Текст книги "Машины создания"

Молекулы и небоскребы

Машины, способные схватить и куда-то поместить отдельные атомы будут способны строить почти всё что угодно, связывая нужные атомы вместе нужным образом, как я это описал в конце Главы 1. Безусловно, строительство больших объектов по одному атому будет медленным.

Чтобы быстро создавать большие объекты, должно сотрудничать большое число ассемблеров сотрудничать, но репликаторы будут производить ассемблеры тоннами. Действительно, при правильной конструкции различие между ассемблерной системой и репликатором будет заключаться целиком в программе ассемблера.

Если самовоспроизводящийся ассемблер может сделать свою копию за тысячу секунд, то его можно запрограммировать, чтобы он построил что-нибудь ещё своего размера с той же скоростью. Точно так же тонна репликаторов может быстро построить тонну чего-нибудь еще – и продукт будет иметь все свои миллиарды миллиардов миллиардов атомов в правильных местах, только с очень небольшой долей расположенных ошибочно.

Чтобы понять способности и ограничения этого метода сборки больших объектов, представьте себе плоский лист, покрытый маленькими сборочными манипуляторами – может быть армией репликаторов, запрограммированных для строительных работ и выстроившихся правильными рядами. Конвейеры и каналы связи за ними снабжают их молекулами для реакций, энергией и инструкциями по сборке. Если каждый манипулятор занимает площадь в 100 атомных диаметров, то позади каждого ассемблера будет место для конвейеров и каналов в сумме приблизительно в 10,000 атомов площади по диагонали поперечного сечения.

Похоже, этого места достаточно. Место в десять или двадцать атомов шириной может вмещать конвейер (возможно основанный на молекулярных поясах и шкивах). Канал в несколько атомов шириной может содержать молекулярный стержень, который, подобно стержням в механическом компьютере, упомянутым в главе 1, будет толкать и тянуть, чтобы передавать сигналы. Все манипуляторы будут работать вместе для построения широкого, твердую структуру слой за слоем. Каждый манипулятор будет ответственен за собственную область, работающую приблизительно с 10,000 атомами на слой. Лист ассемблеров, обрабатывающий 1,000,000 атомов в секунду на один манипулятор, закончит приблизительно одну сотню атомных слоев в секунду. Это может казаться слишком быстрым, но с этой скоростью, наращение толщины с бумажный лист будет занимать около часа, а создание плиты толщиной в метр займет в год.

Более быстрые манипуляторы могли бы ускорить сборку до более чем метра в день, но они выделят больше ненужного тепла. Если они могли бы строить слой толщиной в метр за день, высокая температура от одного квадратного метра могла бы поджаривать одновременно сотни бифштексов и могла бы поджарить молекулярные машины.

Представьте себе попытку построить дом путём склеивания отдельных зёрен песка. Добавление слоя зёрен могло бы занять у машин, склеивающих зёрна, так много времени, что выращивание стен дома будет занимать десятилетия. Теперь представьте себе, что машины на фабрике вначале склеивают зёрна в кирпичи. Фабрика может работать сразу с многими кирпичами. С достаточным количеством машин, склеивающих зёрна, кирпичи могли бы вырастать быстро; сборщики стен могли бы далее быстро строить стены, складывая уже собранные кирпичи. Аналогично молекулярные ассемблеры будут работать вместе с большими ассемблерами, которые будут быстро строить большие объекты: машины могут быть любого размера от молекулярного до гигантского. При таком подходе большая часть тепла, выделяемого при сборке будет рассеиваться далеко от места сборки, при производстве частей.

Строительство небоскрёба и архитектура живого предлагают аналогичный способ строить большие объекты. Большие растения и животные имеют сосудистые системы, сложные системы каналов, которые несут материалы к молекулярным машинам, работающим везде в их тканях. Подобным образом после того как сборщики закончат каркас небоскрёба, "сосудистая система" здания – эскалаторы и коридоры, с помощью кранов – будут переносить строительные материалы к рабочим по всему внутреннему объёму здания. Сборочные системы также могли бы использовать эту стратегию, вначале возводя леса и далее работая внутри по всему объёму, соединяя материалы, принесённые по каналам извне.

