Laskentakoneet ja mieli

" Computing Machinery and Intelligence " on tekoälyn alan  perusteos , jonka on kirjoittanut englantilainen tiedemies Alan Turing ja joka julkaistiin vuonna 1950 Mind - lehdessä . .

Turingin työ käsittelee kysymystä "Voivatko koneet ajatella?". Koska sanoja "koneet" ja "ajatella" ei voida määritellä yksiselitteisesti, Turing ehdottaa "kysymyksen korvaamista toisella, joka liittyy läheisesti ensimmäiseen, mutta joka ilmaistaan ​​vähemmän moniselitteisesti [1] ." Tätä varten kirjoittaja löytää ensinnäkin yksiselitteisen korvauksen sanalle "ajattele". Toiseksi hän selittää, millaisia ​​"koneita" hän pitää . Tältä pohjalta hän muotoilee uuden kysymyksen, joka liittyy alkuperäiseen: voiko kone suorittaa toimia, joita ei voi erottaa tahallisista toimista. Tähän kysymykseen voidaan Turingin mukaan vastata myöntävästi, minkä osalta kirjoittaja osoittaa vastakkaisten näkemysten epäjohdonmukaisuuden ja kuvaa myös kuinka luodaan yksi näistä koneista .

Turingin testi

Sen sijaan, että määrittäisivät, voivatko koneet ajatella, Turing ehdottaa kysymystä siitä, voivatko koneet voittaa pelin nimeltä Imitation Game. Siihen osallistuu kolme osallistujaa: kone, ihminen ja tutkija (joka on myös ihminen). Tutkinnon vastaanottaja istuu erillisessä huoneessa, josta hän voi kommunikoida sekä koneen että henkilön kanssa. Tässä tapauksessa vastaukset on esitettävä tekstimuodossa ja välitettävä teletypen välityksellä tai välittäjän avulla. Sekä kone että ihminen yrittävät vakuuttaa tutkijan olevansa ihmisiä. Jos kokeen vastaanottaja ei voi varmuudella sanoa kuka on kuka, koneen katsotaan voittaneen pelin. Tämä on testin yksinkertaisimman version kuvaus. Turingin testistä on muitakin muunnelmia .

Kuten Stephen Harnad totesi, kysymys alkoi kuulostaa "Voivatko koneet tehdä sen, mitä me (ajattelevina olentoina) pystymme tekemään? [2] ". Toisin sanoen Turing ei enää kysy "Voivatko koneet ajatella?", hän kysyy, voiko kone suorittaa toimia, joita ei voi erottaa tahallisista toimista. Tällä kysymyksenasettelutavalla vältetään verbin "ajattele" määrittelyyn liittyvät vaikeat filosofiset ongelmat ja keskitytään ajattelukyvyn mahdollistavan tuottavuuden luomisen ja lisäämisen tehtäviin.

Jotkut ovat päättäneet, että Turingin kysymys kuulostaa vain siltä: "Voiko teletypen kautta kommunikoiva kone täysin pettää ihmisen, että se on henkilö?" Turing ei kuitenkaan puhu ihmisten huijaamisesta, vaan ihmisen kognitiivisten kykyjen toistamisesta [3] .

Digitaaliset tietokoneet

Turing huomauttaa myös, että on tarpeen määritellä, mitä "koneita" tarkoitetaan. Luonnollisesti hän sulkee ihmiset pois koneiden luokasta. Kloonit eivät myöskään tarjoa mielenkiintoista esimerkkiä "ajattelukoneen rakentamisesta". Turing ehdottaa keskittymistä mahdollisuuteen "digitaalisista tietokoneista", jotka käsittelevät binäärilukuja 1 ja 0 ja kirjoittavat ne uudelleen muistiin yksinkertaisten sääntöjen avulla. Hän antaa tälle kaksi syytä:

Turingin tutkimus algoritmien teoriassa osoitti, että digitaalinen tietokone voi simuloida mitä tahansa erillistä konetta, jos muistia ja aikaa riittää. (Tämä on Church-Turingin teesin ja universaalin Turingin koneen ydin .) Joten jos "mikä tahansa" digitaalinen kone voi tehdä mitä se ajattelee, niin "jokainen" riittävän tehokas digitaalinen kone pystyy. Turing kirjoittaa, että "kaikki digitaaliset tietokoneet ovat jossain mielessä vastaavia [1] ."

