-->

Глаз разума

На нашем литературном портале можно бесплатно читать книгу Глаз разума, Хофштадтер Даглас Р.-- . Жанр: Философия / Биология. Онлайн библиотека дает возможность прочитать весь текст и даже без регистрации и СМС подтверждения на нашем литературном портале bazaknig.info.
Глаз разума
Название: Глаз разума
Дата добавления: 15 январь 2020
Количество просмотров: 262
Читать онлайн

Глаз разума читать книгу онлайн

Глаз разума - читать бесплатно онлайн , автор Хофштадтер Даглас Р.

Книга, которую Вы держите в руках, написана Д. Хофштадтером вместе с его коллегой и другом Дэниелом Деннеттом и в «соавторстве» с известными мыслителями XX века: классическая антология эссе включает работы Хорхе Луиса Борхеса, Ричарда Доукинза, Джона Сирла, Роберта Нозика, Станислава Лема и многих других. Как и в «ГЭБе» читателя вновь приглашают в удивительный и парадоксальный мир человеческого духа и «думающих» машин. Здесь представлены различные взгляды на природу человеческого мышления и природу искусственного разума, здесь исследуются, сопоставляются, сталкиваются такие понятия, как «сознание», «душа», «личность»…

«Глаз разума» пристально рассматривает их с различных точек зрения: литературы, психологии, философии, искусственного интеллекта… Остается только последовать приглашению авторов и, погрузившись в эту книгу как в глубины сознания, наслаждаться виртуозным движением мысли.

Даглас Хофштадтер уже знаком российскому читателю. Переведенная на 17 языков мира и ставшая мировым интеллектуальным бестселлером книга этого выдающегося американского ученого и писателя «G?del, Escher, Bach: an Eternal Golden Braid» («GEB»), вышла на русском языке в издательском Доме «Бахрах-М» и без преувеличения явилась событием в культурной жизни страны.

Даглас Хофштадтер — профессор когнитивистики и информатики, философии, психологии, истории и философии науки, сравнительного литературоведения университета штата Индиана (США). Руководитель Центра по изучению творческих возможностей мозга. Член Американской ассоциации кибернетики и общества когнитивистики. Лауреат Пулитцеровской премии и Американской литературной премии.

Дэниел Деннетт — заслуженный профессор гуманитарных наук, профессор философии и директор Центра когнитивистики университета Тафте (США).

Внимание! Книга может содержать контент только для совершеннолетних. Для несовершеннолетних чтение данного контента СТРОГО ЗАПРЕЩЕНО! Если в книге присутствует наличие пропаганды ЛГБТ и другого, запрещенного контента - просьба написать на почту [email protected] для удаления материала

Перейти на страницу:

Но если мы поменяем параметры настройки, то нам станет легче поменять точку зрения. Хогелэнд предлагает свой вариант настройки.

Ручка 1. Нейроны и химические вещества

Ручка 2. Уровень нейронного возбуждения.

Ручка 3. Размер мозга.

Ручка 4. Крохотный демон

Ручка 5. Умопомрачительно быстрый демон.

Хогелэнд хочет, чтобы мы представили себе следующий сценарий: мозг настоящей женщины, к сожалению, поврежден. Он больше не способен посылать трансмиттеры от одного нейрона к другому. К счастью, в ее мозгу поселился невероятно крохотный и невероятно быстрый демон Хогелэнда, который помогает нейронам сообщаться между собой каждый раз, когда это требуется. Этот демон “щекочет” соответствующий синапс нужного нейрона так, что для того это функционально неотличимо от действия настоящих трансмиттеров. Х-демон настолько быстр, что может перескакивать от синапса к синапсу в миллиардные доли секунды, никогда никуда не опаздывая. Таким образом, мозг этой женщины работает точно так же, как если бы она была здорова. Означает ли это, спрашивает Хогелэнд Сирла, что эта женщина все еще думает (то есть, обладает интенциональностью) — или же, говоря словами профессора Джефферсона, которые цитирует Тьюринг, она всего-навсего “подает искусственные сигналы”?

Вы могли бы ожидать, что Сирл предлагает нам идентифицироваться с демоном и избегать Ответа Систем, что было бы равносильно идентификации с женщиной. Но в своем ответе Хогелэнду Сирл нас удивляет — на этот раз он предпочитает слушать ее и игнорировать демона, который посылает нам проклятия со своей крохотной колокольни, взывая: “Глупцы! Не слушайте ее! Она всего лишь марионетка, каждое движение которой полностью подчиняется моей воле! Она движется благодаря программе, записанной в ее нейронах, среди которых я летаю”. Но Сирл не внимает предупредительным крикам Х-демона. Он замечает: “Ее нейроны все еще обладают верной движущей силой; от демона им просто нужна небольшая помощь”.

Мы можем установить соответствие между первоначальной ситуацией Сирла и этим новым положением дел. Теперь “нескольким клочкам бумаги” соответствуют все синапсы в мозгу женщины. Программе ИИ, написанной на этих “клочках бумаги”, соответствует вся конфигурация ее мозга; это равно гигантской инструкции, говорящей демону, когда и какие синапсы он должен трогать. Акту написания “бессмысленных каракулей по-китайски” соответствует акт прикосновения к ее синапсам. Представьте себе, что мы возьмем ситуацию в таком же виде, изменив только параметры размеров и скорости. Мы увеличим мозг этой женщины до размеров земного шара; таким образом, вместо крохотного демона мы получим демона размером с человека. Пусть этот новый демон действует с более или менее человеческой скоростью, вместо того, чтобы пролетать по мозгу тысячи миль за несколько микросекунд. С каким уровнем мы, по мнению Сирла, теперь должны ассоциироваться? Не будем гадать; заметим только, что если Ответ Систем был убедительным в прошлый раз, он должен оставаться таковым и теперь.