Представьте себе этот подход, используемый для «выращивания» большого двигателя ракеты, работающий внутри чана на промышленном предприятии. Чан – сделанный блестящей стали, со стеклянным окном для удобства посетителей возвышается выше человеческого роста, так как он должен содержать законченный двигатель. Трубы и насосы связывают его с другим оборудованием и к теплообменникам с водяным охлаждением. Это устройство позволяет оператору пропускать через чан различные жидкости.

Чтобы начать процесс, оператор откидывает крышку чана, и опускает в него опорную плиту, на которой будет строиться двигатель. Далее крышка опять плотно закрывается. По нажатию кнопки, насосы затопляют ёмкость густой молочной жидкостью, которая затопляет плиту и делает неясным видное в окошко. Эта жидкость течёт из другого чана, в котором воспроизводящиеся ассемблеры вырастили и перепрограммировали, заставив их скопировать и распространить новую ленту инструкций (немного похоже на заражение бактерии вирусом). Эти новые ассемблерные системы, меньшие чем бактерия, рассеивают свет и из-за этого жидкость выглядит молочной. То, что они в жидкости преобладают, делает её густой.

В центре опорной плиты, глубоко в кружащейся, загруженной ассемблерами жидкости, находится «семя». Оно содержит нанокомпьютер с хранящимися планами машины, а на его поверхности находятся места, к которым прикрепляются ассемблеры. Когда ассемблер прилипает к нему, они соединяются друг с другом и семя-компьютер передаёт инструкции компьютеру ассемблера. Это новое программирование сообщает ему, где он находится по отношению к семени, и даёт ему команду протянуть свои манипуляторы и зацепить другие ассемблеры. Далее они подключаются тоже и программируются подобным образом. Подчиняясь инструкциям, получаемым от семени (которые распространяются через расширяющуюся сеть ассемблеров) из хаоса жидкости растёт что-то вроде кристалла, состоящего из ассемблеров. Так как каждый ассемблер знает своё место в плане, он зацепляет другие ассемблеры только когда необходимо. Это образует структуру менее правильную и более сложную, чем естественный кристалл. За несколько часов каркас из ассемблеров вырастает так, что уже соответствует планируемой конечной форме ракетного двигателя.

Тогда насосы чана возвращаются к жизни, заменяя молочную жидкость одиночных ассемблеров чистой смесью органических растворителей и растворённых веществ, включая алюминиевые сплавы, компоненты, обогащённые кислородом, и компоненты, служащие в качестве топлива для ассемблеров. По мере того, как жидкость становится более прозрачной, форма двигателя ракеты становится видимой через окно, напоминая модель в полном масштабе, вылепленную в прозрачной белой пластмассе. Затем, сообщение, распространяющееся от семени, предписывает нужным ассемблерам освободить своих соседей и свернуть свои манипуляторы. Они вымываются из структуры быстрой белой лентой, оставляя прочную структуру связанных ассемблеров, оставляя теперь достаточно пространства для работы. Очертания двигателя в чане вырастают почти прозрачными, с небольшой радужностью.

Каждый остающийся ассемблер, хотя все еще связанный с соседями, теперь окружен крошечными заполненными жидкостью каналами. Специальные манипуляторы на ассемблерах работают подобно жгутам, подхлестывая жидкость и способствуя её распространению через каналы. Эти движения, подобно всем остальным, выполняемым ассемблерами, питаются энергией молекулярных машин, для которых топливо служат молекулы в жидкости. Также как растворённый сахар даёт энергию дрожжам, также эти растворённые химические вещества дают энергию ассемблерам. Эта текущая жидкость подносит свежее топливо и растворяет сырые строительные материалы; вытекая обратно, она уносит выработанное тепло. Сеть коммуникаций распространяет инструкции для каждого ассемблера.

