Абстрактное, логическое мышление — вершина человеческого интеллекта! Раз из всех форм работы мозга удалось воспроизвести именно эту, значит машины догнали людей по уровню интеллекта, решили многие. Теперь раскрыть остальные секреты мыслящего ума не представит большой трудности.
И действительно. Машины начали решать громоздкие уравнения, выполнять работу плановика, бухгалтера, потом взялись за переводы с одного языка на другой, стали играть в шахматы, на досуге сочиняли куплеты и музыку к ним. Казалось, вскоре наступит эра мыслящих автоматов, способных думать не только как человек, но и лучше его.
Но пока мы с вами восхищались удивительными способностями машин, инженеры и математики, непосредственно работавшие с ними, давали им далеко не лестные отзывы. Все чаще и чаще «умные» машины вызывали недовольство у своих создателей. «Покуда им все растолкуешь, подробно, шаг за шагом опишешь план действия — уже некогда ждать результатов, — жаловались программисты. — А чуть изменились условия задания — изволь начинать все сначала».
«Современные машины идиотски логичны», — говорили инженеры, а кто-то, крепко рассердившись, даже назвал их «учеными дураками». Словом, машины так и не стали по-настоящему умными: они слепо следовали программе и ничего не умели делать самостоятельно. Никакой опыт не шел им впрок — они не умели самого главного — того, чем, пусть в малой степени, владеют даже животные: машины не умели учиться.
И тогда инженеры пришли на поклон к физиологам: расскажите, как живые организмы учатся. Те объяснили им, что мозг работает по принципу условных рефлексов (ведь тогда и физиологи еще не употребляли таких слов, как «информация», «программа» и т. п.): поступает извне раздражение — организм отвечает каким-либо целесообразным действием. Если внешнее воздействие совпадает, по времени с каким-нибудь другим сигналом, мозг берет это на заметку. Так возникают длинные цепи рефлексов. Когда они приводят к удачному результату, мозг запоминает удачу и хранит знание о ней в одном углу своей обширной памяти.
Ошибка, промах тоже учитываются мозгом, сведения о них хранятся где-то в другом месте архива.
Схема работы мозга, столь живо описанная физиологами, подкупала своей простотой. А главное — ее легко было воспроизвести в машинах. И вот технические институты и лаборатории наводнили электронные мыши, черепахи, собаки.
Они вели себя, как настоящие животные: добывали «пищу», обходили стоящие у них на пути предметы, «летели» на свет… От игрушек перешли к серьезным машинам. Вскоре они тоже научились учиться. Но, увы, инженеров опять ждало разочарование: автоматы обучались лишь самым простым действиям, да и действовать могли только в примитивных условиях.
Казалось, кибернетика зашла в тупик. После бурных восторгов наступило некоторое уныние. Стали раздаваться голоса, что многие способности мозга вообще не удастся воспроизвести в машине. Недаром же не появилось ни одного электронного продавца, скажем, а ведь он выполняет не такую уж сложную мыслительную работу. Правда, ему приходится все время решать новые неожиданные задачи, а машина этого не умеет. Что толку говорить о более интеллектуальных видах труда, с которыми справляется машина. Ведь, вычисляя, она просто молниеносно совершает миллионы логических операций, обгоняя человека в скорости.
Но даже продавец в магазине не обходится одной только логикой. Он просто не мог бы работать, если бы, обслуживая каждого покупателя, мысленно перебирал все возможные варианты своих ответных действий. К тому же жизнь ставит перед ним пусть не очень сложные, но все время новые задачи, с которыми он раньше не встречался. Так что у него нередко даже нет заранее выработанной системы действий. И приходится все время составлять себе новую программу.
Получается, что даже работа продавца носит более творческий характер, чем работа вычислительной машины, действующей по очень сложной, но заранее расписанной по пунктам программе.
