Библиотека    Новые поступления    Словарь    Карта сайтов    Ссылки





назад содержание далее

Часть 8.

восстает против подобной точки зрения. Более того, в качестве теории нашей "практической компетенции" (независимо от того, как мы в действительности проявляем свое поведение) эта гипотеза выглядит не более привлекательной. Глобальная адаптируемость языка, которая дает нам возможность изменять значения и изобретать аналогии, так же как общая гибкость поведения человека и даже высших животных, является непостижимой с этой точки зрения- Однако все эти возражения не носят обязательного характера. Они правдоподобны, но могут оказаться не убедительными для тех, кто целиком доверился эпистемологическому допущению.

Полное опровержение эпистемологического допущения потребовало бы доказательства того, что мир принципиально не может быть проанализирован в терминах четко определенных данных. Тогда поскольку предположение о существовании основных однозначных элементов есть единственный способ спасти эпистемологическое допущение от "бесконечной редукции" правил, то "формалисты", осознав невозможность, с одной стороны, заполучить правила на все случаи, а с другой - найти окончательные однозначные данные, должны будут вообще отказаться от эпистемологического допущения.

Допущение о том, что мир может быть исчерпывающим образом проанализирован в терминах четко определенных данных или атомарных фактов, пронизывает все работы в области "искусственного интеллекта". За ним стоит целая философская традиция. Назовем это допущение онтологическим и обратимся к анализу его преимуществ и недостатков.Глава 6. ОНТОЛОГИЧЕСКОЕ ДОПУЩЕНИЕ

До сих пор мы были заняты безуспешным поиском доводов и эмпирических данных, подтверждающих гипотезу о том, что разум перерабатывает информацию, проходя последовательность дискретных шагов, как это делает эвристически запрограммированная цифровая вычислительная машина, или о том, что поведение человека может быть формализовано в этих терминах. Мы показали, что существует четыре особенности переработки информации человеком - периферийное сознание, оперирование с неоднозначностями, способность к различению существенного и несущественного и умение производить осмысленное разбиение на группы,- которые не поддаются формализации в терминах эвристических правил. Мы видели, что ни биологическое, ни психологическое, ни эпистемологическое допущения, на основании которых исследователь мог бы позволить себе воспринимать эти трудности как временные, полностью не доказаны и вполне могут оказаться несостоятельными. Теперь мы перейдем к рассмотрению еще более глубокой трудности, возникающей перед всяким, кто надеется создать искусственный интеллект на базе цифрового устройства: данные, которыми вынуждена оперировать вычислительная машина для того, чтобы воспринимать окружающий мир, говорить на естественном языке и вообще проявлять разумное поведение, должны быть дискретными, явными и четко определенными; в противном случае они не будут иметь тот вид, при котором информация может быть введена в машину для обработки по тем или иным правилам. Ведь нет ни малейшего основания считать, что такого рода данные о мире человека могут быть сделаны доступными для вычислительной машины; напротив, можно указать сразу несколько причин, на основании которых можно утверждать, что таких данных не может быть.

Онтологическое допущение, которое гласит, что все, являющееся существенным для разумного поведения, может быть представлено в терминах множества четко определенных независимых элементов, позволяет исследователям "искусственного интеллекта" не обращать внимания на эту проблему. Как мы вскоре увидим, это допущение лежит в основе всех научных

166изысканий в данной области и подчас кажется исследователям настолько самоочевидным, что необходимости в его точной формулировке даже не возникает. Как и в случае эпистемологического допущения, мы увидим, что такая убежденность в несомненности положения, которое фактически является только гипотезой, отражает философскую традицию, насчитывающую два тысячелетия и закрепившуюся в результате неправильного истолкования прогресса наук физического цикла. Если же четко сформулировать эту гипотезу и исследовать ее во всех подробностях, то выяснится, что в ее подтверждение не было приведено ни одного довода, а при использовании ее в качестве основы теории, на которой должны строиться практические разработки (как это произошло в ИИ), она ведет к серьезным концептуальным трудностям. Во введении к труду "Процессы переработки семантической информации" М. Минский предостерегает:

"Когда кто-нибудь говорит (пусть с самыми лучшими намерениями), что вычислительная машина- это не более чем соединение триггеров и что машинная программа есть не что иное, как последовательность операций над двоичными числами и т. д., это просто затемняет суть дела"*.

Он пытается опровергнуть такой обескураживающий взгляд на цифровую систему переработки данных:

"Хотя это одно из полезных представлений, тем не менее столь же правильно будет сказать, что вычислительная машина есть нечто иное, как ансамбль элементов, служащих для осуществления символьно-ассоциативных и информационно-управляемых процессов, и что программы представляют собой не что иное, как сети взаимосвязанных процессов по формулированию целей и оценке результатов в терминах "средств и целей". В действительности последняя трактовка гораздо предпочтительнее, поскольку она несколько сглаживает "эгоистическую" тенденцию человеческого мышления, склонного считать, что в случае машины все возможные будущие следствия абсолютно ясны"**. .

Но М. Минский лишь наполовину отдает себе отчет о трудностях, которые возникают в связи с тем, что машина должна оперировать четко определенными, независимыми элементами. Может быть, действительно правила более высоких порядков можно сформулировать так, чтобы тот факт, что машина составлена из триггеров, никак не отразился на структурной схеме программы, т. е. на информационном уровне. (На этом уровне, как мы видели в двух предыдущих главах, недоразумения возникают скорее в связи с допущением четких правил, применимых во всех случаях жизни, чем в связи с тем, что эти правила должны обязательно представлять собой последовательность операций над двоичными числами.) Триггеры становятся проблемой только тогда, когда мы переходим к рассмотрению способов

* М. М i n s k у: Introduction.ln: M. Minsky. (ed).K Semantic Information Processing, p. 11.

** Ibid.

167представления информации, подлежащей введению в машину*. Мы видели, что А,Ньюэлл вполне откровенно описывает GPS (программу, которая на информационном уровне совершенно оправданно может быть описана в терминах взаимосвязанных целей и соотношений между "средствами" и "конечными состояниями") как "программу, реализующую задачу восприятия внешнего мира, который описан в терминах дискретных объектов"**. Именно эти дискретные объекты должны служить "наполнением" для триггеров или, для этой же цели, должны быть разложены на дискретные элементы следующего уровня- Любая программа цифровой машины воспринимает необходимые ей данные только в дискретной форме-

При таком подходе возникает специфическая проблема - точнее говоря, этот подход сам ее и создает- проблема точного определения характера всех тех вопросов, которые связаны с введением в машину информации. В нейтральной формулировке проблема сводится к следующему: как мы видели, для того чтобы понять то или иное высказывание, структурировать ту или иную задачу или распознать тот или иной образ, вычислительная машина должна выбрать требующуюся информацию и интерпретировать ее в терминах некоторого контекста. Но как сообщить машине этот контекст? Лучше всего эта проблема сформулирована {все в той же нейтральной форме) в обзоре работ по распознаванию рукописного текста, представленном М.Иденом:

"Читающий может восстановить ее (букву написанного неразборчиво текста.- Х.ДЛ на основании имеющихся у него сведений о грамматике данного языка, по смыслу текста, который ему удалось прочесть, по общему содержанию рукописи и, быть может, исходя из соображений о душевном состоянии ее автора. Но, увы, пока еще мы совершенно не знаем, как вложить все эти знания о миpe и его процессах в программу

вычислительной машины"***.