Ассемблеры теперь готовы начать строить. Они должны построить двигатель ракеты, состоящий главным образом из труб и насосов. Это означает построить прочные, легкие структуры сложных форм, некоторые из которых способны выдерживать очень высокую температуру, некоторые содержат внутри трубки, по которым течёт охлаждающая жидкость. Там, где нужно очень большое усилие, ассемблеры начинают делать прутки из переплетающихся волокон углерода, в их алмазной форме. Из этого они строят структуру, приспособленную, чтобы выдерживать ожидаемый тип нагрузки. Там, где важно сопротивление температуре и коррозии (как на многих поверхностях), они строят аналогичные структуры из оксида алюминия в его сапфировой форме. В местах, где нагрузки будут низки, ассемблеры сберегают массу, оставляя более широкие пустые пространства в структуре. В местах, где нагрузка будет высокой, ассемблеры укрепляют структуру до тех пор, пока остающиеся пространства едва достаточны, чтобы сами ассемблеры могли двигаться. В других местах ассемблеры кладут другие материалы для того, чтобы образовать сенсоры, компьютеры, моторы, соленоиды и всё остальное, что необходимо.

Чтобы закончить свою работу, они строят стенки, разделяющие остающиеся пространства в каналах в почти запечатанные ячейки, затем отходят к последним открытым местам и выкачивают оставшуюся внутри жидкость. При запечатывании пустых ячеек, они полностью уходят из строящегося объекта и уплывают в циркулирующей жидкости. Наконец, чан опустевает, пульверизатор омывает двигатель, крышка открывается и внутри возвышается готовый двигатель, который сохнет. Его создание потребовало менее дня и почти никакого человеческого внимания.

На что похож этот двигатель? Это не массивный кусок сваренного и скреплённого болтами металла, он без швов, подобный драгоценному камню. Его пустые внутренние ячейки, построенные в ряды, находящиеся примерно на расстоянии длины волны света друг от друга, имеют побочный эффект: подобно углублениям на лазерном диске они преломляют свет, делая различную радужность подобно той, что делает огненный опал. Эти пустые пространства облегчают структуру, уже сделанную из самых лёгких и прочных известных материалов. В сравнении с современными металлическими двигателями, этот усовершенствованный двигатель будет иметь более чем на 90 процентов меньшую массу.

Ударьте слегка по нему, и он отзовётся как колокольчик удивительно высокого для своего размера тона. Установленный в космическом корабле, сделанном тем же способом, он легко поднимет его со взлетно-посадочной полосы в космос и вернёт снова назад. Он выдерживает длительное и интенсивное использование, потому что прочные материалы позволили разработчикам включать большие запасы прочности. Поскольку ассемблеры позволили проектировщикам делать его материал таким, что он при приложении усилия течёт до того, как ломается (оплавляя трещины и останавливая их распространение), двигатель не только прочен, но и износостоек.

При всём своём превосходстве, этот двигатель по сути вполне обычен. В нём просто заменили плотный металл тщательно устроенными структурами из лёгких, прочно связанных атомов. В конечном продукте никаких наномашин нет.

Более продвинутые проекты будут использовать нанотехнологию более глубоко. Они могли бы оставлять в создаваемом объекте сосудистую систему для обеспечения ассемблерной и дизассемблерной систем; их можно запрограммировать на восстановление изношенных частей. Пока пользователи снабжают такой двигатель энергией и сырьём, он будет обновлять свою собственную структуру. Ещё более продвинутые двигатели также могут быть буквально гибкими. Ракетные двигатели работают наилучшим образом, если они могут принимать различную форму при различных режимах функционирования, но инженеры не могут сделать обычный металл прочным, лёгким и при этом гибким. С нанотехнологией, однако, структура более прочная чем сталь и более лёгкая чем дерево могла бы изменять свою форму, подобно мускулу (работая как мускул по принципу скользящих волокон). Двигатель мог бы тогда расширяться, сжиматься и изгибаться таким образом, чтобы обеспечивать требуемую силу тяги в требуемом направлении при различных условиях. С запрограммированными нужным образом ассемблерами и дизассемблерами, он мог бы даже глубоко изменять свою структуру через длительное время после того, как покинул чан, в котором рос.

Короче говоря, воспроизводящиеся ассемблеры будут копировать себя тоннами, потом делать другие продукты, такие как компьютеры, двигатели ракет, стулья и т. д. Они будут делать дизассемблеры, способные разрушить скалу, чтобы получить из неё сырьё. Они будут делать коллекторы солнечной энергии, чтобы обеспечивать энергией. Хотя сами они маленькие, строить они будут большое. Группы наномашин в природе строят китов, и рассеивают зёрна самовоспроизводящихся машин, и организуют атомы в огромные структуры целлюлозы, выстраивая такого гиганта, как калифорнийское мамонтовое дерево. Нет ничего удивительного в выращивании ракетного двигателя в специально подготовленном чане. Действительно, лесники, если им дать подходящие «семена» ассемблеров, могли бы выращивать космические корабли из земли, воздуха и солнечного света.

