06.6. Как мыслит машина

Когда стали появляться все более совершенные вычислительные ма­шины, производящие миллионы операций в секунду, очень популярным был вопрос: может ли машина мыслить? Не окажется ли в недалеком будущем так, что существенно усовершенствованная вычислительная машина начнет мыслить, как человек, а потом и превзойдет его в сфере мышления? В сфере, считающейся отличительной особенностью челове­ка. Ведь человек, согласно его определению, восходящему еще к антич­ности, — всего лишь разумное животное.

Проблема «машинного мышления» вызывала какое-то время бур­ные дискуссии, преимущественно в околонаучных кругах. Теперь споры совершенно затихли, хотя иногда люди, далекие от математики и логики, задумываются над вопросом о том, не станет ли с течением времени бурно прогрессирующая вычислительная техника «лучшим мыслителем», чем ее создатель — человек. Во всяком случае в шахматах вычислительные машины проявили себя просто блестяще, и можно с большой долей уве­ренности предположить, что уже скоро они начнут регулярно обыгрывать лучших гроссмейстеров. В каких еще областях мышления машина может со временем превзойти человека?

Чтобы разобраться с вопросом о «машинном мышлении», нужно бо­лее ясно представить, как именно «мыслит» машина и способно ли будет это специфическое «мышление» когда-нибудь составить конкуренцию живому человеческому мышлению. Для этого требуется ввести понятие алгоритма и подробнее рассмотреть проблему ограниченности форма­лизованного доказательства.

Алгоритм — это конечный набор правил, позволяющих чисто ме­ханически решить любую конкретную задачу из некоторого класса одно­типных задач.

Примерами наиболее простых алгоритмов могут служить алгоритмы сложения, вычитания, умножения и деления целых чисел в арифметике (использующей десятичную систему счисления).

Осуществление алгоритмического процесса может быть передано машине. Благодаря своему быстродействию, она окажется способной решать задачи, недоступные человеку. Но, естественно, только задачи, для решения которых существуют алгоритмы, и никакие иные.

Потенциальная возможность передать машине осуществление алго­ритмических процедур существенно стимулировала разработку матема­тической теории алгоритмов. Первоначально недостаточно ясное понятие «алгоритма» было уточнено с помощью таких понятий, как «рекурсив­ная функция», «машина Тьюринга», «нормальный алгоритм» и др. Со временем теория алгоритмов легла в фундамент вычислительной науки и техники, сделалась основой машинного решения математических за­дач, моделирования сложных процессов и автоматизации производства и управления.

Алгоритм представляет собой систему правил (предписаний) для эф­фективного решения некоторого класса однотипных задач.

Предполагается, что алгоритм обладает свойствами массовости, детерминированности и результативности. Массовость означает, что данные задач могут в определенных пределах изменяться. Алгоритм связан с решением общей проблемы, в условия которой входят варьи­рующиеся параметры. Ответ «да» или «нет» на проблему дается не пря­мо, а косвенно, в зависимости от значений параметров, в общем случае допускающих счетно-бесконечное множество значений. Точное описание алгоритма предполагает указание на множество возможных значений па­раметров проблемы, т. е. тех частных вопросов, на которые она распада­ется. Детерминированность алгоритма выражается в том, что, когда зада­ны алгоритм и значения параметров, или, иначе говоря, выбран частный случай проблемы, процесс решения идет чисто формально (механически) и во всех деталях известны последовательность и содержание конкрет­ных шагов работы алгоритма. Алгоритмический процесс изолирован от воздействия извне, так что детерминированность исключает возможность произвольных решений. Именно эта особенность алгоритма делает его синонимом автоматически работающей машины. Результативность алгоритма означает, что на каждом шаге процесса применения правила известно, что считать его результатом.

Проблему, рассматриваемую в свете поиска алгоритма ее решения, называют алгоритмической. Когда алгоритм предложен, возникает во­прос: всегда ли ответы по данному алгоритму будут ответами на частные вопросы рассматриваемой алгоритмической проблемы? Если удается доказать соответствие алгоритма данной проблеме, алгоритмическую проблему считают разрешимой посредством алгоритма, или алгорит­мически разрешимой.

Алгоритмически разрешимые проблемы могут быть переданы вычис­лительной машине, которая справится с ними намного быстрее, чем это способно сделать человеческое мышление.