Здесь М.Иден весьма благоразумно ничего не говорит о том.

* Разумеется, на некотором уровне использование триггеров диктуется лишь соображениями технического удобства, также как и двоичная система, к которой они приводят. Всякая машина с конечным числом состояний, будь то машина, использующая троичные элементы, шестерни с десятью зубцами или элементы с любым другим набором дискретных состояний, вынудила бы нас принять то же самое онтологическое допущение. Ведь на более глубоком уровне использование триггеров выражает тот факт, что цифровая вычислительная машина представляет собой логическую машину, в которой реализуемые операции могут быть заданы в виде таблиц истинности. Таким образом, любая информация, которая может быть введена 8 машину, допускает представление в виде набора высказываний, для которых определены значения "истина" и "ложь", "О" и "1"

** A.N ewell, Learning, Generality and Problem Solving. The RAND Corporation, RM-3285*1-PR, February 1963, p. 17.

*** Распознавание образов. Исследование живых и автоматических распознающих систем (гл. V "Генерирование и распознавание рукописного текста", написанная М.Иденом) ( М., 1970, с. 194 (курсив мой. -Х.Д)

168что же означают знания о мире и его процессах"- Однако в его рассмотрении незаметно появляются триггеры, которые наряду с онтологическим допущением диктуют ответ на поставленный вопрос, причем ответ уже не нейтральный, а отражающий в себе ограничения, вытекающие из цифрового представления данных в вычислительной машине. На вопрос о том, что представляют собой эти "знания о мире", следует ответ, что это просто огромная масса дискретных фактов.

Заканчивая вступительную статью к труду "Процессы переработки семантической информации", М. Минский задает вопрос: "Каков массив знаний, необходимый для интеллекта гуманоидного типа?"*. Его ответ предрешен - ни минуты не колеблясь, он отвечает в терминах "количества фактов":

"Если мы исключим из рассмотрения специализированные знания и ограничимся вопросом о количестве фактов, касающихся повседневных бытовых задач, знание которых необходимо человеку, не лишенному обычного здравого смысла, мы обнаружим прежде всего набор необходимых категорий, каждая из которых довольно сложна. Это геометрические и механические свойства объектов и пространства; назначение и свойства нескольких тысяч объектов; сотни "фактов" о сотнях людей, тысячи фактов о десятках людей, десятки фактов о тысячах людей; сотни фактов о сотнях организаций. Если кто-нибудь попробует заняться классификацией всего, что он знает, то сначала число категорий будет быстро расти, однако спустя некоторое время находить их будет все труднее. По моему мнению, главное состоит в том, что обнаружится не более десяти областей знания, в каждой из которых наберется больше десяти тысяч "связей". Невозможно найти сто объектов, о которых нам известно по тысяче фактов; или тысячу вещей с сотнями новых связей каждая. Поэтому мне представляется, что машине для того, чтобы она вела себя более или менее разумно в обычных ситуациях, е крайнем случае понадобится порядка ста тысяч элементарных сведений- Для очень высокого уровня интеллекта будет достаточно миллиона, разумеется, при надлежащей организации. Если мои доводы не убедили вас, увеличьте все числа на порядок"**.

Допустим, в качестве предположения, что любого рода человеческие знания могут быть представлены в виде списка объектов и сведений о фактах, касающихся этих объектов- В связи с проведенным Минским анализом возникает проблема занесения всей этой огромной массы фактов в память машины и организации доступа к этой информации. Каким образом нужно структурировать эти данные - сто тысяч дискретных элементов,- чтобы можно было за разумный промежуток времени отыскать среди них требуемую информацию? Если предположить, что наше знание о мире представляет собой знание миллионов дискретных фактов, то проблема возможности искусственного интеллекта сводится к проблеме организации хранения огромной базы данных и доступа к ней70. Минский отдает себе отчет в том, что это ведет к серьезным затруднениям:

* М. М i n s k у, Introduction.-ln: M. M i n s к у (ed.h Semantic Information Processing, p. 25. ** Ibid., p. 25, 26,«Каждый из нас знает, как трудно найти систему классификации знаний, которая бы работала достаточно хорошо в применении к большому числу задач различных типов: уже построение подходящего тезауруса71 обеспечивающего работу хотя бы в одном классе задач, требует чрезвычайных усилий. Более того, всякая конкретная структура выборки информации непременно имеет некоторые ограничения, которые затрудняют введение в нее новых понятий после того, как исходная структура уже реализована. Невольно напрашивается следующий вывод: было бы глупо строить нашу разумную машину на основе некоторой конкретной тщательно разработанной классификации знаний, имеющей вид тезауруса - некоего построенного ad hoc путеводителя по массиву информации. Этот путь, разумеется, не ведет к "универсальному интеллекту"*.

И действительно, решение проблемы создания больших баз данных продвинулось вперед весьма незначительно. Любопытно, что, несмотря на прекрасно сформулированные аргументы, М. Минский в заключение пишет;

"Но нам следует с осторожностью относиться к самой осторожности, поскольку из-за нее мы подвергаемся гораздо более далеко идущему соблазну - попытаться найти источник чистого интеллекта. Я не вижу оснований для предположения, что интеллект может существовать вне связи с высокоорганизованным массивом знаний, вне связи с моделями и процессами. Для нашей цивилизации всегда было естественным полагать, что интеллект кристаллизован в некотором изолированном образовании - называйте его сознанием, умом, инсаптом, гештальтом или как вам будет угодно; но при этом решение проблемы подменяется ее называнием. Способность решать задачи, свойственная человеку с высоким уровнем интеллекта, объясняется частично большим совершенством его эвристик, используемых для организации структуры его знаний, а частично самой структурой; вероятно, эти два момента в какой-то степени неразделимы. Во

всяком случае, нет никаких оснований полагать, что возможны какие-либо другие пути к тому, что называется интеллектом, кроме использования

адекватных, вполне конкретных знаний или модельных структур"**:.