Ассемблеры будет способен делать практически всё что угодно из обычных материалов без использования человеческого труда, заменяя дымящие фабрики системами, чистыми как лес. Они в корне преобразуют технологию и экономику, открывая новый мир возможностей.

Глава 5. ДУМАЮЩИЕ МАШИНЫ

Мир стоит на пороге второго компьютерного века. Новая технология, выходящая сейчас из лаборатории, начинает превращать компьютер из фантастически быстрой вычислительной машины в устройство, которое подражает человеческому процессу мышления, давая машинам способность рассуждать, производить суждения, и даже учиться. Уже этот «искусственный интеллект» выполняет задачи, которые когда-то думали, что под силу только человеческому интеллекту…

«БИЗНЕС УИК»

Машинный интеллект

Цель Тьюринга

Проектирующие машины

Гонка искусственного интеллекта

Достаточно ли мы умные?

Ускорение гонки технологий

КОМПЬЮТЕРЫ появились из глубин лабораторий, чтобы помочь писать, считать и играть дома и в офисе. Эти машины выполняют простые, повторяющиеся задачи, но машины, которые пока еще в лабораториях, делают намного больше. Исследователи искусственного интеллекта говорят, что компьютеры могут быть умными и с этим не соглашается всё меньшее и меньшее количество людей. Чтобы понять наше будущее, мы должны понять, также ли невозможен искусственный интеллект, как полёт на Луну.

Думающие машины не обязаны походить на людей по форме, назначению, или умственным умениям. Действительно, некоторые системы искусственного интеллекта покажут немного черт умного дипломированного специалиста-гуманитария, но зато будут служить только как мощные машины для проектирования. Тем не менее понимание как человеческий разум эволюционировал из бессознательной материи прольёт свет на то, как можно заставить машины думать. Разум, подобно другим формам порядка, эволюционировал путём вариации и отбора.

Разум действует. Не нужно изучить скиннеровский бихевиоризм, чтобы понять важность поведения, включая внутреннее поведение, называемое мышлением. РНК, копирующееся в испытательных пробирках, показывает, как идея цели может применяться (как своего рода стенография) к молекулам, совершенно не имеющим разума. У них нет нервов и мускулов, но они развились, чтобы "вести себя" так, как это способствует их воспроизводству. Вариация и селекция сформировали простое поведение каждой молекулы, которое остается постоянным на протяжении всей её "жизни".

Отдельные молекулы РНК не приспосабливаются, но бактерии это делают. Конкуренция выделили бактерии, которые приспосабливаются к изменениям например, подстраивая свой набор пищеварительных ферментов под имеющуюся в наличии пищу. Однако сами эти механизмы адаптации постоянны: молекулы пищи переключают генетические переключатели также как холодный воздух переключает термостат.

Некоторые бактерии также используют примитивную форму управления поведением по методу проб и ошибок. Бактерии этого вида имеют тенденцию плавать по прямым линиям, и имеют ровно столько «памяти», чтобы знать, улучшаются ли окружающие условия или ухудшаются по направлению их движения. Если они ощущают, что условия улучшаются, они продолжают двигаться вперёд. Если они чувствуют, что условия становятся хуже, они останавливаются, переворачиваются и направляются в случайном, обычно ином, направлении. Они исследуют направления, и отдают предпочтение хорошим, отвергая плохие. И поскольку это заставляет их мигрировать в направлении больших концентраций молекул пищи, они выжили.

У плоских червей нет мозга, однако они показывают способность к настоящему обучению. Они могут учиться выбрать правильную дорожку в простом T-образном лабиринте. Они пробуют повернуть налево и направо, и постепенно выбирают поведение или формируют привычку, которая даёт лучший результат. Однако это выбор поведения по его последствиям, что психологи-бихевиористы называют "законом последствий". Эволюционирующие гены вида червя произвели отдельных червей с эволюционирующим поведением.