Увидев, что теория автоматов не может помочь сконструировать подлинно умную машину, инженеры снова обратились к биологам. Но те оказались беспомощными. Все, что знали о работе мозга, они уже рассказали. И инженеры, последовав их советам, построили машины, способные производить логические действия и копировать условные рефлексы. Иными словами, в машинах удалось воссоздать самые сложные и самые простые мыслительные операции. А вся «золотая середина», что составляет основу человеческого мышления — и обыденного и творческого, — выпала из сферы работы машин.
Что могли биологи рассказать о том, как продавец находит десятки разных решений проблем, поставленных перед ним покупателями; по каким признакам мы узнаем в толпе знакомых; как мы ищем ответ на задачу из школьного учебника и как находят новые способы решения научных проблем инженеры и ученые, если обо всем этом они имели самое смутное представление? Психологи только-только начали подбираться к сложным закономерностям человеческого мышления.
К тому же поиски решений разного рода задач — от чисто бытовых до подлинно творческих (а именно они и служат основой нашего мышления) — в отличие от логических действий совершались неосознанно, интуитивно, и сами продавцы, школьники, инженеры ничего не могли рассказать о том, как они додумались до истины.
Видимо, мозг давно уже автоматизировал серединные, промежуточные по сложности мыслительные ходы, как переводит он на автоматическое самоуправление освоенные нами новые движения. И, ловя мяч или беря со стола чашку, мы не можем объяснить, какие именно мускулы и в какой последовательности сокращали. Для сознательной работы мозг оставляет общее руководство, контроль за результатом мыслительных действий, а средства — умственные операции — выбираются автоматически. Не мудрено, что мы их не осознаем.
Однако ученым было от этого не легче. Стало ясно, что прежними методами не проникнуть в мыслительную кухню. Изучая, как передаются и куда приходят нервные импульсы, не понять деятельность ума. Это физиологов могла интересовать работа отдельных нервных клеток и ансамблей из них. Здесь же требовалось установить ход мыслей. Значит, надо было обращаться к психологии. А психологи не могли дать конкретных рецептов, как усовершенствовать машину, заставить ее думать по образу и подобию человека, потому что сами знали об этом очень мало и детально не представляли, как думает человек.
Да и много ли можно было узнать теми способами, которыми они действовали. Нужен был совершенно иной подход к исследованию мышления — современный, основанный на математике, а не на лирических описаниях того, кто как думает. Таким орудием исследования и стала теория информации.
С ее помощью ученые вплотную подошли к тому, чтобы четко и ясно сформулировать, чем мышление человека отличается от машинного. Машина действует статистически, каждый раз вычисляя «среднее арифметическое» решение. Человеку же нет надобности перебирать все варианты. Он находит правильный ответ, нередко руководствуясь какими-то смутными намеками, обрывками сведений.
Если говорить на современном языке, машине необходима полная информация о всех деталях задачи, которую она решает. А мозг человека может находить разумные решения, используя разрозненные сведения. Именно поэтому кибернетические машины, несмотря на свое быстродействие, так плохо играли в шахматы. Ведь прежде, чем принять решение, они должны были просмотреть и рассчитать все возможные варианты хода. А шахматы — такая игра, где количество вариантов каждого хода бесчисленное.
Искусство умелой игры — вовсе не в переборе многих решений, а в выборе правильного. Вот почему говорят, что самый плохой шахматист играет лучше самой умной машины.
Работа на неполной информации — главное отличие в способе «мышления» машины и человека. И именно эту способность труднее всего воспроизвести в машине. Виктор Михайлович Глушков — признанный математик, много занимавшийся теоретическими вопросами, а теперь обратившийся к кибернетике, уверяет, что проще всего научить машину думать как математик-теоретик (то есть обучить ее логическим действиям). И гораздо труднее воспроизвести такие интуитивные действия, как поиски решения, оценка вариантов, умение узнавать в незнакомом известные черты. А ведь все это — в более примитивной форме, разумеется, — могут делать даже животные.