Вера в алгоритмическую разрешимость проблем математики и ло­гики зародилась в философии более трехсот лет тому назад. Постепенно эта вера распространилась и на проблемы других областей знания. Стало даже складываться чрезвычайно оптимистическое мнение, что со време­нем машина окажется способной решать едва ли не все, а может быть даже все те проблемы, которые встают перед человеком.

Однако в первой половине XX в. было доказано, что далеко не каждая из даже собственно математических или логических проблем является алгоритмически разрешимой. Тем самым надеждам на универсальную за­мену человеческого мышления «машинным мышлением» был положен конец. Этому предшествовало уточнение понятия алгоритма в рамках строгой математической теории алгоритмов, уяснение принципиальной завершенности поиска средств, привлекаемых для решения алгоритми­ческих проблем, и одновременно признание существования алгоритми­чески «абсолютно неразрешимых» проблем. Уточнение понятия алго­ритма и границ области алгоритмически разрешимых проблем явилось мощным стимулом для дальнейшего развития теории алгоритмов.

Формализация доказательства сводит процесс доказательства к про­стым операциям со знаками. Проверка формализованного доказательст­ва (но не его поиск) является механической процедурой. Поскольку она носит алгоритмический характер, ее можно передать машине.

Формализация играет существенную роль в уточнении научных понятий. Многие проблемы не могут быть не только решены, но даже сформулированы, пока не будут формализованы связанные с ними рас­суждения. Так обстоит дело, в частности, с широко используемым теперь понятием алгоритма и вопросом о том, существуют ли алгоритмически неразрешимые проблемы. Они существуют, и подавляющее большинст­во проблем, решаемых человеком, не имеет никакого алгоритма своего решения. Только формализация дала возможность поставить вопрос: охватывает ли формализованная, «машинная» арифметика всю содер­жательную арифметику?

Формализованное доказательство — это доказательство, записанное на специальном искусственном — формализованном — языке. Он имеет точно установленную структуру и простые правила, благодаря чему про­цесс доказательства сводится к элементарным операциям со знаками.

Формализованное доказательство — это идеальное и неоспоримое доказательство. Но насколько реалистичен этот идеал, не слишком ли формализованные рассуждения отходят от обычных научных рассужде­ний? Можно ли полностью формализовать любую научную теорию?

Ответы на эти вопросы были получены в 30-е годы, когда был ус­тановлен ряд теорем, принципиально ограничивающих формализацию. Наиболее важная из них принадлежит австрийскому математику и логику К. Гёделю. В 1931 г. он показал, что любая достаточно богатая по со­держанию и являющаяся непротиворечивой теория неизбежно неполна: она не охватывает все истинные утверждения, относящиеся к ее области. Теорема Гёделя непосредственно относилась к арифметике и утверждала, что существует имеющее смысл утверждение арифметики целых чисел (обозначим это утверждение буквой С), которое в рамках данной теории нельзя ни доказать, ни опровергнуть. Но либо утверждение С, либо ут­верждение не-С истинно. Следовательно, в арифметике существует ис­тинное утверждение, которое недоказуемо, а значит, и неразрешимо.

Эта теорема произвела эффект разорвавшейся бомбы не только в ма­тематике и логике. Она распространяется на любую формализованную теорию, содержащую арифметику, и говорит о внутренней ограниченнос­ти процедуры формализации, о невозможности представления достаточно богатой теории в виде завершенной формализованной системы.

Гёделевская теорема не дискредитирует, конечно, метод формализа­ции. Но она говорит, что никакая формализация не способна исчерпать все богатство приемов и методов содержательного мышления. Сравнивая возможности человека и современных вычислительных машин, можно сказать, что для каждой конкретной задачи в принципе можно построить машину, которой эта задача была бы под силу. Нельзя, однако, создать машину, пригодную для решения любой задачи. Из гёделевской теоремы о неполноте следует непреложный вывод: природа и резервы человече­ского разума неизмеримо тоньше и богаче любой из существующих или воображаемых вычислительных машин.

Теорема Гёделя иногда истолковывается как свидетельство какой - то внутренней, непреодолимой ограниченности человеческого мышле­ния. Такая пессимистическая интерпретация безосновательна. Теорема

Устанавливает границы только «машиноподобного», «вычисляющего» разума. Вместе с тем она косвенно говорит о могуществе творческого разума, способного создавать новые понятия и методы для решения прин­ципиально новых проблем.

< Предыдущая		Следующая >