Однако черви, обученные ползать по лабиринту (даже голуби Скиннера, обученные клевать, когда загорается зеленый свет) не выявляют никакого признака рефлексивной мысли, которую мы ассоциируем с понятием разум. Организмы, приспосабливающиеся только через простой закон последствий, учатся только методом проб и ошибок, варьируя и выбирая действительное поведение – они не думают вперёд и не принимают решений. Однако естественный отбор часто поощрял организмы, которые могли думать, а мышление не содержит волшебства. Как отмечает Даниель Деннетт из Туфтского университета, гены в результате эволюции могут обеспечивать мозг животных внутренними моделями того, как устроен мир (нечто подобное моделям в автоматизированных системах проектирования). Эти животные могут «воображать» различные действия и последствия, избегая действий, которые «выглядят» опасными и выполняя действия, которые «выглядят» безопасными и выгодными. Испытывая идеи относительно этих внутренних моделей, они могут избегать усилий и риска проверки различных действий во внешнем мире.

Деннетт далее указывает, что закон последствий может изменять сами модели. Также как гены могут обеспечивать эволюционирующее поведение, также они могут предусматривать эволюционирующие умственные модели. Гибкие организмы могут изменить свои модели и уделять больше внимания версиям, которые показали, что они служат лучшим руководством к действию. Все мы знаем, что значит пробовать разные вещи, и выяснять, какие из них работают. Модели не обязательно должны быть инстинктивными; они могут развиваться в течение одной жизни.

Бессловесные животные, однако, редко передают своё новое понимание. Оно исчезает с мозгом, который вначале их произвел, потому что накопленные умственные модели не отпечатываются в гены. Однако даже безмолвные животные могут подражать друг другу, порождая мимы и культуры. Самка обезьяны в Японии изобрела способ использовать воду для отделения зёрен от песка; другие быстро научились делать то же самое. В человеческих культурах, с их языком и картинками, ценные новые модели того, как работает мир, могут переживать своих создателей и распространяться по всему миру.

Ещё на более высоком уровне, разум (а «разум» теперь уже подходящее слово) может содержать эволюционирующие стандарты для оценки, являются ли части модели – идеи, входящие в мировоззрение, достаточно надежными, чтобы направлять действие. Разум таким образом выбирает собственное содержание, включая правила отбора. Правила суждений, которые отфильтровывают содержание науки, развились именно таким образом.

Как эволюционируют поведение, модели, и стандарты для знания, также могут эволюционировать и цели. То, что приносит хорошее, как оно оценивается по каким-то более базовым стандартам, в конечном счете начинает казаться хорошим; тогда оно становится целью само по себе. Честность окупается, и поэтому становится ценным принципом поведения. По мере того как мысли и умственные модели направляют действие и дальнейшие мысли, мы приобретаем как цели сами по себе чёткость мышления и точность умственных моделей. Растёт любопытство и с ним любовь к знаниям сама по себе. Эволюция целей таким образом продвигает и науку, и этику. Как писал Чарльз Дарвин: "наивысшая возможная стадия в моральной культуре – это когда мы поймём, что мы должны контролировать свои мысли." Мы также достигаем этого путём вариации и селекции, сосредотачиваясь на ценных мыслях и позволяя остальным уходить из поля внимания.

Марвин Мински, лаборатория искусственного интеллекта Массачусетского технологического института, рассматривает разум как своего рода общество, развивающуюся систему сообщающихся, сотрудничающих и конкурирующих агентов, каждый из которых состоит из ещё более простых агентов. Он описывает размышление и действие в терминах деятельности этих агентов. Некоторые из них могут делать не многим более чем управлять рукой, чтобы схватить чашку; другие (намного более сложные) управляют речевой системой тогда, когда она подбирает слова в очень неприятной ситуации. Мы не осознаём управление нашими пальцами, когда они охватывают чашку именно так, а не иначе. Мы поручаем такие задания компетентным агентам и редко замечаем их, если они не ошибаются. Мы все чувствуем конфликтующие побуждения и делаем обмолвки; это – симптомы разногласия между различными агентами разума. Наше сознание этого – часть саморегулирующий процесс, посредством которого наши самые главные агенты управляют всеми остальными.