Надо согласиться с тем, что мысленный эксперимент Сирла живо поднимает вопрос о том, что такое понимание языка. Подумайте над вопросом: “Какой тип умения манипулировать с письменными или устными символами языка равносилен настоящему пониманию этого языка? Попугаи, имитирующие английскую речь, не понимают английского. Записанный на пленку женский голос, сообщающий по телефону точное время, не является ртом системы, понимающей английский. За этим голосом нет никакой ментальности; он лишен ментального субстрата, хотя все еще звучит похоже на человеческий голос. Ребенок мог бы удивиться, как кто-либо способен выполнять такую скучную работу и делать это с такой аккуратностью. Это весьма позабавило бы нас. Другое дело, если бы этот голос был управляем гибкой программой ИИ, которая могла бы пройти тест Тьюринга!

Представьте себе, что вы преподаете английский в Китае. Представьте также, что вы сознаете, что формулируете все свои мысли по-английски и только в последнюю минуту применяете к ним правила трансформации (на самом деле, это будут правила последней секунды), превращающие английские мысли в инструкции по движению вашего рта и голосовых связок странным, “бессмысленным” способом — и, тем не менее, все ваши ученики кажутся вполне удовлетворенными вашим уроком. Когда они поднимают руку, они издают экзотические звуки, которые, хотя они и кажутся вам совершенно бессмысленными, вы способны расшифровать. Вы быстро применяете обратную трансформацию и получаете лежащие за ними английские значения. Считали бы вы, что действительно говорите по-китайски? Что теперь вы лучше понимаете образ мыслей китайцев? Можете ли вы вообще вообразить себе подобную ситуацию? Может ли кто-либо хорошо говорить на иностранном языке при помощи такой системы?

Обычный рецепт таков: “Вы должны научиться думать по-китайски”. Но в чем это заключается? Любой, кто это испытал, без труда узнает это описание: звуки другого языка вскоре становятся “неслышными” — вы слышите сквозь них, вместо того, чтобы слышать их, как вы смотрите сквозь окно, а не на него. Разумеется, вы можете, если сильно постараетесь, заставить себя слышать хорошо знакомый язык как чистые, неинтерпретированные звуки, так же, как вы можете, если захотите, смотреть на оконное стекло. Однако вам не удастся проделать оба трюка одновременно — невозможно слушать звуки сразу со значением и без значения. В большинстве случаев люди сосредотачиваются только на значении. Тех, кто учит иностранный язык из любви к его звучанию, это немного разочаровывает — и все же владение звуками языка, даже если человек уже не может воспринимать их “наивно”, — это прекрасное, радостное переживание. (Интересно было бы приложить тот же тип анализа к музыке, где разница между слушанием чистых звуков и пониманием их “значения” гораздо менее понятна, хотя и кажется вполне реальной.)

Изучение иностранного языка предполагает выход за границы языка собственного. При этом новый язык вводится в среду, в которой происходит мышление. Мысли могут возникать так же легко (или почти так же легко) на новом языке, как и на родном. То, как новый язык постепенно, уровень за уровнем, погружается в мозг и, наконец, оказывается поглощенным нейронами, все еще остается огромной загадкой. Точно только то, что при этом ваша “подсистема родного языка” не выполняет для вас программу правил, позволяющих вам рассматривать новый язык как набор бессмысленных звуков и значков. Каким-то образом новый язык должен слиться с вашей репрезентативной системой — репертуаром идей, образов и тому подобное — так же тесно, как слит с ней ваш родной язык. Чтобы думать об этом точнее, необходимо выработать понятие уровней введения — мощное компьютерное понятие.

Специалисты по компьютерам привыкли к тому, что одна система может подражать другой. На самом деле, это следует из теоремы, доказанной в 1936 году Аланом Тьюрингом: любой цифровой компьютер общего назначения может сойти за любой другой цифровой компьютер общего назначения; единственная разница между ними для стороннего наблюдателя будет заключаться в их скорости. Слово “подражать” обозначает симуляцию одним компьютером другого, в то время как “имитировать” обозначает моделирование других явлений — таких, как, например, ураганы, кривая роста населения, выборы или даже компьютерные пользователи.

Основная разница заключается в том, что имитация почти всегда приблизительна и зависит от типа модели данного феномена, в то время как симуляция одним компьютером другого в каком-то смысле точна. Настолько точна, что когда, например, компьютер Сигма-5 симулирует компьютер другой архитектуры — такой, например, как DEC PDP-10 — пользователи не догадаются, что они не имеют дела с настоящим DEC. Внедрение одной архитектуры в другую порождает так называемые “виртуальные машины” — в данном случае, виртуальный DEC-10. За каждой виртуальной машиной всегда стоит некая другая машина. Это может быть машина того же типа или даже еще одна виртуальная машина. В своей книге “Structured Computer Organization” Эндрью Танненбаум использует понятие виртуальных машин, чтобы объяснить, каким образом большие компьютерные системы могут быть представлены как множество виртуальных машин, симулирующих одна другую — при этом настоящей машиной является та, что лежит в основании “пирамиды”. Так или иначе, уровни непроницаемы друг для друга. Аналогично, демон Сирля не мог заговорить с китайцем, частью которого он являлся. (Интересно было бы вообразить, какой могла быть их беседа; ясно только то, что для разговора им понадобился бы переводчик — ведь демон не знал китайского!)

Перейти на страницу:
Комментариев (0)
название