Однако это никак не назовешь доводом, укрепляющим "машинный оптимизм". Люди действительно ухитряются быть разумными, но не будь онтологического допущения, этот факт не мог бы служить утешением для исследователей в области "искусственного интеллекта". Отнюдь не доказано, что, для того, чтобы стать разумным, человек тем или иным способом решил или должен был решить проблему большой базы данных. Вполне возможно, что сама эта проблема возникла как "артефакт", связанный с тем, что вычислительная машина вынуждена оперировать дискретными элементами. Человеческие знания, по-видимому, нельзя разложить на простые категории, как этого хотелось бы М. Минскому. Ту или иную ошибку, столкновение мнений, деликатное положение и т. д. никак не назовешь объектами или фактами, касающимися объектов. Даже обыкновенный стул невозможно представить себе в терминах какого бы то ни было множества фактов

* Ibid., p. 26, 27. ** Ibid., p 27.

170или "элементов знания". Отнести какой-нибудь объект к разряду стульев - значит понять, как он соотносится с другими объектами и человеком. При этом оказывается затронутым весь контекст человеческой деятельности, в котором форма нашего тела, возникновение потребности в мебели, явление усталости человека и т. п. составляют лишь небольшую часть, А эти факторы в свою очередь не легче выделить в чистом виде, чем просто стул. Любой из них приобретает смысл только в контексте человеческой деятельности, в которую он входит как составная часть (см. гл. 8).

Как правило, имплицитно понимая человеческую ситуацию, создающую данный контекст, и сталкиваясь в этом контексте с конкретными фактами, мы не находим для них эксплицитного выражения. Нет оснований - кроме навязываемых онтологическим допущением - предполагать, что все факты, касающиеся данной ситуации, которые мы в состоянии выразить в явном виде, подсознательно уже выражены в какой-то "модельной структуре", причем выражены эксплицитно, или что мы вообще в состоянии представить ситуацию в абсолютно явной и четкой форме, если очень постараемся*.

Почему это допущение представляется М. Минскому столь очевидным? Почему он до такой степени не отдает себе отчета в возможности альтернативного пути, что принимает как аксиому, а не как гипотезу утверждение, будто интеллект предполагает "конкретные знания или модельную структуру", огромный систе-

матизированный массив фактов? Любопытно, что, по мнению Минского, провозглашение этой аксиомы опровергает традицию. "Для нашей цивилизации всегда было естественным полагать, что интеллект кристаллизован в некотором изолированном образовании-называйте его сознанием, умом, инсайтом, гештальтом..." В действительности же, допуская существование только двух альтернатив - либо хорошо структурированного массива фактов, либо какого-то отвлеченного способа рассмотрения фактических данных,- Минский настолько традиционен, что даже не в состоянии осознать то фундаментальное допущение, которое он разделяет со всеми представителями философской традиции. Утверждая, что все, что мы получаем из внешнего мира,-это только факты. Минский слово в слово повторяет положение, разрабатывавшееся еще со времен Платона и к настоящему времени настолько глубоко проникшее в умы людей, что стало самоочевидным.

* Вообще говоря, нам не известно, что, собственно, означает "представить ситуацию в абсолютно явной и четкой форме", и мы не умеем этого делать. Единственное, что мы знаем, - это что значит представить ситуацию в форме, которая носит достаточно явный и четкий вид для того, чтобы можно было достигнуть некоторой конкретной цепи.

171Как мы видели, суть философской традиции, воплотившейся в нашей культуре,- избегать всякого риска: морального, интеллектуального и практического. Действительно, требование, согласно которому знание должно быть представлено в терминах правил и определений, применяющихся без риска быть подвергнутыми различным интерпретациям, можно встретить еще у Платона; это же касается и уверенности в существовании простых элементов, к которым эти правила применяются*. У Лейбница связь между традиционной идеей знания и близкой к ней позицией, по которой мир обязательно допускает разложение на дискретные элементы (это позиция Минского), выражена вполне четко. Согласно Лейбницу, понимание заключается в разложении понятий на более простые элементы. При этом во избежание бесконечного процесса сведения ко все более и более простым элементам в рассмотрение должны быть введены, изначальные неразложимые сущности, в терминах которых можно постичь любые сложные понятия. Более того, если мы хотим, чтобы эти понятия можно было применять к реальности, должны существовать и логически неразложимые сущности, с которыми соотносятся эти элементы. Лейбниц рассматривал "своего рода алфавит человеческих мыслей"**, "характеристические знаки которого должны выражать (при их использовании в доказательствах) связь, группировку и порядок такого же рода, который встречается и у объектов"***. Традиция эмпиризма также развивалась при доминирующем влиянии представлений о дискретных элементах знания. По мнению Юма, весь опыт складывается из впечатлений - жестко определенных и четко различимых атомов опыта. Рационализм и эмпиризм слились в логическом атомизме Б. Рассела; наиболее полное выражение эта идея получила в "Логико-философском трактате" Л. Витгенштейна; в этом труде мир определяется в терминах множества атомарных фактов, которые могут быть выражены логически независимыми предложениями. Это и есть формулировка онтологического допущения в его чистом виде; она является необходимой предпосылкой возможности искусственного интеллекта, поскольку цифровая машина, состоящая из триггеров, должна, безусловно, содержать модель мира, представленную в виде структурированного множества фактов или предложений, каждое из которых обязательно либо истинно, либо ложно. Таким образом, и философия, и прикладные науки в конце концов приходят к постулированию положения, которое было намечено Платоном: мы живем в мире, в котором гарантирована ясность, определенность и управляемость; в мире структурированных

* См. сноску на с. 166-

**G.W. Leibniz. Selections. Ph. Wiener (ed.). New York, Scribner, 1951, p. 20.

***lbid.,S. 10a

172данных, теории принятия решений и автоматизации.

Однако не успела эта концепция "определенности" мира найти свое четкое окончательное выражение, как философы начали сомневаться в ней. Представители феноменологической школы Европейского континента объявили ее результатом философской традиции и попытались показать ее ограниченность. М. Мерло-Понти именует предпосылку, согласно которой все существующее может рассматриваться как совокупность атомарных фактов, prejuge du rnonde-"презумпцией здравого смысла"*. М. Хайдеггер называет ее предпосылкой "вычисляющего мышления", rеchnende Denken**, - мышления, к которому стремится такая философия, которая с неизбежностью находит свое высшее выражение в приложениях науки к технике. Таким образом, прикладные области техники со свойственной им установкой на "безоговорочную вычислимость объектов" оказываются, по Хайдеггеру***, неизбежной кульминацией метафизики. Они характеризуются исключительным интересом к бытию (объектам) и вытекающим отсюда отказом от рассмотрения Бытия (под бытием с большой буквы понимается при этом, грубо говоря, человеческое чувство ситуации, определяющее, что же должно считаться объектом). В Англии нечто аналогичное было высказано Л- Витгенштейном, выступившим суровейшим критиком самого себя; в форме скорее аналитической, чем пророческой, он признал невозможность проведения до конца того онтологического анализа, который был им предложен в его "Трактате"****.