Мимы могут рассматриваться как агенты разума, которые сформированы научением и подражанием. Чтобы почувствовать что две идеи противоречат, вы должны внедрить обе в качестве агентов в ваш разум – хотя одна может быть старой, сильной и поддерживаться союзниками, а другая – новая идея-агент, которая может не выжить уже после первой своей битвы. Благодаря нашей сверхъестественной способности себя осознавать мы часто пытаемся понять, откуда появилась та или иная идея в нашей голове. Некоторые люди воображают, что эти мысли и ощущения приходят прямо из агентов, находящихся вне их умов; они склоняются к вере, что мысли могут плавать вне человеческого разума и временами в него входить.

В Древнем Риме люди верили в «гениев», в добрых и злых духов, посещающих человека от рождения до смерти, принося удачу и невезение. Они приписывали выдающийся успех специальному «гению». И даже теперь, люди, которые не в состоянии понять, как естественный процесс порождает новизну, считают «гений» формой волшебства. Но на самом деле эволюционирующие гены сделали разум, который расширяет своё знание, варьируя структуры идей и производя их селекцию. С быстрой вариацией и эффективной селекцией, ведомый знанием, полученным от других, почему такой ум не должен проявить то, что мы называем гением? Рассмотрение интеллекта как естественного процесса делает машины менее удивительными. Это также даёт представление, как они могли бы работать.

Машинный интеллект

Одно из словарных определений «машины» – л" юбая система или устройство, такое как электронно-вычислительная машина, которая исполняет или помогает в выполнении человеческой задачи. "Но только вопрос – как много человеческих задач будут способны выполнять машины? вычисление было однажды интеллектуальной задачей, на которую машины были не способны – оно было только в компетенции умных и образованных. Сегодня никто не думает называть карманный калькулятор искусственным интеллектом; вычисление сейчас выглядит «просто» механической процедурой.

Однако, идея о создании обычных компьютеров когда-то была шокирующей. К середине 19 века тем не менее Чарльз Баббаг построил механические калькуляторы и часть программируемого механического компьютера; однако, он столкнулся с финансовыми трудностями и сложностями, связанными со строительством машины. Некий доктор Юнг тоже совсем не помог: он утверждал, что было бы дешевле инвестировать деньги и использовать процент, чтобы оплатить людей-калькуляторов. Также не помог и британский королевский астроном, сэр Джорж Эари – запись в его дневнике гласит, что "15 сентября мистер Гулберн… спросил моё мнение по поводу полезности вычислительной машины Баббага… Я ответил, хорошо вникнув в суть вопроса, что моё мнение – она бесполезна."

Машина Баббага была впереди своего времени – это значит, что строя её, её создатели были должны продвинуть искусство создания точных частей. И в действительности она не очень превзошла бы скорость тренированного человека-вычислителя – но она была бы более надёжна и легче поддавалась бы улучшениям.

История компьютеров и искусственного интеллекта (известного как ИИ) походит на историю полета в воздухе и полётов в космос. До недавнего времени люди отклоняли обе идеи как невозможные – обычно это значит, что они не могли понять, как их воплотить, или были бы расстроены, если могли ли бы. И пока что ИИ не имеет простой окончательной демонстрации, ничего подобного работающему аэроплану или приземлению на Луну. Он прошёл длинный путь, но люди продолжают изменять свои определения интеллекта.

Не считая сообщения в печати о ""гигантских электронных мозгах"", немного людей называли первые компьютеры интеллектуальными. Действительно, само название «компьютер» предполагает простую арифметическую машину. Однако в 1956 году, в Дартмаусе, в ходе первой всемирной конференции по искусственному интеллекту, исследователи Алан Ньюил и Герберт Симон представили Логического Теоретика, программу, которая доказывает теоремы в символической логике. В более поздние годы компьютерные программы играли в шахматы и помогали химикам определять молекулярные структуры. Две медицинские программы – CAS NET и MYCIN (первая работает с внутренними органами, вторая имеет дело с диагностикой и лечением инфекций), работали впечатляюще. Согласно "Руководству по искусственному интеллекту", качество их работы "расценивалось, по экспериментальным оценкам, на уровне человека-эксперта в соответствующей области". Программа, называемая «PROSPECTOR» ("Разведчик") обнаружила в штате Вашингтон залежи молибдена стоимостью в миллионы долларов.