Näin voit esittää alkuperäisen kysymyksen vieläkin oikein. Turing määrittelee kysymyksen nyt eri tavalla: "Kiinnittäkäämme huomiomme digitaaliseen tietokoneeseen B. Onko totta, että muokkaamalla tietokonetta niin, että siinä on tarpeeksi muistia, mikä merkitsee sen toimintanopeuden lisäämistä, ja antamalla sille oikea ohjelma , tietokone B voidaan saada tyydyttävästi pelannut sekä tietokoneen A roolia simulaatiopelissä että henkilön B roolia? [1] ". Tästä kysymyksestä on kirjoittajan mukaan tullut suora ohjelmistosuunnittelun kysymys .

Lisäksi Turing väittää, että "ei pitäisi kysyä, menestyisivätkö kaikki tietokoneet pelissä ja menestyisivätkö kaikki olemassa olevat tietokoneet, vaan kuvitteelliset tietokoneet [1] voisivat menestyä siinä ." Tämä on tärkeintä pohdittaessa mahdollisuutta saavuttaa "ajattelukoneisto" riippumatta siitä, ovatko siihen tarvittavat resurssit tällä hetkellä saatavilla vai eivät.

Vastakkaiset näkymät

Tunnistattuaan kysymyksen Turing palaa vastaamaan siihen: hän pohtii 9 pääasiallista vastakkaista näkemystä, jotka sisältävät kaikki ennen artikkelin ensimmäistä julkaisua olemassa olleet tärkeimmät argumentit tekoälyä vastaan.

  1. Teologinen argumentti : Siinä sanotaan, että ajattelu on ihmisen kuolemattoman sielun toiminto, joten mikään kone ei kykene ajattelemaan. Turing kirjoittaa vastauksena: ”Yrittäessämme rakentaa tällaisia ​​koneita, emme saa tinkimättä anastaa Hänen sielunsa antavan voimansa, aivan kuten emme tee niin synnyttäessään lapsia. Molemmissa tapauksissa olemme pikemminkin Hänen välineitään luomassa astioita Hänen luomilleen sieluille [1] .
  2. Head in the sand argument : "Koneajattelun seuraukset olisivat liian kauheita. Toivotaan, että koneet eivät pysty tekemään mitään sellaista." Tämä mielipide on yleisin älymystöjen keskuudessa, koska he pitävät ihmistä muita olentoja parempana ajattelukykynsä vuoksi. Turing ei pidä tätä argumenttia niin vahvana, että se ansaitsisi vastalauseen.
  3. Matemaattinen vastalause : Tämä vastalause käyttää matemaattisia lauseita, kuten Gödelin epätäydellisyyslausetta , osoittamaan, että kysymyksillä, joihin logiikkaan perustuva tietokone voi vastata, on raja. Turing sanoo, että ihmiset itse antavat usein vääriä vastauksia kysymyksiin, joten iloa koneen heikkoudesta ei voi perustella. (Saman väitteen esitti filosofi John Lucas[4] vuonna 1961 ja fyysikko Roger Penrose [5] vuonna 1989.)
  4. Argumentti tietoisuudesta : Tämä argumentti ilmaistaan ​​professori Jeffersonin Lister-puheessa vuonna 1949: "Ennen kuin kone kirjoittaa sonetin tai konserton tunteiden inspiroimana, eikä sitä ole saatu satunnaisella symbolien yhdistelmällä, emme voi olla yhtä mieltä siitä, että kone on yhtä suuri kuin aivot [6] . Turing vastaa, että ollakseen varma siitä, että ihminen ajattelee, on välttämätöntä tulla sellaiseksi henkilöksi. Siksi voidaan vakuuttua siitä, että kone ajattelee vain muuttumalla koneeksi. Hän lisää: "En tarkoita sanoa, ettei tietoisuudessa ole mitään mystistä. <...> Mutta en usko, että kaikki nämä salaisuudet on ehdottomasti paljastettava ennen kuin voimme vastata meitä kiinnostavaan kysymykseen tässä artikkelissa [1] .»
  5. Vammaisuusargumentti : Tämä argumentti menee näin: "Okei, olen samaa mieltä siitä, että voit saada koneet tekemään kaiken mainitsemasi, mutta et koskaan saa konetta tekemään X:ää." Turing antaa esimerkkejä:

    Ole kiltti, kekseliäs, kaunis, ystävällinen… ole aktiivinen, huumorintajuinen, erota hyvä pahasta, tee virheitä… rakastu, nauti mansikoista ja kermavaahdosta… tee joku rakastumaan sinuun, opi kokemuksesta… käytä sanoja oikein, ajattele itseäsi ... osoittaaksesi samaa monimuotoista käyttäytymistä kuin henkilö, luodaksesi jotain uutta.