В части III у нас будет возможность подробно остановиться на взглядах М. Мерло-Понти, Л, Витгенштейна, М. Хайдеггера и на их критике традиционного онтологического допущения и

*M,Merleau-Ponty, Phenomenology of Perception, London, R. and K.Paul, 1962, p.5,58ff,

**M. Heidegger. DerSatzvom Grund, Pfulfingen, GNeske, 1957, S. 421

*** М.Хайдеггер говорит: "Исходной идеей, позволившей создать основу для построения думающих машин и организации больших вычислительных сетей, стала идеи о переносе центра внимания на информационные аспекты языка"; "теория информации по своему характеру уже подготавливает такое положение вещей, при котором всякому объекту придается форма, гарантирующая господство человека над всей землей и даже над другими планетами" (М. Heidegger. Op. cit., S. 203).

**** у Л.Витгенштейна читаем: "Что люди подразумевают, когда говорят, что имена действительно обозначают простые, неразложимые сущности? - Сократ говорит в “Теэтете": "Я тоже слышал от каких-то людей, что именно те первоначала, из которых состоим мы и все прочее, не поддаются объяснению... А вот состоящие из этих первоначал вещи и сами представляют собою некое переплетение, и имена их, также переплетаясь, образуют объяснение, сущность которого, как известно, в сплетении имен". Как "индивиды" Рассела, так и мои "объекты" ("Логико-философский трактат") представляют собой именно такие первичные элементы. Но из каких простых составляющих состоит действительность?.. Совершенно бессмысленно говорить об "элементарных частях стула11" (L. Wittgenstei n.Philosophical Investigations, p, 21).

173предлагаемой ими альтернативе. Впрочем, мы уже имеем достаточно оснований для утверждения, что в нашем опыте мы воспринимаем мир отнюдь не как набор фактов, с которыми сталкиваемся в повседневной деятельности, и что далеко не очевидна сама возможность такого рода анализа.

Но если онтологическое допущение в такой большой степени не согласуется с нашим опытом, то откуда же у него такая сила? Если необходимость понимания мира и умения управлять им вынуждала традицию к упрощению действительности, в то время как на самом деле она гораздо сложнее, то откуда все же столь "устойчивый оптимизм"? Где эти мечты черпают свое вдохновение? Как мы уже имели возможность убедиться в другой связи, распространению этого мифа способствовали успехи современной физики. Здесь, по крайней мере в первом приближении, онтологическое допущение вполне "работает". Только после того, как Г.Галилей сумел представить движение в терминах жестких объектов, движущихся под воздействием детерминированных сил, которые можно вычислять, появился Т.Гоббс, который провозгласил, что всякое рассуждение есть нахождение суммы путем сложения частей. Представление о Вселенной - как она изучается в физике- в виде множества независимых, взаимодействующих друг с другом элементов, оказалось в этом отношении

очень удобным. Онтологическое допущение - утверждение о том, что мир данной человеческой личности также может быть представлен в терминах множества элементов, - приобретает правдоподобный характер, только если пренебречь различием между миром человека и Вселенной или, что в общем-то одно и то же, между ситуациями, в которых оказываются люди, и состояниями физической системы.

Если в работе М-Минского такое смешение еще четко не проявляется, то в интерпретации его бывшего коллеги Дж.Маккарти, возглавляющего в настоящее время исследования в области "искусственного интеллекта" в Станфорде, оно становится исходным пунктом всей аргументации. В статье "Программы, обладающие здравым смыслом", включенной в книгу М.Минского, Маккарти предлагает нашему вниманию программу, "принимающую советы" для "решения задач посредством преобразования предложений в формальных языках". Поведение программы "можно будет совершенствовать с помощью соответствующих сообщений как об окружающей обстановке, так и о том, какие сведения надлежит от нее получить"*. Маккарти прекрасно понимает, что "первое, что требуется для программы, принимающей советы, - это формальная система, в которой отражены

* J,M с С а г t h у. Programs with Common Sense. In: MM i nsky (ed.), Semantic Information Processing, p. 403,

174сведения о ситуации, целях и действиях"*. Отсюда тотчас же возникает основной вопрос: как можно описать ситуацию в формальной системе? Однако Маккарти не считает этот вопрос достаточно серьезным, поскольку ситуация для него- в этом он нисколько не сомневается - представляет собой физическое состояние:

"Одним из основных элементов нашей теории является ситуация. Интуитивно под ситуацией мы понимаем все то, что имеет место в некоторый момент времени. Законы движения некоторой системы определяют все будущие ситуации, которые последуют за данной. Таким образом, ситуация соответствует понятию точки в фазовом пространстве”**.

Однако один и тот же тип ситуации может встретиться вновь, в связи с уже другими объектами, людьми и a fortiori различными физическими ситуациями. Более того, одну и ту же материальную физическую структуру можно представить себе как несколько различных ситуаций в зависимости от целей и намерений различных участников этих ситуаций. Таким образом, хотя в каждый данный момент Вселенная находится только в одном физическом состоянии, ситуаций может оказаться столько же, сколько людей. Утверждая, что "каждому данному моменту времени соответствует в точности одна ситуация"***, Маккарти явно путает конкретную ситуацию с физическим состоянием Вселенной. Точнее говоря, он путает признак ситуации и ее тип. Признак ситуации может совпадать с признаком физического состояния (определяемого точкой в фазовом пространстве). Но тип ситуации никак не может быть идентичным типу физического состояния.

Приведем конкретный пример. Возьмем ситуацию, которой Маккарти уделяет много места, - "быть дома". "Выражение "быть (я,дом) "означает, что в ситуации sn нахожусь дома"****. По всей видимости, Маккарти считает, что это то же самое, что находиться в доме, то есть что это физическое состояние. Но ведь я могу быть дома и в то же время находиться во дворе, то есть физически находиться совсем не "в своем доме". Может также случиться, что физически-я нахожусь "в своем доме", но пока я еще "не дома", - если н, к примеру, купил этот дом, но еще не перевез мебель. Быть дома - это специфически человеческая ситуация, для которой трудно найти простое соответствие с физическим состоянием нахождения человека в доме. Не говоря уже о том, что необходимым, если не достаточным условием того, чтобы "быть дома" в рассматриваемом смысле слова, является факт моего владения или аренды дома, предполагающий сложное переплетение социальных отношений, не сводимых ни к какому

*Ibid., p. 410. **Ibid., р. 411,

*** Ibid, р. 413. ****Ibid., p. 411.

175множеству физических состояний. Даже физическое описание определенного "узора", нанесенного чернилами на определенный лист бумаги в конкретной временной последовательности, не образует достаточного и необходимого условия для передачи права на собственность. Написанная фамилия не всегда подпись, так же как "наблюдать" еще не значит "быть свидетелем".

