Пенроуз Роджер "Тени разума. В поисках науки о сознании"

3.3 Естественный отбор или промысел господень

Возможно, нам следует-таки всерьез рассмотреть возможность того, что за нашим интеллектом и в самом деле стоит некий божественный промысел -- по каковой причине этот самый интеллект никак нельзя объяснить с позиций той науки, которая достигла столь значительных успехов в описании мира неодушевленных предметов. Разумеется, мы по-прежнему будем сохранять широту мышления, однако я хочу сразу прояснить один момент: в последующих рассуждениях я намерен придерживаться научной точки зрения. Я намерен рассмотреть возможность того, что наше математическое понимание является результатом работы некоего непостижимого алгоритма, -- а также вопрос о возможном происхождении подобного алгоритма, -- никоим образом не выходя за рамки научного подхода. Возможно, кто-то из читателей этой книги склонен верить в то, что этот алгоритм и в самом деле мог быть просто вложен в наши головы по воле божьей. Убедительного опровержения такого предположения у меня, признаться, нет; хотя я никак не могу взять в толк, -- если уж мы решаем отказаться на каком-то этапе от научного подхода -- почему считается как нельзя более благоразумным бросаться именно в эту крайность. Если научное объяснение ничего, в сущности, не объясняет, то не уместнее ли будет вообще позабыть о каких бы то ни было алгоритмических процедурах, нежели прятать свою предполагаемую свободу воли за сложностью и непостижимостью какого-то алгоритма, который, как нам хочется думать, контролирует каждое наше движение? Возможно, разумнее будет просто счесть (как, похоже, считал сам Гёдель), что деятельность разума совершенно не связана с процессами, протекающими в физическом мозге. -- что замечательно согласуется с точкой зрения D. С другой стороны, в настоящее время, как мне представляется, даже те, кто верит в то, что мышление и впрямь является в каком-то смысле божественным даром, склонны все же полагать, что поведение человека можно объяснить, не выходя за пределы возможностей науки. Несомненно, приведенные варианты являются весьма спорными, однако на данном этапе я вовсе не предполагал спорить с убеждениями сторонников точки зрения D. Надеюсь, что те читатели, которых можно отнести к приверженцам той или иной формы D, все же потерпят меня еще некоторое время, а я пока попробую выяснить, к чему нас может привести в данном случае научный подход.

Какие же научные последствия может иметь допущение, что математические суждения мы получаем в результате выполнения некоей необходимой и непостижимой алгоритмической процедуры? Вырисовывается приблизительно такая картина: исключительно сложные алгоритмические процедуры, необходимые для моделирования подлинного математического понимания, являются результатом многих сотен тысяч лет (по меньшей мере) естественного отбора вкупе с несколькими тысячами лет воздействия обучения и внешних факторов, обусловленных физическим окружением. Можно допустить, что наследуемые аспекты этих процедур формировались постепенно из более простых (ранних) алгоритмических компонентов в результате того же давления естественного отбора, которое ответственно за возникновение всех остальных в высшей степени эффективных механизмов, из которых составлены как наши тела, так и наши мозги. Врожденные потенциально математические алгоритмы (т.е. все те унаследованные аспекты, которые могли бы относиться к математическому мышлению, предположительно алгоритмическому) до поры пребывали в закодированном состоянии (в виде неких особых последовательностей нуклеотидов) внутри молекул ДНК, а затем проявились посредством той же процедуры, какая задействуется при всяком постепенном (либо скачкообразном) усовершенствовании живого организма, реагирующего на давление отбора. Помимо прочего, свой вклад в эти процессы вносят и всевозможные внешние факторы -- такие как непосредственное математическое образование, опыт взаимодействия с физическим окружением, прочие факторы, оказывающие дополнительно самые разные чисто случайные воздействия.

