Чего не могут ЭВМ


Эпистемологическое допущение - стр. 15


"Любая умственная функция, отличающаяся тем, что 1) ее вход и выход могут быть выражены в точном виде и 2) выполняемое ею преобразование может быть приближено некоторыми уравнениями, описывающими определенные соотношения между входом и выходом, - любая такая функция уже только на зтом основании может быть промоделирована с той или иной степенью точности. В то же время если у нас нет четкого представления ни о входе, ни о выходе, ни о соответствующем преобразовании, то мы не сможем получить адекватную модель этой функции. Однако наше бессилие в этом случае можно будет считать свидетельством недостаточного уровня развития нашего мышления, а не признаком какой-то "трансцендентальности" умственных функций" (K.Sayre and J.Сrosson (eds.). The Modeling of Mind, South Bend, Ind., Notre Dame University Press, 1962, p. 14).

162

используем язык, не руководствуясь строгими правилами, и учат нас языку тоже не по строгим правилам"*. Однако аргументация Л. Витгенштейна, направленная против утверждения, что язык есть исчисление, базируется не только на феноменологическом описании такого использования языка, которое не подчиняется каким-либо правилам. Его сильнейший аргумент носит диалектический характер и основан на представлении о сведении одних правил к другим. В соответствии со взглядами критикуемых им философов-рационалистов, он сначала предполагает, что всякое непроизвольное поведение должно подчиняться правилам, а затем сводит это предположение к абсурду, требуя для применяемых правил в свою очередь правил их применения, и так далее.

Бесспорно, что мы всегда имеем возможность нарушить правила и вместе с тем быть понятыми. В конце концов, то, что нарушениям правил не поставлено границ,- это мы просто чувствуем. Но мы можем и ошибаться. Остается неясным вопрос о том, возможно ли полное понимание поведения в терминах правил. Л.Витгенштейн утверждает, как некогда утверждал Аристотель в споре с Платоном, что всегда должно оставаться место для интерпретации. И вопрос не в том (как, по-видимому, считает Тьюринг), имеются ли правила, диктующие нам то, что надлежит делать, -его мы вправе игнорировать. Главное состоит в том, могут ли существовать правила, описывающие то, что говорящий делает в действительности. Чтобы иметь полную теорию того, что может делать носитель языка, нужно располагать не только грамматическими и семантическими правилами, но и правилами, которые дали бы возможность человеку или машине распознавать контекст, в котором правила должны применяться. Так, должны существовать правила для распознавания ситуации, намерений говорящего и т. д. Но если теория требует дальнейших правил для объяснения того, каким образом осуществляется применение этих правил, то, рассуждая чисто логически, мы впадаем в бесконечное сведение одних правил к другим. И то что мы, несмотря на это, ухитряемся применять язык, означает, что такая редукция не представляет проблемы для человека. Если "искус­ственный интеллект" возможен, то сведение, редукция правил не должна быть проблемой и для машин.

Л. Витгенштейн, как и специалисты в области вычислительной математики и ЭВМ, вынуждены согласиться с тем, что существует некоторый уровень, на котором правила просто применяются непосредственно, и для своего применения не требуют новых правил. Однако относительно того, как описывать этот камень преткновения, мнение Л.Витгенштейна коренным образом отли-

* L.Wittgenstein. The Blue and Brown Books, Oxford, EngL, B. Brackwell, I960, p. 25.

163

чается от взглядов специалистов в области "искусственного интеллекта". Витгенштейн вообще не видит здесь проблемы: мы "вытаскиваем" такое количество правил, которого требует данная ситуация. На каком-то уровне, в зависимости от того, что именно мы пытаемся делать, интерпретация правила совершенно очевидна и редукция прекращается*.

Для тех, кто имеет дело с вычислительными машинами, редукция также прекращается вместе с интерпретацией, которая самоочевидна, однако эта интерпретация не имеет ничего общего с требованиями ситуации. И не может иметь, поскольку вычислительная машина не человек, и не находится "в ситуации". Она не порождает какого-либо ситуативного контекста. Для специалиста в области вычислительной математики и техники решение проблемы состоит в том, чтобы создать машину, способную реагировать в конечном счете на кванты свободных от контекста, полностью детерминированных данных, понимание которых не требует дальнейшей интерпретации. Как только данные введены в машину, дальнейшая их обработка должна производиться по правилам. Но считывание данных есть непосредственное отражение детерминированности признаков машинной среды, таких, как, например, дырочки на перфокартах или мозаика телевизионной камеры; поэтому на этом самом низком уровне машине не нужны правила для применения ее правил. Точно так же, как красное пятно управляет поведением птенца серебристой чайки в процессе питания, а глаз лягушки автоматически сигнализирует о наличии движущегося черного пятна, так и человеческое поведение, если бы его удалось понять до конца и "компьютеризовать", представлялось бы как управляемое специфическими условиями внешней среды.

В качестве психологической теории поведения человека эта гипотеза, разумеется, неприемлема. Чувство необычности, возникающее при отклонении от правильного словоупотребления, наряду с ощущением того, что ничто в окружающем мире не обязано вызывать в нас неизбежную и неизменную реакцию,




Начало  Назад  Вперед



Книжный магазин