Легко понять, почему Дж.Маккарти предпочитает рассматривать ситуацию как физическое состояние- Дело в том, что переходы от одного физического состояния к другому могут быть формализованы с помощью аппарата дифференциальных уравнений и затем воспроизведены на цифровой машине. Что же касается ситуаций, то они, напротив, ставят неразрешимые проблемы перед любой попыткой представить их в некоторой формальной системе- Формализация в этом случае может оказаться в принципе невозможной, как это нагляднее всего показывает рассмотрение проблемы машинного перевода. В части I мы видели, что причиной неудач автоматического перевода с одного языка на другой послужил тот факт, что выражения естественного языка оказались гораздо более многозначными, чем поначалу предполагалось. В процессе сужения границ подобной семантической и синтаксической неоднозначности носитель языка может использовать известную ему конкретную информацию о мире. И.Бар-Хиллел отмечает этот момент в своем рассуждении, которое сводится, по его словам, "к почти законченному доказательству недостижимости полностью автоматического высококачественного перевода не только на ближайшее будущее, но и вообще"*- Его аргументация настолько существенна для нашего анализа, что заслуживает объемистой цитаты:

"Я собираюсь показать, что в английском языке (и, я уверен, во всяком другом естественном языке) существуют чрезвычайно простые предложения, которые в пределах определенного лингвистического контекста могут быть недвусмысленно и единственным образом (с точностью до простой синонимии) переведены на любой другой язык любым человеком, обладающим достаточным знанием обоих используемых в переводе языков* В то же время я не знаю ни одной программы, которая давала бы вычислительной машине возможность построить этот единственно возможный перевод каким-нибудь методом, отличным от совершенно произвольной и искусственной процедуры, неэффективность которой можно усмотреть из следующего примера-

Вот предложение такого рода:

The box was in the pen.

Лингвистический контекст этого предложения будет примерно следующим:

* Y.B а г-Н i М е I. The Present Status of Automatic Translation of Language. In: Advances in Computers, vol. 1, p. 94.

176Little John was looking for his toy box. Finally he found it. The box was in, the pen. John was very happy72.

Предположим для простоты, что слово "pen" в английском языке имеет только два следующих значения: 1) определенная письменная принадлежность; 2) детский манеж. Теперь я беру на себя смелость утверждать, что ни одна из существующих или доступных нашему воображению программ не даст вычислительной машине возможность определить, что слово "реп" в данном предложении в пределах данного контекста имеет второе из вышеупомянутых значений, в то время как любой читатель, обладающий достаточным знанием английского языка, сделает это "автоматически".

Что дает возможность обладающему интеллектом читателю столь решительно выбрать именно это значение? Помимо всех остальных признаков, которые рассматривались в работах по машинному переводу ..* ему помогает знание того факта, что относительные размеры "реп" как письменной принадлежности и как детского манежэ таковы, что если кто-то в обычной ситуации и в контексте, близком к приведенному выше, пишет 'The box was in the реп", то почти наверняка речь идет о помещении для игры и, уж во всяком случае, не о ручке" *-

И далее Бар-Хиллел переходит к опровержению положения (отстаиваемого, например, М. Минским) о введении в вычислительную машину, используемую для перевода, универсальной энциклопедии, называя его "абсолютной химерой". "Число известных людям фактов существенно бесконечно"**.

Суть дела схвачена Бар-Хиллелом очень верно; однако приводимый им пример конкретного физического факта неудачен, ибо может ввести исследователей в области "искусственного интеллекта" (типа Минского) в искушение предложить решение в терминах модели физических фактов: "...было бы совсем неплохо ввести в семантическую модель достаточный объем сведений, относящихся к хорошо знакомой всем геометрии обычного физического пространства с тем, чтобы мысль о том.

* Ibid., p. 158, 159, При рассмотрении приводимого И.Бар-Хиллалом примера может сложиться впечатление, что для того, чтобы определить требующееся значение слова "playpen", машине достаточно проверить непосредственный вербальный контекст, учтя наличие в нем такого, например, слова, как "toy". Однако уже небольшое изменение этого примера, предложенное Дж.Хогландом, показывает, что возражения Бар-Хиллела невозможно обойти, апеллируя к контексту; "Little Johnny was playing on the floor beside his pen. He и/as drawing a picture with a red pen on some green paper. When the drawing was finished, he looked for his toy box, and found it inside the pen"73. Можно еще допустить, что значение первых двух вхождений слова "реп" может быть установлено благодаря информации, которую несут окружающие их слова. Но совершенно очевидно, что, поскольку ключ к выделению нужного значения слова "реп" из двух возможных значений заключен в непосредственном вербальном контексте, в котором появляется последнее предложение (на самом деле - в самом этом предложении), однозначное понимание слова "реп" в его третьем вхождении требует тех "знаний общего характера", которые имеет в виду Бар-Хиллел.

** Ibid., р. 160.

177что ящик находится в авторучке, стала неправдоподобной"*. Существует, однако, другой способ устранения неоднозначности, который подводит нас к самой сути этого трудного вопроса. В процессе снятия неоднозначности может играть роль "чувство ситуации", как это показывает следующий пример, приводимый Дж, Катцем и Дж.Фодором:

«Неоднозначное предложение типа "Он идет по следам Канта", расположенное в контексте, из которого ясно, что говорящий имеет в виду M.Minsky (ed.). Semantic Information Processing, p. 23. Кроме того,

может сложиться впечатление, что доводы Бар-Хиллела основаны на использовании неоднозначностей случайного рода, которых можно было бы избежать, приписывая различным значениям слова "реп''соответствующие индексы. Однако в ответ на это возражение можно привести интересный аргумент, выдвинутый Дж. Хогландом, из которого следует, что такого рода неоднозначности возникают неизбежно, по крайней мере при переводе с одного языка на другой;

"Представьте себе, что мы построили язык Eng', который во всем совпадает с английским, кроме одного: все разные значения одного и того же слова отличаются в нем с помощью индексов (например, реп-| - письменная принадлежность, реп2 - детский манеж и т. д.). Совершенно очевидно, что, несмотря на то, что это позволит избавиться от неоднозначностей типа тех, которые фигурируют в примере Бар-Хиллела, проблемы, возникающие при переводе с языка Eng' на некоторый произвольный язык ("выходной" язык; обозначим его Таг), в действительности ничуть не станут легче. Удачным примером может служить перевод слов "брат", "сестра", "двоюродный брат" и "двоюродная сестра" на любой из полинезийских языков. В двух приводимых ниже таблицах столбцы соответствуют допустимым подстановкам слов "мальчик" и. "девочка" для пар детей, строки - генеалогической связи между ними, а в прямоугольниках указывается наименование их родственных отношений друг к другу при различных условиях. Так, в английском языке а считается братом Ь только в том случае, если а - мальчик и а и Ь имеют одних и тех же родителей. Проблема сводится к тому, что брат1 - слово, имеющее в Eng' только одно значение, будет неоднозначным для говорящего на языке тонган, поскольку на этом языке оно имеет два различных смысла - "брат мальчика" и "брат девочки".

