Квантовые вычисления со времен Демокрита - Скотт Ааронсон

Так что сегодня, спустя шестьдесят с лишним лет, мы можем сказать кое-что, что удивило бы Алана Тьюринга. Что именно? Ну, во-первых, насколько мал оказался прогресс в этом направлении по сравнению с ожиданиями! Вы ведь помните, что Тьюринг сделал проверяемое предсказание?

Я уверен, что лет через пятьдесят станет возможным программировать работу машин с емкостью памяти около 109 так, чтобы они могли играть в имитацию настолько успешно, что шансы среднего собеседника установить присутствие машины через пять минут после того, как он начнет задавать вопросы, не поднимались бы выше 70 %.

Какова судьба этого предсказания? Во-первых, отметим, что предсказание о собственно компьютерах оказалось чертовски точным. Тьюринг предсказал, что через 50 лет (т. е. в 2000 г.) мы будем программировать компьютеры с емкостью памяти примерно в 109 (т. е. 1 гигабайт).

Но что с программированием компьютеров, способных пройти тест на имитацию человека? Какова судьба этого предсказания Тьюринга?

Ну, некоторые из вас, возможно, слышали о программе под названием ELIZA, которую написал в 1966 г. Джозеф Вейценбаум. Эта программа моделирует психотерапевта, который все, что бы вы ему ни сказали, возвращает вам же в виде вопросов. Вейценбаум выяснил поразительную вещь: многие люди готовы открыть этой программе душу! И иногда, если рассказать, что беседовали они с программой (причем чрезвычайно простой), они не хотят этому верить.

Много лет назад кому-то пришла в голову блестящая идея взять оригинальную программу ELIZA, запустить ее в чат провайдера America Online и посмотреть, что из этого получится. Если зайти на сайт http://fury.com/aoliza, можно увидеть там ужасно смешные (к счастью, анонимные) диалоги, в которых люди пытаются соблазнить программу, рассказывая ей о своих изменах и т. п. Вот одна из моих любимых бесед, в которой человек, прежде чем приступить к амурным домогательствам, сказал программе, что планирует в ближайшее время получить степень бакалавра бизнес-администрирования, а затем «вступить в корпоративное сотрудничество с компанией Starbucks».

Парень: Мне кажется, тебе нравится играть с моим сознанием

ELIZA: Твоим сознанием?

Парень: Дразнить меня, отказываясь участвовать в моих фантазиях

ELIZA: Твоих фантазиях?

Парень: О крышесносном сексе с тобой

ELIZA: А это как-то связано с тем фактом, что ты собираешься получить степень бакалавра, а потом вступить в корпоративное сотрудничество с компанией Starbucks?

В настоящее время искусство беседы между машиной и человеком продвинулось вперед по сравнению с тем, что показано в этом примере, но не слишком сильно. Создается впечатление, что на самом деле нам нужно пересмотреть тест Тьюринга: необходимо оговорить, что если мы хотим проверить интеллект компьютера, то и человек, который ведет беседу с машиной, должен обладать каким-то минимальным уровнем интеллекта.

Разумеется, часть проблемы здесь в том, что все эти люди были уверены, что разговаривают с человеком, а при прохождении теста Тьюринга человек будет пытаться отличить человека от компьютера. Так что нельзя, конечно, считать подобные беседы в чатах настоящим тестом Тьюринга; это просто забавно. Однако на протяжении уже пятнадцати лет человек по имени Хью Лёбнер проводит конкурс[17], условия которого намного ближе к тому, что имел в виду Тьюринг. Здесь людям, участвующим в испытаниях, говорят, что их задача — отличить человека от компьютера, но многие беседы в записи выглядят не менее уныло, чем прежде, причем с точки зрения как машинного интеллекта, так и человеческого. (К примеру, женщину, которая пыталась завести интеллектуальную беседу о Шекспире, сочли компьютером, потому что «не может быть, чтобы человек знал столько всего о Шекспире…»)

Вы можете спросить: что если мы поручим вести разговор не человеку, а компьютеру? Оказывается, это вовсе не гипотетическая ситуация. В 2006 г. человек по имени Луис фон Ан получил премию Мак-Артура за (помимо всего прочего) работу над «капчами» — теми самыми тестами, которые используются на сайтах для отличения настоящих живых пользователей от спамботов. Я уверен, что вы с ними встречались, — знаете, такие прямоугольнички со странными изогнутыми буквами и цифрами, которые вы должны перепечатать. Ключевое свойство этих тестов — то, что компьютер должен уметь их генерировать и оценивать, но не пройти сам! (Похоже на то, как профессора готовят материалы для контрольных…) Только человек, причем любой человек, должен уметь проходить такие тесты. По сути, эти тесты используют слабости ИИ. (Впрочем, еще они пользуются вычислительной сложностью создания необратимых функций, до обсуждения которой мы дойдем позже.)

У капчей есть один интересный аспект: их создание уже привело к «гонке вооружений» между их программистами и программистами ИИ. Когда я учился в Беркли, несколько моих однокурсников написали программу[18], способную пройти капчу под названием Gimpy в примерно 30 % случаев. Так что в каждом подобном случае капчи приходится усложнять, после чего творцы ИИ вновь берутся за дело, и т. п. Кто победит?

Вот видите: всякий раз, когда вы заводите себе новый аккаунт на почтовом сервере, вы непосредственно сталкиваетесь с вековой загадкой о том, что значит быть человеком…

Несмотря на все, что я сказал по поводу теста Тьюринга, кое-какие решительные успехи в области ИИ, безусловно, имели место. Все мы знаем о Каспарове и компьютере Deep Blue, слышали о компьютере Watson фирмы IBM (это тот компьютер, который выиграл в «Свою игру» у человеческого чемпиона Кена Дженнингса). Может быть, менее известно, что в 1996 г. при помощи программы под названием Otter была решена алгебраическая задача, продержавшаяся 60 лет и известная как гипотеза Роббинса[19]; в свое время над ней работали Тарский и другие знаменитые математики. (Судя по всему, несколько десятилетий Тарский давал эту задачу своим лучшим студентам. Со временем, однако, он начал давать ее своим худшим студентам…) Формулировка задачи проста: можно ли, имея следующее три аксиомы:

• A или (B или C) = (A или B) или C

• A или B = B или A

• не (не (A или B) или не (A или не (B))) = A,

вывести в качестве следствия, что не (не (A)) = A?

Позвольте мне подчеркнуть, что это доказательство непохоже, к примеру, на доказательство Аппеля и Хакена гипотезы о четырех красках, где роль компьютера заключалась в основном в проверке тысяч вариантов. В данном случае все доказательство заняло 17 строк. Человек вполне способен проверить его вручную, ну и, скажем, я сам мог бы предложить такое решение (в принципе!).

Что еще? Есть мнение, что уже сегодня существует достаточно сложная система ИИ,