3.4 Алгоритм или алгоритмы

Прежде всего, необходимо рассмотреть следующий весьма важный вопрос: может ли оказаться, что за различные виды математического понимания, свойственные разным людям, отвечает множество весьма различных, возможно, неэквивалентных алгоритмов? В самом деле, уж в чем мы можем быть с самого начала уверены, так это в том, что даже профессиональные математики часто воспринимают математические «реалии» совершенно по-разному. Для одних в высшей степени важны зрительные образы, тогда как другим удобнее иметь дело с четкими логическими структурами, изящными абстрактными доказательствами, подробными аналитическими обоснованиями или, возможно, чисто алгебраическими манипуляциями. В этой связи следует отметить, что, по некоторым предположениям, геометрическое, например, и аналитическое мышление осуществляются разными полушариями мозга (соответственно, правым и левым). Однако часто бывает так, что всеми этими способами воспринимается одна и та же математическая истина. С алгоритмической точки зрения первое впечатление таково: алгоритмы, отвечающие за математическое мышление различных людей, должны быть как минимум абсолютно неэквивалентными.

Восприятие математической истины может осуществляться самыми различными способами. Вряд ли можно усомниться в том, что вне зависимости от конкретной природы физических процессов, обусловливающих осознание человеком истинности какого-либо математического утверждения, эти процессы должны весьма и весьма разниться от индивидуума к индивидууму, даже если речь идет об одном и том же утверждении. Иначе говоря, если математики при составлении суждений о неопровержимой истинности того или иного утверждения просто-напросто применяют какие-то вычислительные алгоритмы, то у разных математиков эти самые алгоритмы должны весьма значительно различаться по своей структуре. При этом упомянутые алгоритмы должны быть еще и эквивалентны друг другу в некотором очевидном смысле.

3.5 Алгоритмы обучения

Дабы не подвергать читателя искушению чересчур поспешно смириться с абсурдностью описанной выше возможности, я должен несколько прояснить картину, на что мне уже, несомненно, указывают сторонники вычислительного подхода. Как уже отмечалось, эти самые сторонники имеют в виду не столько алгоритм, который, в известном смысле, «предварительно запрограммирован» на предоставление решений математических проблем, сколько некую вычислительную систему, способную обучаться. Такая система может состоять, в основе своей, из «восходящих» компонентов, соединенных по мере необходимости с какими-либо «нисходящими» процедурами.

Возможно, кому-то покажется, что называть «нисходящей» систему, возникшую исключительно в результате слепого давления естественного отбора, не совсем уместно. Этим термином я буду обозначать здесь те аспекты нашей гипотетической алгоритмической процедуры, которые для данного организма зафиксированы генетически и не подвержены изменению под влиянием последующего жизненного опыта или обучения каждого отдельного представителя вида. Хотя упомянутые нисходящие аспекты и не были созданы кем-то или чем-то, обладающим подлинным «знанием» об их предполагаемых функциях и возможностях (речь идет всего лишь о трансляции определенных цепочек ДНК, приводящей к соответствующей активности клеток мозга), они, тем не менее, способны четко обозначить правила, в соответствии с которыми и будет действовать математически активный мозг. Эти нисходящие процедуры снабдят нашу систему теми алгоритмическими операциями, которые составят необходимую фиксированную структуру, в рамках которой, в свою очередь, будут функционировать более гибкие «процедуры обучения» (восходящие).

3.6 Может ли окружение вносить неалгоритмический внешний фактор

Итак, мы полагаем, что внутренний фактор является полностью вычислительным. Необходимо установить, является ли вычислительным также и внешний фактор, вносимый окружением, -- иначе говоря, возможно ли построить эффективную численную модель этого самого окружения как в искусственном (т.е. когда окружение неким искусственным образом контролируется учителем-человеком), так и в естественном случае (когда высшим авторитетом является давление естественного отбора). В каждом случае конкретные внутренние правила, в соответствии с которыми система обучения робота модифицирует его поведение, должны быть составлены так, чтобы тем или иным образом реагировать на конкретные сигналы, посредством которых окружение будет сообщать системе о том, как следует оценивать качество ее функционирования в предыдущем рабочем цикле.