историю развития идей, не допускает прочтения типа: "Он напал на след бандита"))*»

Такого рода затруднения рассматриваются в статье Катца и Фодора "Структура семантической теории":

"Полная теория выбора'^ должна предусмотреть в качестве составной части акта произнесения любого высказывания каждый признак, любое свойство мира, которое служит говорящему для того, чтобы указать предпочтительное прочтение его слов ...практически каждый элемент информации о мире существен для устранения какой-нибудь неопределенности. Отсюда следуют два заключения. Во-первых, такая теория не может в принципе различить знание говорящим языка и знание им мирз... Во-вторых, поскольку вряд ли можно всерьез рассчитывать на систематизацию всего знания о мире, которым располагает говорящий ... (такая теория,- Х.Д.) не представляет серьезной модели для лингвистики"**.

Далее Дж.Катц и Дж.Фодор пишут;

"Ни одно из приведенных выше соображений не отвергает возможности создания ограниченной теории выбора, основанной на учете социально-физического окружения, позволяющего наложить относительно сильные ограничения на информацию о мире, теоретически представленном посредством некоторых характеристик. Если эти соображения что-то и доказывают, так это невозможность построения полной теории такого рода"***.

Итак, И-Бар-Хиллел утверждает, что необходимо включать в рассмотрение такие специфические факты, как величина авторучек и ящиков; Дж.Катц и Дж.Фодор считают, что необходимо ввести в рассмотрение социально-физическое окружение. Более того, обращение к контексту, по-видимому, играет более фундаментальную роль, чем обращение к фактам, потому что именно контекст определяет значимость фактов. Так, вопреки нашим

Из этого примера следует два заключения. Во-первых, неоднозначность значений слов относительна. Так, слово "брат" в одних языках может быть однозначным (это имеет место, например, в немецком языке), в других - неоднозначным в вышеуказанном смысле, а в иных, вероятно, неоднозначным еще в каком-то смысле- Во-вторых, недопустимо говорить о каком-то языке (скажем, Land'), что он однозначен относительно всех существующих естественных языков. Ибо если в языке Lang' найдется хотя бы одно существительное, не являющееся собственным именем, то ему обязательно будут соответствовать по крайней мере два отличных друг от друга состояния универсума. А тогда вполне возможно, что где-то существует естественный язык, в котором два нарицательных существительных различаются между собой таким же образом, каким в языке Lang' различаются выражения, имеющие разные референты^- Поскольку это противоречит нашей гипотезе, мы приходим к выводу, что в языке Lang' могут существовать только собственные имена существительные (по одному на каждое доступное выделению состояние универсума), что, с моей точки зрения, есть reductio ad absurdum" (из личной переписки).

* J. К a t z, J. F о d о г. The Structure of a Semantic Theory- In: J. Kat:, J.Fodor. The Structure of Language. Englewood Cliffs, N.J., Prentice-Hall, 1964, p. 487.

** Ibid., p. 489.

*** Ibid., p. 489^490.

179общим представлениям об относительной величине авторучек и ящиков, если бы случилось так, что мы услышали фразу "The box is in the pen", произнесенную шепотом в фильме о Джеймсе Бонде, мы бы, пожалуй, нашли для нее интерпретацию, резко отличную от той, которую она имеет в домашней обстановке или на сельскохозяйственной ферме- И наоборот, если нет указаний на более или менее необычный контекст, то мы склонны расценивать контекст как "нормальный", приписывая "нормальную" значимость фактам, касающимся относительных размеров, "Физическая" модель, предлагаемая М. Минским, затушевывает потребность в таком неявном обращении к ситуации, но отнюдь не устраняет ее-

Ни М.Минский, ни И.Бар-Хиллел, ни Дж.Фодор и Дж.Катц не заметили того существенного различия, которое имеется между устранением неоднозначности путем обращения к фактам и путем обращения к ситуации; по-видимому, это объясняется тем, что, по их мнению, сама окружающая обстановка определяется нами на основе признаков, представляющих собой факты, и поэтому ее роль в процессе устранения неоднозначности аналогична роли некоторого факта. Однако, как будет показано ниже, такое пренебрежение различием между фактом и ситуацией приводит к тому, что ни Бар-Хиллел, ни Фодор - Катц не могут дать прямого ответа на вопрос, является ли автоматический перевод практически нереальным или просто невозможным.

Вернемся к приводимому И.Бар-Хиллелом "доказательству" того, что, поскольку устранение неоднозначности зависит от использования фактов, а число фактов "существенно бесконечно", полностью автоматический высококачественный перевод получить невозможно; остается неясным, что именно утверждается в этом тезисе. Если выражение "получить невозможно" означает, что при помощи современных вычислительных машин и уже работающих или разрабатываемых сегодня программ нельзя реализовать хранение и выборку таких объемов информации, тогда доказательство проходит, и уже этого тезиса оказывается достаточно для весьма серьезных сомнений в возможности осуществления машинного перевода в обозримом будущем. Если же это выражение означает теоретическую неосуществимость (а такой вариант представляется вполне вероятным в связи с упоминанием бесконечности), тогда утверждение И.Бар-Хиллелэ слишком сильно. Нам нет надобности вводить в машину бесконечное число фактов, поскольку, согласно представлениям М,Минского, она может неограниченно генерировать все новые и новые факты из достаточно большого числа исходных фактов и правил их комбинирования, таких, например, как физические законы. Правда, ни одна из существующих программ не дает машине возможности рассортировать всю эту безмерную массу

180данных. На сегодняшний день мы не располагаем ни такой машиной, ни такой программой, которые позволяли бы хранить в запоминающем устройстве хотя бы просто очень большой массив данных, с тем чтобы выборка релевантной информации могла осуществляться в разумных пределах времени. Тем не менее в настоящее время продолжаются работы над развитием так называемой "ассоциативной памяти"; математики-программисты проявляют большую изобретательность, разрабатывая такие приемы, как хэш-кодирование7^. В отдаленном будущем это может привести к созданию средств хранения и выборки огромных массивов информации- В таком случае если факты - это все, что нам нужно, то необходимую информацию окажется возможным ввести в машинную память, причем таким образом, что в каждом конкретном случае можно будет ограничиться рассмотрением только конечного множества релевантных фактов.

До тех пор пока Дж.Катц и Дж.Фодор, так же как и И. Бар-Хиллел, придерживаются онтологического допущения и говорят об окружающей обстановке в терминах "элементов информации", их аргументация будет столь же двусмысленна, как и доводы М. Минского. Они не правомочны переходить от утверждения о том, что "вряд ли можно всерьез рассчитывать" на систематизацию знаний, необходимых для снятия неоднозначности {которая, по-видимому, сводится к констатации несовершенства нашей технологии), к утверждению о том, что полная теория выбора, основанная на социально-физическом аспекте окружающей обстановки, невозможна. Если когда-нибудь будет разработана программа, оперирующая всем объемом знаний - а в соответствии с представлением о мире, которое сложилось у этих исследователей, на это вполне можно рассчитывать,-то такая программа и будет искомой теорией.