    Turing huomauttaa, että nämä ovat yleensä syytöksiä. Ne kaikki ovat riippuvaisia ​​naiiveista oletuksista siitä, mitä tulevaisuuden koneet voivat olla, ja ovat "mieleltä piilotettuja argumentteja". Hän tarjoaa ratkaisuja joihinkin niistä:
    1. Kone ei kykene tekemään virheitä . On tarpeeksi helppoa ohjelmoida kone, joka tekee virheitä.
    2. Kone ei voi olla omien ajatustensa aihe . Ohjelma, joka voi raportoida sisäiset tilansa ja prosessinsa, eli virheenkorjausohjelma , voidaan varmasti kirjoittaa. Turing väittää, että "kone voi varmasti olla sen oma aihesisältönsä".
    3. Koneella ei voi olla useita käyttäytymismalleja . Hän huomauttaa, että riittävän suurella muistilla varustetussa tietokoneessa voi olla tähtitieteellinen määrä toimintoja.
  6. Lady Lovelacen argumentti : Yksi suosituimmista vastaväitteistä on, että kone ei pysty olemaan alkuperäinen. Ada Lovelacen mukaan tämä johtuu koneiden kyvyttömyydestä oppia itse.

    Analyyttinen moottori ei väitä luovansa mitään uutta. Kone pystyy tekemään kaiken, mitä osaamme määrätä sille. Se voi seurata analyysiä, mutta se ei voi ennakoida mitään analyyttisiä riippuvuuksia tai totuuksia. Koneen tehtävänä on auttaa meitä saamaan jo tutut asiat.

    Turing sanoo, että Lovelacen vastalause voidaan pelkistää väitteeseen, että kone "ei voi yllättää meitä", johon voidaan suoraan vastata, että koneet yllättävät ihmiset hyvin usein. Erityisesti siksi, että joidenkin tosiasioiden seurauksia ei voida määrittää tarkasti. Turing huomauttaa myös, että Lady Lovelacen tiedot koneista eivät antaneet hänen kuvitella, että ihmisaivojen muisti on hyvin samanlainen kuin tietokoneen muisti.
  7. Argumentti hermoston jatkuvuudesta : Nykyaikaiset neurologiset tutkimukset osoittavat, että hermoston tiedot eivät ole digitaalisessa muodossa. ”Pieninkin virhe hermoimpulssin intensiteetissä jossakin neuronissa voi aiheuttaa merkittävän eron ulostuloimpulssissa. Tätä silmällä pitäen voidaan väittää, että on mahdotonta jäljitellä hermoston käyttäytymistä millään erillisellä koneella. [1] Turing myöntää tämän, mutta väittää, että mikä tahansa jatkuva järjestelmä voidaan mallintaa kohtuullisella tarkkuudella digitaalisessa tietokoneessa. (Filosofi Hubert Dreyfus esitti tämän väitteen "biologista olettamusta" vastaan ​​vuonna 1972 [7] .)
  8. Argumentti epävirallisesta käyttäytymisestä : Tämä argumentti sanoo, että mikä tahansa järjestelmä, joka toimii lakien mukaan, on ennustettavissa, joten sitä ei voida kutsua todella älykkääksi. Turing huomauttaa, että "käyttäytymissääntöjen" ja "käyttäytymislakien" välillä syntyy sekaannusta. Jos koneen toimintojen mittakaava on riittävän suuri (kuten ihmisen), sen käyttäytymistä on erittäin vaikea ennustaa. Hän väittää, että jos ihmisen käyttäytymistä ei voida pitää lakina, se ei tarkoita, etteikö sitä olisi olemassa. Hän kirjoittaa: "Ainoa tapa tietää nämä lait on tieteellisten havaintojen avulla, emmekä missään olosuhteissa voi sanoa: 'Olemme etsineet tarpeeksi. Sellaisia ​​lakeja ei ole [1] ." Vuonna 1972 Hubert Dreyfus totesi, että ihmisten toimet ja ongelmanratkaisu eivät perustu muodollisiin sääntöihin, vaan käytetään vaistoja ja tietoisuutta, joita ei voi koskaan ilmaista säännöillä.7 Myöhemmin tehty tutkimus tekoälystä robotiikassa ja laskennallisessa älykkyydessä yrittää paljastaa monimutkaisempia sääntöjä, jotka hallitsevat "epävirallista" käyttäytymistämme ja tiedostamattomia havainnointi- ja liikkuvuustaitojamme.
  9. ESP - argumentti : 1950-luvulla ESP oli aktiivinen tutkimusalue, ja Turing antaa sille myös näkyvän paikan väittäen, että kaikki testiehdot olisivat täyttyneet ilman telepatian vaikutusta .