Иногда можно услышать утверждение, что нашим преимуществом перед компьютерами мы обязаны тому факту, что люди образуют сообщество, внутри которого происходит непрерывное общение между индивидуумами. Согласно этому утверждению, отдельного человека можно рассматривать как вычислительную систему, тогда как сообщество людей представляет собой уже нечто большее. То же относится и, в частности, к математическому сообществу и отдельным математикам -- сообщество может вести себя невычислительным образом, в то время как отдельные математики такой способностью не обладают. На мой взгляд, это утверждение лишено всякого смысла. В самом деле, представьте себе аналогичное сообщество непрерывно общающихся между собой компьютеров. Подобное «сообщество» в целом является точно такой же вычислительной системой; деятельность его, если есть такое желание, можно смоделировать и на одном-единственном компьютере. Разумеется, вследствие одного только количественного превосходства, сообщество составит гораздо более мощную вычислительную систему, нежели каждый из индивидуумов в отдельности, однако принципиальной разницы между ними нет.

3.7 Как обучаются роботы

Учитывая вышесказанное, предлагаю остановиться на том, что на самом деле нас сейчас интересуют отнюдь не проблемы численного моделирования окружения. В принципе, возможностей поработать с окружением у нас будет предостаточно -- но только в том случае, если не возникнет никаких трудностей с моделированием внутренних правил самой робототехнической системы. Поэтому перейдем к вопросу о том, как мы видим себе обучение нашего робота. Какие вообще процедуры обучения доступны вычислительному роботу? Возможно, ему будут предварительно заданы некие четкие правила вычислительного характера, как это обычно делается в нынешних системах на основе искусственных нейронных сетей. Такие системы подразумевают наличие некоторого четко определенного набора вычислительных правил, в соответствии с которыми усиливаются или ослабляются связи между составляющими сеть «нейронами», посредством чего достигается улучшение качества общего функционирования системы согласно критериям (искусственным или естественным), задаваемым внешним окружением. Еще один тип систем обучения образуют так называемые «генетические алгоритмы» -- нечто вроде естественного отбора (или, если хотите, «выживания наиболее приспособленных») среди различных алгоритмических процедур, выполняемых на одной вычислительной машине; посредством такого отбора выявляется наиболее эффективный в управлении системой алгоритм.

3.8 Способен ли робот на «твердые математические убеждения»

Воспользовавшись вышеописанным способом, мы и в самом деле можем представить себе в высшей степени обобщенного самообучающегося вычислительного «робота» в виде машины Тьюринга. Далее, предполагается, что наш робот способен судить об истинности математических утверждений, пользуясь при этом всеми способностями, потенциально присущими математикам-людям. И как же он будет это делать? Вряд ли нас обрадует необходимость кодировать каким-нибудь исключительно «нисходящим» способом все математические правила которые понадобятся роботу для того, чтобы иметь возможность непосредственно формировать собственные суждения подобно тому, как это делают люди, исходя из известных им правил, -- поскольку, как мы могли убедиться, не существует ни одного сколько-нибудь приемлемого способа посредством которого можно было бы реализовать такой неимоверно сложный и непознаваемо эффективный нисходящий алгоритм. Следует, очевидно, допустить, что какими бы внутренними «нисходящими» элементами ни обладал наш робот, они не являются жизненно важными для решения сложных математических проблем, а представляют собой всего лишь общие правила, обеспечивающие, предположительно, почву для формирования такого свойства как «понимание».

В качестве заключения отметим, что, хотя истинность математических утверждений нашего робота, получаемых посредством преимущественно восходящей системы вычислительных процедур, носит заведомо предварительный и предположительный характер, следует допустить, что роботу действительно присущ некоторый достаточно «прочный» уровень неопровержимой математической «убежденности», вследствие чего некоторые из его утверждений нужно считать неопровержимо истинными -- согласно собственным критериям робота.