Эти так называемые экспертные "эксперсистемы "преуспевают только в пределах строго ограниченных областей знаний, но они повергли бы в изумление программистов компьютеров начала 1950-ых. Сегодня, однако, немного людей полагают, что они будут реальным искусственным интеллектом: ИИ был движущейся целью. Отрывок из "Бизнес уик", процитированный выше, показывает только, что в компьютеры можно сейчас вложить достаточно знаний, и они могут выполнять достаточно причудливые трюки, что некоторые люди чувствуют удобным называть их интеллектуальными. Годы наблюдения на экране телевизоров вымышленных роботов и говорящих компьютеров сделали по крайней мере идею ИИ знакомой.

Главная причина для объявления ИИ невозможным всегда была мысль, что «машины» являются по сути своей глупыми, идея, которая теперь начинает угасать. Машины прошлого действительно были большими и неуклюжими, делающими простую грубую работу. Но компьютеры обращаются с информацией, следуют сложным инструкциям, и могут быть запрограммированы, чтобы изменить свои собственные инструкции. Они могут экспериментировать и учиться. Они содержат не зубчатые колёса и смазку, но рисунки проводов и недолговечные структуры электрической энергии. Как Дуглас Хофстадтер настаивает (хотя это и спорный вопрос насчёт ИИ), "Почему бы вам не дать слову «машина» вызывать образы структур из танцующего света, а не гигантские лопатки паровой турбины?"

Поверхностные критики, противостоящие идее искусственного интеллекта, часто указывают на глупость существующих компьютеров, как будто это что-то доказывает относительно будущего. (Будущая машина может задаваться вопросом, а были ли такие критики искренни.) Их возражение неуместно – паровой локомотив не летал, хотя он показал механические принципы, использованные позже в двигателях самолётов. Подобным образом ползающие черви предыдущей эпохи не выказывали никакого заметного интеллекта, однако наш мозг использует нейроны во много подобные их.

Случайные критики также избегают думать серьезно об ИИ, заявляя, что вероятно мы не можем построить машины более умные, чем мы сами. Они забывают, что показывает история. Наши отдаленные бессловесные предки сумели произвести существа с большим интеллектом путём эволюции генов, даже не думая об этом. Но мы думаем об этом, и мимы технологии эволюционируют намного быстрее, чем биологические гены. Несомненно, что мы можем построить машины со способностями учиться и организовывать знание более похожими на человеческие.

Кажется, есть только одна идея, которая могла бы служить доводом в пользу невозможности заставить структуры мысли двигаться в направлении новых форм материи. Это – идея ментального материализма, концепция, что разум – это особое вещество, волшебное мышление – вещество, которое некоторым образом находится выше возможности его воспроизвести, скопировать или технологически использовать.

Психологи не видят никакого доказательства существования такого вещества, и не находят никакой необходимости в ментальном материализме для объяснения разума. Поскольку сложность мозга пока выше полного его понимания, он кажется достаточно сложным для реализации разума. Действительно, если отдельный человек мог бы полностью понять мозг, это сделало бы мозг менее сложным, чем разум этого человека. Если бы миллиарды людей на Земле могли бы скооперироваться в простом наблюдении деятельности одного человеческого мозга, каждый человек был бы должен наблюдать десятки тысяч активных синапсов одновременно – явно невозможная задача. Для одного человека попробовать понять мерцающие рисунки мозга как целое было бы в миллиард раз более абсурдным. Однако механизм нашего мозга настолько превышает способность нашего разума его осознать, что механизм выглядит достаточно сложным, чтобы быть базой для самого разума.

Цель Тьюринга

В 1950 году в докладе по машинному интеллекту, британский математик Алан Тьюринг писал: «Я» полагаю, что к концу столетия использование слов и общественное мнение среди образованных людей изменятся настолько сильно, что каждый будет способен говорить о машинном мышлении, не ожидая того, что ему начнут противоречить." Но это будет зависеть от того, что мы называем мышлением. Некоторые говорят, что только люди могут думать, а компьютеры не могут быть людьми; на сём они, удовлетворённые собой, откидываются на спинку стула.