эмоциональном складе человеческих существ. Этот тест имеет следующие важные особенности.
1. Дает объективное понятие об интеллекте, т.е. реакции заведомо разумного существа на определенный набор вопросов. Таким образом, вводится стандарт для определения интеллекта, который предотвращает неминуемые дебаты об “истинности” его природы.
Препятствует заведению нас в тупик сбивающими с толку и пока безответными вопросами, такими как: должен ли компьютер использовать какие-то конкретные внутренние процессы, или же должна ли машина во-настоящему осознавать свои действия.
Исключает предвзятость в пользу живых существ, заставляя опрашиваемого сфокусироваться исключительно на содержании ответов на вопросы.
Благодаря этим преимуществам, тест Тьюринга представляет собой хорошую основу для многих схем, которые используются на практике для испытания современных интеллектуальных программ. Программа, потенциально достигшая разумности в какой-либо предметной области, может быть испытана сравнением ее способностей по решению данного множества проблем со способностями человеческого эксперта. Этот метод испытания всего лишь вариация на тему теста Тьюринга: группу людей просят сравнить “вслепую” ответы компьютера и человека. Как видим, эта методика стала неотъемлемым инструментом как при разработке, так и при проверке современных экспертных систем.
Тест Тьюринга, несмотря на свою интуитивную притягательность, уязвим для многих оправданных нападок. Одно из наиболее слабых мест — пристрастие в пользу чисто символьных задач. Тест не затрагивает способностей, требующих навыков запоминания или ловкости рук, хотя подобные аспекты являются важными составляющими человеческого интеллекта. Иногда же, напротив, тест Тьюринга обвиняют в попытках втиснуть машинный интеллект в форму интеллекта человеческого. Быть может, машинный интеллект просто настолько отличается от человеческого, что проверять его человеческими критериями — фундаментальная ошибка? Нужна ли нам, в самом деле, машина, которая бы решала математические задачи так же медленно и неточно, как человек? Не должна ли разумная машина извлекать выгоду из своих преимуществ, таких как большая, быстрая, надежная память, и не пытаться сымитировать человеческое познание? На самом деле, многие современные практики ИИ (например Ford и Науеs, 1995]) говорят, что разработка систем, которые бы выдерживали всесторонний тест Тьюринга, — это ошибка, отвлекающая нас от более важных, насущных задач: разработки универсальных теорий, объясняющих механизмы интеллекта людей и машин и применение этих теорий к проектированию инструментов для решения конкретных практических проблем. Все же тест Тьюринга представляется нам важной составляющей в тестировании и “аттестации” современных интеллектуальных программ.
Тьюринг также затронул проблему осуществимости построения интеллектуальной программы на базе цифрового компьютера. Размышляя в терминах конкретной вычислительной модели (электронной цифровой машины с дискретными состояниями), он сделал несколько хорошо обоснованных предположений касательно ее объема памяти, сложности программы и основных принципов проектирования такой системы. Наконец, он рассмотрел множество моральных, философских и научных возражений возможности создания такой программы средствами современной технологии. Два возражения, приведенных Тьюрингом, стоит рассмотреть детально. «Возражение леди Лавлейс”, впервые сформулированное Адой Лавлейс, сводится к тому, что компьютеры могут делать лишь то, что им укажут, и, следовательно, не могут выполнять оригинальные (читай: разумные) действия. Однако экспертные системы (см. подраздел 1.2.3 и главу 7), особенно в области диагностики, могут формулировать выводы, которые не были заложены в них разработчиками. Многие исследователи считают, что творческие способности можно реализовать программно.
Другое возражение, «аргумент естественности поведения», связано с невозможностью создания набора правил, которые бы говорили индивидууму, что в точности нужно делать при каждом возможном стечении обстоятельств. Действительно, гибкость, позволяющая биологическому разуму реагировать практически на бесконечное количество различных ситуаций приемлемым если даже и не оптимальным образом — отличительная черта разумного поведения. Справедливо замечание, что управляющая логика, используемая в большинстве традиционных компьютерных программ, не проявляет великой гибкости или силы воображения, но неверно, что все программы должны писаться подобным образом.
Большая часть работ в сфере ИИ за последние 25 лет была направлена на разработку таких языков программирования и моделей, призванных устранить упомянутый недостаток, как продукционные системы, объектные системы, сетевые представления и другие модели представления знаний. Современные программы ИИ обычно состоят из набора модульных компонентов, или правил поведения, которые не выполняются в жестко заданном порядке, а активизируются по мере надобности в зависимости от структуры конкретной задачи. Системы обнаружения совпадений позволяют применять общие правила к целому диапазону задач. Эти системы необычайно гибки, что позволяет относительно маленьким программам проявлять разнообразное поведение в широких пределах, реагируя на различные задачи и ситуации.
Можно ли довести гибкость таких программ до уровня живых организмов, все еще предмет жарких споров. Нобелевский лауреат Герберт Саймон сказал, что большей частью своеобразие и изменчивость поведения, присущие живым существам, возникли скорее благодаря сложности их окружающей среды, чем благодаря сложности их внутренних “программ”. В [Simon, 1981] Саймон описывает муравья, петляющего по неровной, пересеченной поверхности. Хотя путь муравья кажется довольно сложным, Саймон утверждает, что цель муравья очень проста: вернуться как можно скорее в колонию. Изгибы и повороты его пути вызваны встречаемыми препятствиями. Саймон заключает, что: “Муравей, рассматриваемый в качестве проявляющей разумное поведение системы, на самом деле очень прост. Кажущаяся сложность его поведения в большей степени отражает сложность среды, в которой он существует”. Эта идея, если удастся доказать применимость ее к организмам с более сложным интеллектом, составит сильный аргумент в пользу простоты, а следовательно, постижимости интеллектуальных систем. Любопытно, что, применив эту идею к человеку, мы придем к выводу об огромной значимости культуры в формировании интеллекта. Интеллект, похоже, не взращивается во тьме, как грибы. Для его развития необходимо взаимодействие с достаточно богатой окружающей средой. Культура так же необходима для создания человеческих существ, как и человеческие существа для создания культуры. Эта мысль не умаляет могущества наших интеллектов, но подчеркивает удивительное богатство и связь различных культур, сформировавших жизни отдельных людей. Фактически на идее о том, что интеллект возникает из взаимодействий индивидуальных элементов общества, основывается мультиагентный подход к ИИ.