4. Есть ли в классической физике место разуму

Все мы (как телом, так и разумом) принадлежим Вселенной, которая беспрекословно подчиняется -- причем с чрезвычайно высокой точностью -- невероятно хитроумным и повсеместно применимым математическим законам. В рамках современного научного мировоззрения уже давно принимается как данность тот факт, что физическое тело человека находится с упомянутыми законами в полном согласии.

А разум? Многим глубоко неприятна мысль о том, что нашим разумом управляют все те же математические законы. И все же если нам придется проводить четкую границу между телом и разумом -- первое подвержено действию математических законов физики, а второму дозволено быть от них свободным, -- то неприятность никуда не денется, а лишь сменит название. Разум человека, вне всякого сомнения, оказывает влияние на то, как именно действует его тело, а физическое состояние этого самого тела не может, в свою очередь, не влиять тем или иным образом на разум. Сама концепция разума, не предполагающая способности разума хоть как-то воздействовать на собственное тело или испытывать какое-либо воздействие с его стороны, представляется довольно бессмысленной. Более того, если разум -- не более чем «эпифеномен» (то есть некое явление, неразрывно связанное с физическим состоянием мозга, но совершенно пассивное), побочный продукт деятельности тела, никак на это тело не влияющий, то получается, что разуму отводится роль беспомощного и бесполезного созерцателя. Если же разум способен повлиять на свое материальное тело таким образом, что тело сможет действовать вопреки законам физики, то под угрозой оказывается точность и общая применимость этих законов.

Таким образом, придерживаться в данном случае целиком и полностью «дуалистической» точки зрения (согласно которой законы, управляющие разумом и телом, никак между собой не связаны и друг от друга не зависят) весьма и весьма непросто. Даже если предположить, что управляющие действиями тела физические законы допускают некоторую свободу, в рамках которой разум может каким-то образом влиять на поведение тела, то тогда и сама эта свобода в данном конкретном проявлении должна являться немаловажной составной частью вышеупомянутых физических законов. Неважно, какие именно законы управляют деятельностью разума и с помощью каких средств мы будем эту деятельность описывать, -- все они непременно должны являться неотъемлемой частью того грандиозного механизма, что управляет всеми прочими материальными проявлениями нашей Вселенной.

Заключение

Читая рассуждения автора и его мысли по поводу роботов, вычислений, разума, сознания, все больше и больше втягиваешься, и погружаешься в атмосферу этой книги. Мое отношение к произведению, положительное, так как читать его очень легко и достаточно интересно.

Тема книги представляет собой совершенно самостоятельное исследование, а предлагаемые здесь идеи отнюдь не ограничиваются рамками, установленными в НРК. Одну из главных тем НРК составило убеждение в том, что, используя сознание, мы способны выполнять действия, не имеющие ничего общего с какими бы то ни было вычислительными процессами. Однако в НРК эта идея была представлена лишь как осторожная гипотеза; имелась также некоторая неопределенность относительно того, какие именно типы процедур следует включать в категорию «вычислительных процессов». На страницах же этой книги, как представляется, можно найти гораздо более последовательное и строгое обоснование приведенного выше общего утверждения, причем представляемое обоснование оказывается применимо ко всем типам вычислительных процессов, какие только можно вообразить. Кроме того, здесь имеется и существенно более правдоподобное предположение относительно механизма церебральной активности, посредством которого наше управляемое сознанием поведение может основываться на какой-либо физической активности не вычислительного характера.

Упомянутое обоснование проводится по двум различным направлениям. Одно из них по сути своей негативно; здесь автор решительно выступает против широко распространенного мнения, согласно которому нашу сознательную мыслительную деятельность -- во всех ее разнообразных проявлениях -- можно, в принципе, адекватно описать в рамках тех или иных вычислительных моделей. Другое направление его рассуждений можно счесть позитивным -- в том смысле, что оно предполагает подлинный поиск (разумеется, в рамках необходимости придерживаться строгих и неопровержимых научных фактов) инструментов, позволяющих описываемому в научных терминах мозгу применять для осуществления требуемой не вычислительной деятельности тонкие и по большей части пока не известные физические принципы.

Размещено на Allbest.ru