Только в том случае, если мы откажемся от онтологического допущения, согласно которому мир может быть разложен на совокупность фактов - элементов информации, -мы получим право выйти за рамки практической неосуществимости. Нам уже встречались примеры, из которых становится ясно, что ситуация может представлять собой нечто совершенно отличное от совокупности фактов и что функция, выполняемая ею, может радикально отличаться от функции, выполняемой какой-либо их цепочкой. В примере с Кантом ситуация (академическое исследование) однозначно определяет, о каком Канте идет речь - об Иммануиле Канте,- и, кроме того, подсказывает нам, какие факты имеют отношение к уточнению значения словосочетания "идет по следам" - идеологические или хронологические (когда родился последователь Канта, каковы его философские взгляды, и т. д.). В примере с ящиком детских игрушек и манежем, очевидно, отношение к делу имеют размеры ящика и манежа,

181поскольку речь идет о физических объектах, находящихся "в" других физических объектах; но значимость используемых в этом рассмотрении фактов определяется здесь ситуацией, которая может носить бытовой, сельскохозяйственный или "шпионский" характер. Таким образом, именно наше чувство ситуации позволяет нам выбрать из потенциально бесконечного множества фактов только те, которые релевантны - имеют непосредственное отношение к делу, а после того, как релевантные факты найдены, оценить их значимость. Отсюда следует, что если не существует каких-либо фактов, релевантность и значимость которых инвариантны во всех ситуациях (а пока еще таких фактов никто не обнаружил), то нам придется заложить в вычислительную машину некоторый способ распознавания ситуаций; в противном случае машина окажется не в состоянии устранять неоднозначность и поэтому в принципе не сможет понимать высказываний естественного языка,

Среди исследователей, работающих в области "искусственного интеллекта", по-видимому, один Дж.Вейценбаум отдает себе отчет в существовании этих проблем. Разрабатывая программу, которая обеспечила бы человеку возможность общения с машиной на естественном языке, и сталкиваясь в этой связи с существенной ролью ситуации, Вейценбаум осознает, что ее нельзя рассматривать как простой набор фактов. Его замечания о важности глобального контекста заслуживают пространной цитаты:

"В отсутствие некоего установленного глобального контекста никакое понимание вообще невозможно. Конечно, незнакомые люди встречаются, вступают в беседу и сразу же понимают друг друга (я по крайней мере уверен, что это так). Но они действуют в рамках общей культуры (что связано и с тем языком, на котором они говорят), и при любых условиях, за исключением самых тривиальных, их поведение напоминает охоту, цель которой - создание некоего "контекстуального каркаса" "*.

"В реальном разговоре глобальный контекст придает высказываниям только самый общий смысл. В процессе развития разговора устанавливаются "подконтексты", внутри этих "подконтекстов" - "подподкон-тексты" и так далее"**.

Дж.Вейценбаум считает, что в общем и целом эти вопросы достаточно трудны, но принципиальных проблем они не ставят.

"Мы еще раз привлекли внимание читателя к вопросу о контексте, чтобы подчеркнуть следующее положение: хотя создание программы, "понимающей" естественный язык в самом общем смысле слова, сейчас еще невозможно, обеспечение контекстуального каркаса, пусть даже весьма широкого, позволяет разрабатывать программы, способные к распознаванию языковых образов"***.

* Распознавание образов. Исследование живых и автоматических рас­познающих систем (гл. VII "Понимание связного текста вычислительной машиной", написанная Дж.Вейценбаумом), М., 1970, с. 228.

** Там же, с. 229.

*** там же, с, 239.

182Итак, Дж. Вейценбаум предлагает запрограммировать пучок контекстов в терминах некоторого "контекстуального дерева": "После самого верхнего, или начального, узла генерируется новый узел, представляющий определенный подконтекст, от этого узла генерируется следующий узел, и, таким образом, процесс продолжается, образуя подконтексты различных уровней"*. Совершенно очевидно, что в его представлении сами эти контексты в конечном счете можно считать наборами фактов: ' "Для отдельного индивидуума аналогом разговорного дерева служит то, что Абельсон называет структурой мнений"**,™ есть упорядоченной совокупностью фактов, касающихся запаса знаний, эмоционального склада, целей и т.д. индивида.

Очевидно, что осознание решающей роли ситуации само по себе не дает достаточных оснований для отказа от исследований в области "искусственного интеллекта". Представитель "традиционной онтологии" (которая нашла новое воплощение во взглядах Дж. Вейценбаума и исследователей проблемы ИИ) может допустить, что используемые в разговоре факты выбираются и интерпретируются в терминах глобального контекста; его вывод просто-напросто сведется к тому, что начинать следует с отбора и программирования тех признаков, которые характеризуют эту более широкую ситуацию. Однако в замечаниях Вейценбаума содержатся и элементы принципиальных возражений против возможности создания машин, обладающих интеллектом на уровне человека» Чтобы разобраться в этом, нам придется сначала показать, что Вейценбаум не случайно выбирает данный способ анализа этой проблемы (отделение значения контекста от значений используемых в нем слов); этот способ диктуется самой природой вычислительных машин. В нашем повседневном опыте мы не обнаруживаем такого разделения. По-видимому, мы понимаем ситуацию в терминах значений слов в той же мере, в какой мы понимаем значения в терминах ситуации. Что же касается машины, то в ней этот единый взаимосвязанный процесс определения значений должен быть разбит на последовательность отдельных операций. Поскольку Вейценбаум понимает, что значения слов невозможно определить до тех пор, пока мы не знаем смыслового контекста, он делает совершенно правильный, с точки зрения математика-программиста, вывод: в первую очередь следует определить контекст, а затем использовать его свойства для определения значения входящих в контекст элементов.

Более того, из анализа Вейценбаума следует, что для машинного понимания естественного языка необходимо, чтобы органи-

* Там же, с. 229. **Там же.