Oppimiskoneet

Turingin artikkelin viimeinen osa alkaa arvioimalla ajattelukoneiden kehittämisen toteutettavuutta suunnittelun ja ohjelmoinnin näkökulmasta. Simulaatiopelille hänen mielestään noiden vuosien tekniikan vaadittu muistikapasiteetti vaikutti varsin toteuttamiskelpoiselta, eikä toimintojen nopeutta tarvinnut lisätä. Tärkeämpää oli tehdä koneohjelma tätä varten. "Yrittäessämme jäljitellä aikuisen mieltä meidän on pakko miettiä paljon prosessia, jolla ihmisäly saavutti nykyisen tilansa [1] . Kirjoittaja korostaa tässä kolmea osaa:

  1. alkuperäinen mielentila;
  2. kasvatus;
  3. kokemus, jota ei voi kutsua koulutukseksi.

Tällaisen tilan ohjelmoinnin välttämiseksi Turing ehdottaa ohjelman kirjoittamista, joka jäljittelee lapsen mieltä, ja ohjelman, joka suorittaa koulutusta. Tekijän laskelman mukaan mekanismi lapsen aivoissa on yksinkertainen, ja sen kaltainen laite voidaan ohjelmoida helposti, vaikka ei ensimmäisellä yrittämällä. Ehdotettu koulutusprosessi perustuu osittain rangaistus- ja palkitsemismenetelmään.

Tässä tapauksessa kone tulee järjestää siten, että "rangaistus" -signaalin vastaanottaminen siihen johtaisi jyrkästi todennäköisyyteen toistaa ne koneen reaktiot, jotka välittömästi edelsivät tätä signaalia, kun taas "palkkio" ”-signaali päinvastoin lisäisi noiden reaktioiden todennäköisyyttä, sitä edeltäneiden reaktioiden (jotka "laukaisivat" sen).

"Lapsikoneen" monimutkaisuuden lisäämiseksi Turing ehdottaa siihen johtopäätösjärjestelmän " upottamista" , joka ei välttämättä täytä tiukan logiikan periaatteita, kuten " tyyppihierarkia ".

Tällaisen oppimiskoneen tärkeä ominaisuus on, että opettaja voi ennustaa sen käyttäytymistä vain jollain todennäköisyydellä. Poikkeaminen ehdottoman deterministisesta käyttäytymisestä on ilmeisesti älykkyyden ilmentymä. Toinen tärkeä oppimistulos on, että virheitä tehdään luonnollisesti sen sijaan, että niitä "porattaisiin" hämmentämään simulaatiopelin tutkijaa.

Teoksen tunnustus ja kritiikki

Artikkelin julkaisun jälkeen "sitä on tullut yksi kaikkien aikojen uusintapainetuista, siteeratuista, mainituimmista, väärin lainatuista, parafrasoiduimmista ja yleisesti merkittävimmistä filosofisista artikkeleista, mitä koskaan on julkaistu. Se on vaikuttanut moniin älyllisiin tieteenaloihin - tekoälyyn, robotiikkaan , epistemologiaan , mielenfilosofiaan  - ja on auttanut muotoilemaan yleistä mielipidettä sellaisena kuin se nyt käsittelee ei-inhimillisen, ihmisen tekemän, tekoälyn rajoja ja mahdollisuuksia [8] . "

1950- ja 1960-luvuilla huomionarvoiset argumentit ajattelukykyisen koneen rakentamista vastaan ​​olivat suhteellisen harvinaisia. Edes nykyiset vastaväitteet eivät näyttäneet tarpeeksi vakuuttavilta evoluution tai loogisen näkökulmasta, eivätkä ne vaikuttaneet tekoälyn alan tutkimukseen.

Vuonna 1972 Hubert Dreyfus julkaisi teoksen What Computers Can't Do, joka kritisoi terävästi älyn ilmenemismuotoja olemassa olevissa tekoälyjärjestelmissä [7] . Hänen mielestään malleista puuttui se valtava määrä ei-formalisoitua tietoa maailmasta, joka kenellä tahansa ihmisellä on, sekä terveen järjen luontainen kyky luottaa tämän tiedon tiettyihin komponentteihin. Dreyfus ei kiistänyt perustavanlaatuista mahdollisuutta luoda keinotekoinen fyysinen järjestelmä, joka kykenee ajattelemaan, mutta hän suhtautui erittäin kriittisesti Turingin ajatukseen, että tämä voitaisiin saavuttaa manipuloimalla symboleja rekursiivisesti sovelletuilla säännöillä.