183зация контекстов имела вид системы иерархически организованных подконтекстов. Для того чтобы понять, почему Вейценбаум считает обязательным использование иерархии контекстов и почему, по его мнению, вся процедура обработки этой иерархии должна начинаться с ее вершины, нам придется вернуться к общей проблеме распознавания ситуаций. Если для того, чтобы вычислительная машина могла устранять неоднозначности и вообще понимать высказывания естественного языка, ей необходимо использовать ситуацию или контекст, то математик-программист должен уметь заложить в машину (которая сама по себе не имеет отношения к каким-либо ситуациям) некоторый метод распознавания и использования контекстов. Но те же описанные нами выше проблемы, которые возникают при устранении неоднозначностей и приводят к необходимости учета ситуации, сразу же возникают снова на уровне распознавания контекстов и вынуждают нас начинать анализ с самого широкого контекста. В самом деле, если при устранении неоднозначностей число возможных релевантных фактов в некотором смысле бесконечно {в результате чего еще до начала процесса интерпретации приходится применять тот или иной критерий отбора), то и число фактов, релевантных для распознавания контекстов, также будет бесконечным. Каким образом машина окажется в состоянии производить анализ всех этих отличительных особенностей ситуации (таких, например, как число присутствующих людей, давление, температура, день недели и т. д.), любая из которых может оказаться решающей в некотором контексте? Далее, даже если в программе имеются правила для выделения релевантных фактов, все равно эти факты не будут носить однозначный характер (т. е. будут характеризовать несколько различных контекстов) до тех пор, пока не будет найдена их интерпретация.

Очевидно, что для выделения релевантных признаков (из бесконечного множества признаков), а также для нахождения их интерпретации придется воспользоваться более широким контекстом. Но если программа в свою очередь должна обеспечить машине возможность идентифицировать более широкий контекст в терминах признаков, релевантных этому контексту (а только так может действовать вычислительная машина, оперирующая дискретными элементами), то программист либо должен постулировать, что некоторые признаки изначально релевантны и имеют одно и то же значение независимо от контекста (возможность, заранее исключаемая первоначальным обращением к контексту), либо вступить на путь бесконечного процесса сведения одних контекстов к другим. Существует, по-видимому, только один выход: вместо того чтобы проводить анализ, двигаясь вверх по дереву - восходя ко все более и более широким контекстам,- машина должна идти вниз, начиная с первоначального

184контекста,- того самого, который Вейценбаум называет общей для всех нас культурой.

К счастью, что-то вроде этого первоначального контекста, кажется, действительно существует, однако, как мы увидим в дальнейшем, он оказывается таким же непрограммируемым, как и бесконечная редукция контекстов, во избежание которой он вводится. Как мы видели, для того чтобы определить, какие факты релевантны для распознавания, с какой ситуацией - "академической" или "шпионской" - мы имеем дело, а также для интерпретации этих фактов, мы должны перейти к более широкому контексту. Таким образом, лишь в более широком контексте нашего социального общения мы обычно принимаем во внимание, во что человек одет и что он делает, и пренебрегаем тем, сколько насекомых в воздухе или какую форму принимают облака ровно в полдень или минутой позже- И только этот более широкий контекст дает нам возможность определить, имеют ли эти факты обычное значение.

Более того, даже те факты, которые необходимы для распознавания характера соответствующей сети социальных связей, могут быть выделены только потому, что социальное общение представляет собой частный случай человеческой деятельности вообще - деятельности, в которую входит и работа в одиночку, и изучение примитивных племен. И наконец, сама человеческая деятельность является частью некоторой еще более широкой ситуации - назовем ее миром человеческой жизни - и в нее уже Придется включить даже те ситуации, в которых ни один человек не принимает непосредственного участия. Но какие факты будут в достаточной степени релевантны при распознавании этой самой широкой ситуации? Имеет ли вообще смысл говорить о "распознавании" жизненного мира? Коль скоро мы люди, мы, по всей вероятности, просто считаем эту первоначальную ситуацию непосредственно данной. Говоря словами Л. Витгенштейна:

"Все, с чем мы должны считаться, еще, что нам дано, можно назвать формами жизни*'*.

Допустим, что это так. Тогда почему бы не выразить в точном виде существенные признаки человеческих форм жизни, исходя из них самих? Действительно, это решение в духе deus ex machina в течение двух тысячелетий было путеводной нитью философских размышлений; и не удивительно поэтому, что "искусственный интеллект" не может предложить никаких способов формализации человеческой жизни (из этого не следует, однако, что это может сделать обычный интеллект}. Что же нам в таком случае делать? Все, с чем мы так или иначе сталкиваемся на опыте, будь то конкретные объекты или отвлеченные идеи, отражает наши

* LW ittgenstein. Philosophical Investigations, p. 226.

185человеческие устремления. Вне конкретной заинтересованности, , без наличия конкретного предмета исследования - всего того, что позволяет производить выбор и интерпретацию,- мы вновь оказываемся перед лицом бесконечности неосмысленных фактов, которой мы стремились избежать.

Итак, если мы примем точку зрения специалистов в области "искусственного интеллекта", согласно которой процесс рассуждения, мышление есть просчитывание фактов и (согласимся с допущением, по которому релевантность и значимость фактов не просто зависят от контекста, но вне его вообще не имеют смысла), мы придем к заключению, что попытка конструирования разумного поведения приводит к неразрешимому противоречию - антиномии, С одной стороны, имеется тезис: для каждого данного контекста всегда должен существовать более широкий контекст; в противном случае не было бы никакого способа различения релевантных и нерелевантных фактов. С другой стороны, имеется и антитезис: должен существовать какой-то первичный, ни к чему не сводимый контекст, не требующий интерпретации; иначе возникнет бесконечная редукция контекстов, и мы никогда не сможем приступить к формализации.

Человек, по-видимому, воплощает в себе третью возможность, которая может подсказать нам решение этой дилеммы. Нет никакой иерархии контекстов - просто наличная ситуация воспринимается нами как продолжение или модификация предшествующей. Тем самым мы переносим из непосредственного прошлого совокупность предвидений, основанных на том, что было существенным и важным мгновение назад. Этот перенос создает определенную установку, определяющую то, на что нам следует обратить внимание.

Однако если поставить вопрос о программировании этого альтернативного подхода, то обнаружится, что он отнюдь не решает проблемы распознавания контекстов - он просто переводит сведение контекстов в некоторой их иерархической структуре в сведение, развертывающееся во времени. Каким образом возникла ситуация, которую человек переносит из одного временного момента в другой? В "программистских" терминах этот вопрос звучит так: каким образом из бесконечного числа фактов происходит первоначальный выбор именно тех из них, которые имеют отношение к формам человеческой жизни,- выбор, преследующий цель определить тот контекст, который впоследствии будет подвергаться корректировке? Скорее всего, ответ на этот вопрос будет следующим: наследственная природа человека такова, что, еще будучи младенцем, он четко реагирует на некоторые детали окружающей среды, такие, например, как материнская грудь и улыбка, от которых решающим образом зависит его

186

назад содержание далее



ПОИСК:




© FILOSOF.HISTORIC.RU 2001–2021
Все права на тексты книг принадлежат их авторам!

При копировании страниц проекта обязательно ставить ссылку:
'Электронная библиотека по философии - http://filosof.historic.ru'
Сайт создан при помощи Богданова В.В. (ТТИ ЮФУ в г.Таганроге)