Tekoälyasiantuntijat ja filosofit eivät kuitenkaan hyväksyneet näitä vastalauseita, eivätkä ne vaikuttaneet alan tutkimuksen jatkokehitykseen. Dreyfusin kuvaamien ongelmien ratkaiseminen katsottiin mahdolliseksi tulevaisuudessa, kun tehokkaampia koneita ja parempia ohjelmia oli luotu.

Mutta 70-luvun lopulla ja 80-luvun alussa tietokoneiden nopeuden ja muistin lisääntyminen ei lisännyt heidän "henkisiä kykyjään" paljon. Käytännössä luotettavien tulosten saamiseksi piti käyttää paljon enemmän aikaa kuin samoihin tehtäviin tarvittavat biologiset järjestelmät. Tällaiset hitaat mallinnusprosessit hälyttivät joitain tekoälyn alalla työskenteleviä asiantuntijoita [7] .

Vuonna 1980 John Searle artikkelissa "The Mind of the Brain - a Computer Program?" esitteli pohjimmiltaan uuden kriittisen käsitteen, joka kyseenalaisti klassisen tekoälyn tutkimusohjelman perustavanlaatuisen oletuksen, nimittäin ajatuksen siitä, että strukturoitujen symbolien oikea manipulointi käyttämällä rekursiivisesti niiden rakenteen huomioon ottavia sääntöjä voi muodostaa olennaisen tekijän. tietoinen mieli.

Searle selitti perustelunsa kokeessa, jota kutsuttiin " kiinalaiseksi huoneeksi ". Sen merkitys on, että kone, joka pystyy läpäisemään Turingin testin, manipuloi symboleja, mutta ei voi antaa niille mitään merkitystä. Hän pohtii, miksi yleisesti ottaen ihmisen ajattelun tietokonesimulaatiota pidetään täysin identtisenä sen kanssa ja miksi tässä tapauksessa voi syntyä järkevää käyttäytymistä.

Kukaan ei usko, että ruoansulatuksen tietokonemalli voi todella sulattaa jotain, mutta ajattelun suhteen ihmiset uskovat mielellään sellaisiin ihmeisiin, koska he unohtavat, että mieli on sama biologinen ilmiö kuin ruoansulatus [9] .

Toisin kuin Turing, Searle ei uskonut ajattelun pelkistyvän ohjelmiin, mutta samalla hän ei kiistänyt mahdollisuutta luoda keinotekoinen ajattelujärjestelmä. Searlen ehdottama "kiinalainen huone" herätti paljon kritiikkiä, selvennyksiä ja keskusteluja, jotka eivät silti selventäneet mitään esiin nostetuista asioista eivätkä johtaneet erilaisten mielipiteiden yhtenäistämiseen [8] .

Liikemies Hugh Loebner esittelee vuonna 1991 luotuja ajattelukoneitaperusti ja rahoitti vuotuisen kilpailun tunnistaakseen ja palkitakseen tietokoneohjelman , joka läpäisi Turingin testin parhaiten. Ohjelmat pysyivät kuitenkin koko kilpailun ajan melko yksinkertaisena, eivätkä ne osoittaneet suurta halua edistyä. Näistä Turingin testin läpäisyyrityksistä fysiikan professori Mark Halpernartikkelissaan "The Trouble with the Turing Test" sanoo:

Tietenkin Turingin testin läpäisemisen mahdottomuus on empiirinen tosiasia, joka voidaan kääntää huomenna; vakavampaa on se, että yhä useammalle tarkkailijalle käy selväksi, että vaikka näin tapahtuisi, tämä menestys ei tarkoita sitä, mitä Turing ja hänen seuraajansa ajattelivat: edes merkitykselliset vastaukset testaajan kysymyksiin eivät todista aktiivisen läsnäoloa. älykkyys laitteessa, jonka läpi nämä vastaukset kulkevat [8] .

Katso myös

Muistiinpanot

  1. ↑ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Tietojenkäsittelykoneet ja älykkyys, 1950 .
  2. ↑ Harnad S., 2008 .
  3. ↑ Ei temppu, 1992 .
  4. ↑ Lucas, 2002 .
  5. ↑ Penrose, 2005 .
  6. ↑ Mekaanisen ihmisen mieli, 1949 .
  7. ↑ 1 2 3 4 Mitä tietokoneet eivät voi tehdä, 2009 .
  8. ↑ 1 2 3 Turingin testin ongelmat, 2006 .
  9. ↑ Aivojen mieli - tietokoneohjelma?, 1990 .

Kirjallisuus